跟踪销售指标是了解你的业务的一部分，例如销量和找出最佳客户。为此，你可能希望首先获取有关在整个月、季度、年度或其他时间段内购买最多的客户的数据。这些数据能让你分析他们的购买模式并确定趋势。本文将通过将非常有用的 Count() 函数与 GROUP BY 和 HAVING 子句相结合来提供一些示例查询。
从表中仅选择奇数行或偶数行听起来像是你永远不必做的事情，除非你自行这样做。在谷歌快速搜索一下，可以证实这事情是经常有人会做的，但是，很少有数据库从业者知道如何做，他们总是在线数据库社区求助寻找答案。作为本文的读者，你可以省去在数据库论坛中寻找解决方案的麻烦，因为我们今天将在这里直接说明如何能做到。
CSV 是逗号分隔值（Comma-Separated Values）文件，它允许以表格格式保存数据。长期以来，它一直是在数据库之间传输数据的首选格式。最近，XML 和 JSON 等的互联网驱动格式也获得了很大的关注。CSV 文件非常适合用于数据库，因为它们能非常好地表示表数据，并且几乎可以与任何电子表格程序一起使用，例如 Microsoft Excel 或 Google 表格。在今天的文章中，我们将介绍几种在 MySQL 中将表数据导出到 CSV 的方法。
在某些情况下，在生产环境中运行认真草拟的 UPDATE 语句可以解除危机。其他时候，一个拙劣的 UPDATE 可能会比最初的问题造成更多的危害。就像你总是可以在开发或测试数据库上执行数据操作语言（Data Manipulation Language，DML）语句，但由于数据的差异，这种方法最多只能判断语句对生产数据的影响。
那么，在运行 INSERT、UPDATE 或 DELETE 语句之前，有哪些选项可以准确预测其结果对生产数据的影响？至少部分取决于数据库供应商和产品。还有一些解决方案得到了广泛的支持。我们将在本文中看看这两个选项。
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