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SQL，即結(jié)構(gòu)化查詢(xún)語(yǔ)言，是管理數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的語(yǔ)言。為了給大家更好地掌握這門(mén)語(yǔ)言，我們將會(huì)向大家介紹SQL數(shù)據(jù)庫(kù)的基本知識(shí)和操作方法。
成都創(chuàng)新互聯(lián)公司是一家專(zhuān)注網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)策劃、微信小程序、電子商務(wù)建設(shè)、網(wǎng)絡(luò)推廣、移動(dòng)互聯(lián)開(kāi)發(fā)、研究、服務(wù)為一體的技術(shù)型公司。公司成立十載以來(lái)，已經(jīng)為1000+成都石雕各業(yè)的企業(yè)公司提供互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)?，F(xiàn)在，服務(wù)的1000+客戶(hù)與我們一路同行，見(jiàn)證我們的成長(zhǎng)；未來(lái)，我們一起分享成功的喜悅。
基本概念
SQL數(shù)據(jù)庫(kù)（Structured Query Language Database）是一種管理數(shù)據(jù)的工具，它可以讓你存儲(chǔ)、操作和查詢(xún)信息。數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)包含數(shù)據(jù)集的容器，是互聯(lián)網(wǎng)上許多網(wǎng)站的技術(shù)基礎(chǔ)。
數(shù)據(jù)庫(kù)中最基本的單元是表格（table），或者可以稱(chēng)之為關(guān)系（relation）。一個(gè)表格由一些行（row），或者記錄（record），以及一些列（column），或者字段（field）組成。
例如，一個(gè)包含所有員工的表格可能包含以下幾個(gè)字段：雇員編號(hào)，姓名，職稱(chēng)，雇傭日期，工資等。
SQL語(yǔ)言中，操作數(shù)據(jù)庫(kù)的標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)句是SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE。SELECT是用來(lái)從一個(gè)或多個(gè)表中選擇數(shù)據(jù)的語(yǔ)句，通常會(huì)使用條件語(yǔ)句過(guò)濾出需要的數(shù)據(jù)。INSERT是用來(lái)向表中插入新記錄的語(yǔ)句。UPDATE是用來(lái)修改表中現(xiàn)有記錄的語(yǔ)句。DELETE是用來(lái)從表中刪除記錄的語(yǔ)句。
語(yǔ)法入門(mén)
使用SQL查詢(xún)數(shù)據(jù)的基本語(yǔ)法如下所示：
SELECT column1, column2, …
FROM table_name
WHERE condition;
其中，column1, column2, …是要選擇的列，table_name 是要查詢(xún)的表名，condition 是要應(yīng)用的過(guò)濾條件。
例如，要從一個(gè)表中選擇雇員姓名是 “Jenny” 的所有記錄，可以使用以下語(yǔ)句：
SELECT *
FROM employees
WHERE name = “Jenny”;
在這個(gè)例子中，使用了通配符“*”，它表示選擇所有列。
SQL還有一些其他的高級(jí)語(yǔ)言特性，用于更復(fù)雜的操作，例如多表聯(lián)接、函數(shù)調(diào)用等等。不過(guò)，如果你剛剛?cè)腴T(mén)，上面的基本語(yǔ)法就足夠操作了。
處理錯(cuò)誤
在使用SQL時(shí)，遇到錯(cuò)誤是不可避免的。不過(guò)，你可以借助SQL Server提供的一些提示信息和章程，更好地處理錯(cuò)誤。
當(dāng)SQL Server遇到錯(cuò)誤時(shí)，它會(huì)向用戶(hù)顯示一個(gè)包含錯(cuò)誤代碼和錯(cuò)誤消息的消息框。這些錯(cuò)誤代碼和消息通常足以提示用戶(hù)檢查有問(wèn)題的查詢(xún)。如果您需要更詳細(xì)的信息，可以在SQL Server Management Studio的“SQL 錯(cuò)誤日志”中查找錯(cuò)誤日志。
此外，還可以在SQL Server中使用章程，來(lái)優(yōu)化查詢(xún)以及提高數(shù)據(jù)庫(kù)性能。章程是一個(gè)可被服務(wù)器訪問(wèn)的函數(shù)，用于提高查詢(xún)性能，并避免運(yùn)行緩慢或超載的查詢(xún)。通常，章程可以用于編寫(xiě)高效率的代碼，并且需要在查詢(xún)語(yǔ)句前面加上一個(gè)“with”關(guān)鍵字，以讓服務(wù)器知道代碼的運(yùn)行模式。
SQL數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)廣泛使用的數(shù)據(jù)管理工具，可以幫助開(kāi)發(fā)者管理信息。學(xué)習(xí)SQL的基本語(yǔ)法，可以讓大家輕松駕馭SQL數(shù)據(jù)庫(kù)，并且開(kāi)始為您的數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)和查詢(xún)運(yùn)行設(shè)置基礎(chǔ)。
SQL的入門(mén)并不難，而且使用SQL可以讓你方便地瀏覽、查詢(xún)、保存和檢索信息。為了在工作中運(yùn)用好SQL，你需要學(xué)習(xí)SQL的基礎(chǔ)語(yǔ)法，并且了解如何確保程序的性能和可靠性。我們相信，通過(guò)學(xué)習(xí)SQL，你一定會(huì)越來(lái)越專(zhuān)業(yè)。
成都網(wǎng)站建設(shè)公司-創(chuàng)新互聯(lián),建站經(jīng)驗(yàn)豐富以策略為先導(dǎo)10多年以來(lái)專(zhuān)注數(shù)字化網(wǎng)站建設(shè),提供企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),高端網(wǎng)站設(shè)計(jì),響應(yīng)式網(wǎng)站制作,設(shè)計(jì)師量身打造品牌風(fēng)格,熱線:028-86922220如何使用SQL語(yǔ)句進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)庫(kù)操作
Private Sub Command2_Click()
If Adodc1.Recordset.EOF = False Then
c = MsgBox(“您確認(rèn)要?jiǎng)h除該記錄嗎？”, vbOKCancel, “刪除提示信息”)
If c = vbOK Then
Adodc1.Recordset.Delete
Adodc1.RecordSource = “select * from 人員表”
Adodc1.Refresh
End If
Else
MsgBox “當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)中沒(méi)有可刪除的數(shù)據(jù)記錄”, vbOKOnly, “提示信息”
End If
End Sub
這就是一個(gè)刪除按鈕的代碼，希望對(duì)你有幫助
SQL如何快速處理海量數(shù)據(jù)?
樓上的，太長(zhǎng)了吧。在word里有21頁(yè)，要一萬(wàn)七千多個(gè)字符。貼不下的。二樓的答案挺好。我支持
在以下的文章中，我將以“辦公自動(dòng)化”系統(tǒng)為例，探討如何在有著1000萬(wàn)條數(shù)據(jù)的MS SQL SERVER數(shù)據(jù)庫(kù)中實(shí)現(xiàn)快速的數(shù)據(jù)提取和數(shù)據(jù)分頁(yè)。以下代碼說(shuō)明了我們實(shí)例中數(shù)據(jù)庫(kù)的“紅頭文件”一表的部分?jǐn)?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：
CREATE TABLE . ( –TGongwen是紅頭文件表名
IDENTITY (1, 1) NOT NULL ,
–本表的id號(hào)，也是主鍵
(80) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,
–紅頭文件的標(biāo)題
NULL ,
–發(fā)布日期
(70) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,
–發(fā)布用戶(hù)
(900) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,
–需要瀏覽的用戶(hù)。每個(gè)用戶(hù)中間用分隔符“,”分開(kāi)
) ON TEXTIMAGE_ON
GO
下面，我們來(lái)往數(shù)據(jù)庫(kù)好緩中添加1000萬(wàn)條數(shù)據(jù)：
declare @i int
set @i=1
while @i dateadd(day,-90,getdate())
用時(shí)：53763毫秒（54秒）
（3）將聚合索引建立在日期列（fariqi）上：
select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen
where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())
用時(shí)：2423毫秒（2秒）
雖然每條語(yǔ)句提取出來(lái)的都是25萬(wàn)條數(shù)據(jù)，各種情況的差異卻是巨大的，特別是將聚集索引建立在日期列時(shí)的差異。事實(shí)上，如果您的數(shù)據(jù)庫(kù)真的有1000萬(wàn)容量的話，把主鍵建立在ID列上，就像以上的第1、2種情況，在網(wǎng)頁(yè)上的表現(xiàn)就是超時(shí)，根本就無(wú)法顯示。這也是我摒棄ID列作為聚集索引的一個(gè)最重要的因素。
得出以上速度的方法是：在各個(gè)select語(yǔ)句前加：declare @d datetime
set @d=getdate()
并在select語(yǔ)句后加：
select =datediff(ms,@d,getdate())
2、只要建立索引就能顯著提高查詢(xún)速度
事實(shí)上，我們可以發(fā)現(xiàn)上面的例子中，第2、3條語(yǔ)句完全相同，且建立索引的字段也相同；不同的僅是前者在fariqi字段上建立的是非聚合索引，后者在此字段上建立的是聚合索引，但查詢(xún)速度卻有著天壤之別。所以，并非是在任何字段上簡(jiǎn)單地建立索引就能提高查詢(xún)速度。
從建表的語(yǔ)句中，我們可以看到這個(gè)有著1000萬(wàn)數(shù)據(jù)的表中fariqi字段有5003個(gè)不同記錄。在此字段上建立聚合索引是再合適不過(guò)了。在現(xiàn)實(shí)中，我們每天都會(huì)發(fā)幾個(gè)文件，這幾個(gè)文件的發(fā)文日期就相同，這完全符合建立聚集索引要求的：“既不能絕大多數(shù)都相同，又不能只有極少數(shù)相同”的規(guī)則。由此看來(lái)，我們建立“適當(dāng)”的聚合索引對(duì)于我們提高查詢(xún)速度是非常重要的。
3、把所有需要提高查詢(xún)速度的字段都加進(jìn)聚集索引，以提高查詢(xún)速度
上面已經(jīng)談到：在進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢(xún)時(shí)都離不開(kāi)字段的是“日期”還有用戶(hù)本身的“用戶(hù)名”。既然這兩個(gè)字段都是如此的重要，我們可以把他們合并起來(lái)，建立一個(gè)復(fù)合索引（compound index）。
很多人認(rèn)為只要把任何字段加進(jìn)聚集索引，就能提高查詢(xún)速度，也有人感到迷惑：如果把復(fù)合的聚集索引字段分開(kāi)查詢(xún)，那么查詢(xún)速度會(huì)減慢嗎？帶著這個(gè)問(wèn)題，我們來(lái)看一下以下的查詢(xún)速度（結(jié)果集都是25萬(wàn)條數(shù)據(jù)）：（日期列fariqi首先排在復(fù)合聚集索引的起始列，用戶(hù)名neibuyonghu排在后列）
（1）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where fariqi>”
查詢(xún)速度：2513毫秒
（2）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where fariqi>” and neibuyonghu=’辦公室’
查詢(xún)速度：2516毫秒
（3）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where neibuyonghu=’辦公室’
查詢(xún)速度：60280毫秒
從以上試驗(yàn)中，我們可以看到如果僅用聚集索引的起始列作為查詢(xún)條件和同時(shí)用到復(fù)合聚集索引的全部列的查詢(xún)速度是幾乎一樣的，甚至比用上全部的復(fù)合索引列還要略快（在查詢(xún)結(jié)果集數(shù)目一樣的情況下）；而如果僅用復(fù)合聚集索引的非起始列作為查詢(xún)條件的話，這個(gè)索引是不起任何作用的。當(dāng)然，語(yǔ)句1、2的查詢(xún)速度一樣是因?yàn)椴樵?xún)的條目數(shù)一樣，如果復(fù)合索引的所有列都用上，而且查詢(xún)結(jié)果少的話，這樣就會(huì)形成“索引覆蓋”，因而性能可以達(dá)到更優(yōu)。同時(shí)，請(qǐng)記?。簾o(wú)論您是否經(jīng)常使用聚合索引的其他列，但其前導(dǎo)列一定要是使用最頻繁的列。
（四）其他書(shū)上沒(méi)有的索引使用經(jīng)驗(yàn)總結(jié)
1、用聚合索引比用不是聚合索引的主鍵速度快
下面是實(shí)例語(yǔ)句：（都是提取25萬(wàn)條數(shù)據(jù)）
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=”
使用時(shí)間：3326毫秒
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid”
用時(shí)：6343毫秒（提取100萬(wàn)條）
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>”
用時(shí)：3170毫秒（提取50萬(wàn)條）
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=”
用時(shí)：3326毫秒（和上句的結(jié)果一模一樣。如果采集的數(shù)量一樣，那么用大于號(hào)和等于號(hào)是一樣的）
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>” and fariqi” order by fariqi
用時(shí)：6390毫秒
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi
和執(zhí)行:
select * from table1 where tID >and name=’zhangsan’
一些人不知道以上兩條語(yǔ)句的執(zhí)行效率是否一樣，因?yàn)槿绻?jiǎn)單的從語(yǔ)句先后上看，這兩個(gè)語(yǔ)句的確是不一樣，如果tID是一個(gè)聚合索引，那么后一句僅僅從表的10000條以后的記錄中查找就行了；而前一句則要先從全表中查找看有幾個(gè)name=’zhangsan’的，而后再根據(jù)限制條件條件tID>10000來(lái)提出查詢(xún)結(jié)果。
事實(shí)上，這樣的擔(dān)心是不必要的。SQL SERVER中有一個(gè)“查詢(xún)分析優(yōu)化器”，它可以計(jì)算出where子句中的搜索條件并確定哪個(gè)索引能縮小表掃描的搜索空間，也就是說(shuō)，它能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)優(yōu)化。
雖然查詢(xún)優(yōu)化器可以根據(jù)where子句自動(dòng)的進(jìn)行查詢(xún)優(yōu)化，但大家仍然有必要了解一下“查詢(xún)優(yōu)化器”的工作原理，如非這樣，有時(shí)查詢(xún)優(yōu)化器就會(huì)不按照您的本意進(jìn)行快速查詢(xún)。
在查詢(xún)分析階段，查詢(xún)優(yōu)化器查看查詢(xún)的每個(gè)階段并決定限制需要掃描的數(shù)據(jù)量是否有用。如果一個(gè)階段可以被用作一個(gè)掃描參數(shù)（SARG），那么就稱(chēng)之為可優(yōu)化的，并且可以利用索引快速獲得所需數(shù)據(jù)。
SARG的定義：用于限制搜索的一個(gè)操作，因?yàn)樗ǔＪ侵敢粋€(gè)特定的匹配，一個(gè)值得范圍內(nèi)的匹配或者兩個(gè)以上條件的AND連接。形式如下：
列名 操作符
或
操作符列名
列名可以出現(xiàn)在操作符的一邊，而常數(shù)或變量出現(xiàn)在操作符的另一邊。如：
Name=’張三’
價(jià)格>5000
如果一個(gè)表達(dá)式不能滿足SARG的形式，那它就無(wú)法限制搜索的范圍了，也就是SQL SERVER必須對(duì)每一行都判斷它是否滿足WHERE子句中的所有條件。所以一個(gè)索引對(duì)于不滿足SARG形式的表達(dá)式來(lái)說(shuō)是無(wú)用的。
介紹完SARG后，我們來(lái)總結(jié)一下使用SARG以及在實(shí)踐中遇到的和某些資料上結(jié)論不同的經(jīng)驗(yàn)：
1、Like語(yǔ)句是否屬于SARG取決于所使用的通配符的類(lèi)型
如：name like ‘張%’ ，這就屬于SARG
而：name like ‘%張’ ,就不屬于SARG。
原因是通配符%在字符串的開(kāi)通使得索引無(wú)法使用。
2、or 會(huì)引起全表掃描
Name=’張三’ and 價(jià)格>5000 符號(hào)SARG，而：Name=’張三’ or 價(jià)格>5000 則不符合SARG。使用or會(huì)引起全表掃描。
3、非操作符、函數(shù)引起的不滿足SARG形式的語(yǔ)句
不滿足SARG形式的語(yǔ)句最典型的情況就是包括非操作符的語(yǔ)句，如：NOT、!=、、!、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等，另外還有函數(shù)。下面就是幾個(gè)不滿足SARG形式的例子：
ABS(價(jià)格)5000
SQL SERVER也會(huì)認(rèn)為是SARG，SQL SERVER會(huì)將此式轉(zhuǎn)化為：
WHERE 價(jià)格>2500/2
但我們不推薦這樣使用，因?yàn)橛袝r(shí)SQL SERVER不能保證這種轉(zhuǎn)化與原始表達(dá)式是完全等價(jià)的。
4、IN 的作用相當(dāng)與OR
語(yǔ)句：
Select * from table1 where tid in (2,3)
和
Select * from table1 where tid=2 or tid=3
是一樣的，都會(huì)引起全表掃描，如果tid上有索引，其索引也會(huì)失效。
5、盡量少用NOT
6、exists 和 in 的執(zhí)行效率是一樣的
很多資料上都顯示說(shuō)，exists要比in的執(zhí)行效率要高，同時(shí)應(yīng)盡可能的用not exists來(lái)代替not in。但事實(shí)上，我試驗(yàn)了一下，發(fā)現(xiàn)二者無(wú)論是前面帶不帶not，二者之間的執(zhí)行效率都是一樣的。因?yàn)樯婕白硬樵?xún)，我們?cè)囼?yàn)這次用SQL SERVER自帶的pubs數(shù)據(jù)庫(kù)。運(yùn)行前我們可以把SQL SERVER的statistics I/O狀態(tài)打開(kāi)。
（1）select title,price from titles where title_id in (select title_id from sales where qty>30)
該句的執(zhí)行結(jié)果為：
表 ‘sales’。掃描計(jì)數(shù) 18，邏輯讀 56 次，物理讀 0 次，預(yù)讀 0 次。
表 ‘titles’。掃描計(jì)數(shù) 1，邏輯讀 2 次，物理讀 0 次，預(yù)讀 0 次。
（2）select title,price from titles where exists (select * from sales where sales.title_id=titles.title_id and qty>30)
第二句的執(zhí)行結(jié)果為：
表 ‘sales’。掃描計(jì)數(shù) 18，邏輯讀 56 次，物理讀 0 次，預(yù)讀 0 次。
表 ‘titles’。掃描計(jì)數(shù) 1，邏輯讀 2 次，物理讀 0 次，預(yù)讀 0 次。
我們從此可以看到用exists和用in的執(zhí)行效率是一樣的。
7、用函數(shù)charindex()和前面加通配符%的LIKE執(zhí)行效率一樣
前面，我們談到，如果在LIKE前面加上通配符%，那么將會(huì)引起全表掃描，所以其執(zhí)行效率是低下的。但有的資料介紹說(shuō)，用函數(shù)charindex()來(lái)代替LIKE速度會(huì)有大的提升，經(jīng)我試驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)這種說(shuō)明也是錯(cuò)誤的：
select gid,title,fariqi,reader from tgongwen where charindex(‘刑偵支隊(duì)’,reader)>0 and fariqi>”
用時(shí)：7秒，另外：掃描計(jì)數(shù) 4，邏輯讀 7155 次，物理讀 0 次，預(yù)讀 0 次。
select gid,title,fariqi,reader from tgongwen where reader like ‘%’ + ‘刑偵支隊(duì)’ + ‘%’ and fariqi>”
用時(shí)：7秒，另外：掃描計(jì)數(shù) 4，邏輯讀 7155 次，物理讀 0 次，預(yù)讀 0 次。
8、union并不絕對(duì)比or的執(zhí)行效率高
我們前面已經(jīng)談到了在where子句中使用or會(huì)引起全表掃描，一般的，我所見(jiàn)過(guò)的資料都是推薦這里用union來(lái)代替or。事實(shí)證明，這種說(shuō)法對(duì)于大部分都是適用的。
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=” or gid>
用時(shí)：68秒。掃描計(jì)數(shù) 1，邏輯讀次，物理讀 283 次，預(yù)讀次。
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=”
union
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid>
用時(shí)：9秒。掃描計(jì)數(shù) 8，邏輯讀次，物理讀 216 次，預(yù)讀 7499 次。
看來(lái)，用union在通常情況下比用or的效率要高的多。
但經(jīng)過(guò)試驗(yàn)，筆者發(fā)現(xiàn)如果or兩邊的查詢(xún)列是一樣的話，那么用union則反倒和用or的執(zhí)行速度差很多，雖然這里union掃描的是索引，而or掃描的是全表。
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=” or fariqi=”
用時(shí)：6423毫秒。掃描計(jì)數(shù) 2，邏輯讀次，物理讀 1 次，預(yù)讀 7176 次。
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=”
union
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=”
用時(shí)：11640毫秒。掃描計(jì)數(shù) 8，邏輯讀次，物理讀 108 次，預(yù)讀 1144 次。
9、字段提取要按照“需多少、提多少”的原則，避免“select *”
我們來(lái)做一個(gè)試驗(yàn)：
select topgid,fariqi,reader,title from tgongwen ord
對(duì)于關(guān)鍵的字段添加主鍵或者索引。會(huì)有效的提高查詢(xún)速度。
可以用數(shù)據(jù)分頁(yè)存儲(chǔ)過(guò)程來(lái)操作，可以輕松應(yīng)付百侍讓頌萬(wàn)數(shù)據(jù)：
CREATEPROCEDUREpageTest–用于翻頁(yè)的測(cè)試
–需要把排序字段放在之一列(
@FirstIDnvarchar(20)=null,–當(dāng)前頁(yè)面里的之一條記錄的排序字段的值
@LastIDnvarchar(20)=null,–當(dāng)前頁(yè)面里的最后一條記錄的排序字段的值
@isNextbit=null,–true1:下一頁(yè)；false0:上一頁(yè)
@allCountintoutput,–返回總記老鄭錄數(shù)
@pageSizeintoutput,–返回一滑局頁(yè)的記錄數(shù)
@CurPageint–頁(yè)號(hào)（第幾頁(yè)）0：之一頁(yè)；-1最后一頁(yè)。
)
AS
if@CurPage=0
begin
–統(tǒng)計(jì)總記錄數(shù)
select@allCount=count(ProductId)fromProduct_test
set@pageSize=10
–返回之一頁(yè)的數(shù)據(jù)
select top10 ProductId, ProductName, Introduction from Product_testorderbyProductId
end
elseif@CurPage=-1
select * from (selecttop10ProductId,ProductName,Introduction from Product_test order by ProductId desc) asaa order by ProductId
else
begin
if@isNext=1
–翻到下一頁(yè)
selecttop10ProductId,ProductName,IntroductionfromProduct_testwhereProductId>@LastIDorderbyProductId
else
–翻到上一頁(yè)
select*from
(selecttop10ProductId,
ProductName,
Introduction
fromProduct_testwhereProductId
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