select * from user order by classid,age DESC
select * from 表1 left join 表2 on (表1和表2共同的条件)
函数一般是在数据上执行的，它给数据的转换和处理提供了方便。只是将取出的数据进行处理，不会改变数据库中的值。函数根据处理的数据分为单行函数和聚合函数（组函数），组函数又被称作聚合函数，用于对多行数据进行操作，并返回一个单一的结果，组函数仅可用于选择列表或查询的having子句；单行函数对单个数值进行操作，并返回一个值。
Mysql统计近30天的数据，无数据的填充0。 这个应该是我们在做统计分析的时候，经常遇到的一个需求。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
分析师面临的普遍问题是，无论从哪里获得数据，大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此，不仅需要时间把数据加载到文件中，还得花更多的时间来清洗它，改变它的结构，以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
SQL：操作关系型数据库的编程语言，定义了一套操作 关系型数据库统一标准，英文：Structured Query Language (SQL)。
Oracle分析函数实际上操作对象是查询出的数据集，也就是说不需二次查询数据库，实际上就是oracle实现了一些我们自身需要编码实现的统计功能，对于简化开发工作量有很大的帮助，特别在开发第三方报表软件时是非常有帮助的。Oracle从8.1.6开始提供分析函数。
select prod_price,prod_name from products where prod_price = 2.50;
方法一：先删除用 DELETE FROM pet; 去修改txt中内容，再LOAD DATA LOCAL INFILE 'D:/test/pet.txt' INTO TABLE pet;
UPDATE 表名 SET 字段名1=值1,字段名2=值2,...[WHERE 条件];
聚集函数（aggregate function） 运行在行组上，计算和返回单个值的函数
【数据库系统概述】 常用的数据库有MySql、oracle等。不同数据库都支持sql标准，并且不同数据库在sql标准的基础上进行了一些扩充。 对于数据库的学习包括：sql>过程、触发器等内容，其中重要程度如下： sql>过程、触发器等 oracle数据库： 1、oracle的开发部分，包含两个部分：sql+plsql编程 2、oracle管理部分，数据库配置和运行维护 【oracle简介】 oracle默认有sys和system两个用户，其中 sys： 超级管理员，拥有操作数据库的所有权限 syst
关于查询语句有很多，这里基础的不再介绍。主要介绍排序查询、聚合函数、模糊查询、分组查询、分页查询、内连接、外连接、子查询
---单表的查询学习 --查询表的所有数据 select * from 表名;*代表所有 select * from emp; --查询表中指定字段的值 select 字段名1，字段名2，...from表名 select empno from emp; select empno,ename from emp; --给查询结果中的字段使用别名 --在字段名后使用关键字 字段名 as "别名" --作用：方便查看查询结果 --注意：as关键字可以省略不写，别名中没有特殊字符双引号也可以省略不写。 select empno 员工编号,ename"员工 姓名",job as 工作，mgr as "领导编号" from emp; --连接符：select 字段名||'字符'||字段名||..... from 表名 --||为sql语句的字符链接符，使用在select和from之间 --字符链接格式为 字段名||'字符'||字段名 --注意：一个拼接好的连接在结果集中是作为一个新的字段显示，可以使用别名优化字段显示。 select empno||'的姓名是'||ename as"信息"，job||'哈哈'||mgr from emp; --去除重复 select distinct 字段名,字段名,...fromn 表名 ---注意：去除重复的规则是按照行进行去除的，多行数据完全相同取其一 select distinct job ,mgr from emp; --排序 --单字段排序 --select * from 表名 order by 字段名 asc 升序排序 asc可以省略不写 --select * from 表名 order by 字段名 desc 降序序排序 --多字段排序 --select * from emp order by 字段名1,字段名2... --先按照字段1排序，如果字段1的值相同，则按照字段2排序，.... select * from emp order by empno desc--单字段排序 降序 select empno,ename,job from emp order by ename asc--单字段排序 升序 select * from emp order by empno,ename--多字段排序 --字段的逻辑运算 --select关键字和from关键字之间的字段可以直接进行四则运算 --字段与字段之间也可以直接进行运算 --注意：字段值为数值类型 select * from emp select empno,ename,job,sal*2+1000，sal+comm from emp ----------------------------------------------------------------- --使用where子句查询筛选 --select 字段名，字段名，...from表名 where 筛选条件 --单筛选条件 --使用运算符进行筛选 =,>,>=,<,<=,<> 单个条件中 --注意：如果条件中的值为字符，必须使用单引号括起来 --查询所有的员工的工资信息 select empno,ename,sal+comm as 薪资 from emp --查询SMITH的个人信息 select * from emp where ename='SMITH' --查询SMITH的薪资信息,逻辑运算符= select empno,ename,sal,sal+comm from emp where ename='SMITH' --查询工资大于1000的员工信息,逻辑符> select * from emp where sal>'2000' --查询工资不等于3000的员工信息 select * from emp where sal<>3000 order by sal --练习： --查看工资等于1250的员工信息
前面文章中，我们用Kettle工具实现了Hadoop多维数据仓库的基本功能，如使用Sqoop作业项、SQL脚本、Hadoop file output、ORC output等步骤实现ETL过程，使用Oozie、Start作业项定期执行ETL任务等。本篇将继续讨论常见的维度表技术，以最简单的“增加列”开始，继而讨论维度子集、角色扮演维度、层次维度、退化维度、杂项维度、维度合并、分段维度等基本的维度表技术。这些技术都是在实际应用中经常使用的。在说明这些技术的相关概念和使用场景后，我们以销售订单数据仓库为例，给出Kettle实现和测试过程。
df[](指输出数据的结果属性名称).groupby([df[属性],df[属性])(指分类的属性，数据的限定定语，可以有多个).mean()(对于数据的计算方式——函数名称)
根据 Businessbroadway 的一项分析，数据专业人员将会花高达 60% 的时间用于收集、清理和可视化数据。
hive -S -e 'select table_cloum from table' -S，终端上的输出不会有mapreduce的进度，执行完毕，只会把查询结果输出到终端上。
上节内容学习了数据库 MySQL 的安装、验证、数据库管理工具、数据库的基本操作命令，还没有学习的同学可以从主页去看上一篇推送内容。
如果用过MSSQL或者是Oracle中的窗口函数（Oracle中叫分析函数），然后再使用MySQL 8.0之前的时候，就知道需要在使用窗口函数处理逻辑的痛苦了，虽然纯SQL也能实现类似于窗口函数的功能，但是这种SQL在可读性和以及使用方式上大打折扣，看起来写起了都比较难受。
在SQL中有一类函数叫做聚合函数，例如sum()、avg()、max()等等，这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行，一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的。但是有时我们想要既显示聚集前的数据，又要显示聚集后的数据，这时我们便引入了窗口函数。窗口函数又叫OLAP函数/分析函数，窗口函数兼具分组和排序功能。
近几年数据库发挥了越来越重要的作用，这其中和大数据、数据科学的兴起有不可分割的联系。学习数据库，可以说是每个从事IT行业的必修课。你学或不学，它就在那里；你想或不想，你都得学。 大一的时候，我选了一门名为《Android应用程序开发》的选修课。那个时候啥都不懂，就感觉这个名字比较高端，然后就去了。学习一学期，也就是在电脑上装上了Android应用程序的开发环境。由于我的笔记本太撇，每次运行Android虚拟机就会卡的要死。好吧，我承认最后期末考试我挂了，很悲痛的经历，选修课竟然也会挂（其实主要是我太菜，没有
在有些时候，我们需要统计连续登录N天或以上用户，这里采用python通过分组排序、分组计数等步骤实现该功能，具体如下：
之前学到的筛选操作都是基于整个表去进行的，那如果想要依据某列中的不同类别（比如说不同品牌/不同性别等等）进行分类统计时，就要用到数据分组，在SQL中数据分组是使用GROUP BY子句建立的。
文章目录 一、SQL语句 1.数据库、数据表、数据的关系介绍 2.SQL介绍 3.DDL-操作数据库 4.DDL-操作数据表 5.DML-INSERT语句 6.DML-UPDATE语句 7.DML-DELETE语句 8.DQL-单表查询 一、SQL语句 1.数据库、数据表、数据的关系介绍 数据库 用于存储和管理数据的仓库 一个库中可以包含多个数据表 数据表 数据库最重要的组成部分之一 它由纵向的列和横向的行组成(类似excel表格) 可以指定列名、数据类型、约束等 一个表中可以存储多条数据
维度表技术常见：增加列，维度子集，角色扮演维度，层次维度，退化维度，杂项维度，维度合并，分段维度等基本维度表技术。
利用KVC的 valueForKeyPath API、谓词的NSPredicate、数组的sortedArrayUsingComparator:API进行实现。
当我将cvs导入MySQL的时候发现日期他是varchar形式的，所以要用cast函数进行格式转换。因为2，3题需要计算当天的指标，所以我们日期格式化的时候要加上以天为单位的日期。
游戏开服前两天（2022-08-13至2022-08-14）的角色登录和登出日志如下
lateral view用于和split、explode等UDTF一起使用的，能将一行数据拆分成多行数据，在此基础上可以对拆分的数据进行聚合，lateral view首先为原始表的每行调用UDTF，UDTF会把一行拆分成一行或者多行，lateral view在把结果组合，产生一个支持别名表的虚拟表。
页面上展示的数据肯定是在数据库中的试题库表中进行存储，而我们需要将数据库中的数据查询出来并展示在页面给用户看。上图中的是最基本的查询效果，那么数据库其实是很多的，不可能在将所有的数据在一页进行全部展示，而页面上会有分页展示的效果，如下：
窗口函数的主要作用是对数据进行分组排序、求和、求平均值、计数等。对于数据从业者来说， sql窗口函数在实际工作中具备非常广泛的应用场景。可以大大的提高数据查询效率，同时也是数据类相关岗位的面试/笔试的必考点。所以不论是在职的分析师，还是准备找工作的同学，都必须要牢牢掌握窗口函数的概念及用法。感谢群友饭小米的投稿，接下来让我们详细了解一下窗口函数的前世今生吧。
第一章 了解SQL第二章 MySQL 介绍第三章 使用 MySQL第四章 检索数据第五章 排序检索数据第六章 过滤数据第七章 数据过滤第八章 通配符过滤第九章 正则搜索第十章 创建计算字段第十一章 数据处理函数第十二章 汇总数据第十三章 数据分组第十四章 使用子查询第十五章 联结表第十六章 高级联结第十七章 组合查询第十八章 全文本搜索第十九章 插入数据第二十章 更新和删除数据第二十一章 表的增删改第二十二章 视图第二十三章 存储过程第二十四章 游标第二十五章 使用触发器第二十六章 事务处理第二十七章 全球化和本地化第二十八章 安全管理第二十九 数据库维护第三十章 改善性能
分组查询是一种 SQL 查询技术，通过使用 GROUP BY 子句，将具有相同值的数据行分组在一起，然后对每个组应用聚合函数（如 COUNT、SUM、AVG等）。这允许在数据集中执行汇总和统计操作，以便更清晰地理解和分析数据的特征。分组查询常用于对大量数据进行聚合和摘要，提供有关数据分布和特征的洞察。
文／kamidox（简书作者） 原文：http://www.jianshu.com/p/1f1d4952669c pandas 是数据分析的瑞士军刀。我们今天使用 pandas 来玩一下股票数据，看看能从数据里得到哪些有意思的信息。 pandas 教程 如果你熟悉 Python 的话，官网上的 10 Minutes to pandas （http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html ）可以让你在短时间内了解 pandas 能干什么事以及
有一张用户签到表，表中记录了每个用户每天签到的情况。该表包括了三列日期、用户id、用户当日是否签。
聚合管道是MongoDB中用于数据聚合和处理的强大工具。它允许开发者通过一系列有序的阶段（Stages）对数据进行筛选、转换、分组和计算，从而生成符合需求的聚合结果。每个阶段都定义了一种操作，数据在每个阶段经过处理后，传递给下一个阶段，最终得到所需的聚合结果。
近几年数据库发挥了越来越重要的作用，这其中和大数据、数据科学的兴起有不可分割的联系。学习数据库，可以说是每个从事IT行业的必修课。你学或不学，它就在那里；你想或不想，你都得学。 大一的时候，我选了一门名为《Android应用程序开发》的选修课。那个时候啥都不懂，就感觉这个名字比较高端，然后就去了。学习一学期，也就是在电脑上装上了Android应用程序的开发环境。由于我的笔记本太撇，每次运行Android虚拟机就会卡的要死。好吧，我承认最后期末考试我挂了，很悲痛的经历，选修课竟然也会挂（其实主要是我太菜，
检索数据： 检索单个列： SELECT pname FROM product 检索多个列： SELECT pname,market_price,is_hot FROM product 检索所有列： SELECT * FROM product 过滤检索结果中的重复数据： SELECT DISTINCT market_price FROM product DISTINCT关键字： 1、返回不同的值，使用时放在列名的前面 2、多查询一个及以上列时，除非你查询的所有列的数据都不同，否则所有行都将被检索出来
摘 要 本文将介绍通过Apache Spark实现离线统计网站每日pv的思路及代码。 需求 将数据按照域名分组，然后按照日期升序排序，点击量降续排序。 代码及思路 ** * 简单的pv统计 */ object PageView { def main(args: Array[String]): Unit = { if (args.length < 2) { System.err.println("Usage: <file>") System.exit(1)
一、概念 使用聚合框架可以对集合中的文档进行变换和组合。基本上，可以用多个构件创建一个管道（pipeline），用于对一连串的文档进行处理。这些构件包括筛选（filtering）、投射（projecting）、分组（grouping）、排序（sorting）、限制（limiting）和跳过（skipping）。 二、聚合函数 db.driverLocation.aggregate( {"$match":{"areaCode":"350203"}}, {"$project":{"dr
使用SQL对数据进行提取和分析时，我们经常会遇到数据重复的场景，需要我们对数据进行去重后分析。
1. 之前我们所学的都是DDL语句，接下来所学的才是真正的DML语句。 插入数据的sql语句就是insert into table_name (column1, column2, ……) values (data1, data2, ……)，values左边的括号不加时，默认代表对表的所有列进行插入，不忽略任何一列，加上括号时，可以自己指定某些列进行插入，但值得注意的是如果某些列没有default约束，你还将其忽略进行数据插入的话，则插入数据的操作一定会失败。values右边的括号个数表示向表中插入几行的数据，括号中用逗号分隔开来的数据分别一 一对应表中的列字段。
存储数据、建立索引、更新/查询数据等技术的实现方式。存储引擎是基于表的，不是基于数据库，存储引擎可被称为表类型，默认InnoDB。
SQL是结构化查询语言，SQL也是一个标准，每个数据库服务器都在标准的基础上进行了相应的调整和扩展，相应的，每个数据库对数据的各种操作语言的语法就会做出相应的调整
在葡萄城ActiveReports报表中可以动态的显示或者隐藏某区域的数据，通过该功能用户可以根据需要显示或者隐藏所关心的数据，结合数据排序、过滤等功能可以让用户更方便地分析报表数据。 本文中展示的是
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
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