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T-SQL基础(一)之简单查询

SQL表达式运算 谓词 SQL中谓词是指运算结果True,False或Unknown逻辑表达式。T-SQL谓词有IN,BETWEEN,LIKE等。...在使用NULL值时应注意以下几点: NULL与其它值进行比较,不管该值是否NULL,结果均为Unknown 应使用IS NULL或IS NOT NULL来判断值是否NULL INSERT未给指定值则插入...NULL GROUP BY和ORDER BY子句会将多个NULL值视为相等 标准SQLUNIQUE约束认为NULL是彼此不同 T-SQLUNIQUE约束认为多个NULL是相等 COUNT(*)...SELECT语句用于指定返回到查询结果集中,生成查询结果表。注意,在SELECT子句之前执行子句无法使用SELECT子句中别名,否则会返回Invalid column name错误。...表表达式 派生表、公用表表达式、视图等 聚合函数 聚合函数对多行数据进行运算后返回标量(聚合),只有SELECT、HAVING、ORDER BY语句中可以使用聚合函数; 开窗函数 开窗函数是对基本查询中每一行按组

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Table-values parameter(TVP)系列之一:在T-SQL中创建和使用TVP

二.简介   在表值参数出现以前,当需要发送多行数据到SQL Server,我们只能使用一些替代方案来实现:   (1) 使用一连串独立参数来表示多行数据值。      ...这种方式要求存储过程或语句中要有必要数据结构验证和数据松绑逻辑。   (3) 多行数据修改创建一系列独立SQL语句。      ...(4) 使用bcp实用程序或是使用SqlBulkCopy对象多行数据载入一个表中。        ...SQL Server 2008中T-SQL功能新增了表值参数。利用这个新增特性,我们可以很方便地通过T-SQL语句,或者通过一个应用程序,一个表作为参数传给函数或存储过程。  ...(5) 用户自定义函数不能以用户定义表类型中计算定义参数来调用。

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怎么多行数据变成一?4个解法。

- 问题 - 怎么这个多行数据 变成一?...- 1 - 不需保持原排序 选中所有 逆透视,一步搞定 - 2 - 保持原排序:操作法一 思路直接,保排序,操作麻烦 2.1 添加索引 2.2 替换null值,避免逆透视时行丢失,后续无法排序...2.3 逆透视其他 2.4 再添加索引 2.5 对索引取模(取模时输入参数源表数,如3) 2.6 修改公式中取模参数,使能适应增加动态变化 2.7 再排序并删 2.8...筛选掉原替换null行 - 3 - 保持排序:操作法二 先,行标丢失,新列名可排序 有时候,换个思路,问题简单很多 3.1 3.2 添加索引 3.3 逆透视 3.4 删 -...4 - 公式一步法 用Table.ToColumns把表分成 用List.Combine追加成一 用List.Select去除其中null值

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「Sqlserver」数据分析师有理由爱Sqlserver之六-让Sqlserver拥有字符串聚合函数

在数据处理过程中,有一需求也是经常性遇到:对字符串聚合操作,一般来说,聚合类函数只会在数值类型上进行计算,但有时为了人阅读需求,字符串进行聚合操作,得到一个用于备注性信息查阅,还是有必要。...使用场景 聚合字符串,很难再有分析价值,正如引文所述,更多地用来作一些备注性浏览使用。...自定义函数所在位置及参数调用 4个函数其实都是实现字符串聚合效果,区别在于,若需要对聚合字符串进行排序,可以传入排序依赖,而依赖数据类型不同,所需要使用函数也不同(水平有限,只能实现到这个地步...自定义函数有去重效果 最后也演示下官方单行拆多行效果 官方拆解函数 结语 本篇带领大家领略SqlserverCLR开放接口,让.NET能力可以在Sqlserver得到延伸,区别于正则函数属于标量函数...一般来说都是产品用到尽头,即微软宣布不再维护如2019年宣Sqlserver2008R2已到生命周期,停止维护了企业才有动力去更换。

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SQLServer中CTE通用表表达式

此外,与早期版本 SQL Server 相比,它们使得用 T-SQL 编写递归代码简单了许多。   首先,我介绍 CTE 工作原理以及可用它们来应对情况。...接着我讨论使用 CTE 相对于使用传统 T-SQL 构造优势,如派生表、视图和自定义过程。在本期专栏中,我将给出示例并解释它们使用方法和适用情况。...一个方法是创建一个视图,首先收集聚合数据,然后针对该视图编写一个查询。另一个方法是使用派生表针对聚合数据编写一个查询 通过 SQL 语句移到 FROM 子句中并对其进行查询,可实现这一点。... 现在我将用一个简单 CTE 例来演示如何构造 CTE。...结束语   比起那些在查询中使用复杂派生表或引用那些在 T-SQL 批处理外部定义视图方案,CTE 使得编写 T-SQL 更具可读性。

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NumPy使用图解教程「建议收藏」

数组切片操作 我们可以像python列表操作那样对NumPy数组进行索引和切片,如下图所示: 聚合函数 NumPy我们带来便利还有聚合函数,聚合函数可以数据进行压缩,统计数组中一些特征值:...可以将此操作图解如下所示: 矩阵切片和聚合 索引和切片功能在操作矩阵时变得更加有用。可以在不同维度上使用索引操作来对数据进行切片。...我们可以像聚合向量一样聚合矩阵: 不仅可以聚合矩阵中所有值,还可以使用axis参数指定行和聚合: 矩阵和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行操作,常见情况如计算两个矩阵点积。...NumPy数组属性T可用于获取矩阵。 在较为复杂用例中,你可能会发现自己需要改变某个矩阵维度。...因此,在一系列单词送入模型之前,需要使用嵌入(embedding)来替换token/单词(在本例子中使用50维度word2vec嵌入): 你可以看到此NumPy数组维度[embedding_dimension

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pandas系列11-cutstackmelt

pandas系列10-数值操作2 本文是书《对比Excel,轻松学习Python数据分析》第二篇,主要内容包含 区间切分 插入数据(行或 索引重塑 长宽表转换 区间切分 Excel Excel...行列互换 行列互换实际上就是意思 excel 现将要转换数据进行复制 在粘贴时候勾选\color{red}{选择性粘贴},再选择即可 ? 效果图 ?...Python pandas中只需要调用.T方法即可 ? 索引重塑 所谓索引重塑就是原来索引重新进行构造。两种常见表示数据结构: 表格型 树形 下面?...是表格型示意图,通过一个行坐标和坐标来确定一个数据 ? 下面?是树形结构示意图:原来表格型索引也变成了行索引,其实就是给表格型数据建立层次化索引 ?...unstack 树形数据转成表格型数据 ? 长宽表转换 长表和宽表 长表:很多行记录 宽表:属性特别 Excel中长宽表转换是直接通过复制和粘贴实现

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③matlab向量和矩阵

,行向量是一个包含一行数组 (1×n)。...5.任务 创建一个名为 x 向量,其中依次包含值 8、2 和 -4。 6.您可以组合使用空格和分号来创建一个矩阵,即包含多行数组。输入矩阵时,您必须逐行输入它们。...但是,您可以使用运算符 (') 行向量转换为向量。 x = 1:3; x = x' x = 1 2 3 任务 使用运算符 x 从行向量向量。...7.您可以通过在一条命令中创建行向量并将其全部来创建向量。注意此处使用圆括号来指定运算顺序。...结果赋给名为 x 变量。 3.任务 使用 zeros 函数创建一个包含 6 行 3 (6×3) 全零矩阵。结果赋给名为 x 变量。 附加练习 如何知道现有矩阵大小?

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基于Excel2013PowerQuery入门

成功修整.png 合并期间选择时候,要先选择姓名.1那一,再选择姓名.2 ? 合并列1.png ? 合并列2.png ? 成功合并.png ? 拆分列1.png ?...提取2.png 选定新产生转换数据类型整数 ? 转化1.png ? 转化2.png ? 转化3.png ? 转换4.png ? 转换5.png ? 转换6.png ?...成功删除错误行.png 7.和反转 打开下载文件中07-和反转.xlsx,如下图所示。 ? 打开文件图示.png ? 加载数据到PowerQuery中.png ?...标题作为第一行.png ? 按钮位置.png ? 后结果.png ? 第一行作为标题.png ? 取消自动更改类型.png ? 关闭并上载至原有表格.png ? 上载设置.png ?...结果.png 如果上载位置有偏差,自己可以移动表格位置调整至上图所示效果 8.透视和逆透视 打开下载文件中08-透视和逆透视.xlsx,如下图所示 ?

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那些年我们写过T-SQL(中篇)

orderid去除,而OUTER APPLY则会在第二个逻辑阶段把其添加上,和外联接操作类似。...接下来介绍三类开窗函数,其中排序和聚合使用场景比较多。...行转列",而逆透视就是常说"转行",由于这种操作实际上已有标准SQL解决方案,不过很复杂和繁琐,这儿SQL标准解决方案和PIVOT、UNPIVOT函数解决方案都描述出来。...3个阶段:第一个阶段GROUP BY empid分组阶段;第二阶段扩展阶段通过在SELECT字句中使用针对目标CASE表达式;最后一个阶段聚合阶段通过对每个CASE表达式结果聚合,例如SUM。...分组集 分组集就是一个属性集,分组GROUP BY字句只支持在一个查询中使用一种分组方式,如果需要多种分组结果就需要通过UNION ALL多个分组聚合起来,为了字段对应,需要为部分列设置NULL

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一键获取新技能,玩转NumPy数据操作

聚合函数 NumPy我们带来便利还有聚合函数,聚合函数可以数据进行压缩,统计数组中一些特征值: ?...与算术运算有很大区别是使用点积矩阵乘法。NumPy提供了dot()方法,可用于矩阵之间进行点积运算: ? 上图底部添加了矩阵尺寸,以强调运算两个矩阵在和行必须相等。...可以将此操作图解如下所示: ? 矩阵切片和聚合 索引和切片功能在操作矩阵时变得更加有用。可以在不同维度上使用索引操作来对数据进行切片。 ? 我们可以像聚合向量一样聚合矩阵: ?...不仅可以聚合矩阵中所有值,还可以使用axis参数指定行和聚合: ? 矩阵和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行操作,常见情况如计算两个矩阵点积。...NumPy数组属性T可用于获取矩阵。 ? 在较为复杂用例中,你可能会发现自己需要改变某个矩阵维度。

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一键获取新技能,玩转NumPy数据操作

聚合函数 NumPy我们带来便利还有聚合函数,聚合函数可以数据进行压缩,统计数组中一些特征值: ?...与算术运算有很大区别是使用点积矩阵乘法。NumPy提供了dot()方法,可用于矩阵之间进行点积运算: ? 上图底部添加了矩阵尺寸,以强调运算两个矩阵在和行必须相等。...可以将此操作图解如下所示: ? 矩阵切片和聚合 索引和切片功能在操作矩阵时变得更加有用。可以在不同维度上使用索引操作来对数据进行切片。 ? 我们可以像聚合向量一样聚合矩阵: ?...不仅可以聚合矩阵中所有值,还可以使用axis参数指定行和聚合: ? 矩阵和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行操作,常见情况如计算两个矩阵点积。...NumPy数组属性T可用于获取矩阵。 ? 在较为复杂用例中,你可能会发现自己需要改变某个矩阵维度。

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掌握NumPy,玩转数据操作

数组切片操作 我们可以像python列表操作那样对NumPy数组进行索引和切片,如下图所示: 聚合函数 NumPy我们带来便利还有聚合函数,聚合函数可以数据进行压缩,统计数组中一些特征值...可以将此操作图解如下所示: 矩阵切片和聚合 索引和切片功能在操作矩阵时变得更加有用。可以在不同维度上使用索引操作来对数据进行切片。...我们可以像聚合向量一样聚合矩阵: 不仅可以聚合矩阵中所有值,还可以使用axis参数指定行和聚合: 矩阵和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行操作,常见情况如计算两个矩阵点积。...NumPy数组属性T可用于获取矩阵。 在较为复杂用例中,你可能会发现自己需要改变某个矩阵维度。...因此,在一系列单词送入模型之前,需要使用嵌入(embedding)来替换token/单词(在本例子中使用50维度word2vec嵌入): 你可以看到此NumPy数组维度[embedding_dimension

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这是我见过最好NumPy图解教程

聚合函数 NumPy我们带来便利还有聚合函数,聚合函数可以数据进行压缩,统计数组中一些特征值: ?...与算术运算有很大区别是使用点积矩阵乘法。NumPy提供了dot()方法,可用于矩阵之间进行点积运算: ? 上图底部添加了矩阵尺寸,以强调运算两个矩阵在和行必须相等。...可以将此操作图解如下所示: ? 矩阵切片和聚合 索引和切片功能在操作矩阵时变得更加有用。可以在不同维度上使用索引操作来对数据进行切片。 ? 我们可以像聚合向量一样聚合矩阵: ?...不仅可以聚合矩阵中所有值,还可以使用axis参数指定行和聚合: ? 矩阵和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行操作,常见情况如计算两个矩阵点积。...NumPy数组属性T可用于获取矩阵。 ? 在较为复杂用例中,你可能会发现自己需要改变某个矩阵维度。

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一键获取新技能,玩转NumPy数据操作!

聚合函数 NumPy我们带来便利还有聚合函数,聚合函数可以数据进行压缩,统计数组中一些特征值: ?...与算术运算有很大区别是使用点积矩阵乘法。NumPy提供了dot()方法,可用于矩阵之间进行点积运算: ? 上图底部添加了矩阵尺寸,以强调运算两个矩阵在和行必须相等。...可以将此操作图解如下所示: ? 矩阵切片和聚合 索引和切片功能在操作矩阵时变得更加有用。可以在不同维度上使用索引操作来对数据进行切片。 ? 我们可以像聚合向量一样聚合矩阵: ?...不仅可以聚合矩阵中所有值,还可以使用axis参数指定行和聚合: ? 矩阵和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行操作,常见情况如计算两个矩阵点积。...NumPy数组属性T可用于获取矩阵。 ? 在较为复杂用例中,你可能会发现自己需要改变某个矩阵维度。

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这是我见过最好NumPy图解教程!没有之一

聚合函数 NumPy我们带来便利还有聚合函数,聚合函数可以数据进行压缩,统计数组中一些特征值: ?...与算术运算有很大区别是使用点积矩阵乘法。NumPy提供了dot()方法,可用于矩阵之间进行点积运算: ? 上图底部添加了矩阵尺寸,以强调运算两个矩阵在和行必须相等。...可以将此操作图解如下所示: ? 矩阵切片和聚合 索引和切片功能在操作矩阵时变得更加有用。可以在不同维度上使用索引操作来对数据进行切片。 ? 我们可以像聚合向量一样聚合矩阵: ?...不仅可以聚合矩阵中所有值,还可以使用axis参数指定行和聚合: ? 矩阵和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行操作,常见情况如计算两个矩阵点积。...NumPy数组属性T可用于获取矩阵。 ? 在较为复杂用例中,你可能会发现自己需要改变某个矩阵维度。

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MADlib——基于SQL数据挖掘解决方案(7)——数据转换之其它转换

pivot_cols参数中列名,代表需要按值转成数据值。...fill_value(可选) TEXT 缺省值NULL。如果指定该值,它将决定如何填充操作结果中NULL值。该参数是全局应用于每个聚合函数,在聚合后替换输出表中NULL值。...pivot_values参数中列名,代表需要执行聚合数据聚合函数名称。 pivot_cols参数中列名,代表需要按值转成数据值。...fill_value(可选) TEXT 缺省值NULL。如果指定该值,它将决定如何填充操作结果中NULL值。该参数是全局应用于每个聚合函数,在聚合后替换输出表中NULL值。...,分别是行转列后生成数字列名、聚合列名、聚合函数名、原表中需要列名(本例有两)、行转列后生成惯用列名。

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