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一道简单又不简单sql查询语句

抛砖引玉 无意间在简书上浏览时候看到一篇写数据库查询练习题,其实也好无奈,大数据啊大数据,自从看了几天有关编程和程序员方面的文章,首页推荐内容都是关于这样技术贴,太那啥了,想看点小故事小情感类文章都要自己搜...今天没有小故事,可能会比较枯燥(毕竟数据库嘛) 题目是:查询和" 01 "号同学学习课程 完全相同其他同学信息 先看两个表,然后我梳理了一下知识要点,最后大家就可以解题啦(当然并不一定要用这个解法...,有兴趣可以在下方留言你查询sql语句) 数据库表 学生表 Student(SId,Sname,Sage,Ssex) --SId 学生编号,Sname 学生姓名,Sage 出生年月,Ssex 学生性别...into SC values('07' , '02' , 89); insert into SC values('07' , '03' , 98); 建议 建议大家先自己花上一点时间思考一下要怎么写这条sql...[Order BY ASC/DESC 排序字段] [Separator '分隔符']) 例如查询学生表: mysql> select group_concat(Sname) from Student

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被一个简单 SQL 查询难住

下面我以一个具体例子来说明吧, 模拟其中 SQL 查询场景....场景重现 user_info 表, 为了场景尽量简单, 我只 mock 了其中数据. user_score 表, 其中 uid 和 user_info.uid 语义一致. ?...那么对应 SQL 很自然的如下: ? 请忽略其中数据, 我刚开始 mock 了 100W, 然后又重复导入了两遍, 因此数据有一些重复. 300W 数据, 最后查询出来也是 1.18 秒....尝试了什么多种 sql 写法来完成这个操作. 比如更换Join表顺序(驱动表/被驱动表), 再比如用子查询. 最终, 还是没有结果. 但直接单表查询SQL 确能用上索引. ?...虽然知道索引不能参与计算, 但这个场景下都是相同类型, varchar(64) 最终查询过程中仍然发生了类型转换. 因此需要把字段字符集不一致等同于字段类型不一致.

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spark sql简单查询千亿级库表导致问题

一、问题现象 今天有客户咨询到我们,他们利用spark sql查询简单sql: select * from datetable limit 5; //假设表名是datetable 结果报错内存溢出:...2.png 根据常理判断,简单 select * limit 不会造成内存溢出。...因此,我们用hive原生sql查询,发现不存在这个问题。 二、排查问题 经过分析,发现被查询表数据量特别大,整个表有1000多亿行数据。...数据表存储在HDFS目录结构也是: /${hive-warehouse}/dbname/tablename/dt=xxx/hour=xxx/files 根据之前使用spark sql经验、以及逛社区查找信息...三、验证结论 1、首先我们直接用spark sql查询: select * from datetable limit 5; 从日志可以查看出excutor在疯狂地扫描HDFS文件: 而且这些被扫描

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SQL系列(一)快速掌握Hive查询重难点

SQL系列(一)快速掌握Hive查询重难点 作为一名(取)据()分(工)析(具)师(人),不得不夸一下SQL,毕竟凭一己之力养活了80%数据分析师,甚至更多。...SQL语言短小精悍,简单易学,而且分析师重点只关注查询,使得学习成本和时间成本瞬间就下来了。...但分析师日常使用最多还是Hive,因此本文就将日常工作Hive查询重难点做个汇总,分享给大家~ ⚠️注意:这里不是介绍SQL基础,基础知识在上期【数据分析师必要条件】已经提及。...-元素转为多行 窗口函数 窗口函数是Hive灵魂,因为它让分析型数据查询变得简单,能解决大多数复杂业务需求。...当然,开发UDF是需要找仓帮忙。有问题,找仓准行~ group强化 相信大家在Excel(或Tableau)中做数据透视时候,可以对任意维度数据进行聚合。

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那些年我们写过T-SQL(中篇)

集合操作符涉及查询应该有相同,并对应列具有兼容类型(即低级别数据可以隐式转化为高级别数据,如int->bigint),查询列名称由第一次查询决定(在其中设置别名)。...实际SQL SERVER还不支持这种类型操作,理解起来有点复杂,简单来说就是如果我查询A, B都有重复数据,一个是3条,一个是5条, 那么其INTERSECT ALL操作结果应该为3条,EXCEPT...这部分内容主要涉及T-SQL自身一些新特性,例如开窗函数、透视数据等概念,相对来说比以前内容难理解一些,不过经常几次简单实践,你会发现它强大和有效。...,记得在上篇查询有写过一种"小于该值最大值"方式,这儿使用函数更加简单。..."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,这儿将SQL标准解决方案和PIVOT、UNPIVOT函数解决方案都描述出来。

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数据分析面试必考—SQL快速入门宝典

那么为了更好理解SQL是什么,与其说它是结构化查询语言,不如称之为查询结构化数据机器语言。虽然随着发展,SQL功能已经不限于查询,但是查询语句永远是它核心。...2.1 聚合函数 聚合函数指依据某个规则做合并运算一系列操作,通俗来讲就是把一聚合为一个操作,包括求和运算,平均值运算,最大最小值运算,分位点计算等等; 为什么聚合函数比较常用呢?...就像讲EXCEL文章一定要讲数据透视表一样,数据基本统计数据(例如统计学)是分析师最先关注也是最容易获取有价值数据。学习SQL聚合函数,我们可以通过对比EXCEL数据透视表来学习。...group by关键字类似于EXCEL透视表中“行”和“部分。...avg(score) >= 60 注意,这里having筛选与EXCEL透视筛选并不是一个功能,having是对聚合值筛选,EXCEL透视筛选是对字段筛选,这与SQLwhere

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像Excel一样使用SQL进行数据分析

Excel是数据分析中最常用工具 ,利用Excel可以完成数据清洗,预处理,以及最常见数据分类,数据筛选,分类汇总,以及数据透视等操作,而这些操作用SQL一样可以实现。...SQL不仅可以从数据库中读取数据,还能通过不同SQL函数语句直接返回所需要结果,从而大大提高了自己在客户端应用程序中计算效率。...5.74); 查询并填充空值 SELECT AVG(price_new) FROM orderitems; SELECT IFNULL(price_new,5.74) AS bus_ifnull FROM...set price_new= item_price*count; 查询计算 SELECT item_price*count as sales FROM orderitems; 4 排序 多排序...数据分组可以实现Excel中数据透视功能 数据分组 group by 用于数据分组 having 用于分组后数据过滤 SELECT order_num,COUNT(*) as items FROM

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像Excel一样使用SQL进行数据分析

Excel是数据分析中最常用工具 ,利用Excel可以完成数据清洗,预处理,以及最常见数据分类,数据筛选,分类汇总,以及数据透视等操作,而这些操作用SQL一样可以实现。...SQL不仅可以从数据库中读取数据,还能通过不同SQL函数语句直接返回所需要结果,从而大大提高了自己在客户端应用程序中计算效率。...5.74); 查询并填充空值 SELECT AVG(price_new) FROM orderitems; SELECT IFNULL(price_new,5.74) AS bus_ifnull FROM...set price_new= item_price*count; 查询计算 SELECT item_price*count as sales FROM orderitems; 4 排序 多排序...数据分组可以实现Excel中数据透视功能 数据分组 group by 用于数据分组 having 用于分组后数据过滤 SELECT order_num,COUNT(*) as items FROM

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基础SQL-DQL语句-SELECT查询简单使用以及IFNULL函数

基础SQL-DQL语句-SELECT查询简单使用以及IFNULL函数 分类 描述 关键字 DQL(Data Query Language)数据查询语言 (掌握) DQL语言并不是属于MYSQL官方分类...,但是对数据库操作最多就是查询,所以我们程序员把查询语句语句称作为DQL语言 SELECT 等 查询不会对数据库中数据进行修改.只是一种显示数据方式 1....简单查询 备用数据: ----------------运行下面的sql语句,生成相关数据库表 # 创建商品表: CREATE TABLE product( pid INT, pname VARCHAR...SELECT pro.pname,pro.price FROM product AS pro; -- 3.2别名:查询商品名称和价格 SELECT pname AS "商品名称",price...(IFNULL 函数) 在上面查询 price 价格时候,存在 NULL 值,而 NULL 在 mysql 是不算为值

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11,二维dataframe —— 类SQL操作

具有以下优点: 数据直观 ———— 就像一个excel表格 功能强大 ———— 极其丰富方法 DataFrame概要如下: DataFrame是一个Series容器,创建和索引方式和Series...你可以像操作excel表一样操作DataFrame:插入行和,排序,筛选…… 你可以像操作SQL数据表一样操作DataFrame:查询,分组,连接…… 本节我们介绍DataFrameSQL操作。...一,表查询 类似 SQL中 select ... where ... 常用有:布尔索引,query,filter 相关方法 1,利用布尔索引 ? ? ? ? 2,利用query ? ?...,未知属性置nan。...三,表分组 表分组类似SQL select ... group by ...操作,可以代替excel表格中数据透视表功能。 ? 1,分组对象性质 ? ? ? ?

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你真的会玩SQL吗?透视转换艺术

查询指定节点及其所有父节点方法 你真的会玩SQL吗?让人晕头转向三值逻辑 你真的会玩SQL吗?EXISTS和IN之间区别 你真的会玩SQL吗?无处不在查询 你真的会玩SQL吗?...Case也疯狂 你真的会玩SQL吗?表表达式,排名函数 你真的会玩SQL吗?简单 数据修改 你真的会玩SQL吗?你所不知道 数据聚合 你真的会玩SQL吗?透视转换艺术 你真的会玩SQL吗?...但是这样查询我们希望把数据旋转为每个属性占一传统方式,然后再保存到临时表中处理后续查询称之为透视转换技术。在这里需要回看一下 你真的会玩SQL吗?...之逻辑查询处理阶段 对于理解透视转换步骤是有帮助。 来看一看经典行转列实例,如要得到下面的结果怎么做: ?...透视转换步骤: 分组:这里需要为每个对象从多个基础行来创建单独数据,这意味着要对行进行分组,这里依据是objectid

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建议收藏丨sql行转列一千种写法!!

数据透视表实现行转列 2.6 Java 实现行转列 2.7 hive sql实现行转列 2.8 Teradata UDF实现行转列 三 阑尾 ---- 一 缘起 在我们热爱《数据仓库交流群》里发生了一幕...IN (语文, 数学, 英语) ) #默认按照score和subject以外其它字段进行group by 结果展示 2.2 经典case when实现 使用case when来依条件分列是最简单一种方法...group by 学生号   case when进阶,动态行转列: 但是,转换后不固定情况下呢?对照上面的例子来说就是,假设我并不知道学生学了哪些科目的时候应该怎么做?...此处介绍两种方法法一,通过自定义,添加辅助法二,通过重复列,实现添加辅助 第三步,进行透视。【透视】>【值,自定义,选中需要透视】-【聚合值函数,选择不要聚合】-【确定】。...选中透视出来,右键,【合并列】-【自定义分隔符】-【确定】 。 最后,选中多余,删除!再进行【关闭并上载】。全部搞定!

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如何用 Python 执行常见 Excel 和 SQL 任务

导入数据 你可以导入.sql 数据库并用 SQL 查询中处理它们。在Excel中,你可以双击一个文件,然后在电子表格模式下开始处理它。...在 SQL 中,这是通过混合使用 SELECT 和不同其他函数实现,而在 Excel 中,可以通过拖放数据和执行过滤器来实现。 你可以使用 Pandas 库不同方法或查询快速过滤。...数据可视化(图表/图形) 数据可视化是一个非常强大工具 - 它允许你以可理解格式与其他人分享你获得见解。毕竟,一张照片值得一千字。SQL 和 Excel 都具有查询转换为图表和图形功能。...分组和连接数据 在 Excel 和 SQL 中,诸如 JOIN 方法和数据透视表之类强大工具可以快速汇总数据。...现在我们完成了,我们可以快速看看,添加了几个可以操作,包括不同年份数据来源。 现在我们来合并数据: ? 我们现在可以看到,这个表格包含了人均 GDP 具有不同遍及全国数据。

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用Python执行SQL、Excel常见任务?10个方法全搞定!

01 导入数据 你可以导入.sql 数据库并用 SQL 查询中处理它们。在Excel中,你可以双击一个文件,然后在电子表格模式下开始处理它。...在 SQL 中,这是通过混合使用 SELECT 和不同其他函数实现,而在 Excel 中,可以通过拖放数据和执行过滤器来实现。 你可以使用 Pandas 库不同方法或查询快速过滤。...SQL 和 Excel 都具有查询转换为图表和图形功能。使用 seaborn 和 matplotlib 库,你可以使用 Python 执行相同操作。...10 分组和连接数据 在 Excel 和 SQL 中,诸如 JOIN 方法和数据透视表之类强大工具可以快速汇总数据。...现在我们完成了,我们可以快速看看,添加了几个可以操作,包括不同年份数据来源。 现在我们来合并数据: ? 我们现在可以看到,这个表格包含了人均 GDP 具有不同遍及全国数据。

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python数据科学系列:pandas入门详细教程

和DML操作在pandas中都可以实现 类比Excel数据透视表功能,Excel中最为强大数据分析工具之一是数据透视表,这在pandas中也可轻松实现 自带正则表达式字符串向量化操作,对pandas...还是dataframe,均支持面向对象绘图接口 正是由于具有这些强大数据分析与处理能力,pandas还有数据处理中"瑞士军刀"美名。...query,按对dataframe执行条件查询,一般可用常规条件查询替代 ?...2 分组聚合 pandas另一个强大数据分析功能是分组聚合以及数据透视表,前者堪比SQLgroupby,后者媲美Excel中数据透视表。...groupby,类比SQLgroup by功能,即按某一或多执行分组。

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【每日SQL打卡】​​​​​​​​​​​​​​​DAY 20丨查询结果质量和占比【难度简单】​

难度简单 SQL架构 查询表 Queries: +-------------+---------+ | Column Name | Type    | +-------------+---------+...此表包含了一些从数据库中收集查询信息。 “位置”(position)值为 1 到 500 。 “评分”(rating)值为 1 到 5 。评分小于 3 查询被定义为质量很差查询。...将查询结果质量 quality 定义为: 各查询结果评分与其位置之间比率平均值。...将劣质查询百分比 poor_query_percentage 为: 评分小于 3 查询结果占全部查询结果百分比。...编写一组 SQL 来查找每次查询名称(query_name)、质量(quality) 和 劣质查询百分比(poor_query_percentage)。

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