theme: smartblue 在SQL中，SUM函数是用于计算指定字段的总和的聚合函数。...语法通常如下： SELECT SUM(column_name) AS total_sum FROM table_name; 然而，在使用SUM函数时，对于字段中的NULL值，需要特别注意其处理原则，以确保计算结果的准确性...NULL的情况 如果SUM函数作用的字段在所有匹配的记录中均为NULL，那么SUM函数的结果也会是NULL。...where id in (1,2); 查询SQL-存在非NULL的情况 select sum(amount) from balance; 在存在非NULL值的情况下， SUM函数会将所有非NULL值相加...这确保了计算结果的准确性，即使在记录集中存在部分NULL值。 在实际应用中，确保对字段的NULL值进行适当处理，以避免出现意外的计算结果。
view_name AS SELECT column1, column2 FROM table WHERE condition 删除视图：DROP VIEW DROP VIEW view_name 需要说明的是...，SQLite 不支持视图的修改，仅支持只读视图，也就是说你只能使用 CREATE VIEW 和 DROP VIEW，如果想要修改视图，就需要先 DROP 然后再 CREATE。...如何使用视图简化 SQL 操作 利用视图完成复杂的连接 CREATE VIEW player_height_grades AS SELECT p.player_name, p.height, h.height_level
♣ 题目部分 在Oracle中，SQL概要（SQL Profile）的作用是什么？...♣ 答案部分 SQL Profile就是为某条SQL语句提供除了系统统计信息、对象（表和索引等）统计信息之外的其它信息，比如运行环境、额外的更准确的统计信息，以帮助优化器为SQL语句选择更适合的执行计划...使用SQL Profile的两个目的：①锁定或者说是稳定执行计划。②在不能修改应用中的SQL的情况下使SQL语句按指定的执行计划运行。...SQL Profile最大的优点是在不修改SQL语句和会话执行环境的情况下去优化SQL的执行效率，适合无法在应用程序中修改SQL时。...('FULL(t1@SEL$1)')是这里的格式如何写，在Mos上的文章note 215187.1中的sqlt.zip的目录utl中提供了脚本coe_xfr_sql_profile.sql可以生成这些信息
♣ 题目部分 在Oracle中，coe_load_sql_profile.sql脚本的作用是什么？...♣ 答案部分 可以使用coe_load_sql_profile.sql脚本直接固定执行计划，该脚本也可以实现直接把sqlprofile直接迁移到其它库中。...很多DBA习惯于使用coe_xfr_sql_profile.sql脚本来固定SQL执行计划，但是这个脚本操作起来比较麻烦，而且容易出错。这个脚本的正确用途是用来做不同数据库之间SQL执行计划的固定。...最方便的脚本是：coe_load_sql_profile.sql，使用这个脚本，只需要输入几个参数，就能完成快速恢复执行计划的任务。...SQL> 6.查看产生的sql profile，此时原语句在不加hint的情况下也走全表扫了select * from dba_sql_profiles; SQL>set line 9999 SQL>
♣ 题目部分 在Oracle中，coe_xfr_sql_profile.sql脚本的作用是什么？...♣ 答案部分 使用coe_xfr_sql_profile.sql脚本生成sqlprof_attr数据 最麻烦的sqlprof_attr('FULL(t1@SEL$1)')是这里的格式如何写，在Mos上的文章...note 215187.1中的sqlt.zip的目录utl中提供了脚本coe_xfr_sql_profile.sql可以生成这些信息。...COE_XFR_SQL_PROFILE completed. 6.替换文件coe_xfr_sql_profile_cpk9jsg2qt52r_3384190782.sql中的SYS.SQLPROF_ATTR...has been created COE_XFR_SQL_PROFILE_cpk9jsg2qt52r_3384190782 completed 8.查看产生的sql profile,此时原语句在不加
(date_format(A.lrrq,'%Y-%m-%d')) = YEARWEEK(now())-1 and A.sushenum = '1309' 顺便提一下，查询本周和上周的区别...，大家可以对照上面两条sql语句，区别就是 本周是 YEARWEEK(now())-0 上周是 YEARWEEK(now())-1 上上周也就是 YEARWEEK(now())-2,以此类推。...二、问题解决 可以清楚的知道，mysql查询本周，上周用到的是YEARWEEK()这个函数，具体使用教程可以看链接：http://www.runoob.com/mysql/mysql-functions.html...从上面YEARWEEK()函数API可以知道，还有mode这个字段是可以自己设置一周是从星期几开始的，不写的话默认是星期日为一周的开始日期，这里为了适用我们的系统，将星期一设置为一周的开始日期，我们就给...三、总结 所以，大家在使用sql函数的时候，一定要看看这个函数的API，这样才能将这个函数使用的融会贯通，比别人更加的掌握。 所以这里考大家一个问题，oracle怎么查询本周、上周的记录呢？
DAYOFWEEK(date) 返回 date 的星期索引(1 = Sunday, 2 = Monday, ... 7 = Saturday)。索引值符合 ODBC 的标准。...对于星期日是一周中的第一天的场合，如果函数只有一个参数调用，返回 date 为一年的第几周，返回值范围为 0 到 53 (是的，可能有第 53 周 的开始)。...我们决定返回 0 ，是因为我们 希望该函数返回“在指定年份中是第几周”。当与其它的提取日期值中的月日值的函数结合使用时，这使得 WEEK() 函数的用法可靠。...如果你更希 望能得到恰当的年-周值，那么你应该使用参数 2 或 3 做为可选参数，或者使用函数 YEARWEEK() ： mysql> SELECT YEARWEEK(’2000-01-01’);...在 MySQL 3.23 中，如果表达式的右边 是一个日期值或一个日期时间型字段，你可以使用 + 和 - 代替 DATE_ADD() 和 DATE_SUB()(示例如下)。
首先解释下 BigQueryML 是什么，简而言之，就是使用 SQL 也可以完成机器学习模型的构建。...利用 BigQuery ML，您可以使用标准 SQL 查询在 BigQuery 中创建和执行机器学习模型。...BigQuery ML 让 SQL 专业人员能够使用现有的 SQL 工具和技能构建模型，从而实现机器学习的普及。使用 BigQuery ML，无需移动数据，加快了开发速度。...其实两年前就看到相关文章，比如阿里的SQLFlow，使用 SQL 实现机器学习，但是 Python 在机器学习领域的生态太强大了，虽然使用 SQL 要比 Python 的门槛更低，我依然觉得这个不会应用到生产环境或者实际使用...如果这种方式真的能成熟的话，做业务分析的同事也是可以用 SQL 完成机器学习了，而不需要拜托专门的做算法的同学去完成建模分析，对于企业而言，其实大部分场景只需要简单的数据分析和挖掘模型就行了，使用 SQL
dayofyear() ：一年中的第几天 weekofyear()：一年中的第几周 week()：一年中的第几周 month()：返回月份 dayofweek()：星期索引，1代表星期1 weekday...注意：我们通过week函数返回日期在年份中的所属周数 select week(now()); -- 47 DAYOFWEEK(date) 返回日期date的星期索引(1=星期天，2=星期一, ……7...=星期六)，符合国内标准 WEEKDAY(date) 返回date的星期索引(0=星期一，1=星期二, ……6= 星期天)，国外标准 SQL实现 自己的方法 select * from Student...(s_birth) = yearweek(date_format(now(),'%Y%m%d')); -- 方式2 题目48 题目需求 查询下周过生日的学生 分析过程 本题和上面的题目是类似的，只是需要我们在现有的日期往前推一周...返回的是空值，是因为数据本身就没有在11月份出生的同学 ? 题目50 ?
在这篇文章中，我们将纯粹用SQL实现含有一个隐藏层（以及带 ReLU 和 softmax 激活函数）的神经网络。...这些神经网络训练的步骤包含前向传播和反向传播，将在 BigQuery 的单个SQL查询语句中实现。当它在 BigQuery 中运行时，实际上我们正在成百上千台服务器上进行分布式神经网络训练。...在损失函数中包括这一函数将会惩罚那些权重向量中较大的值。 在查询当中，我们同样会计算训练样本的数量(num_examples)。这对于后续我们计算平均值来说很有用。...BigQuery 的标准 SQL 扩展的缩放性比传统 SQL 语言要好。即使是标准 SQL 查询，对于有 100k 个实例的数据集，也很难执行超过 10 个迭代。...相比于在每一步增加外查询，我们应该尽可能的使用函数的嵌套。例如，在一个子查询中，我们可以同时计算 scores 和 probs，而不应使用 2 层嵌套查询。
作者 机器之心 本文转自机器之心，转载需授权 我们熟知的SQL是一种数据库查询语句，它方便了开发者在大型数据中执行高效的操作。...这些神经网络训练的步骤包含前向传播和反向传播，将在 BigQuery 的单个SQL查询语句中实现。当它在 BigQuery 中运行时，实际上我们正在成百上千台服务器上进行分布式神经网络训练。...在损失函数中包括这一函数将会惩罚那些权重向量中较大的值。 在查询当中，我们同样会计算训练样本的数量(num_examples)。这对于后续我们计算平均值来说很有用。...BigQuery 的标准 SQL 扩展的缩放性比传统 SQL 语言要好。即使是标准 SQL 查询，对于有 100k 个实例的数据集，也很难执行超过 10 个迭代。...相比于在每一步增加外查询，我们应该尽可能的使用函数的嵌套。例如，在一个子查询中，我们可以同时计算 scores 和 probs，而不应使用 2 层嵌套查询。
Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就，分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能，而是编写查询语句时的细节。...、SQL Server、BigQuery、Vertica、Hive和Impala这八款数据库进行了比较。...数据库提供的错误信息（通常是语法错误、函数名错误、逗号错位等）最能表明该系统是否会对数据分析师造成极大的挫败感。...该图显示，经过20次左右的编辑之后，查询长度通常会变为之前的2倍，而在100次编辑之后，长度会变为之前的3倍。那么在修改的过程中，其编辑次数与出错的比率又是什么样子的呢？ ?...最后，Benn Stancil认为在分析的这8个数据库中，MySQL和PostgreSQL编写SQL最简单，应用也最广泛，但与Vertica和SQL Server相比它们的特性不够丰富，而且速度要慢。
构建自己的数据仓库时要考虑的基本因素 ? 我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们，对于他们成长中的公司来说，最好的数据仓库是什么时，我们会根据他们的具体需求来考虑答案。...它允许动态地重新转换数据，而不需要重新摄取存储在仓库中的数据。 在这篇文章中，我们将深入探讨在选择数据仓库时需要考虑的因素。...让我们看看一些与数据集大小相关的数学: 将tb级的数据从Postgres加载到BigQuery Postgres、MySQL、MSSQL和许多其他RDBMS的最佳点是在分析中涉及到高达1TB的数据。...在一次查询中同时处理大约100TB的数据之前，Redshift的规模非常大。Redshift集群的计算能力将始终依赖于集群中的节点数，这与其他一些数据仓库选项不同。...标准版的存储价格从40美元/TB/月开始，其他版本的存储价格也一样。另一方面，对于计算来说，标准版的价格为每小时2.00美元，企业版为每小时4.00美元。
前言： 接了一个小需求，获取用电统计的数据，要求获取最近月，周，天统计数据，MySQL 本来就包含处理这种需求的函数，这里记录下。...查询当天数据 SELECT * FROM 表名 WHERE TO_DAYS( 表中时间字段 ) = TO_DAYS(NOW()); 查询本周数据 SELECT * FROM 表名 WHERE YEARWEEK...(DATE_FORMAT( 表中时间字段，'%Y-%m-%d')) = YEARWEEK(NOW()); 查询当月数据 SELECT * FROM 表名 WHERE YEARWEEK(DATE_FORMAT...(),INTERVAL 1 WEEK) <= DATE( 表中时间字段 ); 中间的 1 是一周的意思，2 周就填写 2 查询最近一月内数据 SELECT * FROM 表名 WHERE DATE_SUB...' WHERE YEAR(CURDATE()) GROUP BY MONTH('表中日期字段'); PS：在复制 SQL 的时候需要注意，Mybatis 无法解析 = 这样的符号，需要使用
Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就，分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能，而是编写查询语句时的细节。...、SQL Server、BigQuery、Vertica、Hive和Impala这八款数据库进行了比较。...该图显示，经过20次左右的编辑之后，查询长度通常会变为之前的2倍，而在100次编辑之后，长度会变为之前的3倍。那么在修改的过程中，其编辑次数与出错的比率又是什么样子的呢？ ?...从图中可以看出，PostgreSQL、MySQL和Redshift的错误率较低，Impala、BigQuery和SQL Server的错误率较高。另外，和之前一样，Vertica的错误率依然最高。...最后，Benn Stancil认为在分析的这8个数据库中，MySQL和PostgreSQL编写SQL最简单，应用也最广泛，但与Vertica和SQL Server相比它们的特性不够丰富，而且速度要慢。
在两大仓库中，PayPal 决定首先将分析仓库迁移到 BigQuery，获得使用该服务作为 Teradata 替代品的经验，并在此过程中为 PayPal 的数据用户构建一个围绕 Google Cloud...我们对 BigQuery 进行了为期 12 周的评估，以涵盖不同类型的用例。它在我们设定的成功标准下表现良好。下面提供了评估结果的摘要。 我们将在单独的文章中介绍评估过程、成功标准和结果。...它的转译器让我们可以在 BigQuery 中创建 DDL，并使用该模式（schema）将 DML 和用户 SQL 从 Teradata 风味转为 BigQuery。...自动化框架不断轮询本地基础架构的更改，并在创建新工件时在 BigQuery 中创建等效项。...同样，在复制到 BigQuery 之前，必须修剪源系统中的字符串值，才能让使用相等运算符的查询返回与 Teradata 相同的结果。 数据加载：一次性加载到 BigQuery 是非常简单的。
前言 今天看到了一篇 AI前线的文章谷歌BigQuery ML正式上岗，只会用SQL也能玩转机器学习！。正好自己也在力推 StreamingPro的MLSQL。 今天就来对比下这两款产品。...完成相同功能，在MLSQL中中的做法如下： select arr_delay, carrier, origin, dest, dep_delay, taxi_out, distance from db.table...在MLSQL里，则需要分两步： 先注册模型，这样就能得到一个函数（pa_lr_predict），名字你自己定义。 register LogisticRegressor....MLSQL也支持非常复杂的数据处理。 除了算法以外 “数据处理模型”以及SQL函数 值得一提的是，MLSQL提供了非常多的“数据处理模型”以及SQL函数。...MLSQL还提供了大量使用的“数据处理模型”和SQL函数,这些无论对于训练还是预测都有非常大的帮助，可以使得数据预处理逻辑在训练和预测时得到复用，基本无需额外开发，实现端到端的部署，减少企业成本。
在之前写VR360时有一个统计页面（https://vr.beifengtz.com/p/statistics.html），在此页面的数据统计时用到了很多mysql中日期函数和时间统计sql语句，当时也是参考了一些资料才写出来的...在平时开发中，涉及到统计数据、报表甚至大数据计算时一定会使用这些日期函数，其他关系数据库也是类似的，我是以mysql为例，比较简单还免费嘛。...话不多说，下面直接列出常用的时间统计sql语句，记录下来方便以后学习巩固。...常用时间函数 DAYOFWEEK(date) 返回 date 的星期索引(1 = Sunday, 2 = Monday, ... 7 = Saturday)。索引值符合 ODBC 的标准。...在 MySQL 3.23 中，如果表达式的右边是一个日期值或一个日期时间型字段，你可以使用 + 和 - 代替 DATE_ADD() 和 DATE_SUB()(示例如下)。
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