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【MySQL】连接查询和自连接的学习和总结

自连接 自连接:自己连接自己,如下就是表A自连接自己 SELECT 字段列表 FROM 表A 别名A JOIN 表A 别名B ON 条件...; 自连接查询,可以是内连接查询...⚠️注意:自连查询必需对表取别名....我们可以从表中看到管理的id和id一一对应,例如:金庸的mangerid是null,因为他是总裁,所以它没有管理者;但是张无忌和杨逍对应的mangerid为2所以它的管理者是张无忌....自连接演示 -- 自连接 -- 1.查询员工 及其 所属领导的名字 -- 表结构: emp select a.name , b.name from emp a , emp b where a.managerid...= b.id; 注意:在自连接中,这个emp员工表必需起别名,并且我们还要把它看成两张表—一个员工表和一个领导表. -- 2.查询所有员工 emp 及其领导的名字 emp , 如果员工没有领导,

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Pandas DataFrame 中的自连接和交叉连接

SQL语句提供了很多种JOINS 的类型: 内连接 外连接 全连接 自连接 交叉连接 在本文将重点介绍自连接和交叉连接以及如何在 Pandas DataFrame 中进行操作。...自连接 顾名思义,自连接是将 DataFrame 连接到自己的连接。也就是说连接的左边和右边都是同一个DataFrame 。自连接通常用于查询分层数据集或比较同一 DataFrame 中的行。...要获取员工向谁汇报的姓名,可以使用自连接查询表。 我们首先将创建一个新的名为 df_managers的 DataFrame,然后join自己。...注:如果我们想排除Regina Philangi ,可以使用内连接"how = 'inner'" 我们也可以使用 pandas.merge () 函数在 Pandas 中执行自连接,如下所示。...df_manager2 的输出与 df_manager 相同。 交叉连接 交叉连接也是一种连接类型,可以生成两个或多个表中行的笛卡尔积。它将第一个表中的行与第二个表中的每一行组合在一起。

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    自反关联和自连接的区别

    RuYi 2020-5-2 15:23 640-6.png 我看您书里面讲了自反关联,是不是对应于数据库的自连接? UMLChina潘加宇 本来不应该回答这个不该成为问题的问题。...因为你这样问表明不只是不了解自反关联,可能也对自连接有误解,应该再去学习和复习基本知识才对。不过,这个问题背后也反映了一些其他人也会有的概念混乱,顺便展开说一下。...先回答你的问题:自反关联(self-association)指一个类的不同实例之间存在静态关系,例如你给的图中,不同人员实例之间会有夫妻关系。...自连接(self join)指一个表和它自身做连接运算(动态)。以上图为例,可以通过自连接运算查找姓名相同的人员,from 人员 p1,人员 p2 where p1.姓名=p2.姓名。...展开说一下:关联是系统要记录的静态关系,即所谓“数据”,例如,张三和李四是夫妻,这个事实一直存在,你随便找个时间点问“张三和李四是夫妻吗”,得到的回答应该是肯定的,除非他俩离婚了。

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    基于ABP落地领域驱动设计-02.聚合和聚合根的最佳实践和原则

    本文重点讨论领域对象——聚合和聚合根的最佳实践和原则 首先我们需要一个业务场景,例子中会用到 GitHub 的一些概念,如:Issue(建议)、Repository(代码仓库)、Label(标签)和User...本节将介绍与聚合相关的最佳实践和原则。 我们对聚合根和子集合实体都使用实体这个术语,除非明确写出聚合根或子集合实体。 聚合和聚合根原则 包含业务原则 实体负责实现与其自身属性相关的业务规则。...然而,如果你认为忽略这条规则是切实可行的,请参阅前面基于ABP落地领域驱动设计-01.全景图中关于数据库独立性原则的讨论部分。 保持聚合根足够小 一个好的做法是保持一个简单而小的聚合。...业务逻辑和实体中的异常处理 当你在实体中进行验证和实现业务逻辑,经常需要管理异常: 创建特定领域异常。 必要时在实体方法中抛出这些异常。...当抛出异常时,ABP自动使用这个本地化消息(基于当前语言)向终端用户显示。

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    ClickHouse 主键索引的存储结构与查询性能优化

    首先创建了一个名为​​sales​​的表,包含了销售日期、产品ID、产品名称、价格、数量和总金额等字段。然后通过插入数据的方式向表中添加了几条销售记录。...最后,使用查询语句计算每天的销售总额,并按日期进行排序,打印输出结果。...这段示例代码是基于Python语言的,使用了​​clickhouse_driver​​库来连接ClickHouse数据库,并执行SQL语句。...在处理大规模数据时,需要配置高性能的硬件和分布式集群来保证查询性能和吞吐量。缺乏全面的事务支持:ClickHouse主要侧重于快速的聚合查询,在事务方面的支持相对较弱。...Redshift基于列存储和分布式计算,具有高性能的查询能力和扩展性,并支持实时数据更新。与ClickHouse相比,Redshift更适合在云环境中进行数据分析,但价格相对较高。

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    印尼医疗龙头企业Halodoc的数据平台转型之路:数据平台V1.0

    数据平台 Halodoc 基础设施托管在 AWS 上,公司的数据基础设施是 AWS 托管服务和自托管服务的组合,Amazon Redshift 是我们存储各类型数据的主要数据仓库。...个组件组成: • 基于日志的事件存储:分布式、可追加的基于日志的系统,它收集和存储来自不同来源的数据。...• Kibana/Grafana :一个连接到 Elasticsearch 数据存储并充当服务层的开源可视化框架。...: • CPU 使用率和 Redshift 集群运行状况 • RDS 上的慢查询 • Lambda 错误 • 数据库连接数等等 警报渠道包括通过 Lambda 发送的 slack/电子邮件。...我们已经自托管了一些平台组件,例如 Airflow、Elasticsearch、Flink 等,自托管这些工具的决定是考虑到成本、devops/数据团队的经验和监控成本。

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    Solr:不止于文字

    本译文自 Moshe Kranc在https://dzone.com发表的 Solr: Not Just For Text Anymore,文中版权、图像代码等数据均归作者所有。...快进到2016年,Solr已经从企业搜索引擎或穷人的Google发展成为实时大数据分析的可行选择,与Redshift,Spark和Presto等产品展开竞争。 蜕变是渐进的,所以你可能已经错过了。...这儿是一些精彩片段: 支持非文本字段:早期,Solr引入了定义非文本字段(如数字和日期)的功能。为什么这在文本搜索引擎中很有用?例如,除了描述电影标题的文本字段之外,还可能需要定义电影的发行年份。...它是一个高速,高可用性的SQL / NOSQL数据库,可以实时执行聚合和其他复杂的计算。这不仅仅是理论 - Ness的客户在生产中使用Solr来为数百个同时在线的用户提供实时聚合和时间序列分析。...Solr已经发展到不仅仅是文本索引引擎的地步。对Spark和Amazon Redshift等其他产品来说,这是一个可行的替代方案,可以对大数据进行实时聚合。

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    Navicat Premium 17太牛了,图形化界面的执行计划显示,非常点赞的功能

    选择日期和时间非常容易,这要归功于内置的日期和时间选择器!...直观的设置,高级的搜索功能 通过以用户为中心的界面建立连接,它为启动连接提供了一个简单的过程,即使对于那些技术专长有限的人来说也是如此。借助高级筛选和搜索功能,你可以快速准确地查找特定的服务器类型。...合并管理多个连接配置文件,并创建基于 URI 的连接,进一步优化了效率和用户友好性。...你可以根据优先级将连接设置星标、根据其重要性分配颜色或对它们进行分组来个性化你的连接管理。使用“管理连接”,一切都会整齐有序且易于访问,从而节省了查找特定连接的时间和精力。...这种实时协调,使你能够观察数据不同可视化表示形式的模式、相关性和趋势。 可视化聚合管道 你现在可以通过一个清晰且响应迅速的界面进行一步步构建和测试 MongoDB 聚合管道。

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    这个云数仓,居然比ClickHouse还快三倍

    在上图中,连单表聚合查询最慢的 Presto,也是一个经典的 MPP 架构引擎。 其次,ClickHouse 的查询引擎,参考和继承了 MonetDB/X100 的实现,用的是向量化的执行引擎。...CBO 基于 cascade 框架,结合相关的统计信息和代价模型,完成 join reordering, CTE 优化,runtime filter 等相关的优化。...比如说 ClickHouse 也采用了列存和向量化执行引擎。又比如说,Redshift 和 Snowflake 都实现了 CBO。...SelectDB Cloud 作为一个云数仓,不仅仅实现了存储和计算分离的架构,还基于云原生技术,实现了计算节点的弹性缩容和扩容。系统可以根据用户的实际负荷,进行扩缩容。...所以任何可以支持 MySQL的连接协议的方式都可以连接到 SelectDB Cloud,包括但不限于 MySQL Client, JDBC,DBeaver。

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    15 年云数据库老兵:数据库圈应告别“唯性能论”

    Azure Data Warehouse 最快,Redshift 紧随其后,Snowflake 和 BigQuery 远远落后。...当时的市场结果几乎与基准测试结果相反:Snowflake 和 BigQuery 销售比 Redshift 好得多,Redshift 又比 Azure 卖的好得多。...在 BigQuery 的时候,我们将构建 JDBC 驱动程序外包给了一家专门构建数据库连接器的公司。可以这么简单理解 JDBC:它们提供了一个通用接口,程序员和 BI 工具可以使用该接口连接到数据库。...数据库也是如此;如果我们说 Clickhouse 和 Redshift 之间的性能差异是主观的,并不意味着它们是等同的。这只是意味着哪个更快取决于它们的使用方式。...GROUP BY ALL 语法使你能够更轻松地编写和维护查询,因为你只需要在一个地方(即 SELECT 列表)而不是聚合中进行更改。

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    云数据仓库的未来趋势:计算存储分离

    、MongoDB,传统数据库厂商的SQLServer、Oracle,云厂商自研的Aurora、Redshift、PolarDB、AnalyticDB、AzureSQL等。...存储、计算也可以更好的结合各自的特征,选择更适合自己的资源规格和设计。...四 AnalyticDB弹性模式 与Redshift类似,AnalyticDB最初也是基于传统的MPP架构来构建的。2020年5月,AnalyticDB推出了计算存储分离架构的弹性模式。...5 数据加载优化 相比较于原有架构,计算存储分离多了一次远程的数据访问,这对查询的延迟、吞吐会有比较大的影响。我们做了如下几个方面的优化: 合并网络连接。...如图三所示,通过合并连接,减少小数据量查询的网络交互次数,降低查询延迟。 数据压缩。batch内基于列存格式进行压缩,减少网络带宽的消耗,有效提升Resharding算子加载吞吐。 异步读取。

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    如何创建可在 Apple 自研芯片和基于 Intel 的 Mac 机上运行的应用程序

    通用二进制文件本身就可以在 Apple 芯片和基于 Intel 的 Mac 机上运行,因为它包含了两种架构的可执行代码。 以下列表包含了最通用的可执行文件类型,它们可以转换为通用二进制文件。...如果跨多个平台共享代码,则还可以在条件编译语句中使用特定于编译器的宏,例如 arm64 或 aarch64 。 为了区分特定类型处理器的代码,请添加针对适当架构的条件编译语句。...#endif 如果在 iOS 和 macOS 应用之间共享代码,不要以为用于 arm64 架构的代码仅在 iOS 设备上运行,该代码也可以在 基于 Apple 芯片上的 macOS 应用中运行,要区分...尽管您可以在基于 Intel 的 Mac 计算机上创建此二进制文件,但是无法在 arm64 架构上运行或者调试,只有具有 Apple 芯片的 Mac 才能运行和调试。...在确认您的应用程序可以在 Apple 芯片 和基于 Intel 的 Mac 电脑上正常运行之前,请不要包含此键值对。

    2.3K30

    组件分享之后端组件——基于Golang实现的用于收集、处理、聚合和编写指标的代理telegraf

    组件分享之后端组件——基于Golang实现的用于收集、处理、聚合和编写指标的代理telegraf 背景 近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具,对其一些常见的组件进行再次整理一下,形成标准化组件专题...组件基本信息 组件:telegraf 开源协议:MIT license 内容 本节我们分享一个基于Golang实现的用于收集、处理、聚合和编写指标的代理telegraf image.png...它有四种不同类型的插件: 输入插件从系统、服务或第 3 方 API 收集指标 处理器插件转换、装饰和/或过滤指标 聚合器插件创建聚合指标(例如平均值、最小值、最大值、分位数等) 输出插件将指标写入各种目的地...每个插件都需要一个名为的文件,sample.conf其中包含 TOML 格式的插件示例配置。请查阅示例配置页面以获取最新的样式指南。...telegraf.Logger `toml:"-"` } func (*Simple) SampleConfig() string { return sampleConfig } // Init用于设置和验证配置

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    全新ArcGIS Pro 2.9来了

    可以连接到Amazon Redshift、 Google BigQuery或 Snowflake。...连接后,可以在Google BigQuery 或 Snowflake 中的表上启用特征分箱, 以绘制不同比例的聚合特征。这使得以可用格式查看大量特征成为可能。...知识图谱 ArcGIS Knowledge 将 ArcGIS Pro 连接到企业图形存储,使用户能够探索和分析空间、非空间、非结构化和结构化数据以加快决策制定。...ArcGIS Knowledge 旨在将分析师与他们所需的数据和他们信任的分析工具无缝连接起来,支持协作式全源调查和整个企业的信息共享。...数据工程 使用“字段统计转表”工具将字段面板中的统计数据导出到单个表或每个字段类型(数字、文本和日期)的单独表。可以从统计面板中的菜单按钮访问该工具 。

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    Leboncoin 基于 Apache Hudi 构建 Lakehouse 实践

    为 Hudi Lakehouse 构建 POC:数据平台团队的为期一年的项目 适合工作的工具 为了遵守 GDPR,数据平台团队决定在 2022 年将旧数据湖迁移到基于开放表格式(称为 Lakehouse...表是在数据仓库 (Amazon Redshift) 中创建的,目的是删除和更新数据,这在传统数据湖中是不可能的(但现在在数据Lakehouse中是可能的)。...datalake-ident,根据 GDPR 删除敏感数据,并按真实事件日期和时间进行分区; • datalake-pseudo,与 datalake-ident 相同,但个人和机密列是假名的,也按真实事件日期和时间分区...经过CRM和数据平台团队之间的多次讨论,一致认为数据平台将帮助CRM实现最初尚未实现的Hudi新功能:例如,允许他们创建空表的init功能对于自我管理来说是必要的。连接和回填。...阶段5:协同支持多表 此时项目中的每个 Lakehouse 表只有一个数据源表,不允许进行转换或聚合。

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    基于深度学习和自一致性的无旋转蛋白质序列设计

    李仲深 论文题目 Rotamer-free protein sequence design based on deep learning and self-consistency 论文摘要 以前提出的几种设计氨基酸序列的深度学习方法可以自动折叠到给定的蛋白质骨架中...,在测试中取得了很好的结果,但在湿实验中没有优于传统的基于能量函数的方法。...在此,作者提出了ABACUS-R方法,该方法使用多任务学习策略训练的编码器-解码器网络,从三维局部环境预测中心残留物的侧链类型,其中除了其他特征外,还包括周围侧链的类型,但不包括其构象。...这消除了重建和优化侧链结构的需要,并大大简化了序列设计过程。因此,迭代地将编码器-解码器应用于不同的中心残差,能够为目标主干生成自一致的整体序列。...湿实验结果(包括X射线晶体学求解的五个结构)表明,ABACUS-R在成功率和设计精度方面优于最先进的基于能量函数的方法。

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    Yelp 的 Spark 数据血缘建设实践!

    构建 Spark-Lineages UI 首先,我们解析 Redshift 中上述步骤提供的元数据,并识别源和目标信息。此元数据首先被读入 Redshift 数据库中的临时表。...我们还使用它们各自的模式添加这些作业之间的关系。最后我们根据从 Spark-ETL 中提取的 DAG 建立源表和目标表之间的连接。...了解机器学习功能 研究机器学习模型的数据科学家经常在构建新功能时寻找现有数据。在某些情况下,他们发现的数据可能基于关于应包含哪些数据的不同假设。...使用schema_id,我们也可以发现最新的schema,但需要多一步。 跟踪其他信息 Spark-Lineage 还提供以下信息: 运行日期:我们收集每次运行作业的日期。...一个用例是,如果 ML 工程师最近发现了某个特性的统计变化,他可以查找并比较今天运行的特定代码与上个月的运行代码。

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