相信这内连接,左连接什么的大家都比较熟悉了,当然还有左外连接什么的,基本用不上我就不贴出来了。这图只是让大家回忆一下,各种连接查询。 然后要告诉大家的是,需要根据查询的情况,想好使用哪种连接方式效率更高。
有分析意义的数据一般是表结构,即分为行与列,列定义了数据含义,行则构成了数据明细。
今天是《MySQL核心知识》专栏的第6章,今天为大家系统的讲讲MySQL中的查询语句,希望通过本章节的学习,小伙伴们能够举一反三,彻底掌握MySQL中的各种查询语句。好了,开始今天的正题吧。
数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中,从而为后期的预处理工作做好数据储备。数据获取是数据预处理的第一步操作,主要是从不同的渠道中读取数据。Pandas支持CSV、TXT、Excel、JSON这几种格式文件、HTML表格的读取操作,另外Python可借助第三方库实现Word与PDF文件的读取操作。本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据,为预处理做好数据准备。
聚合函数是一类在数据库中用于对多个行进行计算并返回单个结果的函数。它们能够对数据进行汇总、统计和计算,常用于提取有关数据集的摘要信息。聚合函数在 SQL 查询中广泛应用,包括统计总数、平均值、最大值、最小值等。
此小结与索引其实没有太多的关联,但是为了便于理解索引的内容,添加此小结作为铺垫知识。
基于 Apache Doris 在读写流程、副本一致性机制、 存储机制、高可用机制等方面的常见疑问点进行梳理,并以问答形式进行解答。在开始之前,我们先对本文相关的名词进行解释:
嵌套查询 用一条SQL语句得结果作为另外一条SQL语句得条件,效率不好把握 SELECT * FROM A WHERE id IN (SELECT id FROM B)
“你一定又写了烂SQL了!”,“你怎么这样凭空污人清白……慢查询,慢查询不能算烂……慢查询!……程序猿的事,能算烂么?” 本文从SQL执行效率方面略作研究,偏向基础性总结,但力求详实准确。如果有大佬误入此地,还请从容撤退,如果你真的愿意看,我也没什么意见。
运算符说明示例等于 (=)用于检索列中与指定值相等的行。示例:SELECT * FROM employees WHERE department_id = 1;不等于 (<>, !=)用于检索列中与指定值不相等的行。示例:SELECT * FROM products WHERE category <> 'Electronics';大于 (>)用于检索列中大于指定值的行。示例:SELECT * FROM orders WHERE total_amount > 1000;小于 (<)用于检索列中小于指定值的行。示例:SELECT * FROM students WHERE age < 18;大于等于 (>=)用于检索列中大于或等于指定值的行。示例:SELECT * FROM employees WHERE salary >= 50000;小于等于 (<=)用于检索列中小于或等于指定值的行。示例:SELECT * FROM products WHERE price <= 50;这些比较运算符可以在WHERE子句中灵活使用,帮助过滤出满足特定条件的数据。在实际应用中,可以根据需要组合多个条件来实现更复杂的数据过滤。
这样我们得到3个独立的表。因为返回的结果是list格式,所以我们还需要转成Table格式。
如果需要汇总数据而不是检索,SQL 提供专用函数,可用于检索数据,以便分析和报表生成。这种类型的检索例子有:
在SELECT语句中使用星号“”通配符查询所有字段 在SELECT语句中指定所有字段 select from TStudent;
最近研究了一下opencv的 MorphologyEx这个函数的替代功能, 他主要的特点是支持任意形状的腐蚀膨胀,对于灰度图,速度基本和CV的一致,但是 CV没有针对二值图做特殊处理,因此,这个函数对二值图的速度和灰度是一样的,但是这个函数,如果使用的话,估计大部分还是针对二值图像,因此,我对二值图做了特别优化,速度可以做到是CV这个函数的4倍左右。
Hive仓库表数据最终是存储在HDFS上,由于Hadoop的特性,对大文件的处理非常高效。而且大文件可以减少文件元数据信息,减轻NameNode的存储压力。但是在数据仓库中,越是上层的表汇总程度就越高,数据量也就越小,而且这些表通常会有日期分区,随着时间的推移,HDFS的文件数目就会逐步增加。
前言:MySQL的优化指南针对的是数据量大的情况下,数据量不够大的话没必要纠结优化的问题。但是当数据量变大之后,很多地方都是需要优化的,不然就会出现很多问题,最显著的现象是查询和修改变慢,即响应时间变长,所以本文的优化默认是数据量较大的情况。
决策树(Decision Tree)又称为分类树(Classification Tree),是最为广泛的归纳推理算法之一,处理类别型或连续型变量的分类预测问题,可以用图形和if-then的规则表示模型,可读性较高。决策树模型通过不断地划分数据,使因变量的差别最大,最终目的是将数据分类到不同的组织或不同的分枝,在因变量的值上建立最强的归类。
A left join B 的连接的记录数与A表的记录数同
MySQL索引原理 MySQL 的索引 概述 索引是数据库中一个排序的数据结构,用来协助快速查询和更新数据库表中的数据;数据是以文件的形式存放在磁盘上的,每一行数据都有它的磁盘地址;当没有索引时,比如从 **500w** 条数据中检索出一条数据,只能依次遍历这张表的全部数据,直到找到这条数据。但是有了索引后,只需要在索引里去检索这条数据就可以了,因为它是一种专门进行数据检索特殊的数据结构,在找到数据存放的磁盘地址后就可以拿到数据。在 **InnoDB** 存储引擎中,索引有三类: 普通(**norm
在数据库设计和表创建时,我们首要考虑的就是性能咯,不然的话,在后期数据更新到千亿级别时,再来优化,那成本就加大了。或者说你给后期的开发人员挖了一个大坑吧!
存储引擎比较 |功能|MyISAM|Memory|InnoDB|Archive| |---|---|---|---|---| |存储限制|256TB|RAM|64TB|None| |支持事务|No|No|Yes|No| |支持全文索引|Yes|No|No|No| |支持数索引|Yes|Yes|Yes|No| |支持哈希索引|No|Yes|No|No| |支持数据缓存|No|N/A|Yes|No| |支持外键|No|No|Yes|No|
联合查询是多表查询的一种方式,在保证多个SELETE语句的查询字段数相同的情况下,合并多个查询的结果
MySQL中可根据需要使用很多条件操作符和操作符的组合。为了检查某个范围的值,可使用BETWEEN操作符。
据库最主要的操作就是增(create)删(update)改(retrieve)查(delete)。(CURD) 注意:进行增删改查操作的时候,请务必选中数据库。
SQL全称Structured Query Language,说人话就是结构化查询语言。毫不夸张地说,它是数据分析必会技能Top1,因为没有哪个初级数据分析师的面试能跨过SQL技能考核这一项的。
DQL(Data Query Language),即数据查询语言,用来查询数据记录。DQL 基本结构由 SELECT FROM、WHERE、JOIN 等子句构成。
在多表联合查询的时候,如果我们查看它的执行计划,就会发现里面有多表之间的连接方式。多表之间的连接有三种方式:Nested Loops,Hash Join 和 Sort Merge Join.具体适用哪种类型的连接取决于
当我们鼠标单击“显示值”列的任一单元格,在编辑栏里,我们可以看到其“内核”其实是和输入值一致的。
参考链接: Python | pandas 合并merge,联接join和级联concat
第五章 创建高性能的索引 1.索引类型 1.1 普通索引 NORMAL: 是最基本的索引,它没有任何限制。 1.2 唯一索引 SPATIAL: 与前面的普通索引类似,不同的就是:索引列的值必须唯一,但允许有空值。如果是组合索引,则列值的组合必须唯一。 1.3 主键索引: 是一种特殊的唯一索引,一个表只能有一个主键,不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引: 1.4 组合索引: 指多个字段上创建的索引,只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段,索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集
1.用 Select 子句检索记录 Select 子句是每一个检索数据的查询核心。它告诉数据库引擎返回什么字段。 Select 子句的常见形式是: Select * 该子句的意思是“返回在所指定的记录源中能找到的所有字段”。这种命令形式很方便,因为你无需知道从表中检索的字段名称。然而,检索表中的所有列是低效的。因此,因该只检索需要的字段,这样可以大大的提高查询的效率。 2.使用 From 子句指定记录源 From 子句说明的是查询检索记录的记录源;该记录源可以是一个表或另一个存储查询。 你还能从多个表中检索记录,这在后面的章节中将介绍。 例子: Select * From students 检索students表中的所有记录 3.用 Where 子句说明条件 Where 子句告诉数据库引擎根据所提供的一个或多个条件限定其检索的记录。条件是一个表达式,可具有真假两种判断。 例子: Select * From students Where name="影子" 返回students中name字段为影子的列表,这次所返回的结果没有特定顺序,除非你使用了 Order By 子句。该子句将在后面的章节介绍。 注意:Where 子句中的文本字符串界限符是双引号,在VB中因改为单引号,因为在VB中字符串的界定符是双引号。 补充: 使用 And 和 Or 逻辑可以将两个或更多的条件链接到一起以创建更高级的 Where 子句。 例子: Select * From students Where name="影子" And number>100 返回name为影子number大于100的列表。 例子: Select * From students Where name="影子" And (number>100 Or number<50) 返回name为影子,number大于100或者小于50的列表。 Where 子句中用到的操作符 操作符 功能 < 小于 <= 小于或等于 > 大于 >= 大于或等于 = 等于 <> 不等于 Between 在某个取值范围内 Like 匹配某个模式 In 包含在某个值列表中 SQL中的等于和不等于等操作符与VB中的意义和使用相同 例子: (1).Between 操作符 Use cust Select * From students Where number Between 1 and 100 Between 操作符返回的是位于所说明的界限之内的所有记录值。这个例子就返回 number 字段 1 到 100 之间的全部记录。 (2). Like 操作符和通配符 Use cust Select * From students Where name Like "%影%" Like 操作符把记录匹配到你说明的某个模式。这个例子是返回含“影”的任意字符串。 四种通配符的含义 通配符 描述 % 代表零个或者多个任意字符 _(下划线) 代表一个任意字符 [] 指定范围内的任意单个字符 [^] 不在指定范围内的任意单个字符 全部示例子如下: Like "BR%" 返回以"BR"开始的任意字符串 Like "br%" 返回以"Br"开始的任意字符串 Like "%een" 返回以"een"结束的任意字符串 Like "%en%" 返回包含"en"的任意字符串 Like "_en" 返回以"en"结束的三个字符串 Like "[CK]%" 返回以"C"或者"K"开始的任意字符串 Like "[S-V]ing" 返回长为四个字符的字符串,结尾是"ing",开始是从S到V。 Like "M[^c]%" 返回以"M"开始且第二个字符不是"c"的任意字符串。 4. 使用 Order By 对结果排序 Order By 子句告诉数据库引擎对其检索的记录进行排序。可以对任何字段排序,或者对多个字段排序,并且可以以升序或隆序进行排序。 在一个正式的 Select 查询之后包含一个 Order By 子句,后跟想排序的字段(可以有多个)便可以说明一个排序顺序。 例子:
假设我们有一个字符串text = "Hello, my phone number is 123-456-7890",我们想从中提取出手机号码。可以使用正则表达式\d{3}-\d{3}-\d{4}进行匹配。
EXPLAIN: 为 SELECT语句中使用到的每个表返回一条信息。它按照MySQL在处理语句时读取它们的顺序列出这些表。MySQL使用循环嵌套算法解析所有连接。意味着MySQL从第一个表中读取一行,然后在第二个表,第三个表中找到匹配的行,等等。
随着系统的数据量逐年增加,并发量也成倍增长,SQL性能越来越成为IT系统设计和开发时首要考虑的问题之一。SQL性能问题已经逐步发展成为数据库性能的首要问题,80%的数据库性能问题都是因SQL而导致。面对日益增多的SQL性能问题,如何下手以及如何提前审核已经成为越来越多的程序员必须要考虑的问题。
https://www.cnblogs.com/xbhog/p/13550579.html
在Pandas中,join()方法也可以用于实现合并操作,本文介绍join()方法的具体用法。
随着互联网的不断发展,日常生活中越来越多的需求通过网络来实现,从衣食住行到金融教育,从口袋到身份,人们无时无刻不依赖着网络,而且越来越多的人通过网络来完成自己的需求。 作者 / 张弸中,达观数据后端工程师 收录 / InfoQ 前言 作为直接面对来自客户请求的web服务端,无疑是要同时承受更多的请求,并为用户提供更好的体验。这个时候web端的性能常常会成为业务发展的瓶颈,提升性能刻不容缓。 达观数据在开发过程中总结了一些提升web服务端性能的经验,与大家分享。 问题分析 对于web服务端性能,首先我们分
除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量:
单引号(’): 在Oracle中,应该只运用单引号将文本和字符和日期括起来,不能运用引号(包括单双引号)将数字括起来。 双引号(”): 在Oracle中,单双引号意思不同。双引号被用来将包含特定字符或者空格的列别名括起来。双引号还被用来将文本放入日期格式。 撇号(’): 在Oracle中,撇号也可以写成彼此相邻的两个单引号。为了在供应商名字中间查找所有带撇号的供应商名字,可以这样编写代码:select * from l_suppliers where supplier_name like ‘%”%’ &符号: 在Oracle中,&符号常用来指出一个变量。例如,&fox是一个变量,稍微有点不同的一种&& fox.每当&fox出现在Oracle脚本中时,都会要求您为它提供一个值。而运用 &&fox,您只须要在& &fox第一次出现时为它提供变量值。如果想将&符号作为普通的符号运用,则应该关上这个特征。要想关上这个特征,可以运行以下的命令: set define off ,这是一个SQLplus命令,不是一个SQL命令。SQLplus配置了SQL在Oracle中运行的环境。 双竖线(): Oracle运用双竖线表示字符串连接函数。 星号(*): select *意味着选择所有的列,count(*)意味着计算所有的行,表示通配符时,表示0个或任意多个字符。 正斜杠(/): 在Oracle中,用来终止SQL语句。更准确的说,是表示了“运行现在位于缓冲区的SQL代码”。正斜杠也用作分隔项。 多行注释: /* */ 不等于: 有多种表达方式: !=、^=、<>、not xxx=yyy、not(xxx=yyy)
上篇文章中学习了MySQL库的架构以及存储引擎,了解了基本索引(普通索引,唯一索引,主键索引),着重介绍了innerDB的存储方式以及内存模型,本篇文章和大家探讨一下MySQL库中索引的原理以及索引底层的数据结构。
要在 Excel 中编写规则,您只需在表中编写规则,并使用 Oracle Policy Modeling 样式标识单元格中的信息类型,
Python数据分析——数据加载与整理 总第47篇 ▼ (本文框架) 数据加载 导入文本数据 1、导入文本格式数据(CSV)的方法: 方法一:使用pd.read_csv(),默认打开csv文件。 9、
MySQL 是一个关系型数据库管理系统,由瑞典 MySQL AB 公司开发,目前属于 Oracle 公司。MySQL 是一种关联数据库管理系统,关联数据库将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性。
聚簇索引是将表的数据按照索引顺序存储在磁盘上,聚簇索引的叶子节点直接存储了实际的数据行,而不是指向数据的指针。所以在查询的时候减少了磁盘的随机读取,无需进行多次磁盘I/O效率很高。
cat命令属于文件管理,用于连接文件并打印到标准输出设备上,cat经常用来显示文件的内容,注意,当文件较大时,文本在屏幕上迅速闪过,会出现滚屏现象,此时往往看不清所显示的内容,为了控制滚屏,可以按Ctrl+S键停止滚屏,按Ctrl+Q键可以恢复滚屏,此外可以用more等命令进行读文件并分页显示。
通过主键或者唯一二级索引列来定位一条记录的访问方法定义为: const ,意思是常数级别的,代 价是可以忽略不计的。不过这种 const 访问方法只能在主键列或者唯一二级索引列和一个常数进行等值比较时才 有效,如果主键或者唯一二级索引是由多个列构成的话,索引中的每一个列都需要与常数进行等值比较,这个 const 访问方法才有效(这是因为只有该索引中全部列都采用等值比较才可以定位唯一的一条记录)。
1、尽量不要在一开始就考虑表拆分,会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度; 2、一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下问题不大; 注意: 1、Covering index:索引覆盖:即当索引本身包含查询所需全部数据时,不再访问数据文件本身,也就是不再需要回表操作; 2、复合索引顺序:理论上索引对顺序是敏感的,但是由于MySQL的查询优化器会自动调整where子句的条件顺序以使用适合的索引 优化 1、字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT作为整数
随着数据库数据越来越大,数据单表存在的数据量也就随之上去了,那么怎么样让我们的脚本查询数据更快呢?
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