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作者:刘金玉 数据库中对数据进行查询必须使用Select关键词。本期教程跟老刘一起对数据库查询的几种情况进行学习。 第一种:单表查询 语法结构: select 字段名称 from 表名称 或者如果我们要查询表的所以字段,就直接使用select * from 表名 这个语法即可,这里的星号*表示所有字段名称。 案例:查询用户表user的所有信息 Select * from user 第二种:带有条件筛选的单表查询 where 这个语法只是在select查询语句的最好加上一条where语句进行数据的进一步过滤。 语法结构:where 字段1 表达式符号 相应条件值 举例:查询姓名为刘金玉的用户信息 Select * from user where trueName='刘金玉' 这里要注意的是“刘金玉”为一个字符串,因此要加上单引号,在数据库查询语句中,我们之前强调过,如果字段类型为字符串类型(例如char、varchar、nchar、nvarchar、text等)就要在查询和录入的时候加上相应的单引号‘’ 第三种:多表查询 join 我们很多时候往往要多个表的数据举行查询,因为根据关系型数据库设计的特点,我们需要的各个字段的数据往往分布于各个不同的数据表内。虽然在数据库中我们也可以采用where语句进行关键表的字段,但是这样做有很多弊端:一是条件语句不清晰,二是查询效率降低。因此,我们引出了join这个关键词。 Join有三种类型: left join 左连接 (默认的join就是left join) right join 右连接 inner join 内连接 语法结构: Select * from 表1 left/right/inner join 表2 on 表1.字段=表2.字段 举例:关联用户表和新闻表,关联字段为userid Select * from user left join news on user.userid= news. userid 根据这样说表关联,就可以显示文章的作者信息啦!当然,我们也可以采用给表取别名的方式关联。 Select * from user a left join news b on a.userid= b. userid 在使用join关键词进行关联的时候,一定要注意的是主表是哪个,这个跟现实结果记录数有关系。最好结合老刘的《零基础数据库教程》视频学习,注意观察一下不同的使用,得到的不同表关联结果。以下简单说明一下: A left join B 就是A为主表 A right join B 就是B为主表 A inner join B 就是取两张表的公共部分 副表在这里只是根据关键词对主表进行匹配,可能会被多次匹配,这要看数据表设计时候的表关系。 第四种:过滤相同列数据 distinct 如果我们得到的查询结果中有相同的数据行,我们可以通过distinct关键词进行过滤。 语法结构:select distinct 字段 from 表 没错,只需要在查询select关键词后加上distinct关键词即可。 举例:查询用户表一共有哪些用户昵称。 Select distinct nickname from user 第五种:数据排序order by 我们很多时候都是要将查询后的数据进行排序的,按照我们查询的指定字段为主关键词和次要关键词进行排序,这个时候,我们需要使用order by这个重要关键词。这个关键词往往用在查询语句的最后。 Order by 往往结合asc和desc这两个关键词,其中asc表示升序,desc表示降序。 语法结构: Select 字段 from 表 『where语句』 order by 字段1 asc/desc, 字段2 asc/desc... 使用案例:查询用户表所有信息,并按照用户编号进行升序排序。 Select * from user order by userid asc 其实在这个语句中,我们也可以省略asc关键词,因为order by 默认是以升序作为排序规则的。所以这个语句,我们也可以写成: Select * from user order by userid 第六种:数据记录显示limit 我们很多使用数据库的人员中,很多人都是做软件来发的,因此limit这个关键词就非常实用了,因为我们可以结合这个关键词,为我们的软件查询出来的数据记录结果做一个分页功能。limit这个关键词往往用在查询语句的最后。 语法结构: Select 字段 from 表 [where语句] [order by语句] [limit语句] 举例:获取用户表的前十条记录 Select * from user limit 10 获取用户表的第11~20条记录 Select * from user limit 10,20 第七种:聚合函数 sum count等
数据仓库存储逻辑模型设计,需要遵循一定的设计原则。遵循这些原则进行维度建模可以保证数据粒度合理,模型灵活,能够适应未来的信息资源,违反这些原则你将会把用户弄糊涂,并且会遇到数据仓库障碍。本文适用于多维建模,不使用于3NF建模。
遵循这些原则进行维度建模可以保证数据粒度合理,模型灵活,能够适应未来的信息资源,违反这些原则你将会把用户弄糊涂,并且会遇到数据仓库障碍。
select 字段1, 字段2,…from 表名 where 字段 关系符号 值 ;
DAX圣经可以说是学习DAX这项技能绕不开的话题,今天,我们就从它的开篇第一章讲起,说说我个人的一些理解——为什么开篇第一章讲数据模型?而不是基础函数?
在当今互联网时代,数据是无价之宝。为了更高效地存储和管理数据,数据库成为了重要的组成部分。MySQL和MongoDB都是常用的数据库,但MongoDB比MySQL更为高效,这是为什么呢?
在Java编程中,克隆(Cloning)是一个重要的概念,它允许创建并操作对象的副本。克隆可以分为两种类型:浅克隆(Shallow Cloning)和深克隆(Deep Cloning)。这两种克隆方式在处理对象及其引用的成员变量时有所不同。下面,将详细讨论它们之间的区别,并提供实现方法。
在使用MongoDB存储数据的时候,我们查询的时候,有时候难免会需要进行连表查询。但是MongoDB本身是非关系性数据库,连表查询,很多时候,需要我们自己在代码里手工操作。但是从 MongoDB 3.2 版本过后,我们可以使用 $lookup 进行连表查询。下面就简单介绍一下 MongoDB 的 $lookup 的简单使用。
在关系型数据库中,关于数据表设计的基本原则、规则就称为范式。可以理解为,一张数据表的设计结 构需要满足的某种设计标准的 级别 。要想设计一个结构合理的关系型数据库,必须满足一定的范式。
1、行式报表:订单表 2、分组报表:销量表 3、交叉报表:销量表 4、自由报表:订单表 5、简单多元报表 6、主子报表 1) 决策报表式主子表 2)嵌入式主子表
通过||来表达”或”的意思,也就是3个人的姓名是平行的。 不用filter函数是否也能计算出如上效果呢?
各位表哥表姐、表弟表妹们,我们生活一个表的世界,大家可能每天都在跟表格打交道,我们这节就来重新认识表这个家族。
已经使用各类函数统计出了数据结果,却被要求加入新的临时需求。这是数据分析师的工作日常,你是否还在为此苦恼?
之前已经多篇文章关于使用 pandas 处理数据,那仅仅是工作的开端,只是把数据整理完毕而不继续探索数据,那么就白白浪费了 Python 这样的好工具。
导读:随着大数据行业的深入发展,数据质量越来越成为一个绕不开的话题,那当大家在聊数据质量的时候,通常会聊什么呢?从什么是数据质量开始。
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第4天,前面我们介绍了如何用Tableau获取数据?,今天介绍如何用Tableau获取数据。你将学会:
销售数据表记录了咖啡订单,包括字段:订单编号、订日期、门店、产品ID、顾客、数量。
资深数据库专家,专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生,为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
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上图中流A和B没有依赖关系,权重分别为12和4,则A和B获取资源的比例为3/4、1/4;C依赖于D,则D需要等待C后分配资源。
本文在上一篇文章的基础上我们继续来介绍ElasticSearch中聚合(aggregations)和映射(mappings)相关的内容。
MySQL数据库的规范化(Normalization)是一种数据库设计技术,用于有效地组织数据以减少冗余和改善数据完整性。规范化的过程主要是通过创建一系列的数据实体,并确保这些实体之间的关系是逻辑且一致的。
表一:周度销售表记录了每个自然周全国店铺的销售信息,字段包含了周、店铺代码、吊牌金额、销售金额。
I/O逻辑操作支持RapidIO存储空间的基本读写,它可以通过请求和响应事务对来完成。请求和响应事务对穿越 RapidIO交换结构运行, 但当事务穿越交换结构时RapidIO交换结构并不跟踪该事务。从交换结构的角度看, 请求事务和与之对应的响应事务间并没有明确的关系。虽然系统中可能存在多个中间交换器件和由此引起的多次包转发,但是从RapidlO逻辑层的角度来说,请求事务和响应事务只有一个(如果需要响应的话),中间交换器件不区分请求和响应事务,它们的作用只是转发事务到它们的最终目的地。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说数据库设计概念总结「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
最近给新员工做了一次数据库基础的培训,其中涉及个主题,就是数据库范式,从理论层面讲,数据库会包含第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式、第五范式等,但是一般情况下,满足第三范式就足够了。
ICMP在IP系统间传递差错和管理报文,是不论什么IP实现必须和要求的组成部分。能够把ICMP分成两类:差错和查询。查询报文
数据透视表是数据分析工作中经常会用到的一种工具。Excel本身具有强大的透视表功能,Python中pandas也有透视表的实现。本文使用两个工具对同一数据源进行相同的处理,旨在通过对比的方式,帮助读者加深对数据透视表的理解。
今天我们来学习一下如何利用Power Query合并统计数据。例如我们需要将图1的数据归总为图2针对每一户家庭成员信息的表格形式。
I P时间戳选项与记录路由选项类似。 I P时间戳选项的格式如图 7 - 7所示(请与图7 - 3进行比较)。
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AWK 专家必备的12个技巧案例1:字符切割案例2:格式化输出案例3:不显示文件最后一行案例4:不显示最后一列案例5:多列求和案例6:求每行最大值/最小值/平均值案例7:awk的三元表达式案例8:打印第一列相同且第二列最大的行案例9:多列比较求最大值案例10:除第一列外所有值求和案例11:构建不同文件相同列的映射关系案例12:行列调换/矩阵转换案例13:不同文件相同字段匹配至同一个文件,空字段补齐
本文涉及一些简单的 Excel 的操作,效果拔群 ---- 步骤: 获取 Docker 版本,并生成一个 csv 文件 导入 CSV 到 Excel 并简单清洗数据 使用 Excel 透视表功能做简单
本文介绍了五种常用的统计分析方法,包括分组分析、分布分析、交叉分析和结构分析,以及相关分析。这些方法可以用于研究数据的不同方面,以了解数据的构成、分布特征和变量间的关系。
语法:select 段落 from 表明 where binary 字段....................................
本文主要讲述了ARP的作用、ARP分组格式、ARP高速缓存、免费ARP和代理ARP。
就是每次某个用户(张三)在对dataList中的某一条数据(A)进行 收藏或取消收藏的操作时
答:数据建模,英文为Data Modeling,为创建数据模型的过程。数据模型Data Mdel,对现实世界进行抽象描述的一种工具和方法,通过抽象的实体及实体之间联系的形式去描述业务规则,从而实现对现实世界的映射。
7 Kibana可视化和仪表盘 ---- 可视化页面 在Kibana中,所有的可视化组件都是建立在Elasticsearch聚合功能的基础上的。Kibana还支持多级聚合来进行各种有用的数据分析 创建可视化 创建可视化分三步 选择可视化类型 选择数据源(使用新建的搜索或已保存的搜索) 配置编辑页面上的可视化聚合属性(度量和桶) 可视化的类型 区域图 数据图 折线图 Markdown小部件 度量 饼图 切片地图 垂直柱状图 度量和桶聚合 度量和桶的概要来自Elasticsearch的聚合功能,这两个概念在Ki
粒度:源于Tableau的散点图,它表示数据的可理浓度 示例图形: ①创建粒度图形:利润->列,销售额->行,市场->颜色
view是前台页面,用户发送请求时从前端的页面开始的,前端get到这个请求后会把请求和顺带参数信息传送到后台,后台接受这个请求找到对应的接口去执行对应的controller里的对应的方法,然后执行,然后controller会调用service层的业务逻辑,service有会去访问dao层来连接数据库。
也许面试官自己也没自己实现过,毕竟有些东西苹果为什么这样设计,若不是苹果公司的工程师无法知道。
前面我们谈到过类的封装。其实,类的封装、继承和多态,是面向对象编程最重要的形式和方法。今天咱们就这个问题,继续聊聊类的继承。
1、此题比较简单,考察聚合函数sum。常用的聚合函数还有count、max、min
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数据规范化通过一系列的步骤和规则,将数据库设计得更加合理和有序,以满足数据库的存储和维护需求。
在 Python 中,ORM(Object-Relational Mapping)是一种将对象和数据库之间的映射关系进行转换的技术,使得通过面向对象的方式来操作数据库更加方便。通常,我们使用元类(metaclass)来实现ORM,但是本文将介绍一种不使用元类的简单ORM实现方式。
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