写在前面：公众号又被我搁置好久，闲来无事，写写近期学的R语言吧，主要分为两个部分写，一主要为数据处理，二为ggplot作图。这两个部分将生信分析的绝大多数常用命令都讲到了，作为R语言入门是够用的，但是学海无涯，以此只是作为一个引子，想要进步还是要自己多学多练，举一反三才行。
select * from 表1 left join 表2 on (表1和表2共同的条件)
第一章 了解SQL第二章 MySQL 介绍第三章 使用 MySQL第四章 检索数据第五章 排序检索数据第六章 过滤数据第七章 数据过滤第八章 通配符过滤第九章 正则搜索第十章 创建计算字段第十一章 数据处理函数第十二章 汇总数据第十三章 数据分组第十四章 使用子查询第十五章 联结表第十六章 高级联结第十七章 组合查询第十八章 全文本搜索第十九章 插入数据第二十章 更新和删除数据第二十一章 表的增删改第二十二章 视图第二十三章 存储过程第二十四章 游标第二十五章 使用触发器第二十六章 事务处理第二十七章 全球化和本地化第二十八章 安全管理第二十九 数据库维护第三十章 改善性能
在数据分析中，往往会遇到各种复杂的数据处理操作：分组、排序、过滤、转置、填充、移动、合并、分裂、去重、找重、填充等操作。这时候R语言就是一个很好的选择：R可以高效地、优雅地解决数据处理操作。（本章节为R语言入门第二部分总结篇：数据操作）
下载地址：https://dev.mysql.com/downloads/mysql/
如果你平常做数据分析用 Excel，想要用 Python 做还不太会？那这篇系统的文章一定能帮到你！建议先收藏后食用
图片 专题1 玩转字符串 图片 检测字符串长度 代码1 str_length(x) if(!require(stringr))install.packages('stringr') library(stringr) x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x [1] "The birch canoe slid on the smooth planks." str_length(x) [1] 42 ### 1.检测字符串长度,包含空格和符号 le
3.逻辑运算符: 与 and 或 or (多个条件时,需要使用逻辑运算符进行连接)
这一篇是MySQL中的重点也是相对于MySQL中比较难得地方，个人觉得要好好的去归类，并多去练一下题目。MySQL的查询也是在笔试中必有的题目。希望我的这篇博客能帮助到大家！ 重感冒下的我，很难受！keep on going,never givp up.(小编高中最喜欢用的句子，因为只记得这一句) 对数据表数据进行查询操作，其中可能大家不熟悉的就对于INNER JOIN(内连接)、LEFT JOIN(左连接)、RIGHT JOIN(右连接)等一些复杂查询，还有多表查询与子查询都是应用十分广泛的。 一、SEL
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。
DQL(DATA Query Language)，即数据查询语言。在数据分析狮的日常工作过程中，该语言被频繁“翻牌子”，是非常重要的指令操作语言之一。通俗的讲，数据查询即为分析人员向数据库发送明确指令，数据库返回数据的过程。注意前面一句话，提出了“明确指令”一词，为什么一定要这么严谨嘞？！相当于点外卖指定要 25 块钱麻辣烫套餐，且不要辣椒不要香菜这么重要！！！
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|
-（3）注意：之前提到过，矩阵的某一列不能单独转换数据类型，需要把矩阵转换成数据框再转换某列的数据类型；或者把这列单独提取出来再转换其数据类型；
大家在学习R语言的时候，大多参考《R语言实战》这本书，但这本书年代过于久远（中文第二版是2016年），主要着力点也是在R base上，R语言可视化的ggplot2包也只是简要介绍，而对于tidyverse包，《R语言实战》并未涉及，这也导致R语言的学习难度增加，今天我们给大家引入tidyverse包的学习。
高级查询在数据库中用得是最频繁的，也是应用最广泛的。 Ø 基本常用查询 --select select * from student; --all 查询所有 select all sex from student; --distinct 过滤重复 select distinct sex from student; --count 统计 select count(*) from student; select count(sex) from student; select count(distin
When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:
通过 gather ，并设定key（原先的列），与value（原先的数据），并通过 - （原先的行），对数据框进行转换。
在 SQL 优化中，索引是至关重要的一环，能给查询效率带来质的飞跃，但是索引并不是万能的，不合理的索引设计甚至会拖慢查询效率。本文将详细介绍索引的概览和分类，并讨论使用索引时应该权衡的要素，关于索引底层实现的内容将在下一篇文章 MySQL 索引结构 中介绍。
支持：CSV、ARCHIVE、BLACKHOLE、MRG_MYISAM、MYISAM、PERFORMANCE_SCHEMA、InnoDB、MEMORY
[1] "The birch canoe slid on the smooth planks."
索引在数据库中的作用是快速找出某个列中一个特定值的行，不使用索引的话，MySQL必须从第一条记录遍历到相关行，表越大，花费的时间越多，但是如果有索引，就能快速的到达某个位置去搜索数据文件，索引对于优化数据库查询速度有着不可替代的作用，本文主要给大家讲解一下MySQL数据库中，索引的优缺点，分类以及设计原则。
这里可以单独查看其中的内容 data['nick']，计算其中的大小则使用 data['nick'].value_counts()。
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。
今天分享的内容是MySQL里面的group by语句，部分案例节选自极客时间的《MySQL45讲》，大家有兴趣可以购买相应课程进行学习，废话就不多说了，直接从例子开始吧。
方式：RStudio中，菜单栏File→NewProject→NewDirectory→NewProject→DirectoryName
一、概述 kNN算法，即K最近邻(k-NearestNeighbor)分类算法，是最简单的机器学习算法，没有之一。 该算法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的
用Python做数据分析光是掌握numpy和matplotlib可不够，Pandas是必须要掌握的一个重点，numpy虽然能够帮我们处理处理数值型数据，但是这还不够，很多时候，我们的数据除了数值之外，还有字符串，还有时间序列等，比如：我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据。
存储引擎：MySQL中的数据、索引以及其他对象是如何存储的，是一套文件系统的实现。
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⚠️注意：str_spilt的第二个参数，写你想分割的符号，上面代码“hello world”的分割是空格，因此输入“ ”，同样也可以是其他符号。
上一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战中，我们对比了pandas与SQL常见的一些操作，我们的例子虽然是以MySQL为基础的，但换作其他的数据库软件，也一样适用。工作中除了MySQL，也经常会使用Hive SQL，相比之下，后者有更为强大和丰富的函数。本文将延续上一篇文章的风格和思路，继续对比Pandas与SQL，一方面是对上文的补充，另一方面也继续深入学习一下两种工具。方便起见，本文采用hive环境运行SQL，使用jupyter lab运行pandas。关于hive的安装和配置，我在之前的文章MacOS 下hive的安装与配置提到过，不过仅限于mac版本，供参考，如果你觉得比较困难，可以考虑使用postgreSQL，它比MySQL支持更多的函数(不过代码可能需要进行一定的改动)。而jupyter lab和jupyter notebook功能相同，界面相似，完全可以用notebook代替，我在Jupyter notebook使用技巧大全一文的最后有提到过二者的差别，感兴趣可以点击蓝字阅读。希望本文可以帮助各位读者在工作中进行pandas和Hive SQL的快速转换。本文涉及的部分hive 函数我在之前也有总结过，可以参考常用Hive函数的学习和总结。
本文涉及pandas最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Ｍysql联合 索引(复合索引)的使用原则 命名规则：表名_字段名 需要加索引的字段，要在where条件中。 数据量少的字段不需要加索引。最窄的字段放在键的左边。 如果where条件中是OR关系，必须所有的or条件都必须是独立索引，否则加索引不起作用。见：mysql关于or的索引问题 最左匹配原则。 只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NU
MySQL 事务主要用于处理操作量大，复杂度高的数据。比如说，在人员管理系统中，你删除一个人员，你既需要删除人员的基本资料，也要删除和该人员相关的信息，如信箱，文章等等，这样，这些数据库操作语句就构成一个事务，详细了解可以看一下这篇【常识与进阶】！
碎碎念：这个没啥好仔细展示的，含义也很直观，主要是要记住有这个函数，等需要用的时候回来找
我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL,以下为笔者学习、摘录、并汇总部分资料与大家分享！ （1）选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效) ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那
完全的范式和反范式是不存在的，在实际操作中建议混用这两种策略，可能使用部分范式化的schema、缓存表、以及其他技巧。
2、DBMS：数据库管理系统，又称为数据库软件或数据库产品，用于创建或管理 DB 3、SQL：结构化查询语言，用于和数据库通信的语言，不是某个数据库软件特有的，而是几乎所有的主流数据库软件通用的语言
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近几年数据库发挥了越来越重要的作用，这其中和大数据、数据科学的兴起有不可分割的联系。学习数据库，可以说是每个从事IT行业的必修课。你学或不学，它就在那里；你想或不想，你都得学。 大一的时候，我选了一门名为《Android应用程序开发》的选修课。那个时候啥都不懂，就感觉这个名字比较高端，然后就去了。学习一学期，也就是在电脑上装上了Android应用程序的开发环境。由于我的笔记本太撇，每次运行Android虚拟机就会卡的要死。好吧，我承认最后期末考试我挂了，很悲痛的经历，选修课竟然也会挂（其实主要是我太菜，没有
一、玩转字符串 stringr包 图片 1.str_length() 检测字符串长度 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 1.检测字符串长度 str_length(x) #计算字符串中有多少字符 length(x) #计算向量中元素的个数 图片 图片 2. str_split 字符串拆分 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 2.字符串拆分 str_sp
3、SQL：结构化查询语言，用于和数据库通信的语言，不是某个数据库软件特有的，而是几乎所有的主流数据库软件通用的语言
二、SQL基本知识 SQL 是一种典型的非过程化程序设计语言，这种语言的特点是：只指定哪些数据被操纵，至于对这些数据要执行哪些操作，以及这些操作是如何执行的，则未被指定。非过程化程序设计语言的优点在于它的简单易学，因此已经成为关系数据库访问和操纵数据的标准语言。 表是数据在一个 SQL 数据库中的存储机制，它包含一组固定的列。表中的列描述该表所跟踪的实体的属性，每个列都有一个名字及各自的特性。 列由两部分组成：数据类型(datatype)和长度(length)。 MySQL数据类型： 字符串值：字符串是类似
SQL语句的逻辑处理顺序，指的是SQL语句按照一定的规则，一整条语句应该如何执行，每一个关键字、子句部分在什么时刻执行。
这些类型包括严格数值数据类型(INTEGER、SMALLINT、DECIMAL和NUMERIC)，以及近似数值数据类型(FLOAT、REAL和DOUBLE PRECISION)。
SQL调优这块呢，大厂面试必问的。最近金九银十嘛，所以整理了SQL的调优思路，并且附几个经典案例分析。
select语句除了可以查看数据库中的表格和视图的信息外,还可以查看SQL Server的系统信息、复制、创建数据表。其查询功能强大，是SQL语言的灵魂语句，也是SQL中使用频率最高的语句。
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