本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
作者：ROGER HUANG 本文翻译自：http://code-love.com/2017/04/30/excel-sql-python/ 来源：https://www.jianshu.com/p/51bb7726231b 本教程的代码和数据可在 Github 资源库 中找到。有关如何使用 Github 的更多信息，请参阅本指南。 数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大
而本文着重提及的结构化数据则是指数据点之间具有清晰的、可定义的关系，并包含一个预定义的模型的数据（如图 1 所示）。看起来结构化数据应该更容易处理，而基于机器学习的特性（特征提取），大家更多的注意力集中在了对文本这类非结构化数据的处理，好像对于结构化数据的处理过去都不怎么热门。但是随着机器学习的发展，过去传统的结构化数据分析方法已经不能满足我们的需求了，而且这些结构化数据其实都是质量很高的数据，如何在神经网络中利用这些数据也是很重要的任务。
在MySQL中，有时候我们需要从表中检索唯一的、不重复的数据。这时，我们可以使用DISTINCT关键字来过滤掉重复的数据行。在本文中，我们将深入探讨MySQL中DISTINCT的用法以及如何在查询中使用它来得到不重复的结果集。
是一种流行的关系型数据库管理系统，它是以C和C++语言编写的，最初是由瑞典公司MySQL AB开发的，现在是由Oracle公司维护和支持。MySQL是开源软件，可在Windows、Linux、Mac OS、FreeBSD等各种操作系统上运行。MySQL的主要特点是速度快、易于使用、扩展性强、可定制性高、具有高度的可靠性和稳定性。MySQL广泛应用于互联网应用、企业应用、科研等领域，被广泛认为是开发Web应用程序的首选数据库。
来源：arXiv 作者：Xiaojin Xu*、Chang Liu、Dawn Song 编辑：智察（ID：Infi-inspection） 文章字数：9238 预计阅读用时：12分钟 📷 摘要 从自然语言中合成SQL查询语句问题是一个长期的开放性问题，并已经引起人们极大的兴趣。为了解决这个问题，实际方法是使用序列到序列风格的模型，而这种方法必然要求SQL查询序列化。因为相同的SQL查询可能具有多个等效序列化，而训练序列到序列风格的模型对从其中选择一个是敏感的，这种现象被记录为“顺序影响”问题。而现
在 AI、区块链、IoT、AR 等高新技术飞速发展的当下，数据库这一宝库似乎被大家遗忘在了角落。数据库存储了大量的个人或者企业的生产运营数据，我们每天都会和数据库产生或多或少的交互。通常，查询数据库中的数据需要通过像 SQL 这样的程序式查询语言来进行交互，这就需要懂 SQL 语言的专业技术人员来执行这一操作。为了让非专业用户也可以按需查询数据库，当前流行的技术方案设计了基于条件筛选的专门界面，用户可以通过点选不同的条件来查询数据库，比如下面这个筛选汽车的界面。
如果有人跟你谈索引，是不是你会第一时间想到数据库，那么索引解决了什么问题？比如查询SQL慢了，发生这种情况时，首先要做的事情之一是查看是否慢SQL走了数据库索引。
上图是截至 2021 年 4 月数据库使用率排行榜前 10 榜单，可以看到主要有 Oracle、MySQL、SQL Server、Redis、MongoDB、PostgreSQL、Elasticsearch，Db2 等数据库。而我们之所以选择 MySQL，主要有如下两个原因：
R平台及编程语言支持浩大的数据科学技术，他拥有几十年的的历史和超过7000个包，这挂在CRAN的包纷杂的让你无法决定从哪里入手。R-Basics和Visualizing Data with R提供了基础的指导，但是没有详细介绍如何用R操作数据集。 幸运的是，数据库专业人员可以通过他们的精湛的SQL技术，短时间内在这个领域变得更有效率。如你所愿，R支持使用SQL检索中心位置的关系数据库中的数据。然而，一些R包允许你超出这领域创建介于处理和分析数据之间的集席数据集的飞速查询，而不管数据的来源和最终目标。
索引是一种用于快速定位和访问数据的数据结构。在计算机科学中，索引通常是一种按照特定方式组织的数据结构，它可以加快在大型数据集中查找数据的速度。索引可以根据不同的属性进行排序，例如字母顺序、数字顺序或时间顺序等。通过使用索引，可以在数据集中快速定位特定的数据，避免了对整个数据集进行搜索的时间和资源浪费。常见的索引类型包括哈希索引、B树和B+树等。
空间索引方法有助于加速空间查询。大多数 GIS 软件和数据库都提供了一种机制来计算和使用数据图层的空间索引。QGIS 和 PostGIS 使用基于 R-Tree 数据结构的空间索引方案 - 它使用几何边界框创建分层树。这是非常有效的，并在某些类型的空间查询中产生了很大的加速。查看我的高级 QGIS 课程的空间索引部分，我将展示如何在 QGIS 中使用基于 R 树的空间索引。
这篇博文讨论了在大数据环境中使用面向 OLAP 的数据库。重点关注 Hive 作为用于实现大数据仓库 (BDW) 的 SQL-on-Hadoop 引擎，探讨如何在 Hive 中将维度模型转换为表格模型。文章还介绍了 Druid 等新兴技术，用于对大型数据集进行实时分析。
近年来预训练语言模型(BERT、ERNIE、GPT-3)迅速发展，促进了NLP领域各种任务上的进步，例如阅读理解、命名实体识别等任务。但是目前的这些预训练模型基本上都是在通用文本上进行训练的，在需要一些需要对结构化数据进行编码的任务上（如Text-to-SQL、Table-to-Text），需要同时对结构化的表格数据进行编码，如果直接采用现有的BERT等模型，就面临着编码文本与预训练文本形式不一致的问题。
摘要：估计图像相对于 3D 场景模型的 6 自由度相机位姿，称为视觉定位，是许多计算机视觉和机器人任务中的一个基本问题。在各种视觉定位方法中，直接 2D-3D 匹配方法由于其计算效率高，已成为许多实际应用的首选方法。在大规模场景中使用直接 2D-3D 匹配方法时，可以使用词汇树来加速匹配过程，但这也会引起量化伪像，从而导致内点率降低，进而降低了定位精度。为此，本文提出了两种简单有效的机制，即基于可见性的召回和基于空间的召回，以恢复由量化伪像引起的丢失匹配。从而可以在不增加太多的计算时间情况下，大幅提高定位精度和成功率。长期视觉定位 benchmarks 的实验结果，证明了我们的方法与SOTA相比的有效性。
本博客的重点展示如何利用增量数据处理和执行字段级更新来构建一个开放式 Lakehouse。我们很高兴地宣布，用户现在可以使用 Apache Hudi + dbt 来构建开放Lakehouse。
数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。你可以轻松导入和导出不同格式的数据。
摘要 ADO.NET有两个核心组件：基于连接的Data Provider组件以及基于非连接的DataSet组件。基于连接的Data Provider组件常用于实时地从数据库中检索数据。而基于非连接的DataSet，似乎与数据库没有直接联系，仅仅用于在本地内存中存储Data Provider提供的数据表或集合。这一切似乎很微妙，此时，你是否在想：这两大组件是如何联系在一起的呢？或许，通过阅读本文会或多或少解除你的一些疑惑呢！ ---- 目录 认识DataAdapter DataAdapter的工作原理 说说D
随着系统变得越来越复杂，我们需要更多的解决方案来集中维护大量数据，以便对其进行监控和查询，而又不会干扰运营数据库。在Yotpo，我们有许多微服务和数据库，因此将数据传输到集中式数据湖中的需求至关重要。我们一直在寻找易于使用的基础架构（仅需配置），以节省工程师的时间。
1. 什么是存储过程？它有什么优点？ 答：存储过程是一组予编译的SQL语句，它的优点有： 允许模块化程序设计，就是说只需要创建一次过程，以后在程序中就可以调用该过程任意次。 允许更快执行，如果某操作需要执行大量SQL语句或重复执行，存储过程比SQL语句执行的要快。 减少网络流量，例如一个需要数百行的SQL代码的操作有一条执行语句完成，不需要在网络中发送数百行代码。 更好的安全机制，对于没有权限执行存储过程的用户，也可授权他们执行存储过程。 2. oracle的存储过程和函数有什么区别？ Oracle
NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（Spider vs BIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL]
下图总结了主要程序包，希望读者在日常练习和工作中遇到不同格式的文件时，能够瞬间反应出读取该格式所需的包及对应的函数。（限于篇幅，本文未包含图中“平面文档格式”这部分的内容，如果你有兴趣，可以继续关注大数据后续文章。）
在大数据领域中，Hive 是一个常用的数据仓库工具，用于管理和查询大规模数据集。在使用 Hive 进行数据分析和处理时，经常需要更新元数据以确保数据的准确性和一致性。本文将介绍如何在 Hive 中进行元数据更新的相关操作。
Navicat Premium 是一套可创建多个连接的数据库开发工具，让你从单一应用程序中同时连接 MySQL、Redis、MariaDB、MongoDB、SQL Server、Oracle、PostgreSQL 和 SQLite 。它与 GaussDB 、OceanBase 数据库及 Amazon RDS、Amazon Aurora、Amazon Redshift、Amazon ElastiCache、Microsoft Azure、Oracle Cloud、MongoDB Atlas、Redis Enterprise Cloud、阿里云、腾讯云和华为云等云数据库兼容。你可以快速轻松地创建、管理和维护数据库。
1.什么是数据库？ 数据库是组织形式的信息的集合，用于替换，更好地访问，存储和操纵。 也可以将其定义为表，架构，视图和其他数据库对象的集合。 2.什么是数据仓库？ 数据仓库是指来自多个信息源的中央数据存储库。 这些数据经过整合，转换，可用于采矿和在线处理。 3.什么是数据库中的表？ 表是一种数据库对象，用于以保留数据的列和行的形式将记录存储在并行中。 4.什么是数据库中的细分？ 数据库表中的分区是分配用于在表中存储特定记录的空间。 5.什么是数据库中的记录？ 记录（也称为数据行）是表中相关数据的有序集
最近在看报表这一块，在网上找到的大都是连接数据库的，对于自定义的DataTable数据没有详细的连接说明，经过一番寻找，总结一下大概方法，大神请直接无视
作者 | Shantanu Kumar 责编 | 魏伟 对于机器学习和数据科学的初学者来说，最大的挑战之一是需要同时学习太多知识，特别是如果你不知道如何编码。你需要快速地适应线性代数、统计以及其他数学概念，并学习如何编码它们，对于新用户来说，这可能会有点难以承受。 如果你没有编码的背景并且发现很难学习下去，这时你可以用一个GUI驱动的工具来学习数据科学。当你刚开始学习的时候，可以集中精力学习实际的项目。一旦适应了基本的概念，你就可以在以后慢慢学习如何编写代码。 在今天的文章中，将介绍一个基于GUI的工具
作者 | Shantanu Kumar 责编 | 魏伟 对于机器学习和数据科学的初学者来说，最大的挑战之一是需要同时学习太多知识，特别是如果你不知道如何编码。你需要快速地适应线性代数、统计以及其他数学概念，并学习如何编码它们，对于新用户来说，这可能会有点难以承受。 如果你没有编码的背景并且发现很难学习下去，这时你可以用一个GUI驱动的工具来学习数据科学。当你刚开始学习的时候，可以集中精力学习实际的项目。一旦适应了基本的概念，你就可以在以后慢慢学习如何编写代码。 在今天的文章中，将介绍一个基于GUI的工具:
作者丨Shantanu Kumar 翻译丨魏伟 对于机器学习和数据科学的初学者来说，最大的挑战之一是需要同时学习太多知识，特别是如果你不知道如何编码。你需要快速地适应线性代数、统计以及其他数学概念，并学习如何编码它们，对于新用户来说，这可能会有点难以承受。 如果你没有编码的背景并且发现很难学习下去，这时你可以用一个GUI驱动的工具来学习数据科学。当你刚开始学习的时候，可以集中精力学习实际的项目。一旦适应了基本的概念，你就可以在以后慢慢学习如何编写代码。 在今天的文章中，我将介绍一个基于GUI的工具：KNIM
数据库索引是优化任何数据库系统性能的关键组成部分。如果没有有效的索引，您的数据库查询可能会变得缓慢且低效，从而导致用户体验不佳并降低生产力。在这篇文章中，我们将探讨创建和使用数据库索引的一些最佳实践。
在数据库管理和操作中，添加数据是最基础也是最重要的技能之一。本文旨在为SQL新手提供一个清晰的指南，解释如何在SQL（Structured Query Language）中添加数据，包括基本的INSERT语句使用，以及一些实用的技巧和最佳实践。
在Java中，表用于将数据排列成列和行。列是表中水平排列的空间，而行是表中垂直排列的空间。列和行之间的交点称为单元格，用于保存单条数据。
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文中，浙大的研究者提出了一种名为 Transformed Query Synthesis（TQS）的方法。在运行了 24 小时后，TQS 成功找到了 115 个漏洞，包括 MySQL 中 31 个、MariaDB 中 30 个、TiDB 中 31 个、PolarDB 中 23 个。 2023 年度的 ACM SIGMOD/PODS 国际数据管理大会（SIGMOD 2023）将于当地时间 6 月 18-23 日在美国西雅图举办。近日，该会议公布了最佳论文名单，微软研究院的《Pr
在MySQL 8之前的版本中，元数据分散地存储在多个地方，包括元数据文件、非事务性表和特定于存储引擎的数据字典中。这种分散的存储方式不仅增加了管理的复杂性，还可能导致数据的不一致性。为了解决这些问题，MySQL 8引入了事务数据字典，将元数据集中存储在具有事务功能的InnoDB表中，从而提供了一致性和可靠性的保证。
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库软件，可以将结构化数据文件映射为一张数据库表，并提供了类SQL查询接口，使得用户可以使用SQL类语言来查询数据。Hive可以处理包括文本、CSV、JSON、ORC和Parquet等格式的数据文件，支持数据的导入、导出、转换等操作。Hive可以在Hadoop集群上运行，利用Hadoop的分布式计算能力，可以处理大规模的数据集。
大数据有许多新术语，有时不好理解。因此，我们列出了一份大数据术语表，以便大家深入了解。当然，这份大数据术语表并不是百分之分全面，要是你认为遗漏了什么术语，请告知我们。 A 聚合-搜索、收集和显示数据的
生成式 AI 的快速兴起让更多人能够释放数据的力量，获得新的见解并做出更好的决策，但授予更广泛的数据访问权限需要制定数据治理策略。能够平衡这些看似对立的趋势（实现数据民主化，同时对数据保持强有力的治理）的企业将通过释放独特的数据驱动见解在市场中脱颖而出。
MySQL是一个广泛使用的关系型数据库管理系统，具有强大的数据存储和查询功能。在某些情况下，我们需要以一种逐行或逐批处理的方式来访问查询结果集，这时MySQL游标（Cursor）就派上了用场。本文将深入探讨MySQL游标的作用、用法以及适用场景，帮助您更好地理解和应用这一数据库技术。
PowerBI 2020年11月的更新来了。本次更新中，其实没有太多实用的功能。固机器翻译下官方文档供参考。
一台数据库服务器中会创建很多数据库（一个项目会创建一个数据库）,在数据库中会创建很多张表(一个实体会创建一个表),在表中会有很多记录（一个对象实例回添加一条新的记录）
数据库表是数据库中的一种结构化数据存储方式，它主要用于组织和存储数据。以下是数据库表的一些主要作用：
在不断发展的数据管理领域，确保跨多个数据库系统的一致性和准确性至关重要。无论您是迁移数据、同步系统还是执行例行审计，跨不同数据库平台比较数据的能力都至关重要。使用 pgCompare，这是一款开源工具，旨在简化和增强跨 PostgreSQL、Oracle、MySQL 和 MSSQL 数据库的数据比较过程。
UNION语句类似于PowerQuery中的追加查询，可以将两个表或者两个数据集进行上下合并。DAX函数中也有UNION，而且用法上有很大的相似。
本文中我们将探讨数据框的概念，以及它们如何与PySpark一起帮助数据分析员来解读大数据集。
正如我在前面章节强调的，HBase数据模型跟关系型数据库系统有非常大的差异。因此，设计Hbase的数据表的方法和思路跟关系型数据库不一样。设计HBASE表应该在具体业务场景的上下文中回答以下问题：
数据库 create database db1; create database if not exists db2; create database db3 charset gbk; -- 查看所有的数据库 show databases; -- 查看某个数据库的定义信息 show create database db1; -- 修改字符集改成utf8，注：不是utf-8，是utf8 alter database db3 character set utf8; drop database 库名;--
论文标题：X-SQL:reinforce schema representation with context
本文适用于对以机器学习为中心研究的跨专业学者（生物，化学，材料科学专业等）的研究者。这篇文章主要以材料科学为例，涵盖了有关数据，特征工程，模型训练，验证，评估和对比，一些热门的材料评估指标和数据集，模型和架构分享，以及发布的内容。结果，这里还包括了相互Jupyter Notebook和一些示例Python程序来演示一些概念，工作流程和最佳方法实践。 总体而言，此处以一种简单的形式形式的数据驱动的方法和机器学习工作流程以及注意事项。研究人员的读者可以根据本文的建议阅读参考资料，尝试最佳实践，并运用到自己领域上的相关专业知识。
SQL (Structured Query Language) 是具有数据操纵和数据定义等多种功能的数据库语言，这种语言具有交互性特点，能为用户提供极大的便利，数据库管理系统应充分利用SQL语言提高计算机应用系统的工作质量与效率。SQL语言不仅能独立应用于终端，还可以作为子语言为其他程序设计提供有效助力，该程序应用中，SQL可与其他程序语言一起优化程序功能，进而为用户提供更多更全面的信息。
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