SELECT department_id, location_id FROM departments
统计数据来说,有时点数据和时期数据。通常情况下,会进行两期数据的比较,现整理一个两期数据比较的场景应用。主要流程分为:
在实际开发中,我们经常会遇到这样的情况:有 2 个或者多个相互关联的表,如 商品信息 和 库存信息 分 别存放在 2 个不同的数据表中,我们在添加一条新商品记录的时候,为了保证数据的完整性,必须同时 在库存表中添加一条库存记录。 这样一来,我们就必须把这两个关联的操作步骤写到程序里面,而且要用 事务 包裹起来,确保这两个操 作成为一个 原子操作 ,要么全部执行,要么全部不执行。
你真的会玩SQL吗?系列目录 你真的会玩SQL吗?之逻辑查询处理阶段 你真的会玩SQL吗?和平大使 内连接、外连接 你真的会玩SQL吗?三范式、数据完整性 你真的会玩SQL吗?查询指定节点及其所有父节点的方法 你真的会玩SQL吗?让人晕头转向的三值逻辑 你真的会玩SQL吗?EXISTS和IN之间的区别 你真的会玩SQL吗?无处不在的子查询 你真的会玩SQL吗?Case也疯狂 你真的会玩SQL吗?表表达式,排名函数 你真的会玩SQL吗?简单的 数据修改 你真的会玩SQL吗?你所不知道的 数据聚合 你真的会玩S
经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生,在excel中利用透视表可以快速地进行分类汇总,自由组合字段聚合计算,而这些只需要拖拉拽就能实现。
MySQL是一个常用的关系型数据库管理系统,通过启动和关闭MySQL服务,可以控制数据库的运行状态。本节将介绍如何在Windows和Linux系统上启动和关闭MySQL服务。
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第6天,前面我们介绍了如何用Tableau可视化?,今天介绍项目实战:如何制作报表?通过一个项目学会如何制作报表,最终的案例效果如下图。
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在实际开发中,我们经常会遇到这样的情况:有 2 个或者多个相互关联的表,如 商品信息 和 库存信息 分别存放在 2 个不同的数据表中,我们在添加一条新商品记录的时候,为了保证数据的完整性,必须同时在库存表中添加一条库存记录。
那么我们基本上可以得出结论了:数据表是由子类别和年度组合构成,把每年的子类别对应的销售额放进去,通过筛选年度切片器,达到选择不同年份时显示不同的销售额。
传统报表的实现方式大多基于 Table 控件,虽然可实现多个分组功能,但在报表显示方面有限制,只能呈现上下级的分组,而现代的复杂报表的需求,通常是左右级嵌套,有时甚至要求相同内容的单元格合并,使用 Table 控件,有太多的局限,有了矩表控件,通过简单的拖拽就能轻松实现多层分组报表,不管有多少个分组和分组小计都能简单解决。
在日常开发中,存储数据的最常用的方式便是数据库了,其中最为著名的便是MySQL数据库,因它简便易于上手而且可扩展性强大,跨平台使得它广为使用。上一篇文章,我们讲到了它的安装,今天我们就来具体聊聊它的这篇文章分为11个部分,分别包括MySQL数据库的数据类型、库和表常见操作、索引、视图、函数、游标、触发器、存储过程、事务、备份与还原、用户账号、其它等知识点。
设置列名dataframe.columns=['col1','col2','col3']
在我的一篇文章中,我解释了如何在没有数据库的情况下以web形式绑定gridview。这里,我将解释如何在没有数据库的windows窗体中绑定datagrid。
SQL是英文Structured Query Language的缩写,意思为结构化查询语言。SQL语言的主要功能就是同各种数据库建立联系,进行沟通。按照ANSI(美国国家标准协会)的规定,SQL被作为关系型数据库管理系统的标准语言。SQL语句可以用来执行各种各样的操作,例如更新数据库中的数据,从数据库中提取数据等。目前,绝大多数流行的关系型数据库管理系统,如Oracle, Sybase, Microsoft SQL Server, Access等都采用了SQL语言标准。虽然很多数据库都对SQL语句进行了再开发和扩展,但是包括Select, Insert, Update, Delete, Create,以及Drop在内的标准的SQL命令仍然可以被用来完成几乎所有的数据库操作。下面,我们就来详细介绍一下SQL语言的基本知识。
> 最近有许多小伙伴问我要入门 Python 的资料,还有小伙伴完全没有入门 Python 就直接购买了我的 pandas 专栏。因此我决定写几篇 Python 数据处理分析必备的入门知识系列文章,以帮助有需要的小伙伴们更好入门。
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:
其实我们仔细看一下场景1和场景2,它们之间是个逆过程,场景1是从Python获取数据传递到Power BI,而场景2是Power BI或者Power Query获取了数据,用python来处理。
前面我们学习了《Oracle的静态游标与动态游标》游标的使用方法,这篇我们就来看看怎么用存储过程写出客户想要实现的报表。
在MySQL中,优化数据查询和生成报表是至关重要的任务,WITH ROLLUP是一个用于在查询结果中生成合计行的特殊子句。它可以在GROUP BY子句中使用,以在结果中添加额外的行,显示分组的合计值。
值列表中需要为表的每一个字段指定值,并且值的顺序必须和数据表中字段定义时的顺序相同。
在数据理解与数据准备阶段,对数据做初步的探索性分析,了解数据质量状况,考察数据的大致分布情况,此外还要将各方面的数据合并,整理成可以进行数据挖掘的宽表形式(即行代表记录、列代表变量的二维表),并进一步根据业务上的考虑,生成一些有业务含义的衍生变量。
layui的数据表格是使用频率非常高的组件,在入门篇,我们已经大致了了解了数据表格的方法级渲染,接下来我们深入研究和学习layui-table组件的使用方法。
机器学习的模型训练越来越自动化,但特征工程还是一个漫长的手动过程,依赖于专业的领域知识,直觉和数据处理。而特征选取恰恰是机器学习重要的先期步骤,虽然不如模型训练那样能产生直接可用的结果。本文作者将使用Python的featuretools库进行自动化特征工程的示例。
首先是在Python官网下载你计算机对应的Python软件,然后安装。安装过程基本都是傻瓜式,不做过多叙述,一路回车即可。
报表,从来都是商业领域的主角,而随着商业智能(BI),大数据时代的到来,报表更加成为了业务系统的核心组成。因此传统的格式已经无法满足新的需求,最终用户期望在一张报表中看到更多的汇总、分类信息,而往往这些汇总和分类信息是不固定的,比如下面这张报表
SQL是一种强大的数据库管理语言,但是在使用SQL语言时,需要遵循一些使用规范,以确保数据的安全性和正确性,同时也可以提高SQL语句的执行效率和可维护性。
前言 数据的世界正在发生急剧变化,任何人都应该访问自己需要的数据,并具备获取任何数据的洞察力,而tableau正是帮我们洞察数据的好帮手。 Tableau作为BI tool leader ( 2016 Gartner BI chart), 它不仅是一款可视化软件,还具备不可忽略的强大的Data connection, collaboration, security management, multi-platform功能性: Data connection:Tableau Desktop可直接连接S
在 Hudi 0.10 中,我们引入了对高级数据布局优化技术的支持,例如 Z-order和希尔伯特空间填充曲线[1](作为新的聚类算法),即使在经常使用过滤器查询大表的复杂场景中,也可以在多个列而非单个列上进行数据跳过。
索引对于接触过数据库的人,都不会很陌生,但是说实话,也不一定很熟悉。先来介绍下索引的优点。 提高性能 现在有一个数据库表[Words],有[WordID],[WordPage],[[WordName],[WordPronunciation] ,[WordMeaning],[WordSentence]五个列,假设有上万条记录。 现在,使用查询语句找到“boyce”的详细信息,使用语句 1: SELECT * FROM [Words] 2: WHERE [WordName] = 'boyce
大多数数据库系统存储一组数据记录,这些记录由表中的列和行组成。字段是列和行的交集:某种类型的单个值。
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。
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第5天,前面我们介绍了如何用Tableau对数据建模?,今天介绍如何用Tableau可视化数据。你将学会:
当一个数据表的数据量达到千万级别以后,每次查询都需要消耗大量的时间,所以当表数据量达到一定量级后我们需要对数据表水平切割。水平分区分表就是把逻辑上的一个表,在物理上按照你指定的规则分放到不同的文件里,把一个大的数据文件拆分为多个小文件,还可以把这些小文件放在不同的磁盘下。这样把一个大的文件拆分成多个小文件,便于我们对数据的管理。
数据表可以按「键」合并,用 merge 函数;可以按「轴」来连接,用 concat 函数。
表是SQL Server中最基本的数据库对象,用于存储数据的一种逻辑结构,由行和列组成, 它又称为二维表。 例如,在学生成绩管理系统中,表1–是一个学生表(student)。
同时我们也必须面向未来,如何在抽象能力以及沉淀了产品的基础上,把所承载和沉淀的业务能力快速输出,贡献给整个行业,或为整个社会商业生态提供基座支撑。面向未来,将平台产品进行 SaaS 化升级,真正将能力进行有价值开放输出是我们提前要布局的核心方向。
常见的二维数据透视表(交叉表)通过横向和纵向展示数据,进行一些简单的汇总运算,而传统的数据透视表功能单一,汇总方式简单,已经无法满足现代大数据量各种条件分析,因此多维透视表应运而生。
在之前分享的案例中,大多是针对一张数据表进行查询,譬如查询 A 字段、B 字段、C 字段等,或者是有关他们的一些简单的聚合计算。但是,现实情况中,一张表往往并不能覆盖所有的需求字段,这个时候,就要进行多表联合查询。
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。
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,
关键码 1) 超键:在关系中能唯一标识元组的属性或属性集称为关键模式的超键。 2) 候选键:不含有多余属性的超键称为候选键。也就是在候选键中在删除属性就不是键了。 3) 主键:用户选作元组标识的候选键称为主键。一般不加说明,键就是指主键。 4) 外键:如果模式R中属性K是其他模式的主键,那么K在模式R中称为外键。
x2检验(chi-square test)或称卡方检验,是一种用途较广的假设检验方法。可以分为成组比较(不配对资料)和个别比较(配对,或同一对象两种处理的比较)两类。
分组中也可以加入筛选条件WHERE,不过这里一定要注意的是,执行顺序为:WHERE过滤→分组→聚合函数。牢记!
在上节内容中我们介绍了如何利用数据库主键提升访问性能,本节内容我们继续为大家介绍如何在大规模数据量的场景下提升数据访问效率。
mysql介绍 (1) mysql数据库是瑞典AB开发。 (2) mysql--> sun --> oracle。 (3) mysql数据库的特点。 1. 开源。 2. 免费。 3. 跨平台(windows/linux/unix/苹果)。 4. 处理并发性(13000个)/安全/稳定。 5. 该数据库 轻(对资源要求不高)安装文件 37.7M。而且 对cpu/内存要求都不高 基本语法: 在dos下输入: mysql -
所谓高级处理,从用户的角度来讲,就是那些对数值进行排序,计算销售总额等我们熟悉的处理;从SQL的角度来讲,就是近几年才添加的新功能,这些新功能使得SQL的工作范围不断得到扩展。 窗口函数 窗口函数可以进行排序、生成序列号等一般的聚合函数无法完成的操作。 什么是窗口函数 窗口函数也称为OLAP函数。OLAP是OnLine Analytical Processing的简称,意思是对数据库进行实时分析处理。 窗口函数就是为了实现OLAP而添加的标准SQL功能。 窗口函数的语法 窗口函数: <窗口函数> OVER
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