就我个人而言,我发现真正有用的是思考如何在SQL中操作数据,然后在Pandas中复制它。所以如果你想更加精通Pandas,我强烈建议你也采用这种方法。
相信大家对SQL都非常熟悉了,可能有些小伙伴会有疑问,算法工程师不是跑模型的吗?还需要学SQL?其实,很有必要!原因大概有以下几点吧:
在众多SQL中,统计型SQL绝对是让人头疼的一类,之所以如此,是因为这种SQL中必然有大量的判读对比。而条件判断函数就是应对这类需求的利器。本文重点总结CASE WHEN、IF、IFNULL三种函数。
严格来说,SQL并不是一门编程语言,只是一个取数工具,与它的原意(结构化查询语言)比较贴切。和很多初学者一样,我学习SQL最大的门槛并非这门语言本身的难易,而是缺乏一个科学有效的学习路径。 我尝试过看书(《Head First SQL》,《SQL必知必会》等系统性的书籍),也在一个月内准备并通过了数据库二级、三级的计算机等级考试,更看过形形色色的SQL题目,然而成效甚微。但是在我进入一家互联网公司实习后,每天都需要写大量的SQL且有大牛细心指导,我在短短几天内就能独立对接SQL需求。
SQL里CASE 语句允许数分同学在查询中执行条件逻辑。了解如何使用其功能可以显著增强工作效率和数据处理的能力。在本文中,我们将深入探讨 SQL CASE 语句,涵盖其语法、各种用例,并提供实用的代码示例来巩固大家的理解。
CASE 表达式分为简单表达式与搜索表达式,其中搜索表达式可以覆盖简单表达式的全部能力,我也建议只写搜索表达式,而不要写简单表达式。
认真把SQL语言提升下,选择了日本的一本书籍。看过几本其他日本的IT人员写的书籍,发现他们好像有一个共同的特点,也是自己很喜欢而且一直坚持在使用的一点:多用图,将文字和图形结合起来,比如:
如果你想熟练写各种统计报表的 SQL,那么行转列是你绕不开的一个点,你必须得掌握它。
可以看到数据已经插入进来,没有填充数据的列已NULL填充,关于这一点,我们可以在创建表的时候通过DEFAULT来指定默认值,就是在这个时候使用的
大量的数据科学职位需要精通 SQL,它也是数据分析师、数据科学家、数据建模岗最常考核的面试技能。在本篇内容中 ShowMeAI 将梳理汇总所有面试 SQL 问题,按照不同的主题构建练习专项块,要求职的同学们可以按照对应板块内容进行专项击破与复习。
term是用于精确匹配的,类似于sql语句中的“=”,因为“name”字段用的是standard默认分词器,其会将“张三”分成“张”和“三”,并不会匹配姓名为“张三”的人,而name.keyword可以让其不会进行分词。
SQL: Structured Query Language,结构化查询语言,是一种在关系型数据库中用于管理数据的标准语言。SQL是一种声明式编程语言,即只需表明需要什么而无需关注实现细节(C#中的LINQ也是如此)。
作为一名数据分析师,平常用的最多的工具是SQL(包括MySQL和Hive SQL等)。对于存储在数据库中的数据,自然用SQL提取会比较方便,但有时我们会处理一些文本数据(txt,csv),这个时候就不太好用SQL了。Python也是分析师常用的工具之一,尤其pandas更是一个数据分析的利器。虽然二者的语法,原理可能有很大差别,但在实现的功能上,他们有很多相通的地方,这里特进行一个总结,方便大家对比学习~
在最新排名中,SQL 的排名从 9 升至 8,SQL(Structured Query Language,结构化查询语言)是用于管理关系数据库的标准编程语言。它用于查询、更新、管理关系数据库中的数据,以及管理数据库结构。掌握一些常用的SQL技巧对于提高数据库操作效率至关重要。本文将详细介绍SQL语言的一些常用技巧,并通过代码实操来加深理解。
小结果集,源表较少,查询条件直接针对源表 对于典型的OLTP应用,多为返回小结果集的查询。如果过滤条件直接针对源表,我们必须保证这些过滤条件高效,对于重要的字段,考虑加上索引。如果涉及连接多表的情况,需要优化连接顺序,尽快过滤不符合条件的记录。如果统计数据足够精确地反映了表的内容,优化器有可能对连接顺序做出适当选择 在使用索引字段的时候要注意,函数或者隐式转换会导致索引失效。在确定重要字段有索引的情况下,还必须如果是非唯一性索引或者基于唯一性索引的范围扫描,还需要考虑聚集索引与分区,物理数据的顺序是否与
由于工作需要,最近做了很多 BI 取数的工作,需要用到一些比较高级的 SQL 技巧,总结了一下工作中用到的一些比较骚的进阶技巧,特此记录一下,以方便自己查阅,主要目录如下:
之前学到的筛选操作都是基于整个表去进行的,那如果想要依据某列中的不同类别(比如说不同品牌/不同性别等等)进行分类统计时,就要用到数据分组,在SQL中数据分组是使用GROUP BY子句建立的。
在sharding-jdbc源码之结果合并中已经分析了OrderByStreamResultSetMerger、LimitDecoratorResultSetMerger、IteratorStreamResultSetMerger,查看源码目录下ResultSetMerger的实现类,只剩下GroupByMemoryResultSetMerger和GroupByStreamResultSetMerger两个实现类的分析,接下来根据源码对两者的实现进行剖析;
这篇博文的主题是ES的查询,因此我整理了尽可能齐全的ES查询场景,形成下面的图:
我们以往遇到的编程语言基本都是基于二值逻辑的,即逻辑真值只有true和false两个。而 SQL 语言则采用一种特殊的逻辑体系——三值逻辑,逻辑真值除了true和false,还有第三个值unknow,即 “不确定”。三值逻辑经常会给数据分析带来一些意想不到的难题,即使是资深的工程师,有时候也很难避免。
很多大数据计算都是用 SQL 实现的,跑得慢时就要去优化 SQL,但常常碰到让人干瞪眼的情况。 比如,存储过程中有三条大概形如这样的语句执行得很慢:
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
在MySQL数据库中,我们经常需要检查某个列是否为空或Null。空值表示该列没有被赋值,而Null表示该列的值是未知的或不存在的。在本文中,我们将讨论如何在MySQL中检查列是否为空或Null,并探讨不同的方法和案例。
关系数据库系统和混合/云数据管理解决方案的用户都可以使用SQL灵活地访问业务数据,并以创新的方式进行转换或显示。
关于 SQL 中的 HAVING,相信大家都不陌生,它往往与 GROUP BY 配合使用,为聚合操作指定条件
哈喽,小伙伴们好。我是狗哥,这篇博文的主题是ES的查询,因此我整理了尽可能齐全的ES查询场景,形成下面的图:
SQL 是一种结构化查询语言,用于管理关系型数据库,我们 90% 接触的都是查询语法,但其实它包含完整的增删改查和事物处理功能。
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
SQL任务是ODPS中使用最频繁的一类作业,大部分用户开始使用ODPS时要做的第一件事情就是学习怎么写ODPS的SQL。ODPS SQL是一种非常灵活的语言,兼容大部分的SQL92规范,也对大规模计算场景做了一些特别的定制。有些用户写出的SQL让人看了之后茅塞顿开的感觉,也有一些神级用户经常写一些1000多行的SQL,让人看的只想撞墙。本文会介绍一下SQL是如何分析解析,并拆解成分布式飞天任务的一些实现原理。
一天,楼主和隔壁小男孩一起坐电梯,中途进来一位高挑的美女,她牵着一条雪白的贵宾犬
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,
一,概述 为了实现Spark SQL,基于Scala中的函数编程结构设计了一个新的可扩展优化器Catalyst。Catalyst可扩展的设计有两个目的。 首先,希望能够轻松地向Spark SQL添加新的优化技术和功能,特别是为了解决大数据(例如,半结构化数据和高级分析)所遇到的各种问题。第二,我们希望使外部开发人员能够扩展优化器 - 例如,通过添加可将过滤或聚合推送到外部存储系统的数据源特定规则,或支持新的数据类型。Catalyst支持基于规则(rule-based)和基于成本(cost-based)的优化
很多大数据计算都是用 SQL 实现的,跑得慢时就要去优化 SQL,但常常碰到让人干瞪眼的情况。
蓝桥签约作者、大数据&Python领域优质创作者。维护多个大数据技术群,帮助大学生就业和初级程序员解决工作难题。
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。可能有些小伙伴会产生疑问:SQL的优化真的这么重要吗?答案是肯定的,SQL优化不是重要,而是相当重要,太重要了…
我们通常说的MySQL函数值得是MySQL数据库提供的内置函数,包括数学函数,字符串函数,日期和时间函数,聚合函数,条件判断函数等,这些内置函数可以帮助用户更方便的处理表中的数据,简化用户操作。常用的 MySQL 内置函数如下:
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。
在Hive中,有时我们需要对表中某个字段的长度进行判断,以便进行数据清洗、筛选或其他操作。本文将介绍如何在Hive中判断某个字段的长度,并给出示例代码。
其实早在去年我们就已经开始接触并研究clickhouse了,因为当时进行多表关联测试性能并不是特别优秀,所以并没有在线上大范围使用,当时研究的是分布式部署 (感觉分布式会比单机好一些)最后发现性能并不怎么样 而且分布式的sql也有很多限制,不支持单条删除和更新操作、不支持in和join(当时的版本,18.12.14之前),直到前几天看了携程一篇关于clickhouse的文章,将clickhouse的性能描述的神乎其神,再次勾起了我研究的欲望,附携程公众号文章 干货 | 每天十亿级数据更新,秒出查询结果,ClickHouse在携程酒店的应用
说句不怕笑话的话,MongoDB使用也有6 7 8 年了,但对于聚合一般我是抗拒的,可能是MOGNODB 3.X落下的顽疾,一听到用MongoDB 做聚合操作,一般都不想听 不想听。但时代不一样,MongoDB已经走到了 8.0UP,聚合早就和之前不一样了。
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
常见的面试题中包含的知识点,也是平时练手的经典题,把知识点串起来的同时也很好的联系了业务实际。直接将代码背诵记忆同样可在相似场景中发挥作用。
Flink Table\SQL API 允许用户使用函数进行数据处理、字段标准化等处理。
CASE具有两种格式,简单CASE函数和CASE搜索函数。这两种方式,大部分情况下可以实现相同的功能。
这几天在做一个招标系统中审批模块,其中关于报价信息这块,用到了pivot和unpivot来实现数据的行列互转,下面简单介绍一下,实际案例,便于回忆和记录相关的条件下使用的情况。pivot 与 unpivot 函数是SQL2005新提供的2个函数,PIVOT 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式,并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合。UNPIVOT 与 PIVOT 执行相反的操作,将表值表达式的列转换为列值。 下面我通过PIVOT 来阐述整个函数的使用:
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