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。
在大数据时代，任何公司的成功都取决于数据驱动的决策和业务流程。在这种情况下，数据集成对于任何业务的成功秘诀都是至关重要的，并且掌握诸如Informatica Powercenter 9.X之类的端到端敏捷数据集成平台必将使您走上职业发展的快速通道。使用Informatica PowerCenter Designer进行ETL和数据挖掘的职业是前所未有的最佳时机。
当有多张表时，如何将一个excel表格的数据匹配到另一个表中？这时候就需要使用vlookup函数。它可以按条件查找出数据。
在本文的第一部分中，我们确定了工业时代将复杂性组织成漂亮、整洁的线性盒子，尽管这是一种高效的机器制造方式，但这种方法已不再足以满足现代组织的需求。信息时代的全球网络。
在上一篇文章中，我们讨论了 Hudi 查询类型及其与 Spark 的集成。在这篇文章中，我们将深入研究另一个方面——写入流程，以 Spark 作为示例引擎。在写入数据时可以调整多种配置和设置。因此这篇文章的目的并不是作为完整的使用指南。相反主要目标是呈现内部数据流并分解所涉及的步骤。这将使读者更深入地了解运行和微调 Hudi 应用程序。各种实际使用示例请查阅Hudi的官方文档页面。
有多种方法可以估算应用开发项目。一种方法是使用所谓的故事点。虽然这种类型的估算可能不是最简单的，但使用Story Points进行估算可为应用开发者和客户带来好处。
本文讲述如何查找数据库里重复的行。这是初学者十分普遍遇到的问题。方法也很简单。这个问题还可以有其他演变，例如，如何查找“两字段重复的行”（#mysql IRC 频道问到的问题）
第一步是定义什么样的行才是重复行。多数情况下很简单：它们某一列具有相同的值。本文采用这一定义，或许你对“重复”的定义比这复杂，你需要对sql做些修改。本文要用到的数据样本：
来源:码农有道 ID:b497155298 本文讲述如何查找数据库里重复的行。这是初学者十分普遍遇到的问题。方法也很简单。这个问题还可以有其他演变，例如，如何查找“两字段重复的行”（#mysql IRC 频道问到的问题） 如何查找重复行 第一步是定义什么样的行才是重复行。多数情况下很简单：它们某一列具有相同的值。本文采用这一定义，或许你对“重复”的定义比这复杂，你需要对sql做些修改。本文要用到的数据样本： create table test(id int not null primary key, da
如何将数据组织成某些可理解的形式，使得他可以比较容易地发现数据的趋势，并与其他人交流，这就是描述性统计的任务：简化结构并整理组织数据。整理一组数据的最常用过程是将数据放入一个频数分布。
今天我们将要通过6个应用案例的设计编程，来领略python带给我们的惊喜，并以此巩固我们第一阶段的学习成果。
在其核心，Hudi维护了在不同时刻对表执行的所有操作的时间轴，这有助于提供表的瞬时视图，与此同时也有效地支持按到达顺序的数据检索。Hudi的瞬时特性包括以下部分：
之前一个朋友面试测试开发岗位，面试官问了这个问题，朋友觉得自己没有很好回答这个问题，面试结束之后找到我，我只能帮他总结成这样了，希望能够帮助到那位朋友。
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
事务是数据库操作的最小工作单元，指作为单个逻辑工作单元的一系列操作，这些操作作为一个整体一起向系统提交，要么都执行，要么都不执行，事务是一组不可再分割的操作集合。 事务就是并发控制的单位，是用户定义的一个操作序列。
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
写在文章前：本系列文章用于博主自己归纳复习一些基础知识，同时也分享给可能需要的人，因为水平有限，肯定存在诸多不足以及技术性错误，请大佬们及时指正。
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
引言：本文为《Python for Excel》中第5章Chapter 5：Data Analysis with pandas的部分内容，主要讲解了pandas如何将数据组合，即concat、join和merge函数的使用。
要从查询结果集中返回特定的值，必须一次一行遍历结果集。 要遍历结果集，请使用%Next()实例方法。 (对于单一值，结果对象中没有行，因此%Next()返回0，而不是错误。) 然后，可以使用%Print()方法显示整个当前行的结果，或者检索当前行的指定列的值。
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。
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。
Series 是pandas两大数据结构中（DataFrame，Series）的一种，我们先从Series的定义说起，Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。
欢迎来到屏幕系列课程。在本系列中，你将学习在树莓派中如何使用汇编代码控制屏幕，从显示随机数据开始，接着学习显示一个固定的图像和显示文本，然后格式化数字为文本。假设你已经完成了 OK 系列课程的学习，所以在本系列中出现的有些知识将不再重复。
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。
在MySQL中，外键约束用于确保两个表之间的数据一致性。外键约束是一种限制，它将一个表中的列与另一个表中的列相关联。具体来说，它要求在一个表中的某个列中的值必须在另一个表的某个列中存在。外键约束可以确保数据的完整性和一致性，防止数据被删除或修改时发生错误。
一列 (或一组列)，其值能够唯一区分表中的每个行。唯一标识表中每行的这个列(或这组列)称为主键。主键用来表示一个特定的行。没有主键，更新或删除表中特定行很困难，因为没有安全方法保证只涉及相关的行而不误伤其他行！
在处理大型数据集时，很可能需要查找并获取唯一值，特别是唯一字符串。例如，在一个有100000条记录的数据集中，其中可能包含数百个唯一字符串，如果将这些唯一记录提取出来，那么数据清理会变得更容易。
在Excel中，我们可以通过单击功能区“数据”选项卡上的“删除重复项”按钮“轻松”删除表中的重复项。确实很容易！然而，当数据集太大，或者电子表格中有公式时，这项操作有时会变得很慢。因此，我们将探讨如何使用Python从数据表中删除重复项，它超级简单、快速、灵活。
大家好，关于Python数据分析的工具我们已经讲了很多了，相信一直关注的读者对于Pandas、NumPy、Matplotlib的各种操作一定不陌生，今天我们就用一份简单的数据来学习如何使用Python进行数据分析，本文主要涉及下面三个部分：
数据库就是数据存放的地方，是需要长期存放在计算机内的有组织并且可共享的数据集合。数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和存储，具有较小冗余度，较高的数据独立性和易扩展性，可以为不同的用户共享使用。
1、Serializable （串行化）：最严格的级别，事务串行执行，资源消耗最大；
事务是一组被视为单个逻辑单元的操作，这些操作要么全部执行成功，要么全部回滚。在数据库中，事务是确保数据完整性和一致性的重要机制。以下是关于事务的一些基本概念和用法。
对自然图片的分布进行建模一直以来都是无监督学习中的里程碑式的难题。这要求图片模型易表达、易处理、可拓展。我们提出一个深度神经网络，它根据顺序沿着两个空间维度来预测图片中的像素。我们的模型离散了原始像素值的可能性，同时编码保证了整个图片的完整性。 建模特性包含二维循环层，以及对深度递归网络连接的有效利用。我们实现了比之前所有的模型都要好的在自然图片上对数可能性的分数。我们的主要结果也对Imagenet进行分类提供了支撑依据。从模型分析出的样本相当清楚、多样且有普遍适用性。 引言 在无监督学习中，通用型图形建模
update语句是如何执行 , 如何将执行后的新数据持久化在磁盘中 可以假设两种情境：
最近发现好多软件号写起了Excel文章，哈哈哈，这是咋啦？作为一个数据号，咱也分享一些Excel技巧吧。
原文：http://www.java520.cn/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93/148.html
USE 数据库名； 选择要操作的Mysql数据库，使用该命令后所有Mysql命令都只针对该数据库
这是大三第一学期《数据库基础》的实验报告，总共15个实验，前12个百度文库都有，后面三个网上找不到都是我自己花了很多时间琢磨出来的，希望对大家，以及将来的我有所帮助！
MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，属于Oracle旗下产品。MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一，在WEB应用方面，MySQL是最好的RDBMS(Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件之一。
新的LAMBDA函数有助于创作可重复使用的LAMBDA函数，同时其本身也是独立的函数。
多用户对数据库的并发访问带来几个问题，如脏读（dirty read）、幻读（phantom read）、更新丢失（lost update）和不可重复读（nonrepeatable read）。
Druid是实时分析型数据库(OLAP)，利用面向列的存储布局、分布式非共享体系结构和先进的索引结构，可以在秒量级的延迟内查询百亿行表。
一个 数据库管理系统 （DBMS）是一个软件应用程序与用户，应用程序和数据库本身交互，以捕获和分析数据。
在数据库表丢失或损坏的情况下，备份你的数据库是很重要的。如果发生系统崩溃，你肯定想能够将你的表尽可能丢失最少的数据恢复到崩溃发生时的状态。有时，正是MySQL管理员造成破坏。管理员已经知道表已破坏，用诸如vi或Emacs等编辑器试图直接编辑它们，这对表绝对不是件好事！
一：insert语句 into 关键字是可选的 values关键字前面的（）是可选的，这里是要接收数据的列 values后面，有两种方式提供值 1：显式的给出值 2：从select语句中导出值
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