上一篇介绍了4种进行MySQL性能优化排查的小技巧,本篇就通过从增、删、改、查的语法中如何进行优化,帮助大家更好理解MySQL语法,进行性能优化。
Salesforce的成功无法离开其底层平台Salesforce Platform的支持。而Salesforce Platform的核心是元数据驱动的多租户数据模型。
spark从1.6开始引入,到现在2.4版本,pivot算子有了进一步增强,这使得后续无论是交给pandas继续做处理,还是交给R继续分析,都简化了不少。大家无论在使用pandas、numpy或是R的时候,首先会做的就是处理数据,尤其是将列表,转成成合适的形状。
SQL全称Structured Query Language,说人话就是结构化查询语言。毫不夸张地说,它是数据分析必会技能Top1,因为没有哪个初级数据分析师的面试能跨过SQL技能考核这一项的。
分析师面临的普遍问题是,无论从哪里获得数据,大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此,不仅需要时间把数据加载到文件中,还得花更多的时间来清洗它,改变它的结构,以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
所谓透视(Pivoting)就是把数据从行的状态旋转为列的状态的处理。其处理步骤为:
PIVOT 通过将表达式中的一个列的唯一值转换为输出中的多列(即行转列),来轮替表值表达式。PIVOT 在需要对最终输出所需的所有剩余列值执行聚合时运行聚合。与 PIVOT 执行的操作相反,UNPIVOT 将表值表达式的列轮换为行(即列转行)。
中篇的重点在于,在复杂情况下使用表表达式的查询,尤其是公用表表达式(CTE),也就是非常方便的WITH AS XXX的应用,在SQL代码,这种方式至少可以提高一倍的工作效率。此外开窗函数ROW_NUMBER的使用也使得数据库分页变得异常的容易,其他的一些特性使用相对较少,在需要时再查阅即可。 本系列包含上中下三篇,内容比较驳杂,望大家耐心阅读: 那些年我们写过的T-SQL(上篇):上篇介绍查询的基础,包括基本查询的逻辑顺序、联接和子查询 那些年我们写过的T-SQL(中篇):中篇介绍表表达式、集合运算符和开窗
有不少小伙伴向我反映 pandas 专栏缺少练习题,因此这里我使用一套 sql 的题目,作为 pandas 专栏的课后练习题。本文大部分的解题过程尽可能使用 pandas 中最基础的入门操作完成,涉及的知识点基本在专栏中的前15节内容中有详尽讲解。
在使用 Pandas 进行数据分析时,我们需要经常进行查询和统计分析。 但是Pandas 是如何进行查询和统计分析得嘞, let’s go :
Pandas是python的一个数据分析包,最初由AQR Capital Management于2008年4月开发,并于2009年底开源出来,目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护,属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此,pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析(data analysis)。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术
1. 问题 Mysql 8.0.2 中新增加了一个主要功能 - 窗口函数 window function 这个功能具体是解决什么问题?下面先看一个SQL查询的场景,看一下平时我们是怎么做的,然后再看一下如何使用窗口函数来更方便的解决 (1)准备测试表和数据 建一个简单的电影信息表,字段有: ID release_year(发行年份) category_id(所属分类ID) rating(评分) CREATE TABLE films ( id int(11), release_year int(11)
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库,它被广泛用于快速分析数据,以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”(面板数据,一个计量经济学名词)两个单词拼成的。简单地说,你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
binlog:记录数据库所有数据修改的记录,主要用于主从复制,有三种模式,默认为statement模式 row level:会记录每一行数据修改的形式,然后在slave端对相同数据进行修改缺点:日志量大
查询是对存储在 SQL Server 中的数据的一种请求。可以使用下列几种形式发出查询:
left join在我们使用mysql查询的过程中可谓非常常见,比如博客里一篇文章有多少条评论、商城里一个货物有多少评论、一条评论有多少个赞等等。但是由于对join、on、where等关键字的不熟悉,有时候会导致查询结果与预期不符,所以今天我就来总结一下,一起避坑。
在上一篇文章《MySQL常见加锁场景分析》中,我们聊到行锁是加在索引上的,但是复杂的 SQL 往往包含多个条件,涉及多个索引,找出 SQL 执行时使用了哪些索引对分析加锁场景至关重要。
“SELECT COUNT( * ) FROM TABLE” 是个再常见不过的 SQL 需求了。在 MySQL 的使用规范中,我们一般使用事务引擎 InnoDB 作为(一般业务)表的存储引擎,在此前提下,COUNT( * )操作的时间复杂度为 O(N),其中 N 为表的行数。
SELECT COUNT( * ) FROM TABLE 是个再常见不过的 SQL 需求了。
现在,要成为一个合格的数据分析师,你说你不会Python,大概率会被江湖人士耻笑。
在认识binlog日志三种模式前,先了解一下解析binlog日志的命令工MySQLbinlog。mysqlbinlog工具的作用是解析mysql的二进制binlog日志内容,把二进制日志解析成可以在MySQL数据库里执行的SQL语句。binlog日志原始数据是以二进制形式存在的,需要使用mysqlbinlog工具转换成SQL语句形式。
MySQL 5.5 之前的默认存储引擎是 MyISAM,5.5 之后改成了 InnoDB。InnoDB 后来居上最主要的原因就是:
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
保证主服务器(Master)和从服务器(Slave)的数据是一致性的,向Master插入数据后,Slave会自动从Master把修改的数据同步过来(有一定的延迟),通过这种方式来保证数据的一致性,就是Mysql复制
数据透视表是一个很重要的数据统计操作,最有代表性的当属在Excel中实现(甚至说提及Excel,个人认为其最有用的当属三类:好用的数学函数、便捷的图表制作以及强大的数据透视表功能)。所以,今天本文就围绕数据透视表,介绍一下其在SQL、Pandas和Spark中的基本操作与使用,这也是沿承这一系列的文章之一。
忽略指定过滤器后进行计算。 之前这个使用All函数生成忽略学科教师平均分的度量值,如果用AllExpect函数则可以写成
SELECT COUNT( * ) FROM t是个再常见不过的 SQL 需求了。在 MySQL 的使用规范中,我们一般使用事务引擎 InnoDB 作为(一般业务)表的存储引擎,在此前提下,COUNT( * )操作的时间复杂度为 O(N),其中 N 为表的行数。
当慢查在执行的时候,大部分的都是表现在 Sending data 的状态,我们通过 profiling 去确认下慢查的时间分布:
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/740/1.html
墨墨导读:本文记录一次大量删除导致MySQL慢查的分析,大家有没有遇到过这种问题?
上篇推文《从【中国式复杂报表】谈设计逻辑》中我们提到,中国式复杂报表作为高度复杂化的产物,不适合进一步用作数据源。但实际工作中,难免遇到以类似复杂表格作为数据源的情况。比如从国家统计局下载数据的表单,就是一个初级版的复杂报表。我们可以看到,表头分了两个层级,且子层级含有合计数。列方向上也有合计(全国)。本文将来一步一步介绍,如何清洗复杂报表数据源。
那9个字,犹如一声惊雷,在这个热情的群里炸开了锅...
SELECT是SQL关键字,SQL关键字是不区分大小写的,但是表名是区分大小写的。SELECT关键字表示查询操作,而*表示查询所有字段。FROM是SQL关键字,表示从哪张表查询。tablename是表名。分号是在数据库系统中分隔每条 SQL 语句的标准方法,这样就可以在对服务器的相同请求中执行一条以上的 SQL 语句。另外MySQL要求每条SQL语句的结束都需要加上分号。
MySQL 内置的复制功能是构建基于 MySQL 的大规模、高性能应用的基础,复制解决的基本问题是让一台服务器的数据与其他服务器保持同步。
3、所有表必须使用Innodb存储引擎 没有特殊要求(即Innodb无法满足的功能如:列存储,存储空间数据等)的情况下,所有表必须使用Innodb存储引擎(mysql5.5之前默认使用Myisam,5.6以后默认的为Innodb)。 Innodb 支持事务,支持行级锁,更好的恢复性,高并发下性能更好。 4、每个Innodb表必须有个主键 Innodb是一种索引组织表:数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。每个表都可以有多个索引,但是表的存储顺序只能有一种。 Innodb是按照主键索引的顺序来组织表的
总结:最主要的优化策略还是索引优化和SQL优化,之后就是再调整下Mysql的配置参数,想读写分离、分库分表在系统架构设计的时候就需要确定,后续变更的成本太高。
很多伙伴都希望快速理解 Power BI 以及 DAX 的精髓,以便可以快速工作,但往往被很多程序员误导必须要学习编程。还有很多程序员看了大量图书,在自我总结,希望可以提纲挈领地找到自助商业智能分析框架或者密码。在下,也是其中一员,在回答自己和伙伴的各种疑问的过程中,在积累中有所感悟,将这些分享给你,也许可以帮助有缘人打通,快速领略模型驱动的自助商业智能分析之妙。
所有要进行操作的文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/10VtUZw8G-Ly-r4VypntjiA 密码: y5qu 下载成功后,整个文件夹如下图所示。
Polars[2]是Pandas最近的转世(用Rust编写,因此速度更快,它不再使用NumPy的引擎,但语法却非常相似,所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。
对于自建 MySQL , 需要先开启 Binlog 写入功能,配置 binlog-format 为 ROW 模式,开启Mysql binlog日志步骤如下:
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。
binlog模式总共可分为以下三种:row,statement,mixed 1.Row 日志中会记录成每一行数据被修改的形式,然后在slave端再对相同的数据进行修改,只记录要修改的数据,只有value,不会有sql多表关联的情况。 优点:在row模式下,bin-log中可以不记录执行的sql语句的上下文相关的信息,仅仅只需要记录那一条记录被修改了,修改成什么样了,所以row的日志内容会非常清楚的记录下每一行数据修改的细节,非常容易理解。而且不会出现某些特定情况下的存储过程和function,以及trigg
从字面意思理解,首先数据库是一个存放东西的库,里面存的东西是数据。以下解释来自百度百科:
首先产品经理应不应该学习代码?不同的产品经理持有不同的观点。编程能力在产品经理的工作中是一个非必要的基本功,但会使用编程能力会给我们自己的工作带来加分项。因此在有空闲时间时可以学习代码作为自己的一个加分项,或者学习技术架构里面的逻辑。
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