本节讨论在维度的层次上进行分组和钻取查询。多路径层次在下一节“多路径和参差不齐的层次”中讨论。...为了识别数据仓库里一个维度的层次，首先要理解维度中列的含义，然后识别两个或多个列是否具有相同的主题。例如，日、月、季度和年具有相同的主题因为它们都是关于日期的。...除了日期维度，产品和客户维度也有层次。 下表显示了三个维度的层次。注意客户维度具有两个路径的层次。...但与分组查询不同的是，分组查询只显示分组后最低级别（本例中是月级别）上的度量（订单金额的汇总），而钻取查询显示分组后维度每一个级别的度量。...下面使用两种方法进行钻取查询，结果显示了每个日期维度级别（年、季度和月级别）的订单汇总金额。
日期维度是一个单路径层次，因为除了年-季度-月-日这条路径外，它没有任何其它层次。为了识别数据仓库里一个维度的层次，首先要理解维度中列的含义，然后识别两个或多个列是否具有相同的主题。...，包括在固定深度的层次上进行分组和钻取查询，多路径层次和参差不齐层次的处理等，从最基本的情况开始讨论。...与分组查询类似，钻取查询也把度量按照一个维度的一个或多个级别进行分组。但与分组查询不同的是，分组查询只显示分组后最低级别、即本例中月级别上的度量，而钻取查询显示分组后维度每一个级别的度量。...下面使用两种方法进行钻取查询，结果显示了每个日期维度级别，即年、季度和月各级别的订单汇总金额。...Grouping set就是对列出的每一个字段组进行group by操作，如果字段组为空，则不进行分组处理。
尽管不能连接到单一的日期维度表，但可以建立并管理单独的物理日期维度表，然后使用视图或别名建立两个不同日期维度的描述。注意在每个视图或别名列中需要唯一的标识。...为了识别数据仓库里一个维度的层次，首先要理解维度中列的含义，然后识别两个或多个列是否具有相同的主题。例如，年、季度、月和日具有相同的主题，因为它们都是关于日期的。...可以在固定深度层次上进行分组和钻取查询。 分组查询是把度量按照一个维度的一个或多个级别进行分组聚合。图8-9所示的Kettle转换是一个分组查询的例子。...，钻取查询也把度量按照一个维度的一个或多个级别进行分组。...但与分组查询不同的是，分组查询只返回分组后最低级别、即本例中月级别上的度量，而钻取查询返回分组后维度每一个级别的度量。
日期维度是一个单路径层次，因为除了年-季度-月-日这条路径外，它没有任何其它层次。本篇将讨论在维度的层次上进行分组和钻取查询。...多路径层次在下一篇“多路径和参差不齐的层次”中讨论。 为了识别数据仓库里一个维度的层次，首先要理解维度中列的含义。然后就可以识别两个或多个列具有相同的主题。...例如，日-月-季度-年这个链条是一个日期维度的层次。除了日期维度，产品和客户维度也有层次。 表（五）- 6-1显示了三个维度的层次。注意客户维度具有两个路径的层次。...图（五）- 6-8 与分组查询类似，钻取查询也把度量按照一个维度的一个或多个级别进行分组。...但与分组查询不同的是，分组查询只显示分组后最低级别（月级别）上的度量（订单金额的汇总），而钻取查询显示分组后维度每一个级别的度量。
1 满足不同需求的不同模式 关于数据建模的一个最重要的经验：没有一个模型可以套用所有的业务需求。然而，我们在面对不同的业务需求时，可以遵循一些最基本的模式对数据进行建模。...一般情况下，按建模的规律，我们可以分为三种不同的类型：如下： ? 当报表要求简单且不复杂时，对一组数据建模的最简单方法有时是将其转换为一个单一的平面表：你可以添加一列值，或者通过其他列进行过滤。...维度包含用于对业务事实进行分组和筛选的属性。事实记录在所有维度上共享相同的粒度级别。例如，如果国内销售订单和国际销售订单的客户、产品和订单日期等维度的详细程度相同，则这些记录可以存储在同一事实表中。...接下来，将使用以下步骤分解流程： 将详细的原子数据加载到维度结构中 围绕业务流程构建维度模型 确保每个事实表都有一个关联的日期维度表 确保单个事实表中的所有事实具有相同的粒度或详细程度 解析事实表中的多对多关系...在平面表中，三个日期列有完全不同的用途，但都存储相同类型的值：日期。但是，日期可以用来对数据进行分组和聚合，比如月份、季度、年份或会计期间。它们可用于执行时间序列计算，如上一年的月至今或同期。
) from result where subjectNo=1; #统计各科目的总分 分组 group by, 如果要和其他字段一起显示需要进行分组，表示对不同的数据进行分组后的一个统计操作 按科目进行分组统计...select subjectNo,sum(studentResult) from result group by subjectNo; #统计各科目不同考试场次的总分，这里就要按两个字段进行分组 select...500分的记录 条件 having: 为什么最后的总分小于500分的记录条件不能写在where中. where 只能对没有分组的数据进行筛选(原数据)，having能对分组后的数据进行筛选 select...执行顺序是where->group by ->having 1.2 地理位置函数 lng经度 lat 纬度 point(lng,lat)--> 描述成为一个点 st_distance--> 对两个点进行计算...计算两个日期之间的天数 adddate(日期，天数) 为指定的日期添加天数 select datediff(now(),'1989-09-07') select adddate(now(),10)
整体来看，回测区间内所有规模因子都是非常显著的，但IC相关性很高，说明规模因子同质性非常高，使用时应有所取舍。 ? ? 接下来对每个因子的具体含义进行说明，并展示各因子测试结果。...TC因子测试时，每次取最新财报中的值，测试结果如下 ? ? ? TC效果较好，但从图1相关性可以看到，MC,LNMC,FC,LNFC,TC同质性较高。...NLSIZE测试效果较好，并且与其他因子的相关性不高。 09 测试框架说明 因子测试框架基于数据库搭建。...具体实现过程就不贴了，毕竟不同数据结构代码也不能直接套，分享一下框架结构，不是很完善，如果有写过类似框架的可以指点一下。...def norm(self,data,if_neutral_industry,if_neutral_mktcap): """ 中性化函数，对因子进行中性化
虽然具有明显的金融背景，但是它和其他学科所遇到的数据集是相通的：在我们的数据集中，每个股票代码symbol和日期date的组合都决定了唯一的一个观测，相当于数据集的key，这种由“横截面”与“时间序列”...这是因为data.table的第一个语句用来对列进行选择，由于我们这里需要对所有列进行统计，所以不需要进行任何操作。 keyby用来进行分组，是整个代码的核心。先来看keyby = ....(date, updown)这个结构，他的意思是，把整个数据集按照date和updown两个变量进行分组，并依次排序。...其中，updown是我们新建的字符变量，用来表示分组，它只取两个值：UP, DOWN。这其中的难点是建立updown这个变量。我们使用了ifelse这个函数。...由于在keyby语句中我们已经按照日期与涨跌进行了分组，所以这一步我们只需要统计每个组有多少个股票就可以了。我们在这里使用了uniqueN这个函数。
SPL具有足够的计算能力 esProc SPL是JVM下开源的结构化数据/多层数据处理语言，内置专业的多层数据对象，提供了丰富的计算函数、字符串函数、日期函数，具有不亚于SQL的计算能力...SPL支持多种数据源，可直接从这些数据源取数并计算。 ...虽然数据源不同，但在SPL中的数据类型都是序表，因此可以用一致的方法计算多层数据。一致的计算代码使SPL具有高度的可移植性。..."trainerId":"1.00010997" }, "ownerColours":"Black,Maroon,green,pink." } ] }, ... ] 现在要对不同的层级进行分组汇总...从JsonPath/XPath到SPL，多层数据的计算能力由弱到强。SPL内置专业的数据对象、丰富的计算函数、字符串函数、日期函数，具有足够的计算能力。
因此，在查询时，我们需要从表中筛选出2022-08-13的数据，即： where 日期 = '2022-08-13' 那么从哪个表中取数进行筛选呢？...“登出日志”和“登录日志”纵向联结的SQL的书写方法： #列出具体字段并对字段名不一致的字段进行重命名，保证联结多表时字段对应正确 select 日期,角色id,登录时间 as 时间,角色等级 from...登录日志 where 日期 = '2022-08-13' union all #列出具体字段并对字段名不一致的字段进行重命名，保证联结多表时字段对应正确 select 日期,角色id,登出时间 as...对每个玩家按时间排序即是分组排序，使用排序窗口函数即可实现。即：以角色id进行分组（partition by 角色id），以时间进行排序（order by 时间），获取每个玩家下的每个时间的排名。...计算各等级停留的角色数分为两步： 第一步，对各停留的角色等级进行分组； 第二步，分组后，计算各等级的角色数。
由于oracle的数据库不是普通的概念,oracle是有用户和表空间对数据进行管理和存放的.但是表不是有表空间去查询的,而是由用户去查的.因为不同用户可以在同一个表空间建立同一个名字的表,表里区分就是用户了...由于oracle 的数据库不是普通的概念，oracle 是有用户和表空间对 数据进行管理和存放的。但是表不是有表空间去查询的，而是由用户 去查的。...它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解 具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统, 可以使用相同的结构 化查询语言作为数据输入与管理的接口。...中的日期： Oracle 中的日期型数据实际含有两个值: 日期和时间。...分组函数作用于一组数据，并对一组数据返回一个值。
在保证信息完整性的同时尽量缩减数据规模，提高后续人群创建的效率 生产对齐 不同标签数据表产出时间不同，人群圈选如果明确了日期范围，那么需要对齐所有标签日期范围 宽表的生成依赖上游各标签数据表的就绪，宽表某日期下的数据对应到每一个标签下时其日期一致...，仅保留一份最新的标签数据可以吗？...有了标签历史数据便可以实现跨时间的人群分析，比如分析北京市男性用户在过去半个月的平均在线时长变化，基于画像宽表可以快速计算出分析结果。 兼容单日期分区。仅保留最新标签数据是多日期数据下的一种特殊情况。...但是有些业务对人群圈选速度有比较高的要求，比如热点运营团队，当热点事件出现之后，需要能够以最快的速度找到目标用户并推送Push消息，此时直接从Hive表中圈选用户便不再满足业务需求。...为了解决这个问题也可以将标签拆分到两个小宽表中，与日期无关的标签单独放一张宽表且仅保留最新日期的数据；与日期有关的标签放到另外一张宽表中，且按日期保存一段时间的数据。
， 然后取第一个编号的数据，自然就是“用户的最新的一条订单”，实现逻辑上清晰了很多，代码也简洁，可读了很多。...当然也可以不分组，对整体进行排序。...完全一样的数据（假设有这样的数据），那么在row_number()编号的时候，这两条数据却被编了两个不同的号 理论上讲，这两条的数据的排名是并列最新的。...举个简单的例子，当然这里也不足以说明问题，比如还是第一个需求，查询每个用户的最新一条订单 第一步是对用户的订单按照时间排序编号，做成一个CTE，第二步对上面的CTE查询，取行号等于1的数据。 ...这里不做细节演示，仅演示一种递归的用法，用递归的方式生成连续日期。 当然递归不会无限下去，不同的数据库有不同的递归限制，MySQL 8.0中默认限制的最大递归次数是1000。
编辑：王老湿 知识清单 数据分组 创建分组（GROUP BY） 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...过滤分组（HAVING） 在SQL入门中我们学过WHERE，它是对行数据进行筛选过滤的，那么，如果我想对创建的分组数据进行筛选过滤呢？...使用示例： SELECT col_1,COUNT(*) AS num_col FROM table_1 GROUP BY col_1 HAVING COUNT(*) >= 2; 这里我们就筛选出了具有两个以上类别的分组...，并按由大至小的顺序排序，取前10组数据。...BY 分组数据 仅在按组计算时使用 HAVING 过滤分组 否 ORDER BY 对输出进行排序 否 LIMIT 限制输出的行数 否 附：数据分析师的SQL思维导图 ?
大家在项目开发过程中，数据库几乎是每一个后端开发者必备的技能，并且经常会遇到对于数据表重复数据的处理，一般需要去除重复保留最新的记录。今天这里给大家分享两种种方案，希望对大家日常开发能够提供一些帮助！...ORDER BY OrderDate DESC：在每个分组内按OrderDate降序排序，确保最新记录排在首位。ROW_NUMBER()：为每组内的记录分配一个行号，最新的记录行号为1。...删除重复记录：在CTE中删除RowNum大于1的记录，即除了每个分组最新的一条记录外，其余视为重复并删除。直接查询：针对CTE筛选RowNum等于1的记录方案二....使用临时表的方式第二种方法是使用临时表来筛选并保留最新记录。具体步骤如下：创建临时表：首先，创建一个临时表，结构与原表相同，用于存储去重后的数据。...使用MERGE语句：通过MERGE语句将原表数据与临时表数据进行比较，保留每个唯一标识下的最新记录。
prod_price 值时才对产品按prod_name进行排序。...（天、周等） AddTime() 增加一个时间（时、分等） CurDate() 返回当前日期 CurTime() 返回当前时间 Date() 返回日期时间的日期部分 DateDiff() 计算两个日期之差...GROUP BY子句指示MySQL分组数据，然后对每个组而不是 整个结果集进行聚集。 在具体使用GROUP BY子句前，需要知道一些重要的规定。 GROUP BY子句可以包含任意数目的列。...这使得能对分组进行嵌套， 为数据分组提供更细致的控制。 如果在GROUP BY子句中嵌套了分组，数据将在后规定的分组上 进行汇总。...HAVING和WHERE的差别：这里有另一种理解方法，WHERE在数据 分组前进行过滤，HAVING在数据分组后进行过滤。这是一个重 要的区别，WHERE排除的行不包括在分组中。
这里的登录日志只有两个字段：@timestamp和rold_id。前者是用户登录的时间，后者是用户的ID，考虑到时间的格式，我们需要做简单处理去掉后面的时间保留日期。...第二步，数据预处理 数据预处理方面我们需要做的工作有三部分 时间只取日期，去掉时间部分 我们使用info方法可以发现，时间字段的格式是object，并非时间格式 ?...但是我们需要统计的时间单位是以日为周期，故而这里可以先做简单的去掉时间部分的处理方式 采用字符串的split方法，按照‘ ’(空格)进行切片，取第一部分即可 #因为日期数据为时间格式，可以简单使用字符串按照空格切片后取第一部分...pd.to_datetime(df["@timestamp"]) #将日期列转化为 时间格式 第三步，分组排序 分组排序是指将每个用户登录日期进行组内排序 采用groupby方法结合rank方法进行处理...().reset_index() #根据用户id和上一步计算的差值 进行分组计数 ?
容器--反转内容 十一、多容器--成对提取数据 十二、多容器--转多行 十三、抽象分组--断点排序 十四、业务逻辑的分类与抽象--时效 十五、时间序列--进度及剩余 十六、时间序列--构造日期 十七、时间序列...--构造累积日期 十八、时间序列--构造连续日期 十九、时间序列--取多个字段最新的值 二十、时间序列--补全数据 二十一、时间序列--取最新完成状态的前一个状态 二十二、非等值连接--范围匹配 二十三...,按a列排序,得到b列各值出现的次序 from t13 )tmp1 )tmp2--注意，如果不同的b列值，可能出现同样的组首值，但组首值需要和a列值 一并参与分组，故并不影响排序。...问题描述：将表中数据的b字段扩充至范围[2018-01-01, 2018-01-07]，并累积对c求和。...date_id a b c 2014 AB 12 bc 2015 23 2016 d 2017 BC 问题一：如何一并取出最新日期
,可以使用DESC设置降序排列 select * from user order by classid,age DESC 以上语句就是先对classid进行升序排序,然后在结果中对age进行降序排序...下面举几个例子 如果想在一个字段中既显示公司名，又显示公司的地址，但这两个信息一般包含在不同的表列中。...这使我们能够对行进行计数，计算和与平均数，获得最大和最小值而不用检索所有数据 目前为止的所有计算都是在表的所有数据或匹配特定的WHERE子句的数据上进行的。...或者返回只提供单项产品的供应商所提供的产品,或返回提供10个以上产品的供应商怎么办? 此时就需要使用分组了,分组允许把数据分为多个逻辑组，以便能对每个组进行聚集计算。...例如，可能想要列出至少有两个订单的所有顾客。为得出这种数据，必须基于完整的分组而不是个别的行进行过滤 事实上，目前为止所学过的所有类型的WHERE子句都可以用HAVING来替代。
2 B 女 讲师 计算机导论 3 D 男 教授 汇编 ''' 多层索引 这里简单介绍一下多层索引，多层级索引，将指标进行分层，索引具有层级结构，可以使得高维度的数据进行降维。...时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列的形式给出。根据观察时间的不同，时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式，下面是如何创建时间序列。...#pd.to_datetime('2020年5月20日',format='%Y年%m月%d日') 分组聚合 这一部分我们学习对DataFrame的数据按照相应的格式进行分组，使用函数groupby()...print(group_by_name.get_group('BOSS')) # 按照某一列进行分组, 将name这一列作为分组的键，对year进行分组 group_by_name=df['Year'...name Year Salary Bonus 1 Lilei 2018 20000 20000 2 Lilei 2018 25000 20000 ''' # 将某列数据按数据值分成不同范围段进行分组
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