索引是加速数据库查询的关键。在设计表结构时，应该根据查询的需求添加合适的索引。常用的索引包括主键、唯一索引、普通索引、联合索引、前缀索引（vachar、text这种长的数据并且只需要前几个区分度就很高）等。
如果一次性需要插入大批量数据，使用insert语句插入性能较低，此时可以使用MySQL数据库提供的load指令进行插入。操作如下：
小勤：前面关于用Power Query做工资表的操作，步骤挺多的，而且还没有增加空行：
T-SQL是ANSI和ISO SQL标准的MS SQL扩展，其正式名称为Transact-SQL，但一般程序员都称其为T-SQL。
在实际中我们可能只是需要汇总数据而不是将它们检索出来，SQL提供了专门的函数来使用。聚合函数aggregate function具有特定的使用场景
个人简介：Java领域新星创作者；阿里云技术博主、星级博主、专家博主；正在Java学习的路上摸爬滚打，记录学习的过程~ 个人主页：.29.的博客 学习社区：进去逛一逛~
1、from 子句组装来自不同数据源的数据； 2、where 子句基于指定的条件对记录行进行筛选； 3、group by 子句将数据划分为多个分组； 4、使用聚集函数进行计算； 5、使用 having 子句筛选分组； 6、计算所有的表达式； 7、select 的字段； 8、使用 order by 对结果集进行排序。
如果一次性需要插入大批量数据(比如: 几百万的记录)，使用insert语句插入性能较低，此时可以使用MySQL数据库提供的load指令进行插入。操作如下：
工作中经常需要汇总数据而不是将它们全部检索出来（实际数据本身：返回实际数据是对时间和处理资源的浪费），这种类型的检索有以下特点：
Adobe After Effects是一款功能强大的图像处理软件，它不仅可以实现视频合成、特效制作、动画制作等多种功能，还可以进行Excel数据分组汇总等数据处理工作。本文将围绕Excel数据分组汇总的基本操作、高级技巧、数据透视表功能以及数据筛选功能等方面进行详细介绍。
将之前学习的数据库知识在整理下，主要是看的**《SQL必知必会》**。这本书不愧是经典，入门数据库真的完全足够啦！
其中，column_name 是要计算总和的列名，table_name 是要查询的表名。
lag() over() 与 lead() over() 函数是跟偏移量相关的两个分析函数，通过这两个函数可以在一次查询中取出同一字段的前 N 行的数据 (lag) 和后 N 行的数据 (lead) 作为独立的列, 从而更方便地进行进行数据过滤。这种操作可以代替表的自联接，并且 LAG 和 LEAD 有更高的效率。
Pandas是Python中常用的数据处理和分析库，它提供了高效、灵活且易于使用的数据结构和数据分析工具。
SQL常见面试题总结 （原创不易，你们对阿超的赞就是阿超持续更新的动力！） （以免丢失，建议收藏，阿超持续更新中......） （------------------------------------------------------------------------） 常用SQL语句 SQL常用的聚合函数 Group By和Order By where和having子句的区别 count(*)和count(1)有什么区别 count(1) 含义 用count对字段为null的数据可以查出来吗
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。
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。
分布式数据库有两大流派，NEW SQL VS POSTGRESQL -XC ，NEW SQL 的分布式主流的理论来源自 GOOGLE 的分布式数据库spanner，以及相关理论的白皮书，而令一派的分布式数据库来自于POSTGRESQL -XC， 今天我们看看到底POSTGRESQL-XC 这个流派的方式是什么，有什么特点，当下那些分布式数据库采用了POSTGRESQL -XC。
现在，谷歌的电子表格（Spreadsheet）应用获得了许多新功能，目的是让数据透视表（一种强大的数据分析工具）变得更容易访问。 用户将能够从表格的“Explore”选项卡中获得建议，该选项卡的目的
我们经常需要汇总数据而不用把它们实际检索出来，为此MySQL提供了专门的函数。使用这些函数，MySQL查询可用于检索数据，以便分析和报表生成。
要知道，数据库中函数实在太多了,每个去都学习的话，成本的确有点高。但其实，常用的函数就那些。
在看此篇前，建议先阅读MySQL索引，对索引有个基本了解：MySQL数据库进阶-索引-CSDN博客
作者：刘金玉 数据库中对数据进行查询必须使用Select关键词。本期教程跟老刘一起对数据库查询的几种情况进行学习。 第一种:单表查询 语法结构: select 字段名称 from 表名称 或者如果我们要查询表的所以字段，就直接使用select * from 表名 这个语法即可，这里的星号*表示所有字段名称。 案例：查询用户表user的所有信息 Select * from user 第二种:带有条件筛选的单表查询 where 这个语法只是在select查询语句的最好加上一条where语句进行数据的进一步过滤。 语法结构：where 字段1 表达式符号 相应条件值 举例：查询姓名为刘金玉的用户信息 Select * from user where trueName='刘金玉' 这里要注意的是“刘金玉”为一个字符串，因此要加上单引号，在数据库查询语句中，我们之前强调过，如果字段类型为字符串类型(例如char、varchar、nchar、nvarchar、text等)就要在查询和录入的时候加上相应的单引号‘’ 第三种:多表查询 join 我们很多时候往往要多个表的数据举行查询，因为根据关系型数据库设计的特点，我们需要的各个字段的数据往往分布于各个不同的数据表内。虽然在数据库中我们也可以采用where语句进行关键表的字段，但是这样做有很多弊端：一是条件语句不清晰，二是查询效率降低。因此，我们引出了join这个关键词。 Join有三种类型： left join 左连接 （默认的join就是left join） right join 右连接 inner join 内连接 语法结构： Select * from 表1 left/right/inner join 表2 on 表1.字段=表2.字段 举例：关联用户表和新闻表，关联字段为userid Select * from user left join news on user.userid= news. userid 根据这样说表关联，就可以显示文章的作者信息啦！当然，我们也可以采用给表取别名的方式关联。 Select * from user a left join news b on a.userid= b. userid 在使用join关键词进行关联的时候，一定要注意的是主表是哪个，这个跟现实结果记录数有关系。最好结合老刘的《零基础数据库教程》视频学习，注意观察一下不同的使用，得到的不同表关联结果。以下简单说明一下： A left join B 就是A为主表 A right join B 就是B为主表 A inner join B 就是取两张表的公共部分 副表在这里只是根据关键词对主表进行匹配，可能会被多次匹配，这要看数据表设计时候的表关系。 第四种:过滤相同列数据 distinct 如果我们得到的查询结果中有相同的数据行，我们可以通过distinct关键词进行过滤。 语法结构：select distinct 字段 from 表 没错，只需要在查询select关键词后加上distinct关键词即可。 举例：查询用户表一共有哪些用户昵称。 Select distinct nickname from user 第五种:数据排序order by 我们很多时候都是要将查询后的数据进行排序的，按照我们查询的指定字段为主关键词和次要关键词进行排序，这个时候，我们需要使用order by这个重要关键词。这个关键词往往用在查询语句的最后。 Order by 往往结合asc和desc这两个关键词，其中asc表示升序，desc表示降序。 语法结构： Select 字段 from 表 『where语句』 order by 字段1 asc/desc, 字段2 asc/desc... 使用案例：查询用户表所有信息，并按照用户编号进行升序排序。 Select * from user order by userid asc 其实在这个语句中，我们也可以省略asc关键词，因为order by 默认是以升序作为排序规则的。所以这个语句，我们也可以写成： Select * from user order by userid 第六种:数据记录显示limit 我们很多使用数据库的人员中，很多人都是做软件来发的，因此limit这个关键词就非常实用了，因为我们可以结合这个关键词，为我们的软件查询出来的数据记录结果做一个分页功能。limit这个关键词往往用在查询语句的最后。 语法结构： Select 字段 from 表 [where语句] [order by语句] [limit语句] 举例：获取用户表的前十条记录 Select * from user limit 10 获取用户表的第11～20条记录 Select * from user limit 10，20 第七种:聚合函数 sum count等
SQL 语言不同于其他编程语言的最明显特征是处理代码的顺序。在大多数据库语言中,代码按编码顺序被处理。但在 SQL 语句中,第一个被处理的子句是 FROM,而不是第一出现的 SELECT。SQL 查询处理的步骤序号:
COUNT() 返回某列的行数 COUNT(*)对表中行的数目进行计数，不管表列中包含的是空值（NULL）还是非空值
1、SQL除了能用Group By分组数据之外,SQL还允许过滤分组,规定包括那些分组,排除那些分组。例如,你可能想要列出至少有两个订单的所有顾客。为此,必须基于完整的分组而不是个别的行进行过滤。 基于上面的例子,我们第一时间想到的是通过使用WHERE来过滤数据,拿到我们想要的结果，但是在这个列子中WHERE不能完成任务,因为WHERE过滤指定的是行,而不是分组。事实上,WHERE没有分组的概念。 因此,SQL提供了专门用来过滤分组的类似与WHERE子句的子句,HAVING子句,事实上,几乎所有类
结构化查询语言 (SQL) 是用于与关系数据库通信的标准编程语言。由于业务中的数据使用量以惊人的速度增长，因此对了解 SQL、关系数据库和数据管理的人员的需求也在上升。
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。
内置函数 概念 在开发称之为 ‘方法’ 将一组逻辑语句在方法体中 对外暴露的方法名 作用 1隐藏代码实现细节 2提高代码的重性 调用方法 select 函数名 对表操作的话需要加上表 select 函数名(参数) from 表 关注点 函数名 函数功能 分类 单行函数 例如 concat() length() 等 分组函数 例如 sum() count() 其他函数 now() 单行函数 可以对表中的每一个数据行进行处理， length() 可以查看字符占用多少字节 select length('abc'
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
到目前为止我们所使用的语句操作几乎都是对每一行都进行操作，那么能不能但对某一行，或者某几行进行操作呢？这个时候就需要使用到条件语句关键字WHERE，介绍一下关系运算符：
select * from user order by classid,age DESC
之前的查询都是横向查询，它们都是根据条件一行一行的进行判断，而使用聚合函数查询是纵向查询，它是对一列的值进行计算，然后返回一个结果值。另外聚合函数会忽略空值NULL。
两种方式推荐第一种。避免了in语句。进行explain诊断会发现第一种效率高很多。
那么首先我们的提出为什么我们需要一个扩展统计信息的方式来进行相关的工作，需求在哪里。一般情况下的查询是不需要这样的扩展，而有一些大表，特殊的查询的确有一个更有效的数据收集对于数据查询是更有利的。
---单表的查询学习 --查询表的所有数据 select * from 表名;*代表所有 select * from emp; --查询表中指定字段的值 select 字段名1，字段名2，...from表名 select empno from emp; select empno,ename from emp; --给查询结果中的字段使用别名 --在字段名后使用关键字 字段名 as "别名" --作用：方便查看查询结果 --注意：as关键字可以省略不写，别名中没有特殊字符双引号也可以省略不写。 select empno 员工编号,ename"员工 姓名",job as 工作，mgr as "领导编号" from emp; --连接符：select 字段名||'字符'||字段名||..... from 表名 --||为sql语句的字符链接符，使用在select和from之间 --字符链接格式为 字段名||'字符'||字段名 --注意：一个拼接好的连接在结果集中是作为一个新的字段显示，可以使用别名优化字段显示。 select empno||'的姓名是'||ename as"信息"，job||'哈哈'||mgr from emp; --去除重复 select distinct 字段名,字段名,...fromn 表名 ---注意：去除重复的规则是按照行进行去除的，多行数据完全相同取其一 select distinct job ,mgr from emp; --排序 --单字段排序 --select * from 表名 order by 字段名 asc 升序排序 asc可以省略不写 --select * from 表名 order by 字段名 desc 降序序排序 --多字段排序 --select * from emp order by 字段名1,字段名2... --先按照字段1排序，如果字段1的值相同，则按照字段2排序，.... select * from emp order by empno desc--单字段排序 降序 select empno,ename,job from emp order by ename asc--单字段排序 升序 select * from emp order by empno,ename--多字段排序 --字段的逻辑运算 --select关键字和from关键字之间的字段可以直接进行四则运算 --字段与字段之间也可以直接进行运算 --注意：字段值为数值类型 select * from emp select empno,ename,job,sal*2+1000，sal+comm from emp ----------------------------------------------------------------- --使用where子句查询筛选 --select 字段名，字段名，...from表名 where 筛选条件 --单筛选条件 --使用运算符进行筛选 =,>,>=,<,<=,<> 单个条件中 --注意：如果条件中的值为字符，必须使用单引号括起来 --查询所有的员工的工资信息 select empno,ename,sal+comm as 薪资 from emp --查询SMITH的个人信息 select * from emp where ename='SMITH' --查询SMITH的薪资信息,逻辑运算符= select empno,ename,sal,sal+comm from emp where ename='SMITH' --查询工资大于1000的员工信息,逻辑符> select * from emp where sal>'2000' --查询工资不等于3000的员工信息 select * from emp where sal<>3000 order by sal --练习： --查看工资等于1250的员工信息
1.Ubuntu安装MySQL客户端流程： - 登录navicat官网下载 - 将压缩包拷贝ubuntu中进行解压，解压命令：tar zxvf navicat.tar.gz 📷 - 进入解压目录，运行命令./start_navicatt 📷 📷 - 如果试用是灰色的则进行下一步 - 删除 .navicat64/ 隐藏文件，再次运行即可 📷 📷 - 如果试用界面是乱码的则修改配置文件,改成如下形式(vim常用操作请查看我的另一篇随记)： 📷 📷 - 再次执行第三步操作
会对输入做全局排序，因此只有一个 reducer，因为多个 reducer 无法保证全局有序，当只有一个 reducer 时，会导致当输入规模较大时，耗费较长的计算时间。
小勤：大海，在PowerQuery里面能不能对一列数求和、算个数、求最大、最小值之类的啊？
这看上去是个幼稚的问题，但我们还是一步步思考一下。数据以行为粒度存储，最简单的 SQL 语句是 select * from test，拿到的是整个二维表明细，但仅做到这一点远远不够，出于以下两个目的，需要 SQL 提供聚合函数：
从InnoDB存储引擎的逻辑结构看，所有数据都被逻辑地存放在一个空间内，称为表空间(tablespace)，而表空间由段（sengment）、区（extent）、页（page）组成。在一些文档中extend又称块（block）。
需求： 1 查询员工的总数 2 查看员工总薪水、最高薪水、最小薪水、薪水的平均值 3 查询薪水大于4000员工的个数 4 查询部门为’教学部’的所有员工的个数 5 查询部门为’市场部’所有员工的平均薪水
alter table user_msg change user_nickname user_newname varchar(30) comment “用户昵称”;
1.安装mysql客户端流程： - 登录navicat官网下载 - 将压缩包拷贝ubuntu中进行解压，解压命令：tar zxvf navicat.tar.gz - 进入解压目录，运
Spark SQL是spark主要组成模块之一，其主要作用与结构化数据，与hadoop生态中的hive是对标的。而DataFrame是spark SQL的一种编程抽象，提供更加便捷同时类同与SQL查询语句的API，让熟悉hive的数据分析工程师能够非常快速上手。
select 配合 from使用 相当于linux的cat查询一个表的数据不加别的条件
超前进位加法器(carry look ahead adder)是对普通的全加器进行改良而设计成的并行加法器，主要是针对普通全加器串联时互相进位产生的延迟进行了改良。超前进位加法器是通过增加了一个不是十分复杂的逻辑电路来做到这点的。
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。
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