⚛️总结 单层查询 数据库类型 别名与表字段重名冲突处理方式 SQLITE 在 WHERE 子句中使用表字段而非别名 ORACLE 在 WHERE 子句中使用表字段而非别名 PG 在 WHERE 子句中使用表字段而非别名...一、当单层查询发生别名与表字段重名冲突时，不同数据库在where中的处理行为是怎样的呢？...说明：对于表字段与别名重名冲突， where 有时处理的是表字段而非别名，有时处理的是别名而非表字段。显然这种数据库设计是存在问题的，本文不予考虑。...二、当嵌套查询发生别名与表字段重名冲突时，不同数据库在where中的处理行为是怎样的呢？ 详见后文。...——后续称之为 查询表 client_id user_token 2 211111111 10002 100021 对于 查询表 的表字段 user_token（别名） 与 u_client 表 的表字段
，就是选择出能够实现分析目标的变量，本次数据分析的目标是得出航行距离与延误时间的关系，因此，相应的子集就是以下几个字段： year 航班日期-年 month 航班日期-月 day 航班日期-月 dep_delay...在这个环节，主要历经三个过程： 数据分组（Split）：可以指定目标变量，将数据进行分组。...由于本次分析的目标是找出航行距离与到达延误时间的关系，所以我们得根据到达目的地对数据进行分组，从而计算出不同目的地的平行航行距离以及平均延误时间； 应用函数(Apply)：对不同组的数据，应用相应函数获取所需统计指标...比如本次不同目的地的平行航行距离以及平均延误时间； 组合结果(Combine)：将计算后的统计指标值与第一步当中对应的分组进行组合。...3.2 应用函数及组合结果 我们使用dplyr包中的summarize()函数，进行数据统计指标的获取及组合。计算出不同目的地的平行航行距离以及平均延误时间。
在我们的estate模块中，我们需要以逻辑方式组织字段： 在列表（树）视图中，我们希望显示的不仅仅是名称。 在表单视图中，应该对字段进行分组。 在搜索视图中，我们必须能够搜索的不仅仅是名称。...搜索视图与列表及表单视图略有不同，因为它们不显示内容。尽管它们适用于特定模型，但它们用于过滤其他视图的内容（通常是聚合视图，比如列表). 除了在使用方面的不同，他们的定义方式是一样的。...筛选器必须具有以下属性之一： domain：将给定domain添加到当前搜索 dontext：添加一些context到当前搜索，使用group_by按给定字段名称对结果分组。...如果指定字段满足作用于值的运算符的条件，则记录满足条件。...>', 1000)] 默认情况下，条件与隐式AND组合在一起，这意味着记录匹配一个domain，需要满足domain中的每个条件。
，包含150种鸢尾花的信息，每50种取自三个鸢尾花种之一(setosa,versicolour或virginica)。...数据框是一种二维的表格结构，其中包含了多个变量(字段)和观测值(行)。在进行数据分析时，有时我们只对数据框中的特定字段感兴趣，而不需要使用所有的字段。...这时，我们可以使用vars参数来指定需要分析的字段索引范围，从而提取出感兴趣的字段进行后续操作。vars参数是dply包中select函数的一个参数，它允许我们通过指定字段的索引范围来选择需要的字段。...')#保留test1和test2 中的所有观测半连接semi_joinsemi_join(x = test1, y = test2, by = 'x')#返回能够与y表匹配的x表所有记录反连接anti_joinanti_join...(x = test2, y = test1, by = 'x')#返回无法与y表匹配的x表的所记录简单合并bind_rows()函数需要两个表格列数相同，而bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数示例数据
函数与sql中的lead函数相同，lead(column,n)获取当前数据行按照某种排序规则的下第n行数据的某个字段：例如，计算每位客户购买时间之间的时间间隔，故先在当前购买时间后面添加下次购买时间：...2 lag函数 R语言中的lag函数与sql中的lag函数相同，lag(column,n)获取当前数据行按照某种排序规则的上n行数据的某个字段，lag函数与lead函数可以等价替换。...3 frist函数 R语言中的frist函数与sql中的first_value函数相同，first函数按照某种方式排序下取最早的某一个字段的值，例如取每位客户第一次购买时间： data1...4 last函数 R语言中的last函数与sql中的last_value函数相同，last函数按照某种方式排序下取最近(晚)的某一个字段的值，例如取每位客户最近一次购买时间： data1 %...5 nth函数 R语言中的nth函数与sql中的nth_value函数相同，nth函数介于first函数和last函数，first函数是取某个字段的最早记录，last函数取某个字段的最晚记录，而nth
1 row_number函数 R语言中的row_number函数与sql中的row_number函数相同，对group_by后面字段进行分组，按照order_by后面字段排序，生成一个连续不重复的编码...输出结果与sql输出结果有一点不同：R语言中输出结果的顺序与原始数据的顺序一致，而sql中是按照购买时间的先后顺序输出的，若想输出结果与sql中一致，则： ?...之前说过，使用管道函数连接的语句执行顺序和书写顺序一致，上面语句可以理解为：1、使用group_by对指定的user_no字段分组；2、使用order_by函数对组内数据按照购买时间升序排列编码，增加一个新字段...2 min_rank函数 R语言中的min_rank函数与sql中的rank函数相同，row_number函数对order_by后面字段相同的记录编码是不同的，min_rank就是解决这个问题，对相同的记录编码相同...总结 简单介绍R语言中4个排名窗口函数，函数名几乎与sql中的4个排名窗口函数一样（除了min_rank与rank）,但R语言的排名窗口函数的输出结果与sql中的输出结果有点不同：R语言的数据结果不改变原来的数据顺序
R语言与Python的Pandas中具有非常丰富的数据聚合功能，今天就跟大家盘点一下这些函数的用法。...transform与mutate两个函数都是新建变量，但是前者仅能基于所提供的数据框内变量进行新建，而后者则可以直接在新建变量基础上进行操作。...library(dplyr) 使用group_by函数结合summarize可以方便的完成分组聚合功能。...tapply(X, INDEX, FUN = NULL, …, simplify = TRUE) tapply是一个快捷的分组聚合函数，其参数简单易懂，通过提供一个度量，一个分类别字段，一个聚合函数即可完成简答的数据聚合功能...ddply(.data, .variables, .fun =) #一般只需提供数据框，带聚合分类字段，以及最终的聚合函数与聚合变量公式。它的用法与内置的tpply用法如出一辙。
SummingMergeTree：当合并数据时，会把具有相同主键的记录合并为一条记录。根据聚合字段设置，该字段的值为聚合后的汇总值，非聚合字段使用第一条记录的值，聚合字段类型必须为数值类型。...AggregatingMergeTree：在同一数据分区下，可以将具有相同主键的数据进行聚合。 CollapsingMergeTree：在同一数据分区下，对具有相同主键的数据进行折叠合并。...显式的设置PRIMARY KEY，是为了将主键和排序键设置成不同的值，是进一步优化的体现。...，如果ORDER BY与PRIMARY KEY不同，PRIMARY KEY必须是ORDER BY的前缀(为了保证分区内数据和主键的有序性)。...如果将字段设为索引，则不会继续聚合，对于非设为索引的字段，如果是 int 类型会进行聚合，非 int 类型，会随机选取一个字段进行覆盖。
SQL语言–函数 概念： 将一组逻辑语句封装在方法体内，对外暴露方法名 优点： 隐藏了实现细节，提高了代码的重用性 调用语法： SELECT 函数名(实参列表) 【FROM 表】; 特点： 函数名与函数功能...，第三个参数是字符长度，不是结束截取的位置 SELECT SUBSTR('Hello World',1,5) AS result; # INSTR(str,substr) ,返回子字符串在原字符串中的索引...后面） FROM 表 【WHERE 筛选条件】 GROUP BY 分组列表 【ORDER BY 子句】 注意： 查询列表比较特殊，要求是分组函数和group_by后出现的字段 分组查询中的筛选可以分为两类...BY 分组列表 【ORDER BY 子句】 注意：查询列表比较特殊，要求是分组函数和group_by后出现的字段 分组查询中的筛选可以分为两类 1....表名 【JOIN TYPE join 表2 ON 连接条件 WHERE 筛选条件 GROUP BY 分组字段 HAVING 分组后的筛选 ORDER BY 排序的字段】 LIMIT offset,zize
例如，当配置group_by: ['alertname', 'cluster']时，具有相同alertname和cluster标签值的告警会被归为一组。...例如，在告警分组时，通过比较不同告警的Labels中指定的标签，将具有相同标签值的告警归为一组。假设在一个分布式系统中，有多个服务实例，每个服务实例的告警都带有service、instance等标签。...它将多个相关的Alert组合在一起，方便进行统一处理和通知。一个Group通常包含一组具有相同或相似特征的告警，这些特征由配置的group_by标签决定。...，将具有相同指纹（即相同group_by标签组合）的告警添加到同一个Group中。...最后，将这些阶段组合成一个MultiStage结构，并添加到rs中，形成完整的pipeline。
arrange(iris,Sepal.Length) # 将数据按照Sepal.Length升序排序 5）变量变换/重构 mulate()函数可以数据拓展，也可以在保留原变量的基础上增加变量，进行数据处理...7）数据分组 group_by函数对数据进行分组后，结合summarize函数，可以对分组数据进行汇总统计。...Q：按品种分组，分别计算花萼宽度的均方差 summarise(group_by(iris,Species),sd=sd(Petal.Width)) 8）连接操作符 dplyr包里还新引进了一个操作符,%...iris %>%group_by(Species) %>% summarise(sd=sd(Petal.Width)) #iris数据集，按Species分组，汇总Petal.Width的sd值， 9）...(x,y,by = NULL) #内连接，合并数据仅保留匹配的记录 by设置两个数据集用于匹配的字段名，默认使用全部同名字段进行匹配，如果两个数据集需要匹配的字段名不同，可以直接用等号指定匹配的字段名
1、安装 pip3 install sqlalchemy 2、架构与流程 ?...： #第一个阶段（流程1-2）：将SQLAlchemy的对象换成可执行的sql语句 #第二个阶段（流程3）：将sql语句交给数据库执行 如果我们不依赖于SQLAlchemy的转换而自己写好sql语句，那是不是意味着可以直接从第二个阶段开始执行了...获取多行 cur.fetchall() #获取所有行 3、DB API SQLAlchemy本身无法操作数据库，其必须以来pymsql等第三方插件，Dialect用于和数据API进行交流，根据配置文件的不同调用不同的数据库...# session.query(Dep.id).filter(Dep.dname=='销售') #传的是表达式 )).all() #示例:查询所有的员工姓名与部门名 #原生SQL: # select...relationship的字段,注意: #1:Dep是类名 #2:depart字段不会再数据库表中生成字段 #3:depart用于Emp表查询Dep表(正向查询),而xxoo用于
，既能实现普通聚合，也能实现加强版的累积聚合，R语言中也有与之一一对应的聚合函数： ?...R语言中的累计计算函数，当order_by的字段记录相同时候，累计值不再相同，而sql中当记录相同的时候，累计值是相同的【窗口函数】第三弹：聚合函数和分布函数，觉得这一点是很好的优化。...2 min、cummin函数 R语言中的min、cummin函数与sql中的min函数相同，计算组内最小值和累计最小值： 每位客户的历史上最小消费金额： data1 %>% group_by(user_no...4 mean、cummean函数 R语言中的mean函数和cummean函数与sql中的avg函数相同，计算组内平均值和组内累计平均值，与sql区别的是：R语言中相同记录的累计值不同，而sql中相同记录累计值相同...5 n函数 R语言中的n函数与sql中的count函数相同，计算每组内记录总数： 历史上每位客户的消费次数 data1 %>% group_by(user_no) %>% mutate(cnt
比如同样的 Alerts，我： •通过 SMS 发送，期望是纯文本格式；•通过 email 发送，期望是 HTML 格式；•通过钉钉、企微发送，期望是 Markdown 格式；•而且在这些渠道中，•标题是不同的排列组合...•告警内容也是不同的段落格式和用词（比如通过钉钉、企微会加入更多的 emoji） AlertManager 模板是和 Prometheus 模板一样，使用的同样是 Go template。...AlertManager 进阶 除了模板化 txt 字段，通知的定义（比如：发给谁）也可以被模板化。通常每个 team 都有自己的路由树，以及相对应的收件人（receivers）。...解决方案 解决方案就是： •Label•AlertManager 通知模板 首先，直接在 Label 里提供相关的接收人信息，然后通过 AlertManager 的模板，将 receiver -> to...'{{ .GroupLabels.email_to }}' headers: subject: 'Alert: {{ .GroupLabels.alertname }}' 注意，group_by
业务上具有唯一特性的字段必须建成唯一索引 【强制】 业务上具有唯一特性的字段，即使是多个字段的组合，也必须建立唯一索引。...正例：对于涉及三个表的查询，确保所有关联字段都有索引，并优化查询语句。...如果查询仅涉及 status 字段，可以优化到 const 级别。 9. 组合索引的顺序 【推荐】 建立组合索引时，将区分度最高的字段放在索引的最左边。 正例：对于查询 WHERE a = ?...，将 a 列放在索引的最前面，以便于快速定位数据。 10. 防止隐式转换导致索引失效 【推荐】 防止因字段类型不同造成的隐式转换，导致索引失效。...示例： -- 如果字段类型不同，会导致隐式转换 SELECT * FROM orders WHERE order_id = '1001'; -- order_id 是整数型 确保查询中的字段类型与索引类型一致
2、数据清洗： 存留分析使用到的字段只有购买日期、用户ID等信息，分析月度存留，需要将日期规范化成年月形式，同时按照客户id分组，计算出用户首次购买的日期，代码如下： 2.1 创建购买月份字段 df$OrderPeriod...= format(df$OrderDate,'%Y-%m') #购买日期 2.2 创建用户首次购买字段 CohortGroup = df %>% group_by(UserId) %>%...CohortGroup$CohortGroup %>% format('%Y-%m') df % left_join(CohortGroup,by = 'UserId') #将首购日期与原始订单表合并对齐...CohortGroup,CohortPeriod,TotalUsers) %>% spread(CohortGroup,TotalUsers) #长表转换为宽表#将具体用户数换算为占基准月份比率...存留分析是互联网数据分析和运用中经常会用到分析工具，本节的R代码是源于篇首Python代码的思路，大家可以对比两者的优劣，作为今后分析使用的参考资料。
因为：主键是实体的高度抽象，主键与外键的配对，表示实体之间的连接。 ·3. 基本表的性质 基本表与中间表、临时表不同，因为它具有如下四个特性： (1) 原子性。基本表中的字段是不可再分解的。...在数据库设计中，为了更好地应用三个范式，就必须通俗地理解三个范式(通俗地理解是够用的理解，并不是最科学最准确的理解)： 第一范式：1NF是对属性的原子性约束，要求属性具有原子性，不可再分解； 第二范式：...视图技术在数据库设计中很有用 与基本表、代码表、中间表不同，视图是一种虚表，它依赖数据源的实表而存在。...主键的选择还要注意组合主键的字段次序，对于组合主键来说，不同的字段次序的主键的性能差别可能会很大，一般应该选择重复率低、单独或者组合查询可能性大的字段放在前面。...C、把经常一起出现的字段组合在一起，组成组合索引，组合索引的字段顺序与主键一样，也需要把最常用的字段放在前面，把重复率低的字段放在前面。 D、一个表不要加太多索引，因为索引影响插入和更新的速度。
由于：主键是实体的高度抽象，主键与 外键的配对，表示实体之间的连接。 3. 基本表的性质 基本表与中间表、暂时表不同，由于它具有例如以下四个特性： (1) 原子性。...在数据库设计中，为了更好地应用三个范式，就 必须通俗地理解三个范式(通俗地理解是够用的理解，并非最科学最准确的理解)： 第一范式：1NF是对属性的原子性约束，要求属性具有原子性，不可再分解； 第二范式...当PK是字段名的组合时，建议字段的个 数不要太多，多了不但索引占用空间大，并且速度也慢。 8....视图技术在数据库设计中非常实用 与基本表、代码表、中间表不同，视图是一种虚表，它依赖数据源的实表而存在。...由于主键的作用，一是建主键索引，二是做为子表的 外键，所以组合主键的字段个数少了，不仅节省了执行时间，并且节省了索引存储空间； (3) 一个表中的字段个数越少越好。
因为：主键是实体的高度抽象，主键与外键的配对，表示实体之间的连接。 3. 基本表的性质 基本表与中间表、临时表不同，因为它具有如下四个特性： 原子性。基本表中的字段是不可再分解的。 原始性。...在数据库设计中，为了更好地应用三个范式，就必须通俗地理解三个范式(通俗地理解是够用的理解，并不是最科学最准确的理解)： 第一范式：1NF是对属性的原子性约束，要求属性具有原子性，不可再分解； 第二范式：...当PK是字段名的组合时，建议字段的个数不要太多，多了不但索引占用空间大，而且速度也慢。 8....视图技术在数据库设计中很有用 与基本表、代码表、中间表不同，视图是一种虚表，它依赖数据源的实表而存在。...因为主键的作用，一是建主键索引，二是做为子表的外键，所以组合主键的字段个数少了，不仅节省了运行时间，而且节省了索引存储空间； 3、一个表中的字段个数越少越好。
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