数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范，满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的，同时，不会发生插入（insert）、删除（delete）和更新（update）操作异常。反之则是乱七八糟，不仅给数据库的编程人员制造麻烦，而且面目可憎，可能存储了大量不需要的冗余信息。
DML 使用 INSERT、UPDATE、DELETE 和 MERGE 在 SQL 中添加、更新和删除数据。
导语：Power Query 是可证明的，在这个星球上性价比最高的数据处理工具，如果你的工作中需要处理数据，注意，是处理，不是分析，那么此工具必须掌握。对此，90%的鼠标点击，5%的猜测以及5%的公式能力足以。本文来自《Master Your Data》的第十章，非常重要，必须掌握。
上一篇讲了比较简单的单表查询以及MySQL的组函数，这一篇给大家分享一点比较难得知识了，关于多表查询，子查询，左连接，外连接等等。希望大家能都得到帮助！ 在开始之前因为要多表查询，所以搭建好环境：
作为数据分析师，每天需要花费大量的时间来分析与挖掘数据当中隐藏的信息，发现新的价值，而现在绝大多数公司都是将数据存放在Mysql数据库当中，今天小编来分享25个针对每个数据分析初学者而言都需要掌握的SQL查询语句。
设计范式（范式,数据库设计范式,数据库的设计范式）是符合某一种级别的关系模式的集合。构造数据库必须遵循一定的规则。在关系数据库中，这样的规则就是范式。关系数据库中的关系必须满足一定的要求，即满足不同的范式。眼下关系数据库有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、第四范式（4NF）、第五范式（5NF）和第六范式（6NF）。满足最低要求的范式是第一范式（1NF）。在第一范式的基础上进一步满足很多其它要求的称为第二范式（2NF），其余范式以次类推。一般说来。数据库仅仅需满足第三范式（3NF）即可了。以下我们举例介绍第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。 在创建一个数据库的过程中，范化是将其转化为一些表的过程，这样的方法能够使从数据库得到的结果更加明白。这样可能使数据库产生反复数据，从而导致创建多余的表。范化是在识别数据库中的数据元素、关系，以及定义所需的表和各表中的项目这些初始工作之后的一个细化的过程。 以下是范化的一个样例 Customer Item purchased Purchase price Thomas Shirt 40 Maria Tennis shoes 35 Evelyn Shirt 40 Pajaro Trousers 25 假设上面这个表用于保存物品的价格，而你想要删除当中的一个顾客，这时你就必须同一时候删除一个价格。范化就是要解决问题，你能够将这个表化为两个表。一个用于存储每一个顾客和他所买物品的信息，还有一个用于存储每件产品和其价格的信息，这样对当中一个表做加入或删除操作就不会影响还有一个表。
在上面的题目中，如果没有说“朋友的朋友也是朋友”这句话，那么就好办了，我们直接用一个二维数组来记录每一组朋友的信息，然后进行筛选就行了。但是有了这句话，我们就不能简单的用二维数组来解决了。那么怎么解决呢？
◆ ClickHouse概念 clickhouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)，由俄罗斯最大的搜索公司Yandex开发，于2016年开源，采用c++开发。 ◆ OLAP 和 OLTP 这两个概念 OLAP（On-Line Analytical Processing）：联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing),仓库型数据库，主要是读取数据，做复杂数据分析（多维），侧重技术决策支持，提供直观简单的结果,开源OLAP引擎包含Hive、Sp
简单的Transact-SQL查询只包括选择列表、FROM子句和WHERE子句。它们分别说明所查询列、查询的表或视图、以及搜索条件等。
logstash 启动多个conf 文件进行日志处理时，默认不是每个配置文件独立运行，而是作为一个整体，每个input会匹配所有的filter，然后匹配所有的output，这时就会导致数据被错误的处理以及发送到错误的地方；利用tags字段进行字段匹配避免数据被错误的处理。
YAML是"YAML Ain't a Markup Language"的缩写，它是一种可读性高，用来表达数据序列化语言，你仍然可以理解是是一种标记语言，但是为了强调这种语言以数据未中心，而不是以标记语言为重点; YAML(带有”骆驼”的韵律)是一种基于 Unicode 的基于 Unicode 的数据序列化语言,它围绕敏捷编程语言的常见本机数据类型而设计，它使用 Unicode可打印字符,其中一些字符提供结构信息,其余字符包含数据本身；但是如果你使用过类似XML/JSON这种标记语言(利于人们读写的数据格式)，那么你可能会很快的学会YAML，与XML相同的是我们可以使用YAML编写配置文件;
•此时，B2单元格为被引用单元格，E2单元格为引用单元格，被引用单元格修改，引用单元格同样变化。
可以直观的看到，YAML使用冒号加缩进的方式代表层级（属性）关系，使用短横杠(-)代表数组元素。 经过这个示例的演示，可以很明显的看到YAML针对properties文件的优异之处。
PostgreSQL13.0于2020年9月24日正式release，13版本的PG带来很多优秀特性：比如索引的并行vacuum，增量排序，btree索引deduplication，异构分区表逻辑订阅等。在这里面最闪亮的特性非deduplication莫属。
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。
数组是Javascript最常见的概念之一，它为我们提供了处理数据的许多可能性。您可以在编程开始之初就了解它，在本文中，我想向您展示一些您可能不知道并且可能非常有用的技巧。有助于编码！让我们开始吧。
git stash -p 是一个交互式命令， 使我们可以一个文件一个文件的遍历。 遇到我们需要stash的文件,我们就y,不需要stash需要commit的文件,我们就n,如果接下来没有需要stash的文件,则直接q退出就行.
管道文本处理 1. tr 命令 删除 转换 删除一段文本信息中的某些文字。或者将其进行转换。 tr [option]...SET1 [SET2] 选项 说明 -d 删除和 set1 匹配的字符，注意不是全词匹配也不是按字符顺序匹配 -s 去除 set1 指定的在输入文本中连续并重复的字符 # 删除 "hello shiyanlou" 中所有的'o','l','h' $ echo 'hello shiyanlou' | tr -d 'olh' # 将"hello" 中的ll,去重为一个l $ echo 'h
本篇文章将带你了解报表自动化的流程，并教你用Python实现工作中的一个报表自动化实战，篇幅较长，建议先收藏，文章具体的目录为：
版本控制就是控制版本，版本控制系统帮助控制(管理)某个事物(通常指源代码)的不同版本 现在流行的版本控制：
准备工作 生成公钥： ssh-keygen 复制以下SSH公钥到对应地方： cat ~/.ssh/id_rsa.pub 测试连接是否成功： ssh -T git@github.com ---- 日常指令 Command Annotation git 简洁地查看所有指令 git help _command 显示command的help git _command –help 显示command的help touch _file 新建文件 git add _file 将工作文件修改提交到本地暂存区 git
最近着手的一个项目需要在Spark环境下使用DBSCAN算法，遗憾的是Spark MLlib中并没有提供该算法。调研了一些相关的文章，有些方案是将样本点按照空间位置进行分区，并在每个空间分区中分别跑DBSCAN，但是这种方案容易遇到数据倾斜的问题，并且在分区的边界的结果很有可能是错误的。
Python具有极其活跃的社区和覆盖全领域的第三方库工具库，近年来一直位居编程语言热度头部位置，而数据科学领域最受欢迎的python工具库之一是 Pandas。随着这么多年来的社区高速发展和海量的开源贡献者，使得 pandas 几乎可以胜任任何数据处理工作。
曾经我也天真的觉得如今很多软件都可以充当文本编辑器，像vim上手这么麻烦的可以替代
为了合并 dev 分支到 master 分支，同时确保代码不丢失且提交记录规整，你可以使用交互式的 git rebase 命令。这允许你重新排列、修改、合并或分割提交。以下是操作步骤：
如果你是Linux用户，并且工作涉及处理和操作文本文件和字符串，那么你应该已经熟悉了uniq命令，因为它是最常用的命令。
ETL (Extract-Transform-Load 的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)，对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种ETL工具的使用，必不可少。
随着前端项目数量、前端开发人员、前端业务的日渐增多，则非常有必要整理一份简单的 git 规范，来进行项目开发的规范化约束。本文包括开发常用 git 指令、git 分支管理规范、git 提交规范等。
在前面的源码分析中对 TiFlash 的计算层和存储层都进行了深入的分析，其中 TiFlash DeltaTree 存储引擎设计及实现分析 (Part 1) TiFlash DeltaTree 存储引擎设计及实现分析 (Part 2) 对 TiFlash 存储层的读写流程进行了完整的梳理，如果读者没有阅读过这两篇文章，建议阅读后再继续本文的阅读。
Excel数据处理，我们前文有了解到数据条的应用，行列转置，报错提醒，批量处理数据格式，多表输入相同表头，以及隐藏功能。那excel还有哪些数据处理方式供我们学习呢？我们继续往下看。
要理解范式，首先必须对知道什么是关系数据库，如果你不知道，我可以简单的不能再简单的说一下：关系数据库就是用二维表来保存数据。表和表之间可以……（省略10W字）。
今天给大家分享一篇俊红新书《对比Excel，轻松学习Python报表自动化》中关于报表自动化实战的内容，文末也会免费赠送几本新书。
数据专业人员经常做的工作之一是将多个数据集追加到一起。无论这些数据集是包含在一个 Excel 工作簿中，还是分布在多个文件中，问题是它们需要被纵向【追加】到一个表中。
开发和DBA为了能够实时掌握mysql的运行情况，需要对mysql中执行的sql指令大于1秒的统计出来，并且通过ELK分析，统计，实时查看。通过分析可以让DBA能够优化数据库，能够提升运行速度。
今天给大家分享一本我好朋友俊红老师的新书《对比Excel，轻松学习Python报表自动化》中关于报表自动化实战的内容。
Grafana 7 在配置表的时候出现按时间取值显示，表格中无需展示时间轴采集的数据情况，只需显示采集数据的最小值，最大值，当前值。
数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中，从而为后期的预处理工作做好数据储备。数据获取是数据预处理的第一步操作，主要是从不同的渠道中读取数据。Pandas支持CSV、TXT、Excel、JSON这几种格式文件、HTML表格的读取操作，另外Python可借助第三方库实现Word与PDF文件的读取操作。本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据，为预处理做好数据准备。
今天给大家分享一篇我新书《对比Excel，轻松学习Python报表自动化》中关于报表自动化实战的内容。关于这本书的介绍见：时隔500天后，对比Excel系列又一新书发布 本篇文章将带你了解报表自动化的流程，并教你用Python实现工作中的一个报表自动化实战，篇幅较长，建议先收藏，文章具体的目录为： 1.Excel的基本组成 2.一份报表自动化的流程 3.报表自动化实战 - 当日各项指标同环比情况 - 当日各省份创建订单量情况 - 最近一段时间创建订单量趋势 4.将不同的结果进行合并
我在保险行业工作，每天处理大量数据。有一次，我受命将多个Excel文件合并到一个“主电子表格”中。每个Excel文件都有不同的保险单数据字段，如保单编号、年龄、性别、投保金额等。这些文件有一个共同的列，即保单ID。在过去，我只会使用Excel和VLOOKUP公式，或者Power Query的合并数据函数。这些工具工作得很好，然而，当我们需要处理大型数据集时，它们就成了一种负担。
git 通过保存一系列不同时刻的快照，来记录文件在不同时刻的差异。git 的分支，本质上是指向提交对象的可变指针。git 的默认分支名是 master。在多次提交操作之后，你其实已经有一个指向最后那个提交对象的 master 分支。 master 分支会在每次提交时自动向前移动。
YAML是"YAML Ain't a Markup Language"的缩写，它是一种数据序列化语言，并不是一种标记语言 YAML(带有”骆驼”的韵律)是一种基于 Unicode 的基于 Unicode 的数据序列化语言,它围绕敏捷编程语言的常见本机数据类型而设计，它使用 Unicode可打印字符,其中一些字符提供结构信息,其余字符包含数据本身；但是如果你使用过类似XML/JSON这种标记语言(利于人们读写的数据格式)，那么你可能会很快的学会YAML，与XML相同的是我们可以使用YAML编写配置文件;
高性能事务系统应用程序通常在提供活动跟踪的历史记录表；同时，事务系统生成$日志记录，用于系统恢复。这两种生成的信息都可以受益于有效的索引。众所周知的设置中的一个例子是TPC-a基准应用程序，该应用程序经过修改以支持对特定账户的账户活动历史记录的有效查询。这需要在快速增长的历史记录表上按帐户id进行索引。不幸的是，基于磁盘的标准索引结构（如B树）将有效地使事务的输入/输出成本翻倍，以实时维护此类索引，从而使系统总成本增加50%。显然，需要一种以低成本维护实时索引的方法。日志结构合并树（LSM树）是一种基于磁盘的数据结构，旨在为长时间内经历高记录插入（和删除）率的文件提供低成本索引。LSM树使用一种延迟和批量索引更改的算法，以一种类似于合并排序的有效方式将基于内存的组件的更改级联到一个或多个磁盘组件。在此过程中，所有索引值都可以通过内存组件或其中一个磁盘组件连续进行检索（除了非常短的锁定期）。与传统访问方法（如B-树）相比，该算法大大减少了磁盘臂的移动，并将在使用传统访问方法进行插入的磁盘臂成本超过存储介质成本的领域提高成本性能。LSM树方法还推广到插入和删除以外的操作。然而，在某些情况下，需要立即响应的索引查找将失去输入/输出效率，因此LSM树在索引插入比检索条目的查找更常见的应用程序中最有用。例如，这似乎是历史表和日志文件的常见属性。第6节的结论将LSM树访问方法中内存和磁盘组件的混合使用与混合方法在内存中缓冲磁盘页面的常见优势进行了比较。
这是Python数据分析实战基础的第三篇内容，主要对前两篇进行补充，把实际数据清洗场景下常用但零散的方法，按增、删、查、分四板斧的逻辑进行归类，以减少记忆成本，提升学习和使用效率。
ClickHouse 是一个用于联机分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统（Columnar DBMS）。
当部分package达到最大容量后，它会被转换为big package并压缩到磁盘上以减少空间消耗。压缩过程采用写时复制模式以避免访问冲突。也就是说，生成一个新package来保存压缩数据，而不对部分package进行任何更改。PolarDB-IMCI在压缩后更新元数据，将部分打包替换为新的package（即以原子方式更新指向新打包的指针）,对于不同的数据类型，列索引采用不同的压缩算法。数值列采用参考帧、delta编码和位压缩的组合，而字符串列使用字典压缩。此外，由于打包是不可变的，当活动事务大于所有VID时，即没有活动事务引用插入VID映射时，该打包的插入VID映射是无用的。在这种情况下，PolarDB-IMCI会删除行组中的插入VID映射以减少内存占用。
Join的实现算法有三种，分别是Nested Loops Join, Merge Join, Hash Join。 DB2、SQL Server和Oracle都是使用这三种方式，不过Oracle选择使用nested loop的条件跟SQL Server有点差别，内存管理机制跟SQL Server不一样，因此查看执行计划，Oracle中nested loops运用非常多，而merge和hash方式相对较少，SQL Server中，merge跟hash方式则是非常普遍。 一.Nested Loopsb Join
后面会把前端进阶的课程内容都总结一遍。有些都是很常见的知识，但是为了梳理自己的知识树，所以尽量模糊的地方都会记录
恭喜你！！当你学到这一篇的时候，可以非常有底气的说自己是一个熟悉Git的使用和底层原理的Git高手了！开发协作也完全没有了问题。了解了各个步骤操作的后果再也不担心使用不成熟的可视化工具造成的可怕后果了。
认识Tidy Data1.Reshape Data2.Handle Missing Values3.Expand Tables4.split cells一、测试数据1.新建数据框2.用tidyr进行处理3.按照geneid排序4.空值操作用表二、Dplyr能实现的小动作1.arrange 排序2.fliter3.distinct4.select5.mutate6.summarise7.bind_rows8.交集、并集、全集9.关联
•一、查找需要合并的概念•二、扩展概念查看一度关联关系•三、新建一个节点•四、将节点列表合并到第一个节点 •4.1 待操作节点 •4.2 将节点一度关系全部扩展出来 •4.3 进行重构分析 •4.4 重构时设置不对节点属性进行操作 •4.5 重构后的效果•四、总结
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