PPT是一个线性浏览的工具，一个文档可能包含了20个甚至更多的页面，这些页面连贯起来阅读，才能掌握完整的内容。
sql各语句执行顺序概览与讲解 项目实战中的一段sql说明讲解 sql语句中别名的使用 书写sql语句的注意事项 前言
最近在使用ElasticSearch来查询我们的一些实时数据，中间也遇到不少的问题，今天在此简单总结记录一下。es的功能的确十分强大，大部分数据库能实现的需求，基本在es里面都能实现，当然两者都有一些
数据分析有一半以上的时间会花在对原始数据的整理及变换上，包括选取特定的分析变量、汇总并筛选满足条件的数据、排序、加工处理原始变量并生成新的变量、以及分组汇总数据等等。这一点，我想大部分使用EXCEL的童鞋都深有体会，写论文时，这么多的数据进行处理，手动汇总、筛选、变换，工作量实在是太大。而本文介绍的dplyr包简直就是Hadley Wickham （ggplot2包的作者，被称作“一个改变R的人”）大神为我们提供的“数据再加工”神器啊。 本文试图通过一个案例，对神奇的dplyr包的一些常用功能做简要介绍
本文从RFM模型概念入手，结合实际案例，详解Python实现模型的每一步操作，并提供案例同款源数据，以供同学们知行合一。
一、sql执行顺序 (1)from (3) join (2) on (4) where (5)group by(开始使用select中的别名，后面的语句中都可以使用) (6) avg,sum.... (7)having (8) select (9) distinct (10) order by
今天遇到一个问题就是mysql中insert into 和update以及delete语句中能使用as别名吗？目前还在查看，但是在查阅资料时发现了一些有益的知识，给大家分享一下，就是关于sql以及MySQL语句执行顺序：
DQL（Data Query Language），即数据查询语言，用来查询数据记录。DQL 基本结构由 SELECT FROM、WHERE、JOIN 等子句构成。
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
数据处理在数据分析流程中的地位相信大家都有目共睹，也是每一个数据从业者面临的最为繁重的工作任务。 在实际应用场景下，虽然SQL（SQL类专业的etl语言）是数据处理的首选明星语言，性能佳、效率高、容易培养数据思维，但是SQL没法处理构建全流程的数据任务，之后仍然需要借助其他数据分析工具来对接更为深入的分析任务。 R语言作为专业的统计计算语言，数据处理是其一大特色功能，事实上每一个处理任务在R语言中都有着不止一套解决方案（这通常也是初学者在入门R语言时，感觉内容太多无从下手的原因），当然这些不同方案确实存在
最近公司使用了nacos作为注册中心，就了解了一下，Nacos 主要作用是发现、配置和管理微服务。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据及流量管理。
1.金字塔原理的四个基本原则：结论先行：每篇文章只有一个中心思想，并放在文章的最前面；以上统下：每一层次上的思想必须是对下一层次思想的总结概括；归类分组：每一组中的思想必须属于同一逻辑范畴；逻辑递进：每一组中的思想必须按照逻辑顺序排列。
现在有一个查询的需求：想要知道除了 "San Bruno" 之外的 2 个城市名称，这 2 个城市要满足一个条件，就是居住的公民数量大于等于（>=）2，对于查询结果呢要按名字升序排序。
超键：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键。一个属性可以为作为一个超键，多个属性组合在一起也可以作为一个超键。超键包含候选键和主键。
上一篇博文我们已经介绍过，在没有采取任何优化措施的情况下，Kylin会对每一种维度的组合进行预计算，每种维度的组合的预计算结果被称为Cuboid。假设有4个维度，我们最终会有24 =16个Cuboid需要计算。 但在现实情况中，用户的维度数量一般远远大于4个。假设用户有10 个维度，那么没有经过任何优化的Cube就会存在210 =1024个Cuboid；而如果用户有20个维度，那么Cube中总共会存在220 =1048576个Cuboid。虽然每个Cuboid的大小存在很大的差异，但是单单想到Cuboid的数量就足以让人想象到这样的Cube对构建引擎、存储引擎来说压力有多么巨大。因此，在构建维度数量较多的Cube时，尤其要注意Cube的剪枝优化（即减少Cuboid的生成）。
写在前面： 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业大二的学生，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一
背景 这几天在做管理后台的功能开发时 需要添加一个可以进行 标签打分的模块，方便后期对接单人员的 信息收集 根据需求，我选取的是常用的 layui.rate 组件 在嵌入页面是发现： 如果直接在页面上进行显示，按照文档指导是很容易实现的 但是，当前项目毕竟是在前人开发的代码基础上进行优化 此时，代码处理逻辑为 js-post 请求回调后 并且使用了 layer.open() 弹窗，在表格中进行显示 那么，就会出现 layui.rate 组件渲染不完整或失效的情况 【评分组件文档 -
我们现在从讨论编程模型和 API 转向实现它们的系统。模型和 API 允许用户描述他们想要计算的内容。在规模上准确地运行计算需要一个系统——通常是一个分布式系统。
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。
读书的时候，有人觉得自己写作能力较弱，等到工作就可以躲开这件事。事实是，工作中需要写作的时间只会多、不会少。 你是文科、理科还是工科背景，都不是先入为主判断写作水平的标准。文字是否能入大家的眼，大多与你写得是否清晰、有条理更相关。 写作、汇报、思考问题都需要有一定的逻辑，这方面比较好用的方法是金字塔原理。转来一篇好文，讲解一下金字塔原理的组织方式和应用。 版权信息｜文 luoluoatbj 来源：她理财 《金字塔原理》麦肯锡的经典培训教材。 学习金字塔原理的目标是，整理自己的思路，清晰地思考、写作、汇
3，group by：将取出的一条条数据进行分组，如果没有group by，则整体作为一组
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）。
把这个单独的知识点记录成一张电子版的知识卡片，一方面方便自己调用，另一方面可以分享给他人使用。将多张相关的知识卡片联合起来，还可以组合串联，创作一篇文章
本文的设计方法主要应用于大型综合数据分析系统，由于其接入数据源种类较多且数据不稳定。所谓不稳定是指数据进入数据仓库后，外部数会发生变化，关键是这些变化会影响整体的数据分析。一般的数据仓库中采集的各种数据聚合策略，聚合后的数据能够提升整体的分析效率，但聚合后的数据更新的成本极高，会产生链条式的反应，影响一波又一波的数据。双外键的设计主要是应对这类不稳定的数据源，针对数据来源多样化、数据源无法受到自身约束的数据分析系统。
在当今这个多种不同数据库混用，各种不同语言不同框架融合的年代（一切为了降低成本并高效的提供服务），知识点多如牛毛。虽然大部分SQL脚本可以使用标准SQL来写，但在实际中，效率就是一切，因而每种不同厂商的SQL新特性有时还是会用到，这部分内容更是让人抓瞎，常常会由于一些很简单的问题花很久来搜索准确答案。赶脚俺弱小的智力已经完全无法记清楚常见的命令了，即使是用的最熟悉的T-SQL（SQL Server）。因此将最常见的T-SQL操作做个简单的总结,包括一些容易忽视的知识点和常见的开发样例。实话实说，现在开发中较
用户根据业务需求实现其中三个方法：map() setup() cleanup()
我们详细分析对比了采用不同情绪得分计算方法的因子表现。从而得出一个很重要且结论：即情绪因子构建时应该考虑新闻与股票的相关度即情绪得分的时间衰减。基于以上的结论，在本篇推文中，我们主要基于中证800指数的成分股，测试新闻情绪因子在这些成份股中的具体表现。报告的第一部分我们会对从各个维度对新闻情绪数据进行统计，第二部分主要对基于日度的新闻情绪因子进行测试及对比。
内部运营系统的很多 API，涉及到外网正式环境下的用户信息变更。出于安全考虑，在设计之初保留了所有的操作记录，但这用于事后回查；真正要避免线上事故的发生，还需要权限管理。
高可用放到今天已经不是一个新颖的词汇了，怎么实现高可用大家也已经了然于心。多实例部署 + 服务注册 + 服务发现这一套组合拳打下来，实现高可用那还不是分分钟的事情。所以很多人看到 PowerJob 的介绍页面中写了任意组件支持集群部署以实现高可用，想当然的以为也是走了上述的那套流程。然后看到系统依赖组件时，发现......emmm...... Zookeeper 呢？没看着。那找找 Nacos ？emmm......也没找着......不仅没找着，还发现文档中明明白白的写着，最小依赖仅为关系型数据库。许多用户看到这里就有点百思不得其解了，正常来讲都会有两个疑惑。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
SELECT * FROM tb_stu WHERE sname like ‘刘%’
一查询数值型数据: SELECT * FROM tb_name WHERE sum > 100; 查询谓词:>,=,<,<>,!=,!>,!<,=>,=<
作为一名数据分析师，平常用的最多的工具是SQL(包括MySQL和Hive SQL等)。对于存储在数据库中的数据，自然用SQL提取会比较方便，但有时我们会处理一些文本数据(txt,csv)，这个时候就不太好用SQL了。Python也是分析师常用的工具之一，尤其pandas更是一个数据分析的利器。虽然二者的语法，原理可能有很大差别，但在实现的功能上，他们有很多相通的地方，这里特进行一个总结，方便大家对比学习~
Sourcemap 协议最初由 Google 设计并率先在 Closure Inspector 实现，它能够将经过压缩、混淆、合并的代码还原回未打包状态，帮助开发者在生产环境中精确定位问题发生的行列位置。
上一篇我们说到了关于MySQL的索引的原理，主要说的是 MySQL 对于索引的字段是怎么去维护的，我们再来简单的回顾下：
类型后边可以加限定条件：primary key(主键)、not null(不能为空)、unique(唯一的)、foreign key(外键)、default(定义初值)、
一、概念 使用聚合框架可以对集合中的文档进行变换和组合。基本上，可以用多个构件创建一个管道（pipeline），用于对一连串的文档进行处理。这些构件包括筛选（filtering）、投射（projecting）、分组（grouping）、排序（sorting）、限制（limiting）和跳过（skipping）。 二、聚合函数 db.driverLocation.aggregate( {"$match":{"areaCode":"350203"}}, {"$project":{"dr
1.FROM 执行笛卡尔积 FROM 才是 SQL 语句执行的第一步，并非 SELECT 。对FROM子句中的前两个表执行笛卡尔积(交叉联接），生成虚拟表VT1，获取不同数据源的数据集。
介绍：python3-cookbook这本书是高级用法，不是小白使用书 目的：写作目的是记录下自己学习这本书的过程以及收获 书籍地址：https://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html
玩转Pandas系列已经连续推送5篇，尽量贴近Pandas的本质原理，结合工作实践，按照使用Pandas的逻辑步骤，系统地并结合实例推送Pandas的主要常用功能，已经推送的5篇文章：
（1）高速缓冲存储器：提高主存储器速度的存储技术。目的是解决CPU和主存储器之间的小容量存储器，但存储速度很快。
我一直搞不清楚，这个过程到底是怎么回事，只看见屏幕快速滚动各种提示…… 这几天，我查了一些资料，试图搞懂它。下面就是我整理的笔记。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
