子查询：在一个查询的内部还包括另一个查询，则此查询称为子查询。 Sql的任何位置都可以加入子查询。...范例：查询比 7654 工资高的雇员 分析：查询出 7654 员工的工资是多少，把它作为条件 ? ....子查询在操作中有三类 单列子查询：返回的结果是一列的一个内容 单行子查询：返回多个列，有可能是一个完整的记录 多行子查询：返回多条记录 范例：查询出比雇员 7654 的工资高，同时从事和 7788的工作一样的员工...范例：要求查询每个部门的最低工资和最低工资的雇员和部门名称 ? 在返回多条记录的子查询可以把它的结果集当做一张表，给起个别名，
注：修改多个列的值时用逗号隔开。要想设置某一列的值为空，只需让=NULL 即可。WHERE表示过滤条件。...TRUNCATE不会记录日志，删除后的数据不能恢复，但是效率高。需要注意的是，TRUNCATE不能用于有外键约束引用的表。...选择操作——WHERE： 分为单条件选择与多条件选择 单条件选择标准结构： SELECT 列1, 列2 FROM 表名 WHERE 列3 = 值 关系运算符包括：> >= 选择不包括在集合里的学生信息。 模糊查询——LIKE 为了更好的解释模糊查询，这里重新建张表： ? 这里姓王的兄弟们躺枪...别介意。...感觉学的时候没这么多啊，希望各位认同的朋友顶一下，也好让我有动力写完。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...matlab拟合曲线与origin画图联合 需要用到matlab的拟合曲线中的smoothing spline功能，同时origin画的图又比较好看且可以后续做多条切线，因此记录下matlab与origin...cftool，或者在app栏点击curve fitting进入拟合窗口 选择x和y的数据，选择拟合方法，本文用到的为smoothing spline，根据自己拟合需要和下方R-square设置...用tangent插件做多条切线 tangent插件不能做多条切线的原因是第二条切线的数据会覆盖掉第一条切线的数据，如果将第一条切线的数据复制到工作表中，自己添加一条线作为切线，就可以实现做多条切线。...步骤：首先做出第一条切线，可以看到工作表中多出两列，将其中的y值复制到工作表中新建的一列，并将刚刚多出的两列删掉，可以看到图像中的切线消失了，选中z轴对应的横坐标列和刚刚新建的切线y值列添加到表中，设置为折线图
优化阶段：基于查询成本的考虑， 选择查询成本最小的执行计划； 执行阶段：根据执行计划执行 SQL 查询语句，从存储引擎读取记录，返回给客户端； 词法解析器说说 解析器会做如下两件事情。...当然是选择在书的目录去找，找到后再翻到对应的页。书中的目录，就是充当索引的角色，方便我们快速查找书中的内容，所以索引是以空间换时间的设计思想。...覆盖索引是指 SQL 中 query 的所有字段，在索引 B+Tree 的叶子节点上都能找得到的那些索引，从二级索引中查询得到记录，而不需要通过聚簇索引查询获得，可以避免回表的操作。...所以，使用覆盖索引的好处就是，不需要查询出包含整行记录的所有信息，也就减少了大量的 I/O 操作。 什么时候加索引，什么时候不加索引？...经常用于 GROUP BY 和 ORDER BY 的字段，这样在查询的时候就不需要再去做一次排序了，因为我们都已经知道了建立索引之后在 B+Tree 中的记录都是排序好的。 什么时候不需要创建索引？
新一次的内部提升开始了，如果您想写一个框架从Apache Commons DbUtils开始学习是一种不错的选择，我们先学习应用这个小“框架”再把源代码理解，然后写一个属于自己的ORM框架不是梦。...我们能否将这些繁琐的操作封装起来，我给你一个实体，你会自动帮我保存到数据库。我告诉你一个对象的类型，你会自动将结果集中的数据封装到这个对象中返回给我。这样就大大简化的JDBC的操作，提高了开发效率。...而在调用相应的操作方法时传入的Connection对象，在使用完之后是需要我们手动去关闭这个资源的。在以下所有的例子中，我们都将使用DataSouce的方式进行操作。...在ResultSetHandler众多的处理器实现类中主要分为两类，一类是处理单条结果集的，一类是处理多条结果集的。...return user; } 将多条查询结果封装为List集合，集合中的每个元素都是一个Bean对象 /** * 使用BeanListHandler查询多条记录 * @return List<Users
的相关知识 简单来说MySQL服务就是向若干个客户端提供并操作数据的软件 客户端与服务端.png mysql的结构 MySQL服务器中有若干数据库，数据库中又有若干表，表中又有若干记录，记录又有若干字段...mysql的结构.png 记录映射实体在应用中使用 在Java中有一种数据类型叫List,也就是列表，对数据库的操作会将一张表通过实体类映射成对象列表 其中一条记录对于List中的一个对象，对象的属性和表的字段往往一一对应...， 能够远程获取数据产生实体类列表，就可以填充客户端UI,这便让数据库在编程语言中有了价值 这也使得前后端在应用层面实现分离，明确接口后，各端可以专注各自的业务 数据.png 实体.png 1.MySQL...元组： 一行/一条记录/一个实体对象 属性: 一列/字段 分量： 元组中的一个属性值/一个实体对象的某一字段 域： 属性实际取值范围 超键：能够唯一标识一条记录的属性或属性集(可含多个属性....png 3.第一范式：1NF 在关系模型中，对于添加的一个规范要求，所有的域都应该是原子性的 即数据库表的每一列(属性)都是不可分割的原子数据项。
复杂绑定指将一个控件绑定到多个数据元素的能力，通常绑定到数据库的多条记录，如DataGridView就可以绑定到一个DataTable，一次显示多条记录和多个字段的值。...5.1.3 定制DataGridView控件 DataGridView控件默认情况下允许进行编辑、支持自动排序、支持选择模式、调整列间距等操作，用户可以在列标题上单击该列进行排序，排序时会根据列的不同类型进行排序...用户可以自己设置单选、多行选择等选择模式，以便方便地选中列表中的数据。用户还可以在标题之间的列分隔符上双击，使左边的列自动按照单元格的内容展开或收缩。...通过这两个属性可以找到需要的单元格的值。...在Columns属性里面你可以对每一列进行外观的设置。每一列都含有Width、ColumnType、DefaultCellStyle等属性。其中每一列的Width属性可以设置列宽。
该参数有几个常用的取值： const：表示表中有多条记录，但只从表中查询一条记录; eq_ref：表示多表连接时，后面的表使用了UNIQUE或者PRIMARY KEY; ref：表示多表查询时，后面的表使用了普通索引...; all：表示此次查询进行了全表扫描(该条SQL需要优化) possible_keys 表示查询中可能使用的索引 如果备选的数量大于3那说明已经太多了，因为太多会导致选择索引而损耗性能， 所以建表时字段最好精简...在上文中，我们都是假设索引只引用了单个的列，实际上，MySQL中的索引可以以一定顺序引用多个列，这种索引叫做联合索引，一般的，一个联合索引是一个有序元组，其中各个元素均为数据表的一列，实际上要严格定义索引需要用到关系代数...，但是这里我不想讨论太多关系代数的话题，因为那样会显得很枯燥，所以这里就不再做严格定义。...此时索引使用情况和情况二相同，因为title未提供，所以查询只用到了索引的第一列，而后面的from_date虽然也在索引中，但是由于title不存在而无法和左前缀连接，因此需要对结果进行扫描过滤from_date
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 我们在实际应用中，或许会用到关于sql的联合查询的应用，下面来总结一下联合查询的具体应用，做一下记录便于记忆。...like "%a%" union select * from empoloyees where department_id >90; 可能很多人不理解，为什么明明可以整合到一起用or解决，为什么还要选择用更为复杂的...*查询中国用户中男性的信息和外国用户中男性用户的信息，数据是分别存在两个不同的数据表格中，且数据的字段名不一致* select id, cname ,csex from t_ca where csex...所以我们通过上面的例子可以看出来联合查询的应用场景就是： 要查询的结果来自于多个表，且多个表没有直接的连接关系，但查询的信息是一致的。...那我们在使用联合查询时需要注意的事项都有哪些，一起来看一下： 1、要求多条查询语句的查询列数是一致的。 2、要求多条查询语句的查询的每一列的类型和顺序最好是对应一致的。
一共有两个实例：把一列拆成多列、把一列拆成多行(每行多列)； 接下来开始实战； 源码下载 如果您不想编码，可以在GitHub下载所有源码，地址和链接信息如下表所示： 名称 链接 备注 项目主页...forward方法，就是一行记录； close方法不是必须的，如果业务逻辑执行完毕，可以将释放资源的代码放在这里执行； 接下来，就按照上述关键点开发UDTF； 一列拆成多列 接下来要开发的UDTF，名为...； 编码完成后，在pom.xml所在目录执行命令mvn clean package -U； 在target目录得到文件hiveudf-1.0-SNAPSHOT.jar 将jar下载到hive服务器，我这里放在此目录...(每行多列) 前面咱们试过了将string_field字段拆分成id、key、value三个字段，不过拆分后总行数还是不变，接下来的UDTF，是把string_field拆分成多条记录，然后每条记录都有三个字段...，可见和WordSplitSingleRow的差异仅在process方法，WordSplitMultiRow的process中执行了多次forward，因此有了多条记录： package com.bolingcavalry.hiveudf.udtf
注意：针对这一列，我们直接求了一个绝对值。你可能会问，你咋知道这样处理呢？我也不知道，这个你需要和业务方沟通，他如果告诉你这种错误，是数据录入时，不小心加了一个“-”号导致的，那么你就这样处理。...5）针对“性别”列的数据清洗 其中，1和M表示男生；2和F表示女生。我们这里要做的，就是将所有的1和M变为男生，2和F变为女生。 ? 6）在源数据中增加“单价”这一列 ?...6、维度汇总 1）维度汇总的初始效果大致如下 当然，我只是为了更清晰的展示这个案例，才写的较为详细，这些步骤你完全可以在下面很快的进行操作。 ? 2）数据验证：添加“年份选择”的下拉框 ?...6）针对“地区维度”的处理 ① 数据去重 首先把“源数据”表的地区名字这一列，粘贴到地区这里，然后再选中这一列，点击“删除重复值”。 ? ② 使用sumifs()多条件求和：求出销量 ?...从上图中可以看出，这里每一个条件求和公式中，引用的日期都是“维度汇总”sheet表中的F1单元格。但是在大屏中，我们同样做了一个这样的下拉菜单，我们需要将这个页面中，引用了“维度汇总!
forward方法，就是一行记录； close方法不是必须的，如果业务逻辑执行完毕，可以将释放资源的代码放在这里执行； 接下来，就按照上述关键点开发UDTF； 一列拆成多列 接下来要开发的UDTF，名为...； 编码完成后，在pom.xml所在目录执行命令mvn clean package -U； 在target目录得到文件hiveudf-1.0-SNAPSHOT.jar 将jar下载到hive服务器，我这里放在此目录...(每行多列) 前面咱们试过了将string_field字段拆分成id、key、value三个字段，不过拆分后总行数还是不变，接下来的UDTF，是把string_field拆分成多条记录，然后每条记录都有三个字段...的差异仅在process方法，WordSplitMultiRow的process中执行了多次forward，因此有了多条记录： package com.bolingcavalry.hiveudf.udtf...所在目录执行命令mvn clean package -U； 在target目录得到文件hiveudf-1.0-SNAPSHOT.jar 将jar下载到hive服务器，我这里放在此目录：/home/hadoop
读取的时候稍微麻烦，需要先看是否命中内存，如果读取的是最近访问过的数据则可以命中，否则需要访问较多的磁盘文件。...这样的优点在于，当表格中有空缺时，可以充分利用存储空间。 对HBase来说，一行数据由一个行键（RowKey）和一个或多个相关的列以及它的值所组成。列的组成都是灵活的，行与行之间的列不需要相同。...行键（RowKey）就是SSTable的key。 在HBase里边，先有列族（也叫“列簇”，Column Family），后有列。列族将一列或者多列组织在一起，HBase的每一个列都必须属于某个列族。...HBase中的数据是按照RowKey的ASCII字典顺序进行全局排序。可以使相关行彼此靠近存储。如果Rowkey设计不当会引发热点问题，即客户端大量的读写请求都集中在一个或几个节点上。...安装HBase Shell需要先挑选一台用于安装的虚拟机，为该虚拟机安装Java环境。之后在系统部奇麟大数据的客户端管理页面选择“添加客户端账号”，申请为该虚拟机添加项目账号。
---- 重点： 多个单列索引在多条件查询时优化器会选择最优索引策略，可能只用一个索引，也可能将多个索引全用上！...---- 最左前缀原则： 顾名思义是最左优先，以最左边的为起点任何连续的索引都能匹配上， 注：如果第一个字段是范围查询需要单独建一个索引 注：在创建联合索引时，要根据业务需求，where子句中使用最频繁的一列放在最左边...这个涉及到mysql本身的查询优化器策略了，当一个表有多条索引可走时, Mysql 根据查询语句的成本来选择走哪条索引； ---- 有人说where查询是按照从左到右的顺序，所以筛选力度大的条件尽量放前面...---- 其他知识点： 1、需要加索引的字段，要在where条件中 2、数据量少的字段不需要加索引；因为建索引有一定开销，如果数据量小则没必要建索引（速度反而慢） 3、避免在where子句中使用or...来连接条件,因为如果俩个字段中有一个没有索引的话,引擎会放弃索引而产生全表扫描 4、联合索引比对每个列分别建索引更有优势，因为索引建立得越多就越占磁盘空间，在更新数据的时候速度会更慢。
30的记录,但是之显示满足条件的b，c列的值可以这么写 df[['b','c']][df['a']>30] # 使用isin函数根据特定值筛选记录。...筛选a值等于30或者54的记录 df[df.a.isin([30, 54])] （2）多条件筛选 可以使用&（并）与| （或）操作符或者特定的函数实现多条件筛选 # 使用&筛选a列的取值大于30，b...列的取值大于40的记录 df[(df['a'] > 30) & (df['b'] > 40)] （3）索引筛选 a....这边的 i 我觉得代表index，比较好记点。...需要注意的是在使用的时候需要统一，在行选择时同时出现索引和名称， 同样在同行选择时同时出现索引和名称。
在目前穷我之力有限度的调查插件市场功能的情况下，大胆推测Excel催化剂此多维转一维功能将是Excel插件中在全球范围内实现最彻底，最通用及使用体验最好的功能！...（相同列是连续排列） 此类数据因部分系统导出的数据，一行记录是一个订单，一个订单多条子订单记录时，预留3-5列来存放的类型。...保留字段表头行区域 此叫法可能不是太准确，凑合着理解吧，是指我们日常透视表中行区域的字段，不参加逆透视的列，如上图的店铺、销售员列，可能实际过程中有较多的这些非逆透视列，可酌情选择自己所要展示在结果表中的列...提取源数据全表 在Excel催化剂多个功能中有此设置，因读取数据采用的是OLEDB的数据库读取技术（对数据量大时性能较好），貌似如果指标单元格区域，只有6万多行是可行，若数据行大于此数时，需要规范数据源所在的工作表...列组字段名称 在多级表头中，如上图的年份、季度列数据中，需要逆透视把多列数据合并到一列时，需要重新命名的列名称，对应于拉透视表时的多个列字段的列名称。
图片不过我在开发过程中直接使用SELECT *还是比较多的，原因有两个：因为简单，开发效率非常高，而且如果后期频繁添加或修改字段，SQL语句也不需要改变；我认为过早优化是个不好的习惯，除非在一开始就能确定你最终实际需要的字段是什么...，并为之建立恰当的索引；否则，我选择遇到麻烦的时候再对SQL进行优化，当然前提是这个麻烦并不致命。...不必要的磁盘I/O我们知道 MySQL 本质上是将用户记录存储在磁盘上，因此查询操作就是一种进行磁盘IO的行为（前提是要查询的记录没有缓存在内存中）。...即使MySQL服务器和客户端是在同一台机器上，使用的协议还是TCP，通信也是需要额外的时间。3....join buffer中多条驱动表中的记录做匹配，因为匹配的过程都是在内存中完成的，所以这样可以显著减少被驱动表的I/O代价，大大减少了重复从磁盘上加载被驱动表的代价。
修改数据表 针对字段的操作 首先我再创建一个数据表 CREATE TABLE t1( -> username VARCHAR(20) NOT NULL, -> age TINYINT...{VALUES|VALUE}(col_data1...)[,()] insert 插入记录是可以省略列名称，但赋值时要与列数目对应，如果要插入多条记录，括号()之间要加逗号(,)。...这种方法可以将从一张数据表中查询的结果插入到另一张指定的数据表，实现多条数据的插入 更新(update)数据(改) 单表更新：可以将一条记录(数据)修改(不加条件)，也可以将多条记录(数据)修改(...[WHERE where_condition] 删除(delete)数据(删) 单表删除：可以删除一条记录(数据)也可以删除多条(记录) DELETE FROM tablename [WHERE...GROUP BY 对查询的结果进行分组，并且可以指定查询结果的排列顺序 HAVING 可以对分组的条件指定 ORDER BY 对查询的结果进行排序，根据一列或者多列的条件进行排序 LIMIT 对查询的结果条数进行限制
优点 在数据库中集中业务逻辑 我们可以使用存储过程来实现可被多条SQL的业务逻辑，存储过程有助于减少在许多应用程序中重复相同逻辑的工作。...答案参考林晓斌的MySQL实战45讲 如果业务代码已经保证了不会写入重复的身份证号，那么这两个选择逻辑上都是正确的。...对于普通索引，因为本身就是以数据页为单位读进内存，数据页大小默认16KB（大概1000行），要多做的那一次“查找和判断下一条记录”的操作，就只需要一次指针寻找和一次计算。...需要说明的是，虽然名字叫作 change buffer，实际上它是可以持久化的数据。也就是说，change buffer 在内存中有拷贝，也会被写入到磁盘上。 ...而探究其原因后，我发现这个业务有大量插入数据的操作，而他在前一天把其中的某个普通索引改成了唯一索引。 每日小结 今天我们复习了面试中常考的数据库相关的三个问题，你做到心中有数了么？
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