数据分组是对相同类别的数据进行汇总，而数据透视表是通过对行或列的不同组合对数据进行汇总，所使用的汇总方法有求和、计数、平均值、标准差等，本文使用SQL对数据进行数据分组和数据透视，下面一起来学习。
PIVOT 通过将表达式中的一个列的唯一值转换为输出中的多列（即行转列），来轮替表值表达式。PIVOT 在需要对最终输出所需的所有剩余列值执行聚合时运行聚合。与 PIVOT 执行的操作相反，UNPIVOT 将表值表达式的列轮换为行（即列转行）。
SQL NOT NULL 约束用于强制确保列不接受 NULL 值。这意味着该字段始终包含一个值，而不允许插入新记录或更新记录时不提供此字段的值。
SQL FOREIGN KEY 约束用于防止破坏表之间关系的操作。FOREIGN KEY 是一张表中的字段（或字段集合），它引用另一张表中的主键。具有外键的表称为子表，具有主键的表称为被引用表或父表。
编辑手记：在12.1及以前的版本中，当祖父，父，子表之间有明显的主键和引用完整性约束，只有加入的主键是单个列键时，才能进行连接消除; 但在12.2多列主键也允许发生连接消除，优化器从内联视图中删除父对象，并在子对象和祖父对象之间留下连接。 很多人曾提出这样的问题，在一条SQL语句当中，from 子句所包含的表的顺序对SQL的执行计划或者SQL的性能有没有影响，从粗略的层面来讲，是没有影响的，但有一些特殊的情况可能会产生不一样的结果。 当考虑连接表的顺序时，优化器有几个内置的算法，用于选择表的初始连接顺序，
关于周一 Eygle 在文章《千头万绪：从一道面试题看数据库性能和安全的方方面面》讲到的 SELECT* FROM girls WHERE age BETWEEN 18 and 24 and boyfriend='no' 这个 SQL，他 从数据库 SQL优化、数据安全、SQL审核、开发规范、IN-Memory 特性方面做了深入的分析。
使用 DESC 关键字可以实现按照 column_to_sort 列的降序（从大到小）排序。
大海：如果只要干一次，那很简单，直接在Excel里先将左括号“(”替换为逗号“,”，将右括号替换为空，然后直接按逗号拆分即可。操作如下动画所示：
由于目前工作需要使用 Oracle 数据库，准备来看一下 PL/SQL 对标准 SQL 进行了那些补充。 在 ANSI/ISO SQL 标准中，SQL 语句可以分为 DDL(数据定义)、DML(数据操作)和 DCL(数据控制)三类。其中，表结构的操作是使用较频繁的一种操作，这也是 SQL 中 DDL 的主要部分。
一个多列索引可以认为是包含通过合并(concatenate)索引列值创建的值的一个排序数组。 当查询语句的条件中包含last_name 和 first_name时
读取和写入文件 读取 写入 read_csv to_csv read_excel to_excel read_hdf to_hdf read_sql to_sql read_json to_json read_msgpack (experimental) to_msgpack (experimental) read_html to_html read_gbq(experimental) to_gbq (experimental) read_stata to_stata read_sas ro_sas rea
pandas是用python进行数据分析最好用的工具包，没有之一！从数据读写到预处理、从数据分析到可视化，pandas提供了一站式服务。而其中的几个聚合统计函数，不仅常用更富有辩证思想，细品之下不禁让人拍手称快、直呼叫好！
大海：这个很简单啊。合并查询一下不就行了吗？这个以前视频《表间数据对比的两种方法》也有讲：
写过 Sql 的同学应该都知道 group by 是用来对数据进行分组的，一般与聚合函数一起使用，对分组后的数据进行聚合。虽然大家都在用，但是有些同学还是不太清楚 group by 的底层到底是如何实现分组并且最后进行聚合的。今天就讲讲 group by 的底层实现。
ORA-01427: single-row subquery returns more than one row
在Oracle 12.2版本中，增加了大量的分区新特性，这其中包括： 自动的列表分区创建 在线的普通表转换分区表 支持只读分区和读写分区混合 以下介绍的三个特性同样是12.2新增的： 多列列表分区、外部表分区、维护过滤 而对于多列列表分区的支持，也是大家关注已久的特性，先看一下脚本（在 livesql.oracle.com 测试执行，推荐动手实践）： CREATE TABLE dba_by_db_in_yhem (dbalic NUMBER, username
- 问题 - 怎么将这个多行多列的数据 变成一列？ 📷 - 1 - 不需保持原排序 选中所有列 逆透视，一步搞定 📷 - 2 - 保持原排序：操作法一 思路直接，为保排序，操作麻烦 2.1 添加索引列 📷 2.2 替换null值，避免逆透视时行丢失，后续无法排序 📷 2.3 逆透视其他列 📷 2.4 再添加索引列 📷 2.5 对索引列取模（取模时输入参数为源表的列数，如3） 📷 2.6 修改公式中的取模参数，使能适应增加列数的动态变化 📷 2.7 再排序并删列 📷 📷 2.8 筛选掉原替换null的行 📷
数据库，简单来说是本身可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。
导语：数据对比是日常工作中经常要做的事情，有时只是简单的1列，有时则是很多列，但无论要对比的数据有多少列，逆透视下来后，不就是都是一列了吗？当然，因为列多了，要处理的细节和步骤也自然会多一些。
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本文总结数据分析常用的软件，以及推荐相应的学习参考资料。主要包括Excel、SQL、Python/R等。同时，介绍了数据分析“直接”使用的数据类型，以及SQL、Python/R等软件在数据分析中的应用。最后，给出了Python学习框架的学习建议。
在数据处理和分析中，我们经常会遇到需要将一行数据转换为多列的情况。在 Hive 和 ClickHouse 中，可以使用 collect_set() 和 groupUniqArray() 函数来实现行转列操作。
文章背景： 透视列（Pivot）和逆透视列（Unpivot）是在Excel当中经常使用的一对数据聚合和拆分方法，在Power BI中也提供了同样的功能。
一般来说，在各系统里导出的数据，在导出数据的时候，已经对导出行为进行了权限管控，如甲员工只能导广州区数据，乙员工只对导深圳数据，他们的主管可以导华南区的数据等等。理想的场景是各人使用各自的权限导出所需的数据作分析。
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Oracle优化器对于基数值的估算是否准确关系到能否生成最优的执行计划，而基数值估算的准确性又取决于SQL中各个对象的统计信息是否完整、是否能真实反映出对象的数据分布情况。因此使用何种方法收集统计信息是很有讲究的：对于数据倾斜度较大的表需要收集直方图，在此基础上如果有多个列存在相关性，那么多列统计信息（也叫扩展统计信息）收集又是一个更好的选择。
Oracle数据库中优化器（Optimizer）是SQL分析和执行的优化工具，是Oracle数据库中内置的一个核心模块。优化器的目的就是为了得到目标SQL的执行计划。Oracle数据库里的优化器又分为RBO（rule-Based Optimizer，基于规则的优化器）和CBO（Cost-Based Optimizer，基于成本的优化器）这两种类型。从Oracle 10g开始，Oracle数据库默认都是基于CBO的优化方式。
今天跟大家分享有关数据透视表入门的技巧！ 数据透视表是excel附带功能中为数不多的学习成本低、投资回报率高、门槛低上手快的良心技能！ 对于日程的排序、汇总、转换、提取等，他都可用统统拿下，替代了很
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事情是这样的，上周五下班前通过自动化工具执行开发人员事先写好的 SQL 时，自动化工具执行失败了，于是手动去生产环境执行，就发生了错误 “ERROR 1292 (22007): Truncated incorrect DOUBLE value”，截断不正确的 DOUBLE 值，难道是数据类型长度不够，接下来我们查看一下表结构。
在 MySQL 中，将多行数据转为多列数据一般可以通过使用 PIVOT（也称为旋转表格）操作来实现。但是，MySQL 并没有提供原生的 PIVOT 操作。不过，可以使用 MySQL 的 GROUP BY 和 CASE WHEN 语句来自定义实现。
忽略指定过滤器后进行计算。 之前这个使用All函数生成忽略学科教师平均分的度量值，如果用AllExpect函数则可以写成
优化器是数据库最核心的功能，也是最复杂的一部分。它负责将用户提交的SQL语句根据各种判断标准，制定出最优的执行计划，并交由执行器来最终执行。优化器算法的好坏、能力的强弱，直接决定了语句的执行效率。笔者也使用了其他诸如MySQL、PostgreSQL、SQLServer等关系型数据库。综合比较来说，Oracle的优化器是功能最强大的。学习SQL优化，从本质来讲就是学习从优化器的角度如何看待SQL，如何制定出更优的执行计划。当然，优化器本身是数据库系统中最复杂的一个部分，本书会就优化器的分类、工作原理等做简单介绍，不会深入细节。
本文使用到的是oracle数据库scott方案所带的表,scott是oracle数据库自带的方案,使用前请确保其解锁 一、多行子查询 多行子查询子查询是嵌入在其他Sql语句中的select语句,Ora
昨日推文PySpark环境搭建和简介，今天开始介绍PySpark中的第一个重要组件SQL/DataFrame，实际上从名字便可看出这是关系型数据库SQL和pandas.DataFrame的结合体，功能也几乎恰是这样，所以如果具有良好的SQL基本功和熟练的pandas运用技巧，学习PySpark SQL会感到非常熟悉和舒适。
Oracle SQL SQL学习是重点，请仔细阅读。 O Oracle 结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL(发音：/ˈɛs kjuː ˈɛl/ "S-Q
对从事数据工作的小伙伴来说，SQL几乎是必备技能，写得一手好SQL说明你是一个合格的‘取数民工’。
Excel是数据分析中最常用的工具 ，利用Excel可以完成数据清洗，预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，以及数据透视等操作，而这些操作用SQL一样可以实现。SQL不仅可以从数据库中读取数据，还能通过不同的SQL函数语句直接返回所需要的结果，从而大大提高了自己在客户端应用程序中计算的效率。
本文用的是Oracle 10g数据库,利用PL/SQL Developer的集成开发环境。
不管是业务数据分析 ，还是数据建模。数据处理都是及其重要的一个步骤，它对于最终的结果来说，至关重要。
前言 在之前已经大概了解过Mysql数据库和学过相关的Oracle知识点，但是太久没用过Oracle了，就基本忘了…印象中就只有基本的SQL语句和相关一些概念….写下本博文的原因就是记载着Oracle
小勤：前面讲到一个多列数据乘上一个系数的问题，《将多列的数据都乘上一个系数，Power Query里怎么操作比较简单？》，里面采用了逆透视成一列数据然后再透视回去的方法，操作比较简单，但是……
3.Oracle在执行IN子查询时，首先执行子查询，将查询结果放入临时表再执行主查询。而EXIST则是首先检查主查询，然后运行子查询直到找到第一个匹配项。NOT EXISTS比NOT IN效率稍高。但具体在选择IN或EXIST操作时，要根据主子表数据量大小来具体考虑。
现在，要成为一个合格的数据分析师，你说你不会Python，大概率会被江湖人士耻笑。
先上效果图 (一) 确定数据源及变量 1. 确定需求： a) 通过列数参数来改变最终的列数 b) 更改列数标题不影响数据运行 c) 更改数据源标题不影响数据运行 2. 确定变量 a) 列数 b) 列数
最近一直在干的活其实说起来也蛮水的，就是做一些简单的数据工作，现在还是最基础的写SQL语句，然后刷数据，然后导出csv，再放进Excel里面做数据透视的处理。 原来开发小哥还在的时候原来都是他在写SQL语句，在虚拟机上连接的远程数据库（为何要这么做....略费解），然后他走后，因为虚拟机上还在跑着另一个流程的引擎，所以我默默决定在本地的机子上安装plsql，但是在下并没有玩过oracle啊...然后就开始了简单的安装配置之路。 首先，本地并没有安装过oracle的客户端，所以我们需要先有一个oracle的客户端。 我们到oracle的官网，下载了instantclient，根据PC的位数来选择客户端，我用的是64位的client。 下载后的包解压到路径下，比如D:oracleclient。然后新建一个文件夹，命名为network，再新建一个下级文件夹命名为admin，然后新建一个文件命名为tnsnames.ora，这个文件提供了客户端服务名到指定的oracle服务器提供的数据库服务名的映射。 那么这个文件里面写什么呢？
索引是常见的数据库对象，建立索引的目的是为了提高记录的检索速度。它的设置好坏，使用是否得当，极大地影响数据库应用程序和Database的性能。虽然有许多资料讲索引的用法，DBA和Developer们也经常与它打交道，但还是有不少的人对它存在误解，比如我本人就不是很清楚这其中的道理。所以特此进行总结，也请大牛们来给检查检查，分享下你们的经验。
微软的傲慢，留给了WPS一些生存之地，例如在自动筛选功能中，WPS有一项功能非常深得普通用户喜爱，打开自动筛选后，可以呈现。笔者感觉很多Excel用户，难以舍弃WPS，可能就因为这么几个特色小功能。
首先，简单介绍下，ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程，属于大数据测试的核心内容。
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