在大数据时代，任何公司的成功都取决于数据驱动的决策和业务流程。在这种情况下，数据集成对于任何业务的成功秘诀都是至关重要的，并且掌握诸如Informatica Powercenter 9.X之类的端到端敏捷数据集成平台必将使您走上职业发展的快速通道。使用Informatica PowerCenter Designer进行ETL和数据挖掘的职业是前所未有的最佳时机。
数据结构是指在计算机中存储和组织数据的方式，不同的数据结构有不同的特点和适用场景。R语言中的常用数据结构，包括向量、矩阵、数组、列表和数据框。关于数据结构的使用，我们将分四篇文章分别介绍每种数据结构的操作方法和代码示例。
Pandas作为大数据分析最流行的框架之一。用好Pandas就像大数据工程师用好SQL用好Excel一样重要。如果你打算学习 Python 中的数据分析、机器学习或数据科学工具，大概率绕不开Pandas库。Pandas 是一个用于 Python 数据操作和分析的开源库。
能够对数据进行切片和切分对于处理数据至关重要。与Excel中的筛选类似，我们还可以在数据框架上应用筛选，唯一的区别是Python pandas中的筛选功能更强大、效率更高。可能你对一个500k行的Excel电子表格应用筛选的时候，会花费你很长的时间，此时，应该考虑学习运用一种更有效的工具——Python。
· Mysql 5.1之前默认的存储引擎，支持包括全文索引、压缩、空间函数(GIS)等，不支持事务和行级锁。最大的缺陷是崩溃后无法安全恢复。
本文探讨如何使用AdvancedFilter基于多个条件进行筛选，而不仅仅是一列数据。示例数据如下图1所示（本文学习整理自wellsr.com，有兴趣的朋友可以查阅原文）。
今天主要来聊聊 MySQL 中索引的工作原理，这一部分的知识，在工作中经常被使用到，在面试中也几乎是必问的。所以，不管是面试造火箭，还是工作拧螺丝，掌握索引的工作原理，都是十分有必要的。
这篇主要比较R语言的data.talbe和python的pandas操作数据框的形式， 学习两者的异同点， 加深理解两者的使用方法。
主流数据库包括：MS SQL Server， Oracle，DB2，Informix， Sybase 等。
Pandas是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术
1000倍的速度听起来很夸张。Python并不以速度著称。这是真的吗？当然有可能 ，关键在于你如何操作！
机器学习的模型训练越来越自动化，但特征工程还是一个漫长的手动过程，依赖于专业的领域知识，直觉和数据处理。而特征选取恰恰是机器学习重要的先期步骤，虽然不如模型训练那样能产生直接可用的结果。本文作者将使用Python的featuretools库进行自动化特征工程的示例。
子查询是一个嵌套在 SELECT、INSERT、UPDATE 或 DELETE 语句或其他子查询中的查询。任何允许使用表达式的地方都可以使用子查询。
在数据库处理中，Join操作是最基本且最重要的操作之一，它能将不同的表连接起来，实现对数据集的更深层次分析。
InnoDB实现标准的行级锁定，其中有两种类型的锁： 共享（S）锁和排他（X）锁。
leetcode 主要是一个针对北美的coder人群找工作的代码练习网站，我在2015年初次接触这个网站的时候，总共只有200多道题目，是一个类似acm 的a题网站。这些年变化越来越大，主要是因为找工作当然是多样化的考核过程，leetcode 也逐渐与时俱进，推出了下面几个类别的练习，今天我们随便挑几个练习一下：
前两次文章有读者私信说Matlab初学，基础较差，本次分享一下Matlab的基础内容，熟练者可以跳过本文，后续的文章也会在文后加上一些基础内容分享。
在 TiDB 里，SQL 优化的过程可以分为逻辑优化和物理优化两个部分，在物理优化阶段需要为逻辑查询计划中的算子估算运行代价，并选择其中代价最低的一条查询路径作为最终的查询计划。这里非常关键的一点是如何估算查询代价，本文所介绍的统计信息是这个估算过程的核心模块。
【引子】曾经的少年问我SQL是什么，我一时似乎有千言万语，但又不知从哪说起。作为一名码农工匠，基础的东西也可能需要温故知新，系统梳理，常用常新。
机器学习越来越多地从人工设计模型转向使用 H20、TPOT 和 auto-sklearn 等工具自动优化的工具。这些库以及随机搜索（参见《Random Search for Hyper-Parameter Optimization》）等方法旨在通过寻找匹配数据集的最优模型来简化模型选择和机器学习调优过程，而几乎不需要任何人工干预。然而，特征工程作为机器学习流程中可能最有价值的一个方面，几乎完全是人工的。
链接：https://towardsdatascience.com/30-examples-to-master-pandas-f8a2da751fa4
要在 Excel 中编写规则，您只需在表中编写规则，并使用 Oracle Policy Modeling 样式标识单元格中的信息类型，
了解如何使用 SELECT、FROM、JOIN、WHERE、GROUP BY、HAVING、ORDER BY、OFFSET 和 FETCH 使用 SQL 检索数据。
假设你将一些数据储存在Excel或者Google Sheet中，你又想要尽快地将他们读取至DataFrame中。
来源：www.cnblogs.com/jclian91/p/12305471.html
在深入探讨 Python 之前，简要地谈谈笔记本。Jupyter 笔记本允许在网络浏览器中本地编写并执行 Python 代码。Jupyter 笔记本使得可以轻松地调试代码并分段执行，因此它们在科学计算中得到了广泛的应用。另一方面，Colab 是 Google 的 Jupyter 笔记本版本，特别适合机器学习和数据分析，完全在云端运行。Colab 可以说是 Jupyter 笔记本的加强版：它免费，无需任何设置，预装了许多包，易于与世界共享，并且可以免费访问硬件加速器，如 GPU 和 TPU（有一些限制）。 在 Jupyter 笔记本中运行教程。如果希望使用 Jupyter 在本地运行笔记本，请确保虚拟环境已正确安装（按照设置说明操作），激活它，然后运行 pip install notebook 来安装 Jupyter 笔记本。接下来，打开笔记本并将其下载到选择的目录中，方法是右键单击页面并选择“Save Page As”。然后，切换到该目录并运行 jupyter notebook。
逻辑向量（若想要把true和false写全，输入逻辑字符时就必须全部大写”TRUE”,”FALSE”）：
1、隔离级别有四种： READ UNCOMMITTED（未提交读），同事务中某个语句的修改，即使没有提交，对其他事务也是可见的。这个也叫脏读。 READ COMMITTED（提交读），另一个事务只能读到该事务已经提交的修改，是大多数据库默认的隔离级别。但是有下列问题，一个事务中两次读取同一个数据，由于这个数据可能被另一个事务提交了两次，所以会出现两次不同的结果，所以这个级别又叫做不可重复读。这里的不一样的数据包括虚读（两次结果不同）和幻读（出现新的或者缺少了某数据）。 REPEATABLE READ（可重复读），这个级别不允许脏读和不可重复读，比如MYSQL中通过MVCC来实现解决幻读问题。 SERIALIABLE（可串行化），这儿实现了读锁，级别最高。
为了保证数据的完整性，SQL 规范以约束的方式对表数据进行额外的条件限制。从以下四个方面考虑：
所有 MySQL 命令的列表：注意，所有文本命令必须在一行的开头，并且以分号“;”结束
完全的范式和反范式是不存在的，在实际操作中建议混用这两种策略，可能使用部分范式化的schema、缓存表、以及其他技巧。
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
写在文章前：本系列文章用于博主自己归纳复习一些基础知识，同时也分享给可能需要的人，因为水平有限，肯定存在诸多不足以及技术性错误，请大佬们及时指正。
20160616更新 参考： http://www.runoob.com/sqlite/sqlite-tutorial.html 1. SQLite PRAGMA：可以用在 SQLite 环境内控制各种环境变量和状态标志。 一个 PRAGMA 值可以被读取，也可以根据需求进行设置。 （1）读取语法：只需要提供该 pragma 的名字 PRAGMA pragma_name; （2）设置语法： PRAGMA pragma_name = value; （3）举几个例子：pragma.txt 详情请参考：ht
SQL是英文Structured Query Language的缩写，意思为结构化查询语言。SQL语言的主要功能就是同各种数据库建立联系，进行沟通。按照ANSI（美国国家标准协会）的规定，SQL被作为关系型数据库管理系统的标准语言。SQL语句可以用来执行各种各样的操作，例如更新数据库中的数据，从数据库中提取数据等。目前，绝大多数流行的关系型数据库管理系统，如Oracle, Sybase, Microsoft SQL Server, Access等都采用了SQL语言标准。虽然很多数据库都对SQL语句进行了再开发和扩展，但是包括Select, Insert, Update, Delete, Create,以及Drop在内的标准的SQL命令仍然可以被用来完成几乎所有的数据库操作。下面，我们就来详细介绍一下SQL语言的基本知识。
这里举个例子，有一个学生structure，包含姓名、邮箱、学号、成绩，应该如何创建这个structure
一般而言, 一个实体被映射到一张关系表中, 代表一组对象的集合; 表中的每一行被称为一个实体发生(Entity Occurrence)或实体实例(Entity Instance), 代表一个特定对象。
整个MySQL Server由以下组成 ： Connection Pool ：连接池组件 Management Services & Utilities ：管理服务和工具组件 SQL Interface ：SQL接口组件 Parser ：查询分析器组件 Optimizer ：优化器组件 Caches & Buffers ：缓冲池组件 Pluggable Storage Engines ：存储引擎 File System ：文件系统 1）连接层 最上层是一些客户端和链接服务，包含本地sock通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于TCP/IP的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。 2）服务层 第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化，部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如过程、函数等。在该层，服务器会解析查询并创建相应的内部解析树，并对其完成相应的优化如确定表的查询的顺序，是否利用索引等，最后生成相应的执行操作。如果是select语句，服务器还会查询内部的缓存，如果缓存空间足够大，这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。 3）引擎层 存储引擎层，存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能，这样我们可以根据自己的需要，来选取合适的存储引擎。 4）存储层 数据存储层，主要是将数据存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。
从Mysql5.5版本开始，InnoDB是默认的表存储引擎。其特点是行锁设计、支持MVCC、支持外键、提供一致性非锁定读、同时被设计用来最有效的利用以及使用内存和CPU。
在SELECT语句中使用星号“”通配符查询所有字段 在SELECT语句中指定所有字段 select from TStudent;
之前对事务的了解仅限于知道要么全部执行，要么全部不执行，能背出 ACID 和隔离级别，知其然但不知其所以然，现在觉得非常有必要系统学一下，关于事务，关于 LBCC，关于 MVCC，关于死锁 ……
查询是对存储在 SQL Server 中的数据的一种请求。可以使用下列几种形式发出查询：
举个例子: 按上面出现过的图, Students(sid, Iname, fname, midiaitia)
这题和八皇后有点相似，不同的是八皇后每行只放一个就可以到下一行继续尝试，而这道题每行都放完没有冲突之后才能到下一行继续尝试，所以判断的逻辑稍微比八皇后多一点，但整体思路没差多少
在我看来，对于Numpy以及Matplotlib，Pandas可以帮助创建一个非常牢固的用于数据挖掘与分析的基础。而Scipy（会在接下来的帖子中提及）当然是另一个主要的也十分出色的科学计算库，但是我认为前三者才是真正的Python科学计算的支柱。
豆花寄语：学生信，R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。
新的LAMBDA函数有助于创作可重复使用的LAMBDA函数，同时其本身也是独立的函数。
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