We continue practicing simple SQL queries on a single table.This tutorial is concerned with a table of Nobel prize winners:
Change the query shown so that it displays Nobel prizes for 1950.
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame # 引入网页 import webbrowser link = 'https://www.tiobe.com/tiobe-index/' webbrowser.open(link) True # 获取剪贴板数据 df = pd.read_clipboard() df Year Winner 2019 medal C 2018 medal Python 2
SQL (Structured Query Language) 是具有数据操纵和数据定义等多种功能的数据库语言，这种语言具有交互性特点，能为用户提供极大的便利，数据库管理系统应充分利用SQL语言提高计算机应用系统的工作质量与效率。
基于 JDK1.8 、 druid 1.1.12 、 mysql-connector-java 8.0.21 、 Spring 5.2.3.RELEASE
您好！我是Matt Mazur ，是一名数据分析师，曾在几家初创公司工作过，帮助公司利用数据发展业务。本指南记录了我对格式化 SQL 的喜好，希望对其他人有一些用处。如果您或您的团队还没有 SQL 风格指南，那么它可以作为一个很好的起点，您可以根据自己的喜好来采用和更新它。
name =’Argentina’ or name =’Australia’等同于 name in IN(‘Argentina’,’Australia’)
我最近在Kaggle上看到了美国大选的数据集。既然我们正在热烈讨论2020年的大选，我想分析一下之前的美国总统大选是个好主意。
PIVOT，UNPIVOT运算符是SQL server 2005支持的新功能之一，主要用来实现行到列的转换。本文主要介绍PIVOT运算符的操作，以及如何实现动态PIVOT的行列转换。
热图展示不同国家历届足球世界杯的成绩，非常有意思，时间跨度是1982年到2018年，入选国家的标准是最少参加过四次世界杯，我们今天来重复一下这个图，自己这个伪球迷也来了解一下足球世界杯的相关知识。
1. 问题 Mysql 8.0.2 中新增加了一个主要功能 - 窗口函数 window function 这个功能具体是解决什么问题？下面先看一个SQL查询的场景，看一下平时我们是怎么做的，然后再看一下如何使用窗口函数来更方便的解决 （1）准备测试表和数据 建一个简单的电影信息表，字段有： ID release_year（发行年份） category_id（所属分类ID） rating（评分） CREATE TABLE films ( id int(11), release_year int(11)
在数据库中，我们经常需要对查询的结果进行排序，以便更容易地理解和分析数据。SQL（Structured Query Language）提供了强大的排序功能，允许我们按照指定的列对数据进行升序或降序排序。本文将详细介绍如何使用 SQL 进行排序查询，包括基本的排序语法、多列排序、自定义排序顺序等内容。
select subject, count(subject) – 统计每个学科的数量 from nobel where yr=‘1960’ group by subject;
那么四年一度的世界杯即将要在卡塔尔开幕了，对于不少热爱足球运动的球迷来说，这可是十分难得的盛宴，而对于最后大力神杯的归属，相信很多人都满怀着期待，每个人心中都有不同的答案。
最近遇到一个专门进行SQL技术优化的项目，对很多既有的老存储过程进行调优（现在已经不再新增任何存储过程），因此系统的对SQL语句编写进行一次科学的学习变得很有必要。这儿将基于黄德承大神的Oracle
这是来自群友的一个需求，有一张资产表 assets，用来记录每个公司在每个季度结束时的资产信息。
可能大家对SQL语句太过熟悉了，也可能虽然已经从Asp过度到了Asp.Net时代，但是Asp的观念没有发生太大变化。结果就是我们将应用程序大部分的逻辑都交给了数据库去完成，忘记了.Net Framework提供给我们灵活强大的数据操控能力。比如说，当我们需要对数据进行筛选的时候，我们想到的是“Where”子句，而不是List<T>.FindAll()；当我们需要对数据进行排序的时候，我们想到的是“Order By”子句，而不是List<T>.Sort()；当我们需要对数据进行分页的时候我们想到的是存储过程，而不是List<T>.GetRange()。
SQL 是用于数据分析和数据处理的最重要的编程语言之一，因此与数据科学相关的工作（例如数据分析师、数据科学家和数据工程师）在面试时总会问到关于 SQL 的问题。SQL 面试问题旨在评估应聘者的技术和解决问题的能力。因此对于应聘者来说，关键在于不仅要根据样本数据编写出正确的查询，而且还要像对待现实数据集一样考虑各种场景和边缘情况。
where是在分组（聚合）前对记录进行筛选，而having是在分组结束后的结果里筛选，最后返回整个sql的查询结果。
哈哈这个程序的精髓是，由于时(lan)间(de)有(xie)限(le)，打牌是哪个线程抢到了就出牌，直到牌出完了，就赢了。（多线程写斗地主，是我大学操作系统课程的实验项目，当时是完整实现了斗地主算法的，用的是C++和MFC，可以在界面上交互打牌）
where & group by & having & order by & limit ⼀起协作
近期在不同群里有小伙伴们提出了一些在面试和笔试中遇到的Hive SQL问题，Hive作为算法工程师的一项必备技能，在面试中也是极有可能被问到的，所以有备无患，本文将对这四道题进行详细的解析，还是有一定难度的，希望你看完本文能够有所收获。
MySQL是一款常用的关系型数据库，广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。在MySQL中，我们经常需要对表格进行行转列或列转行的操作，以满足不同的分析或报表需求。本文将详细介绍MySQL中的行转列和列转行操作，并提供相应的SQL语句进行操作。
窗口函数(window functions)，也被称为 “开窗函数”，也叫OLAP函数（Online Anallytical Processing，联机分析处理），可对数据库数据进行实时分析处理。它是数据库的标准功能之一，主流的数据库比如Oracle，PostgreSQL都支持窗口函数功能，MySQL 直到 8.0 版本才开始支持窗口函数。
近期网站运营人员、产品反馈：查询数据耗时太长，网站交互上出现明显加载缓慢的情况 分析问题发现：
这一次的实验课关于SQL处理，对应作业12。如果之前错过了的小伙伴刚好可以这一次补上。这节课的内容非常扎实，基本上涵盖了SQL当中常用的所有语法，虽然说通过一篇文章或者是一节课入门某个技术有些夸张。但至少打下一个比较扎实的基础还是没有问题的。
本文介绍了对月销售订单历史记录的汇总统计，包括对订单金额、订单数量、产品信息、客户信息、销售员信息的统计，并分析了汇总数据的趋势变化。同时，本文还提供了对历史记录进行查询和过滤的方法，以及导出到Excel表格的示例代码。
你真的会玩SQL吗？系列目录 你真的会玩SQL吗？之逻辑查询处理阶段 你真的会玩SQL吗？和平大使 内连接、外连接 你真的会玩SQL吗？三范式、数据完整性 你真的会玩SQL吗？查询指定节点及其所有父节点的方法 你真的会玩SQL吗？让人晕头转向的三值逻辑 你真的会玩SQL吗？EXISTS和IN之间的区别 你真的会玩SQL吗？无处不在的子查询 你真的会玩SQL吗？Case也疯狂 你真的会玩SQL吗？表表达式，排名函数 你真的会玩SQL吗？简单的 数据修改 你真的会玩SQL吗？你所不知道的 数据聚合 你真的会玩S
排序操作是一个比较常见的操作，尤其是在数据分析的时候，我们往往需要对数据进行排序，hive 中和排序相关的有四个关键字，今天我们就看一下，它们都是什么作用。
SQL是作为一个程序员接触得非常多的一种语言，但是，很多时候，我们会发现，有些SQL的执行效率异常的差，造成了数据库的负担。我们通过分析这些有问题的SQL，就可以发现很多我们平时在写SQL的时候忽略的问题。
之前学到的筛选操作都是基于整个表去进行的，那如果想要依据某列中的不同类别（比如说不同品牌/不同性别等等）进行分类统计时，就要用到数据分组，在SQL中数据分组是使用GROUP BY子句建立的。
postgresql使用filter进行多维度聚合 你有没有碰到过有这样一种场景，就是我们需要看一下某个时间段内各种维度的汇总，比如这样：最近三年我们卖了多少货？有多少订单？平均交易价格多少？每个店铺
日常业务开发中，我们经常需要跟SQl的日期打交道，比如查询最近30天的订单，查询某一个月的订单量，统计某天每小时的下单量等等，于是整理了以下MySql时间处理函数。
LAG()和LEAD()统计函数能够在一次查询中取出同一字段的前N行的数据和后N行的值。这样的操作能够使用对同样表的表连接来实现，只是使用LAG和 LEAD有更高的效率。下面整理的LAG()和LEAD()样例：
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OS X自从10.4后把SQLite这套相当出名的数据库软件，放进了作业系统工具集里。OS X包装的是第三版的SQLite，又称SQLite3。这套软件有几个特色： 软件属于公共财（public domain），SQLite可说是某种「美德软件」（virtueware），作者本人放弃着作权，而给使用SQLite的人以下的「祝福」（blessing）： May you do good and not evil. 愿你行善莫行恶 May you find forgiveness for yourself and forgive others. 愿你原谅自己宽恕他人 May you share freely, never taking more than you give. 愿你宽心与人分享，所取不多于你所施予 支援大多数的SQL指令（下面会简单介绍）。 一个档案就是一个数据库。不需要安装数据库服务器软件。 完整的Unicode支援（因此没有跨语系的问题）。 速度很快。 目前在OS X 10.4里，SQLite是以/usr/bin/sqlite3的形式包装，也就说这是一个命令列工具，必须先从终端机（Terminal.app或其他程序）进入shell之后才能使用。网络上有一些息协助使用SQLite的视觉化工具，但似乎都没有像CocoaMySQL（配合MySQL数据库使用）那般好用。或许随时有惊喜也未可知，以下仅介绍命令列的操作方式。 SQLite顾名思议是以SQL为基础的数据库软件，SQL是一套强大的数据库语言，主要概念是由「数据库」、「资料表」（table）、「查询指令」（queries）等单元组成的「关联性数据库」（进一步的概念可参考网络上各种关于SQL及关联性数据库的文件）。因为SQL的查询功能强大，语法一致而入门容易，因此成为现今主流数据库的标准语言（微软、Oracle等大厂的数据库软件都提供SQL语法的查询及操作）。
本篇，我们来介绍一下 MySQL 中的基本内置函数 —— 数值函数、字符串函数和日期函数等。
在大数据时代，SQL作为数据分析的通用语言，其在处理海量数据集时的作用尤为重要。传统的RDBMS在面对TB乃至PB级别的数据时，往往会因性能瓶颈和扩展性限制而显得力不从心。因此，为适应大数据场景，Apache Hive、Presto（现更名为Trino）等专门针对大数据查询优化的工具应运而生，它们不仅保留了SQL的易用性，还引入了诸多创新技术以实现对大规模数据的高效查询。本文将深入剖析Hive、Presto（Trino）的特点、应用场景，并通过丰富的代码示例展示如何在大数据环境中利用这些工具进行高性能SQL查询。
由于我主要负责我们小组项目数据库模块的部分所以这几天都一直在研究在iphone中最为常用的一个简单数据库sqlite,自己也搜集很多资料,因此在这里总结一下这几天的学习成果:
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
自连接与子查询是SQL中非常重要的两项技术，自连接是针对相同的表的联结方法，是SQL语言面向集合编程思想的集中体现，而子查询有很多变式，关联子查询技术是在实际中进行行与行之间的比较时非常重要的方法，特别是与自连接相结合的自关联子查询。一旦熟练掌握以上两种技术，实际中很多问题便能迎刃而解。
OS X自从10.4后把SQLite这套相当出名的数据库软件，放进了作业系统工具集里。OS X包装的是第三版的SQLite，又称SQLite3。这套软件有几个特色：
SELECT column, group_function,... FROM table
不再是循环，而是向量操作，这个包的目的是简化apply类函数。 其相当于split和apply函数的整合。
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