那9个字，犹如一声惊雷，在这个热情的群里炸开了锅...
要讲怎么在 Sql 中做透视表，我们还是先看看什么是透视表，其实透视表的核心就是按照行列同时分组，然后对分组后的值进行某种汇总运算。
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。
严格来说，SQL并不是一门编程语言，只是一个取数工具，与它的原意（结构化查询语言）比较贴切。和很多初学者一样，我学习SQL最大的门槛并非这门语言本身的难易，而是缺乏一个科学有效的学习路径。 我尝试过看书（《Head First SQL》，《SQL必知必会》等系统性的书籍），也在一个月内准备并通过了数据库二级、三级的计算机等级考试，更看过形形色色的SQL题目，然而成效甚微。但是在我进入一家互联网公司实习后，每天都需要写大量的SQL且有大牛细心指导，我在短短几天内就能独立对接SQL需求。
定义一个递归CTE，至少需要两个查询（或者更多），第一个查询称为定位点成员（anchor member），第二个查询称为递归成员（recursive member），基本格式如下：
数据透视表是一个很重要的数据统计操作，最有代表性的当属在Excel中实现（甚至说提及Excel，个人认为其最有用的当属三类：好用的数学函数、便捷的图表制作以及强大的数据透视表功能）。所以，今天本文就围绕数据透视表，介绍一下其在SQL、Pandas和Spark中的基本操作与使用，这也是沿承这一系列的文章之一。
https://doris.apache.org/zh-CN/docs/dev/get-starting/what-is-apache-doris/
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
所谓透视（Pivoting）就是把数据从行的状态旋转为列的状态的处理。其处理步骤为：
SAP Business Objects数据服务是一种提取，转换和加载（ETL）工具，用于在源环境和目标环境之间移动和操作数据。 SAP数据服务提供了一个数据管理平台，可支持各种举措，包括商业智能，数据迁移，应用程序集成和更多特定应用程序。 SAP Data Services是应用程序中的可执行组件，可以在批处理或实时（服务）架构中部署。
这几天在做一个招标系统中审批模块，其中关于报价信息这块，用到了pivot和unpivot来实现数据的行列互转，下面简单介绍一下，实际案例，便于回忆和记录相关的条件下使用的情况。pivot 与 unpivot 函数是SQL2005新提供的2个函数，PIVOT 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式，并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合。UNPIVOT 与 PIVOT 执行相反的操作，将表值表达式的列转换为列值。 下面我通过PIVOT 来阐述整个函数的使用：
这几天在做一个招标系统中审批模块，其中关于报价信息这块，用到了pivot和unpivot来实现数据的行列互转，下面简单介绍一下，实际案例，便于回忆和记录相关的条件下使用的情况。pivot 与 unpivot 函数是SQL2005新提供的2个函数，PIVOT 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式，并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合。UNPIVOT 与 PIVOT 执行相反的操作，将表值表达式的列转换为列值。
SQL非常强大，且具有多种功能。然而，当涉及到数据科学面试时，大多数公司只测试其少数核心概念。以下这10个概念因其在实际中应用最多，而最常出现。
Excel作为Office常用办公软件之一，其在一名数据分析师的工作日常中也占有一定地位，比如个人就常常倾向于依赖Excel完成简单的数据处理和可视化作图，其中数据处理部分则主要是运用内置函数+数据透视表两大部分。
Salesforce的成功无法离开其底层平台Salesforce Platform的支持。而Salesforce Platform的核心是元数据驱动的多租户数据模型。
不幸的是，MySQL没有PIVOT基本上你想要做的功能。因此，您需要使用带有CASE语句的聚合函数：select pt.partner_name,
工作之中，一些简单的数据处理工作都会选择用Excel完成，其实微软给我们开了个玩笑，它将一些好用的功能给隐藏起来了，比如“数据分析”，“规划求解”工具栏。我也是在使用mac之后才发现，原来微软是提供这两个工具栏的，想想以前，真是被骗了好久……
在Excel VBA中对MySQL数据库中的表格进行操作，包括重命名和删除等，需要执行相应的SQL语句。以下是示例代码，演示如何执行这些操作：
大量的数据科学职位需要精通 SQL，它也是数据分析师、数据科学家、数据建模岗最常考核的面试技能。在本篇内容中 ShowMeAI 将梳理汇总所有面试 SQL 问题，按照不同的主题构建练习专项块，要求职的同学们可以按照对应板块内容进行专项击破与复习。
SQL全称Structured Query Language，说人话就是结构化查询语言。毫不夸张地说，它是数据分析必会技能Top1，因为没有哪个初级数据分析师的面试能跨过SQL技能考核这一项的。
本文的内容最初由David Nailey在Build a Cloud博客上撰写。
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。
spark sql谓词下推逻辑优化器PushDownPredicates包含了三个规则：
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。
大家好，前面介绍了Access数据库表部分的内容，后面开始介绍Access数据库查询部分的内容。
很多数据散落在很多工作表或者工作簿中，由于某项工作我们需要将这些数据做个汇总。比方，我们有以下三个工作簿
Excelize 是 Go 语言编写的用于操作电子表格办公文档的开源基础库，基于 ISO/IEC 29500、ECMA-376 国际标准。可以使用它来读取、写入由 Microsoft Excel、WPS、Apache OpenOffice、LibreOffice 等办公软件创建的电子表格文档。支持 XLAM / XLSM / XLSX / XLTM / XLTX 等多种文档格式，高度兼容带有样式、图片(表)、透视表、切片器等复杂组件的文档，并提供流式读写支持，用于处理包含大规模数据的工作簿。可应用于各类报表平台、云计算、边缘计算等系统。
这是所有SELECT语句的必选元素。 通常，选择项指的是FROM子句中指定的表中的一个字段。 选择项由下列一个或多个项组成，多个项之间用逗号分隔:
可以看到possible_keys、key、key_len的值均为NULL，说明这条SQL在product_comment 表上是没有可用的索引的，取出9593行过滤度为1%
继上一篇如何成为数据分析师系列（一）：可视化图表初阶整理了折线图、柱形图、散点图、饼图4种基本图表的特性及其使用场景，这次整理了一些平常不太使用，但在合适的场景的使用它们，往往能为你的分析报告加分不少的图表。
很多小伙伴儿对 EXCEL 中的数据透视表，应该都不陌生。而本文的 CASE WHEN 语句，就相当于一个自定义的数据透视表。GROUP BY 后面的字段相当于行名，CASE WHEN 则负责列名的构建。
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！
在SQL查询中，CROSS JOIN是一种用于从两个或多个表中获取所有可能组合的连接方式。它不依赖于任何关联条件，而是返回两个表中的每一行与另一个表中的每一行的所有组合。CROSS JOIN可以用于生成笛卡尔积，它在某些情况下非常有用，但在其他情况下可能会导致结果集过大。在本文中，我们将深入探讨SQL中的CROSS JOIN，了解其语法、用途以及使用时需注意的事项。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/79008881
有朋友聊到他们的系统中要接入全文检索，这让我想起了很久以前为一个很古老的项目添加搜索功能的事儿。
当我们使用传统的 mysql_connect 、mysql_query方法来连接查询数据库时，如果过滤不严，就有SQL注入风险，导致网站被攻击，失去控制。虽然可以用mysql_real_escape_string()函数过滤用户提交的值，但是也有缺陷。而使用PHP的PDO扩展的 prepare 方法，就可以避免sql injection 风险。 PDO(PHP Data Object) 是PHP5新加入的一个重大功能，因为在PHP 5以前的php4/php3都是一堆的数据库扩展来跟各个数据库的连接和处理，如
与RDD进行互操作 Spark SQL支持两种不同方法将现有RDD转换为Datasets。第一种方法使用反射来推断包含特定类型对象的RDD的schema。这种基于反射的方法会导致更简洁的代码，并且在编写Spark应用程序时已经知道schema的情况下工作良好。 第二种创建Datasets的方法是通过编程接口，允许您构建schema，然后将其应用于现有的RDD。虽然此方法更详细，但它允许你在直到运行时才知道列及其类型的情况下去构件数据集。 使用反射推断模式 Spark SQL的Scala接口支持自动将包含ca
数据透视表是一种可以快速汇总、分析大量数据表格的交互式分析工具。使用数据透视表可以按照数据表格的不同字段从多个角度进行透视，并建立交叉表格，用以查看数据表格不同层面的汇总信息、分析结果以及摘要数据。
分享是一种美德，接受得了批评建议更是难得的美德。有很多大师写博客、写公众号、写书，都是一种分享,好事情.但有些人有这样一个毛病，不喜欢听别人的批评建议。公众号下面的留言是一种很好的技术交流途径，有些公众号只把吹捧的评论显示出来，批评建议留着自己"欣赏",这种行为我认为是非常可耻的,因为你宣传了错误的东西又没有更正,会误导公众。这些公众号屏蔽批评建议的做法不知是不是小编私下做主，建议请示下领导，做技术的容不下批评还做个屁啊。大师也有犯错的时候，承认错误不可耻。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
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
因此，我们需要使用分页查询来限制返回的结果数量。同时，根据特定的条件筛选数据也是非常常见的需求。
财务报表也称对外会计报表，是会计主体对外提供的反映企业或预算单位一定时期资金、利润状况的会计报表，由资产负债表、损益表、现金流量表或财务状况变动表、附表和附注构成。财务报表是财务报告的主要部分，不包括董事报告、管理分析及财务情况说明书等列入财务报告或年度报告的资料。
这是有关创建定制脚本渲染管道的系列教程的第十部分。它增加了对点光源和聚光灯的实时阴影的支持。
反射是一种机制，在编译时不知道具体类型的情况下，可以透视结构的组成、更新值。使用反射，可以让我们编写出能统一处理所有类型的代码。甚至是编写这部分代码时还不存在的类型。一个具体的例子就是fmt.Println()方法，可以打印出我们自定义的结构类型。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
