这些函数返回NUMERIC数据类型,除非表达式是数据类型DOUBLE。 如果expression为DOUBLE,则返回DOUBLE。
众所周知,真值有true和false两种,但是在SQL中还有一种UNKNOWN的情况。前者是二值逻辑,后者是三值逻辑。
在SQL中有一类函数叫做聚合函数,例如sum()、avg()、max()等等,这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行,一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的。但是有时我们想要既显示聚集前的数据,又要显示聚集后的数据,这时我们便引入了窗口函数。窗口函数又叫OLAP函数/分析函数,窗口函数兼具分组和排序功能。
SQL 中 Group By 语句大家都很熟悉,根据指定的规则对数据进行分组,常常和聚合函数一起使用。
作为一名数(取)据(数)分(工)析(具)师(人),不得不夸一下SQL,毕竟凭一己之力养活了80%的数据分析师,甚至更多。SQL语言短小精悍,简单易学,而且分析师重点只关注查询,使得学习成本和时间成本瞬间就下来了。
本节主要描述Hive的优化使用,Hive的优化着重强调一个 把Hive SQL 当做Mapreduce程序去优化 二.主要优化点
上一篇我们从PromQL入门,这个篇章我们继续学习下PromQL的进阶知识与实际的使用
对于测试同学来说,除了知道测试基础知识外,还需要掌握一些测试基本技能,主要有Linux、数据库、计算机网络等,在此之前我们已经讨论过Linux基础知识以及在实际工作中的应用,可参考往期文章「学会Linux,看完这篇就行了!」。
实习和秋招笔面试的时候,SQL的考察必不可少,除了题目中会涉及业务背景外,大同小异的,大都考察聚合、表连接、窗口函数,尤以各种各样的窗口函数为重。
1.MySQL中关于函数的说明 2.单行函数分类 3.字符函数 1)length(str):获取参数值的字节个数; 2) concat(str1,str2,…):拼接字符串; 3)upper(str):将字符中的所有字母变为大写; 4)lower(str):将字符中所有字母变为小写; 5)substr(str,start,[len]):从start位置开始截取字符串,len表示要截取的长度; 6)instr(str,要查找的子串):返回子串第一次出现的索引,如果找不到,返回0; 7)trim(str):去掉字符串前后的空格; 8)lpad(str,len,填充字符):用指定的字符,实现对字符串左填充指定长度; 9)rpad(str,len,填充字符):用指定的字符,实现对字符串右填充指定长度; 10) replace(str,子串,另一个字符串):将字符串str中的字串,替换为另一个字符串; 4.数学函数 1)round(x,[保留的位数]):四舍五入; 2)ceil(x):向上取整,返回>=该参数的最小整数。(天花板函数) 3)floor(x):向下取整,返回<=该参数的最大整数。(地板函数) 4)truncate(x,D):截断; 5)mod(被除数,除数):取余; 5.日期时间函数 1)now():返回系统当前的日期和时间; 2)curdate():只返回系统当前的日期,不包含时间; 3)curtime():只返回系统当前的时间,不包含日期; 4)获取日期和时间中年、月、日、时、分、秒; 5)weekofyear():获取当前时刻所属的周数; 6)quarter():获取当前时刻所属的季度; 7)str_to_date():将日期格式的字符串,转换成指定格式的日期; 8)date_format():将日期转换成日期字符串; 9)date_add() + interval:向前、向后偏移日期和时间; 10)last_day():提取某个月最后一天的日期; 11)datediff(end_date,start_date):计算两个时间相差的天数; 12)timestampdiff(unit,start_date,end_date):计算两个时间返回的年/月/天数; 6.其它常用系统函数 7.流程控制函数 1)if函数:实现if-else的效果; 2)ifnull函数:判断值是否为null,是null用指定值填充; 3)case…when函数的三种用法; ① case … when用作等值判断的语法格式; ② case … when用作区间判断的语法格式; ③ case…when与聚合函数的联用 8.聚合函数 1)聚合函数的功能和分类; ① 聚合函数的功能; ② 聚合函数的分类; 2)聚合函数的简单使用; 3)五个聚合函数中传入的参数,所支持的数据类型有哪些? ① 测试数据; ② sum()函数和avg()函数:传入整型/小数类型才有意义; ③ max()函数和min()函数:传入整型/小数类型、日期/时间类型意义较大; ④ count()函数:可以传入任何数据类型,但是碰到null要注意; ⑤ count()函数碰到null值需要特别注意; ⑥ count(1),count(0)表示的是啥意思呢? ⑦ count(*)计数的效率问题; 4)聚合函数和group by的使用“最重要”;
HAVING是SQL中一个非常重要的功能,本文中将会介绍SQL中HAVING子句的用法。
与聚合函数类似,开窗函数也是对行集组进行聚合计算。但是它不像普通聚合函数那样,每组通常只返回一个值,开窗函数可以为每组返回多个值,因为开窗函数所执行聚合计算的行集组是窗口。
SELECT * FROM tb_stu WHERE sname like ‘刘%’
term是用于精确匹配的,类似于sql语句中的“=”,因为“name”字段用的是standard默认分词器,其会将“张三”分成“张”和“三”,并不会匹配姓名为“张三”的人,而name.keyword可以让其不会进行分词。
一查询数值型数据: SELECT * FROM tb_name WHERE sum > 100; 查询谓词:>,=,<,<>,!=,!>,!<,=>,=<
这看上去是个幼稚的问题,但我们还是一步步思考一下。数据以行为粒度存储,最简单的 SQL 语句是 select * from test,拿到的是整个二维表明细,但仅做到这一点远远不够,出于以下两个目的,需要 SQL 提供聚合函数:
窗口函数是数据库查询中的一个经典场景,在解决某些特定问题时甚至是必须的。个人认为,在单纯的数据库查询语句层面【即不考虑 DML、SQL 调优、索引等进阶】,窗口函数可看作是考察求职者 SQL 功底的一个重要方面。
SQL 是结构化查询语言(Structured Query Language)的缩写,是用于管理关系型数据库的标准语言。在 SQL 中,查询是其中最重要的部分之一,通过查询,我们可以从数据库中检索所需的数据。分组查询是 SQL 查询中的一项重要功能,它允许我们对数据进行分组、聚合和汇总,以便更好地理解数据的特征和趋势。
请编写 SQL 查询,计算从注册当天开始的每个用户在注册后第1天、第3天、第7天的学习留存率。留存率的计算方式是在注册后的特定天数内继续学习的用户数除以当天注册的用户总数。结果应包含日期、留存天数和留存率。
在 SQL 数据库中,聚合函数是一组强大的工具,用于处理和分析数据。它们可以帮助您对数据进行统计、计算总和、平均值、最大值、最小值等操作。无论您是数据库开发者、数据分析师还是希望更好地了解 SQL 数据库的用户,了解聚合函数都是非常重要的。
在商业数据处理的早期阶段,写入数据库通常对应于商业的交易场景,如: 销售,订单等涉及金钱交易的场景,交易的英文为transaction,也就是事务一词的来源,在计算机领域代表一个逻辑单元的一组读写操作。
为什么子查询叫做复杂查询呢?因为子查询相当于查询嵌套查询,因为嵌套导致复杂度几乎可以被无限放大(无限嵌套),因此叫复杂查询。下面是一个最简单的子查询例子:
本文中介绍的SQL中行列转换和嵌套式侧栏的生成,将SQL语句查询的结果转换成我们想要的结果。
还有一堆哈 。先用先查就好(现) 比如month addtime。。。。。
1、行列转换: decode(条件,值1,返回值1,值2,返回值2,...值n,返回值n,缺省值); select decode(sign(变量1-变量2),-1,变量1,变量2) from dual; --取较小值 sign()函数根据某个值是0、正数还是负数,分别返回0、1、-1 例如: 变量1=10,变量2=20 则sign(变量1-变量2)返回-1,decode解码结果为“变量1”,达到了取较小值的目的。 举例:查询emp表中的每个部门的人数? SELECT sum(deco
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
在SQL(结构化查询语言)中,GROUP BY子句是一个强大的工具,用于对查询结果进行分组和聚合操作。通过使用GROUP BY子句,可以根据指定的列或表达式对数据进行分组,并对每个分组应用聚合函数,从而得到更有意义的查询结果。本文将深入介绍SQL中的GROUP BY子句,包括其语法、用途以及示例。
数据库是许多网站和应用程序的关键组成部分,是数据在互联网上存储和交换的核心。数据库管理最重要的一个方面是从数据库中检索数据的做法,无论是临时基础还是已编码到应用程序中的过程的一部分。有几种方法可以从数据库中检索信息,但最常用的方法之一是通过命令行提交查询来执行。
订单明细表中记录了商品销售的流水;"订单明细表"中的'商品ID' 与"商品信息表"中的'商品ID'一一对应。
本文主要介绍 Elasticsearch 的聚合功能,介绍什么是 Bucket 和 Metric 聚合,以及如何实现嵌套的聚合。
聚合函数是一类在数据库中用于对多个行进行计算并返回单个结果的函数。它们能够对数据进行汇总、统计和计算,常用于提取有关数据集的摘要信息。聚合函数在 SQL 查询中广泛应用,包括统计总数、平均值、最大值、最小值等。
在SQL中,数值类型的函数主要用于对数字数据进行操作和计算。这些函数提供了丰富的数学计算和统计分析功能,可用于查询和汇总数据。下面将介绍一些常用的数值类型的函数,以及它们的用法和示例。
分组查询是一种 SQL 查询技术,通过使用 GROUP BY 子句,将具有相同值的数据行分组在一起,然后对每个组应用聚合函数(如 COUNT、SUM、AVG等)。这允许在数据集中执行汇总和统计操作,以便更清晰地理解和分析数据的特征。分组查询常用于对大量数据进行聚合和摘要,提供有关数据分布和特征的洞察。
本篇推送主要涉及SQL语言中较为复杂的子查询与函数嵌套。 虽然这个MySQL系列取名为MySQL基础入门,但是个人不打算做单个函数的用法总结,或者说简单罗列,(这些内容你可以通过很多途径了解)因为一方面以前有过SQL基础方面的学习经历(本科的计算机必修课以及计算机等级考试)现在应该更加深入一些,另一方面SQL是一门数据分析语言,单纯的一个两个函数基本很少能解决问题。 SQL语言不像R语言和Python那种面向对象的语言,提供了各种灵活多变的的可用方法以及成千上万的高效解决工具,更没有提供像管道函数那样的参
在应用WHERE、GROUP by和HAVING子句之后,窗口函数对SELECT查询选择的行进行操作。
CASE 表达式分为简单表达式与搜索表达式,其中搜索表达式可以覆盖简单表达式的全部能力,我也建议只写搜索表达式,而不要写简单表达式。
SUM返回与expression相同的数据类型,但有如下异常:TINYINT、SMALLINT和INTEGER返回的数据类型都是INTEGER。
随着组织产生的数据爆炸性增长,从GB到TB,从TB到PB,传统的数据库已经无法通过垂直扩展来管理如此之大数据。传统方法存储和处理数据的成本将会随着数据量增长而显著增加。这使得很多组织都在寻找一种经济的解决方案,比如NoSQL数据库,它提供了所需的数据存储和处理能力、扩展性和成本效率。NoSQL数据库不使用SQL作为查询语言。这种数据库有多种不同的类型,比如文档结构存储、键值结构存储、图结构、对象数据库等等。 我们在本文中使用的NoSQL是MongoDB,它是一种开源的文档数据库系统,开发语言为C++。它提供
TiDB 中的慢查询日志是一项 关键的性能监控工具,其主要作用在于协助数据库管理员追踪执行时间较长的 SQL 查询语句。 通过记录那些超过设定阈值的查询,慢查询日志为性能优化提供了关键的线索,有助于发现潜在的性能瓶颈,优化索引以及重构查询语句,从而提升数据库的整体性能。 本文将主要介绍 TiDB 中慢查询日志的功能,并探讨常用的慢查询日志分析方法 。
本文主要介绍了如何通过LitePal在Android端对数据库进行增删改查操作,以及如何使用LitePal的聚合函数对数据进行统计。通过学习,读者可以掌握LitePal的基本用法和主要功能,并能运用在实际开发中。
早在 1993年,关系数据库之父 E.F.Codd[1] 提出了 OLAP 概念,不遗余力指出面向记录的OLTP关系型数据库从根本上不适合查询分析的需求。
无论是基础查询还是条件查询,最终的结果都是显示了所有字段。即:包含了id, class_id, name, gender, score。如果我们只关心name字段,那么查询语句应该按照如下格式:
简单的说,数据库就是一个存放数据的仓库,这个仓库是按照一定的数据结构(数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系)来组织、存储的,我们可以通过数据库提供的多种方法来管理数据库里的数据。更简单的形象理解,数据库和我们生活中存放杂物的仓库性质一样,区别只是存放的东西不同。
在MongoDB中我们可以通过aggregate()函数来完成一些聚合查询,aggregate()函数主要用于处理诸如统计,平均值,求和等,并返回计算后的数据结果。
–如果要用到group by 一般用到的就是“每这个字” 例如说明现在有一个这样的表:每个部门有多少人 就要用到分组的技术
SQL是IT行业很多岗位都要求具备的一项能力,对于数据岗位而言更是如此,甚至说扎实的SQL基础也往往是入职这些岗位的必备技能。而在SQL面试中,一道出镜频率很高的题目就是行转列和列转行的问题,可以说这也是一道经典的SQL题目,本文就这一问题做以介绍分享。
了解GROUP BY和HAVING子句的工作原理可以帮助写出更加高效的SQL。这里用一个真实例子来说明这一点。
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