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。
在实际中我们可能只是需要汇总数据而不是将它们检索出来，SQL提供了专门的函数来使用。聚合函数aggregate function具有特定的使用场景
工作中经常需要汇总数据而不是将它们全部检索出来（实际数据本身：返回实际数据是对时间和处理资源的浪费），这种类型的检索有以下特点：
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。
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。
我们经常需要汇总数据而不用把它们实际检索出来，为此MySQL提供了专门的函数。使用这些函数，MySQL查询可用于检索数据，以便分析和报表生成。
随着大数据时代的到来，越来越多的数据流向了Hadoop生态圈，同时对于能够快速的从TB甚至PB级别的数据中获取有价值的数据对于一个产品和公司来说更加重要，在Hadoop生态圈的快速发展过程中，涌现了一批开源的数据分析引擎，例如Hive、Spark SQL、Impala、Presto等，同时也产生了多个高性能的列式存储格式，例如RCFile、ORC、Parquet等，本文主要从实现的角度上对比分析ORC和Parquet两种典型的列存格式，并对它们做了相应的对比测试。
连接（Join）是数据仓库工作负载的一个组成部分。 当连接的表存储在内存中时，IM列存储增强了连接的性能。
来源：DeepHub IMBA本文约2300字，建议阅读5分钟本文用25个示例详细介绍groupby的函数用法。 groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。 如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集，那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。 在本文中，我们将使用25个示例来详细介绍groupby函数的用法。这25个示例中还包含了一些不太常用但在各种任务中都能派上用场的操作。 这里使用
groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。
原题 | 10 Python Pandas tricks that make your work more efficient
pandas是基于numpy构建的，使数据分析工作变得更快更简单的高级数据结构和操作工具。本文为大家带来10个玩转Python的小技巧，学会了分分钟通关变大神！
每个人都知道这个命令。但如果你要读取很大的数据，尝试添加这个参数：nrows = 5，以便在实际加载整个表之前仅读取表的一小部分。然后你可以通过选择错误的分隔符来避免错误(它不一定总是以逗号分隔)。
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。
ORC的全称是(Optimized Row Columnar)，ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式，它的产生早在2013年初，最初产生自Apache Hive，用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。和Parquet类似，它并不是一个单纯的列式存储格式，仍然是首先根据行组分割整个表，在每一个行组内进行按列存储。ORC文件是自描述的，它的元数据使用Protocol Buffers序列化，并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消耗，目前也被Spark SQL、Presto等查询引擎支持，但是Impala对于ORC目前没有支持，仍然使用Parquet作为主要的列式存储格式。2015年ORC项目被Apache项目基金会提升为Apache顶级项目。ORC具有以下一些优势:
从上述的例子中不难看出，想要实现分组操作，必须明确三个要素：分组依据分组依据、数据来源数据来源、操作及其返回结果操作及其返回结果。同时从充分性的角度来说，如果明确了这三方面，就能确定一个分组操作，从而分组代码的一般模式：
在我的上一篇文章中，我们知道了通过索引或者其他的方式获取数据可能不是语句执行最耗时的操作。比如，MySQL 的GROUP BY可能会占据语句执行时间的90%.
COUNT() 返回某列的行数 COUNT(*)对表中行的数目进行计数，不管表列中包含的是空值（NULL）还是非空值
select * from user order by classid,age DESC
Pandas 是 Python 中最广泛使用的数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法，可以加快 「数据分析」 和 「预处理」 步骤。
数据库，表操作 1 create database 数据库名称; (创建一个数据库) 2 dorp database 数据库名称; (删除一个数据库) 3 show tables from 数据库名称 like 表达式; (显示一个数据库所有的表格) 4 create table 表1 select * from 表2 where 表达式;(从表2中获取数据并利用数据创建一个表格) 5 drop table 表1; (删除表格)
iterrows() 是在DataFrame中的行进行迭代的一个生成器，它返回每行的索引及一个包含行本身的对象。
对开发人员来说，Django的ORM 确实非常实用，但是将数据库的访问抽象出来本身是有成本的，那些愿意在数据库中探索的开发人员，经常会发现修改 ORM 的默认行为可以带来性能的提升。在本文中，我将分享在 Django 中使用数据库的 9 个技巧。
数据库技术从诞生到现在，在不到半个世纪的时间里，形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域。在现实工作中，我们的软件测试工作通常与数据库密切相关。所以作为一名合格的软件测试岗位工作者对于一些常用的SQL 查询语法必须要掌握：
本文是《SQL必知必会》一书的精华总结，帮助读者快速入门SQL或者MySQL，主要内容包含：
group by 的基本用法 group by做为分组来使用，后面为条件，可以有多个条件，条件相同的为一组，配
这里，IF NOT EXISTS是一个可选的子句。如果我们使用此子句，则只有在没有具有相同名称的现有数据库时，才会创建具有给定名称的数据库。
WHERE子句限定或取消查询选择中的特定行。 符合条件的行是那些条件表达式为真的行。 条件表达式是逻辑测试(谓词)的列表，可以通过AND和OR逻辑操作符链接这些测试(谓词)。 这些谓词可以使用NOT一元逻辑操作符进行反转。
箱型图不显示原始数据点，而是采用样本数据，根据四分位数用盒和线来显示值的范围。此外，它们用星号显示落在箱须之外的离群值
在评估超过两个水平的表达变化时，DESeq2 还提供似然比检验作为替代方法。被确定为重要的基因是那些在不同因子水平上在任何方向上表达发生变化的基因。
箱线图 箱线图是能同时反映数据统计量和整体分布，又很漂亮的展示图。在2014年的Nature Method上有2篇Correspondence论述了使用箱线图的好处和一个在线绘制箱线图的工具。就这样都可以发两篇Nature method，没天理，但也说明了箱线图的重要意义。 下面这张图展示了Bar plot、Box plot、Volin plot和Bean plot对数据分布的反应。从Bar plot上只能看到数据标准差或标准误不同；Box plot可以看到数据分布的集中性不同；Violin plot和Be
在MySQL数据库中，经常会遇到需要对数据进行分组和去重的情况。为了达到这个目的，我们通常会使用GROUP BY和DISTINCT这两个关键字。虽然它们都可以用于去重，但是它们具有不同的用法和效果。本文将详细解析MySQL中的GROUP BY和DISTINCT的用法，并比较它们对同一字段的去重效果是否相同。
在上2篇文章中介绍了SQL SERVER的SELECT语句的简单使用方法《SQL Server 数据库设计--SELECT语句》《SQL Server 数据库设计--SELECT语句之二》，这篇文章继续介绍其他高级查询方法。
链接：https://towardsdatascience.com/30-examples-to-master-pandas-f8a2da751fa4
一般在书写sql的是时候很多时候会误将聚合函数放到where后面作为条件查询，事实证明这样是无法执行的，执行会报【此处不允许使用聚合函数】异常。为什么会报异常呢？其原因很简单：
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 「第一部分 资源组简介」 MySQL-8.0中新增了resource group资源组的功能。MySQL资源组的想法来源很简单：每个资源组是一个资源独立的单位，每个资源组能够容纳一个或者多个MySQL线程。拥有设置资源组权限的DBA们能够创建、配置资源组以及指定、切换MySQL线程从属的资源组，从而更加精准地管控MySQL。 每个MySQL资源组的属性包括： Name：资源组名 CPU affinity：可以使用的VCPU编号，系统可用的VCPU编号可以通
SQL语句的逻辑处理顺序，指的是SQL语句按照一定的规则，一整条语句应该如何执行，每一个关键字、子句部分在什么时刻执行。
例3:显示所有的学生信息，先按照年龄从大-->小排序，当年龄相同时按照身高从高-->矮排序
“软件工程师阅读教科书作为参考时不会记住所有的东西，但是要知道如何快速查找重·要的知识点。”
当查询优化器生成查询计划时，它将分析什么是用于特定筛选条件的最佳索引。 如果不存在最佳索引，查询优化器仍会使用成本最低的可用访问方法生成查询计划，但也会存储有关这些索引的信息。 使用缺失索引功能，你可以访问有关最佳索引的信息以决定是否实现它们。
最后是今天的分享：Author、Article、ArticleDetail三张表一键建表SQL语句
如果您想知道如何在表中查找重复值，那么您可以在 SQL 中使用 GROUP BY 和 HAVING 子句。 使用 group by 您可以创建组，如果您的组有超过 1 个元素，则意味着它是重复的。 例如，您需要编写一个 SQL 查询来查找名为 Person 的表中的所有重复电子邮件。 这是一个流行的 SQL Query 面试问题以及 Leetcode 问题。 您可以看到电子邮件 a@b.com 是重复的电子邮件，因为它在表格中出现了两次。 您需要编写一个查询来查找所有重复值。
数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳，然后对这些数据进行统计分析，以便于更好地了解数据的特点和规律。
简介:"Group By"根据字面上的意思理解,就是根据"By"后面指定的规则对数据进行分组(分组就是将一个数据集按照"By"指定的规则分成若干个子数据集)，然后再对子数据集进行数据处理。 1、下面通
来源：Deephub Imba本文约8500字，建议阅读10分钟本文介绍了如何使用 scikit-learn中的网格搜索功能来调整 PyTorch 深度学习模型的超参数。 apply函数是我们经常用到的一个Pandas操作。虽然这在较小的数据集上不是问题，但在处理大量数据时，由此引起的性能问题会变得更加明显。虽然apply的灵活性使其成为一个简单的选择，但本文介绍了其他Pandas函数作为潜在的替代方案。 在这篇文章中，我们将通过一些示例讨论apply、agg、map和transform的预期用途。 我们一
先按Mt列进行分组，然后对分组之后的数据框使用idxmax函数取出Count最大值所在的列，再用iloc位置索引将行取出。有重复值的情况
归纳整理了一些工作中常用到的pandas使用技巧，方便更高效地实现数据分析。文章很短，不用收藏就能Get~
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