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资深数据库专家,专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生,为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
注意:having是对聚合后的结果进行条件过滤,where是在聚合前就对记录进行过滤
1. 常见的几个聚合函数 1.1 Avg / Sum 平均值 / 求和 (不适用于字符串) select avg(salary),sum(salary),avg(salary)*107 from employess 1.2 Max / Min 最大 / 最小 (字符串中按 a最小 z最大) select max(salary),min(salary) from employess 1.3 Count (1). 计算指定字段再查询你结构中出现的个数(不包含null) 📷
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”;
对于后端开发人员来说,经常会和数据打交道,今天总结下数据库相关的知识。包括MySQL,JDBC基础,JDBC进阶,MongoDB,性能优化等知识点。
继续学习CALCULATE函数,之前分享了利用FILTER进行内部筛选,那么还有什么用法呢?别急,咱们来继续。
这个公众号的关注者除了大部分是 Android 工程师之外还有部分后端以及前端同学,我鼓励也非常欢迎大家来投稿,其实我们并不需要把自己限定在某个领域,多学学其他语言也是非常不错的,欢迎投稿!~ 另外大家不要觉得自己写不好,不用怕,我可以指导你,Leon 同学在我指导下就改了几版,进步非常大,写文章既能让自己加深印象又能帮助别人,何乐不为呢?
php操作MySQL,实现一列数据求和 学习了,以此记录。 方便日后查询代码 开始 首先,mysql建一个表。 如图所示: 📷 使用聚合函数sum()对MySQL中列的元素求和 SELECT s
DML操作是指对数据库中表记录的操作,主要包括表记录的插入(insert),更新(update),删除(delete)和查询(select),是开发人员日常使用最频繁的操作。
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
1.SQL语句可以单行或多行书写,以分号结尾。 2.SQL语句可以使用空格/缩进来增强语句的可读性。 3.MySQL数据库的SQL语句不区分大小写,关键字建议使用大写。 4.注释:
数据分组就是根据一个或多个键(可以是函数、数组或df列名)将数据分成若干组,然后对分组后的数据分别进行汇总计算,并将汇总计算后的结果合并,被用作汇总计算的函数称为就聚合函数。 Python中对数据分组利用的是 groupby() 方法,类似于sql中的 groupby。 1.分组键是列名 分组键是列名时直接将某一列或多列的列名传给 groupby() 方法,groupby() 方法就会按照这一列或多列进行分组。 groupby(): """ 功能: 根据分组键将数据分成
有很多时候,需要对某一类数据进行汇总,如产品分类为Technology的订单的总销售额为多少,如下:
SQL的各个子句执行先后顺序: 1):FROM 子句: 确定了从哪一张表中去做查询. 2):WHERE子句:从表中直接筛选出符合条件数据. 3):SELECT子句:从筛选之后的结果集中显示出某些列. 4):ORDER BY子句:对查询结果做排序操作
个性化推荐系统是达观数据在金融、电商、媒体、直播等行业的主要产品之一。在达观数据的个性化推荐系统架构中, 可以简单地分为5层架构,每层处理相应的数据输出给下一层使用,分别是: 数据处理层 作为推荐系统最低端的数据处理层,主要功能是首先将客户上传上来的一些无用的噪声数据进行清理过滤,将推荐系统所需要用到的数据导入到数据存储层中; 数据存储层 对于item的数据一般存入在Mysql中,随着数据量越来越大的item的数据,相比Mysql的扩展性来说,HBase和Hive是一个更好的选择,Hive可以方便离线
“Neural Networks: Learning——Cost function”
在MySQL数据库的存储过程和函数中,可以使用变量来存储查询或计算的中间结果数据,或者输出最终的结果数据。
当客户端连接到服务器是,MySQL访问控制有两个阶段:连接验证 对用户名密码,请求验证 对权限验证
用Calcuated Items可以对Items进行汇总计算,如求磁盘总容量、网络流量,只依赖于Zabbix-Server,与Zabbix-Agent和proxy无关。Calcuated Items也可用于Trigger,配置与Items相同。
RFM(Recency Frequency Monetary)模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中,RFM模型是被广泛提到的。
向量化乘法可以帮助更快更直接的运行乘法并求和。将之前的分别乘法并求和直接转换为一步的矩阵乘法。
说到逻辑回归(Logistic Regression),其实他解决的并不是回归问题(Regression),而是分类问题(Classification)。分类问题都明白了,他和一般的回归问题的差别其实也就在于一个值域是连续的,而另一个值域是离散的,
前几天在Python最强王者交流群有个叫【Chloé】的粉丝问了一个关于Pandas中groupby函数的问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习。
除了获取Generative AI和JavaScript的支持外,甲骨文的MySQL HeatWave“另一个数据库”还获取了数据湖仓库、机器学习、AutoPilot、分析、OLTP和多云等一系列强大的新功能。
【磐创AI导读】:本文为SVM多核学习方法简介的续篇。想要学习更多的机器学习知识,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。SVM多核学习方法简介
在这一期我们将要学习如何针对分类变量数据创建频率表和列联表,之后在此基础之上进行独立性检验、关联度测量以及相关数据的可视化。
我们用 explain 分析包含 group by 的 select 语句时,从输出结果的 Extra 列经常可以看到 Using temporary; Using filesort。看到这个,我们就知道 MySQL 使用了临时表来实现 group by。
做Java的项目的时候,发现大多数的项目的数据库都是使用Mysql,就看看跟SQL server有什么区别,发现大区别没有,SQL语言类似的,并不像SQL server使用T-SQL语言
本文主要介绍 SQL(Structured Query Language)中 GROUP BY 语句的相关知识,同时通过用法示例介绍 GROUP BY 语句的常见用法。
用户登录系统后会浏览商品,浏览日志通过日志采集接口采集到Kafka “KAFKA-USER-LOG-DATA”topic中,每个用户浏览商品的日志信息中都有浏览的商品编号以及当前商品所属的二级分类信息,我们需要根据用户在网站上浏览的日志信息实时统计出商品浏览排行、商品一级种类、二级种类访问排行,并在大屏展示,展示效果如下:
语义分割是像素级别的分类,其常用评价指标: 像素准确率(Pixel Accuracy,PA)、 类别像素准确率(Class Pixel Accuray,CPA)、 类别平均像素准确率(Mean Pixel Accuracy,MPA)、 交并比(Intersection over Union,IoU)、 平均交并比(Mean Intersection over Union,MIoU), 其计算都是建立在混淆矩阵(Confusion Matrix)的基础上。因此,了解基本的混淆矩阵知识对理解上述5个常用评价指标是很有益处的!
前一阵在写很多sql及类sql语句,发现自己的记忆力可以说是相当烂了,上午刚查过插入语句怎么写,下午就忘记了需要重新查,,而且隐隐约约的有点强迫症??只要记得不是特别清晰,就需要去重新查,看,记一遍,十分浪费时间,因此在这里将自己用到的sql语句记下来,方便后续的查找!!
上节内容学习了数据库 MySQL 的安装、验证、数据库管理工具、数据库的基本操作命令,还没有学习的同学可以从主页去看上一篇推送内容。
Python 面试不仅需要掌握 Python 基础知识和高级语法,还会涉及网络编程、web 前端后端、数据库、网络爬虫、数据解析、数据分析和数据可视化等各方面的核心知识。
查表。 这就不用说了,很多文献都有现成的解,拿来直接用就行了。 再给大家推荐一个整数序列查询网站OEIS:The On-Line Encyclopedia of Integer Sequences® (OEIS®)
2. PostgreSQL(>=11) 3. SQL Server(>=2012) 4. Oracle(>=8i) 5. SQLite(>=3.28.0)
理解条件随机场最好的办法就是用一个现实的例子来说明它。但是目前中文的条件随机场文章鲜有这样干的,可能写文章的人都是大牛,不屑于举例子吧。于是乎,我翻译了这篇文章。希望对其他伙伴有所帮助。 原文在这里[http://blog.echen.me/2012/01/03/introduction-to-conditional-random-fields/] 想直接看英文的朋友可以直接点进去了。我在翻译时并没有拘泥于原文,许多地方都加入了自己的理解,用学术点的话说就是意译。(画外音:装什么装,快点开始吧。)好的,下面
这一篇文章是来自我的好朋友也是一位非常厉害的机器学习工程师的作品,征得同意后转载过来,作为条件随机场学习的一些趣味补充,也希望大家可以多多关注他,他的简书主页地址:
2021 MySQL 各个版本发布的时间点如下表,从上面的表格可以看到 MySQL-8.0.24 只存续了 21 天,那是什么造就了它如此短命?
count 计数函数 计算某个字段出现的里面的内容 不为null 就+1
模型类如果未指明表名,Django默认以小写app应用名_小写模型类名为数据库表名。
损失函数也叫代价函数(cost function)/ 准测(criterion)/ 目标函数(objective function)/ 误差函数(error function)。
MySQL常见命令 net start msyql; #启动mysql net stop mysql; #停止mysql show databases; #查看所有库 use 库名; #打开指定的库 show tables; #查看当前库内的所有表 show tables from mysql; select database(); #查看当前库 create table 表名(列名 列类型,name varchar(20)); #创建表 desc 表名; #查看表结构 select *
序列文章 上文[《一文速览机器学习的类别(Python代码)》](https://www.jianshu.com/p/fbe59dc46907) 提到逻辑回归并做了简单介绍。本文将从神经元到逻辑回归模型结构,并将其扩展到深度深度网络模型。
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