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题目介绍： 按日期分组销售产品 group-sold-products-by-the-date
上一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战中，我们对比了pandas与SQL常见的一些操作，我们的例子虽然是以MySQL为基础的，但换作其他的数据库软件，也一样适用。工作中除了MySQL，也经常会使用Hive SQL，相比之下，后者有更为强大和丰富的函数。本文将延续上一篇文章的风格和思路，继续对比Pandas与SQL，一方面是对上文的补充，另一方面也继续深入学习一下两种工具。方便起见，本文采用hive环境运行SQL，使用jupyter lab运行pandas。关于hive的安装和配置，我在之前的文章MacOS 下hive的安装与配置提到过，不过仅限于mac版本，供参考，如果你觉得比较困难，可以考虑使用postgreSQL，它比MySQL支持更多的函数(不过代码可能需要进行一定的改动)。而jupyter lab和jupyter notebook功能相同，界面相似，完全可以用notebook代替，我在Jupyter notebook使用技巧大全一文的最后有提到过二者的差别，感兴趣可以点击蓝字阅读。希望本文可以帮助各位读者在工作中进行pandas和Hive SQL的快速转换。本文涉及的部分hive 函数我在之前也有总结过，可以参考常用Hive函数的学习和总结。
-- 行转列 SELECT * from ( SELECT tt1.SAP_ID,TT1.dt,TT1.EFF from ( SELECT t1.SAP_ID,T1.DT,nvl(T2.EFFECTIVE,0) eff from ( SELECT A1.SAP_ID,mr.dt from (SELECT DISTINCT SAP_ID from DATA_EMP_ATTENDANCE) a1, (SELECT TO_DATE('2018-11-01','YYYY-MM-DD')+ROWNUM - 1 DT FROM DUAL CONNECT BY LEVEL <=(TO_DATE('2018-11-15','YYYY-MM-DD')-TO_DATE('2018-11-01','YYYY-MM-DD')+1)) mr ) t1 LEFT JOIN ( SELECT SAP_ID,BEGIN_DATE,1 effective from DATA_EMP_ATTENDANCE ) t2 ON T2.SAP_ID = T1.SAP_ID AND T2.BEGIN_DATE = T1.DT ORDER BY t1.dt DESC ) tt1 ) pivot (max(eff) for dt in (to_date('2018-11-05','yyyy-mm-dd') d1,to_date('2018-11-12','yyyy-mm-dd') d2,to_date('2018-11-12','yyyy-mm-dd') d3)); ```
在python中列表用[]来表示，逗号分隔元素, 例如cars = [1,2,3]
ETL (Extract-Transform-Load 的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)，对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种ETL工具的使用，必不可少。
预告: 下一次培训主要面向DBA, 讲一下ora工具的用法与用途,大概需要一天时间.
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在很多笔试的程序员中会有很多写SQL的情况，其中很多时候会考察行转列。那么这个时候如果能写出来几种行转列的SQL，会给面试官留下比较好的印象。
比如event_value是一个json格式的字段，然后想获取里面的id作为单独一列
在Python中，split()函数是一个非常常用的字符串方法，它可以将一个字符串按照指定的分隔符拆分成多个子串，并返回一个包含子串的列表。
那9个字，犹如一声惊雷，在这个热情的群里炸开了锅...
注意：返回结果为连接参数产生的字符串，如果有任何一个参数为 NULL，则返回值为 NULL。
字典的每个键值 key=>value 对用冒号 : 分割，每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号 {} 中
在讲解中我们需要贯串一个例子，所以需要设计一个情景，对应还要有一个表结构和填充数据。如下：有 3 个字段，分别为 personId 标识某一个人，company 标识一家公司名称，money 标识该公司每年盈利收入（单位：万元人民币）
需求描述 实现的sql 案例演示 字符串拆分： SUBSTRING_INDEX（str, delim, count） 替换函数：replace( str, from_str, to_str) 获取字符串长度：LENGTH( str ) 实现的原理解析 实现sql 正式的原理解析 Step1：首先获取最后需被拆分成多少个字符串，利用 help_topic_id 来模拟遍历 第n个字符串。 Step2：根据“，”逗号来拆分字符串，此处利用 SUBSTRING_INDEX（str, delim, count） 函数，最后把结果赋值给 num 字段。 扩展：判断外部值是否在 num列值中 find_in_set instr 字符串转多列
前两天朋友提了一个和SQL有关的问题，准确地说，是和字符串转换有关的，首先我们创建测试表，用模拟数据进行说明，
1.概述2.通用序列操作2.1索引2.2 切片2.3 字符串合并2.4 乘法2.5 成员资格2.6 长度、最小值和最大值
大数据的 ETL(Extract-Transfer-Load) 过程的 Transfer 阶段，需要对 json 串数据进行转换“拍平”处理。
6.使用group_concat_max_len系统变量，你可以设置允许的最大长度。 程序中进行这项操作的语法如下，其中 val 是一个无符号整数：
一、字符串拆分： SUBSTRING_INDEX（str, delim, count）
返回结果为连接参数产生的字符串。如有任何一个参数为NULL ，则返回值为 NULL。
📝前言： 这篇文章主要讲解一下python中常见的数据容器之一——列表 本文主要讲解列表的创建以及我们常用的列表操作方法
Atlas下载地址: https://github.com/Qihoo360/Atlas/releases
原标题：oracle的wm_concat()和mysql的group_concat()合并同列变成一行的用法以及和concat()合并不同列的区别
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。
docker搭建环境 请自己安装好docker，然后使用ubuntu:14.04的镜像 docker pull ubuntu:14.04 以下是pcat提供的Dockerfile和start.sh，请把这2个文件放在同一个文件夹下 （如果不懂docker的话，可以借此机会学习学习下） Dockerfile: FROM ubuntu:14.04 MAINTAINER pcat@chamd5.org ENV REFRESHED_AT 2017-11-14 ENV LANG C.UTF-8 # chang
问题归纳起来就是：在MySQL里面update一条记录，语法都正确的，但记录并没有被更新…
本篇文章主要介绍了MySQL中concat函数的用法(连接字符串)，在命令行模式下进行测试。
问题归纳起来就是： 在MySQL里面update一条记录，语法都正确的，但记录并没有被更新...
上一篇文章 跨表更新，看到自己写的SQL像个憨憨 写了关于跨表个更新的内容。一年过的很快，文中后来的两位员工 馮大 和 馮二 也要面对无情的 KPI 考核了，他们工作干的很不错，performance 分别是 4 和 5
问题归纳起来就是：在MySQL里面update一条记录，语法都正确的，但记录并没有被更新...
Atlas是由 Qihoo 360, Web平台部基础架构团队开发维护的一个基于MySQL协议的数据中间层项目。 它是在mysql-proxy 0.8.2版本的基础上，对其进行了优化，增加了一些新的功能特性; 360内部使用Atlas运行的mysql业务，每天承载的读写请求数达几十亿条;
Windows 跳转列表是自 Windows 7 时代就带来的功能，这一功能是跟随 Windows 7 的任务栏而发布的。当时应用程序要想用上这样的功能需要调用 shell 提供的一些 API。
想把手上的Sqlite数据库导入到MySql，想来应该很简单，结果发现非常麻烦。 1、工具直接导入。试着找了几个软件，都不行。网上有人开发的，但是要收费，也不能用。 2、用各自支持的方式，中转。我用的是sqlitestudio和Navicat for MySQL，都挺好用。sqlite可以把表导出，mysql可以导入，想来比较容易，却无数的坑： 1）最好用的是dbf，双方都支持，而且带表结构。但是——dbf对中文支持稀烂。导出来的打开就已经是乱码了，想各种招都不行。 2）xml，导入时列识别不了 3）jso
列表是由一系列按特定顺序排列的元素组成， 是 Python 中使用最频繁的数据类型。列表可以完成大多数集合类的数据结构实现。列表中元素的类型可以不相同，它支持数字，字符串甚至可以包含列表、字典（即嵌套）。
在数据库操作中，我们经常会遇到需要处理以逗号分隔的字符串，并且需要根据这些字符串进行查询的情况。MySQL提供了一个非常实用的函数FIND_IN_SET()来处理这种特定的查询需求。本文将深入解析FIND_IN_SET()函数的使用方法，并通过具体的应用场景来展示其强大功能。
前提得配置好主从参考：http://www.cnblogs.com/super-d2/p/4802990.html
MySQL复制是一个非常强大的特性，它允许我们将一个MySQL数据库服务器（主服务器）的数据复制到一个或多个其他MySQL数据库服务器（从服务器）。但在某些场景下，我们可能不希望所有的数据都被复制。例如，可能有些数据库或表我们想要在主服务器上保留，而不想让它们被复制到从服务器。MySQL提供了几个配置选项，可以帮助我们实现这个目的。这些选项包括Replicate_Ignore_DB，Replicate_Ignore_Table，Replicate_Wild_Ignore_Table和Replicate_Ignore_Server_Ids。在本文中，我们将详细介绍这些配置选项的作用和如何使用它们。
Atlas是由 Qihoo 360公司Web平台部基础架构团队开发维护的一个基于MySQL协议的数据中间层项目。它在MySQL官方推出的MySQL-Proxy 0.8.2版本的基础上，修改了大量bug，添加了很多功能特性。目前该项目在360公司内部得到了广泛应用，很多MySQL业务已经接入了Atlas平台，每天承载的读写请求数达几十亿条。
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最近在做的业务场景涉及到了数据库的递归查询。我们公司用的 Oracle ，众所周知，Oracle 自带有递归查询的功能，所以实现起来特别简单。
需求： 使用一条SQL获得tb_user表中每个人持有的剑名（剑名用“|”分隔），即得到如下结果
Python3的基本数据类型 变量不需要提前声明 每个变量使用前必须赋值，赋值之后能会被建立 Python中，变量是没有类型的，这里所说的“类型”是指内存中所存储的对像的类型。 Python中有六种标准数据类型 Number (数字) String (字符串) List (列表) Tuple (元组) Dictionary (字典) Sets (集合) 不可变：Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组） 可变：List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合） ----
Atlas是由 Qihoo 360公司Web平台部基础架构团队开发维护的一个基于MySQL协议的数据中间层项目。它在MySQL官方推出的MySQL-Proxy 0.8.2版本的基础上，修改了大量bug，添加了很多功能特性。目前该项目在360公司内部得到了广泛应用，很多MySQL业务已经接入了Atlas平台，每天承载的读写请求数达几十亿条。同时，有超过50家公司在生产环境中部署了Atlas，超过800人已加入了我们的开发者交流群，并且这些数字还在不断增加。
首先举个例子来说： 有个文章表里面有个type字段，它存储的是文章类型，有 1头条、2推荐、3热点、4图文等等 。 现在有篇文章他既是头条，又是热点，还是图文，type中以 1,3,4 的格式存储。那我们如何用sql查找所有type中有4的图文类型的文章呢？？ 这就要我们的 find_in_set 出马的时候到了。以下为引用的内容：
前几天在才哥交流群里边遇到一个叫【上海-数据分析-小粒】的粉丝提了一个小问题，如下：
所谓的行转列操作，就是将一个表的行信息转化为列信息，说着可能比较笼统，这里先举个例子，如下：
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