栈的顺序存储称为顺序栈，它是利用一组地址连续的存储单元存放自栈底到栈顶的数据元素，同时附设一个指针（top）指示当前栈顶的位置。
最近要做数据处理，自定义了一些数据结构，比如Mat,Vector,Point之类的，对于加减乘除之类的四则运算还要重复定义，代码显得不是很直观，javascript没有运算符重载这个像C++、C#之类的功能的确令人不爽，于是想“曲线救国”，自动将翻译代码实现运算符重载，实现思路其实很简单，就是编写一个解释器，将代码编译。例如： S = A + B (B - C.fun())/2 + D 翻译成 S = replace(replace(A, '+', replace(replace(B,'',(replac
栈（Stack）是一种只允许在一端进行插入或删除操作的线性表。首先栈是一种线性表，但限定这种线性表只能在某一端进行插入和删除操作。
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？
Apriori 算法是一个相当新的算法，由 Agrawal 和 Srikant 于 1994 年提出。它是一种用于频繁项集挖掘的算法，允许公司理解和组织向上销售和交叉销售活动。
栈（stack）又名堆栈，它是一种运算受限的线性表。限定仅在表尾进行插入和删除操作的线性表。这一端被称为栈顶，相对地，把另一端称为栈底。向一个栈插入新元素又称作进栈、入栈或压栈，它是把新元素放到栈顶元素的上面，使之成为新的栈顶元素；从一个栈删除元素又称作出栈或退栈，它是把栈顶元素删除掉，使其相邻的元素成为新的栈顶元素。
select top n * from table order by NewId()
如果我们需要将两个select语句的结果作为一个整体显示出来，我们就需要用到union或者union all关键字。union(或称为联合)的作用是将多个结果合并在一起显示出来。两个要联合的SQL语句 字段个数必须一样，而且字段类型要“相容”（一致）；union和union all的区别是,union会自动去重，而union all则将所有的结果全部显示出来，不管是不是重复。
使用Elasticsearch的过程中，除了全文检索，或多或少会做统计操作，而做统计操作势必会使用Elasticsearch聚合操作。
在数据库开发过程中，我们要为每种类型的数据取出前几条记录，或者是取最新、最小、最大等等，这个该如何实现呢，本文章向大家介绍如何实现mysql分组取最大(最小、最新、前N条)条记录。需要的可以参考一下。
文章仅作为学习笔记，记录从0到1的一个过程。希望对您有所帮助，如有错误欢迎小伙伴指正～
使用select对列进行查询时，不仅可以直接以列的原始值作为结果，而且还可以将列值进行计算后所得值作为查询结果，即select子句可以查询表达式的值,表达式可由列名、常量及算术运算符组成。 查询结果计算列显示“无列名”,一般要给计算列加列标题。 其中：表达式中可以使用的运算符有：加+、减-、乘*、除/、取余%
窗口函数是对where或者group by 子句处理后的结果进行操作，所以窗口函数原则上只能写在select 子句中。
DENSE_RANK() 函数用来表示排名，与RANK()不同的是，DENSE_RANK() 不会出现空缺数字。比如，如果出现了两个并列的1，DENSE_RANK() 的第三个数仍然是2，而RANK()的第三个数是3。
在前面的分享《通过Python将监控数据由influxdb写入到MySQL》一文中，主要介绍了influxdb-->MySQL。InfluxDB主要存储的由telegraf收集的DB性能数据，此外还有资源、主从、集群等数据。而 Server Log、DB Log（Error Log 和 Slow Log）则是通过ｆｉｌｅｂｅａｔ 和 Ｌｏｇｓｔａｓｈ收集、过滤保存到elasticsearch中。所以，有必要实现通过Python读取elasticsearch中的数据（写入到MySQL）的功能。
一般来说这部分的考核主要是，考察你们的Python 爬虫(在没有数据的情况下)、Python pandas 基础数据分析、matplotlib 绘制直方图、饼状图、散点图和误差线图等多种图形，我总结了一下：
先执行from关键字后面的语句，明确数据的来源，它是从哪张表取来的。 再进行on的过滤。 之后join, 这样就避免了两个大表产生全部数据的笛卡尔积的庞大数据。 接着执行where关键字后面的语句，对数据进行筛选。 再接着执行group by后面的语句，对数据进行分组分类。 然后执行select后面的语句，也就是对处理好的数据，具体要取哪一部分。 最后执行order by后面的语句，对最终的结果进行排序。 最后limit限制数据条数。
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。
另外，注意最好每次运行代码之前，都要清空一下变量，然后设置不要将字符型变成因子型向量
CRUD:增查改删，即，create/read/update/delate 主要被用在描述软件系统中数据库或者持久层的基本操作功能
原来知道Elasticsearch在分组聚合时有一些坑但没有细究，今天又看了遍顺便做个笔记和大家分享一下。 我们都知道Elasticsearch是一个分布式的搜索引擎，每个索引都可以有多个分片，用来将一份大索引的数据切分成多个小的物理索引，解决单个索引数据量过大导致的性能问题，另外每个shard还可以配置多个副本，来保证高可靠以及更好的抗并发的能力。 将一个索引切分成多个shard，大多数时候是没有问题的，但是在es里面如果索引被切分成多个shard，在使用group进行聚合时，可能会出现问题，这个在官网文
Spark 是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark 在 2009 年诞生于加州大学伯克利分校 AMP 实验室，2010 年开源，2014 年 2月成为 Apache 顶级项目。
所以在画图的时候，也需要区分这三类。下面这张表就是GO富集分析得到的结果，我们可以根据ONTOLOGY这一列来分组，就可以得到BP，CC和MF三个组。然后取每一个组的前10个条目或者前5个条目来绘制柱形图或者气泡图。
本文从一个案例入手，综合运用pandas的各类操作实现对数据的处理，处理步骤如下所示。在公众号后台回复“case”即可获取本文全部数据，代码和文档。
现代应用开发中，通常只用SQL实现简单的数据存取动作，而主要的计算过程和业务逻辑直接在应用程序中实现，主要原因在于：
老婆急的直挠头：冬，冬，冬...，它跟天气有什么关系啊，那春天来了不应该是小草绿了吗
dual表是一个伪表。在有些特定情况下，没有具体的表的参与，但是为了保证select语句的完整又必须要一个表名，这时候就使用伪表。
老师：给定需求统计评分次数>200的电影平均分Top10，并写入Mysql数据库中
create database <dbname> 创建名字为dbname的数据库
网上已经有很多拿PostgreSQL与MySQL比较的文章了，这篇文章只是对一些重要的信息进行下梳理。在开始分析前，先来看下这两张图：
① 分组查询中，select 后面只能出现，在 group by 后出现过的列或者聚合函数。 ② where 是在分组前对记录进行筛选，而 having 是在分组结束后的结果里筛选，最后返回最终查询结果。 ③ having 后所接的字段必须经过过滤(即：该字段必须使用)，一般与 group by 连用 ④ 分组查询中，若一个字段在一个组内有多个结果，则后一个结果覆盖前一个结果
id int primary key auto_increment, — 主键id
create table grade ( id int(10) primary key auto_increment comment '主键', stu_id int(10) comment '学生id', class_id int(10) comment '班级id', course_id int(3) comment '课程id', score int(3) comment '学生分数', unique key (stu_id, course_id) ) engine = innodb charset = utf8; insert into grade (stu_id, class_id, course_id, score) values ('1', 1, 1, 90), ('4', 1, 1, 90), ('7', 1, 1, 84), ('10', 1, 1, 84), ('13', 1, 1, 88), ('1', 1, 2, 67), ('4', 1, 2, 85), ('7', 1, 2, 90), ('10', 1, 2, 88), ('13', 1, 2, 86); insert into grade (stu_id, class_id, course_id, score) values ('2', 2, 1, 83), ('5', 2, 1, 94), ('8', 2, 1, 81), ('11', 2, 1, 91), ('14', 2, 1, 79), ('2', 2, 2, 99), ('5', 2, 2, 80), ('8', 2, 2, 82), ('11', 2, 2, 76), ('14', 2, 2, 66); insert into grade (stu_id, class_id, course_id, score) values ('3', 3, 1, 98), ('6', 3, 1, 92), ('9', 3, 1, 76), ('12', 3, 1, 73), ('15', 3, 1, 83), ('3', 3, 2, 95), ('6', 3, 2, 91), ('9', 3, 2, 86), ('12', 3, 2, 87), ('15', 3, 2, 68); 这里就是建立了一个成绩表，然后往表中插入了15个学生，他们来自三个班级，每个学生学习了两门课程。
本文转载自博主编程老高的如何取SQL结果集的第一条记录的博客，特此记录一下。 因为之前使用的SQLServer数据库比较多，今天要查询MySQL数据库中的一张表时查询速度很慢，因为里面存放了base64编码的图片信息，半天打不开表。于是想使用SQLServer中SELECT TOP 1 * FROM t_testTbl;的功能呢。这里以SQLSever、MySQL、Oracle这3种主流关系型数据库为例，看一下对应数据库中是如何取SQL结果集的第一条记录。
命令:conda create -n {} python={}第一对大括号替换为环境的命名，第二对大括号替换为python的版本号 例如:conda create -n python27 python=2.7 这个命令就是创建一个python版本为2.7的环境，并命名为python27
高级查询 关键字书写顺序 关键字执行顺序 select：投影结果 1 5 from：定位到表 2 1 where：分组前第一道过滤 3 2 group by：分组 4 3 having：分组后第二道过滤 5 4 order by：排序 6 6 limit: 最后 ---分页 * 目的：为了加快网站对
稳定性始终会是一家成功公司的重要指标，在移动端亦是如此。跟大部分创业公司一样，有赞在创业初期选择以核心业务为主， 在一些基础设施的搭建上主要以使用三方平台为主(腾讯bugly)。随着业务的发展和bugly的长期不维护，慢慢出现一些三方平台的弊端。例如：
我觉得对于SQL语句，清楚知道它执行的顺序，对于写sql语句非常重要
教科书中 SQL 例句通常都很简单易懂，甚至可以当英语来读，这就给人造成 SQL 简单易学的印象。 但实际上，这种三行五行的 SQL 只存在于教科书和培训班，我们在现实业务中写的 SQL 不会论行，而是以 K 计的，一条 SQL 几百行 N 层嵌套，写出 3K5K 是常事，这种 SQL，完全谈不上简单易学，对专业程序员都是恶梦。 以 K 计本身倒不是大问题，需求真地复杂时，也只能写得长，Python/Java 代码可能会更长。但 SQL 的长和其它语言的长不一样，SQL 的长常常会意味着难写难懂，而且这个难写难懂和任务复杂度不成比例。除了一些最简单情况外，稍复杂些的任务，SQL 的难度就会陡增，对程序员的智商要求很高，所以经常用作应聘考题。
一、单表查询的语法 SELECT 字段1,字段2... FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY field HAVING 筛选 ORDER BY field LIMIT 限制条数 二、关键字的执行顺序 1.找到表:from 2.拿着where指定的约束条件，去文件/表中取出一条条记录 3.将取出的一条条记录进行分组group by，如果没有group by，则整体作为一组 4.将
PS ：我看到实习生还自创了一个函数：pca_plot = function(dddd,ggggg)，看起来是比较有编程天赋的，值得大力培养！
可以使用函数sample_n（）选择n个随机行，也可以使用sample_frac（）选择行的随机分数。 我们首先使用函数set.seed（）来启动随机数生成器引擎。 这对于用户重现分析非常重要。
基本语法格式： SELECT 字段1,字段2... FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY field 分租 HAVING 筛选 ORDER BY field 排序 LIMIT 限制条数
资料：目前假如一个查询SQL跨越30个分片，每个分片上有1000万数据，则总数据规模为3亿，Select × from A orderby field1,field2 Limit 100000,100 即取出排序结果集中从100000到100000+100的这100个记录，所可能采用的一些算法优化策略如下：
介绍使用索引、临时表 + 文件排序实现 group by，以及单独介绍临时表的三篇文章中，多次以 count(distinct) 作为示例说明。
SQL作为关系型数据库的标准语言，是 IT 从业人员必不可少的技能之一。SQL 本身并不难学，编写查询语句也很容易，但是想要编写出能够高效运行的查询语句却有一定的难度。
Flink 具有强大的自定义函数功能，最新的 1.13 版本新增了 Async Table Functions。而其已有的 Table Aggregate Functions 只能在 Table API 中使用，无法 FlinkSQL 中进行定义。于是，成为 Apache Flink 的最佳伙伴的目标，正推动着 Dlink 试图实现该特性。
面试官你好，我是面试咱们公司大数据开发实习岗位的xxx，曾就读于xx学校数据科学与大数据专业，2022年毕业。
r1 = session.query(News).all() print(r1)
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