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。
MySQL中的DATE_FORMAT()函数是一个非常有用的工具,它允许你按照指定的格式显示日期/时间值。这个函数非常灵活,可以处理各种日期和时间格式的需求。
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
具体来讲,第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看,去重计数,条件选择,合并连接,分组排序等操作。
思考: 1.任何一个公司都是以盈利为目的,这里天善作为一个线上学习平台,核心应该是用户,以用户学习付费课程而盈利
注意:insert 只有new,delete 只有old ,oracle 自动添加id
窗口函数是 SQL2003 标准才开始有的一系列 SQL 函数,用于应付一些复杂运算是比较方便。但是普遍使用的 MySQL 数据库对窗口函数支持得却很不好,直到最近的版本才开始有部分支持,这当然就让 MySQL 程序员很郁闷了。
需求是这样的,要统计每一周的各个商品的销售记录,使用 echarts 图表呈现,如下图
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。
在MySQL中,优化数据查询和生成报表是至关重要的任务,WITH ROLLUP是一个用于在查询结果中生成合计行的特殊子句。它可以在GROUP BY子句中使用,以在结果中添加额外的行,显示分组的合计值。
要按月统计每月的订单数量,您可以使用MySQL中的日期函数和聚合函数。假设您有一个名为"orders"的表,其中包含订单信息,并且有一个名为"order_date"的列,其中包含订单的日期。
上一篇我重点写了秦路老师在七周数据分析师系列课程中MySQL模块的实战作业SQL语法,对比了自己的冗余思路与老师的最佳思路。 MySQL入门学习笔记——七周数据分析师实战作业 这一篇,仍然是相同的六个业务问题,我尝试着R语言、Python复盘一遍,这样你可以对比同样的业务逻辑,使用不同工具处理之间的效率、逻辑的差异,以及各自的优缺点。在R语言代码部分,适当位置酌情做了注释,Python部分未做注释,请谨慎参考! 首先大致介绍这两份数据: userinfo 客户信息表 userId 客户id ge
整数:INT。 ⼩数:DECIMAL。 字符串:TEXT。 ⽇期与时间:DATETIME。
数据是会骗人的,尤其是平均数据(真实世界会有用户每个月下单2.5次吗?很可能是两个分别下单1次和4次的客户而已),一个中等的平均的用户画像其实完全是用数据创造出来的虚幻的形象。而一个漂亮的平均数所创造出来的这种虚幻景象,往往会给我们的决策造成误导。但是事实上,数据并不会说谎,只是分析数据的人没有做到精准分析而导致对数据呈现的错误解读!因此,Cohort Analysis的分析方法应运而生。
在MySQL数据库管理中,sql_mode是一个非常重要但又容易被忽视的设置。它定义了MySQL应如何执行SQL查询,以及如何处理数据验证和错误。本文将对一个常见的sql_mode配置进行详细的分析。
因项目中用到了图表之类的信息,需要获取到很多时间的数据动态,刚开始我都是自己换算时间来计算,后来 看到手册中有更简单的方法,自己总结了一下通用的时间段统计(今天、昨天、上周、本周、上月、本月、上年、本年)。
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”;
select * from user order by classid,age DESC
之前两篇文章带你了解了 MySQL 的基础语法和 MySQL 的进阶内容,相关链接如下
PowerBI的2020年4月份更新虽然发布在5月份,但的确是提供了很多强大的功能。在以往,要选中多个视觉对象,往往需要按住CTRL键挨个单击选中,然后在进行下一步的分组或其他操作。
select prod_price,prod_name from products where prod_price = 2.50;
Hive官网,点我就进 oracle,sqlserver都提供了窗口函数,但是在mysql5.5和5.6都没有提供窗口函数!
检索数据: 检索单个列: SELECT pname FROM product 检索多个列: SELECT pname,market_price,is_hot FROM product 检索所有列: SELECT * FROM product 过滤检索结果中的重复数据: SELECT DISTINCT market_price FROM product DISTINCT关键字: 1、返回不同的值,使用时放在列名的前面 2、多查询一个及以上列时,除非你查询的所有列的数据都不同,否则所有行都将被检索出来
五一以迅雷不及掩耳盗铃儿响叮当仁不让之势结束,这不马上又周末了,我们又可以愉快的学习啦,本次节后第一篇来自小小明大哥主笔。
同期群分析的目的在于透过现象找到结果,以时间维度建立同期群,除按时间维度考虑,也可以对来源渠道等维度建立同期群。
前面文章中,我们用Kettle工具实现了Hadoop多维数据仓库的基本功能,如使用Sqoop作业项、SQL脚本、Hadoop file output、ORC output等步骤实现ETL过程,使用Oozie、Start作业项定期执行ETL任务等。本篇将继续讨论常见的维度表技术,以最简单的“增加列”开始,继而讨论维度子集、角色扮演维度、层次维度、退化维度、杂项维度、维度合并、分段维度等基本的维度表技术。这些技术都是在实际应用中经常使用的。在说明这些技术的相关概念和使用场景后,我们以销售订单数据仓库为例,给出Kettle实现和测试过程。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas
编写一个 SQL 查询来重新格式化表,使得新的表中有一个部门 id 列和一些对应 每个月 的收入(revenue)列。
数据报表使用的是开源的数据可视化图表库Echarts,数据库的查询并不困难,主要是如何将统计的结果输出给Echarts报表,这涉及到java代码在js中如何使用,或者js代码如何在java中引用的两个问题,解决了这两个问题,可视化也就完成了。
转载自https://blog.csdn.net/u011479200/article/details/78633382
公司的app(类似滴滴、uber)为用户提供打车服务。现有四张表,分别是“司机数据”表,“订单数据”表,“在线时长数据”表,“城市匹配数据”表。(滴滴面试题)
在使用 Linux 或者 Windows 的时候,我们有可能需要去定时运行一些代码,比如在每个凌晨备份一下数据库,如果这些操作都由人工控制就显得太傻了,使用 Linux 的 crontab 设置定时任务是一个非常不错的选择。但是我在使用的过程中还是遇到了一些问题。
商品信息聚合的最小单元,一组可复用、易检索的标准化信息集合,该集合描述了一个产品的特性。
在平常使用MySQL的过程中,我们常常会使用到其中的函数。有些函数常用,就会非常熟悉,但有些不经常使用就会十分生疏。
在使用 Django 开发时,有时候我们需要在模板中按对象的某个属性分组显示一系列数据。例如博客文章按照时间归档分组显示文章列表(示例效果请看我的博客的归档页面),或者需要按日期分组显示通知(例如知乎)的通知列表。如果不熟悉 Django 内置的 regroup 模板标签,要完成这个需求可能还得费点功夫,而使用 regroup 则可以轻松完成任务。 regroup 官方文档示例 regroup 可以根据一个类列表对象中元素的某个属性对这些元素进行重新分组。例如有这样一个记录各个国家各个城市信息的列表: ci
在使用 Django 开发时,有时候我们需要在模板中按对象的某个属性分组显示一系列数据。例如博客文章按照时间归档分组显示文章列表,或者需要按日期分组显示通知(例如知乎)的通知列表。如果不熟悉 Django 内置的 regroup 模板标签,要完成这个需求可能还得费点功夫,而使用 regroup 则可以轻松完成任务。
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。
这些类型包括严格数值数据类型(INTEGER、SMALLINT、DECIMAL和NUMERIC),以及近似数值数据类型(FLOAT、REAL和DOUBLE PRECISION)。
通常的命名方式是:ODS_应用系统名(或缩写)_数据库类型_(数据库名称可省略)_数据表名_加载方式(增量还是全量),表名不能太长,一般不超过30字。如:
BDB、HEAP、ISAM、MERGE、MyISAM、InnoDB以及Gemeni,总共7种Mysql表类型
mysql 是日常的开发中常用的关系型数据库,除了 CRUD 之外的操作,mysql 也有很多有趣而且巧妙的操作,掌握这些技巧,可以在工作中得心应手、游刃有余。 在本文中会涉及以下内容: mysql 字符串的操作,例如如何使用 concat 拼接更新语句以及 group_concat 的神奇用法。 mysql 中 select 的神奇用法, select 不仅可以用来执行 DQL,还可以用来查询变量和数学运算。 mysql 多列查询配合联合索引的正确用法, 比如 in 的多列查询操作。 涉及时间操作的一些函
(1)表级锁:开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度大,发生锁冲突的概率最 高,并发度最低。
说一下需求,有一张销售统计表,记录每个销售员每天的销售情况,现在要统计出某一月的每个销售员的销售情况并且按照销售额从高往低排序(hadoop默认是升序)。
-- 工资加1000 select empno,ename,job,sal+1000 from emp;
客户流失分析就是查找哪些是大客户,并且有一段时间未消费了,及时进行关系维护。 要做的事情是对客户字段分组汇总,计算消费次数和最后消费时间。 1、数据准备-自建数据集。 2、过滤(清洗数据)。 3、分组汇总,分组:客户字段,汇总:消费次数计数、最晚时间。 4、新增列,时间差,系统时间-最晚时间,输出月份数量。 📷 📷
函数在计算机语言的使用中贯穿始终,函数的作用是什么呢?它可以把我们经常使用的代码封装起来,需要的时候直接调用即可。这样既提高了代码效率,又提高了可维护性。在 SQL 中我们也可以使用函数对检索出来的数据进行函数操作。使用这些函数,可以极大地提高用户对数据库的管理效率。
这里是一个使用日期函数的例子。下面的查询选择了所有记录,其date_col的值是在最后30天以内:
前段时间,测试了国内主要云原生数据库PolarDB、TDSQL-C、GaussDB的性能,参考:《再测云原生数据库性能》。在上次测试结果中,由于地域版本差异,腾讯云的TDSQL-C并没有表现出“重磅升级”的效果,现在两个月过去了,我们再来重测TDSQL-C。先说结论:
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