字段名1 、2 是对查询结果排序的依据。 ASC 表示升序 DESC表示降序。 默认是ASC。
增： 除自动增长列，有默认值和允许为空的列可以不输入数值，其它列必须要有值。 insert into student(列列表) values(值列表) 当所有列都有数据时，则可以省略列列表
现有的数据中没有同名的学生，但是当班级人数增多的时候很有可能在班级上出现同名的学生
无论在工作还是面试中，关于 SQL 中不要用“SELECT *”，都是大家听烂了的问题，虽说听烂了，但普遍理解还是在很浅的层面，并没有多少人去追根究底，探究其原理。
陈小哈：“SELECT * 它好像比写指定列名多一次全表查询吧，还多查了一些无用的字段。”
无论在工作还是面试中，关于SQL中不要用“SELECT *”，都是大家听烂了的问题，虽说听烂了，但普遍理解还是在很浅的层面，并没有多少人去追根究底，探究其原理。
上次咱们简单的学习了一下select的用法，一篇文章教会你进行Mysql数据库和数据表的基本操作，对数据库大概有了一些基本的了解。
场景描述：寻找能够相伴一生的灵魂伴侣是很多人的美好愿望，但现实往往残酷。为此，基于大数据，机器学习，AI 算法的婚恋网站和应用纷纷出招，它们能够帮助广大单身男女解决这个问题吗？
主持人李咏因癌症在美国去世，妻子哈文发文：在美国，经过17个月的抗癌治疗，2018年10月25日凌晨5点20分，永失我爱。
''' # 作业内容 1、查询所有的课程的名称以及对应的任课老师姓名 2、查询学生表中男女生各有多少人 3、查询物理成绩等于100的学生的姓名 4、查询平均成绩大于八十分的同学的姓名和平均成绩 5、查询所有学生的学号，姓名，选课数，总成绩 6、 查询姓李老师的个数 7、 查询没有报李平老师课的学生姓名 8、 查询物理课程比生物课程高的学生的学号 9、 查询没有同时选修物理课程和体育课程的学生姓名 10、查询挂科超过两门(包括两门)的学生姓名和班级 ''' 博客链接：https://blo
来源：blog.csdn.net/qq_39390545/article/details/106766965
上周一篇关于MySQL 拜托加个索引能和PG一样简单吗？只能gh-ost了 烦人，的帖子引起争议，主要因为我提到 POSTGRESQL 在线添加索引是非常方便的，MySQL 在这方面不咋地，首先说结果，我对MYSQL的知识需要更新，针对高版本得MYSQL是支持online ddl index，所以写这篇来纠正一下，但是有一些同学发了一些MYSQL 支持online ddl index 的绝对论甚至有人说mysql 5.x就可以onine ddl index，这点咱们也的纠正，对就是对，错就是错。
今天，两个专注于撮合别人结婚恋爱的平台“结婚”了：在纳斯达克上市的世纪佳缘宣布与百合网正式合并，已挂牌新三板的百合网向世纪佳缘存入现金1.5亿元，这笔资金被用来支付合并的部分对价。合并之后，世纪佳缘即
在众多SQL中，统计型SQL绝对是让人头疼的一类，之所以如此，是因为这种SQL中必然有大量的判读对比。而条件判断函数就是应对这类需求的利器。本文重点总结CASE WHEN、IF、IFNULL三种函数。
我观察了 865 个 SQL 入门者，发现大家在学习 SQL 的时候，最大的问题不是 SQL 语法，而是对 SQL 原理的不熟悉。
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ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据抽取、转换和加载。 一般随着业务的发展扩张，产线也越来越多，产生的数据也越来越多，这些数据的收集方式、原始数据格式、数据量、存储要求、使用场景等方面有很大的差异。作为数据中心，既要保证数据的准确性，存储的安全性，后续的扩展性，以及数据分析的时效性，这是一个很大的挑战。
商品页面展示的数据很多，主要是商品的基本信息，比如名称颜色，商品介绍页，还有图片和视频展示，最要命的是不同类的商品的参数不同，比如电脑有内存，显卡，CPU等参数，衣服有尺码，男女等参数，口红有色号等参数
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iG在英雄联盟决赛上夺冠一声炮响，将这一游戏圈内部的赛事变成了全民事件。微信朋友圈、微博等平台，懂的不懂的，都开始谈论起这件事情来。iG战队的老板王思聪为庆祝iG夺冠，在微博上也发起抽奖活动：
这里就直接用 group by 子句将Sex分组查询，然后用 count(*) 计数即可算出男女各有多少人
该sql命中了索引，但未覆盖索引。 select * from s1 where id=123;
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns
在约翰格雷的《男人来自火星，女人来自金星》中就已经说过，男人和女人无论是在生理上还是心理上，无论是在语言还是情感上，都是大不相同。男女吵架本就是每天都在上演的日常，无论谁对谁错，然而通常情况下最后都是男人主动去哄女人。当然，正所谓清官难断家务事，连人类自己都搞不清弄不懂的事情如果要交给人工智能来判断，那么它们又会得到怎样的结论？ 📷 现在，微软却有个叫小冰的人工智能搞了一个噱头，小冰说，即将与一款智能设备，进入千万家庭，对于“介入复杂的人类家庭关系，感到危机四伏，微妙重重”，小冰启动了“30天紧急调教计划”
今天的内容想跟大家聊个有意思的话题： 「用AI，找到心仪的另一半！」 第七次全国人口普查数据显示，我国男性比女性多出约3500万人。针对网络上3000多万光棍一说，国家统计局回应指出，实际上20-40岁适婚年龄男性比女性多1752万人。 如果加上适龄适婚的女性，目前全国层面虽没有权威统计数据，但单身男女数量保守估计也是在上亿人口。所以，你会觉得脱单很容易吗？ 世间的爱情，美好大抵相似，邂逅、相处、携手的路上却万般种种。 至尊宝那句广为流传的“曾经有一份真诚的爱情摆在我的面前，但是我没有珍惜。等到了失
最近经常看到有些大学生拿着一个学生管理系统的作业在各种帖子，群里，或者别的渠道求源代码，而且还要能直接运行的代码，真不知道当初为啥要选择计算机专业，把自己难为成这种光景。于是想到一个问题，为什么在校大
假如你是一个媒人，有若干名单身男子登门求助，还有同样多的单身 女子也来征婚。如果你已经知道这些女孩儿在每个男孩儿心目中的排名，以及男孩儿们在每个女孩儿心目中的排名，那么你该怎样为他们牵线配对呢？
一生中，你能尊重多少人，就有多少人尊重你；你能信任多少人，就有多少人信任你；你能让多少人成功，就有多少人帮助你成功。人的一生给别人借过时实际是在给自己修路，厚道的人，你的人生路总是很宽很长！ 14种搜索引擎优化技术分享 时本文总计约 200 个字左右，需要花 2 分钟以上仔细阅读思考。 2018年已过去一半时间，再接下来的时间里，我们该如何优化网站，今天在这里黄伟老师给各位同学介绍14种SEO优化技术，希望能够各位同学带来帮助。 以下是14种SEO优化策略： 1.为百度/Google人工智能优化您的网站
redis实现方案，使用bitmap来实现，bitmap是redis 2.2版本开始支持的功能，一般用于标识状态，
本文介绍如何利用python来对MySQL数据库进行操作，本文将主要从以下几个方面展开介绍：
回复“清华大数据”，可以下载ppt全文+以往讲座干货。 本篇文章由清华大数据产业联合会官方微信公众账号数据派（ID: datapi）和大数据文摘（ID: BigDataDigest）联合发布。 导读：5月26日，2015年贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会在贵阳召开，数据开放与隐私保护作为一个专门的分论坛，在同天下午举办。清华大学数据科学研究院执行副院长在会上做了大数据伦理与道德的分享。大数据文摘今日带您走进数据开放与隐私保护论坛，聆听韩亦舜院长对数据引发伦理道德问题的看法。 韩亦舜 清华大学
电商公司领导说：给我统计一下：当月订单总金额、订单量、男女订单占比等信息，我们啪啦啪啦写了一堆很复杂的sql，然后发给领导。
📷 这是数据库的表，数据是自动生成的 增删改查 -- 添加数据 INSERT into student(name,age) VALUES('李四',18); -- 查询所有数据 SELECT * FROM student; -- 修改数据 UPDATE student SET age = 52 WHERE id = 2 -- 一次修改多条数据 UPDATE student SET name= '李四',age=30 WHERE id = 3 -- 删除数据 DELETE from stude
自从微信小程序开放小游戏以来，一大批第三方小游戏陆续发布，在微信用户中掀起一阵「小游戏」热潮。「最强弹一弹」、「欢乐六边形」、「欢乐球球」等小游戏，以其玩法简单、操作容易的特点，迅速吸引了大量的玩家。无论男女老少，都能够轻易上手。 但是，对于硬核玩家来说，这些游戏似乎少了些挑战性。今天，知晓君就给爱挑战的你，推荐一个手残党勿入的「神手」。 开始简单，高分很难 「神手」的玩法很简单，每次「开始游戏」后都会有操作提示。用两个手指分别控制左、右石块，按住左、右石块，使石块分别往左、右移动，松开则回到中间，同时躲避
余额宝到底为宝粉赚了多少钱？宝粉到底有多少人？余额宝的规模到底冲到了多少？宝粉是一群什么样的人？客单量是多少？转入转出量能有多少？余额宝全景图，所有答案尽收眼底。 余额宝自去年6月13日上线，已成立一
我们使用 navicat 这个数据库图形化界面管理软件来简化数据库操作，提高开发效率
进行python与mysql的交互需要安装pymysql库，安装也很简单，常规的pip install pymysql就可以了。
一、Cluster概念 1、系统扩展方式： Scale UP：向上扩展，增强 Scale Out：向外扩展，增加设备，调度分配问题，Cluster 2、Cluster：集群，为解决某个特定问题将多台计算机组合起来形成的单个系统 3、Linux Cluster类型 LB：Load Balacing，负载均衡 HA：High Availability，高可用，SPOF（single Point Of failure） MTBF:Mean Time Between Failure 平均无故障时间 MTTR:Mean Time To Restoration（ repair）平均恢复前时间 A=MTBF/（MTBF+MTTR） (0,1)：99%, 99.5%, 99.9%, 99.99%, 99.999%, 99.9999% HPC：High-performance computing，高性能 www.top500.org 4、分布式系统： 分布式存储：云盘 分布式计算：hadoop，Spark 二、Cluster分类 基于工作的协议层次划分： 传输层（通用）：DPORT LVS： nginx：stream haproxy：mode tcp 应用层（专用）：针对特定协议，自定义的请求模型分类 proxy server： http：nginx, httpd, haproxy(mode http), ... fastcgi：nginx, httpd, ... mysql：mysql-proxy, ... 三、Cluster相关 会话保持：负载均衡 (1) session sticky：同一用户调度固定服务器 Source IP：LVS sh算法（对某一特定服务而言） Cookie (2) session replication：每台服务器拥有全部session session multicast cluster (3) session server：专门的session服务器 Memcached，Redis HA集群实现方案 keepalived:vrrp协议 ais:应用接口规范 heartbeat cman+rgmanager(RHCS) coresync_pacemaker 四：LVS介绍 LVS：Linux Virtual Server，负载调度器，集成内核 章文嵩 阿里官网：http://www.linuxvirtualserver.org/ VS: Virtual Server，负责调度 RS: Real Server，负责真正提供服务 L4：四层路由器或交换机 工作原理：VS根据请求报文的目标IP和目标协议及端口将其调度转发至某RS，根据调度算法来挑选RS iptables/netfilter： iptables：用户空间的管理工具 netfilter：内核空间上的框架 流入：PREROUTING --> INPUT 流出：OUTPUT --> POSTROUTING 转发：PREROUTING --> FORWARD --> POSTROUTING DNAT：目标地址转换； PREROUTING
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记，本篇为其“MySQL业务优化与设计”中的MySQL数据类型相关笔记。
最近发现有些同学并不太了解大数据开发工程师这个职位，所以想简单介绍一下什么是大数据开发工程师，当前互联网公司的数据开发到底是什么样子的？和一般的Java或者PHP工程师在工作上有什么区别？
正值春节，新冠病毒现状猖狂，每天宅在家里学习(睡了一上午还有一下午)也不忘关注疫情数据，所有人都在担心今天又有多少人成为了生化武器...为了防止这种情况的再次发生，我决定做个邮件推送的小工具...
几个世纪后的今天，互联网如此发达，媒体不再是纸质等延迟较高的介质，而是全面走向了数字化，既突破了空间的限制，也在时间维度上把延迟降低到可以忽略不计。
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
清华2019新生中，理工类专业男生也比女生多得多，电气、自动化能达到4：1左右，数理和计算机甚至能到7：1左右；
> 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
首先，大家都知道，每个人都有自己的一串和别人不同的身份证号，那这么长一段身份证号上面，到底隐藏了多少我们的个人信息呢？
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