以前的文章Python小案例（五）循环判断进行分组介绍了如何使用python解决循环判断的问题。现在重新回顾一下这个问题背景：有一列按照某规则排序后的产品，想打包进行组合售卖。要求按顺序进行价格累积，当价格累积超过2000后，需要从下一个产品重新开始打包。
有一张销售记录表 t_sales，它记录了公司在某个年份的销售记录。由于一些原因，目前只能看到两个字段：month 和 quantity，它们分别对应的中文描述是月份和售额。
你真的会玩SQL吗？系列目录 你真的会玩SQL吗？之逻辑查询处理阶段 你真的会玩SQL吗？和平大使 内连接、外连接 你真的会玩SQL吗？三范式、数据完整性 你真的会玩SQL吗？查询指定节点及其所有父节点的方法 你真的会玩SQL吗？让人晕头转向的三值逻辑 你真的会玩SQL吗？EXISTS和IN之间的区别 你真的会玩SQL吗？无处不在的子查询 你真的会玩SQL吗？Case也疯狂 你真的会玩SQL吗？表表达式，排名函数 你真的会玩SQL吗？简单的 数据修改 你真的会玩SQL吗？你所不知道的 数据聚合 你真的会玩S
为分析操作员提供编排数据流、计算分析和检测 来自多个不同实时数据源的事件数据模式的软件，以允许开发人员构建能够实时感知、思考和行动的应用程序。
哈喽各位，本章主要写的是FlinkSQL也是Flink章节的倒数第二篇了，最后还有一篇FlinkCEP，稍后会出，耐心关注哦！好了，进入正题！！！！
sort buffer、内存临时表和 join buffer。这三个数据结构都是用来存放语句执行过程中的中间数据，以辅助 SQL 语句的执行的。其中，我们在排序的时候用到了 sort buffer，在使用 join 语句的时候用到了 join buffer。
SQL全称Structured Query Language，说人话就是结构化查询语言。毫不夸张地说，它是数据分析必会技能Top1，因为没有哪个初级数据分析师的面试能跨过SQL技能考核这一项的。
http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris
like模糊查询形如'%AAA%'和'%AAA'将不会使用索引，但是业务上不可避免可能又需要使用到这种形式。
作者：kane君 链接：https://www.zhihu.com/question/438832773/answer/1691336666 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
这两天一直在看《推荐系统实战》。书中提到基于用户行为推荐算法的时候，提到一个场景，其实用 SQL 来解，也非常容易。
在 Citus 集群上运行高效查询要求数据在机器之间正确分布。这因应用程序类型及其查询模式而异。
1.2 Spark生态系统BDAS 目前，Spark已经发展成为包含众多子项目的大数据计算平台。伯克利将Spark的整个生态系统称为伯克利数据分析栈（BDAS）。其核心框架是Spark，同时BDAS涵盖支持结构化数据SQL查询与分析的查询引擎Spark SQL和Shark，提供机器学习功能的系统MLbase及底层的分布式机器学习库MLlib、并行图计算框架GraphX、流计算框架Spark Streaming、采样近似计算查询引擎BlinkDB、内存分布式文件系统Tachyon、资源管理框架Mesos等子
上一节我们讲解了数仓DWD层（用户行为日志数据）的搭建、解析、加载。并且讲解了通过编写java代码来实现UDTF功能。
本文将通过构建三张表，几个SQL实例带大家掌握最常见的业务需求，同时这些实例也覆盖了面试中80%的考点。
作为一名常年CURD的程序员，一定非常熟悉这条查询语句吧。从jiuxiao_admin_log 表中查询 user_id=1000的数据。 然而我们只知道这样会返回出结果，却不知道里面的流程。相信这也是你点击进来的目的吧，让我们一起来拆解一下mysql中有哪些零件！
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 🌰 昨天我们学习完Table API后，今天我们继续学SQL，Table API和SQL可以处理SQL语言编写的查询语句，但是这些查询需要嵌入用Java、Scala和python编写的程序中。 🌱flink sql只需要具备 SQL 的基础知识即可，不需要其他编程经验。我的SQL 客户端选择的是docker安装的Flink SQL Click，大家根据自己的需求安装即可。 目录 1. SQL客户端 2. SQL语句 2.1 create 2.2 drop 2
与标量函数相似之处是输入可以0，1，或者多个参数，但是不同之处可以输出任意数目的行数。返回的行也可以包含一个或者多个列。
JPA 和 Mybatis 的争论由来已久，还记得在 2 年前我就在 spring4all 社区就两者孰优孰劣的话题发表了观点，我当时是力挺 JPA 的，这当然跟自己对 JPA 熟悉程度有关，但也有深层次的原因，便是 JPA 的设计理念契合了领域驱动设计的思想，可以很好地指导我们设计数据库交互接口。这两年工作中，逐渐接触了一些使用 Mybatis 的项目，也对其有了一定新的认知。都说认知是一个螺旋上升的过程，随着经验的累积，人们会轻易推翻过去，到了两年后的今天，我也有了新的观点。本文不是为了告诉你 JPA 和 Mybatis 到底谁更好，而是尝试求同存异，甚至是在项目中同时使用 JPA 和 Mybatis。什么？要同时使用两个 ORM 框架，有这个必要吗？别急着吐槽我，希望看完本文后，你也可以考虑在某些场合下同时使用这两个框架。
大体来说，MySQL 可以分为 Server 层和存储引擎层两部分，不同的存储引擎共用一个 Server 层。
Pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
MySQL 8.0 推出了histogram，也叫柱状图或者直方图。先来解释下什么叫直方图。
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
1、配置文件参数my.cnf tmp_table_size=64M max_heap_table_size=64M tmpdir = /data/mysql/tmp 2、优化Tips： 如果Created_tmp_disk_tables/ Created_tmp_tables应该小于20%，如果比值较高，就需要适当调高tmp_table_size或者max_heap_table_size的值，让Mysql在内存中完成临时表的操作，减少使用硬盘对性能和响应时长的影响。 在调高tmp_table_size或者m
今天和大家聊一聊MySQL的基础架构。我们经常说，看一个事千万不要直接陷入细节里。应该先鸟瞰全貌。这样能够帮助你从高维度理解问题。当一条SQL语句执行的时候，我们看到的是最后的执行结果。却不知道这条语句在MySQL内部是如何执行的。
上个月公司上线了一个物联网数据科学项目，我主要负责前端接收设备Event，并提供模型参数下载（数据科学团队会优化参数）。WebApp部署在Azure，模型参数使用Azure SQL Server存储。
自连接与子查询是SQL中非常重要的两项技术，自连接是针对相同的表的联结方法，是SQL语言面向集合编程思想的集中体现，而子查询有很多变式，关联子查询技术是在实际中进行行与行之间的比较时非常重要的方法，特别是与自连接相结合的自关联子查询。一旦熟练掌握以上两种技术，实际中很多问题便能迎刃而解。
首先有一个 user_info 表，表里有一个 id 字段，执行下面这条查询语句：
上两篇里介绍了几种基本的维度表技术，并用示例演示了每种技术的实现过程。本篇说明多维数据仓库中常见的事实表技术。我们将讲述五种基本事实表扩展，分别是周期快照、累积快照、无事实的事实表、迟到的事实和累积度量。和讨论维度表一样，也会从概念开始认识这些技术，继而给出常见的使用场景，最后以销售订单数据仓库为例，给出Kettle实现的作业、转换和测试过程。
在实际项目中，HANA平台要求模型运行时间不能超过10秒，但是在大数量和计算逻辑复杂的情况下（例如：SAP中的BKPF和BSEG量表的年数据总量超过20亿条），HANA模型的运行时间基本上都在半分钟以上。在不关联其它表，单单是几个板块的BKPF和BSEG表UNION ALL，运行时间都超过1分钟。鉴于这种情况，项目组对HANA模型是否存在优化空间，进行了分析和探讨，也请教了HANA平台的专家对HANA的优化给出可行性建议。
连接到数据库，负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接，命令通常是mysql -h$ip -P$port -u$user -p.
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用户自定义函数是非常重要的一个特征，因为他极大地扩展了查询的表达能力。本文除了介绍这三种udf之外，最后会介绍一个redis作为交互数据源的udf案例。
本篇节选自书籍《对比Excel，轻松学习SQL数据分析》一书，主要讲解数据分析面试中常见的30道SQL面试题。1-10题见：30道经典SQL面试题讲解(1-10) 11 行列互换 现在我们有下面这么一个表row_col_table，这个表中每年每月的销量是一行数据： year_num month_num sales 2019 1 100 2019 2 200 2019 3 300 2019 4 400 2020 1 200 2020 2 400 2020 3 600 2020 4 800 我们需要把上面
数据透视表（Pivot Table）是一种交互式的表，可以进行某些计算，如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。
小编编程资质一般，刚出道的时候使用的是windows来做程序开发，平时linux命令的知识仅限于在学校里玩ubuntu的时候学到的那丁点。在一次偶然看见项目的主程敲着复杂的shell单行命令来处理日志的时候感到惊讶不已。后来自己自学了一点shell编程，刚看完一本书没过多久就忘记了，因为工作中用到的实在太少，而且命令如此之多，学了一个忘了另一个，始终摸不着门道在哪。
天穹 SuperSQL 是腾讯自研，基于统一的 SQL 语言模型，面向机器学习智能调优，提供虚拟化数据和开放式计算引擎的大数据智能融合平台。在开放融合的 Data Cloud 上，业务方可以消费完整的数据生命周期，从采集-存储-计算-分析-洞察。还能够满足位于不同数据中心、不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。 Presto 在腾讯天穹 SuperSQL 大数据生态中，定位为实现秒级大数据计算的核心服务。主要面向即席查询、交互式分析等用户场景。Presto 服务了腾讯内部的不同业务场景，包括微信支
“8小时内拼工作，8小时外拼成长”这是大家共同的理想。除了每天忙于工作外，我们都希望能更多地区吸收领域内的新知识与新技能，从而走向人生巅峰。 Dev Club 是一个交流移动开发技术，结交朋友，扩展人脉的社群，成员都是经过审核的移动开发工程师。每周都会举行嘉宾分享，话题讨论等活动。 上一期我们邀请了腾讯SNG工程师“王少鸣”分享了《React Native项目实战总结》。 本期，我们邀请了腾讯WXG iOS开发工程师“姚海波”为大家分享《微信读书iOS性能优化》。 ---- 分享内容简介： 微信读书作为一款
天穹SuperSQL是腾讯自研，基于统一的SQL语言模型，面向机器学习智能调优，提供虚拟化数据和开放式计算引擎的大数据智能融合平台。在开放融合的Data Cloud上，业务方可以消费完整的数据生命周期，从采集-存储-计算-分析-洞察。还能够满足位于不同数据中心、不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。 Presto在腾讯天穹SuperSQL大数据生态中，定位为实现秒级大数据计算的核心服务。主要面向即席查询、交互式分析等用户场景。Presto服务了腾讯内部的不同业务场景，包括微信支付、QQ、游戏等关键业
五、快照 前面实验说明了处理维度的扩展。本节讨论两种事实表的扩展技术。 有些用户，尤其是管理者，经常要看某个特定时间点的数据。也就是说，他们需要数据的快照。周期快照和累积快照是两种常用的事实表扩展技术。 周期快照是在一个给定的时间对事实表进行一段时期的总计。例如，一个月销售订单周期快照汇总每个月底时总的销售订单金额。 累积快照用于跟踪事实表的变化。例如，数据仓库可能需要累积（存储）销售订单从下订单的时间开始，到订单中的商品被打包、运输和到达的各阶段的时间点数据来跟踪订单生命周期的进展情况。用户可能要取得在某个给定时间点，销售订单处理状态的累积快照。 下面说明周期快照和累积快照的细节问题。 1. 周期快照 下面以销售订单的月底汇总为例说明如何实现一个周期快照。 首先需要添加一个新的事实表。下图中的模式显示了一个名为month_end_sales_order_fact的新事实表。
对于一个做后台不久的我，起初做项目只是实现了功能，所谓的增删改查，和基本查询索引的建立。直到有一个面试官问我一个问题，一条sql查询语句在mysql数据库中具体是怎么执行的？我被虐了，很开心，感谢他。于是开始了深入学习mysql。本篇文章通过
导语 | 伴随着Snowflake的成功，重新激活了数据分析市场，大大小小的创业公司不断创立，各种OLAP的开源产品层出不穷。其中，ClickHouse凭借优秀的性能在用户行为分析、ABTest、在线报表等多个领域大放异彩，但其在功能特性、易用性等方面都还有较多不足。同时，在OLTP、对象存储、Elasticsearch、MongoDB等系统中累积了大量数据和分析需求，不能较好的得到满足。因此，我们希望以Clickhouse为基础，借鉴Snowflake的设计思路，打造一款高性能的云原生OLAP数仓，为用户提供多数据源、多场景下的一站式数据分析平台。
今天给大家分享一次非常有意思的 SQL 优化经历，希望能帮助到大家。 文章来源：cnblogs.com/tangyanbo/p/4462734.html 作者： 风过无痕的博客 场景 用的数据库是mysql5.6，下面简单的介绍下场景。 课程表 create table Course( c_id int PRIMARY KEY, name varchar(10) ) 数据100条。 学生表 create table Student( id int PRIMARY KEY, name varchar(10)
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