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如何管理SQL数据库

，它将删除表中保存的所有数据，但不会删除列或表本身： DELETE FROM table; 更改表中的数据 使用以下语法更新给定行中保存的数据。...找到列中的最大值 要按字母顺序查找列中的最大数值或最后一个值，请使用以下MAX函数： SELECT MAX(column) FROM table; 查找列中的最小值 要按字母顺序查找列中的最小数值或第一个值...以下语法将计算column_2中匹配值的数量，并按升序或字母顺序对它们进行分组： SELECT COUNT(column_1), column_2 FROM table GROUP BY column_...INNER JOIN将返回两个表中具有匹配值的所有记录，但不会显示任何没有匹配值的记录。 通过使用外部 JOIN子句，可以从两个表中的一个表中返回所有记录，包括在另一个表中没有相应匹配的值。...一个LEFT JOIN条款从“左”表，只有匹配的记录从“右”表返回所有记录。在外部JOIN子句的上下文中，左表是FROM子句中引用的表，右表是JOIN语句后引用的任何其他表。

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CMU 15445 学习笔记—3 Storage Manager

当上层的执行引擎需要读写数据时，首先从 buffer pool 中获取数据，如果 buffer pool 中没有，则从磁盘中加载到 buffer pool，然后返回到执行引擎中。...例如 postgres 中对于每条记录都有一个隐藏的 CTID，记录的是该 tuple 的物理位置，其内容是 page id + offset，即 tuple 所在页的 id，以及在页内的位置。...针对这两种不同的 workload，数据库中的数据组织上也有一些区别，分别是以行存和列存为主流。...行存是最常见、符合直观思维的存储模式，将不同属性的数据一行行的组织起来，并且存储到 page 当中。 这样更适合 OLTP，因为能够非常方便的更新或者获取到某一条（或几条）具体的数据（点查）。...但如果我们的查询只需要取出一部分的列，而不是一个 table 中的全部列，那么这样会造成一定的浪费，因为我们可能会把毫不相关的列取出来然后丢弃掉。

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以卖香蕉为例，从4个方面了解SQL的数据汇总

许多电脑使用Excel在面对上千行数据时已力不从心，而R较难部署在集群上运行，人眼显然不可能直接从大量数据中总结出规律。如何才能快速理解你的数据集？SQL可以帮助你！...主要问题是如何将每天的订单各自按等待时间递增的顺序排序，然后取出其中位数值。在MySQL中我们可以使用局部变量来跟踪订单，在Postgres中，我们可以使用row_number函数： ?...03 直方图 直方图是大致了解数据分布的好方法。我们可以用以下命令来计算每笔交易收入的分布： ? 由于每个不同的收入都会占用一行，以上命令的结果行数将会非常多。...如果我们想要自行选择区间的大小，首先需要计算数据的最大值和最小值，以便我们了解需要设定多少个区间。我们还可以用以下命令来使得每个区间有一个好看的标签： ? 得到的结果如下： ? ?...得到的结果如下： ? 我们可能也关心诸如协方差、方差这类统计指标。大多数SQL实现已经内建了这些统计函数，比如在Postgres或Redshift中我们可以使用以下命令： ?

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进阶数据库系列（十二）：PostgreSQL 索引技术详解

多列索引：目前，只有 B-tree、GiST、GIN 和 BRIN 索引类型支持多列索引，最多可以指定32个列（该限制可以在源代码文件 pg_config_manual.h 中修改，但是修改后需要重新编译...表达式索引：从表的一列或多列计算而来的一个函数或者标量表达式。索引表达式的维护代价较为昂贵，因为在每一个行被插入或更新时都得为它重新计算相应的表达式。...(支持btree的操作符) 当用户需要按任意列进行搜索时，gin支持多列展开单独建立索引域，同时支持内部多域索引的bitmapAnd, bitmapor合并，快速的返回按任意列搜索请求的数据。...假设执行了一个查询，该查询包含某列的条件;如果所查找的值没有进入区间，则可以跳过整个range;但如果它们确实在，所有块中的所有行都必须被查看以从中选择匹配的行。...在BRIN索引中，PostgreSQL会为每个8k大小的存储数据页面读取所选列的最大值和最小值，然后将该信息（页码以及列的最小值和最大值）存储到BRIN索引中。

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select 进阶查询

group_function：聚合函数 group_expression：group by 后的分组条件 group_condition：having 后的分组过滤条件 ☞ 注意  ① 分组查询中...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。  ...说明 max( ) 查询指定列的最大值 min( ) 查询指定列的最小值 count( ) 统计查询结果的行数 sum( ) 求和，返回指定列的总和 avg( ) 求平均值，返回指定列数据的平均值...limit_offset 可以省略，默认为 0；  ② limit_count：跳过 limit_offset 行之后开始取数据，取 limit_count 行记录；  ③ limit 中 limit_offset...money 小于 400 的数据中 number 大于 3 的数据并按 name 分组，按照每组数据条数倒序，从 0 号数据开始查询 3 条数据 mysql> select *, count(*) from

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MySQL系列（2）——聚合函数查询

总共9条数据，as total是给count(*)取别名； 2.SUM()函数——是求和函数，计算一列值的总和（此列必须是数值型数据）； 例如查询grade表中张三的总分： select stuName...3.AVG()函数——求一列值的平均值的函数； 例如，查询表中张三的平均分： select stuName,avg(score) from grade where stuName='张三'; ?...4.MAX()函数——求一列值的最大值的函数 例如，查询表中张三score的最大值 select stuName,max(score) from grade where stuName='张三'; ?...5.MIN()函数——求一列值的最小值的函数 例如，查询表中张三score的最小值 select stuName,min(score) from grade where stuName='张三'; ?...二、GROUP BY分组查询 group by 常常与聚合函数一起使用 1.与COUNT(*)函数一起使用 例如：查询grade表中的记录条数，并按照姓名分组： select stuName,count

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PostgreSQL扫描方法综述

上面的计划树：“TBL1上的顺序扫描”和“TBL2上的索引扫描”分别对应于表TBL1和TBL2上的表扫描方法。TBL1上的顺序扫描：从对应页中顺序获取数据；索引扫描：使用索引扫描访问表2。...但是为了使用顺序扫描，至少需要满足以下关键点：谓词部分没有可用的索引键；或者SQL查询获取的行记录占表的大部分。...因此索引扫描分两步： 从索引数据结构中获取数据，返回heap中数据对应的TID；然后定位到对应的heap页直接访问数据。...有两个条件：查询获取的数据只有key列，且该列是索引的一部分；所有获取的数据都是可见的。...cost=0.00..5830.24 rows=213042 width=0) Index Cond: (num < '210'::numeric) (4 rows) 再看另一个查询，选择同样多的记录但是仅仅索引列

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什么是数据库的索引？

类型，其中b-tree的多列索引，仅在索引的第一个字段出现在查询条件中才有效(最左匹配原则)，而其他类型的多列索引可以支持任意字段查询 对于多字段查询，多列索引要比单列索引的查询速度快，可以避免回表查询...，但对于单字段查询，多列索引就要比单列索引查询速度慢了，这里需要根据表的实际查询sql类型、频率，综合考虑是否需要使用多列索引。...跨表进行分组、排序，当涉及到跨表分组、排序时，需要把两个表的结果集汇总到一起进行排序、分组，这里的消耗是非常大的，此时可以考虑去冗余部分字段，使分组、排序操作在一个表中完成，这样能够利用到索引，起到优化效果...如图所示，记录中最前面的小方块中的数字，代表的是当前分组的记录条数，最小和最大的槽指向2个特殊的伪记录。...有了槽之后，我们按照主键搜索页中记录时，就可以采用二分法快速搜索，无需从最小记录开始遍历整个页中的记录链表。

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【小白必看】Python爬虫数据处理与可视化

前言 本文分析了一段Python代码，主要功能是从网页中提取数据并进行数据处理与可视化。代码通过发送HTTP请求获取网页内容，使用XPath解析网页内容，并提取所需数据。...类型'列进行分组，并使用count()方法统计每个分组的数量 数据可视化 font_path = 'caisemenghuanjingyu.ttf' # 替换为自定义字体文件的路径 custom_font...df[df.类型 == '玄幻魔法'].sort_values(by='推荐') 使用布尔索引筛选出'类型'为'玄幻魔法'的行，并按'推荐'列进行升序排序 数据保存 df = pd.DataFrame...df.describe() # 使用describe()方法获取数据的统计描述信息 df.groupby('类型').count() # 使用groupby()方法按照类型列进行分组，然后使用count...()方法统计每个分组中的数量 font_path = 'caisemenghuanjingyu.ttf' # 替换为自定义字体文件的路径 # 设置自定义字体的路径 custom_font = FontProperties

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基于Excel2013的PowerQuery入门

关系图.png 简而言之：获取——>分析——>呈现——>发布 1.数据导入Power Query并进行追加查询 新建一个空的excel文件，在导航栏的POWER QUERY中选择从文件——>从Excel...关闭并上载1.png 点击上面的按钮，回到Excel界面， 出现下图所示的工作簿查询。 ? 关闭并上载2.png 从上图可以看出一店从6377行增加到10739行。...成功修整.png 合并的期间选择多列的时候，要先选择姓名.1那一列，再选择姓名.2 ? 合并列1.png ? 合并列2.png ? 成功合并.png ? 拆分列1.png ?...成功删除.png 选择导航栏开始中的关闭并上载至，并按照下图所示设置。 ? 关闭并上载至原有表.png ?...成功分组结果.png 10.添加列 打开下载文件中的10-添加列.xlsx，如下图所示。 ? 打开文件图示.png ? 进行分组操作.png ? 逆序排序.png ? 添加索引列.png ?

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Pandas三百题

'].isin(['中国','美国','英国','日本','巴西']))&(df['金牌数']<30) 36 -筛选行｜条件（包含指定值） 提取 国家奥委会 列中，所有包含国的行 df[df['国家奥委会...'].str.contains('国')] 37-筛选某行某列 提取第0行第2列 df.iloc[0:1,[1]] 38-筛选多行多列 提取 第 0-2 行第 0-2 列 df.iloc[0:2,0:2...] 39-筛选值|组合（行号+列号） 提取第 4 行，第 4 列的值 df.iloc[3,3] 40 - 筛选值｜组合（行号+列名） 提取行索引为 4 ，列名为 金牌数 的值 df.at[4,'金牌数'...) 21 - 聚合统计｜自定义函数 在 18 题基础上，在聚合计算时新增一列计算最大值与平均值的差值 def myfunc(x): return x.max()-x.mean() df.groupby...(right,on=['key1','key2']) 8-金融数据与时间处理 8-1pandas中的时间操作 1-时间生成|当前时间 使用pandas获取当前时间 pd.Timestamp('now')

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MySQL之数据库基本查询语句

name from Author; 查询所有列 #查询Author表所有列的信息 select * from Author; 查询不同的行（distinct去重） #查询Article表所有作者 select...qq群连接起来，并按类型排序（a-z） select concat(type,'(',qq_group,')')from Article order by type; 使用列别名 select concat...by type desc ; #COUNT()函数返回某列的行数 #COUNT(*)对表中行的数目进行计数， 不管表列中包含的是空值（ NULL）还是非空值 #统计类型总数 select count...#MAX()函数返回某列的最大值 #查询阅读量最多的文章类型 select max(fans) as '受众最大值' from Article; #MIN()函数返回某列的最小值 select min...FROM:要检索的数据表 WHERE:行级过滤 ... GROUP BY:分组说明 HAVING：组级过滤 ... ORDER BY：输出时排序 ... LIMIT：要检索的行数 ...

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25个例子学会Pandas Groupby 操作（附代码）

它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。 如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集，那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。...由于行是根据上个月的销售值排序的，所以我们将获得上个月销售额排名第五的行。 13、第n个值，倒排序 也可以用负的第n项。例如，" nth(-2) "返回从末尾开始的第二行。...如果用于分组的列中缺少一个值，那么它将不包含在任何组中，也不会单独显示。所以可以使用dropna参数来改变这个行为。 让我们首先添加一个缺少存储值的新行。...20、获得一个特定分组 get_group函数可获取特定组并且返回DataFrame。...和max函数记录组当前最大值。

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25个例子学会Pandas Groupby 操作

groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。...由于行是根据上个月的销售值排序的，所以我们将获得上个月销售额排名第五的行。 13、第n个值，倒排序 也可以用负的第n项。例如，" nth(-2) "返回从末尾开始的第二行。...如果用于分组的列中缺少一个值，那么它将不包含在任何组中，也不会单独显示。所以可以使用dropna参数来改变这个行为。 让我们首先添加一个缺少存储值的新行。...20、获得一个特定分组 get_group函数可获取特定组并且返回DataFrame。...和max函数记录组当前最大值。

2.5K20

总结了25个Pandas Groupby 经典案例！！

大家好，我是俊欣~ groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。...由于行是根据上个月的销售值排序的，所以我们将获得上个月销售额排名第五的行。 13、第n个值，倒排序 也可以用负的第n项。例如，nth(-2)返回从末尾开始的第二行。...如果用于分组的列中缺少一个值，那么它将不包含在任何组中，也不会单独显示。所以可以使用dropna参数来改变这个行为。 让我们首先添加一个缺少存储值的新行。...20、获得一个特定分组 get_group函数可获取特定组并且返回DataFrame。...expand和max函数记录组当前最大值。

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【数据库设计和SQL基础语法】--查询数据--聚合函数

通过对指定列应用 MIN 函数，可以轻松获取数据列的最小值，对于数据分析和比较的场景非常有帮助。 2.5 MAX 基本用法 MAX 函数用于计算查询结果集中某列的最大值。...通过对指定列应用 MAX 函数，可以轻松获取数据列的最大值，对于数据分析和比较的场景非常有帮助。...SUM： 计算每个分组中某列的总和。 AVG： 计算每个分组中某列的平均值。 MIN： 找出每个分组中某列的最小值。 MAX： 找出每个分组中某列的最大值。...聚合函数与 GROUP BY 结合使用是 SQL 中强大的数据分析工具，通过分组和计算，可以从大量数据中提取出有价值的统计信息，适用于各种数据分析和报告生成场景。...LAG() 获取前一行的值，而 LEAD() 获取后一行的值。

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【数据库设计和SQL基础语法】--查询数据--聚合函数

通过对指定列应用 MIN 函数，可以轻松获取数据列的最小值，对于数据分析和比较的场景非常有帮助。 2.5 MAX 基本用法 MAX 函数用于计算查询结果集中某列的最大值。...通过对指定列应用 MAX 函数，可以轻松获取数据列的最大值，对于数据分析和比较的场景非常有帮助。...SUM： 计算每个分组中某列的总和。 AVG： 计算每个分组中某列的平均值。 MIN： 找出每个分组中某列的最小值。 MAX： 找出每个分组中某列的最大值。...聚合函数与 GROUP BY 结合使用是 SQL 中强大的数据分析工具，通过分组和计算，可以从大量数据中提取出有价值的统计信息，适用于各种数据分析和报告生成场景。...LAG() 获取前一行的值，而 LEAD() 获取后一行的值。

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SQL数据库查询语句

查询多列时，列名之间要用逗号隔开。 格式： select 表名.列名1,列名2,… from 表名 例2.在xsbook数据库的xs表中查询学生的姓名、专业名、借书数信息。...消除查询结果中的重复行 对于关系数据库来说，表中的每一行都必须是不同的(即无重复行)。但当对表进行查询时若只选择其中的某些列，查询结果中就可能会出现重复行。...例14：查询xs表中的全体学生信息并按出生时间排序，要求晚出生的学生排在前面。...如：以下操作将会产生错误： select 借书证号,count(*) from xs (六):对查询结果分组： group by子句用于将查询结果表按某一列或多列值进行分组，列值相等的为一组，...即只能显示分组字段值及统计函数值,且每组只有一行统计数据。 compute:可用于解决既要显示具体的记录数据又要显示统计信息的问题,并且不分组。即不需分组，既显示字段值又要显示统计函数值。

4.2K20

懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十四)：连续区域

Excel 中的实现方式直观简单 如下一份简单的记录表： - 需要根据这份数据，得到最长连续下雨天数是多少，是几号到几号 - 上图红框是一部分符合条件的，其中最长的红框是需要的结果 按照惯例，先看看如果在...分组统计，即可简单求出结果 后面的条件筛选+分组不再用 Excel 操作了(因为操作比较麻烦) pandas 中的对应实现 现在关键是怎么在 pandas 中完成上述 Excel 中的操作，实际非常简单...= df.下雨) 相当于 Excel 操作中的 E列 - .cumsum() 相当于 Excel 操作中的 G列 接下来是分组统计，pandas 的分组其实不需要把辅助列加到 DataFrame 上的...： - 行4：筛选下雨的行的条件 - 行6：先对 df 过滤下雨的行，按 diff_nums 分组统计 - 结果是一下子统计出各个连续下雨的天数与日期范围 结果是需要得到其中 count 列的最大值的行...： - 行8：使用 idxmax 得到最大值的行索引值 总结

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