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【Java 进阶篇】深入理解 SQL 聚合函数

在开始深入了解 SQL 聚合函数之前，让我们先了解一下它们的基本概念。SQL 聚合函数是一组用于在数据库表的列上执行计算的函数。它们通常用于执行统计操作，例如计算总行数、总和、平均值、最大值或最小值。...聚合函数能够将一列的多个值合并为一个单一的值，并提供对数据的有用摘要。 SQL 中的常见聚合函数包括 COUNT()、SUM()、AVG()、MAX() 和 MIN()，它们可用于不同类型的数据操作。...SUM() SUM() 函数用于计算某列中所有数值的总和。它常用于计算数值型列的总和。...AVG() AVG() 函数用于计算某列中所有数值的平均值。它通常用于计算数值型列的平均值。...在进行数据透视时，了解透视表的结构，以便更好地组织和理解数据。 总之，SQL 聚合函数是处理和分析数据的重要工具，掌握它们的用法可以帮助您更好地理解和利用数据库中的信息。

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基于检索增强的 GPT-3.5 的文本到 SQL 框架，具有样本感知提示和动态修订链。

、动态修订链和检索增强技术来处理 SQL 语法要求的挑战。...它能够生成既具有上下文准确性又富含信息的文本。通过将信息检索模型和生成模型结合起来，RAG 在 NLP 中具有革命性的作用。...这种结合了检索模型和生成模型的方法在 NLP 领域具有重要意义。RAG 的应用场景包括开放域问答、对话系统、摘要生成等任务。...Insights 为了解决前面提到的问题，作者提出了基于检索增强的 GPT-3.5 的文本到 SQL 框架，具有样本感知提示和动态修订链。...的启发，作者认为提供动态演示可以适应 SQL 生成的特定样本和模式。动态示例使 SQL 生成能够适应各种场景。通过根据特定实例进行调整，可以对演示进行定制，以包含必要的查询结构、逻辑操作和问题语义。

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    懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十一)：透视表

    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 前言 本系列上一节文章最后我随手使用了 pandas 中的透视表操作，之后有些小伙伴询问我相关的问题。...行标签，survived 字段拖入 列标签 - 还需要统计人数，人名总是有的，因此把 name 字段拖入 数值区域 - 透视表立刻出结果，行标签 放入的字段的唯一值，被显示在透视表左侧。...列标签 放入的字段的唯一值，被显示在透视表的上方 只看数值看不出门路，设置百分比吧： - 点中透视表任意一格，鼠标右键 - 按上图指示完成 - 女性 生还率远高于 男性！！...： Excel 透视表中的 列标签 - 参数 values：Excel 透视表中的 数值区域 - 参数 aggfunc：Excel 透视表中的 数值区域 的字段的统计方式(Excel 默认是计数) "...很简单，pivot_table 中的大部分参数都可以放入多个字段(跟 Excel 透视表操作一样)： - index 参数传入多个字段的列表 从结果看到，每个等级的船舱还是"女性比男性更可能生还" "

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    懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十一)：透视表

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    如何制作bom表_如何制作bom表

    第6课 格式兼容及简繁转换设置 第三章 软件操作学习 第1课 行高列宽的调整 第2课 工作簿工作表的应用 第3课 单元格设置 第4课 单元格信息录入编辑 第5课 单元格格式应用讲解 第6课 文本数值转换技巧...第18课 Sumproduct函数应用 第19课 条件求和函数 第20课 条件计数函数应用案例 第21课 活用表格定义名称的引用 第22课 替换函数应用案例 第23课 数值位数处理函数应用 第24课...第8课 显示无数据行/隐藏明细 第9课 透视计算值百分比汇总类型 第10课 计算父类汇总百分比 第11课 计算排名排序 第12课 透视表字段计算项 第13课 区间汇总动态透视图设计 第14课 数据二维转一维...第15课 多重合并计算透视 第16课 切片器多表联动应用 第17课 透视数据动态更新 第18课 外部导入数据练习 第19课 入门透视表里的SQL应用 第20课 数据跨表合并透视分析 第21课 透视表典型应用案例...第22课 SQL典型应用 第23课 数据多重合并与拆分 第24课 高效实现透视结果更新 第25课 条件格式高级应用 第26课 动态透视图VS传统图表优劣 第27课 切片器多表数据联动 第28课 透视表的美化与输出

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    R语言第一章数据处理基础②一行代码完成数据透视表目录

    目录 R语言第一章数据处理基础①读取EXEL表格数据 R语言第一章数据处理基础②一行代码完成数据透视表 rpivotTable：R的数据透视表 安装 # devtools::install_github...(c("ramnathv/htmlwidgets", "smartinsightsfromdata/rpivotTable")) 数据透视表应出现在的RStudio的Viewer中。...如果仅选择数据，则数据透视表将打开，行和列上没有任何内容（但您可以随时拖放行或列中的任何变量） rows and cols允许用户创建报告，即指示哪个属性将在行和列上。...这里的选项很多：计数，计数唯一值，列表唯一值，总和，整数和，平均值，总和，80％上限，80％下限，总和为总分数，总和为行数，总和为列的分数，计为总分数，计算为行的分数，计为列的分数 renderers决定了用于显示的图形渲染类型...例如，要显示具有眼睛和头发颜色组合频率的表格： library(rpivotTable) data(HairEyeColor) rpivotTable(data = HairEyeColor, rows

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    你真的会玩SQL吗？表表达式，排名函数

    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SQL吗？透视转换的艺术 你真的会玩SQL吗？...表表达式 期待单个值的地方可以使用标量子查询 期待多个值的地方可以使用多值子查询 在期待出现表的地方可用表值子查询或表表达式 1.派生表 是从查询表达式派生出虚拟结果表的表表达式，派生表的存在范围只是外部查询...在order by子句中定义的列上，如果返回一行数据与另一行具有相同的值，rank函数将给这些行赋予相同的排名数值。在排名的过程中，保持一个内部计数值，当值有所改变时，排名序号将有一个跳跃。...，Ranking列中的值将跳跃到正确的排名数值。

    1.9K90

    Oracle查询性能优化

    使用索引需要注意的地方： 1、避免在索引列上使用NOT ， 我们要避免在索引列上使用NOT, NOT会产生在和在索引列上使用函数相同的影响....如果至少有一个列不为空，则记录存在于索引中．举例: 如果唯一性索引建立在表的A列和B列上, 并且表中存在一条记录的A,B值为(123,null) , ORACLE将不接受下一条具有相同A,B值（123,...假 设 EMPNO是一个数值类型的索引列....为了避免ORACLE对你的SQL进行隐式的类型转换, 最好把类型转换用显式表现出来. 注意当字符和数值比较时, ORACLE会优先转换数值类型到字符类型 6、索引的一些“脾气” a....: 带 有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT的SQL语句会启动SQL引擎 执行耗费资源的排序(SORT)功能.

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    SQL基础查询方法

    SELECT 语句从 SQL Server 中检索出数据，然后以一个或多个结果集的形式将其返回给用户。结果集是对来自 SELECT 语句的数据的表格排列。与 SQL 表相同，结果集由行和列组成。...本地 SQL Server 实例中的视图。SQL Server 在内部将一个视图引用按照组成该视图的基表解析为多个引用。 链接表。它们是 OLE DB 数据源中的表，称之为“分布式查询”。...它解析为对表中具有 ROWGUIDCOL 属性的列的引用。...Transact-SQL 具有扩展功能，支持在 FROM 子句中指定除表或视图之外的其他对象。这些对象返回结果集，也就是 OLE DB 术语中所说的行集，该结果集构成了虚拟表。...[] IN ( [第一个透视的列], [第二个透视的列], ...

    4.3K10

    09-10章 汇总分组数据第9章

    SQL 的聚集函数在各种主要 SQL 实现中得到一致的支持。 聚集函数（aggregate function）对某些行运行的函数，计算并返回一个值。...为了获得多个列的平均值，必须使用多个AVG()函数。 AVG()函数忽略列值为 NULL 的行。...使用 COUNT(column) 对特定列中具有值的行进行计数，忽略 NULL 值。...屏幕快照 2018-05-31 06.00.56.png 提示：对非数值数据使用MAX() MAX()用来找出最大的数值或日期值，但许多 DBMS 允许它用来返回任意列中的最大值，包括返回文本列中的最大值...提示：在多个列上进行计算 利用标准的算术操作符，所有聚集函数都可用来执行多个列上的计算。SUM()函数忽略列值为 NULL 的行。

    1.8K10

    Pandas速查卡-Python数据科学

    它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。...文件 df.to_sql(table_name, connection_object) 写入一个SQL表 df.to_json(filename) 写入JSON格式的文件 创建测试对象 用于测试的代码...） df.pivot_table(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc=max) 创建一个数据透视表，按col1分组并计算col2和col3的平均值 df.groupby...(col1).agg(np.mean) 查找每个唯一col1组的所有列的平均值 data.apply(np.mean) 在每个列上应用函数 data.apply(np.max,axis=1) 在每行上应用一个函数...） df1.join(df2,on=col1,how='inner') SQL类型的将df1中的列与df2上的列连接，其中col的行具有相同的值。

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    Oracle优化07-分析及动态采样-直方图

    ---- 07系列文章 Oracle优化07-分析及动态采样-直方图 Oracle优化07-分析及动态采样-DBMS_STATS 包 Oracle优化07-分析及动态采样-动态采样 ---- 概述 获取准确的段对象...DBMS_STATS 包对段表的分析有三个层次： 表自身的分析： 包括表中的行数，数据块数，行长等信息。 列的分析：包括列值的重复数，列上的空值，数据在列上的分布情况。...当 Oracle 做直方图分析时，会将要分析的列上的数据分成很多数量相同的部分，每一部分称为一个 bucket,这样 CBO 就可以非常容易地知道这个列上的数的分布情况，这种数据的分布将作为一个非常重要的因素纳入到执行计划成本的计算当中...对于数据分部非常倾斜的表，做直方图分析是非常有用的。 来看下面两个例子： ? 图一的数据分布非常均匀的直方图模式，每一个数值范围（bucket）内的数据记录都基本上一样。 ?...图二，数据分部严重倾斜，数值小于20的记录占到了总记录的70%。 直方图有时候对于CBO非常的重要，特别是对于字段数据非常倾斜的表，做直方图分析尤为重要。

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    盘一盘 Python 特别篇 15 - Pivot Table

    Pivot Table 从功能上讲，Pandas 中用透视表 (pivot table) 和 Excel 里面的透视表是一样的。...透视表是一种做多维数据分析的工具，还记得 Pandas 的 split-apply-combine 三部曲吗？首先用 groupby 分组，再平行将某个函数应用到各组上，最后自动连接成一个总表。...df = pd.read_csv('PB Sales.csv') df 设置“单行”为 Pivot 创建透视表的 pivot_table() 函数里面的参数设置很多，学习它最有效的方式是每一步设置一个参数...设置“多行”为 Pivot 上例设置单个 index，接下来看看设置多个 index 的结果是什么样的。这时用列表来存储多个 index。...因为这两列的值是数值型 (int, float)，而其他例的值是非数值型 (object)，用 df.dtypes 就可看出。

    1.4K20

    MySQL 之 JSON 支持（二）—— JSON 索引

    多值索引是在存储数组值的列上定义的辅助索引。“一般”索引对于每个数据记录有一个索引记录（1:1）。多值索引中单个数据记录可以具有多个索引记录（N:1）。多值索引用于对 JSON 数组进行索引。...ARRAY)，它将 JSON 数组中相同类型的标量值强制转换为 SQL 数据类型的数组。然后使用 SQL 数据类型数组中的值透明地生成虚拟列；最后，在虚拟列上创建一个函数索引（也称为虚拟索引）。...在 SQL 数据类型数组中的值的虚拟列上定义的函数索引，构成多值索引。...在每种情况下，JSON 数组都被强制转换为包含 UNSIGNED 整数值的 SQL 数据类型数组。...在虚拟生成列上创建辅助索引时，生成的列值会物化到索引的记录中。如果索引是覆盖索引（包括查询检索的所有列），则生成的列值将从索引结构中的物化值中检索，而不是“动态”计算。

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    SQL Server 2016新特性：动态数据屏蔽（DDM）

    编辑手记：对于敏感数据的适当屏蔽一直是数据安全中一个重要的部分，在SQL Server 2016上推出了动态数据屏蔽的新特性，使得开发人员或者数据库管理员能够控制敏感数据的暴露程度，并且在数据库层面生成数据...在SQL Server 2016上推出了一个很强的新特性叫做Dynamic Data Masking (DDM)-动态数据屏蔽，为了尽可能少的对应用层造成影响，该特性允许开发人员或者数据库管理员能够控制敏感数据的暴露程度...首先我们来创建一张表，命名为“DDM_Student_Sample”，在创建的时候，我们在Student_DOB列上应用以下默认屏蔽函数，此时Student_DOB列上的真实数据将不能被正常访问，哪怕用户具有读取表的权限...因此，在上面的图像中，我们可以看到在对表具有较少（只读）权限的用户应用默认，随机，自定义字符串和电子邮件动态数据屏蔽功能后，数据的外观。...SQL Server 2016中的动态数据屏蔽功能允许用户在数据库级别屏蔽数据，而不会更改或混淆表中的实际存储数据。

    1.4K120

    Pandas学习笔记05-分组与透视

    对数据集进行分类，并在每组数据上进行聚合操作，是非常常见的数据处理，类似excel里的分组统计或数据透视表功能。...不同的聚合方法 3.数据透视 数据透视采用pivot_table方法，和excel数据透视表功能类似，其实可以和groupby分组统计进行相互转化 它带有许多参数： data：一个DataFrame对象...values：要汇总的一列或一列列表。 index：与数据或它们的列表具有相同长度的列，Grouper，数组。在数据透视表索引上进行分组的键。如果传递了数组，则其使用方式与列值相同。...columns：与数据或它们的列表具有相同长度的列，Grouper，数组。在数据透视表列上进行分组的键。如果传递了数组，则其使用方式与列值相同。...aggfunc：用于汇总的函数，默认为numpy.mean。 ? 演示数据 数据透视操作 ? 简单的数据透视对不同列使用不同的方法 ? 对不同列使用不同方法 margins增加合计项 ?

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    Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十四）

    具有多个未用作列或索引输入的值列，则生成的“透视”DataFrame将具有分层列，其最顶层指示相应的值列： In [5]: df["value2"] = df["value"] * 2 In [6]:...pivot_table() 虽然pivot()提供了各种数据类型的通用透视功能，但 pandas 还提供了用于对数值数据进行聚合的pivot_table()或pivot_table()。...pivot_table() 虽然 pivot() 提供了各种数据类型的通用数据透视，但 pandas 还提供了 pivot_table() 或 pivot_table() 用于对数值数据进行聚合的数据透视...具有多列值，这些值未用作列或索引输入到pivot()，则生成的“透视”DataFrame将具有层次化的列，其最顶层指示相应的值列： In [5]: df["value2"] = df["value"]...pivot_table() 虽然pivot()提供了各种数据类型的通用数据透视功能，但 pandas 还提供了pivot_table()或pivot_table()用于对数值数据进行聚合的数据透视。

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