我们经常需要汇总数据而不用把它们实际检索出来，为此MySQL提供了专门的函数。使用这些函数，MySQL查询可用于检索数据，以便分析和报表生成。
可选DISTINCT子句出现在SELECT关键字之后、可选TOP子句和第一个SELECT-ITEM之前。
arrange函数按给定的列名进行排序，默认为升序排列，也可以对列名加desc()进行降序排序。
大量的数据科学职位需要精通 SQL，它也是数据分析师、数据科学家、数据建模岗最常考核的面试技能。在本篇内容中 ShowMeAI 将梳理汇总所有面试 SQL 问题，按照不同的主题构建练习专项块，要求职的同学们可以按照对应板块内容进行专项击破与复习。
GROUP BY是SELECT命令的一个子句。 可选的GROUP BY子句出现在FROM子句和可选的WHERE子句之后，可选的HAVING和ORDER BY子句之前。
MySQL中可根据需要使用很多条件操作符和操作符的组合。为了检查某个范围的值，可使用BETWEEN操作符。
Limit算子用于限制结果集的大小。PG使用limit算子进行limit和offset处理。Limit算子将输入集前x行去掉，返回接着的y行，再将剩下的丢弃。如果查询中包括offset，x表示offset的数量，否则x为0.如果查询中包含Limit，y表示limit数量，否则y是输入集的大小。
分析师面临的普遍问题是，无论从哪里获得数据，大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此，不仅需要时间把数据加载到文件中，还得花更多的时间来清洗它，改变它的结构，以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，如果没有索引，执行查询时Mysql必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录，表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高，如果作为搜索条件的列上已经创建了索引，mysql无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有一千个记录，通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍。所以对于现在的各种大型数据库来说，索引可以大大提高数据库的性能，以至于它变成了数据库不可缺少的一部分。
工作中经常需要汇总数据而不是将它们全部检索出来（实际数据本身：返回实际数据是对时间和处理资源的浪费），这种类型的检索有以下特点：
Pandas是数据处理和数据分析中最流行的Python库。本文将为大家介绍一些有用的Pandas信息，介绍如何使用Pandas的不同函数进行数据探索和操作。 包括如何导入数据集以及浏览，选择，清理，索引，合并和导出数据等常用操作的函数使用，这是一个很好的快速入门指南，如果你已经学习过pandas，那么这将是一个不错的复习。
在实际中我们可能只是需要汇总数据而不是将它们检索出来，SQL提供了专门的函数来使用。聚合函数aggregate function具有特定的使用场景
近几年数据库发挥了越来越重要的作用，这其中和大数据、数据科学的兴起有不可分割的联系。学习数据库，可以说是每个从事IT行业的必修课。你学或不学，它就在那里；你想或不想，你都得学。 大一的时候，我选了一门名为《Android应用程序开发》的选修课。那个时候啥都不懂，就感觉这个名字比较高端，然后就去了。学习一学期，也就是在电脑上装上了Android应用程序的开发环境。由于我的笔记本太撇，每次运行Android虚拟机就会卡的要死。好吧，我承认最后期末考试我挂了，很悲痛的经历，选修课竟然也会挂（其实主要是我太菜，
id： select查询的序列号(是一组数字)，表示查询中执行select子句或操作的顺序。分为三种情况
Apache Druid是一个高性能的实时分析数据库。它是为快速查询和摄取的工作流而设计的。Druid的优势在于即时数据可见性，即时查询，运营分析和处理高并发方面。
在ClickHouse中，WHERE和PREWHERE子句都用于筛选数据，但它们在查询中的使用有一些区别和注意事项。
分层结构是一种维度之间自上而下的组织形式，Tableau默认包含对某些字段的分层结构，比如日期、日期与时间、地理角色，以日期为例，日期本来就包括年、月、日的层次结构。
ClickHouse中完整select的查询语法如下（除了SELECT关键字和expr_list以外，蓝色的字句都是可选的）：
数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中，从而为后期的预处理工作做好数据储备。数据获取是数据预处理的第一步操作，主要是从不同的渠道中读取数据。Pandas支持CSV、TXT、Excel、JSON这几种格式文件、HTML表格的读取操作，另外Python可借助第三方库实现Word与PDF文件的读取操作。本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据，为预处理做好数据准备。
索引在数据库中的作用是快速找出某个列中一个特定值的行，不使用索引的话，MySQL必须从第一条记录遍历到相关行，表越大，花费的时间越多，但是如果有索引，就能快速的到达某个位置去搜索数据文件，索引对于优化数据库查询速度有着不可替代的作用，本文主要给大家讲解一下MySQL数据库中，索引的优缺点，分类以及设计原则。
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大家好，这里是网络技术干货圈，今天给大家带来的是SQL命令列表，每条命令都会带有示例，对于sql初学者甚至小白来说无疑是个福音！
报表，从来都是商业领域的主角，而随着商业智能（BI），大数据时代的到来，报表更加成为了业务系统的核心组成。因此传统的格式已经无法满足新的需求，最终用户期望在一张报表中看到更多的汇总、分类信息，而往往这些汇总和分类信息是不固定的，比如下面这张报表
作者：dcguo 使用 sql 做数仓开发有一段时间了，现做一下梳理复盘，主要内容包括 sql 语法、特性、函数、优化、特殊业务表实现等。 mysql 数据结构 常用 innodb 存储为 B+ 树 特点 多路平衡树，m 个子树中间节点就包含 m 个元素，一个中间节点是一个 page(磁盘页) 默认 16 kb； 子节点保存了全部得元素，父节点得元素是子节点的最大或者最小元素，而且依然是有序得； 节点元素有序，叶子节点双向有序，便于排序和范围查询。 优势 平衡查找树，logn 级别 crud； 单一节点比二
完全的范式和反范式是不存在的，在实际操作中建议混用这两种策略，可能使用部分范式化的schema、缓存表、以及其他技巧。
加载数据最方便、最简单的办法是我们能一次性把表格(CSV 文件或者 EXCEL 文件)导入。然后我们能用多种方式对它们进行切片和裁剪。
这是Python数据分析实战基础的第三篇内容，主要对前两篇进行补充，把实际数据清洗场景下常用但零散的方法，按增、删、查、分四板斧的逻辑进行归类，以减少记忆成本，提升学习和使用效率。
如果读者们计划学习数据分析、机器学习、或者用 Python 做数据科学的研究，你会经常接触到 Pandas 库。Pandas 是一个开源、能用于数据操作和分析的 Python 库。
Pandas是一个Python数据分析库，它为数据操作提供了高效且易于使用的工具，可以用于处理来自不同来源的结构化数据。Pandas提供了DataFrame和Series两种数据结构，使得数据操作和分析更加方便和灵活。本文将介绍Pandas的一些高级知识点，包括条件选择、聚合和分组、重塑和透视以及时间序列数据处理等方面。
先前已经讲过R语言生成测试数据、数据预处理和外部数据输入等内容，但这仅仅是第一步，我们还需要对数据集进行筛选、缺失值处理等操作，以便获得可以应用于建模或者可视化的数据集（变量）。接下来就以鸢尾花测试数据集进行进一步的数据管理和筛选操作。
注：默认不排序；sql不区分大小写，但是建议SQL关键字使用大写，本文遵守此规则；建议每个SQL写完后跟上“;”，本文遵守此规则。
性能低、执行时间太长、等待时间太长、SQL语句欠佳（连接查询）、索引失效、服务器参数设置不合理（缓冲、线程数）
select prod_price,prod_name from products where prod_price = 2.50;
在日常工作中，我们会有时会开慢查询去记录一些执行时间比较久的SQL语句，找出这些SQL语句并不意味着完事了，些时我们常常用到explain这个命令来查看一个这些SQL语句的执行计划，查看该SQL语句有没有使用上了索引，有没有做全表扫描，这都可以通过explain命令来查看。所以我们深入了解MySQL的基于开销的优化器，还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节，以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。
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前2篇分别系统性介绍了numpy和matplotlib的入门基本知识，今天本文自然是要对pandas进行入门详细介绍，通过本文你将系统性了解pandas为何会有数据分析界"瑞士军刀"的盛誉。
针对salesforce系统也好，针对其他的平台系统也好，对于business user的需求以及疑问，数据往往决定了答案。业务人员提出了某些疑问，管理员需要根据需求的分析转换成数据的分析及过滤从而反馈给business user想要的结果。
SIMPLE（simple）：简单SELECT(不使用UNION或子查询)。 PRIMARY（primary）：子查询中最外层查询，查询中若包含任何复杂的子部分，最外层的select被标记为PRIMARY。 UNION（union）：UNION中的第二个或后面的SELECT语句。 DEPENDENT UNION（dependent union）：UNION中的第二个或后面的SELECT语句,取决于外面的查询。 UNION RESULT（union result）：UNION的结果，union语句中第二个select开始后面所有select。 SUBQUERY（subquery）：子查询中的第一个SELECT，结果不依赖于外部查询。 DEPENDENT SUBQUERY（dependent subquery）：子查询中的第一个SELECT，依赖于外部查询。 DERIVED（derived）：派生表的SELECT (FROM子句的子查询)。 UNCACHEABLE SUBQUERY（uncacheable subquery）：(一个子查询的结果不能被缓存，必须重新评估外链接的第一行)
数据透视表是一种分类汇总数据的方法。本文章将会介绍如何用Pandas完成数据透视表的制作和常用操作。
之前黄同学曾经总结过一些Pandas函数，主要是针对字符串进行一系列的操作。在此基础上我又扩展了几倍，全文较长，建议先收藏。
例：insert into Strdents (姓名,性别,出生日期) values (‘开心朋朋’,’男’,’1980/6/15′)
近几年数据库发挥了越来越重要的作用，这其中和大数据、数据科学的兴起有不可分割的联系。学习数据库，可以说是每个从事IT行业的必修课。你学或不学，它就在那里；你想或不想，你都得学。 大一的时候，我选了一门名为《Android应用程序开发》的选修课。那个时候啥都不懂，就感觉这个名字比较高端，然后就去了。学习一学期，也就是在电脑上装上了Android应用程序的开发环境。由于我的笔记本太撇，每次运行Android虚拟机就会卡的要死。好吧，我承认最后期末考试我挂了，很悲痛的经历，选修课竟然也会挂（其实主要是我太菜，没有
这一篇是MySQL中的重点也是相对于MySQL中比较难得地方，个人觉得要好好的去归类，并多去练一下题目。MySQL的查询也是在笔试中必有的题目。希望我的这篇博客能帮助到大家！ 重感冒下的我，很难受！keep on going,never givp up.(小编高中最喜欢用的句子，因为只记得这一句) 对数据表数据进行查询操作，其中可能大家不熟悉的就对于INNER JOIN(内连接)、LEFT JOIN(左连接)、RIGHT JOIN(右连接)等一些复杂查询，还有多表查询与子查询都是应用十分广泛的。 一、SEL
索引是什么？ 数据库中查找操作非常普遍，索引就是提升查找速度的一种手段。 索引分类 B+树索引 它就是传统意义上的索引，它是最常用、最有效的索引。 哈希索引 哈希索引是一种自适应的索引，数据库会根据表的使用情况自动生成哈希索引，我们人为是没办法干预的。 全文索引 用于实现关键词搜索。但它只能根据空格分词，因此不支持中文。 若要实现搜索功能，可选择lucene。 RTree索引 在mysql很少使用，仅支持geometry数据类型；相对于BTREE，RTREE的优势在于范围查找。 B+树
MySQL 官方文档地址: 8.8 Understanding the Query Execution Plan
在 SQL 数据库中，聚合函数是一组强大的工具，用于处理和分析数据。它们可以帮助您对数据进行统计、计算总和、平均值、最大值、最小值等操作。无论您是数据库开发者、数据分析师还是希望更好地了解 SQL 数据库的用户，了解聚合函数都是非常重要的。
前面的实例介绍了 SELECT 语句的简单应用，即简单查询。在实际应用中，对一个基本表或视图做简单查询是比较少的，大多情况下都要求对数据表进行筛选、分组或排序，这就需要用到高级查询。
pandas是python数据分析的不二选择，堪称瑞士军刀般的存在，几乎可以胜任数据分析的全过程。如果说有什么缺点的话，那么就是其不支持分布式，所以对于小数据量完全不压力，但面对大数据时却当真有些乏力。近日，自己便用pandas处理了一些大数据场景，现分享几个心得技巧。
Netflix(Nasdaq NFLX)，也就是网飞公司，成立于1997年，是一家在线影片[租赁]提供商，主要提供Netflix超大数量的[DVD]并免费递送，总部位于美国加利福尼亚州洛斯盖图。1999年开始订阅服务。2009年，该公司可提供多达10万部DVD电影，并有1千万的订户。2007年2月25日，Netflix宣布已经售出第10亿份DVD。
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