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SQL查询语句为什么要加上with(nolock)?

今天在查询数据库的时候，向开发要了一条查询语句，发现在语句表的后面有with(nolock)，不知道这是干啥用的，之前没遇到过，所以就差了下： 大家在写查询时,为了性能,往往会在表后面加一个nolock...锁管理器通过查询分析器分析待执行的sql语句，来判断语句将会访问哪些资源，进行什么操作，然后结合设定的隔离级别自动分配管理需要用到的锁。...也就是相当于针对所有的表在查询时都会加上nolock，同样会产生脏读的现象，但差别在于在一个统一管理的地方。说到了基于行版本控制的隔离级别，这里有必要说下隔离级别的概念。...并发用户中如果有用户对资源做了修改，此时就会对其它用户产生某些不利的影响，例如： 1：脏读,一个用户对一个资源做了修改，此时另外一个用户正好读取了这条被修改的记录，然后，第一个用户放弃修改，数据回到修改之前，这两个不同的结果就是脏读...3：幻读,指用户读取一批记录的情况，用户两次查询同一条件的一批记录，第一次查询后，有其它用户对这批数据做了修改，方法可能是修改，删除，新增，第二次查询时，会发现第一次查询的记录条目有的不在第二次查询结果中

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    Pandas DataFrame 数据合并、连接

    merge 通过键拼接列 pandas提供了一个类似于关系数据库的连接(join)操作的方法merage,可以根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来 语法如下： merge(left...在此典型情况下，结果集的行数并没有增加，列数则为两个元数据的列数和减去连接键的数量。...how='inner' 参数指的是当左右两个对象中存在不重合的键时，取结果的方式：inner 代表交集；outer 代表并集；left 和 right 分别为取一边。...suffixes=('_x','_y') 指的是当左右对象中存在除连接键外的同名列时，结果集中的区分方式，可以各加一个小尾巴。 对于多对多连接，结果采用的是行的笛卡尔积。...axis=1 时，组成一个DataFrame，索引是union后的，列是类似join后的结果。 2.通过参数join_axes=[] 指定自定义索引。

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    Pandas DataFrame 中的自连接和交叉连接

    SQL语句提供了很多种JOINS 的类型： 内连接 外连接 全连接 自连接 交叉连接 在本文将重点介绍自连接和交叉连接以及如何在 Pandas DataFrame 中进行操作。...注：如果我们想排除Regina Philangi ，可以使用内连接"how = 'inner'" 我们也可以使用 pandas.merge () 函数在 Pandas 中执行自连接，如下所示。...交叉连接 交叉连接也是一种连接类型，可以生成两个或多个表中行的笛卡尔积。它将第一个表中的行与第二个表中的每一行组合在一起。下表说明了将表 df1 连接到另一个表 df2 时交叉连接的结果。...也可以使用 pandas.concat () 函数，与 pandas.merge () 函数相同的结果。...总结 在本文中，介绍了如何在Pandas中使用连接的操作，以及它们是如何在 Pandas DataFrame 中执行的。这是一篇非常简单的入门文章，希望在你处理数据的时候有所帮助。

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    pandas与SQL的查询语句对比

    在pandas的官方文档中对常用的SQL查询语句与pandas的查询语句进行了对比，这里以 @猴子 社群里面的朝阳医院数据为例进行演示，顺便求第四关门票，整体数据结构如下： import pandas...SELECT 从中选择“商品名称”，“销售数量”两列 SQL： SELECT "商品名称","销售数量" FROM cyyy LIMIT 5 PANDAS： df[['商品名称','销售数量']].head...WHERE 从中筛选出销售数量为3件的销售记录 SQL: SELECT * FROM cyyy WHERE "销售数量" = 3 LIMIT 5 PANDAS: df[df['销售数量']==3].head...感康 3 25.2 22.50 80 2016-01-27 星期三 11487628 236704 感康 3 25.2 22.50 类似于SQL中的OR、AND语句...GROUP BY 在Pandas中可以使用groupby()函数实现类似于SQL中的GROUP BY功能，groupby()能将数据集按某一条件分为多个组，然后对其进行某种函数运算（通常是聚合运算）。

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    【学习】图解SQL连接语句

    SQL 联合语句好像是基于集合的，用韦恩图来解释咋一看是很自然而然的。假设我们有下面两张表。表A在左边，表B在右边。我们给它们各四条记录。...1、内连接-INNER JOIN SELECT * FROM TableA INNER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name id name...null 1 Rutabaga null null 3 Darth Vader 为了生成对于表A和表B唯一的记录集，我们用同样的全外联合，然后用where语句排除两边都不想要的记录...（如下图） 3、左连接-LEFT OUTER JOIN ——————————————————————————- SELECT * FROM TableA LEFT OUTER JOIN TableB...---- 2 Monkey null null 4 Spaghetti null null 为了生成只在表A里而不在表B里的记录集，我们用同样的左外联合，然后用where语句排除我们不想要的记录

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    使用pandas处理数据获取TOP SQL语句

    这节讲如何使用pandas处理数据获取TOP SQL语句 开发环境 操作系统:CentOS 7.4 Python版本 :3.6 Django版本: 1.10.5 操作系统用户:oms 数据处理:...pandas 前端展示:highcharts 上节我们介绍了如何将Oracle TOP SQL数据存入数据库 接下来是如何将这些数据提取出来然后进行处理最后在前端展示 这节讲如何利用pandas处理数据来获取...上面的排序是没有规律的，我们首先通过SQL语句查询出指定的数据库在15:00至16:00中所有SQL语句,并按照sql_id和sql_time降序排列(时间采用时间戳的形式) select * from...由于我选择时间段间隔一个小时，所以上面查询结果每个sql_id对应两行数据，其中16:00的数据在上面一行 接下来我们要pandas做的事情就是计算每个sql_id对应的disk_reads等栏位的差值...0则将分母变为1 接下来将整理后的结果格式化成pandas的DataFrame格式 最后利用pandas排序函数以disk_reads的值来降序排列，得到TOP语句 运行结果 如下为运行后的结果，这里以

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    SQL语句执行与结果集的获取

    数据源在执行完SQL语句后会返回一个结果集对象，将SQL执行的结果返回到结果集对象中，应用程序在执行完SQL语句后，解析结果集对象中的结果，得到具体的结果，这次的主要内容是如何解析结果集对象并获取其中的值...使用ICommandText接口的SetCommandText方法设置SQL命令 使用ICommandText接口的Excute方法执行SQL语句并接受返回的结果集对象，这个结果集对象一般是IRowset...针对有的SQL语句，我们并不是那么关心它返回了那些数据，比如说Delete语句，insert语句，针对这种情况我们可以将对应返回结果集的参数设置为NULL，比如像下面这样 pICommandText->...这些属性必须在执行SQL语句得到结果集的操作之前定义好。因为在获得数据源返回的结果集的时候数据源已经设置了对应的属性。...结果集对象 结果集一般是执行完SQL语句后返回的一个代表二维结构化数组的对象。这个结构化对象可以理解为一个与数据表定义相同的一个结构体。

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    Pandas与SQL的数据操作语句对照

    另一方面，Pandas不是那么直观，特别是如果像我一样首先从SQL开始。 就我个人而言，我发现真正有用的是思考如何在SQL中操作数据，然后在Pandas中复制它。...所以如果你想更加精通Pandas，我强烈建议你也采用这种方法。 因此，本文可以作为一个备查表、字典、指南，无论你想怎么称呼它，这样你在使用Pandas时就可以参考它。 说了这么多，让我们开始吧!..., 'Small'] table_df['Size'] = np.select(conditions, choices) 组合表 INNER/LEFT/RIGHT JOIN 只需使用.merge()连接表...，就可以使用“how”参数指定它是左连接、右连接、内连接还是外连接。...当我和Pandas一起工作时，我经常会回想到这一点。 如果能够通过足够的练习，你将对Pandas感到更舒适，并充分理解其潜在机制，而不需要依赖于像这样的备记单。 一如既往，祝你编码快乐!

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    SQL语句多表连接查询语法

    总结：内连接就是两个表的交集 ,左外连接就是左边表加两表交集 ,右外连接就是右边表加两表交集 一、外连接 1.左连接 left join 或 left outer join SQL语句：select...语句：select * from student right join score on student.Num=score.Stu_id; 3.完全外连接 full join 或 full outer...join SQL语句：select * from student full join score on student.Num=score.Stu_id; 通过上面这三种方法就可以把不同的表连接到一起...交叉连接查询,这种查询方式基本不会使用，原因就是这种查询方式得到的是两个表的乘积（笛卡儿集） 语法就是select * from a，b；则尽量不使用此语句，产生的结果过于繁琐。...内连接查询，可以有效的去除笛卡尔集现象 内连接查询分为两类： 二、内连接 join 或 inner join SQL语句：select * from student inner join score

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    下列python语句的输出结果是print_下列 Python语句的输出结果是「建议收藏」

    ”的运行结果是 【单选题】下面的if语句统计満足“性别( gender)为男、职称(rank)为教授、年龄(age)小于40岁”条件的人数,正确的语句为( ) 【单选题】下 列语句打开文件的位置应该在(...【单选题】Python语句 print(type(1/2)的输出结果是 【填空题】下列Python语句的程序运行结果为: class account: def __init__(self, id, balance...【单选题】在 Python中,若有def f1(a,b,c):pint(a+b),则语句序列“nums=(1,2,3); f1(*nums)”的运行结果是 【填空题】下列Python语句的程序运行结果为...【单选题】Python语句 print(type([1,2,3,4])的运行结果是 【单选题】print(r”\nGood”)的结果是 【填空题】下列 Python语句的输出结果是 def judge(...(i,end=’-‘)”的输出结果为( ) 【单选题】Python语句 print(type(1J))的输出结果是 【填空题】Python语句re. split(‘\W+’,’go, went, gone

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    pandas 导出 Excel 文件的时候自动列宽，自动加上边框

    尝试过 xlrd、xlwt、openpyxl、xlwings、pandas 来处理 Excel，如果说除了读写 Excel，还要做数据分析，还是 pandas 最好用，大多数情况下，你根本不需要把数据插入数据库...至于 pandas 怎么用，官方网站有个 10 分钟上手 pandas 的教程[1]，没有体验过的可以去体验下。也可以参考 API 说明[2]。...今天主要分享一段代码，可以让 pandas 导出 Excel 文件的时候自动列宽，自动加上边框，省去了手工调整的麻烦。..."/Users/aaron/Desktop/xxxx.xlsx" ) to_excel_autowidth_and_border(writer, df, sheetname="缺陷分析结果...", startrow=1, startcol=1) writer.save() 最后的话 本文分享了如何在导出 Excel 文件的时候自动列宽，自动加上边框。

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    Pandas知识点-连接操作concat

    Pandas提供了多种将Series、DataFrame对象合并的功能，有concat(), merge(), append(), join()等。...结果的行索引是多个数据的行索引拼接的结果，如果有相等的行索引会重复多行。 2. 按列连接 ?...结果的列索引是多个数据的列索引拼接的结果，如果有相等的列索引会重复多列。 二连接基本原理解析 ---- 上面两个例子的连接原理如下。 1. 按行连接 ? 2. 按列连接 ?...按列连接同理。 ? 四按列连接时修改行索引 ---- ? 按列连接时，可以使用reindex()方法修改结果的行索引(按行连接时不支持)。...以上就是Pandas连接操作concat()方法的介绍，本文都是以DataFrame为例，Series连接以及Series与DataFrame混合连接的原理都相同。

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    Pandas中级教程——数据合并与连接

    Python Pandas 中级教程：数据合并与连接 Pandas 是一款强大的数据处理库，提供了丰富的功能来处理和分析数据。在实际数据分析中，我们常常需要将不同数据源的信息整合在一起。...本篇博客将深入介绍 Pandas 中的数据合并与连接技术，帮助你更好地处理多个数据集的情况。 1. 安装 Pandas 确保你已经安装了 Pandas。...处理缺失值 合并数据时，可能会遇到某些行在一个数据集中存在而在另一个数据集中不存在的情况，导致合并后的结果中存在缺失值。可以使用 fillna 方法填充缺失值。...总结 通过学习以上 Pandas 中的合并与连接技术，你可以更好地处理多个数据集之间的关系，提高数据整合的效率。在实际项目中，理解这些技术并熟练运用它们是数据分析的重要一环。...希望这篇博客能够帮助你更深入地掌握 Pandas 中级数据合并与连接的方法。

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    pandas系列4_合并和连接

    Series axis=1：得到DF数据，缺值用NaN补充 join outer：合并，缺值用nan inner：求交集，非交集部分直接删除 keys：用于层次化索引 ignore_index：不保留连接轴上的索引...，产生新的索引 官方文档 import pandas as pd import numpy as np s1 = pd.Series([0,1], index=['a','b']) s2 = pd.Series...，默认是相同的列名 left_on \right_on 左侧、右侧DF中用作连接键的列 sort 根据连接键对合并后的数据进行排序，默认是T suffixes 重复列名，直接指定后缀，用元组的形式(’_...left’, ‘_right’) left_index、right_index 将左侧、右侧的行索引index作为连接键（用于index的合并） df1 = pd.DataFrame({'key':...并集：how=outer，外连接 pd.merge(df1, df2, how="outer") # 外键求并集，默认是inner求交集 key data1 data2 0 b 0.0 1.0

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