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：
本文是 group by 实现过程分析的第 2 篇文章，第 1 篇是 MySQL 怎么用索引实现 group by？ <- 点击阅读
我们用 explain 分析包含 group by 的 select 语句时，从输出结果的 Extra 列经常可以看到 Using temporary; Using filesort。看到这个，我们就知道 MySQL 使用了临时表来实现 group by。
本文主要介绍 SQL（Structured Query Language）中 GROUP BY 语句的相关知识，同时通过用法示例介绍 GROUP BY 语句的常见用法。
但是，MySQL实际执行查询的顺序与书写顺序不同。MySQL优化器会根据内部算法和数据统计信息来决定最佳的执行顺序。以下是MySQL查询语句各个子句的实际执行顺序：
介绍使用索引、临时表 + 文件排序实现 group by，以及单独介绍临时表的三篇文章中，多次以 count(distinct) 作为示例说明。
MySQL 临时表分为两种：外部临时表、内部临时表。用户通过 CREATE TEMPORARY TABLE 创建的是外部临时表。SQL 语句执行过程中 MySQL 自行创建的是内部临时表，explain 输出结果的 Extra 列出现了 Using temporary 就说明 SQL 语句执行时使用了内部临时表。
performance_schema 是 MySQL 数据库中的一个内置的系统数据库，最早从MySQL5.5版本产生，这个数据库主要用于收集和存储与数据库性能相关的统计信息和指标。
[TOC] 包大小: arp < icmp < dns wireshark 语法 过滤IP，如源IP或者目标 x.x.x.x ip.src == x.x.x.x or ip.dst eq x.x.x.x 或者 ip.addr == x.x.x.x 过滤端口 tcp.port eq 80 or udp.port eq 80 过滤MAC eth.dst ==A0:00:00:04:C5:84 http模式过滤(就是一种模糊匹配) http.request.method== "GET" http.req
2、语法：select distinct from 表名; 去掉重复项，对应的字段前加符号表达：
COUNT() 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
count 计数函数 计算某个字段出现的里面的内容 不为null 就+1
学习中遇见了 select count() from table group by floor(rand(0)2); 这么条语句。
1. MySQL的语法： 2. MySQL语法的定义顺序： (1) 指定查询的字段(2) 指定是否去重(3) 指定表名(4) 指定联表方式(5) 指定联表条件(6) 指定判断条件(7) 指定分组字段(8) 指定分组后的过滤条件(9) 指定排序方式(10) 指定分页显示方式 3. MySQL语法的执行数序： (1) 先找到查询的左表(2) 指定左表和右表联表的条件(3) 找到联表的右表生成笛卡尔积临时表(4) 根据判断条件找出符合条件的数据(5) 把结果按照指定的字段进行分组(6) 通过分组再次过滤出符合
索引是加速数据库查询的关键。在设计表结构时，应该根据查询的需求添加合适的索引。常用的索引包括主键、唯一索引、普通索引、联合索引、前缀索引（vachar、text这种长的数据并且只需要前几个区分度就很高）等。
接下来我们使用 GROUP BY 语句 将数据表按名字进行分组，并统计每个人有多少条记录：
MySQL中的聚合函数用于对数据进行计算和统计，常见的聚合函数包括下面列举出来的聚合函数：
在MySQL中，优化数据查询和生成报表是至关重要的任务，WITH ROLLUP是一个用于在查询结果中生成合计行的特殊子句。它可以在GROUP BY子句中使用，以在结果中添加额外的行，显示分组的合计值。
count(*)不是统计某个字段中数据的个数，而是统计总记录的条数 count(字段名)表示统计的是当前字段中不为null的数据的总数量
MySQL经过多年的发展已然成为最流行的数据库，广泛用于互联网行业，并逐步向各个传统行业渗透。之所以流行，一方面是其优秀的高并发事务处理的能力，另一方面也得益于 MySQL 丰富的生态。MySQL 在处理 OLTP 场景下的短查询效果很好，但对于复杂大查询则能力有限。最直接一点就是，对于一个 SQL 语句，MySQL 最多只能使用一个 CPU 核来处理，在这种场景下无法发挥主机CPU多核的能力。MySQL 没有停滞不前，一直在发展，新推出的 8.0.14 版本第一次引入了并行查询特性，使得check table和select count(*) 类型的语句性能成倍提升。虽然目前使用场景还比较有限，但后续的发展值得期待。
如果一次性需要插入大批量数据，使用insert语句插入性能较低，此时可以使用MySQL数据库提供的load指令进行插入。操作如下：
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。
Java程序在运行的过程中对于数据进行存储操作，变量，对象，数组，集合，双边队列...数据是保存到内存中，数据存储是瞬时的，程序退出，电脑异常。都会导致数据丢失并且不可逆。 文件存储数据，XML，JSON，其他文件。可操作性比较差，API繁琐，不同的文件有不同的解析方式，而且在内存占用和效率问题上很难达到两全程度。 存在的一些问题： 1. 文件保存的数据没有数据类型区分，都是字符串。 2. 数据存储量是较小的，有一定限制的。 3. 没有安全限制。 4. 文件操作没有备份，回滚，数据保护机制
正文之前 昨天下午写了篇 Mysql学习小计，结果出乎意料的受欢迎？变相刺激了我多写点 Mysql？好吧，如尔所愿。我晚上反正还不知道学点啥，就把今天看的那个菜鸟教程学完吧，到时候估计一点了，就可以睡了。 正文 ---- Mysql 排序 select field1, field2,...fieldN table_name1, table_name2 order by field1, [field2...] [ASC [DESC]] 你可以使用任何字段来作为排序的条件，从而返回排序后的查询结果。 你
对上述原始数据，按照DEPARTMENT_ID(员工id)分组统计SALARY(薪水)的平均值。
select concat(vend_name,'(',vend_country,')') from vendors order by vend_name;
今天我将带大家分别使用MySQL、Excel、Pandas、VBA和Python来实现这个需求。
窗口函数是对where或者group by 子句处理后的结果进行操作，所以窗口函数原则上只能写在select 子句中。
上一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战中，我们对比了pandas与SQL常见的一些操作，我们的例子虽然是以MySQL为基础的，但换作其他的数据库软件，也一样适用。工作中除了MySQL，也经常会使用Hive SQL，相比之下，后者有更为强大和丰富的函数。本文将延续上一篇文章的风格和思路，继续对比Pandas与SQL，一方面是对上文的补充，另一方面也继续深入学习一下两种工具。方便起见，本文采用hive环境运行SQL，使用jupyter lab运行pandas。关于hive的安装和配置，我在之前的文章MacOS 下hive的安装与配置提到过，不过仅限于mac版本，供参考，如果你觉得比较困难，可以考虑使用postgreSQL，它比MySQL支持更多的函数(不过代码可能需要进行一定的改动)。而jupyter lab和jupyter notebook功能相同，界面相似，完全可以用notebook代替，我在Jupyter notebook使用技巧大全一文的最后有提到过二者的差别，感兴趣可以点击蓝字阅读。希望本文可以帮助各位读者在工作中进行pandas和Hive SQL的快速转换。本文涉及的部分hive 函数我在之前也有总结过，可以参考常用Hive函数的学习和总结。
受PromQL的启发，Loki也有自己的LogQL查询语句。根据官方的说法，它就像一个分布式的grep日志聚合查看器。和PromeQL一样，LogQL也是使用标签和运算符进行过滤，它主要分为两个部分：
参考文章-https://www.cnblogs.com/melonjiang/p/6536876.html
在使用数据库制作各种统计数据的时候，需要对数据进行排序，比如按照分数、销量、人数等数值进行排序，通常排序的方法有两种：
select * from 表名 where 列名 in （值1，值2,。。。）；
通过java8虽然不能完全实现sql语句相同效果，但是基本可以替代sql语句，也算达到了预期目标。
1）当使用组函数的select语句中没有group by子句时，中间结果集中的所有行自动形成一组，然后计算组函数；
INSERT INTO 表名 VALUES(值1,值2,…）,(值1,值2,…）,(值1,值2,…）;
MongoDB是NoSQL数据库的典型代表，支持文档结构的存储方式数据存储和使用更为便捷，数据存取效率也很高，但计算能力较弱，实际使用中涉及MongoDB的计算尤其是复杂计算会很麻烦，这就需要具备强计算能力的数据处理引擎与其配合。
现有注册用户表table_user，有两个字段：user_id(用户id)、reg_tm(注册时间)。有订单表table_order,有三个字段：order_id(订单号)、order_tm(下单时间)、user_id(用户id)。
doris执行异常：[Err] 1064 - errCode = 2, detailMessage = cannot combine SELECT DISTINCT with aggregate functions or GROUP BY
查询表 ==> 分组前条件过滤 ==> 分组 ==> 分组后条件过滤 ==> 获取哪些字段 ==> 按照字段排序 ==> 分页显示
前面的几篇文章中，我们大体上介绍了 SQL 中基本的创建、查询语句，甚至也学习了相对复杂的连接查询和子查询，这些基本功相信你也一定掌握的不错，那么本篇则着重介绍几个技巧方面的关键字，能够让你更快更有效率的写出一些 SQL。
背景 今天在进行后台数据监控时； 需要对一天24小时的下单量进行时间段的统计； 但是下单时间字段 pay_time 选取的是 timestamp 类型； 此时需要进行时间段的数据分组剥离，在此做一下实现方式，请多指教 … 环境 框架：ThinkPHP5.1.2 系统：nginx/win10 、phpStudy2017 实现方式 1. 首先，考虑到使用的是 group分组技巧； 那么就必须要将 pay_time 中记录的字段数据进行 24时的定位切分； 这里可以用到 substrin
基于Swoole的websocket服务，计划整合3篇进行技术整理，该服务主要有2个核心业务，用户消息服务(消息计数统计)和 客服IM消息系统服务，这篇先说用户消息服务是怎么设计实现的。
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