我们在数仓项目的时候往往是需要将它分层的，但是为什么分层你真正的了解过吗，那它分层的好处又是什么呢。好我们今天就针对这个话题进行讲解。如果你还不了解数仓中的模型可以去看这篇（数仓模型设计详细讲解）,编写不易请给个一键三连。
在R中对数据框中的数据排序，我们通常使用order()函数,该函数默认是升序，但是在要排序的变量前加上减号（-）就相当于降序排列了。
上次说了如何快速拆分，这次当然就要说一下如何快速合并啦~相对来说合并单元格要困难一点。
GreatSQL是源于Percona Server的分支版本，除了Percona Server已有的稳定可靠、高效、管理更方便等优势外，特别是进一步提升了MGR（MySQL Group Replication）的性能及可靠性，以及众多bug修复。此外，GreatSQL还合并了由华为鲲鹏计算团队贡献的两个Patch，分别针对OLTP和OLAP两种业务场景，尤其是InnoDB并行查询特性，TPC-H测试中平均提升聚合分析型SQL性能15倍，最高提升40多倍，特别适用于周期性数据汇总报表之类的SAP、财务统计等业务。
日常工作中经常需要对一系列的表进行合并，或者对一份数据按照某个分类进行拆分，今天我们介绍Python和VBA两种实现方案供大家参考~
小勤：太好了。还可以只显示合并好的分类吗？那些“食品”、“厨具”之类的显得太重复了。
本篇博客，博主为大家带来关于数仓项目中纬度模型设计与分层架构的一个说明。
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
小勤：我知道了，其实跟传统数据透视表的布局设置都是一样的了，就是取消分类汇总、取消行列总计、设置表格形式、合并居中……你关于数据透视布局的文章《随心所欲的分类汇总》和《行列表头，想合就合，想套就套》里说得很清楚了哦。
◆ ClickHouse概念 clickhouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)，由俄罗斯最大的搜索公司Yandex开发，于2016年开源，采用c++开发。 ◆ OLAP 和 OLTP 这两个概念 OLAP（On-Line Analytical Processing）：联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing),仓库型数据库，主要是读取数据，做复杂数据分析（多维），侧重技术决策支持，提供直观简单的结果,开源OLAP引擎包含Hive、Sp
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说Kettle使用_27 行转列与列转行方法汇总,希望能够帮助大家进步!!!
RFM（Recency Frequency Monetary）模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。
01 批量求和 对于某个区域的汇总求和，一个个写公式再拖动填充并不是最简便的做法，批量求和，得看"Alt"+"="来秀一波！ 02 批量添加单位 还在困惑怎么让你的数据自动添加单位？让自定义格式帮你排
数据透视表是一种可以快速汇总、分析大量数据表格的交互式分析工具。使用数据透视表可以按照数据表格的不同字段从多个角度进行透视，并建立交叉表格，用以查看数据表格不同层面的汇总信息、分析结果以及摘要数据。
例如： insert…select插⼊结果集 注意：字段列表1与字段列表2的字段个数必须相同，且对应字段的数据类型尽量保持⼀致。例如：
MySQL通过慢查询日志定位那些执行效率较低的SQL 语句，用--log-slow-queries[=file_name]选项启动时，mysqld 会写一个包含所有执行时间超过long_query_time 秒的SQL语句的日志文件，通过查看这个日志文件定位效率较低的SQL 。 慢查询日志在查询结束以后才记录，所以在应用反映执行效率出现问题的时候查询慢查询日志并不能定位问题，可以使用show processlist命令查看当前MySQL在进行的线程，包括线程的状态、是否锁表等，可以实时地查看SQL 的执
读取Excel文件：""F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析\AI_Industry_Analysis - 副本.xlsx""
零售店铺的商品分拣是指物流中心按照指定款式、指定尺码和指定数量将货品分配给指定店铺的过程。
数据分组就是根据一个或多个键（可以是函数、数组或df列名）将数据分成若干组，然后对分组后的数据分别进行汇总计算，并将汇总计算后的结果合并，被用作汇总计算的函数称为就聚合函数。 Python中对数据分组利用的是 groupby() 方法，类似于sql中的 groupby。 1.分组键是列名 分组键是列名时直接将某一列或多列的列名传给 groupby() 方法，groupby() 方法就会按照这一列或多列进行分组。 groupby(): """ 功能: 根据分组键将数据分成
在安装完数据库后，不管是Windows 还是Linux平台, MySQL的sql命令都大同小异，相关命令都是相同的，每个命令结束后 都以 ; 结尾,注意在Windows平台中表名是不区分大小写的，在Linux中是区分的。 例如tl1 与TL1在Linux中是区分的。 为了一致所有的数据库名，表名，列名都采用小写。为了方便简单使用了sqllog客户端工具学习。
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在实际工作中，我们经常会遇到各种表格的拆分与合并的情况。如果只是少量表，手动操作还算可行，但是如果是几十上百张表，最好使用Python编程进行自动化处理。下面介绍两种拆分案例场景，如何用Pandas实现Excel文件的拆分。
写在前面： 通知系统是网站信息传播机制的重要的一部分，足够写一大章来说明。本文只梳理设计原则，后续相关内容会持续更新。 这里的通知包括但不限于公告、提醒或消息（不同使用场景下的功能定义不同）。 关于各客户端平台（ios、android、wp等）的通知机制，在其交互设计指南中有更详细的说明，大家可自行参考。
导读：在很多人的眼里，Excel只是一个简单的表格工具，大不了可以进行求和等简单的计算，他们这样认为我不怪他们，因为他们根本不了解Excel的神奇作用。
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。
业务问题：店铺在对用户进行盘点时发现，用户运营过于粗放，没能做到用户分类运营。老板想在下一个月对不同的用户进行有针对性的营销，达到降低成本提高收入，精细化运营的效果。怎么办？
DM（TiDB Data Migration）是由 PingCAP 开发的一体化数据同步平台，支持从 MySQL 或 MariaDB 到 TiDB 的全量数据迁移和增量数据同步。无论是从 MySQL 向 TiDB 进行平滑数据迁移还是用 TiDB 作为多个 MySQL 实例的数据汇总库，都可以通过 DM 来实现。DM 在 TiDB DevCon 2019 上正式开源，经过半年多时间在大量用户、开发者的支持和反馈下，其功能和稳定性越来越完善。在今天，我们宣布 DM 1.0 GA 正式发布。
前段时间一个在深圳的，两年经验的小伙伴出去面试了一圈，收割了几个大厂 offer 的同时，还总结了一下面试的过程中遇到的面试题，面试题有很多，文末的时候我会分享给大家。
MYSQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈，CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候。磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候，如果应用分布在网络上，那么查询量相当大的时候瓶颈就会出现在网络上，我们可以用mpstat， iostat，sar和 vmstat来查看系统的性能状态。
（1）在分析过程中，难免会产生很多中间变量，它们会占用大量内存。书中提到通常会将所有的临时中间变量命名为temp，只需要保证下一个temp出现之前，临时变量不会再延用就可以了。
有一堆杂乱的数据,你想按某些规则把它们分门别类、汇总统计?这时候就需要数据"整理达人" Pandas.pivot_table 出马了,这是 Pandas 快速上手系列的第 8 篇。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Elaine，田桂英，Aileen 导读：前段时间小白学数据专栏出了一期Python小抄表，后台反应强烈（点击查看大数据文摘小白学数据系列文章《小白学数据之常用Python库“小抄表”》）。确实，数据科学越来越热，但是对于想要学好它的小白们却很头疼一个问题，需要记住的操作和公式实在是太多了！小抄表是很实用的办法，那么今天我们就为大家送出一份大杀器：28张小抄表合辑！不管你是Python或R的初学者，还是SQL或机器学习的入门者，或者准备学习Hadoop，这里都有能满
change和modify都可以修改表的定义，但是change后面需要写两次列名，但是change的优点在于修改列名称，modify则不能。
这一系列的对应代码，大家可以在我共享的colab上把玩, ? https://colab.research.google.com/drive/1WhKCNkx6VnX1TS8uarTICIK2Vi
有很多时候，需要对某一类数据进行汇总，如产品分类为Technology的订单的总销售额为多少，如下：
在实际工作中，将几个单元格中的文字合并到一个单元格，通常有以下几种情况：
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接口性能优化对于从事后端开发的同学来说，肯定再熟悉不过了，因为它是一个跟开发语言无关的公共问题。
接口性能优化是后端开发人员经常碰到的一道面试题，因为它是一个跟开发语言无关的公共问题。
##分析 可以看出，在第二段代码中，使用了批量插入，此时的效率比第一段提高了84%。原因如下：
小勤：有一个表，里面有多种分类，每个分类里有很多行数据，怎样能提取出每类数据的倒数第3条？如下：
1.设置：站点设置；帐号同步；上传设置；SEO设置；消息通知；支付方式；权限设置；配送地区；
官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/index.html
之前听 CSDN 头牌博主 @沉默王二 说过一句话，我觉得十分在理：处在互联网时代，是一种幸福，因为各式各样的信息非常容易触达，如果掌握了信息筛选的能力，就真的是“运筹帷幄之中，决胜千里之外”。就像现在各行业都内卷不断，我们要从中破圈，只有想办法提升自己的竞争力！例如备战面试，广泛无脑地刷题只会消耗完你最后一丝精力，而多刷别人总结复盘记录下来的面经，有利于我们为下一次的“跨越”做好准备！
UNION语句类似于PowerQuery中的追加查询，可以将两个表或者两个数据集进行上下合并。DAX函数中也有UNION，而且用法上有很大的相似。
表的主键指的针对一张表中的一列或者多列，其结果必须能标识表中每行记录的唯一性。InnoDB 表是索引组织表，主键既是数据也是索引。
项目中积分部分之前每次查询用户总积分都是动态汇总，并未存到数据库中，数据量一大就会发现查询速度超慢，为缓解该问题，现在需要将汇总的数据持久化，新增了一个SYS_POINTS_SUM_DETAIL表，此时就涉及到数据修复问题。本文就是对修复脚本的记录，里面覆盖了众多基础语法，亦可当做学习实例。
关于MYSQL 的change buffer 的说一说，为何，因为它可以加速你的写操作，意思就是 insert update delete 等操作，尤其是你的表有一堆索引的情况下，那必须要进行特殊的设置。
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