经常进行数据分析的小伙伴经常会需要生成序号或进行数据分组排序并生成序号。在MySQL8.0中可以使用窗口函数来实现，可以参考历史文章有了这些函数，统计分析事半功倍进行了解。而MySQL5.7中由于没有这类函数，该如何实现呢，下面对比MySQL8.0，列举两种情况的实现。
MySQL 在 8.0 的版本推出了窗口函数，我们可以很方便地使用 row_number() 函数生成序号。
MySQL8.0之前，做数据排名统计等相当痛苦，因为没有像Oracle、SQL SERVER 、PostgreSQL等其他数据库那样的窗口函数。但随着MySQL8.0中新增了窗口函数之后，针对这类统计就再也不是事了，本文就以常用的排序实例介绍MySQL的窗口函数并将常用的几个窗口函数进行小结。
其中： (@i:=@i+1)代表定义一个变量，每次增加1，整体业务就是查询表数据同时根据sales_performance倒序后赋予排名。
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Kylin、Druid、ClickHouse是目前主流的OLAP引擎，本文尝试从数据模型和索引结构两个角度，分析这几个引擎的核心技术，并做简单对比。在阅读本文之前希望能对Kylin、Druid、ClickHouse有所理解。
导读：Kylin、Druid、ClickHouse是目前主流的OLAP引擎，本文尝试从数据模型和索引结构两个角度，分析这几个引擎的核心技术，并做简单对比。在阅读本文之前希望能对Kylin、Druid、ClickHouse有所理解。
KYLIN、DRUID、CLICKHOUSE是目前主流的OLAP引擎，本文尝试从数据模型和索引结构两个角度，分析这几个引擎的核心技术，并做简单对比。在阅读本文之前希望能对KYLIN、DRUID、CLICKHOUSE有所理解。
窗口：记录集合 窗口函数：在满足某些条件的记录集合上执行的特殊函数，对于每条记录都要在此窗口内执行函数。有的函数随着记录的不同，窗口大小都是固定的，称为静态窗口；有的函数则相反，不同的记录对应着不同的窗口，称为滑动窗口。
感觉这个春节假期在除夕过完之后吧，时间就过的非常快了，余额已经明显不足了。嗯，是开始可以学习起来了！
在利用数据仓库进行数据处理时，通常有这样一个业务场景，为一个Hive表新增一列自增字段（比如事实表和维度表之间的"代理主键"）。虽然Hive不像RDBMS如mysql一样本身提供自增主键的功能，但它本身可以通过函数来实现自增序列功能：利用row_number()窗口函数或者使用UDFRowSequence。
MySQL从5.7版本直接跳跃发布了8.0版本 ，可见这是一个令人兴奋的里程碑版本。MySQL 8 版本在功能上做了显著的改进与增强，开发者对 MySQL 的源代码进行了重构，最突出的一点是多 MySQL Optimizer 优化器进行了改进。不仅在速度上得到了改善，还为用户带来了更好的性能和更棒的体验。
ps：modify只能改字段数据类型完整约束，不能改字段名，但是change可以！
MySQL数据库中提供了很丰富的函数，比如我们常用的聚合函数，日期及字符串处理函数等。SELECT语句及其条件表达式都可以使用这些函数，函数可以帮助用户更加方便的处理表中的数据，使MySQL数据库的功能更加强大。本篇文章主要为大家介绍几类常用函数的用法。本期我们将介绍MySQL函数，帮助你更好使用MySQL。
目录 前言 MySQL函数 聚合函数 数学函数 字符串函数 日期函数 控制流函数 窗口函数 序号函数 开窗聚合函数- SUM,AVG,MIN,MAX 前后函数 lag lead 首尾函数first_v
非常见的姓本来就少，都不确定在不在里面，更不知道在哪个地方，找半天最终还是放弃了。
前言：在当前的数据分析岗位中，多数人在做着SQL-Boy\SQL-Girl的工作，在数据分析面试中，SQL是必不可少的一环，对于SQL不仅有常见函数用法的考察，更多时候面试官喜欢出一些编程类题目，本文我们来了解一下那些典型的SQL面试题。(文中的问题均以MySQL为例)
这三个点虽然平时用得少，但在面试中却常被问到。值得一提的是，很多面试官对问题竟然也是一知半解。。
事件日志 序号 事件 说明 01 整理昨日知识 Vim，SQL语句 02 机器学习中的概念和研究的大致内容 -- 03 SQL语句的学习 需求学习法：Django+mysql+web 04 机器学习中的线性代数 线性代数 ---- 概念日志 序号 概念 说明 01 SQL structured query language:结构化查询语言 02 SVD -- 03 QR分解 -- ---- SQL function：SELECT function(列) FROM 表 序号 函数 示例 01 AVG
MYSQL 一直被diss的就是数据分析尤其在窗口函数这一块，相对于O , S , P三个数据库，MYSQL在这方面基本上属于空白。MYSQL 8 的到来后，这方面也有了改变。在别的数据库上有的专门的课程 T-SQL, PLPGSQL, PLSQL等等，也是否有可能在MYSQL上，随着MYSQL8的使用，出现 M- SQL。
分布式架构下，唯一序列号生成是我们在设计一个系统，尤其是数据库使用分库分表的时候常常会遇见的问题。当分成若干个sharding表后，如何能够快速拿到一个唯一序列号，是经常遇到的问题。
来源：https://blog.twitter.com/engineering/en_us/a/2010/announcing-snowflake[2]
今天继续和大家分享 HackerRank 上的 SQL 编程挑战的解题思路，这一次的题目叫做“Occupations”，属于中等难度级别，答案提交的成功率在 90% 左右。
用如下简单的sql进行mysql查询时，发现了出现了out of memory结果。
本文作者王良辰，京东中台架构师，擅长分布式系统及高可用、高并发系统架构与设计。曾经为企业开发过多个通用脚手架，推崇以技术手段提升开发效率、约束开发行为。
作者简介 丁宜人，10年java开发经验。携程技术中心基础业务研发部用户中心资深java工程师，负责携程账号的基础服务和相关框架组件研发。之前在惠普公司供职6年，负责消息中间件产品研发。 一、相关背景 分布式架构下，唯一序列号生成是我们在设计一个系统，尤其是数据库使用分库分表的时候常常会遇见的问题。当分成若干个sharding表后，如何能够快速拿到一个唯一序列号，是经常遇到的问题。 在携程账号数据库迁移MySql过程中，我们对用户ID的生成方案进行了新的设计，要求能够支撑携程现有的新用户注册体量。 本文通过
你可能也遇到过这种需求：找出每个部门入职最早的员工的信息；获取每个科目最高分的学生信息；获取用户最近一次的完整登录信息。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Ｍysql联合 索引(复合索引)的使用原则 命名规则：表名_字段名 需要加索引的字段，要在where条件中。 数据量少的字段不需要加索引。最窄的字段放在键的左边。 如果where条件中是OR关系，必须所有的or条件都必须是独立索引，否则加索引不起作用。见：mysql关于or的索引问题 最左匹配原则。 只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NU
在某一张 hive 表中需要有一列去唯一标识某一行，有些类似于MySQL中的自增ID
转载自 https://www.cnblogs.com/relucent/p/4955340.html
来自近期成功上岸的粉丝分享的腾讯面试真题，分享给大家希望大家看完成功面试上腾讯offer
mysql查询优化的方法有很多种，explain是工作当中用的比较多的一种检查方式。explain翻译即解释，就是看mysql语句的查询解释计划，从解释计划我们能很清楚的看到解释的语句有没有合理用到索
create index `sindex` on `test` (`aaa`,`bbb`,`ccc`);
分享过很多小厂和大厂的后端面经，这次来分享互联网中厂的面经，面试难度也是刚好介于大厂和小厂之间。
本文只整理MySQL的自增字段方案，Oracle和SQL Server的自增长方案就不介绍了。
使用explain命令可以查看一条查询语句的执行计划,这篇文章记录一下查询计划的各个属性的值极其含义.
今天主要介绍一下Oracle、MySQL、sqlserver、pg数据库在删除重复数据时是怎么实现的。这里用实例来说明。
使用 EXPLAIN 关键字可以模拟优化器执行 SQL 查询语句，从而知道 MySQL 是如何处理你的 SQL 语句的。分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。
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。
DENSE_RANK() 函数用来表示排名，与RANK()不同的是，DENSE_RANK() 不会出现空缺数字。比如，如果出现了两个并列的1，DENSE_RANK() 的第三个数仍然是2，而RANK()的第三个数是3。
Redis 有序集合和集合一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。
启动 redis 客户端，打开终端并输入命令 redis-cli。该命令会连接本地的 redis 服务。
该列的值是select查询中的序号，比如：1、2、3、4等，它决定了表的执行顺序。
可以看到“ALLEN”和“SMITH”这两个人的数据重复了，现在要求表中name重复的数据只保留一行，其他的删除。
数据库优化是一个比较宽泛的概念，涵盖范围较广。大的层面涉及分布式主从、分库、分表等；小的层面包括连接池使用、复杂查询与简单查询的选择及是否在应用中做数据整合等；具体到sql语句执行效率则需调整相应查询字段，条件字段，索引使用等。
窗口函数(window functions)，也被称为 “开窗函数”，也叫OLAP函数（Online Anallytical Processing，联机分析处理），可对数据库数据进行实时分析处理。它是数据库的标准功能之一，主流的数据库比如Oracle，PostgreSQL都支持窗口函数功能，MySQL 直到 8.0 版本才开始支持窗口函数。
对于互联网公司来说，随着用户量和数据量的不断增加，慢查询是无法避免的问题。一般情况下如果出现慢查询，意味着接口响应慢、接口超时等问题。如果是高并发的场景，可能会出现数据库连接被占满的情况，直接导致服务不可用。
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