当我们对一张数据表中的记录进行统计的时候,习惯都会使用 count 函数来统计,但是 count 函数传入的参数有很多种,比如 count(1)、count(*)、count(字段) 等。
over_clause 表示 COUNT 以窗口函数工作,MySQL 8.0 开始支持,这个不在本文展开,感兴趣的同学请参考 Section 14.20.2, “Window Function Concepts and Syntax”。
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前面 4 篇文章,分别对 Python 处理 Mysql、Sqlite、Redis、Memcache 数据进行了总结,本篇文章继续聊另外一种数据类型:MongoDB
简单的数据我们可以直接从一个表中获取,但在真实的项目中查询符合条件的数据通常需要牵扯到多张表,这就不得不使用多表查询。多表查询分为多表连接查询、符合条件链接查询、子查询。多表连接查询包括内连接、外连接、全连接。符合条件连接查询本质上是多表连接查询+过滤条件。子查询是将一个查询语句嵌套在另一个查询语句中,内层查询语句的查询结果作为外层查询语句的数据源。
使用select对列进行查询时,不仅可以直接以列的原始值作为结果,而且还可以将列值进行计算后所得值作为查询结果,即select子句可以查询表达式的值,表达式可由列名、常量及算术运算符组成。 查询结果计算列显示“无列名”,一般要给计算列加列标题。 其中:表达式中可以使用的运算符有:加+、减-、乘*、除/、取余%
在 MySQL 的众多存储引擎中,InnoDB 是最常用的存储引擎,也是 MySQL 现阶段唯一免费支持事务机制的存储引擎。在本文中,我们以 InnoDB 为例,介绍 MySQL 的索引结构以及其使用 B+ 树实现索引的原因。
simple_db.zip 相关联代码:https://github.com/eyjian/mooon/tree/master/common_library/include
排序的基本概念 排序:给定一组记录的集合{r1, r2, ……, rn},其相应的关键码分别为{k1, k2, ……, kn},排序是将这些记录排列成顺序为{rs1, rs2, ……, rsn}的一个序列,使得相应的关键码满足ks1≤ks2≤……≤ksn(称为升序)或ks1≥ks2≥……≥ksn(称为降序)。 正序:待排序序列中的记录已按关键码排好序。 逆序(反序):待排序序列中记录的排列顺序与排好序的顺序正好相反。 趟:在排序过程中,将待排序的记录序列扫描一遍称为一趟。通常,一次排序过程需要进行多趟扫描才能完成
在实际工作中,经常会遇到这样的场景,想将计算得到的结果存储起来,而在Spark中,正常计算结果就是RDD。
散列技术是在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系f,使得每个关键字key对应一个存储位置f(key)。建立了关键字与存储位置的映射关系,公式如下:
查找是最常见的数据操作之一,也是数据结构的核心运算之一,其重要性不言而喻。 顺序查找是最简单的查找策略,对于小规模的数据,顺序查找是个不错的选择。
排序是计算机程序设计中的一种重要操作。如果数据能够根据某种规则排序,就能大大挺高数据处理的算法效率。
HIVE 为了能够借助Hive进行统计分析,首先我们需要将清洗后的数据存入Hive中,那么我们需要先建立一张表。这里我们选择分区表,以日期作为分区的指标,建表语句如下:(这里关键之处就在于确定映射的HDFS位置,我这里是/project/techbbs/cleaned即清洗后的数据存放的位置)
Mysql索引的实现是在存储引擎层完成的,因此本文所讲内容是以Innodb存储引擎为基础展开的,核心是讲清楚Innodb的数据存储结构。
cache_dir ufs /var/spool/squid 100 16 256
在程序员们进行编程的时候,对各种数据的处理是少不了的,java语言算法在这个时候就十分重要了。数据算法有很多种,也并不区分哪种计算机语言使用,但是有程序员们常用的java语言经典算法,下面就简单介绍一下六大经典java语言算法。
第八章 查找 定义:查找就是根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素(或记录)。 8.2 查找概论 查找表(Search table):是由同一类型的数据元素构成的集合。 关键字(key):是数据元素中某个数据项的值,又称为键值。 若此关键字可以唯一的标识一个记录,则称此关键字为主关键字(Primary key)。 对于那些可以识别多个数据元素的关键字,我们称为次关键字(Secondary key)。 查找表按照操作方式来分有两大种:静态查找表和动态查找表 静态查找表(Static
大家好,我是小❤,一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员,曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
在MySQL中,无论是Innodb还是MyIsam,都使用了B+树作索引结构(这里不考虑hash等其他索引)。本文将从最普通的二叉查找树开始,逐步说明各种树解决的问题以及面临的新问题,从而说明MySQL为什么选择B+树作为索引结构。
1. 之前我们所学的都是DDL语句,接下来所学的才是真正的DML语句。 插入数据的sql语句就是insert into table_name (column1, column2, ……) values (data1, data2, ……),values左边的括号不加时,默认代表对表的所有列进行插入,不忽略任何一列,加上括号时,可以自己指定某些列进行插入,但值得注意的是如果某些列没有default约束,你还将其忽略进行数据插入的话,则插入数据的操作一定会失败。values右边的括号个数表示向表中插入几行的数据,括号中用逗号分隔开来的数据分别一 一对应表中的列字段。
select语句除了可以查看数据库中的表格和视图的信息外,还可以查看SQL Server的系统信息、复制、创建数据表。其查询功能强大,是SQL语言的灵魂语句,也是SQL中使用频率最高的语句。
在MySQL中,无论是Innodb还是MyIsam,都使用了B+树作索引结构(这里不考虑hash等其他索引)。本文将从最普通的二叉查找树开始,逐步说明各种树解决的问题以及面临的新问题,从而说明MySQL为什么选择B+树作为索引结构。整理了一份328页MySQLPDF文档
选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此类推,直到全部待排序的数据元素排完。 选择排序是不稳定的排序方法。
本文介绍了四种基础排序算法的原理、实现和优化,分别是冒泡排序、选择排序、寻找孤立数字和进制转换。
| 作者 刘国斌,腾讯微信事业群研发工程师,目前从事企业微信的后台研发工作,已经参与企业微信消息系统、群聊、客户联系等企业微信多个核心功能的迭代。 ---- 数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快,因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。 最基本的查询算法当然是顺序查找(linear search),然而这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的,好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法,例如二分查找(binary search)、二叉树查找(
Mycat 自身提供了一套基准性能测试工具,这套工具可以用于性能测试、疲劳测试等,包括分片表插入性能测试、分片表查询性能测试、更新性能测试、全局表插入性能测试等基准测试工具。
在数据类岗位招聘过程中,经常会考察求职者的SQL能力,这里整理了3个常考的SQL数据分析题,按照由简单到复杂排序,一起来测试一下你掌握了么?
在《Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览》中我对JOIN算子有过简单的介绍,这里我们以具体实例的方式让大家对JOIN算子加深印象。JOIN的本质是分别从N(N>=1)张表中获取不同的字段,进而得到最完整的记录行。比如我们有一个查询需求:在学生表(学号,姓名,性别),课程表(课程号,课程名,学分)和成绩表(学号,课程号,分数)中查询所有学生的姓名,课程名和考试分数。如下:
我们先用SQLiteStudio建表以及表中字段(SQLiteStudio工具可百度下载); 写程序之前对支持库进行配置,勾选Sqlite3数据库支持库而不是Sqlite数据库支持库,因为选用后者会出现一些打不开表之类的问题
大家好,我是接地气的陈老师,在数据类岗位招聘过程中,经常会考察求职者的SQL能力,这里整理了3个常考的SQL数据分析题,按照由简单到复杂排序,一起来测试下你掌握了么?
Hadoop离线数据分析平台实战——410事件分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 完成 用户浏览深度分析(Hive) 完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 事件分析我们主要只是分析事件的触发次数, 通过查看事件的触发次数我们可以得到事件转换率或者用户会此类事件的兴趣所在之处以及不喜之处。 计算规则 计算event
首先需要创建服务空间 https://unicloud.dcloud.net.cn/login
在《SQL概览》中我们介绍了JOIN算子的语义和基本的使用方式,介绍过程中大家发现Apache Flink在语法语义上是遵循ANSI-SQL标准的,那么再深思一下传统数据库为啥需要有JOIN算子呢?在实现原理上面Apache Flink内部实现和传统数据库有什么区别呢?本篇将详尽的为大家介绍传统数据库为什么需要JOIN算子,以及JOIN算子在Apache Flink中的底层实现原理和在实际使用中的优化!
题外话:发现自己写的博客不善于吧细节调理写的很明白,更多时候连小结都不愿意写,这个行为不好,要改。
为了能够借助Hive进行统计分析,首先我们需要将清洗后的数据存入Hive中,那么我们需要先建立一张表。这里我们选择分区表,以日期作为分区的指标,建表语句如下:(这里关键之处就在于确定映射的HDFS位置,我这里是/project/techbbs/cleaned即清洗后的数据存放的位置)
1、每年 select year(ordertime) as year,count(*) as count from 订单表 group by year(ordertime) 2、每月 select year(ordertime) as year, month(ordertime) as month, sum(Total) as sun_total from 订单表 group by year(ordertime), month(ordertime) 3、每日 select year(ordert
left join在我们使用mysql查询的过程中可谓非常常见,比如博客里一篇文章有多少条评论、商城里一个货物有多少评论、一条评论有多少个赞等等。但是由于对join、on、where等关键字的不熟悉,有时候会导致查询结果与预期不符,所以今天我就来总结一下,一起避坑。
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 TXRocks是TXSQL适配RocksDB的版本,基于Facebook开源的MySQL进行了深度定制和优化。相对于当前线上常用的InnoDB引擎,RocksDB的主要优势是空间占用少。主要原因有两点,第一:RocksDB的数据页是压缩后append方式存储,而InnoDB的数据默认是先凑齐16K,然后再压缩对齐,对齐会造成额外的空间占用;第二:InnoDB的B+树的页面本身也有空洞。一般情况下,RocksDB的空间占用大概是压缩InnoDB的1/2左右。而且
上篇文章说到了冒泡排序,这篇文章讲解一下选择排序算法。具体内容还是从算法实现思想、时间复杂度、算法稳定性以及算法实现四个方面介绍。 1 算法实现思想 1、n个记录的文件的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果; 2、初始状态:无序区为R[1..n],有序区为空; 3、第1趟排序: 在无序区R[1..n]中选出关键字最小的记录R[k],将它与无序区的第1个记录R[1]交换,使R[1..1]和R[2..n]分别变为记录个数增加1个的新有序区和记录个数减少1个的新无序区; 4、第i趟排序:第i趟排序开
SQL是数据分析必备的技能了,面对数据分析问题如何快速写出一手漂亮的SQL是初学者最大的难题,本篇分享3个常考数据分析题,摘自《SQL数据分析:从基础破冰到面试题解》一书中。
《mysql学习笔记》 1.打开与关闭mysql mysql -uXXX -pXXX #其中XXX为用户名和密码 #成功进入后提示符变为: mysql> #可输入第一个例子 version(),current_date(); 【注意一定要在结尾有分号;】 【多行输入时在最后一行要有分号作为输入结
首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。
这篇文章会讲解索引的基础知识,但主要是关于MySQL数据库的B+树索引的相关原理,里面的一些知识都参考了MySQL技术内幕这本书,也算对于这些知识的总结。对于B树和B+树相关的知识,可以参考我的这篇博客:面试官问你B树和B+树,就把这篇文章丢给他
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