#!/bin/bash cat `ls | grep SDU` | awk -F" " '{print $1}' |sort | uniq -c | awk -F" " '{print $2}' > name.txt # 由于三张表的名字是乱的,先赛选出所有名字存入name.txt 文件 # sort 分组,uniq -c 分组计算个数 ca
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
每个地点每天新增一条数据,要根据地点分组查询出每个设备最新的数据(按创建时间倒序)。
这是我的第八篇原创文章 上篇文章简单说了下数据库,并教了怎样安装mysql工具和可视化工具,不知道你现在安装好了没?那今天我们继续说mysql,今天说下mysql语句。 进入正题 mysql语句分为两
6.使用group_concat_max_len系统变量,你可以设置允许的最大长度。 程序中进行这项操作的语法如下,其中 val 是一个无符号整数:
① 分组查询中,select 后面只能出现,在 group by 后出现过的列或者聚合函数。 ② where 是在分组前对记录进行筛选,而 having 是在分组结束后的结果里筛选,最后返回最终查询结果。 ③ having 后所接的字段必须经过过滤(即:该字段必须使用),一般与 group by 连用 ④ 分组查询中,若一个字段在一个组内有多个结果,则后一个结果覆盖前一个结果
一、数据库管理 1.1查询所有数据库 mysql> show databases; +--------------------+ Database +--------------------+ information_schema-- mysql元数据,基础数据 mysql--mysql配置数据库,其中包含用户信息。(用户名和密码,权限管理) performance_schema--mysql数据库软件的运行数据,日志信息,性能数据 test--测试数据库。空的 +-------------------
MySQL 前景好还是 PgSQL 前景好?一直是一个争论的话题。无论后面谁的市场占有率高,对我们来说,都学学也是不亏的。这节内容就让我们一起走进 PgSQL 的世界。
where & group by & having & order by & limit ⼀起协作
首先要确定什么是最后一条。 是编辑时间最新的为最后一条,还是某个字段数字最大的未最后一条。 比如以时间最大为最后一条,则将符合条件的资料都筛选出来,再按时间排序,再取一笔资料。 SQL如下:
方法1:查询出结果后将时间排序后取第一条(只能取到一条,并且不能查询不同客户的记录)
查询'admin','baxianwang','shigandang'三个用户的信息
如果一次性需要插入大批量数据 ( 比如 : 几百万的记录 ) ,使用 insert 语句插入性能较低,此时可以使
注意:返回结果为连接参数产生的字符串,如果有任何一个参数为 NULL,则返回值为 NULL。
6月25日核心单词: show databases;#展示MySQL服务内所有的库 use 数据库名称;#使用数据库 desc 表名;#展示表结构 drop 删除·删除库 insert插入 update修改 delete删除 mysqldump数据库转储 6月26日核心单词: where筛选 and or not逻辑与 或 非 between……and……范围查询,数值以及时间 distinct[dɪˈstɪŋkt]清除重复值 group by分组 order by排序·正序asc 倒序desc limit分页 max(最大值) min(最小值) count(数量统计) avg(平均数) sum(求和) alter[ˈɔːltə(r)]对表的列进行操作的时候使用 index索引下标 6月28日核心单词 case情况 when then end delimiter边界 procedure过程 view视图 transaction事务 commit提交事务 rollback回滚事务 7月2日 TABLE_SCHEMA '库名', TABLE_NAME '表名', COLUMN_NAME '列名', COLUMN_TYPE '数据类型与长度', COLUMN_COMMENT '备注' token代币(用以启动某些机器或用作支付方式的)专用辅币; 代价券; 赠券; 礼券; 象征,标志,表示,信物; orderDetail订单细节 detail细节; 细微之处; 枝节; 琐事; 详情; 具体情况; (关于某事物的)资料; 消息; 细部,局部,次要部分; 特遣队; myisam和innodb,两个MySQL的服务引擎,其中myisam不支持事务以及外键,innodb支持,MySQL5.5.5之后默认位innodb引擎
上次咱们简单的学习了一下select的用法,一篇文章教会你进行Mysql数据库和数据表的基本操作,对数据库大概有了一些基本的了解。
我是林晓斌,今天作为【迪B课堂】的客串嘉宾来跟大家分享:当索引存储顺序和order by不一致,该怎么办?
工作中遇到一个问题,因为我本人的SQL技术太差了,写了好久,都没有处理好,大概的需求如下,有一个列表,根据一个字段排序,排序后的结果,再根据字段排序。
点击上方蓝字每天学习数据库 我是林晓斌,今天作为【迪B课堂】的客串嘉宾来跟大家分享:当索引存储顺序和order by不一致,该怎么办? 林晓斌 林晓斌,网名丁奇,腾讯云数据库负责人,数据库领域资深技术专家。作为活跃的MySQL社区贡献者,丁奇专注于数据存储系统、MySQL源码研究和改进、MySQL性能优化和功能改进,在业务场景分析、系统瓶颈分析、性能优化方面拥有丰富的经验。其创作的《MySQL实战45讲》专栏受众已逾2万人。 根据指定的字段排序来显示结果,是我们写应用时最常见的需求之一了,比如一个交
本篇是讲B+树的应用场景,也就是我们平时在写sql语句时需要思考的问题,这里重点总结一下
where是在分组(聚合)前对记录进行筛选,而having是在分组结束后的结果里筛选,最后返回整个sql的查询结果。
“编写SQL查询,获取并返回Employee表中第n高的薪水,查询应该返回null。”
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。
MySQL 5.7 对比 5.6 有很多的变化。一个常见的需求:按条件分组后,取出每组中某字段最大值的那条记录。其实就是组内排序的问题,我的做法是:子查询先进行倒序排序,外层查询分组。
mysql 是日常的开发中常用的关系型数据库,除了 CRUD 之外的操作,mysql 也有很多有趣而且巧妙的操作,掌握这些技巧,可以在工作中得心应手、游刃有余。 在本文中会涉及以下内容: mysql 字符串的操作,例如如何使用 concat 拼接更新语句以及 group_concat 的神奇用法。 mysql 中 select 的神奇用法, select 不仅可以用来执行 DQL,还可以用来查询变量和数学运算。 mysql 多列查询配合联合索引的正确用法, 比如 in 的多列查询操作。 涉及时间操作的一些函
需求是这样的,要统计每一周的各个商品的销售记录,使用 echarts 图表呈现,如下图
MySQL 8.0中引入了三个索引方面的新特性,暂且将其称为“索引三剑客”。前面我们已经学习了三剑客之一的函数索引,现在我们来见识一下另外两剑客 - 降序索引和不可见索引。
如果一次性需要插入大批量数据(比如: 几百万的记录),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:
那么Django如果实现以上的功能,不仅仅以一个字段进行分组,而且还给查询出的字段起别名
从名字就能看到,是将Key排序用的。如一个PariRDD-["A":1, "C":4, "B":3, "B":5],按Key排序的话就是A、B、C。注意,这个方法只是对Key进行排序,value不排序。
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。
分区的算法是 对key进行哈希,取到一个哈希值,用这个哈希值与reduceTask的数量进行取余。余几,这个数据就放在余数编号的partition
如果用过MSSQL或者是Oracle中的窗口函数(Oracle中叫分析函数),然后再使用MySQL 8.0之前的时候,就知道需要在使用窗口函数处理逻辑的痛苦了,虽然纯SQL也能实现类似于窗口函数的功能,但是这种SQL在可读性和以及使用方式上大打折扣,看起来写起了都比较难受。
刚刚进入新公司,正在适应新环境,最近都没什么时间整理框架和写博客,今天恰好有时间就把VFX Lab发布了。目前里面就一个特效哈,后续会慢慢补充。
现在 Java 17 和 Java 11 基本上可以和 Java8 平分 JDK 装机比例。下面是我常用的一些 Strem API 操作。除了分组、转换、排序,如果大家还有更多常用的 API 可以一起留言交流。
排序算法的衡量指标我这里不再重复,上一篇我已经列举分析的很清楚了,但是非常重要,没看到我上一篇的小伙伴墙裂推荐,这里给一个直通车票 极客算法训练笔记(五),十大经典排序之冒泡,选择,插入排序 。
列表中的数据种类很多,有字符串,有整型,有其他列表的嵌套,还有更多的数据类型,这些数据在列表中往往是错乱的,没有一定的逻辑关系,但是我们在使用列表的时候往往需要按照一定的逻辑关系进行调用或检索。下面就来看看列表是如何排序和翻转的,所谓翻转也就是把既定列表倒序排列。
前段时间是需要查询一张表并对里面的数据去重。collection 表名叫 datatagging,它主要包含 3 个字段 "_id"、"unique_path"、"modified" ,我希望对 unique_path 这个字段去重,并根据 modified 这个日期字段保留最新的一条,返回的结果里必须包含 id。
主键,不可重复,自带索引,可以在定义的列名上标注,需要自己生成并维护不重复的约束。如果自己不设置@Id主键,mongo会自动生成一个唯一主键,并且插入时效率远高于自己设置主键。原因可参考上一篇mongo和mysql的性能对比。 在实际业务中不建议自己设置主键,应交给mongo自己生成,自己可以设置一个业务id,如int型字段,用自己设置的业务id来维护相关联的表。
也出现 Using index, 但是此时Extra中出现了 Backward index scan,这个代表反向扫描索引,因为在MySQL中我们创建的索引,默认索引的叶子节点是从小到大排序的,而此时我们查询排序时,是从大到小,所以,在扫描时,就是反向扫描,就会出现 Backward index scan。 在MySQL8版本中,支持降序索引,我们也可以创建降序索引。
sql各语句执行顺序概览与讲解 项目实战中的一段sql说明讲解 sql语句中别名的使用 书写sql语句的注意事项 前言
#4.like 'fdfdsf': parttern可以是%或_。 %表示任意多字符,_表示一个字符
返回结果为连接参数产生的字符串。如有任何一个参数为NULL ,则返回值为 NULL。
如果需求了解集合的其他功能,可以通过下面的链接了解。(公众号中无法访问外网,可以通过阅读原文进行查询)
前言:这里开始涉及到数据处理,例如给你几千行几千列的数据,对这些数据进行分类聚合 排序 sort_index sort_values 参数:ascending =False 倒序 a
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列,来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶,可以检验你有多么了解 pandas。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html
3.逻辑运算符: 与 and 或 or (多个条件时,需要使用逻辑运算符进行连接)
我们日常工作中写 SQL 语句,经常会使用 order by 对记录进行排序。如果 order by 能够使用索引中记录已经排好序的特性,就不需要再借助内存或磁盘空间进行排序,这无疑是效率最高的。然而,还是有各种情况导致 order by 不能够使用索引,而是要进行额外的排序操作。MySQL 把需要借助内存或磁盘空间进行的排序操作统称为文件排序,而没有在概念上进一步分为文件排序和内存排序。
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