mysql> create table press(id int primary key auto_increment,name varchar(20));
内存管理分为堆、栈和RAII（Resource Acquisition Is Initialization）。除了C，还有几个语言D、Ada和RAII少数派语言也采用RAII
如果想在power query中实现pandas的merge这种效果，目前找到的解决方案就只有加一个行mapping进行关联。
First say to yourself what you would be; and then do what you have to do.
1、表的组织结构复杂不清晰 2、浪费空间 3、扩展性极差
最近，发现车间在使用条码打印系统打印的时候，为了打印条码，从系统生产任务单中一个一个复制到EXCEL表中，然后根据事先设置的模板进行批量打印，这种重复性的CTRL+C和CTRTL+V不但效率低，而且还容易出错。
在程序中，同样的一个或几个数据组织起来，可以有不同的组织方式，也就是不同的存储方式，不同的组织方式就是不同的结构，我们把这些数据组织在一起的结构就叫做数据结构
切片（slice）是 Python 中一种很有特色的特性，在正式开始之前，我们先来复习一下关于切片的知识吧。
树是一种非常重要且常用的数据结构，它的层次结构使得在其中存储和检索数据变得高效。在本文中，我们将深入讲解Python中的树，包括树的基本概念、表示方法、常见类型、遍历算法以及实际应用。我们将通过代码示例演示树的操作和应用。
员工信息表有三个字段：工号 姓名 部门 如何把他们相互联系起来呢？？
我们使用前面讨论的os节点概念在python中创建了一个树数据结构。我们将一个节点指定为根节点，然后将更多的节点添加为子节点。下面是创建根节点的程序。
阅读目录 一 多表联合查询 二 多表连接查询 三 复杂条件多表查询 四 子语句查询 五 其他方式查询 六 SQL逻辑查询语句执行顺序(重点) 七 外键约束 八 其他约束类型 九 表与表之间的关系 一.多表联合查询 #创建部门 CREATE TABLE IF NOT EXISTS dept ( did int not null auto_increment PRIMARY KEY, dname VARCHAR(50) not null COMMENT '部门名称' )ENG
注意: 如果不加条件直接进行查询,则会出现以下效果,这种结果我们称之为 笛卡尔乘积
注意 对于较长的列表和字典，大多数编辑器都有以类似方式设置其格式的功能。对于较长的 字典，还有其他一些可行的格式设置方式，因此在你的编辑器或其他源代码中，你可能 会看到稍微不同的格式设置方式。
1.在Python中，字典用放在花括号{}中的一些列的键-值对表示。每个键都与一个值相关联，可以使用键来访问与之相关联的值。可将任何Python对象用作字典中的值。
之前已经多篇文章关于使用 pandas 处理数据，那仅仅是工作的开端，只是把数据整理完毕而不继续探索数据，那么就白白浪费了 Python 这样的好工具。
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2
在之前的文章当中，我们已经熟悉了RDD的相关概念，也了解了RDD基本的转化操作和行动操作。今天我们来看一下RDD当中非常常见的PairRDD，也叫做键值对RDD，可以理解成KVRDD。
SQL-1：select a.name from tabler a Left Join gtable1 b on a.name = b.name and a.id = 2; （tabler、gtable1分别为分片表、全局表，其中tabler.id 为分片列；两个表配置的节点均为dn1～4）
HiveSQL很常用的一个操作就是关联(Join)。Hive为用户提供了多种JOIN类型，可以满足不同的使用场景。但是，对于不同JOIN类型的语义，或许有些人对此不太清晰。简单的问题，往往是细节问题，而这些问题恰恰也是重要的问题。本文将围绕不同的JOIN类型，介绍JOIN的语义，并对每种JOIN类型需要注意的问题进行剖析，希望本文对你有所帮助。
字典是从键对象到值对象的映射。 Dictionaries are mappings from key objects to value objects. 字典由键：值对组成，其中键必须是不可变的，值可以是任何值。 Dictionaries consists of Key:Value pairs, where the keys must be immutable and the values can be anything. 词典本身是可变的，因此这意味着一旦创建词典，就可以动态修改其内容。 Dictionaries themselves are mutable so this means once you create your dictionary, you can modify its contents on the fly. 字典可用于对无序数据执行非常快速的查找。 Dictionaries can be used for performing very fast look-ups on unordered data. 关于词典，需要注意的一个关键方面是它们不是序列，因此不保持任何类型的左右顺序。 A key aspect to be aware about regarding dictionaries is that they are not sequences, and therefore do not maintain any type of left-right order. 这意味着，如果在字典上循环，Key:Value对将以任意顺序迭代。 This means that if you’re looping over a dictionary,the Key:Value pairs will be iterated over in arbitrary order. 让我们看一个图表来阐明这个观点。 Let’s look at a diagram to clarify this idea. 我们将建立一个简单的字典，其中有与value对象关联的第一个键。 We’re going to set up a simple dictionary where we have our first key that’s associated with a value object. 我们有第二把钥匙，和另一个物体在一起。 We have our second key that goes with another object. 假设我们这里有第四个键，它和相应的值对象一起。 And let’s say we have key number four here which goes with the corresponding value object. 如果这是一个字典，那么这个键对象将始终与这个值对象相关联。 If this is a dictionary, this key object will always be associated with this value object. 类似地，此键将始终与此值对象一起使用。 Similarly, this key will always go with this value object. 当我们说字典不维护任何类型的左或右顺序时，我们所说的是这些键值对本身的顺序没有定义。 When we say that dictionaries don’t maintain any type of left or right order, what we’re saying is that the ordering of these key-value pairs themselves is not defined. 这意味着如果我在这些对上循环，我可能首先得到对应于我的第二个密钥的对。 That means if I’m looping over these pairs,I might first get the pair that corresponds to my second key here. 然后让我们看看字典的一些用法。 Let’s then look at some uses of dictionaries. 我想编一本叫做《年龄》的字典。 I would like to set up a dictionary which is called age. 如果我希望这是一个空字典，我有两种方法来构造它。 And if I want this to be an empty dictionary,I have two ways to construct that. 第一种方法是只使用一对花括号，这会给
！笛卡尔积是指在数学中，两个集合X和Y的笛卡尔积（Cartesian product），又称直积，表示为X * Y，第一个对象是X的成员
Spark憋了一年半的大招后，发布了3.0版本，新特性主要与Spark SQL和Python相关。这也恰恰说明了大数据方向的两大核心：BI与AI。下面是本次发布的主要特性，包括性能、API、生态升级、数据源、SQL兼容、监控和调试等方面的升级。
用两个表（a_table、b_table），关联字段a_table.a_id和b_table.b_id来演示一下MySQL的内连接、外连接（ 左(外)连接、右(外)连接、全(外)连接）。
声明 | 本翻译是出于交流学习的目的，基于 CC BY-NC-SA 4.0 授权协议。为便于阅读，内容略有改动。
MIC 即：Maximal Information Coefficient 最大互信息系数。 使用MIC来衡量两个基因之间的关联程度，线性或非线性关系，相较于Mutual Information（MI）互信息而言有更高的准确度。MIC是一种优秀的数据关联性的计算方式。本篇文章将会详细介绍MIC的算法原理，优缺点以及Python的具体实现方式，并给出一个可视化方案。
join 是 SQL查询中很常见的一种操作，具体来讲有join，left join, right join，full join等很多形式。具体的原理如下图所示。但其中最常见的还是使用left join 。
在之前的课程中，列举了很多的矩阵，实际上它们都来自实际问题，而不是简简单单随便想出来的，这些矩阵都可以描述实际问题的拓扑结构，我们在处理这些实际问题时需要搞清楚它们的拓扑结构。
贪吃蛇通过“上”，“下”，“左”，“右”四个方向来控制蛇的移动，贪吃蛇每吃到一个食物，身体长度就会增长一次，当蛇撞到墙壁或者自己身体的时候，游戏就会结束。
本系列仅为小明在写SQL过程中，由浅入深遇到的一些问题、以及最后解决方案。我知道这其中有些问题，高手在12岁的时候就已经知道答案了，小明可能比你们慢了一点。 本文解决的问题： 1、有条件计数 2、去重后左连接 3、自关联，每对只取一条 ---- 文本演示code，默认用 SAS SQL 来演示，因为大家可能对 SAS 还是比较熟悉一些，但有些语句 SAS SQL 不支持的，改用其他。 1、有条件计数 以 SAS 中 sashelp 自带的 Cars 数据为例。 【问题：想计算每个 Make 下面，engi
一、sql的left join 、right join 、inner join之间的区别 left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录 right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录 inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的行 outer join(外连接) 可分为左外连接left outer join和右外连接right outer join
#----综合使用 书写顺序 select distinct * from '表名' where '限制条件' group by '分组依据' having '过滤条件' order by limit '展示条数' 执行顺序 from -- 查询 where -- 限制条件 group by -- 分组 having -- 过滤条件 order by -- 排序 limit -- 展示条数 distinct -- 去重 select -- 查询的结果 正则：select * from emp where name regexp '^j.*(n|y)$'; 集合查询：max 、min 、avg 、sum 、count 、group_concat 。 内连接：inner join 左连接：left join 右连接：right join 全连接： 左连接 union 右连接 replace 替换
select * from lefttable 左表,righttable 右表 where 左表.主键=右表.外键;
但是小姐姐解释说，查询结果确实“诡异”的多出了184行，问题变的 interesting
输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果，请重建出该二叉树。假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。例如输入前序遍历序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6}，则重建二叉树并返回。
当我们查询如课程信息的时候往往需要连同课程的学业导师一同查询出来，最原始的方法自然是将学业导师的信息单独添加在课程数据内，但在数据复用率高的情况下显然需要将导师信息单独放置在一张表中，这是我们就需要进行多表数据查询就是关联查询。
语句：select * from a_table a inner join b_table bon a.a_id = b.b_id;
Hive 和数据库除了拥有类似的查询语言，再无类似之处。 1）数据存储位置 Hive 存储在 HDFS 。数据库将数据保存在块设备或者本地文件系统中。 2）数据更新 Hive中不建议对数据的改写。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的， 3）执行延迟 Hive 执行延迟较高。数据库的执行延迟较低。当然，这个是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive的并行计算显然能体现出优势。 4）数据规模 Hive支持很大规模的数据计算；数据库可以支持的数据规模较小。
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。
3个月前，我写了一篇文章，详细讲述了用解析库编写计算器的过程。然而，读者们普遍反应，他们对于见到一个从头开始写并且除了电池以外别无他物的计算器更感兴趣。我想，为什么不呢？ 写一个计算机很简单，如果你使用针对算术表达式的hacks的话。但是hacks的产生的后果也几乎总是一样的：解决方案不够优雅，不可扩展，并且很难直观的理解。我喜欢挑战，并且打算发一个有益的帖子，所以我决定用通用递归下降解析器来写它。本着与上次相同的精神，我打算用尽可能少的行数来干这件事，所以它充满了hacks和tricks。但它们是表面的，
1. 博主会阐明博主期望本文能给小伙伴们带来什么帮助，让小伙伴萌能直观明白博主的心思
7种SQL JOINS的实现 [在这里插入图片描述] 1. sql 演示 #中图：内连接 A∩B SELECT employee_id,last_name,department_name FROM employees e JOIN departments d ON e.`department_id` = d.`department_id`; # 左上图：左外连接 SELECT employee_id,last_name,department_name FROM employees e LEFT JOIN d
在MySQL中，查询操作通常会涉及到联结不同表格，而JOIN命令则在这一过程中扮演了关键角色。在JOIN操作中，我们通常会使用三种不同的方式，分别是内连接、左连接以及右连接。
SQL优化过程中，发现开发人员在写多表关联查询的时候，对于谓词过滤条件的写法很随意，写在on后面与where后面的情况均有，这可能会导致没有理解清楚其真正的含义而无法得到期望的结果。
在一次对数据进行统计的时候，需要对两张表进行关联，类似于这样的语句a left join b on a.id = b.id where b.name = xx。发现最终的结果和预期不一致，汇总之后的数据变少了。
什么是多表关联查询？ 有时一个查询结果需要从两个或两个以上表中提取字段数据，此时需要使用的就是多表关联查询。 链接查询主要分为三种：内连接、外连接、交叉连接。 内连接 使用比较运算符（包括=、>、<、<>、>=、<=、!> 和!<）进行表间的比较操作，查询与连接条件相匹配的数据。根据所使用的比较方式不同，内连接分为等值连接、自然连接和自连接三种。 关键字：INNER JOIN 1.等值连接/相等连接： 使用”=“关系将表连接起来的查询，其查询结果中列出被连接表中的所有列，包括其中的重复列 2.自然连接 等值连接中去掉重复的列，形成的链接。 3.自连接 如果在一个连接查询中，涉及到的两个表是同一个表，这种查询称为自连接查询。 外连接 内连接只返回满足连接条件的数据行，外连接不只列出与连接条件相匹配的行，而是列出左表（左外连接时）、右表（右外连接时）或两个表（全外连接时）中所有符合搜索条件的数据行。外连接分为左外连接、右外链接、全外连接三种。 1.左外连接 关键字：LEFT[OUTER]JOIN 返回左表中的所有行，如果左表中行在右表中没有匹配行，则在相关联的结果集中右表的所有字段均为NULL。 2.右外连接 关键字：RIGHT[OUTER]JOIN 返回右表中的所有行，如果右表中行在左表中没有匹配行，则在左表中相关字段返回NULL值。 3.全外链接 关键字：FULL[OUTER]JOIN 返回两个连接中所有的记录数据，是左外链接和右外链接的并集。 交叉连接/笛卡尔积 关键字：CROSS JOIN 两个表做笛卡尔积，得到的结果集的行数是两个表中的行数的乘积。
SQL JOIN 是在关系型数据库中常用的操作，用于将两个或多个表中的数据合并起来，以满足查询需求。本文将介绍 SQL JOIN 的基本概念、不同类型的 JOIN，以及使用示例。
一、字典是python中最灵活的内置数据结构类型，如果把列表看作是有序的对象集合，那么字典就是无序的集合，字典和列表的主要差别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移量存取。python字典的主要属性如下：
PyDev for Eclipse 是一个功能强大且易用的 Eclipse Python IDE 插件。本文将向读者介绍 PyDev 开源项目及其安装配置方法，并在此基础上详细介绍如何利用 PyDev 插件把 Eclipse 变为功能强大且易用的 Python IDE，如何利用其进行 Python 程序的开发和调试。通过本文，读者不仅可以了解 PyDev 这个开源项目，更能深入了解如何应用 PyDev插件把 Eclipse 当作 Python IDE 进行 Python 应用程序的开发和调试。
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