在涉及order by操作的sql时，b-tree索引返回的结果是有序的，可以直接返回，而其他索引类型，需要对索引返回结果再进行一次排序。b-tree索引的默认排序为升序，空值放在最后，创建索引时可以指定排序方式，如按倒序排序时，空值默认是放在最前的，但往往我们的查询并不想展示空值的结果，此时可以在创建索引时指定排序desc nulls last以达到和查询sql切合的目的。
索引主要被用来提升数据库性能，不当的使用会导致性能变差。 PostgreSQL 提供了多种索引类型： B-tree、Hash、GiST、SP-GiST 、GIN 和 BRIN。每一种索引类型使用了一种不同的算法来适应不同类型的查询。默认情况下，CREATE INDEX 命令创建适合于大部分情况的 B-tree 索引。
转载自 https://www.cnblogs.com/jingfengling/p/5962182.html
groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。
来源：DeepHub IMBA本文约2300字，建议阅读5分钟本文用25个示例详细介绍groupby的函数用法。 groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。 如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集，那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。 在本文中，我们将使用25个示例来详细介绍groupby函数的用法。这25个示例中还包含了一些不太常用但在各种任务中都能派上用场的操作。 这里使用
B-tree索引适合用于存储排序的数据。对于这种数据类型需要定义大于、大于等于、小于、小于等于操作符。
分组查询是一种 SQL 查询技术，通过使用 GROUP BY 子句，将具有相同值的数据行分组在一起，然后对每个组应用聚合函数（如 COUNT、SUM、AVG等）。这允许在数据集中执行汇总和统计操作，以便更清晰地理解和分析数据的特征。分组查询常用于对大量数据进行聚合和摘要，提供有关数据分布和特征的洞察。
导读：面对一个新数据集时，人们往往会关心数据中的异常值、数据的分布形式、行列之间的关系等。SQL是一种专为数据计算设计的语言，其中已经内置了许多数据汇总函数，也支持用户编写SQL命令实现更为复杂的汇总需求。
聚合函数是一类在数据库中用于对多个行进行计算并返回单个结果的函数。它们能够对数据进行汇总、统计和计算，常用于提取有关数据集的摘要信息。聚合函数在 SQL 查询中广泛应用，包括统计总数、平均值、最大值、最小值等。
如果表里没有没有对itemid建立索引，需要对表里所有记录进行比对，才能找到符合条件记录， chartevents表有313645063 条记录， 就要进行 313645063次对比， 慢是正常的
分组函数（函数的介绍和说明引用http://blog.csdn.net/rex90522/article/details/54910729）
在上述语句中，我们使用了条件聚合和CASE表达式。首先使用GROUP BY a将数据按照"a"列进行分组。然后，使用CASE表达式在每个分组内根据"b"列的值进行条件判断，并提取相应的"c"列的值。最后，使用MAX函数进行聚合，获取每个分组内满足条件的最大值（即对应的"c"列的值）。这样就可以实现多行转多列的效果。
出现在其他语句中的select语句，称为子查询或内查询 外部出现的查询语句，称为主查或外查询
前言 🎈个人主页:🎈 :✨✨✨初阶牛✨✨✨ 🐻推荐专栏: 🍔🍟🌯 c语言初阶 🔑个人信条: 🌵知行合一 🍉本篇简介:>: 讲解使用SQL语句进行简单的数据查询、条件查询等. ✨✨✨学习是一个慢慢成长的过程,不要心急,路就在那里.,只要坚持下来,总会达到的.加油吧!💗💗💗 目录 前言 🐻简单查询 1.查询数据表中的全部信息 2.查询数据表中的部分属性 3.用中文显示需要查询的属性. 🐼条件查询 1.基于IN字句的数据查询 2.基于BETWEEN...AND子句的数据查询 3.基于LIKE
安装SQL数据库时，需要添加，修改，删除和查询数据所需的所有命令。这个备忘单样式指南提供了一些最常用的SQL命令的快速参考。
select 表别名.字段名... from 表1 as 表1别名，表2 表2别名... [条件]；
所谓组查询即将数据按照某列或者某些列相同的值进行分组，然后对该组的数据进行组函数运用，针对每一组返回一个结果。 tips: 1.组函数可以出现的位置： select子句和having 子句 2.使用group by 将将行划分成若干小组。 3.having子句用来限制组结果的返回。
1、having 是在 group by 子句之后：可以针对分组数据进行统计筛选。
凭借其广泛的功能，Pandas 对于数据清理、预处理、整理和探索性数据分析等活动具有很大的价值。
本文中记录Pandas操作技巧，包含： 导入数据 导出数据 查看、检查数据 数据选取 数据清洗 数据处理：Filter、Sort和GroupBy 数据合并 常识 # 导入pandas import pandas as pd # axis参数：0代表行，1代表列 导入数据 pd.read_csv(filename) # 从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename) # 从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename) # 从Excel文件导入数据
pandas提供了很多方便简洁的方法，用于对单列、多列数据进行批量运算或分组聚合运算，熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率，也会使得你的代码更加地优雅简洁。
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。
*从本篇开始所有文章的数据和代码都已上传至我的github仓库：https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes
pd.set_option('display.max_columns',None)
mysql 中 SELECT 命令类似于其他编程语言的 print 或 write，可用来显示字符串、数字、数学表达式的结果等
由于在sql语法中，仅仅支持内连接，所以我们对sql92语法标准的介绍仅限于内连接的三种方式。
慢查询 // 慢查询 缓慢的查询,低效的性能导致影响正常业务 MySQL默认10秒内没有响应SQL结果,为慢查询 // 检查慢查日志是否开启: show variables like 'slow_query_log'; // 检查慢日志路径 show variables like '%slow_query_log%'; // 开启慢日志 set global slow_query_log=on; // 慢日志判断标准(默认查询时间大于10s的sql语句) show variables like 'long
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一，而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以，充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。
在 MySQL 中，将多行数据转为多列数据一般可以通过使用 PIVOT（也称为旋转表格）操作来实现。但是，MySQL 并没有提供原生的 PIVOT 操作。不过，可以使用 MySQL 的 GROUP BY 和 CASE WHEN 语句来自定义实现。
HAVING语句通常与GROUP BY子句及聚集函数COUNT，AVG，SUM，MAX，MIN语句联合使用，用来过滤由GROUP BY语句返回的记录集，通常跟在GROUP BY后边作用相当于WHERE。
本文翻译自文章： Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science，同时添加了部分注解。 对于数据科学家，无论是数据分析还是数据挖掘来说，Pandas是一个非常重要的Python包。它不仅提供了很多方法，使得数据处理非常简单，同时在数据处理速度上也做了很多优化，使得和Python内置方法相比时有了很大的优势。 如果你想学习Pandas，建议先看两个网站。 （1）官网： Python Data Analysis Library （2）十分钟入门Pandas： 10 Mi
pandas的操作上千种，但对于数据分析的使用掌握常用的操作就可以应付了，更多的操作可以参考pandas官网。
Excel与Python都是数据分析中常用的工具，本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作！
B Tree指的是Balance Tree，也就是平衡树。平衡树是一颗查找树，并且所有叶子节点位于同一层，如下：
选择单列。可以直接用列名选择，也可以通过ix、iloc、loc方法进行选择行、列。
归纳整理了一些工作中常用到的pandas使用技巧，方便更高效地实现数据分析。文章很短，不用收藏就能Get~
先按Mt列进行分组，然后对分组之后的数据框使用idxmax函数取出Count最大值所在的列，再用iloc位置索引将行取出。有重复值的情况
本期的主题是关于python的一个数据分析工具pandas的，归纳整理了一些工作中常用到的pandas使用技巧，方便更高效地实现数据分析。文章很短，不用收藏就能Get~
所有要进行操作的文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/10VtUZw8G-Ly-r4VypntjiA 密码: y5qu 下载成功后，整个文件夹如下图所示。
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一，而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以，充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。 MySQL的索引有很多种类型，可以为不同的场景提供更好的性能。而B-Tree索引是最为常见的MySQL索引类型，一般谈论MySQL索引时，如果没有特别说明，就是指B-Tree索引。本文就详细讲解一下B-Tree索引的的底层结构，使用原则和特性。 为了节约你的时间，本文的主要内容如下：
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
通常为提高数据处理的效率，计算引擎要实现谓词的下推，而存储引擎可以根据下推的过滤条件尽可能的跳过无关数据或文件。不管是Hudi、Iceberg还是Delta都实现了基于min-max索引的Data-skiping技术。它指的是在元数据中都记录这数据文件中的每一列的最小值和最大值，通过查询中列上的谓词来决定当前的数据文件是否可能包含满足谓词的任何records，是否可以跳过读取当前数据文件。
linq的语法通过System.Linq下面的Enumerable类提供支持，也就是说，只要是实现了IEnumerable<T>的对象都可以使用Linq的语法来查询。LINQ定义了大约40个查询操作符，如select、from、in、where、group by 以及order by,通过查看源代码，实际上linq为IEnumerable<TSource>实现了一系列的扩展方法。
Pandas是Python中常用的数据处理和分析库，它提供了高效、灵活且易于使用的数据结构和数据分析工具。
开源数据库 PostgreSQL 的图形管理工具常用的有Navicat，除此之外，我们还有PostgreSQL本身自带的pgAdmin4，比较专业。
scott 数据库是 oracle 9i 的经典测试数据库，用于为初学者提供一些简单的应用示例，便于初学者进行练习，其中的表和表间的关系演示了关系型数据库的一些基本原理。本文所有的查询工作都是基于 scott 数据库进行的，scott 数据库的 .sql 文件代码如下：
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