子查询 可以分为： 单行单列（就是一个值） 单行多列（就是有一行，这一行有很多不同列数据） 多行单列（同一列不同的数据） 多行多列（可以说就是一张表了吧）
最近公司在做关联图谱的项目，想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。
使用 DESC 关键字可以实现按照 column_to_sort 列的降序（从大到小）排序。
Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。
前几天发表了一篇推文，分享了Pandas中非常好用的一个API——explode，然而今天又发生了戏剧性的一幕：因Pandas版本过低系统提示'Series' object has no attribute 'explode'！好吧，好用的东西永远都是娇贵的，这个道理没想到在代码中也适用。所以，今天就以此为题展开拓展分析，再输出一点Pandas干货……
大海：如果只要干一次，那很简单，直接在Excel里先将左括号“(”替换为逗号“,”，将右括号替换为空，然后直接按逗号拆分即可。操作如下动画所示：
索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引，MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。
上一期介绍了将文件加载到Pandas对象，这个对象就是Pandas的数据结构。本次我们就来系统介绍一下Pandas的数据结构。
工作一年了，也是第一次使用Mysql的索引。添加了索引之后的速度的提升，让我惊叹不已。隔壁的老员工看到我的大惊小怪，平淡地回了一句“那肯定啊”。
Excel催化剂已正式在千聊上发布视频，如查阅文章有理解障碍，不妨查看下视频，视频不定期更新，内容丰富，干货满满，有术亦有道！
数据操作中排序和去重是比较常见的数据操作，本专题对排序和去重做专门介绍，并且给出一种不常用却比较有启发意义的示例：多列无序去重
索引是增强数据库性能的利器，在检索某些特定行的时候效率会有很大提升，postgresql中索引类型丰富，每种索引有着不同的应用场景，下面简单介绍一下。
HBase数据模型(1) HBase数据模型(2) 1.0 HBase的特性 Table HBase以表（Table）的方式组织数据，数据存储在表中。 Row/Column 行（Row）
Pandas是一个强大的数据分析库，它的Series和DataFrame数据结构，使得处理起二维表格数据变得非常简单。
把表单需要的属性，统统放入json里面，然后用require（方便） 或者aioxs（可以热更新）加载进来，这样就可以实现动态渲染了。 比如要实现公司信息的添加、修改，那么只需要加载公司信息需要的json即可。 想要实现员工信息的添加、修改，那么只需要加载员工信息需要的json。
正确地创建和使用索引是实现高性能查询的基础，本文笔者介绍MySQL中的前缀索引和多列索引。
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。
表格布局中可以将元素放进设置好的单元格里，将网页进行分列分行的布局，但是表格布局有很大的局限性，现在基本上不再使用表格布局，只是在有表格的时候使用表格来进行局部布局。与此同时在css3中出现了多列布局的方式，来替代表格的多列布局方式。
关于周一 Eygle 在文章《千头万绪：从一道面试题看数据库性能和安全的方方面面》讲到的 SELECT* FROM girls WHERE age BETWEEN 18 and 24 and boyfriend='no' 这个 SQL，他 从数据库 SQL优化、数据安全、SQL审核、开发规范、IN-Memory 特性方面做了深入的分析。
通俗地讲表分区是将一大表，根据条件分割成若干个小表。mysql5.1开始支持数据表分区了。 如：某用户表的记录超过了600万条，那么就可以根据入库日期将表分区，也可以根据所在地将表分区。当然也可根据其他的条件分区。
数据的增删改查是 pandas 数据分析中最高频的操作，在分组、聚合、透视、可视化等多个操作中，数据的筛选、修改操作也会不断出现。 本文内容参考：微信公众号「早起Python」
Rows(“2474:2484”).deleteShift:=xlToLeft
distinct简单来说就是用来去重的，而group by的设计目的则是用来聚合统计的，两者在能够实现的功能上有些相同之处，但应该仔细区分，因为用错场景的话，效率相差可以倍计。
这样我们得到3个独立的表。因为返回的结果是list格式，所以我们还需要转成Table格式。
关于MySQL的优化，相信很多人都听过这一条：避免使用select*来查找字段，而是要在select后面写上具体的字段。
这是一个老生常谈的问题，本文将给你终极解决方案，并带您重新理解一种模式，从入门级到专业级，均有您需要的营养。
- 问题 - 怎么将这个多行多列的数据 变成一列？ - 1 - 不需保持原排序 选中所有列 逆透视，一步搞定 - 2 - 保持原排序：操作法一 思路直接，为保排序，操作麻烦 2.1 添加索引列 2.2 替换null值，避免逆透视时行丢失，后续无法排序 2.3 逆透视其他列 2.4 再添加索引列 2.5 对索引列取模（取模时输入参数为源表的列数，如3） 2.6 修改公式中的取模参数，使能适应增加列数的动态变化 2.7 再排序并删列 2.8 筛选掉原替换null的行
mysql性能优化(九) mysql慢查询分析、优化索引和配置
Seaborn是一个非常炫酷的python可视化库，它专攻于统计可视化。相较于matplotlib，它的语法更加简洁。
F2是查找值，B列是查找范围，D列是结果范围，公式的意思也就是在B列查找F2，找到后返回D列对应的结果。
今天我将带大家闯过这些关卡，当然也会讲解其中的关键技巧。 超级干货，一键三连再观看~
上一篇写了从全局的角度说数据库优化这件事情，我们面试经常会被问到数据库优化这块，我们很多时候能回答一些大而化之的策略，例如主从分离，分表分库之类，添加合理的索引，那继续追问，用的什么中间件主从分离，用的什么策略进行分表分库，什么是合理的索引，加了索引表扫描少了多少行，什么情况下索引会失效，好吧，笑容逐凝固，不知如何作答了，本篇就优先围绕sql查询优化本身来聊这个事情；
很多人对多列索引的理解都不够。一个常见的错误就是，为每个列创建独立的索引，或者按照错误的顺序创建多列索引。
唯一索引允许空值的存在，空值将视为。如果由单列组成唯一索引，则此列仅允许一个空值存在；如果由多列组成唯一索引，则值与空值的组合仅允许一个存在。
在 PostgreSQL 中，收集的统计信息分为三类：为一张表收集的统计信息，为一个列收集的统计信息，以及为了一组列收集的统计信息。
在SQL语言中，一个SELECT-FROM-WHERE语句称为一个查询块。当获得一个查询的答案需要多个步骤的操作，首先必须创建一个查询来确定用户不知道但包含在数据库中的值，将一个查询块嵌套在另一个查询块的WHERE字句或HAVING短语的条件中查询块称为子查询或内层查询。上层的查询块曾为父查询或外层查询。子查询的结果作为输入传递回“父查询”或“外部查询”。父查询将这个值结合到计算中，以便确定最后的输出。
数据插入 此前一直使用语句，但还有三个经常使用的SQL语句需要掌握（、和）。 插入的几种形式， 1. 插入完整行； 2. 插入行的部分数据； 3. 插入多行； 4.插入某些查询的结果； - 注意，由于
选择KH_ID右击，设置为主键。主键：建立一列或多列的组合以唯一标识表中的每一行，主键可以保证实体的完整性，一个表只能有一个主键。
pandas的数据选择是十分重要的一个操作，它的操作与数组类似，但是pandas的数据选择与数组不同。当选择标签作为索引，会选择数据尾部，当为整数索引，则不包括尾部。例如列表a[0, 1, 2, 3, 4]中，a[1:3]的值为1，2；而pandas中为1，2，3。
上次我们介绍了lookup查找函数的基本用法，具体可回顾 从零开始学数据分析系列-Excel基础入门（三）本节课我们介绍Excel中非常常用的组合函index+match，看看它们的具体用法。
在ONLYOFFICE7.3版本更新以来，每次给大家都分享几种函数公式的运用方式，今天在给大家分享两种，分别是；WRAPROWS、WRAPCOLS。
分区就是将表的数据按照特定规则存放在不同的区域，也就是将表的数据文件分割成多个小块，在查询数据的时候，只要知道数据数据存储在哪些区域，然后直接在对应的区域进行查询，不需要对表数据进行全部的查询，提高查询的性能。同时，如果表数据特别大，一个磁盘磁盘放不下时，我们也可以将数据分配到不同的磁盘去，解决存储瓶颈的问题，利用多个磁盘，也能够提高磁盘的IO效率，提高数据库的性能。常见的分区类型有：Range分区、List分区、Hash分区、Key分区：
相信大家在面试时候也会遇到如何进行查询优化的问题，其中索引相关的策略就是重点考察项，比如怎么设置索引列等。
*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
好吧我有点标题党，其实本期要说的是 bloom 过滤器的问题，但题目为什么是这样，一般来说我们如果要给一个大表来加索引，并且这个查询还要加挺多列的时候，是蛮头疼的问题，PostgreSQL 中有一种索引叫 BLOOM INDEX ，而这个索引有什么好处，我们来看看。
项目开发中，在进行数据库表结构设计时，会根据业务需求及业务模块之间的关系，分析并设计表结构，由于业务之间相互关联，所以各个表结构之间也存在着各种联系，基本上分为三种：
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