| 等待事件统计表 performance_schema把等待事件统计表按照不同的分组列（不同纬度）对等待事件相关的数据进行聚合（聚合统计数据列包括：事件发生次数，总等待时间，最小、最大、平均等待时间...，我们可以看到： 每个表都有各自的一个或多个分组列，以确定如何聚合事件信息（所有表都有EVENT_NAME列，列值与setup_instruments表中NAME列值对应），如下： events_waits_summary_by_account_by_event_name...)，每行数据中的相关数值字段是具有相同统计值的统计结果。...内存相关操作计数有助于了解当前server的内存分配器的整体压力，及时掌握server性能数据。...，所以与其他几种事件类型相比无相同统计列），如下： 每个内存统计表都有如下统计列： * COUNT_ALLOC，COUNT_FREE：对内存分配和释放内存函数的调用总次数 * SUM_NUMBER_OF_BYTES_ALLOC
查询指定节点及其所有父节点的方法 你真的会玩SQL吗？让人晕头转向的三值逻辑 你真的会玩SQL吗？EXISTS和IN之间的区别 你真的会玩SQL吗？无处不在的子查询 你真的会玩SQL吗？...Case也疯狂 你真的会玩SQL吗？表表达式，排名函数 你真的会玩SQL吗？简单的 数据修改 你真的会玩SQL吗？你所不知道的 数据聚合 你真的会玩SQL吗？透视转换的艺术 你真的会玩SQL吗？...冷落的Top和Apply 你真的会玩SQL吗？实用函数方法汇总 你真的会玩SQL吗？玩爆你的数据报表之存储过程编写（上） 你真的会玩SQL吗？...在项目中经常需要从基础数据中提取数据进行处理后显示给老板或客户一些报表，这时数据量大，涉及表多，简单的表处理SQL无法满足，且需要重复使用，这时就要使用存储过程来处理大数据和复杂的业务逻辑。...存储过程的编写最重要的是思路清晰，能知道自己想要的结果和写出的SQL能运行出什么样的结果，这需要基本功非常扎实，过程中会用到联表查询、更新、临时表、数据聚合、行列转换、简单的函数……等知识。
五、透视、逆透视及分组 5.1 透视 所谓透视（Pivoting）就是把数据从行的状态旋转为列的状态的处理。其处理步骤为： ? ...PIVOT运算符同样涉及前面介绍的三个逻辑处理阶段（分组、扩展和聚合）以及同样的透视转换元素，但使用的是不同的、SQL Server原生的语法。 ...5.2 逆透视 所谓逆透视（Unpivoting）转换是一种把数据从列的状态旋转为行的状态的技术，它将来自单个记录中多个列的值扩展为单个列中具有相同值得多个记录。...换句话说，将透视表中的每个源行潜在地转换成多个行，每行代表源透视表的一个指定的列值。 ...（3）标准SQL进行逆透视转换 Step1.生成副本：CROSS JOIN 交叉联接生成多个副本 Step2.提取元素：通过CASE语句生成qty数据列 Step3.删除不相关的交叉：过滤掉
SELECT 语句从 SQL Server 中检索出数据，然后以一个或多个结果集的形式将其返回给用户。结果集是对来自 SELECT 语句的数据的表格排列。与 SQL 表相同，结果集由行和列组成。...此列表指定结果集有三列，并且每一列都具有 Product 表中相关列的名称、数据类型和大小。因为 FROM 子句仅指定了一个基表，所以 SELECT 语句中的所有列名都引用该表中的列。...此列表指定结果集有三列，并且每一列都具有Product表中相关列的名称、数据类型和大小。因为FROM子句仅指定了一个基表，所以SELECT语句中的所有列名都引用该表中的列。...本地 SQL Server 实例中的视图。SQL Server 在内部将一个视图引用按照组成该视图的基表解析为多个引用。 链接表。它们是 OLE DB 数据源中的表，称之为“分布式查询”。...[最后一个透视的列] AS , FROM (数据的 SELECT 查询>) AS 的别名> PIVOT ( 聚合函数>(聚合的列>) FOR
PIVOT和UNPIVOT PIVOT 通过将表达式中的一个列的唯一值转换为输出中的多列（即行转列），来轮替表值表达式。PIVOT 在需要对最终输出所需的所有剩余列值执行聚合时运行聚合。...PIVOT 执行聚合，并将多个可能的行合并为输出中的一行。UNPIVOT 不重现原始表值表达式的结果，因为行已被合并。...[最后一个透视的列] AS , FROM (数据的 SELECT 查询>) AS 的别名> PIVOT ( 聚合函数>(聚合的列>) FOR...[最后一个透视的列]) ) AS 透视表的别名> 的 ORDER BY 子句>; 实例的数据使用的是和 SQL笔试50题同样的数据， 使用的平台是SQLFIDDLE（提供在线数据库），鉴于近期全球病情的影响...view=sql-server-ver15 https://sql50.readthedocs.io/zh_CN/latest/ https://github.com/firewang/sql50
集合运算符和开窗函数 那些年我们写过的T-SQL（下篇）：下篇介绍数据修改、事务&并发和可编程对象 ?...集合操作符涉及的查询应该有相同列数，并对应列具有兼容类型（即低级别数据可以隐式的转化为高级别数据，如int->bigint），查询的列名称由第一次查询决定（在其中设置列别名）。...实际SQL SERVER还不支持这种类型的操作，理解起来有点复杂，简单来说就是如果我的子查询A, B都有重复数据，一个是3条，一个是5条， 那么其INTERSECT ALL操作结果应该为3条，EXCEPT...这部分内容主要涉及T-SQL自身的一些新特性，例如开窗函数、透视数据等概念，相对来说比以前的内容难理解一些，不过经常几次简单的实践，你会发现它的强大和有效。..."行转列"，而逆透视就是常说的"列转行"，由于这种操作实际上已有标准SQL的解决方案，不过很复杂和繁琐，这儿将SQL标准的解决方案和PIVOT、UNPIVOT函数的解决方案都描述出来。
这几天在做一个招标系统中审批模块，其中关于报价信息这块，用到了pivot和unpivot来实现数据的行列互转，下面简单介绍一下，实际案例，便于回忆和记录相关的条件下使用的情况。...pivot 与 unpivot 函数是SQL2005新提供的2个函数，PIVOT 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式，并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合。...] AS , FROM(数据的 SELECT 查询>) AS 的别名> PIVOT( 聚合函数>(聚合的列>) FOR [列标题的值的列>] IN ( [第一个透视的列...注意事项： 1.对升级到 SQL Server 2005 或更高版本的数据库使用 PIVOT 和 UNPIVOT 时，必须将数据库的兼容级别设置为 90 或更高; 2.UNPIVOT...将与 PIVOT 执行几乎完全相反的操作，将列转换为行,但是也不是完全的相同，PIVOT 会执行一次聚合，从而将多个可能的行合并为输出中的单个行。
这几天在做一个招标系统中审批模块，其中关于报价信息这块，用到了pivot和unpivot来实现数据的行列互转，下面简单介绍一下，实际案例，便于回忆和记录相关的条件下使用的情况。...pivot 与 unpivot 函数是SQL2005新提供的2个函数，PIVOT 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式，并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合。...[最后一个透视的列] AS , FROM(数据的 SELECT 查询>) AS 的别名> PIVOT( 聚合函数>(聚合的列>) FOR [列标题的值的列>]...注意事项： 1.对升级到 SQL Server 2005 或更高版本的数据库使用 PIVOT 和 UNPIVOT 时，必须将数据库的兼容级别设置为 90 或更高; 2.UNPIVOT...将与 PIVOT 执行几乎完全相反的操作，将列转换为行,但是也不是完全的相同，PIVOT 会执行一次聚合，从而将多个可能的行合并为输出中的单个行。
对数据集进行分组并对各组应用一个函数（无论是聚合还是转换），通常是数据分析工作中的重要环节。在将数据集加载、融合、准备好之后，通常就是计算分组统计或生成透视表。...关系型数据库和SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）能够如此流行的原因之一就是其能够方便地对数据进行连接、过滤、转换和聚合。...然而，你可能希望对不同的列使用不同的聚合函数，或一次应用多个函数。其实这也好办，我将通过一些示例来进行讲解。...透视表（pivot table）是各种电子表格程序和其他数据分析软件中一种常见的数据汇总工具。...它根据一个或多个键对数据进行聚合，并根据行和列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中。
sql查询的数据（需要连接数据库），输出dataframe格式 to_sql：向数据库写入dataframe格式数据 连接 合并 重塑 merge：根据指定键关联连接多个dataframe，类似sql中的...join concat：合并多个dataframe，类似sql中的union pivot：按照指定的行列重塑表格 pivot_table：数据透视表，类似excel中的透视表 cut：将一组数据分割成离散的区间...，适合将数值进行分类 qcut：和cut作用一样，不过它是将数值等间距分割 crosstab：创建交叉表，用于计算两个或多个因子之间的频率 join：通过索引合并两个dataframe stack: 将数据框的列...“堆叠”为一个层次化的Series unstack: 将层次化的Series转换回数据框形式 append: 将一行或多行数据追加到数据框的末尾 分组 聚合 转换 过滤 groupby：按照指定的列或多个列对数据进行分组...，用于展示具有多个特征的数据集中各个样本之间的关系 pandas.plotting.scatter_matrix：绘制散点矩阵图 pandas.plotting.table：绘制表格形式可视化图 日期时间
聚合函数能够将一列的多个值合并为一个单一的值，并提供对数据的有用摘要。 SQL 中的常见聚合函数包括 COUNT()、SUM()、AVG()、MAX() 和 MIN()，它们可用于不同类型的数据操作。...聚合函数通常与 GROUP BY 子句结合使用，以根据一个或多个列对数据进行分组，并在每个分组上执行聚合计算。 2....使用聚合函数进行数据透视 聚合函数还可以用于数据透视，将数据表重新排列为透视表。透视表将不同的列值作为行，聚合函数的结果作为列。这在分析数据时非常有用。 7....SQL 允许嵌套聚合函数，以进行更复杂的计算。 使用 DISTINCT 关键字可以确保只考虑唯一的值进行聚合计算。 聚合函数可用于计算百分比、比例和进行数据透视，有助于更深入地分析数据。...当计算百分比和比例时，确保分母不为零，以避免错误。 在进行数据透视时，了解透视表的结构，以便更好地组织和理解数据。
/sql/server_tcpip_socket、wait/io/socket/sql/server_unix_socket：)、OBJECT_INSTANCE_BEGIN列进行分组 每个套接字统计表都包含如下统计列...instruments名称可能具有多个部分并形成层次结构，详见 "配置详解 | performance_schema全方位介绍"。...套接字instruments具有wait/io/socket/sql/socket_type形式的名称，如下： · server 监听一个socket以便为网络连接协议提供支持。...每个连接信息表都有CURRENT_CONNECTIONS和TOTAL_CONNECTIONS列，用于跟踪连接的当前连接数和总连接数。...该表将针对用户名作为唯一标识进行统计当前连接数和总连接数，server启动时，表的大小会自动调整。
总第168篇/张俊红 写过 Sql 的同学应该都知道 group by 是用来对数据进行分组的，一般与聚合函数一起使用，对分组后的数据进行聚合。...我们直接来看例子，下面有一张表 t,存储了不同日期对应的不同品类的销量，具体数据如下： 现在我们要统计2019年1月1到1月3期间没每个品类的总销量，这个需求我们就可以用 group by 来实现，实现代码如下...我们看一下下面这张图： 上图是将表 t 在 Excel 中做一个数据透视表，如果我们只将 cat 这一列拖到行区域的时候，在表中只显示出了 cat 这一列，别的列是没有显示出来的，Sql 中也是一样的道理...一旦你指明了要按照哪列数据进行聚合，他们就会按照事先分好的组对要聚合的列去进行相应的聚合运算，然后将结果进行汇总，就是我们想要的数据了。...cat 和 sale_date 同时拖到了行区域，但是也是只显示这两列，而别的列是不显示的，只有指明了聚合列的时候，才会把聚合后的结果展示出来。
所以，今天本文就围绕数据透视表，介绍一下其在SQL、Pandas和Spark中的基本操作与使用，这也是沿承这一系列的文章之一。 ?...上述需求很简单，需要注意以下两点： pandas中的pivot_table还支持其他多个参数，包括对空值的操作方式等； 上述数据透视表的结果中，无论是行中的两个key（"F"和"M"）还是列中的两个key...完整的实现数据透视表及其结果如下： ? 当然，注意到这里仍然是保持了数据透视表结果中行key和列key的有序。...上述在分析数据透视表中，将其定性为groupby操作+行转列的pivot操作，那么在SQL中实现数据透视表就将需要groupby和行转列两项操作，所幸的是二者均可独立实现，简单组合即可。...以上就是数据透视表在SQL、Pandas和Spark中的基本操作，应该讲都还是比较方便的，仅仅是在SQL中需要稍加使用个小技巧。希望能对大家有所帮助，如果觉得有用不妨点个在看！
Case也疯狂 你真的会玩SQL吗？表表达式，排名函数 你真的会玩SQL吗？简单的 数据修改 你真的会玩SQL吗？你所不知道的 数据聚合 你真的会玩SQL吗？透视转换的艺术 你真的会玩SQL吗？...玩爆你的数据报表之存储过程编写（下） 透视转换是一种行列互转的技术，在转过程中可能执行聚合操作，应用非常广泛。 本章与 你真的会玩SQL吗？数据聚合 内容比较重要，还涉及到 你真的会玩SQL吗？...以上VALUE属性保存了多个不同数据类型的值，可以实现要添加新的属性时不用添加列，直接保存。...但是这样查询我们希望把数据旋转为每个属性占一列的传统方式，然后再保存到临时表中处理后续查询称之为透视转换技术。在这里需要回看一下 你真的会玩SQL吗？...透视转换的步骤： 分组：这里需要为每个对象从多个基础行来创建单独的一列数据，这意味着要对行进行分组，这里依据的是objectid列。
PIVOT，UNPIVOT运算符是SQL server 2005支持的新功能之一，主要用来实现行到列的转换。...本文主要介绍PIVOT运算符的操作，以及如何实现动态PIVOT的行列转换。 关于UNPIVOT及SQL server 2000下的行列转换请参照本人的其它文章。...： ● 用于生成pivot数据源的源表，作为一个输入表 ● pivot表 ● 聚合列及透视列的选择 TSQL中pivot的实现： 1->上例中Orders表相当于是一个输入表...包含了CustomerID,[Year],Quantity 三个列。 Year是透视列，用于生成维度。 pivot首先将聚合列之外的列进行分组，并对其实现聚合。...,数据来源于SQL server 2005的AdventureWorks，其实现的原理同上。
数据仓库中，维度通常具有包含以下信息： 层次结构(hierarchy)：维度可以包含一个或多个层次结构，层次结构中基于级别(level)描述维度特征的关系和顺序，每一层即为一个级别。...分析算子 以下将以Spark SQL举例，说明ROLAP中常用的多维分析算子 GROUP BY GROUP BY 子句通过一组指定的分组表达式对行数据分组，并基于一个或多个聚合函数在对应行进行聚合计算，...的聚合组列包括： city, car_model：根据城市city和车型car_model 分组聚合，计算每个城市和每个车型组合的总销量； city：根据城市city分组聚合，计算每个城市的总销量； car_model...的聚合组列包括： city, car_model：根据城市city和车型car_model 分组聚合，计算每个城市和每个车型组合的总销量； city：根据城市city分组聚合，计算每个城市的总销量； 空集合...，基于特定列值获取聚合值，旋转列值并转换为 SELECT 子句中的多个列。
df2.reindex(columns=[('富强','数学'),('李海','英语'),('王亮','数学'),('富强','语文')]) 二、数据透视表 数据透视表相当于在行和列两个维度上进行分组...，它可以根据一个或多个键对数据进行聚合，并根据行和列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中。...第1个参数是data参数，提供了绘制数据透视表的数据来源，可以是整个 DataFrame，也可以是 DataFrame 的子集；index和columns参数指定了行分组键和列分组键；values指定想要聚合的数据字段名...（相当于sql里的聚合函数操作的列），默认使用data参数指定的数据；aggfunc参数指明进行聚合运算的函数，默认是mean；margins=True参数提供了数据汇总功能。...(['年份','课程']).agg({'富强':'max','李海':sum}).unstack() 注意：当来源的数据和聚合的数据不同时，需要使用values参数，下面两个语句等价。
第十章主要讲解的数据聚合与分组操作。对数据集进行分类，并在每一个组上应用一个聚合函数或者转换函数，是常见的数据分析的工作。 本文结合pandas的官方文档整理而来。 ?...数据聚合 聚合指的是所有根据数组产生标量值的数据转换过程。...如果传递的是(name,function)形式，则每个元组的name将会被作为DF数据的列名： ? 不同的函数应用到一个或者多个列上 ?...笔记2：只有当多个函数应用到至少一个列时，DF才具有分层列 返回不含行索引的聚合数据：通过向groupby传递as_index=False来实现 数据透视表和交叉表 DF中的pivot-table方法能够实现透视表...透视表中常用的几个参数： index：行索引 columns：列属性 aggfunc：聚合函数 fill_value：填充NULL值 margins ：显示ALL属性或者索引 ?
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