在 MySQL 中，COUNT 函数是一个非常常用的聚合函数，它用于计算某列或某表达式在查询结果中出现的次数。但是，在实际使用过程中，我们可能会遇到不同的 COUNT 函数写法，比如 COUNT(*)、COUNT(主键id)、COUNT(字段) 和 COUNT(1)，这些写法在效率上有何差别呢？本文将详细探讨这个问题。
今天要跟大家分享的内容是数据透视表多表合并——字段合并！ 因为之前一直都没有琢磨出来怎么使用数据透视表做横向合并（字段合并），总觉得关于表合并绍的不够完整，最近终于弄懂了数据透视表字段合并的思路，赶紧
网络资源访问，路由是多么重要不消多言了。而友好的url地址更是能让人一目了然，增加用户的好感。同时对于爬虫也是好的示例，搜索引擎可以友好地展开工作了。
1.按姓氏笔画排序: Select * From TableName Order By CustomerName Collate Chinese_PRC_Stroke_ci_as //从少到多
之前有对从Excel数据导入的方式有做解释，在导入Excel文件时可以有多个数据类型方式供导入选择，包括超级表，名称以及工作表。但是这些是针对xlxs文件格式的，而对于xls文件格式就会少了很多的功能。
Hive 支持索引，但是 Hive 的索引与关系型数据库中的索引并不相同，比如，Hive 不支持主键或者外键。 Hive 索引可以建立在表中的某些列上，以提升一些操作的效率，例如减少 MapReduce 任务中需要读取的数据块的数量。 在可以预见到分区数据非常庞大的情况下，索引常常是优于分区的。 虽然 Hive 并不像事物数据库那样针对个别的行来执行查询、更新、删除等操作。它更多的用在多任务节点的场景下，快速地全表扫描大规模数据。但是在某些场景下，建立索引还是可以提高 Hive 表指定列的查询速度。（虽然效果差强人意） 索引适用的场景 适用于不更新的静态字段。以免总是重建索引数据。每次建立、更新数据后，都要重建索引以构建索引表。 Hive 索引的机制如下： hive 在指定列上建立索引，会产生一张索引表（Hive 的一张物理表），里面的字段包括，索引列的值、该值对应的 HDFS 文件路径、该值在文件中的偏移量; v0.8 后引入 bitmap 索引处理器，这个处理器适用于排重后，值较少的列（例如， 某字段的取值只可能是几个枚举值） 因为索引是用空间换时间，索引列的取值过多会导致建立 bitmap 索引表过大。但是，很少遇到 hive 用索引的。说明还是有缺陷 or 不合适的地方的。
分析：需要的查询的数据分别来自出版商表和图书表。由于需要按不同的出版商来分组统计，所以出版商字段需要在使用“Group By”来分组。而求单价最高的书就需要统计[单价]字段“最大值”。
最近有很多大侠在交流群里讨论PCI总线，PCI作为高速接口之一，在当下的FPGA产品设计研发中，地位举足轻重，应用广泛，今天给大侠带来PCI Express 系列连载，今天带来第二十篇，PCIe总线的事务层（TLP的格式（通用TLP头的Fmt字段和Type字段、TC字段、Attr字段、通用TLP头中的其他字段））。希望对各位大侠的学习有参考价值，话不多说，上货。
整体思路是将登陆登出状态替换成1和-1，然后按照时间戳排序，然后累加求和，登陆登出相互抵消，即可算出对应时间登陆用户数。
在经历过了魔数(u4)、文件版本(u2+u2)、常量池(u2(常量池元素的数量)+具体字节数)、类访问标记(u2)、类索引(u2)、父类索引(u2)、接口(u2(接口的数量) + 具体的字节数)之后，我们便进入了类的内部，首先面对我们的便是字段(这里不分实例字段还是类字段)，字段属性的具体接口如下：
场景一，数据表规模不大，就几千行，即使不建索引，查询语句的返回时间也不长，这时建索引的意义就不大。当然，若就几千行，索引所占的空间也不多，所以这种情况下，顶多属于“性价比”不高。 场景二，某个商品表里有几百万条商品信息，同时每天会在一个时间点，往其中更新大概十万条左右的商品信息，现在用where语句查询特定商品时（比如where name = ‘XXX’）速度很慢。为了提升查询效率可以建索引，但当每天更新数据时，又会重建索引，这是要耗费时间的。 这时就需要综合考虑，甚至可以在更新前删除索引，更新后再重建。
1.说明：随机取出10条数据 a.Sql Server: select top 10 * from tablename order by newid() b.Access: Select TOP 10 * From TABLE Order By Rnd(ID) Rnd(ID) 其中的ID是自动编号字段，可以利用其他任何数值来完成，比如用姓名字段(UserName) c.Mysql: Select * From TABLE Order By Rand() Limit 10 d:PostgreSQL： s
合法性校验是SQL处理的第二步，在计算执行前，提前验证SQL正确性。该验证操作是非线性的，需要基于语法树处理各种嵌套的复杂情况。Calcite合法性校验基于SqlValidator 接口和对应实现类SqlValidatorImpl 完成。
1.按姓氏笔画排序:Select*FromTableNameOrderByCustome数据库
你知道一个对象的唯一标志不能仅仅通过写一个漂亮的equals来实现 太棒了，不过现在你也必须实现hashCode方法。 让我们看看为什么和怎么做才是正确的。 相等和哈希码 相等是从一般的方面来讲，哈希码更加具有技术性。如果我们在理解方面存在困难,我们可以说,他们通过只是一个实现细节来提高了性能。 大多数的数据结构通过equals方法来判断他们是否包含一个元素，例如： List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c"); boolean contains = li
在项目中，一个数据库有很多人需要使用，不能所有的人都使用相同的权限，如果人比较多，一人一个用户也很难管理。一般来说，会分超级管理员权限，管理员权限，读写权限，只读权限等，这样方便管理。当然，具体怎么管理权限根据实际情况来确定。
在mysql中，可以通过“ALTER TABLE 旧表名 RENAME 新表名;”语句来修改表名，通过“ALTER TABLE 表名 CHANGE 旧字段名/列名 新字段名/列名 新数据类型;”语句来修改列名。
索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构。因此良好的性能非常关键。尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对性能的影响愈发重要。在数据量较小且负载较低时，不恰当的索引对性能的影响可能不明显，但当数据量逐渐增大时，性能则会急剧下降。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高几个数量级，“最优”的索引有时比一个“好的”索引性能要好两个数量级。
hive是一个著名的离线处理的数据仓库，可以通过类SQL语言轻松的访问大量的数据集，也可以访问HDFS中的文件，但是其底层的实现是MapReduce,所以具有较高的可扩展性。但是hive不是RDBMS数据库。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html
今天同事在HANA STUDIO中用属性视图开发时，遇到有某张表的权限且能正常查看，但是放到Projection中时再查看这个Projection时发现空数据，我一看，好家伙，这不是我好多年前踩过的坑吗，如果遇到相同的问题，那就可能就是你模型Default Client的配置问题了
数据分析无法离开SQL这一重要的工具，经过十天时间的学习，并完全以MySQL工具对上一节的数据分析岗位数据进行了分析，加强了操作训练，对这一工具使用有了基本的经验。本着以输出为手段检验学习效果，以温故而知新，把MySQL基础知识系统梳理。
首先弄清楚什么是元数据和表数据：元数据就是表的属性数据，表的名字，列信息，分区等标的属性信息，它是存放在RMDBS传统数据库中的（如，mysql）。表数据就是表中成千上万条数据了。
第一篇文章通过类字段的比较返回一个有字段值不同的 List，然后自己构造表字段和字典的 Map 来生成修改前和修改后的差异字符串。从而实现“信息”修改“前”和修改“后”的对比记录。
废话不多说，开始安装,以ubuntu18.04为例 更多内容 - 使用python远程操作mongodb mongodb的安装 mongodb具有两种安装方式：命令安装 或 源码安装 命令安装 在ubuntu中使用apt-get工具安装 sudo apt-get install -y mongodb-org 或参考官方文档 https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/install-mongodb-on-ubuntu/ 源码安装 选择相应版本和操作系统
上篇文章，我们基于『数据库』做了一个宏观上的介绍，你应当了解到数据库是在何种背景下，为了解决什么样的问题而诞生的，以及在具体实现下又可以划分哪些中类型。
在平时的开发中，我们表中的字段名和表对应实体类的属性名称不一定都是完全相同的，下面来演示一下这种情况下的如何解决字段名与实体类属性名不相同的冲突。
索引是关系数据库中对某一列或多个列的值进行预排序的数据结构。通过索引，可以让数据库不必全表扫描，直接快速访问到符合条件的记录，大大加快了查询速度。
HTTP/1.1中对幂等性的定义是：一次和多次请求某一个资源对于资源本身应该具有同样的结果（网络超时等问题除外）。也就是说，其任意多次执行对资源本身所产生的影响均与一次执行的影响相同。
给定一个学生成绩表 grade，有三个字段，id（主键）、name 和 score，分别是学生号（整数），姓名（字符串） 和分数（整数）。
FOR SOME谓词允许根据表中一个或多个字段值的布尔条件测试来决定是否返回记录。 如果fieldcondition计算结果为true，则返回记录。 如果fieldcondition计算结果为false，则不返回记录。
Mongodb的介绍和安装 学习目标 了解 非关系型数据库的优势 了解 mongodb的安装 ---- 1. mongodb的介绍 1.1 什么是mongodb mongodb 是一个功能最丰富的NoSQL非关系数据库。由 C++ 语言编写。 mongodb 本身提供S端存储数据，即server；也提供C端操作处理（如查询等）数据，即client。 1.2 SQL和NoSQL的主要区别 在SQL中层级关系： 数据库>表>数据 而在NoSQL中则是： 数据库>集合>文档 1.2.1 数据之间无关联性 SQL中
在数据库的世界里，数据的连接操作是至关重要的。但在处理关联表的字段的数据类型不同时，得到的结果经常会出乎预料。
有两组数据，一组是原来工作表中存储的，一组是从办公系统中下载的，这两组数据应该完全一样，但实际发现存在几个不相同的数据，现在想要找出这些不相同的数据，可是数据有上千条，一个个对照的话，速度慢不说，还不容易找全。
1.索引类型 1.1 普通索引 NORMAL: 是最基本的索引，它没有任何限制。 1.2 唯一索引 SPATIAL: 与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。 1.3 主键索引: 是一种特殊的唯一索引，一个表只能有一个主键，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引： 1.4 组合索引: 指多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集合 1.5 全文索引 主
1.索引类型 1.1 普通索引 NORMAL: 是最基本的索引，它没有任何限制。 1.2 唯一索引 SPATIAL: 与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。 1.3 主键索引: 是一种特殊的唯一索引，一个表只能有一个主键，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引： 1.4 组合索引: 指多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集合 1.5 全文索引 主要
非主属性完全依赖于主关键字，如果不是完全依赖主键（即不全依赖联合主键中的所有关键字），应该拆分成新的实体，设计成一对多的实体关系
上一篇文章我们介绍了什么是SQL，还有部分相关概念，本文我们来介绍关系型数据库管理系统（RDBMS）。
大概意思是说已经有一个一模一样的数据块了。另外ck没有事务概念，但是为了保证重复插入的insert的幂等性，会检测重复，如果重复则跳过。 本地测验重复数据会部分保留在数据库，部分被删除。
在 dotnet 程序提供了一个好用的特性，可以让字段作为线程的静态字段，也就是在相同线程的所有代码访问的静态字段是相同对象，但不同线程访问的时候是不同的
当需要获取的数据分布在多张中，考虑使用联合查询，本章将学习两种查询方式（sql92/sql99）
最近的一段时间一直在学习的数据库实例，在学习的过程中遇到了很多的问题，第一个问题就是数据库到底是什么东东？大脑里面没有任何的东西，上网查资料，不断总结。上面也给大家简单的列了目录，数据库的系列文章，近期会为大家一一展现。
但是数据分析人员需要的是有针对性、更直观的信息，囊括了用户基本信息、用户订单记录、用户账单、是否有逾期、是否已结清的数据，那就需要对原始业务数据进行加工处理。这一部分工作也是需要测试的，主要是针对存储过程的逻辑是否有遗漏、是否准确来进行测试。
在服饰店铺货品运作过程中，期初我们将新品配发到各个店铺，随着时间推移，店铺销售表现各不相同，我们需要定期将货品进行调拨，大的原则是将各款货品从销售不好的店铺调拨到销售好的店铺。
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数据库可以和Excel进行类比： 一个.xlsx文件有多个工作表——一个数据库有多个数据表
Mybatis之ResultMap 本人独立博客https://chenjiabing666.github.io/ 实体类 通常实体类中的属性要和数据库表中的字段一致，包括类型，字段名称 因此我们在单表查询的时候不需要使用<resultMap>指定实体类和表中的字段对应关系，但是如果我们在查询的时候使用了别名，或者属性字段和表的字段不一致，那么我们就需要用<resultMap>指定对应关系了 准备 创建一个User类 public class User implements Serializable {
Mysql数据库是一个基于结构化数据的开源数据库。SQL语句是MySQL数据库中核心语言。不过在MySQL数据库中执行SQL语句，需要小心两个陷阱。 陷阱一：空值不一定为空 空值是一个比较特殊的字段。在MySQL数据库中，在不同的情形下，空值往往代表不同的含义。这是MySQL数据库的一种特性。如在普通的字段中(字符型的数据)，空值就是表示空值。但是如果将一个空值的数据插入到TimesTamp类型的字段中，空值就不一定为空。此时为出现什么情况呢 我先创建了一个表。在这个表中有两个字段：User_i
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