from emp; 范例：计算出某一个雇员目前为止雇佣的年数，月数，天数** 1、需要查询的表：emp select ename,trunc(months_between(sysdate,hiredate...注意事项三： 所有的统计函数允许嵌套使用，但是一旦使用了嵌套的统计函数之后，select字句中不允许出现任何字段，包括分组字段 范例： 求出每个部门平均工资最高的工资 按照部门分组，而后统计处每个部门的平均数值...、 多字段分组： 既然可以在group by子句中出现多个分组字段，那么在select子句中也可以出现多个字段 范例：要求查询出每个部门的详细信息 包含字段：部门编号、名称、位置、平均工资、总工资...，包括分组字段） 3、from 主要功能是确定数据的来源，来源都是数据表（行+列的集合），所以一般都是多行多列子查询 范例：查询出每个部门的编号、名称、位置、部门人数、平均工资（可以使用多表查询和子查询两种方法...： 单独使用：不允许出现任何字段 和group by一起使用：允许出现分组字段 范例：查询出所有的新近高于公司平均薪金的员工编号、姓名、基本工资、职位、雇佣日期、所在部门名称、位置、上级领导姓名、公司的等级
–利用索引的唯一性来控制记录的唯一性 –可以加速表与表之间的连接 –降低查询中分组和排序的时间 索引弊端 1.占用磁盘空间； 2.对SELECT、UPDATE、INSERT、DELETE，这4条命令是用来对数据库里的数据进行操作的语言有影响...在数据处理时回需额外的回退空间； 实际数据修改测试: 一个表有字段A、B、C，同时进行插入10000行记录测试 在没有建索引时平均完成时间是2.9秒 在对A字段建索引后平均完成时间是6.7秒 在对A字段和...B字段建索引后平均完成时间是10.3秒 在对A字段、B字段和C字段都建索引后平均完成时间是11.7秒 从以上测试结果可以明显看出索引对数据修改产生的影响… B*树索引 B树索引是最常用的索引，其存储结构类似书的索引结构...2.按区间范围分表 一般在有严格的自增id需求上，如按照user_id水平分表： table_1 user_id 从1~100w table_2 user_id 从101~200w table..._3 user_id 从201~300w 3.hash分表***** 通过一个原始目标的ID或者名称通过一定的hash算法计算出数据存储表的表名，然后访问相应的表 数据库优化之读写分离 一台数据库支持的最大并发连接数是有限的
）、EXTRACT()（提取日期或时间的部分信息）等。...GROUP BY 子句可以按照指定的列对数据进行分组，并结合聚合函数进行分组统计。...例如，统计每个用户的订单数量：SELECT user_id, COUNT(*) FROM orders GROUP BY user_id;排序查询使用 ORDER BY 子句对查询结果进行排序。...(age) FROM users) 先计算出用户的平均年龄，然后外部查询根据这个结果筛选出年龄大于平均年龄的用户记录。...从数据库和表的创建与管理，到数据的插入、查询、更新和删除，再到各种约束、函数、运算符以及高级查询（如分组、排序、子查询和连接查询）的运用，这些基础语法构成了 PostgreSQL 数据库操作的核心知识体系
你需要分析用户的购买行为，特别是那些在特定时间段内购买金额超过一定阈值的用户，并计算他们的平均购买金额、购买次数以及他们在总用户中的占比。...计算这些用户的平均购买金额、平均购买次数。 计算这些高价值用户在总用户中的占比。 按城市分组，统计每个城市的高价值用户数量及其占比。...hvu JOIN city_stats cs ON hvu.city = cs.city; 解释： high_value_users: 找出在2023年内累计购买金额超过10,000元的用户，并计算他们的总购买金额和订单数量...city_stats: 按城市分组，计算每个城市的高价值用户数量及其在总用户中的占比。...最终查询: 将高价值用户的信息与城市统计信息结合，计算平均购买金额、平均购买次数，并输出每个高价值用户的详细信息及其所在城市的高价值用户统计。
业务量还在快速增长，再不重构系统早晚出大事，我们花了一天时间快速制定了重构方案。 重构？说这么高大上，不就是分库分表吗？的确，就是分库分表。...可以采用一主多从，读写分离的方案，用多个从库分摊查询流量。或者采用分库+水平分表（把一张表的数据拆成多张表来存放，比如订单表可以按user_id来拆分）的方案。 第二种：磁盘写IO瓶颈。...分库分表主要是为了用户端下单和查询使用，按user_id的查询频率最高，其次是order_id。...所以我们选择user_id做为sharding column，按user_id做hash，将相同用户的订单数据存储到同一个数据库的同一张表中。...简单来说，order_id的设计思路就是，将order_id分为前后两部分，前面的部分是user_id，后面的部分是具体的订单编号，两部分组合在一起就构成了order_id。
聚合查询可以执行各种聚合操作，如计数、求和、平均值、最小值、最大值、分组等，以便进行数据汇总和分析。...常见的桶聚合包括 Terms（按字段值分组）、Date Histogram（按时间间隔分组）、Range（按范围分组）等。...例如，使用 Moving Average 聚合可以计算出移动平均值。 聚合查询通常与查询语句结合使用，可以在查询结果的基础上进行进一步的数据分析和统计。...如果需要在text字段上执行聚合，可以考虑在该字段上添加.keyword子字段，并使用该子字段进行聚合操作，以获得更准确的结果。...下面是一些常用的分桶聚合类型： terms：基于文档中某个字段的值，将文档分组到各个桶中。 date_histogram：基于日期字段，将文档按照指定的时间间隔分组到各个桶中。
比如圈选出7月1日到7月6日范围内平均在线时长超过20分钟的用户、圈选7月9日到7月15日期间累计点赞次数超过20次的用户，以上圈选条件都需要查询过往7天的标签数据。...支持跨时间的人群分析。有了标签历史数据便可以实现跨时间的人群分析，比如分析北京市男性用户在过去半个月的平均在线时长变化，基于画像宽表可以快速计算出分析结果。 兼容单日期分区。...标签可以采取随机分组策略，即所有标签随机分配到某个分组下，每个中间宽表所包含的标签量和计算所需的资源量基本一致；也可以按标签的就绪时间段进行分组，比如早上8点到10点就绪的标签可以分为一组，这样可以把中间宽表的生产时间打散...但是有些业务对人群圈选速度有比较高的要求，比如热点运营团队，当热点事件出现之后，需要能够以最快的速度找到目标用户并推送Push消息，此时直接从Hive表中圈选用户便不再满足业务需求。...属性类标签取值与时间无关，比如性别、教育程度、出生地等不受时间影响，当宽表按日期分区存储一段时间属性类标签数据时会造成存储资源的浪费。
解析： 首先通过日期条件筛选出2023年2月的订单，然后按用户分组，并使用MAX()函数找出每个用户的最大订单金额。...接着按商品分组并计算销售数量，最后通过ORDER BY和LIMIT子句找出销售数量最多的商品。 题目三：查询没有销售记录的商品。...CTE（公用表表达式）来组织子查询，并通过FILTER子句计算薪资高于公司平均薪资的员工数量。...题目四：查询入职时间最早的员工信息，以及他/她管理的项目名称（如果有的话）。...使用CASE语句或临时表/子查询来确定每种产品的价格，并计算订单总金额。 使用GROUP BY按用户分组，并使用COUNT和SUM进行聚合。
相信大家和我一样，都有一个大厂梦，作为一名资深大数据选手，深知SQL重要性，接下来我准备用100天时间，基于大数据岗面试中的经典SQL题，以每日1题的形式，带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。...先通过 group by 按店铺名称进行分组，然后使用 count(distinct user_id) 计算每个店铺的访客数。...2 每个店铺访问次数top3的访客信息 使用 SQL 或者其他数据库查询语言进行统计。...先通过 group by 按店铺名称和用户id进行分组，然后使用 count(*) 计算每个用户在每个店铺的访问次数。...从源表到结果表，一路可能要走多个步骤，其实就是可能需要多个子查询，过程多就用with as来重构提高可读性。 3、要由简单过度到复杂，不要一下子就写一个很复杂的。
ID的方法.如果实际数据连续，则差值不变，如果间断则差值变化，从而保证每个连续段有唯一组id.我们以腾讯大数据面试SQL-连续登陆超过N天的用户 为例，查询分组ID的逻辑SQL如下select user_id...以常见大数据面试SQL-连续点击三次用户为例，求取连续分组赋值相同的分组ID过程为：select user_id, click_time, is_same_user,...然后是在得到连续分组ID 之后，count()统计连续天数，并对统计结果进行筛选。2....百度大数据面试SQL-合并用户浏览行为该题目先是对连续条件增加要求，要求与上一行数据时间差小于60S，得到连续分组ID 之后将数据进行合并处理。...百度大数据面试SQL-连续签到领金币该题目对连续条件判断上增加了难度，按月分组，在得到连续分组ID之后，计算出连续天数，还需要对天数进行重置，之后又对不同天数得到金币数量进行计算。
今天，我们将深入了解 SQL 的基本语法，并通过实际应用场景帮助你更好地理解如何使用 SQL 提取和分析数据。...在 SQL 中，常用的语法主要包括数据查询、数据过滤、数据排序、数据分组等基本操作。下面我们逐一介绍这些操作。...例如，按注册时间降序排列用户：SELECT * FROM users ORDER BY registration_date DESC;GROUP BY：用于分组数据SELECT column1, COUNT...SQL 查询将返回按地区分组的用户人数，并按人数降序排列。...ageORDER BY age;这个查询会返回不同年龄段用户的平均满意度评分。
, amount FROM orders; 二、排序查询 order by 按年龄排序 -- 按age列升序排序查询users表中的所有记录 SELECT * FROM users ORDER BY age...ASC; -- 按age列降序排序查询users表中的所有记录 SELECT * FROM users ORDER BY age DESC; -- 按amount列升序排序查询orders表中的所有记录...group by 按年龄分组 -- 按age分组并统计每组的人数 SELECT age, COUNT(*) FROM users GROUP BY age; -- 按user_id分组并统计每组的总订单金额...SELECT user_id, SUM(amount) FROM orders GROUP BY user_id; 五、分页查询 分页查询 -- 查询users表中从第2页开始的10条记录（假设每页10...amount > 100); -- 查询所有订单金额大于平均订单金额的用户信息 SELECT * FROM users WHERE id IN (SELECT user_id FROM orders
# 生成bool索引 print(df.age > 17) # 返回符合条件的数据 print(df[df.age > 17]) 输出结果，这里以年龄大于18岁为例。 ? ? 多条件查询。...# 查询在某个时间评论的用户情况 print(df[df['date'].isin(['2019-03-11 16:19:00', '2019-03-11 16:00:00'])]) 输出结果。 ?...第一个表示按值排序，第二个表示按索引排序，第三个表示按级别排序。...# 对性别分组,汇总点赞数,获取点赞数最大值 print(df.groupby('gender')[['praise']].max()) # 对性别和年龄分组,获取点赞数的平均值 print(df.groupby...(['gender', 'age'])[['praise']].mean()) # 对性别分组,获取点赞数和年龄的平均值 print(df.groupby(['gender'])[['praise',
2， image.png 查询各科成绩最高和最低的分， 以如下的形式显示：课程号，最高分，最低分 /* 分析思路 select 查询结果 [课程ID：是课程号的别名,最高分：max(成绩) ,最低分：min...性别; image.png 查询平均成绩大于60分学生的学号和平均成绩 /* 题目翻译成大白话： 平均成绩：展开来说就是计算每个学生的平均成绩 这里涉及到“每个”就是要分组了 平均成绩大于60分，就是对分组结果指定条件...having avg(成绩)>60; avg 平均函数，having 对分组结果的条件 查询至少选修两门课程的学生学号 /* 翻译成大白话： 第1步，需要先计算出每个学生选修的课程数据，需要按学号分组...课程的学生学号：课程表score] where 查询条件 [至少选修两门课程：需要先计算出每个学生选修了多少门课，需要用分组，所以这里没有where子句] group by 分组 [每个学生选修课程数目...：按课程号分组，然后用汇总函数count计算出选修了多少门课] having 对分组结果指定条件 [至少选修两门课程：每个学生选修课程数目>=2] */ select 学号, count(课程号) as
相信大家和我一样，都有一个大厂梦，作为一名资深大数据选手，深知SQL重要性，接下来我准备用100天时间，基于大数据岗面试中的经典SQL题，以每日1题的形式，带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。...再通过在临时表中按用户分组，判断每个用户在连续两天内是否有访问记录，通过 COUNT 函数统计每组用户的数量。 通过 HAVING 关键字筛选出活跃用户，求出活跃用户总数。...继续使用内部查询，对每个用户从多个日期获得的年龄的最大值进行排序，并使用row_number()函数进行编号。...通过另一个内部查询统计每个用户的最高年龄，然后统计每个用户的平均年龄和总人数。...从源表到结果表，一路可能要走多个步骤，其实就是可能需要多个子查询，过程多就用with as来重构提高可读性。 3、要由简单过度到复杂，不要一下子就写一个很复杂的。
一、题目 有一份用户访问记录表，记录用户id和访问时间，如果用户访问时间间隔小于60s则认为时一次浏览，请合并用户的浏览行为。...，计算出时间差，考察的是开窗函数lag(); 对时间差进行判断，确认是否需要新建一个组； 然后使用sum()的开窗函数，累加小计，赋予组ID； 维度 评分 题目难度 ⭐️⭐️⭐️ 题目清晰度 ⭐️⭐️⭐️...⭐️⭐ 业务常见度 ⭐️⭐️⭐️⭐️ 三、SQL 1.分用户计算出每次点击时间差； 执行SQL select user_id, access_time, last_access_time...from user_access_log) t 查询结果 +----------+--------------+-------------------+------------+ | user_id...聚合函数开窗使用order by 计算结果是从分组开始计算到当前行的结果，这里的技巧：需要新建组的时候就给标签赋值1，否则0，然后累加计算结果在新建组的时候值就会变化，根据聚合值分组，得到合并结果 执行
现有一份数据记录了用户进入和离开游泳池的时间，请计算出泳池内的平均人数 --样例数据 +----------+-----------+----------------------+ | user_id...三、SQL 1）使用之前的结果，我们计算出泳池中的人数和持续时间，然后对人数*时间结果求和，即为一天内所有人的累计时长。...使用上一个题目的中间结果，先计算出每行记录的人数pool_user_cnt和持续时间keep_sec。...2)计算出pool_user_cnt*keep_sec 的结果 select user_id, log_type, log_time, pool_user_cnt, next_log_time, keep_sec...3)我们假设泳池开放时间为8:00~17:00 计算出总的时间长度total_sec.对user_keep_sec 求和之后除以total_sec 得到平均人数。
按归并思想合并 m 个长度为 n 的已排序数组，时间复杂度为 O(mn(log m))，一般分片数量 m 都较小，可以认为时间复杂度为 O(n)，性能损耗很小。 ...解析上下文包括表、选择项、排序项、分组项、聚合函数、分页信息、查询条件以及可能需要修改的占位符的标记。 SQL路由 根据解析上下文匹配用户配置的分片策略，并生成路由路径。...针对每次SQL请求，自动化执行引擎都将根据其路由结果，进行实时的演算和权衡，并自主地采用恰当的连接模式执行，以达到资源控制和效率的最优平衡。...通过下图的公式，可以获得每个数据库实例在 maxConnectionSizePerQuery 的允许范围内，每个连接需要执行的SQL路由结果组，并计算出本次请求的最优连接模式。 ...需求：对t_order表数据按照user_id字段的范围分片存储到四个资源中。假设user_id的范围是1-399，平均分配存储。
编者按：超图于2017 GIS 软件技术大会上发布了大数据时代的GIS基础软件——SuperMap GIS 9D。...属性汇总 属性汇总工具用于对属性信息进行分组统计分析。输入数据类型是点、线、面或纯属性数据。其特点是支持设置多个分组字段，并支持设置多个统计字段。...轨迹重建 轨迹重建工具分析具有时间属性的点要素或面要素，基于要素的唯一标识确定需要追踪的要素，并根据时间序列追踪要素并形成轨迹对象，重建轨迹线。输入数据类型是点或面，结果数据类型是线或面。...模式分析 OD分析 OD分析工具是计算出行数据中各起点和终点间的通行量，并进行属性统计。输入数据主要是出行记录或带时间的手机位置信息。...为了支撑亿级以及十亿级规模空间对象的高效计算，我们使用分布式计算技术对传统的空间查询，叠加分析等经典算法进行了重构，大幅提升了算法性能。
，计算出时间差，考察的是开窗函数lag(); 2.对时间差进行判断，确认是否需要新建一个组； 3.然后使用sum()的开窗函数，累加小计，赋予组ID； 维度 评分 题目难度 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 题目清晰度...⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 业务常见度 ⭐️⭐️⭐️⭐️ 三、SQL 1.分用户计算出每次点击时间差； select user_id, access_time, last_access_time, access_time-last_access_time...) as last_access_time from user_access_log) t 查询结果 2.确认是否需要新建一个组； select user_id, access_time, last_access_time...)over(partition by user_id order by access_time) as last_access_time from user_access_log) t 查询结果 3.使用..., sum(is_new_group)over(partition by user_id order by access_time asc) as group_id from t_group 查询结果
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