电商中：我们想查看今天所有成交的订单，按照交易额从高到低排序，此时我们可以使用数据库中的排序功能来完成。
在互联网应用中，处理货币是一项常见的任务。为了确保准确性和精度，我们需要选择适当的字段类型来存储货币数据。本文将讨论在MySQL和Java中记录货币时应选择的字段类型，并提供相应的代码示例。
一、SQL速成 结构查询语言(SQL)是用于查询关系数据库的标准语言，它包括若干关键字和一致的语法，便于数据库元件(如表、索引、字段等)的建立和操纵。 以下是一些重要的SQL快速参考，有关SQL的语法和在标准SQL上增加的特性，请查询MySQL手册。 1．创建表 表是数据库的最基本元素之一，表与表之间可以相互独立，也可以相互关联。创建表的基本语法如下： create table table_name (column_name data无效 {identity |null|not null}， …) 其中参数table_name和column_name必须满足用户数据库中的识别器(identifier)的要求，参数data无效是一个标准的SQL类型或由用户数据库提供的类型。用户要使用non-null从句为各字段输入数据。 create table还有一些其他选项，如创建临时表和使用select子句从其他的表中读取某些字段组成新表等。还有，在创建表是可用PRIMARY KEY、KEY、INDEX等标识符设定某些字段为主键或索引等。 书写上要注意： 在一对圆括号里的列出完整的字段清单。 字段名间用逗号隔开。 字段名间的逗号后要加一个空格。 最后一个字段名后不用逗号。 所有的SQL陈述都以分号";"结束。 例： mysql> CREATE TABLE test (blob_col BLOB， index(blob_col(10)));
where是在分组（聚合）前对记录进行筛选，而having是在分组结束后的结果里筛选，最后返回整个sql的查询结果。
假如交易金额大于等于10万，认定为大单。统计产品ID，产品名称，大单数量，大单数量占比。
Hadoop离线数据分析平台实战——230项目数据存储结构设计 数据存储设计 在本次项目中设计到数据存储的有三个地方： 第一个就是将原始的日志数据按天保存到hdfs文件系统中； 第二个就是将etl解析后的数据保存到hbase中； 第三个就是将分析结果保存到mysql数据库中。 其中存储到hbase和mysql的这两个过程需要设计具体的存储结构。 HBase表结构设计 由于我们需要按天进行数据分析， 所以我们的hbase的rowkey中必须包含时间戳或者我们一天的数据就建立一个表。 这里我们采用在
update user_account set money=money+100 where user_id = 1
MVCC 在 MySQL InnoDB 中的实现主要是为了提高数据库并发性能，用更好的方式去处理读-写冲突，做到即使有读写冲突时，也能做到不加锁，非阻塞并发读
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作为后端开发，我们经常需要设计数据库表。整理了21个设计MySQL表的经验准则，分享给大家，大家看完一定会有帮助的。
某银行拟开发一套ATM系统软件对客户的账户和交易信息进行管理。该系统的后台数据库为
依托于互联网的发达，我们可以随时随地利用一些等车或坐地铁的碎片时间学习以及了解资讯。同时发达的互联网也方便人们能够快速分享自己的知识，与相同爱好和需求的朋友们一起共同讨论。
在实际开发中，我们经常会遇到这样的情况：有 2 个或者多个相互关联的表，如 商品信息 和 库存信息 分别存放在 2 个不同的数据表中，我们在添加一条新商品记录的时候，为了保证数据的完整性，必须同时在库存表中添加一条库存记录。
事务就是将一组SQL语句放在同一批次内去执行，只要一个SQL语句出错，则该批次内的所有SQL都将被取消执行。
当我们需要存储小数，并且有精度要求，比如存储金额时，通常会考虑使用DECIMAL字段类型，可能大部分同学只是对DECIMAL类型略有了解，其中的细节还不甚清楚，本篇文章将从零开始，为你讲述DECIMAL字段类型的使用场景及方法。
作为一名数据分析师，平常用的最多的工具是SQL(包括MySQL和Hive SQL等)。对于存储在数据库中的数据，自然用SQL提取会比较方便，但有时我们会处理一些文本数据(txt,csv)，这个时候就不太好用SQL了。Python也是分析师常用的工具之一，尤其pandas更是一个数据分析的利器。虽然二者的语法，原理可能有很大差别，但在实现的功能上，他们有很多相通的地方，这里特进行一个总结，方便大家对比学习~
如果大家遇到过上述类似的问题，说明需要指标库这样的一套指标管理工具来规范指标的定义与维护。
前面几篇分别介绍了安装，可视化软件，数据库简介以及字段类型和约束，本篇文章开始正式开始查询语句的讲解。
MySQL的优化方案有哪一些？ 本文记录MySQL优化方案 ，梗概如下： 优化SQL 优化索引 （一）优化SQL 1、通过MySQL自有的优化语句 优化SQL语句，通过脚本命令来了解执行率较低的语句，
在项目实战后，大家应该对数据仓库的整体流程有了一个较为清晰的认识。除了复购率的计算，接下来在原有数仓已经搭建成功的基础上，尝试着来完成 GMV 的计算任务，巩固知识的同时也体会下真实的工作内容。下面讲解和分析具体的作业内容。
在实际开发中，我们经常会遇到这样的情况：有 2 个或者多个相互关联的表，如 商品信息 和 库存信息 分 别存放在 2 个不同的数据表中，我们在添加一条新商品记录的时候，为了保证数据的完整性，必须同时 在库存表中添加一条库存记录。 这样一来，我们就必须把这两个关联的操作步骤写到程序里面，而且要用 事务 包裹起来，确保这两个操 作成为一个 原子操作 ，要么全部执行，要么全部不执行。
1.设置：站点设置；帐号同步；上传设置；SEO设置；消息通知；支付方式；权限设置；配送地区；
企业对应有收款表t_collection有如下字段：标识id、账套account、企业idcompany_id、收款金额amount：
在如今分布式、高并发、各种负载纵横天下的时代，支持高访问量成为检验一个系统合不合格的重要标准，然而我们除了在运算过程中要求系统更加效率外，在最终的数据存储过程中也希望其能够准确。
设计mysql表结构的时候，有很多数据类型供我们选择，下面来介绍下mysql8中常用的数据类型。
MySQL是一款常用的关系型数据库，广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。在MySQL中，我们经常需要对表格进行行转列或列转行的操作，以满足不同的分析或报表需求。本文将详细介绍MySQL中的行转列和列转行操作，并提供相应的SQL语句进行操作。
两个要求： ①计算出来的字段销售总额保留两位小数； ②排序时，汇总不参与排序，放在最下面。
现在大多数的公司都会使用ELK组合来对日志数据的收集、存储和提供查询服务。ElasticSearch + Logstash+ Kibana。
之前关于用户画像项目部分的讲解大多停留在理论层面，本篇我们正式开始对该项目中所使用到的业务数据进行调研和ETL处理。
一台数据库服务器中会创建很多数据库（一个项目会创建一个数据库）,在数据库中会创建很多张表(一个实体会创建一个表),在表中会有很多记录（一个对象实例回添加一条新的记录）
存储引擎，就是如何存储数据、如何更新数据、如何查询数据、如何为存储的数据建立索引等一系列技术的实现方法。可以通过 show engines; 语句查看mysql支持的存储引擎。
存储引擎，就是如何存储数据、如何更新数据、如何查询数据、如何为存储的数据建立索引等一系列技术的实现方法。可以通过 show engines; 语句查看mysql支持的存储引擎。 mysql 常用存储引擎：
写一个查询语句，将 2016 年 (TIV_2016) 所有成功投资的金额加起来，保留 2 位小数。
第二十七天 数据库基础&JDBC使用&工具类Properties&连接池&DBUtils【悟空教程】
优化数据的存储空间，如果字段长度设置过大，会浪费存储空间，而设置过小可能导致数据截断或者插入失败。
今天给大家分享一篇关于对账系统设计的文章，出自在支付行业摸爬滚打好几年的小黑哥之手。
统计出头部客户、腰部客户、尾部客户在上个月（2020-06-01 ~ 2020-06-30）的留存情况。
本文的宗旨在于通过简单干净实践的方式教会读者，如何更好地使用 MySQL 数据库。这包括；库表创建规范、字段的创建规范、索引的创建规范以及SQL使用的相关规范，通过这些内容的讲解，让读者更好使用 MySQL 数据库，创建出符合规范的表和字段以及建出合适的索引。
在初次介绍用户画像项目的时候我们谈到过，按照实现方式，标签可以分为匹配型，统计型和挖掘型。之前已经为大家介绍了关于用户画像项目中匹配型标签的开发流程。
根据公司MySQL数据库中存储的业务数据，针对用户相关一些维度，提取用户相关的属性字段，其中包括属性字段直接提取，金额字段的计算提起，日期字段的格式转换等，最终将一个用户的各个属性在页面进行展示。
总在项目中看到 Double 与 BigDecimal 被用错的情况，竟然有人告诉我：“一律使用 BigDecimal，避免后患”，我相信这位兄弟肯定是被精度问题搞蒙了，因此我想同步一下我的使用姿势，仅提供参考。
例如：单表中出现了，动辄百万甚至千万级别的数据。“分表分库”就成为解决上述问题的有效工具。
本人混迹qq群2年多了，经常听到有人说“数据表太大了，需要分表”，“xxxx了，要分表”的言论，那么，到底为什么要分表？
[root@iZ8vbbslxnnj3fheohrwncZ ~]# mysql -
有赞数据报表中心为商家提供了丰富的数据指标，包括30+页面，100+数据报表以及400+不同类型的数据指标，它们帮助商家更合理、科学地运营店铺，同时也直接提供分析决策方法供商家使用。并且，每天在跑的底层任务和涉及的数据表已经达到千级别。面对如此庞大的数据体系，作为测试如何制定质量保障策略呢？这篇文章将从：1.有赞数据链路 、2.数据层测试、 3.应用层测试、 4.后续规划这四个方面展开。
上面这张表就不符合第一范式，有重复的列，应该将 name-age 拆分成 name 和 age 两个列
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