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SQL SELECT * FROM Customers WHERE CustomerID like '%ANA%' SPL A 1 =file(“Customers.ctx”).open() ..
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SQL SELECT * FROM Customers WHERE CustomerID in ( SELECT DISTINCT CustomerID FROM Orders WHERE O ..
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SQL SELECT * FROM Orders WHERE OrderDate>='2021-12-29' and OrderDate<='2021-12-31' SPL 对于数 ..
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SQL SELECT * FROM Orders WHERE CustomerID='MAISD' SPL 像 CustomerID 这种字符串 ID 类的主键字段,一般常用的查找方式都是等值 ..
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SQL WITH a AS( SELECT sum(Amount) Amount FROM Orders2021 WHERE Amount>500 or Quantity>50) ..
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SQL SELECT ShipVia,sum(Quantity) Quantity FROM Orders2021 GROUP BY ShipVia ORDER BY ShipVia SELE ..
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SQL SELECT ProductID,City,sum(Amount) Amount FROM Customers INNER JOIN Orders2021 ON Orders2021. ..
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SQL SELECT City,ProductID, sum(Amount) Amount FROM Customers INNER JOIN Orders2021 ON Orders2021 ..
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SQL SELECT Distinct CustomerID FROM Orders2020 UNION SELECT Distinct CustomerID FROM Orders2021 ..
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本章中要尝试更大数据量,将订单表按年分别存储成不同的表,表名为 Orders+ 年份,如 Orders2021,Orders2022,依此类推,表结构均和 Orders 相同 SQL SELE ..
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SQL SELECT Customers.CustomerID,CustomerName,Region,City,Amount FROM Customers INNER JOIN Orders ..
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SQL SELECT a.CustomerID,a.OrderDate,a.ProductID,a.Quantity,a.Unit, a.Price,a.Amount,a.EmployeeID ..
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对于已经序号化的维表,可以利用对位序列来处理维表上的过滤。 原理:产生一个与维表同样长度的序列,其成员是布尔值,满足条件的维表记录对应 true,否则对应 false。然后在事实表中用已经序号 ..
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[链接]4.5.1 过滤后复用索引 SQL SELECT Suppliers.Region,sum(Amount) Amount FROM Orders LEFT JOIN Products ..
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主键是自然数序号的维表,可以直接用序号定位实现关联,不必建索引,避免计算和比对 HASH 值,性能更好。 主键不是自然数序号的维表,可以事先转换成序号。同时把事实表中的对应维字段值也转换成相应 ..
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[链接]4.1.1 单层维表 SQL SELECT Employees.Region,sum(Orders.Amount) FROM Orders LEFT JOIN Employees ON ..
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按月统计出当月发生过连续三天都有订单的用户数 SQL WITH a AS( SELECT count (1) AS num, day (OrderDate) days, CustomerID, ..
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SQL WITH m AS( SELECT *, row_number() OVER(PARTITION BY year(OrderDate),month(OrderDate) ORDER B ..
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SQL SELECT count (DISTINCT CustomerID) num,year(OrderDate) years, month(OrderDate) months FROM O ..
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问题背景 发电设备中常常会放置传感器(DCS)来采集数据以监控设备运转的状况,某集团设计的电力监控统计系统,需要实时采集传感器的数据后保存,然后提供按时段的实时查询统计功能。 系统设计规模将支 ..
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SQL SELECT count (DISTINCT CustomerID) iNum,count(1) Num FROM Orders WHERE OrderDate>='2021-0 ..
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无监督实时异常发现算法 算法背景 实际生产中会定时产生一些数据(比如:炼油设备的压力、液位、电气设备的电流、电压等),称为时间序列。生产活动发生异常时,很可能会有前兆反映在这些时间序列中,也就 ..
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算法背景 之前介绍了有边界的线性拟合算法,《有边界的线性拟合算法》,它的约束条件是所有系数都须在[0,1]范围内,但实际生产环境不仅仅是这个基本的限制。 已知条件 自变量矩阵X,在生产环境中称 ..
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有边界的线性拟合算法 已知自变量矩阵X和因变量矩阵Y,两者存在线性关系,但系数被限制在一个范围内,这个范围称为边界,试求出该边界范围内的最佳系数矩阵。 [图片] 其中X是k*m矩阵,k是样本数 ..
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一个集合X中可能存在过大或过小的异常值,希望计算一个范围,剔除集合X中过大或过小的异常值,这个范围的上下限就是阈值,较大值称为阈值上限,记为threshold_up,较小值称为阈值下限,记为t ..