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有些时候，数据的次序在分组时是有意义的。我们有时会把具有相同字段值或者同时满足某些条件的相邻记录分到同一组。比如蝉联奥运会金牌榜第一名届数最长的国家是哪个， ..
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伴随信息时代的发展，新技术、新框架、新语言层出不穷，解决问题的技术视角其实从来没有改变。所有应用都需要和存储系统相关联，无论存储是 SQL 还是 NOSQL 的。业务系统和数据库遵循不同的开发 ..
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一、 查询要求 Q6语句查询得到某一年中通过变换折扣带来的增量收入。这是典型的'what-if'判断，用来寻找增加收入的途径。预测收入变化查询 ..
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XML 计算起来不够方便，通常要用计算类库完成，本文将比较四类 XML 的计算库，包括 dom4j、MySQL、Scala、集算器 SPL，重点考察这些工具在语法表达、部署配置、数据源方便的差 ..
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使用存储过程跑批一直是常态，存储过程将 SQL 过程化可以满足相对复杂的跑批场景，同时在数据库内运行（数据不出库）性能相对较好。不过，存储过程的缺点也很多。编辑调试困难，缺乏有效的开发环境；移 ..
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一、 查询要求 Q4 语句查询计算给定的某一年的某一季度的按优先权分组的各组订单数量，在每个订单中至少有一行由顾客在它的提交日期之后收到。查询 ..
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问题描述 时空碰撞定义 数据集A中有n个源对象A1,…,An的时空信息，每条信息有三个属性，分别是ID（iA）、位置（lA）、时间（tA），可以认为同一个Ai在A中不会同时出现两次，即没有两条 ..
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问题描述 在SQL 提速：高并发帐户查询（下面简称前文）中讨论过单表高并发查询方案。有时情况复杂，查询还会涉及关联运算。比如：帐户查询时，明细数据还要与网点表等维表做关联计算，最终结果中要包含 ..
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数据准备 使用到的数据表结构如下： 表 字段名 含义 Categories [CategoryID] [int] NOT NULL, [CategoryName] [nvarchar](50) ..
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一、 SQL 及分析 查询SQL语句如下： select l_returnflag, l_linestatus, sum(l_quantity) as sum_qty, sum(l_exten ..
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一、 SQL 及分析 查询SQL语句如下： select * from ( select l_orderkey, sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) ..
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外存索引是在原表之外建立的，被查找字段值和原表记录物理位置的关联表。在查找时，用指定值从这个关联表中迅速获得原表物理位置，再去读取原表记录。 这样，索引中会存储很多被查找字段值。要在其中找到指 ..
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简介： 数据量太大不方便处理，我们希望在处理大数据量的时候和小数据量的代码相同，但往往不能实现，而 SPL 中的游标的出现让这个愿望变成了可能。 [图片][图片][图片][图片][图片][图片 ..
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【摘要】 转置功能常用报表等前端展现，将查询出来的数据转置成指定的显示格式。比如行转列，列转行，以及比较复杂的动态转置等等。SQL 和 SPL ..
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针对集合每个成员计算，遍历后得出一个新结果的函数，我们通称为循环函数。Python原生的 list 循环函数太少了，稍微复杂一些的循环就得用 for 来写了，所以这里就不介绍了，我们主要对比 ..
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Redis是K-V数据库，value可以是String、Hashmap、List、Set、Sortedset。针对每种value提供了一系列不同的操作命令，加上一些管理命令，总计三百多个。这些 ..
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数据挖掘其实是个“古老”的技术，已经有几十年历史了，近年来红火的人工智能又让这个古老技术有了更多关注。 那么，到底什么是数据挖掘呢？它又能做什么事呢？ 傍晚小街路面上沁出微雨后的湿润，和煦的细 ..
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把集合中具有相同属性的成员分配到同一个组，这就是分组运算。比如员工表根据部门分组，每组的员工都具有相同的部门；销售表可以根据销售年份分组，每组都是同一个年份 ..
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分组后再汇总，通常会得到一个比原集合更小的集合，相当于做了聚合；逆分组相当于分组的逆运算，用一个较小的数据表通过某种规则计算出一个更大的数据表；转置也就是常说的行转列，相当于是分组的变种，逆转 ..
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实时追加例程—用内存避免小分表 背景与方法 参考下面文章 [链接] 该文章中采用多层分表的方式存储实时数据，对于数据追加频繁的场景，为了保证新数据能快速及时写出，采用了较短时间区间的小分表，这 ..
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在统计分析应用中，从明细数据计算出来的各种指标是支撑业务的重要数据。但是，要做到快速而且灵活的多指标计算，后台数据源面临多个难题。 多指标计算的一个难题是涉及的明细数据量非常大。政府、金融、能 ..
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SQL 正在消耗数据科学家的生命 SQL 难写 数据科学家几乎都会用 SQL 做探索分析，SQL 看上去很简单，也有一定的交互性，做数据探索分析似乎很不错。 比如要进行过滤、分组等计算，简单一 ..
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在数据分析时，经常遇到内存无法放下的数据，需要借助硬盘完成数据分析，本文对比 Python 和 SPL 对这种数量级数据的运算分析能力，至于更大级别如 ..
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可以用来做人工智能建模预测的工具非常多，比如Python, R, SAS，SPSS等，其中Python由于简单易学、丰富的数据科学库、开源免费等特点备受欢迎。但是对于不太熟悉数据建模算法的程序 ..
