“最近看到一句话：“架构设计的关键思维是判断和取舍，程序设计的关键思维是逻辑和实现”，深以为然！文 | 个推CTO Anson引言前文回顾：《数据智能时代来临：本质及技术体系要求》作为本系列的第一篇文章，概括性地阐述了对于数据智能的理解以及推出了对应的核心技术体系要求：数据智能就是以数据作为生产资料，通过结合大规模数据处理、数据挖掘、机器学习、人机交互、可视化等多种技术，从大量的数据中提炼、发掘、
# MySQL 多维度分组统计
在数据分析和报表生成中，我们经常需要对数据进行多维度的统计和分组。MySQL 是一种常用的关系型数据库，提供了强大的聚合函数和分组功能，可以帮助我们实现多维度的统计分析。
本文将介绍 MySQL 的多维度分组统计的基本使用方法，并通过代码示例帮助读者理解和应用。
## 什么是多维度分组统计？
多维度分组统计是指根据不同的维度对数据进行分组，并计算每个分组的统
原创
2024-01-29 05:32:34
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数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合，关系数据库系统已不能全部满足这一要求。
SOLAP产品是润乾公司为满足决策支持和多维环境特定查询和报
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2024-08-03 14:04:29
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1.分组数据首先返回供应商1003提供的产品数目：select count(*) as num_prods
from products
where vend_id = 1003;2. 创建分组组是在SELECT语句的GROUP BY子句中建立的。select vend_id,count(*) as num_prods
from products
group by vend_id; 在具体使用GRO
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2023-08-28 17:47:01
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福哥答案2021-01-12：这个面试题很偏，连题意都不知道。多维表达式 (MDX) 是用于在 MicrosoftAnalysis Services 中处理和检索多维数据的查询语言。MDX 基于 XML for Analysis (XMLA) 规范，并带有特定于 SQL ServerAnalysis Services 的扩展。MDX 使用由标识符、值、语句、函数和运算符组成的表达式，Analysi
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2023-11-23 18:41:42
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分库和分表是架构必经之路，我想问问你是怎么分库和分表？很多系统在设计之初就没有考虑过后期的分库与分表，甚至开发团队没有架构和DBA人员，开发团队也比较年轻，对于数据库的架构定义非常随意，满足当前需求即可。实际上数据库结构等同于建筑里面的地基，地基没有打好，后面的优化都是徒劳的，最终不得不重构数据库结构。那么你是怎样分库分表的？任何系统数据流都是漏斗形状的，数据库是漏斗末端，架构设计是尽量在前端计算
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2023-09-07 21:07:20
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Part1前言BATJTMD等大厂的面试难度越来越高，但无论从大厂还是到小公司，一直未变的一个重点就是对SQL优化经验的考察。一提到数据库，先“说一说你对SQL优化的见解吧？”。SQL优化已经成为衡量程序猿优秀与否的硬性指标，甚至在各大厂招聘岗位职能上都有明码标注，如果是你，在这个问题上能吊打面试官还是会被吊打呢？（注:如果看着模糊，可能是你撸多了）Part2有朋友疑问到，SQL优化真的有这么重要
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2024-08-11 08:54:39
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第四章 维度查询 维度查询是指在数据仓库中，通过一个或者多个代理键将事实表和它的维度表进行关联的查询。本章将教你维度查询的模式，以及以及如何应用其最常见的三种查询类型：聚集，特定和翻转。 聚集查询将个体的事实进行合计，比如，通
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2023-07-13 22:01:57
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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？难道数据量大就要分表？mysql数据量对索引的影响本人mysql版本为5.7新增数据测试为了测试mysql索引查询是否和数据量有关，本人做了以下的测试准备：新建4个表article1，article2，article3，article4，article5 每个表分别插入20万，50万，100万，200万
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2024-03-11 11:04:41
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目录一.背景二.维度爆炸&下游易用三.如何优化1.grouping sets字句2.lateral view + 自定义维度list3.通过配置文件,维护维度list一.背景数仓建设中经常会有多个维度灵活组合看数的需求，这种多维分析的场景一般有两种处理方式即时查询适合计算引擎很强，查询灵活，并发量不大的场景数据链路：明细数据hive表-> MPP计算引擎预计算适合有固定模式的聚合查询
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2023-12-03 14:10:01
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MYSQL 分析表、检查表和优化表1. 对表进行优化 ( 优化表主要作用是消除删除或者更新造成的空间浪费)2. 对表进行分析（分析关键字的分布, 分析并存储MyISAM和BDB表中键的分布）3. 对表进行检查（检查表的错误，并且为MyISAM更新键的统计内容）4. 对表进行修复（修复被破坏的MyISAM表）
1．分析表
MySQL中使用ANALYZE TABLE语句来分析
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2023-09-07 18:48:04
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一 简介Apache ShardingSphere是一款开源的分布式数据库中间件组成的生态圈二 成员包含Sharding-JDBC是一款轻量级的Java框架，在JDBC层提供上述核心功能，使用方式与正常的JDBC方式如出一辙，面向Java开发的用户。Sharding-Proxy是一款实现了MySQL二进制协议的服务器端版本，类似于网易的cetus,爱可生的dble等Sharding-S
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2023-11-07 19:35:38
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数据库四大特性：如果一个数据库声称支持事务的操作，那么该数据库必须要具备以下四个特性：⑴ 原子性(Atomicity)原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚，这和前面两篇博客介绍事务的功能是一样的概念，因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库，如果操作失败则不能对数据库有任何影响。⑵ 一致性(Consistency)一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一
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2024-06-21 10:24:55
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一、多表查询1.1 数据准备-- 建表
create table dep(
id int primary key auto_increment,
name varchar(20)
);
create table emp(
id int primary key auto_increment,
name varchar(20),
sex enum('male','female') not null
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2024-04-23 15:47:09
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### PyTorch 中的多维度交换维度
在深度学习和机器学习的研究和应用中，数据的维度管理至关重要。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它提供了强大的工具来处理多维张量。本文将探讨如何在 PyTorch 中交换张量的维度，并通过示例来展示这些操作的实际应用。
#### 为什么需要交换维度？
在进行神经网络训练时，数据的输入维度需要与模型的期望维度相匹配。有时，我们需要将数据的维度重
多维数据集是一种特殊的数据库，按照默认的模式（MOLAP），它把数据仓库里事实表和维度表的数据经过聚合存储在另外一套独立的文件系统中。经过聚合的数据在统计性能上会得到提升，并且可以让用户通过很简单的前端工具，比如Excel来生成很简单的报表。
这里将介绍如何制作一个简单的多维数据集。
多维数据集是一种特殊的数据库，按照默认的模式（MOLAP），它把数据
# Mysql多维度排序实现指南
## 1. 简介
在开发过程中，我们经常会遇到需要按照多个维度对数据进行排序的需求。Mysql提供了一种简单而有效的方式来实现多维度排序，本篇文章将介绍实现多维度排序的流程和具体代码。
## 2. 实现流程
下面是实现多维度排序的步骤以及对应的代码：
```markdown
| 步骤 | 代码 |
| ---- | ---- |
| 创建一个包含所有需要排
原创
2024-02-06 03:27:57
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首先模拟一个数据分析场景，某企业积累了如下表格所示的销售数据： 表格中每一行表示某个时间段内某种商品在某个地区的
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2023-12-16 19:53:19
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文章目录多表查询交叉连接内连接外连接合并的使用多表联查总结 多表查询我们在查询表格的过程中,往往要将多个表组合查询使用,并且要实现多个表之间查询数据,例如,查询成绩,再将成绩和学生表连接起来 这个时候就要用到我们的多表查询了交叉连接不带WHERE条件子句，它将会返回被连接的两个表的笛卡尔积，返回结果的行数等于两个表行数的乘积，有where子句，往往会先生成两个表行数乘积的数据表，然后才根据whe
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2023-10-15 16:21:46
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目录一、多表查询的两种方法方式1:连表操作inner join(内连接)left join(左连接)right join（右连接）union（全连接）方式2:子查询二、小知识点补充说明1.concat与concat_ws2.exists3.表相关SQL补充三、可视化软件Navicat1、Navicat简介2、安装教程正版教程破解版教程3、常用操作1.连接数据库2.创建库3.创建表4.往表中添加记录
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2023-11-10 16:19:52
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