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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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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# 使用 MySQL 实现多维数据查询中的 NOT IN 操作
## 引言
在使用 MySQL 进行数据查询时，我们经常需要从一个表中排除另一个表中存在的值。使用 `NOT IN` 语句可以实现这一目标。对于新入行的开发者，了解和掌握这一功能是非常重要的。本文将通过一系列步骤向你展示如何实现 MySQL 中的多维数据查询，具体是如何使用 `NOT IN` 操作符。我们会提供详细的代码示例并注释
在现代数据库领域，MySQL作为一款广泛使用的关系数据库管理系统，在存储和管理数据时面临诸多挑战，特别是在处理“多维数据”时。多维数据模型不仅用于数据分析，还能够优化查询性能，提升业务洞察。本文将涵盖如何解决MySQL中的多维数据类型问题，从背景定位到生态扩展，帮助读者更深入了解相关概念及其实现过程。
## 背景定位
考虑这样一个场景：在一个电商平台上，我们需要处理大量的用户行为数据，包括页面
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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一、安全性概述 数据库的安全性是指保护数据库以防止不合法使用所造成的数据泄露、更改或损坏。系统安全保护措施是否有效是数据库系统的主要技术指标之一。 1、数据库的不安全因素 1）非授权用户对数据库的恶意存取和破坏 措施：包括用户身份鉴别、存取控制和视图等技术。 2）数据库中重要或敏感的数据被泄露 措施：强制存取控制、数据加密存储和加密传输等。 3
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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多维分析性能的好坏取决于后台相应速度，最好的解决方案是后台采用高性能数据库。 目前多维分析产品的后台数据源通常是常规数据库、专业数据仓库及 BI 产品自带的数据源，系统性能基本都是靠它们自身的计算能力。 分析来说，普通库一般是行存，数据量小还可以，一旦数据量大就很难提供给多维分析高性能；专业数仓多数采用列存，性能问题不大，但是价格也比较美（ang）丽（gui），建设维护成本非常高，买了以后甚至用不
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2024-07-11 09:45:15
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维度：一维数据的组织形式；python中没有数组一说‘列表和数组的差别：列表中数据类型可以不同，在这个列表中可以是整型，字符串等；但是对于数组来说从概念上来说，其必须是同一类型；import numpy as np
def pysum():
a=np.array([0 1 2 3 4])
b=np.array([9 8 7 6 5])
c=a*
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2024-03-07 13:32:26
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多维数组 数组是一种常见的数据类型，由于数组中各元素具有相同的数据类型，并且数据元素的下标一般具有固定的上界和下界。 数组是一种元素个数固定的线性表 数组一般不做插入和删除的操作，因此数组一旦建立，结构中的元素个数和元素间的关系就不再发生变化，所以一般用顺序存储方法来表示数组 由于计算机的内存结构是一维的，所以二位数组一般用行向量，列向量形式表示&n
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2023-07-07 23:59:06
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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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1 高维多元数据 每个数据对象有两个或两个以上独立或者相关属性的数据。高维指数据具有多个独立属性，多元指数据具有多个相关属性。由于研究者在很多情况下不确定数据的属性是否独立，因此通常简单地称之为多元数据。例如：电脑配置。 高维多元数据（Multidimensional Multiv
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2024-01-13 20:19:09
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数据归一化数据的归一化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定范围。 最典型的是将数据统一映射到【0，1】区间上。数据归一化，简单说就是对不同性质的数据进行书同文、车同轨的规范化，将数据映射到同一个范围，这样便于对比分析不同性质的数据之间的区别和联系，而数据之间更普遍的联系会让他们产生1+1>2的效果。无论是从整体还是局部上看，数据规划都会让我们对数据的认识更加深入透彻，也会让数据发挥出更强
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2024-04-05 09:56:08
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# 预先导入库
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import interpolate在本例中，输入变量
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2023-12-26 14:34:50
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一、高维多元数据非线性/线性拟合：Matlab绘制三维空间网格散点图，使用cftool工具箱实现三维空间绘图。cftool工具箱是应用程序中的Curve Fitting应用。选择拟合曲线的类型，工具箱提供的拟合类型有：1) Custom Equations：用户自定义的函数类型。根据需求自行设定，但是有时候要根据实际数据情况设定，不然会出现偏差太大的问题，特别是对于实验结果数据拟合时，要根据变量与
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2023-09-13 22:31:12
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{"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里云数据库专家保驾护航，为用户的数据库应用系统进行性能和风险评估，参与配合进行数据压测演练，提供数据库优化方面专业建议，在业务高峰期与用户共同保障数据库系统平
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2024-07-05 20:42:14
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多维度梳理 MySQL 锁1、并发问题的解决方案2、MySQL的各类型锁2.1、从数据操作的类型划分 (读锁、写锁)2.2、从数据操作的粒度划分2.2.1、表锁2.2.1.1、表级别的S 锁、X 锁2.2.1.2、意向锁（IS、IX）2.2.1.3、自增锁2.2.1.4、元数据锁2.2.2、行锁2.2.2.1、记录锁（Record Locks）2.2.2.2、间隙锁（Gap Locks）2.2.
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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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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