目录Python之pandas中Series对象下的str方法汇总1. cat（和指定字符进行拼接）2. split（按照指定字符串分隔）3. rsplit（和split用法一致，只不过默认是从右往左分隔）4. partition（也是按照指定字符串分隔，和python内置的partition一样）5. rpartition（和partition类似，不过是默认是从右往左找到第一个分隔符）6.
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2023-12-06 21:16:38
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文章目录背景antlr4定义语法文件查看生成的语法树生成代码测试结果 背景开发es查询程序，每次都要进行编码，大部分代码都是重复代码，实际上最后生成的就是json，简单?下，有没有开发人员都会的一种表达语言，将表达语言转换成json,很明显sql可以，开发人员都会，然后生成项目时，只需用sql来描述，你想要的查询，然后把日期等参数在json中完成替换即可，即可生成查询结果。es json 如下{
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2024-05-12 13:33:07
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(DQL)查询:DQL(Data Query Language 数据查询语言)。用途是查询数据库数据，如SELECT语句。是SQL语句 中最核心、最重要的语句，也是使用频率最高的语句。其中，可以根据表的结构和关系分为单表查询和多 表联查。一切查询的结构都是虚拟表单表-----简单查询：针对数据库中的一张数据表进行查询，可以通过各 种查询条件和方式去做相关的优化。select * from 表名；s
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2024-03-25 20:53:15
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ES SQL使用说明文档一、Elasticsearch术语介绍l 接近实时（NRT）：Elasticsearch 是一个接近实时的搜索平台。这意味着，从索引一个文档直到这个文档能够被搜索到有一个很小的延迟，包括如果做了集群的话，集群中的各个节点数据同步也是接近实时的。l 集群（cluster）：一组拥有共同的 cluster name 的节点。l 节点（node
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2024-05-20 10:10:50
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DQL查询语句select11.简单的查询语句(DQL)12.条件查询：13.排序(升序、降序)14.分组函数：都是对某一组数据进行操作的16.group by 和 having17.完整的DQL语句的运行顺序以上操作使用的案例表EMP员工表DEPT部门表SALGRADE工资等级表 11.简单的查询语句(DQL)语法格式 select 字段名1，字段名2，字段名3，…from 表名; 提示： 1
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2024-09-05 14:44:20
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记录LINQ生成的SQL语句是常用的调试方式,而且能根据需要来优化LINQ生成的SQL语句,更能了深入的了解LINQ.DataContext的Log属性来将LINQ to SQL生成的SQL语句格式化.一.控制台程序(Console)dataContext.Log = Console.Out;二.利用GetCommand方法dataContext.GetCommand(query).Command
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2024-05-11 19:24:24
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ElasticSearch，它部署简单，搜索聚合功能强大，而且和其他大数据框架整合起来使用，有一点比较不方便，就是查询都需要通过JSON作为请求Body来提交查询，请求响应也是JSON，作为习惯使用SQL的我，迫不及待的试用了一下Crate（crate.io），它是在ElasticSearch之上封装了SQL接口，用户可以通过SQL语句来完成搜索和统计，支持的SQL语法还蛮多的，很想MySQL。
这篇博文本来是想放在全系列的大概第五、六篇的时候再讲的，毕竟查询是在索引创建、索引文档数据生成和一些基本概念介绍完之后才需要的。当前面的一些知识概念全都讲解完之后再讲解查询是最好的，但是最近公司项目忙经常加班，毕竟年底了。但是不写的话我怕会越拖越久，最后会不了了之了，所以刚好上海周末下雪，天冷无法出门，就坐在电脑前敲下了这篇博文。因为公司的查询这块是我负责的所以我研究了比较多点，写起来也顺手
聚合(Aggregation)概念Bucket Aggregation, 桶聚合，即将稳定按照特定列的值分到不同桶中Metric Aggregation, 度量聚合，对文档数据的聚合结果进行运算，类似SQL中的聚合函数（比如 max min avg 等）Pipeline Aggregation，管道聚合，对聚合结果进行二次聚合Matrix Aggreagation，矩阵聚合，提供对多个字段聚合操
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2024-04-09 12:50:20
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首先记下这个笔记，Logstash工具导入sqlserver数据到elasticSearch。因为logstash使用java写的，我本地开发是win11，所以javade jdk必须要安装。具体安装不介绍了，就是网上下个java8，不要去官网要账号什么的,不是java开发不太折腾，目前只用java8，记得JAVA_HOME配置一下环境变量。java version "1.8.0_66"
Java
In this article, we will discuss and learn basics and all details about SQL Server data type converting operations and also we will review the SQL CONVERT and TRY_CONVERT built-in functions with vari
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2024-10-16 07:36:26
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现在接触的项目是公司的路由中台,每天的数据量是亿级别的,同时要记录每一次请求的详细数据开始的时候这些记录数据是存放到elasticsearch与DB2数据库中各自保存当需要查询某个路由信息的详情时从ES中获取,速度非常快,当想获取统计报表的时候从DB2中统计,本来是相安无事的,ES速度快,DB2是关系型数据库,易于统计分析但是因为公司要放弃DB2数据库,所以做统计分析的SQL语句也就没用了,需要从
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2024-04-03 19:33:57
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# SQL Server 查询预计 in 实现方法
## 简介
在SQL Server中，我们经常需要使用`IN`运算符来查询某个字段的值是否在指定的列表中。这个操作相对简单，但对于刚入门的开发者可能会有些困惑。本文将向你介绍如何使用`IN`运算符实现查询预计。
## 流程
下面是实现查询预计`IN`的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建一个包含待
原创
2024-01-03 05:32:25
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"id": "1", //id
"name": "张三",//姓名
"sex": "男",//性别
"age": 49,//年龄
"birthday": "1970-01-01",//生日
"position": "董事长",//职位
"joinTime": "1990-01-01",//入职时间,日期格式
"modified": "1562167817000",//修改时间，毫秒
"
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2024-06-12 12:55:54
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目录ES-Python查询语句1. 基本查询2. 过滤路径3. 切片查询4. 模糊查询match5. 模糊查询match_phrase6. 精准单值查询term7. 精确多值查询terms8. 多字段查询multi_match9. 前缀查询prefix10. 通配符查询wildcard11. 正则查询regexp12. 多条件查询bool13. 存在字段查询exists14. 大于小于查询15.
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2023-07-28 14:29:43
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背景描述每月会收到四家电话会议系统供应商的账单（全时、263、Loopup、证通），内容是具体每个账号的用量和费用。我需要做的是，通过公式总结出各个部门的用量，汇总到一张表里给到财务。问题分解1.分别从每份账单中读取数据2.对数据做处理3.填写到汇总表格中原始表格文件分析和处理统一将数据放在bills文件夹中，对263的分析如下：
文件名，统一修改为263-2023-01.xlsx每个she
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2024-07-02 12:50:27
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# 实现Python利用SQL查询ES的流程
## 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python编写代码来利用SQL查询Elasticsearch（ES）数据库。ES是一个分布式、RESTful风格的搜索和分析引擎，它存储和处理大量的数据。通过使用SQL查询，我们可以方便地从ES中提取所需的数据。
在这个教程中，我将带领你完成以下步骤来实现这个目标：
1. 连接到ES数据库
2. 执行
原创
2023-09-30 04:30:41
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导读:本文主要介绍了创建SQL Server Analysis Service项目及数据源、数据源视图的基本过程。（一）BI基础概念 一个BI（Business intelligence）系统最多可以有五层：1. A data source layer（数据源层），由每日操作数据、文本数据、Excel表格、Access数据库、其他外部的数据组成。2. A data transformation
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2024-01-29 01:32:14
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## Python SQL 查询 ES 数据教程
### 1. 整体流程
首先，我们需要明确整个流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 连接到 Elasticsearch |
| 步骤2 | 执行 SQL 查询 |
| 步骤3 | 处理返回的结果 |
接下来，我们将详细介绍每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。
### 2. 步骤1：连
原创
2023-12-04 16:00:08
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# 从CSV文件导入数据到SQL数据库的流程
## 1. 确保你已经安装了相应的Python库
在开始之前，你需要确保你的Python环境中已经安装了`pandas`和`sqlalchemy`这两个库。如果没有安装，可以通过以下代码来安装：
```markdown
pip install pandas
pip install sqlalchemy
```
## 2. 创建CSV文件和SQL数
原创
2024-03-02 06:19:55
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