Mysql入门技能树-聚合和分组-练习篇

大数据领域新星创作者

2023-01-21 01:12:06

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1-Mysql介绍与环境安装 2-图形化工具介绍，库、表与数据的关系 3-库与表的创建 4-添加数据与删除数据 5-简单查询语句 6-作业讲解与修改语句 7-DDL之数据库 8-DDL之表操作 9-数据库的备份与还原 10-作业讲解 11-数据类型之属性 12-课堂练习讲解与排序 13-聚合函数与常用函数 14-分组查询与分页查询 15-作业讲解与时间格式函数 16-多表查询一 17-多表查询二 18-联合查询 19-作业讲解与模糊查询 20-外连接查询 21-数据库表设计一 22-数据库表设计二 23-视图 24-数据库建模一(PowerDesigner) 25-数据库建模二与事务 26-开启事务、回滚与提交事务 27-脏读 28-不可重复读 29-存储过程基本语法规则 30-带if的存储过程 31-存储过程之Case 32-存储过程之While 33-存储过程之Loop(大结局)

内容概要: 本文首先介绍了数据库的基本概念,然后重点概述了SQL语言的各种操作语句,包括查询、排序、连接、聚合函数等,并给出了示例代码。然后讲解了数据库设计的相关知识。最后介绍了数据库的备份、恢复方法,以及使用实例说明了数据库的基本操作。内容全面系统地概括了数据库和SQL语言的基础知识。适合人群: 需要学习数据库基础知识和SQL语言的初学者或开发人员。文中具体的示例代码有助于操作实践。能学到什么: 通过学习可以掌握关系数据库的基本概念,熟练使用SQL语言进行数据库操作,以及学习数据库的备份与恢复方法。使用建议: 重点学习SQL语言部分,针对示例代码进行实际操作练习。可以参考实例创建表进行查询、更新等练习。也可以学习数据库设计的相关知识,练习设计数据库模式。总体来说,本文内容详实,对数据库和SQL进行了系统讲解,非常适合作为入门学习教材。

练会50题，sql语句‘搜易贼’。从入门到高手，由易入难，由浅入深，增删改查，聚合联表，老师，学生，成绩。统统得到解决

leetcode排位赛WZ评论基于但由于缺少数据而不得不进行一些更改。加载数据： mysql < db.sql -uroot -p 当提示输入密码时： q1w2e3R$ 刷新 MySQL Workbench UI 右键单击 > 设置为默认模式 185_部门_顶_三_薪资添加了更多输入数据 07_Unpivoting_Tables 将 pivot_table.sql 的文件名更改为 db.sql 08_Group_by_Bins 添加了classicmodels编辑版本超越 LeetCode SQL 该存储库涵盖了 LeetCode 和经典面试问题的 SQL 补充分析、性能优化和开发效率之间的权衡，以及它与一般数据库设计考虑因素（例如索引和连接）的关系。提供了特定的样本数据库来说明棘手的面试问题。 LeetCode 精选问题只选择高质量的问题。病理问题如不讨论。诸如此类的入门级语法问题不讨论。 # 问题解决方案等级概念 262 难的三路连接；过滤 185 难的非等值连接；聚合; 窗函数样本 579 难的自加入；左连接；聚合 601 难的自加入；

第一章整体介绍 2 1.1 什么是 Table API 和 Flink SQL 2 1.2 需要引入的依赖 2 1.3 两种 planner（old & blink）的区别 4 第二章 API 调用 5 2.1 基本程序结构 5 2.2 创建表环境 5 2.3 在 Catalog 中注册表 7 2.3.1 表（Table）的概念 7 2.3.2 连接到文件系统（Csv 格式） 7 2.3.3 连接到 Kafka 8 2.4 表的查询 9 2.4.1 Table API 的调用 9 2.4.2 SQL 查询 10 2.5 将 DataStream 转换成表 11 2.5.1 代码表达 11 2.5.2 数据类型与 Table schema 的对应 12 2.6. 创建临时视图（Temporary View） 12 2.7. 输出表 14 2.7.1 输出到文件 14 2.7.2 更新模式（Update Mode） 15 2.7.3 输出到 Kafka 16 2.7.4 输出到 ElasticSearch 16 2.7.5 输出到 MySql 17 2.8 将表转换成 DataStream 18 2.9 Query 的解释和执行 20 1. 优化查询计划 20 2. 解释成 DataStream 或者 DataSet 程序 20 第三章流处理中的特殊概念 20 3.1 流处理和关系代数（表，及 SQL）的区别 21 3.2 动态表（Dynamic Tables） 21 3.3 流式持续查询的过程 21 3.3.1 将流转换成表（Table） 22 3.3.2 持续查询（Continuous Query） 23 3.3.3 将动态表转换成流 23 3.4 时间特性 25 3.4.1 处理时间（Processing Time） 25 3.4.2 事件时间（Event Time） 27 第四章窗口（Windows） 30 4.1 分组窗口（Group Windows） 30 4.1.1 滚动窗口 31 4.1.2 滑动窗口 32 4.1.3 会话窗口 32 4.2 Over Windows 33 1）无界的 over window 33 2）有界的 over window 34 4.3 SQL 中窗口的定义 34 4.3.1 Group Windows 34 4.3.2 Over Windows 35 4.4 代码练习（以分组滚动窗口为例） 36 第五章函数（Functions） 38 5.1 系统内置函数 38 5.2 UDF 40 5.2.1 注册用户自定义函数 UDF 40 5.2.2 标量函数（Scalar Functions） 40 5.2.3 表函数（Table Functions） 42 5.2.4 聚合函数（Aggregate Functions） 45 5.2.5 表聚合函数（Table Aggregate Functions） 47

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