如果一个过滤条件不需要使用聚合函数写在where中

python的where函数

python的where函数Python中的where函数是一个用于根据条件过滤数组元素的方法。

这个函数可以返回一个由满足条件的元素所组成的新数组，或者返回原数组中满足条件的元素的下标。

where函数的使用方法非常灵活，可以根据不同的需求进行调整。

下面我们来介绍一些where函数的常用用法。

1. 简单过滤在使用where函数时，最常见的用法就是根据一个简单的条件来过滤数组元素。

例如，我们有一个数组a，想要找到其中所有大于0的元素，可以这样做：```pythonimport numpy as npa = np.array([-1, 2, 3, -4, 5])b = np.where(a > 0)print(b)```这段代码输出的结果是：```(array([1, 2, 4], dtype=int64),)```其中，b是一个由满足条件的元素下标所组成的元组。

我们可以通过下标来提取数组中的元素：```pythonprint(a[b])```这段代码输出的结果是：```[2 3 5]```2. 多条件过滤除了简单的条件过滤，where函数还可以根据多个条件来过滤数组元素。

例如，我们有一个数组a，想要找到其中所有既大于0又小于5的元素，可以这样做：```pythonimport numpy as npa = np.array([-1, 2, 3, -4, 5])b = np.where((a > 0) & (a < 5))print(b)```这段代码输出的结果是：```(array([1, 2], dtype=int64),)```3. 根据条件替换元素除了过滤元素，where函数还可以根据条件来替换数组中的元素。

例如，我们有一个数组a，想要把其中所有负数替换为0，可以这样做：```pythonimport numpy as npa = np.array([-1, 2, 3, -4, 5])np.where(a < 0, 0, a)print(a)```这段代码输出的结果是：[0 2 3 0 5]```其中，np.where函数的第一个参数是条件，第二个参数是条件为True时的替换值，第三个参数是条件为False时的值。

mysql数据库技术与应用配套习题含答案

第一章题目一、选择题1、数据库系统的核心是（）。

A、数据库B、数据库管理系统C、数据模型D、软件工具2、SQL语言具有（）功能。

A、关系规范化、数据操纵、数据控制B、数据定义、数据操纵、数据控制C、数据定义、关系规范化、数据控制D、数据定义、关系规范化、数据操纵3、SQL语言是（）的语言，容易学习A、过程化B、结构化C、格式化D、导航式4、在数据库中存储的是（）A、数据库B、数据库管理员C、数据以及数据之间的联系D、信息5、DBMS的中文含义是（）A、数据库B、数据模型C、数据库系统D、数据管理系统二、判断题1、数据库是具有逻辑关系和确定意义的数据集合。

( )2、数据库管理系统是一种操纵和管理数据库的大型软件。

（）3、常见的关系型数据库有mysql 、SQL Server、Oracle、Sybase、DB2等。

（）4、MySQL是一个大型关系型数据库管理系统，Oracle是小型数据库管理系统。

（）三、简答1、简述数据库的特点。

2、简述数据库和数据库系统的异同。

3、请简述DDL和DML的区别。

第一章答案一、选择题1、B2、B3、B4、C5、D二、判断题1、对2、对3、对4、错三、简答1、数据库的特点，具体如下：●数据结构化●实现数据共享●数据独立性高●数据统一管理与控制2、数据库（Database，DB）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。

用户可以对数据进行增加、删除、修改、查找等操作。

而数据库系统（DataBase System，DBS）的范围比数据库大很多。

数据库系统是由硬件和软件组成的，其中硬件主要用于存储数据库中的数据，包括计算机、存储设备等。

软件主要包括操作系统以及应用程序等。

3、DDL是数据库定义语言，它主要用于定义数据库、表等，包括CREATE语句、ALTER语句和DROP语句。

其中CREATE语句用于创建数据库、数据表等，ALTER语句用于修改表的定义等，DROP语句用于删除数据库、删除表等。

sql having 的用法

sql having 的用法SQL中的HAVING语句是用于对GROUP BY子句生成的数据进行过滤的方式之一。

它在聚合函数之后执行，允许我们基于聚合结果来检索特定的数据。

HAVING语句用于过滤GROUP BY子句生成的结果集，类似于WHERE语句用于过滤单个记录。

在本文中，我们将一步一步地回答“SQL HAVING的用法”这个主题，以便更好地理解HAVING语句的功能和用法。

第一部分：HAVING语句的基本概念和语法（300字左右）HAVING语句用于根据聚合函数的结果过滤GROUP BY子句生成的数据。

它是WHERE语句在聚合查询中的替代品，因为WHERE不能用于过滤聚合结果。

HAVING语句的基本语法如下：SELECT 列名1, 列名2, ...FROM 表名WHERE 条件GROUP BY 列名1HAVING 条件;其中，HAVING子句紧随GROUP BY子句之后，用于过滤聚合结果。

HAVING子句可以使用聚合函数、列名和其他运算符。

第二部分：HAVING语句的使用示例（800字左右）假设我们有一个存储各个部门销售记录的表格，名为“sales”。

该表格包含以下列：department（部门名）、employee（员工名）、product（产品名）和amount（销售额）。

现在，我们想要通过使用HAVING语句来过滤销售额超过500的部门。

我们可以使用以下SQL查询来实现这个目标：SELECT department, SUM(amount) as total_salesFROM salesGROUP BY departmentHAVING total_sales > 500;在上述查询中，首先通过GROUP BY子句按部门对销售记录进行分组。

然后，我们使用SUM函数计算每个部门的总销售额，并将其作为别名“total_sales”。

最后，HAVING子句用于仅返回总销售额超过500的部门。

【最新国家开放大学电大《MySQL数据库应用》机考终结性考试6套真题题库及答案】

【最新国家开放大学电大《MySQL数据库应用》机考终结性考试6套真题题库及答案】最新国家开放大学电大《MySQL数据库应用》机考终结性考试6套真题题库及答案盗传必究题库一试卷总分：100 答题时间：60分钟客观题一、单选题（共25题，共75分）1. 数据库系统是采用了数据库技术的计算机系统，它是一个集合体，包含数据库、计算机硬件、软件和（）。

A 系统分析员B 程序员C 数据库管理员D 操作员 2. 下面的选项不是关系数据库基本特征的是（）。

A 不同的列应有不同的数据类型B 不同的列应有不同的列名C 与行的次序无关D 与列的次序无关 3. 数据库系统的数据独立性体现在（）。

A 不会因为数据的变化而影响到应用程序B 不会因为系统数据存储结构与数据逻辑结构的变化而影响应用程序C 不会因为存储策略的变化而影响存储结构D 不会因为某些存储结构的变化而影响其他的存储结构 4. 下列四项中，不属于数据库系统特点的是（）。

A 数据共享B 数据完整性C 数据冗余度高D 数据独立性高 5. 若要在基本表S中增加一列CN（课程名），可用（）。

A ADD TABLE S（CN CHAR（8））B ADD TABLE S ALTER（CN CHAR（8））C ALTER TABLE S ADD（CN CHAR（8））D ALTER TABLE S （ADD CN CHAR（8））6. 假设有关系R和S，在下列的关系运算中，（）运算不要求：“R和S具有相同的元数，且它们的对应属性的数据类型也相同”。

A R∩SB R∪SC R－SD R×S 7. 用二维表来表示实体及实体之间联系的数据模型称为（）A 实体–联系模型 B 层次模型 C关系模型 D 网状模型8. 学生关系模式S（S＃，Sname，Sex，Age），S的属性分别表示学生的学号、姓名、性别、年龄。

要在表S中删除一个属性“年龄”，可选用的SQL语句是（）。

A DELETE Age from SB ALTER TABLE S DROP AgeC UPDATE S AgeD ALTER TA BLE S ‘Age’ 9. “汽车用品网上商城”中,购物车实体与（）实体有联系。

where不可以使用聚合函数

where不可以使用聚合函数
Where是SQL语句中的关键字，用于筛选符合条件的数据。

它通常与其他关键字（如SELECT、FROM、GROUP BY等）一起使用，以便对数据进行过滤和聚合操作。

然而，在使用WHERE时，并不允许使用聚合函数。

聚合函数是一类用于计算多个值的函数，如SUM、AVG、COUNT等。

这些函数通常用于对数据进行统计和分析，而不是用于筛选数据。

为了更好地理解这个问题，让我们假设有一个学生信息表，其中包含学生的姓名、年龄和分数。

我们希望找出分数高于平均分的学生。

在这种情况下，我们可以使用WHERE子句来筛选出符合条件的学生记录。

SELECT 姓名, 年龄, 分数
FROM 学生信息
WHERE 分数 > (SELECT AVG(分数) FROM 学生信息)
在上面的例子中，我们使用了子查询来计算学生分数的平均值，然后将其与每个学生的分数进行比较。

只有分数高于平均分的学生记录才会被返回。

需要注意的是，聚合函数不可以直接在WHERE子句中使用。

因为WHERE子句是在数据筛选之前执行的，而聚合函数是用于对已经筛选出的数据进行计算的。

所以，在使用WHERE时，只能使用比
较运算符（如大于、小于、等于）来筛选数据，而不能使用聚合函数。

总结起来，WHERE子句是SQL语句中用于筛选数据的关键字，但不支持使用聚合函数。

通过合理运用其他关键字和子查询，可以实现更复杂的数据筛选和聚合操作。

elasticsearch 聚合过滤条件

elasticsearch 聚合过滤条件标题：Elasticsearch 聚合过滤条件一、引言Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的开源全文检索引擎，提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，具有稳定、可靠、快速等特性。

在 Elasticsearch 中，聚合和过滤是两个非常重要的功能。

本文将重点介绍如何在 Elasticsearch 中使用聚合过滤条件。

二、什么是聚合在 Elasticsearch 中，聚合是一种数据处理方式，它能对索引中的数据进行分组并统计每个分组的数据数量，从而获取到数据的分布情况。

例如，我们可以根据用户的年龄进行分组，然后统计每一年龄段的用户数量。

三、什么是过滤过滤是 Elasticsearch 中的一种查询方式，它可以用于筛选出符合特定条件的数据。

例如，我们可以设置一个过滤条件，只显示年龄大于 18 岁的用户数据。

四、聚合过滤条件在实际应用中，我们可能需要在聚合的同时，添加一些过滤条件，以达到更精确的数据分析效果。

这可以通过 Elasticsearch 的“filter”参数来实现。

以下是一个简单的示例：```json{"aggs": {"filtered_age": {"filter": {"range": {"age": {"gte": 18}}},"aggs": {"age_stats": {"stats": {"field": "age"}}}}}}```在这个示例中，我们首先定义了一个名为“filtered_age”的过滤器，该过滤器的条件是年龄大于等于 18 岁。

然后，我们在这个过滤器的基础上进行聚合操作，统计了所有满足过滤条件的用户年龄的平均值、最大值、最小值和总和。

max()函数与where子句的结合使用

max()函数与where子句的结合使用标题：使用max()函数与where子句进行数据筛选的实例一、背景介绍在数据分析和处理中，我们经常需要对数据进行筛选和提取，以满足特定的条件。

max()函数与where子句是常用的方法之一，可以帮助我们快速筛选出符合条件的数据。

本文将通过一系列实例，介绍max()函数与where子句的用法和应用场景。

二、max()函数与where子句的基本用法max()函数是SQL中的聚合函数之一，用于返回一组值中的最大值。

where子句用于在查询中添加条件，筛选出符合条件的数据。

结合使用max()函数和where子句，我们可以根据特定条件获取最大值。

三、实例一：学生成绩筛选假设我们有一张学生成绩表，包含学生姓名、科目和成绩三个字段。

我们希望找出每个科目成绩最高的学生。

我们可以使用max()函数找出每个科目的最高成绩，然后使用where子句筛选出对应的学生记录。

示例代码：SELECT subject, MAX(score) FROM scores GROUP BY subject;这段代码将返回每个科目的最高成绩。

接下来，我们可以使用where子句将最高成绩与学生成绩表进行连接，找出对应的学生记录。

示例代码：SELECT , s.subject, s.scoreFROM scores AS sJOINSELECT subject, MAX(score) AS max_scoreFROM scoresGROUP BY subject) AS tON s.subject = t.subject AND s.score = t.max_score;这段代码将返回每个科目成绩最高的学生姓名、科目和成绩。

四、实例二：销售数据筛选假设我们有一张销售数据表，包含产品名称、销售日期和销售额三个字段。

我们希望找出每个月销售额最高的产品。

我们可以使用max()函数找出每个月的最高销售额，然后使用where子句筛选出对应的产品记录。

数据库的where和having区别

注意WHERE和HAVING的适用范围
WHERE通常用于对单个表的查询进行过滤，而HAVING则通常用于对分组后的数据进行过滤。
WHERE可以与SELECT、 UPDATE和DELETE等SQL语句结合使用，而HAVING则通常与 SELECT和UPDATE等SQL语句结合使用。
WHERE和HAVING的语法也有所不同。WHERE语句使用“=” 、“<>”、“<”、“>”、 “<=”、“>=”等运算符进行条件判断，而HAVING语句则使用这些运算符以及“GROUP BY”语句中定义的列进行条件判断。
WHERE子句可以嵌套使用，以实现多条件查询和连接操作。
HAVING在SELECT语句中的位置和作用
1
HAVING子句通常位于GROUP BY子句之后，用于对分组后的结果进行筛选。
2
HAVING子句可以根据指定的条件对分组进行过滤，只保留满足条件的分组。
3
HAVING子句不能单独使用，必须与GROUP BY子句一起使用。
01
WHERE和HAVING概述
定义和作用
WHERE
用于在SQL查询中过滤记录，基于表的一列或多列的值进行筛选。
HAVING
用于在SQL查询中过滤分组后的记录，基于分组的一列或多列的值进行筛选。
两者之间的区别
WHERE在查询中过滤记录，基于单个或多个列的值进行筛选。它不能与聚合函数一起使用。
HAVING在GROUP BY中的限制
HAVING子句用于在分组后过滤数据，因
此只能在GROUP BY之后使用
HAVING子句可以与聚合函数一起使用，
因为它们在分组后执行

clickhouse 中 where and 用法

clickhouse 中 where and 用法
在ClickHouse中，WHERE子句用于过滤查询结果，而PREWHERE 子句是ClickHouse提供的一种优化技术，用于在数据读取之前对数据进行预过滤。

WHERE子句在查询中是最后执行的，作用于从表中读取的所有数据。

它可以使用任意条件，并可以使用各种函数和操作符进行数据筛选。

WHERE子句可以利用索引来加速查询和优化性能。

而PREWHERE子句在WHERE子句之前执行，作用于从数据源读取的数据。

PREWHERE子句通常用于过滤数据源中不必要的行，以减少读取和处理的数据量，提升性能。

它通常只能包含简单的条件，不能使用聚合函数、多个列的条件判断等复杂操作。

此外，PREWHERE子句不能使用索引来加速查询。

在使用WHERE子句时，可以使用IS NULL / IS NOT NULL或者isNull / isNotNull函数来判断NULL值。

如果表引擎支持，WHERE表达式会使用索引和分区优化查询，减少扫描数据量。

因此，应尽量使用主键字段等可以加速查询的字段进行查询。

以上信息仅供参考，具体用法可能因版本不同而有所差异，建议参考相应版本的ClickHouse官方文档或咨询专业人士。

sql_where中聚合函数的用法_概述及解释说明

sql where中聚合函数的用法概述及解释说明引言部分是文章的开篇，主要用来介绍文章的概述、结构和目的。

下面是对“1. 引言”部分的详细内容描述：1.1 概述：本文将重点讨论在SQL中，特别是在WHERE子句中使用聚合函数的用法。

聚合函数是SQL中常用的功能强大的工具，用于对数据进行统计和汇总，如求平均值、求和、计数等操作。

通过在WHERE子句中使用聚合函数，可以实现更灵活、精确地对数据进行过滤和筛选。

1.2 文章结构：本文分为五个主要部分：引言、SQL WHERE中聚合函数的用法、实例演示、注意事项和常见问题解答以及结论与展望。

首先，在引言中我们将给出本文的概述、结构和目的，以帮助读者全面了解文章内容。

然后，在第二部分将简要介绍聚合函数及其在WHERE子句中的作用，并详细阐述如何使用聚合函数进行数据过滤和筛选。

接着，在第三部分我们将通过实际演示来更加具体地说明聚合函数在WHERE子句中的应用。

然后，在第四部分我们将就使用聚合函数时需要注意的细节进行说明，并提供了错误排查方法和常见问题解答，以帮助读者更好地理解和运用聚合函数。

最后，在第五部分我们将对所述内容进行总结，并展望使用聚合函数的未来发展趋势和建议。

1.3 目的：本文的目的是为读者提供一个清晰、详尽的关于SQL WHERE中聚合函数用法的指南。

通过阅读本文，读者将了解聚合函数的基本概念、作用以及如何在WHERE子句中利用聚合函数进行数据过滤和筛选。

同时，我们还将通过实例演示来帮助读者更好地理解和应用这些概念。

此外，本文还将给出一些使用聚合函数时需要注意的细节，并提供常见问题解答，以帮助读者更好地应对在使用聚合函数过程中可能遇到的困惑和问题。

最后，本文还将展望使用聚合函数的未来发展趋势，并给出相关建议。

以上就是“1. 引言”部分内容描述，请根据需要进行适当修改完善。

2. SQL WHERE中聚合函数的用法：2.1 聚合函数简介：在SQL中，聚合函数可以对某一列或某几列的数据进行计算和统计。

sql select 过滤用法

在SQL中，我们可以使用SELECT语句结合WHERE子句对查询结果进行过滤。

WHERE 子句用于筛选满足特定条件的记录，只有满足条件的记录才会被返回。

以下是SELECT过滤的用法：
1. 基本语法：
```
SELECT column1, column2, ... FROM table_name WHERE condition;
```
2. 过滤条件：
- 等于（=）：判断字段值是否等于指定的值。

- 不等于（<>）：判断字段值是否不等于指定的值。

- 大于（>）：判断字段值是否大于指定的值。

- 小于（<）：判断字段值是否小于指定的值。

- 大于等于（>=）：判断字段值是否大于等于指定的值。

- 小于等于（<=）：判断字段值是否小于等于指定的值。

- 等于（=）和（<>）可以用于判断字段是否为空。

3. 示例：
- 选取所有年龄大于30的员工：
```
SELECT * FROM Employee WHERE Age > 30;
```
- 选取所有薪资小于5000的员工：
```
SELECT * FROM Employee WHERE Salary < 5000;
```
- 选取名字为“张三”的员工：
```
SELECT * FROM Employee WHERE Name = '张三';
```。

数据透析表的数据透视分析的常见错误分析与解决思路

数据透析表的数据透视分析的常见错误分析与解决思路数据透视分析是一种强大的数据分析工具，通过对数据透析表的使用，可以轻松地进行复杂的数据透视分析。

然而，在实际应用过程中，我们经常会遇到一些常见的错误。

本文将分析这些常见错误，并提供相应的解决思路。

一、数据透视表中数据错误的情况分析与解决思路1. 数据缺失或错误：在数据透视表中出现缺失或错误的数据，可能会导致分析结果不准确。

解决思路是检查源数据，确认是否存在缺失或错误，然后进行相应的修正。

2. 数据重复或重复计数：当数据透视表中存在重复的数据，或者进行了重复计数，会导致结果的偏差。

解决思路是在源数据中检查是否存在重复数据，并清理重复数据，确保每一条数据只出现一次。

3. 数据格式错误：数据透视表对数据的格式要求较高，例如日期、货币等数据需要以正确的格式显示。

解决思路是检查源数据中的格式，确保数据与数据透视表的格式要求一致。

二、数据透析表中字段使用错误的情况分析与解决思路1. 使用错误的字段进行分析：在数据透析表中，可能会错误地选择或排列字段，导致结果不符合实际情况。

解决思路是仔细检查字段的选择和排列顺序，确保选择了正确的字段并按照正确的顺序进行分析。

2. 忽略重要字段或重复使用字段：有时候，在进行数据透视分析时，会忽略一些重要的字段，或者多次使用同一个字段，导致结果失真。

解决思路是仔细检查字段的选择和使用，确保包含了所有重要的字段，避免重复使用。

3. 使用不适当的聚合函数：数据透析表中的聚合函数对于数据的计算非常重要，选择不适当的聚合函数会导致结果错误。

解决思路是根据需求选择合适的聚合函数，并正确应用于相应的字段。

三、数据透析表中筛选条件错误的情况分析与解决思路1. 筛选条件错误或不完整：在设置数据透析表的筛选条件时，可能会出现错误的设置或者遗漏关键的筛选条件。

解决思路是仔细检查筛选条件，确保设置正确且包含了所有需要的条件。

2. 过滤条件与分组字段冲突：在数据透析表中，如果过滤条件与分组字段存在冲突，会导致结果的不准确。

mysql hanving用法

mysql hanving用法在MySQL中，HAVING子句用于过滤由GROUP BY子句生成的结果集。

它通常与GROUP BY子句一起使用，以对分组结果进行条件过滤。

以下是HAVING子句的基本语法：```sqlSELECT column1, column2, ...FROM tableGROUP BY column1, column2, ...HAVING condition;```在上面的语法中，你需要将"column1, column2, ..."替换为你希望在SELECT子句中选择的列名，"table"替换为你要从中选择数据的表名，"condition"替换为你要应用的过滤条件。

HAVING子句的工作方式类似于WHERE子句，但它在GROUP BY子句之后执行。

它允许你使用聚合函数（如SUM、COUNT、AVG等）以及其他表达式来对分组结果进行条件过滤。

下面是一个示例，演示如何使用HAVING子句：假设我们有一个名为"sales"的表，其中包含以下列：customer_id、product_id和amount（销售金额）。

我们希望找出每个客户购买的总金额大于100的客户。

我们可以使用以下查询来实现：```sqlSELECT customer_id, SUM(amount) AS total_amountFROM salesGROUP BY customer_idHAVING total_amount > 100;```在上面的查询中，我们首先使用GROUP BY子句按customer_id对数据进行分组。

然后，我们使用SUM函数计算每个客户的总金额，并将其命名为"total_amount"。

最后，我们使用HAVING子句过滤出总金额大于100的客户。

请注意，HAVING子句只能用于对聚合函数的结果进行过滤。

where不可以使用聚合函数

where不可以使用聚合函数
Where不可以使用聚合函数
在数据库查询中，我们经常使用聚合函数来对数据进行统计和计算，如求和、平均值、最大值、最小值等。

然而，在使用where子句进行条件筛选时，是不能直接使用聚合函数的。

聚合函数是对整个数据集进行计算的，而where子句是对数据集进行筛选的，两者的操作对象不同，所以在where子句中不能直接使用聚合函数。

但是，我们可以通过子查询的方式来实现对聚合函数的筛选操作。

子查询是指在主查询中嵌套一个子查询语句，子查询语句可以使用聚合函数进行计算，然后将计算结果作为条件传递给主查询，实现对聚合函数的筛选。

例如，我们想要查询销售额大于平均销售额的产品信息，可以使用如下SQL语句：
SELECT * FROM products WHERE price > (SELECT AVG(price) FROM products);
在这个例子中，子查询(SELECT AVG(price) FROM products)计算了所有产品的平均价格，然后将该平均价格作为条件传递给主查询，筛选出销售价高于平均价格的产品信息。

需要注意的是，子查询的结果只能返回一个值，否则会报错。

另外，子查询的性能较差，当数据量较大时，可能会导致查询速度变慢。

虽然where子句不能直接使用聚合函数，但我们可以通过子查询的方式来实现对聚合函数的筛选操作。

这样可以更灵活地进行条件筛选，提高查询的精确性和准确性。

Sequelize中用groupby进行分组聚合查询

Sequelize中⽤groupby进⾏分组聚合查询⼀、SQL与Sequelize中的分组查询1.1 SQL中的分组查询SQL查询中，通GROUP BY语名实现分组查询。

GROUP BY⼦句要和聚合函数配合使⽤才能完成分组查询，在SELECT查询的字段中，如果没有使⽤聚合函数就必须出现在ORDER BY⼦句中。

分组查询后，查询结果为⼀个或多个列分组后的结果集。

GROUP BY语法SELECT 列名, 聚合函数(列名)FROM 表名WHERE 列名 operator valueGROUP BY 列名[HAVING 条件表达式] [WITH ROLLUP]在以上语句中：聚合函数 - 分组查询通常要与聚合函数⼀起使⽤，聚合函数包括：COUNT()-⽤于统计记录条数SUM()-⽤于计算字段的值的总和AVG()-⽤于计算字段的值的平均值MAX-⽤于查找查询字段的最⼤值MIX-⽤于查找查询字段的最⼩值GROUP BY⼦名-⽤于指定分组的字段HAVING⼦名-⽤于过滤分组结果，符合条件表达式的结果将会被显⽰WITH ROLLUP⼦名-⽤于指定追加⼀条记录，⽤于汇总前⾯的数据1.2 Sequelize中的分组查询使⽤聚合函数Sequelize提供了聚合函数，可以直接对模型进⾏聚合查询：1. aggregate(field, aggregateFunction, [options])-通过指定的聚合函数进⾏查询2. sum(field, [options])-求和3. count(field, [options])-统计查询结果数4. max(field, [options])-查询最⼤值5. min(field, [options])-查询最⼩值以上这些聚合函数中，可以通过options.attributes、options.attributes属性指定分组相关字段，并可以通过options.having指定过滤条件，但没有直接指定WITH ROLLUP⼦句的参数。

Inceptor查询语句

Inceptor查询语句-- MySQL中的语句都能⽤，不再⼀⼀描述，只记录⼀些不同详情见Inceptor 6.0⽂档 3.4.4查询语句这节-- 查询语句 SELECT开头，可以通过添加多种从句从Inceptor中的表中获得信息。

-- 最常使⽤的数据查询语句的语法如下：SELECT[ALL | DISTINCT] select_expression, select_expression, ...FROM table_reference[WHERE where_condition][GROUPBY col_list][CLUSTERBY col_list| [DISTRIBUTE BY col_list][SORT BY col_list]][LIMIT (M,)N| [OFFSET M ROWSFETCHNEXT | FIRST] N ROWSONLY];-- 如果不指定数据库，Inceptor默认从default数据库中寻找⽤户指定的查询来源。

要指定数据库，可以⽤"."来表⽰表和数据库的从属关系，⽐如SELECT*FROM database_name.table_name;-- 或者还可以在查询前使⽤USE语句来指定当前数据库：USE database_name;SELECT query_specifications;USE default;1、-- 过滤-- WHERE在SELECT之前过滤，⽽HAVING在SELECT之后过滤。

2、-- ORDER BY, SORT BY, DISTRIBUTE BY和CLUSTER BY 略3、-- GROUP BY3.1--单列GROUP BY-- 单列GROUP BY就是GROUP BY ⼦句中只有⼀列。

--举例我们可以⽤对transactions表⽤GROUP BY查看各个账户进⾏交易的次数：SELECT acc_num, COUNT(trans_id) AS cnt FROM transactions GROUP BY acc_num;--GROUP BY前⾯的列只能包含聚合函数和被分组列--注意：⼀次查询可以使⽤多个聚合函数，但是聚合函数的参数中的DISTINCT列必须相同。

SQL关键字的使用顺序

SQL关键字的使⽤顺序1、查询中⽤到的关键词主要包含六个，并且他们的顺序依次为 select --> from --> where --> group by --> having --> order by 其中select和from是必须的，其他关键词是可选的2、六个关键词的执⾏顺序是： from --> where --> group by --> having --> select --> order by from: 需要从哪个数据表检索数据。

where: 过滤表中数据的条件。

group by: 如何将上⾯过滤出的数据分组。

having: 对上⾯已经分组的数据进⾏过滤的条件。

select: 查看结果集中的哪个列，或列的计算结果。

order by: 按照什么样的顺序来查看返回的数据。

3、使⽤注意： ①、from后⾯的表关联，是⾃右向左解析的，⽽where条件的解析顺序是⾃下⽽上的。

也就是说，在写SQL的时候，尽量把数据量⼩的表放在最右边来进⾏关联（⽤⼩表去匹配⼤表）；⽽把能筛选出⼩量数据的条件放在where语句的最左边（⽤⼩表去匹配⼤表）。

②、使⽤count（列名）当某列出现null值的时候，count（*）仍然会计算，但是count(列名)不会。

③、group by：select 列a,聚合函数（聚合函数规范） from 表明 where 过滤条件 group by 列a group by ⼦句也和where条件语句结合在⼀起使⽤。

当结合在⼀起时，where在前，group by在后。

即先对select xx from xx的记录集合⽤where进⾏筛选，然后再使⽤group by对筛选后的结果进⾏分组。

④、having：having条件表达式，但是需要注意having和where的⽤法区别： i. having只能⽤在group by之后，对分组后的结果进⾏筛选(即使⽤having的前提条件是分组)。

hive面试题总结（2020最新版）hive优化方面---阿善重要

hive⾯试题总结（2020最新版）hive优化⽅⾯---阿善重要⼀、hive架构相关遇到这类问题，可以灵活的去回答，⽐如可以结合平时使⽤hive的经验作答，也可以结合下图从数据的读⼊、解析、元数据的管理，数据的存储等⾓度回答：⼆、hive的特点本题主要为了考察对hive的整体使⽤场景的掌握程度，毕竟只有知道了hive的特点，才能有针对性的在实际项⽬中的合适场景下使⽤hive。

可以从下⾯四个⾓度去分析：1. 数据存储位置Hive的数据存储在hdfs上，元数据可以存储在指定的地⽅⽐如mysql，PostgreSQL等。

2. 数据更新Hive处理数据时⼀般不对数据进⾏改写，因为它不⽀持⾏级别的增删操作，如果要进⾏更新数据，⼀般可以通过分区或者表直接覆盖。

3. 执⾏效率Hive 执⾏延迟较⾼。

虽然在⼩数据量时传统数据库延迟更低，但是当数据规模⼤到超过传统数据库的处理能⼒的时候，Hive 的并⾏计算显然能体现出优势。

4. 数据规模Hive ⽀持⼤规模的数据计算，通常是PB级别的数据。

三、内部表和外部表的区别？1. 内部表(MANAGED_TABLE)：内部表其实就是管理表，当我们删除⼀个管理表时，Hive 也会删除这个表中数据。

因此管理表不适合和其他⼯具共享数据。

2. 外部表(EXTERNAL_TABLE)：删除该表并不会删除掉原始数据，删除的是表的元数据。

五、介绍⼀下有哪些常⽤函数？5.1、⾏转列函数1. CONCAT(string A/col, string B/col…)：返回输⼊字符串连接后的结果，⽀持任意个输⼊字符串。

例如： concat( aa, ‘:’, bb) 就相当于把aa列和bb列⽤冒号连接起来了，aa:bb。

2. CONCAT_WS(separator, str1, str2,…)：CONCAT_WS() 代表 CONCAT With Separator ，是CONCAT()的特殊形式。

数据库——单表查询、多表查询的常用关键字

数据库——单表查询、多表查询的常⽤关键字数据库——单表查询、多表查询的常⽤关键字⼀单表查询1、前期表与数据准备# 创建⼀张部门表create table emp(id int not null unique auto_increment,name varchar(20) not null,sex enum('male','female') not null default 'male', #⼤部分是男的age int(3) unsigned not null default 28,hire_date date not null,post varchar(50),post_comment varchar(100),salary double(15,2),office int, # ⼀个部门⼀个屋⼦depart_id int);# 插⼊记录# 三个部门：教学，销售，运营insert into emp(name,sex,age,hire_date,post,salary,office,depart_id) values('tank','male',17,'20170301','张江第⼀帅形象代⾔部门',7300.33,401,1), # 以下是教学部('egon','male',78,'20150302','teacher',1000000.31,401,1),('kevin','male',81,'20130305','teacher',8300,401,1),('jason','male',73,'20140701','teacher',3500,401,1),('owen','male',28,'20121101','teacher',2100,401,1),('jerry','female',18,'20110211','teacher',9000,401,1),('⼤饼','male',18,'19000301','teacher',30000,401,1),('sean','male',48,'20101111','teacher',10000,401,1),('歪歪','female',48,'20150311','sale',3000.13,402,2),# 以下是销售部门('丫丫','female',38,'20101101','sale',2000.35,402,2),('丁丁','female',18,'20110312','sale',1000.37,402,2),('星星','female',18,'20160513','sale',3000.29,402,2),('格格','female',28,'20170127','sale',4000.33,402,2),('张野','male',28,'20160311','operation',10000.13,403,3), # 以下是运营部门('程咬⾦','male',18,'19970312','operation',20000,403,3),('程咬银','female',18,'20130311','operation',19000,403,3),('程咬铜','male',18,'20150411','operation',18000,403,3),('程咬铁','female',18,'20140512','operation',17000,403,3);# PS：如果在windows系统中，插⼊中⽂字符，select的结果为空⽩，可以将所有字符编码统⼀设置成gbk插⼊表数据2、语法书写与执⾏顺序# 在写SQL命令是注意两点:- 书写顺序# 查询id是4-5记录的id与名字- select id, name from emp where id > 3 and id < 6;# PS: 根据现实⽣活中图书馆管理员找书的过程: 先知道书在哪个位置，然后再判断要找的是什么书，最后再找书本中的第⼏页;- 执⾏顺序- from # 找图书馆- where # 书在图书馆中的位置- select # 查找书中的某⼀页内容# 注意: 执⾏顺序必须要清楚# 查询数据量⼤时，可以在表后⾯ + \G，修改显⽰格式;select * from emp\G # 不要加分号3、where约束条件# PS: 根据执⾏顺序来书写 SQL语句，⼀步⼀步来写;# 1.查询id⼤于等于3⼩于等于6的数据select * from emp where id >= 3 and id <= 6;# between: 两者之间# and: 与select * from emp where id between 3 and 6;# 2.查询薪资是20000或者18000或者17000的数据# or: 或者select * from emp where salary=20000 or salary=18000 or salary=17000;# in: 在什么⾥select * from emp where salary in (20000, 18000, 17000);# 3.查询员⼯姓名中包含o字母的员⼯姓名和薪资# like: 模糊匹配# %: 匹配0个或多个任意字符# _: 匹配⼀个任意字符select name, salary from emp where name like "%o%";# 4.查询员⼯姓名是由四个字符组成的员⼯姓名与薪资select name, salary from emp where name like "_____";# char_length(字段): 获取字段长度select name, salary from emp where char_length(name) = 4;# 5.查询id⼩于3或者⼤于6的数据select * from emp where id < 3 or id > 6;select * from emp where id not between 3 and 6;# 6.查询薪资不在20000，18000，17000范围的数据select * from emp where salary not in (20000, 18000, 17000);# 7.查询岗位描述为空的员⼯名与岗位名# 注意: 针对null不能⽤等号，只能⽤isselect name, post from emp where post_comment = null;select name, post from emp where post_comment is null;select name,post from emp where post_comment is not null;4、group by# group by: 分组# ⽐如: ⼀张员⼯表中有性别字段，可以根据性别分组，⼀组是男性，⼀组是⼥性，或者是根据部门分组，有教学部、销售部等... # 1.按部门分组# 严格模式下只能获取分组字段post数据, ⽆法获取其他字段信息，就好⽐是进程之间数据隔离，但是可以使⽤聚合函数来获取'''聚合函数: max, min, sum, avg, count'''# ⾮严格模式下不报错select * from emp group by post; # 报错select id, name from emp group by post; # 报错select post from emp group by post;# 严格模式设置"""设置sql_mode为only_full_group_by，意味着以后但凡分组，只能取到分组的依据，不应该在去取组⾥⾯的单个元素的值，那样的话分组就没有意义了，因为不分组就是对单个元素信息的随意获取"""show variables like "%mode%";set global sql_mode="strict_trans_tables,only_full_group_by";# 2.获取每个部门的最⾼⼯资 ----> 画图，讲述数据分组后，发⽣了什么事情select post, max(salary) from emp group by post;# as: 起别名; 给获取出来的数据字段名，设置别名select post as '部门', max(salary) as '薪资' from emp group by post;# 可简写, 但不推荐select post '部门', max(salary) '薪资' from emp group by post;# 每个部门的最低⼯资select post, min(salary) from emp group by post;# 每个部门的平均⼯资select post, avg(salary) from emp group by post;# 每个部门的⼯资总和select post, sum(salary) from emp group by post;# 每个部门的⼈数: count() 中传任意参数都没问题select post, count(id) from emp group by post;select post, count(post) from emp group by post;# 3.查询分组之后的部门名称和每个部门下所有员⼯的姓名# group_concat(name): 不仅可以获取分组后的某⼀个字段，并且可以对字符串进⾏拼接select post, group_concat(name) from emp group by post;# 给每个部门的员⼯名字前 + NB_select post, group_concat('NB_', name) from emp group by post;# 拼接部门员⼯名字+薪资select post, group_concat(name, ":", salary) from emp group by post;# 4.补充concat（不分组时⽤）拼接字符串达到更好的显⽰效果 as语法使⽤select concat('Name: ', name) as '名字', concat('Sal: ', salary) as '薪资' from emp;# 5.补充as语法即可以给字段起别名也可以给表起select as '名字', emp.salary as '薪资' from emp;# 6.查询四则运算# 求各部门所有员⼯的年薪select name, salary * 12 as annual_salary from emp;5、练习题# 写查询语句的步骤: 先看需要查哪张表，然后看有没有什么限制条件, 再看需要根据什么分组，最后再看需要查看什么字段!执⾏顺序:from --> where --> group by --> select# 注意: 聚合函数:1、只能在group by后(执⾏顺序)使⽤2、若查询语句没有group by，则默认整张表就是⼀个分组。

SQL开发规范

二十二条-注意-GROUP BY
• 组处理函数只能出现在选择列表,ORDER BY子句，HAVING子句中，而不能出现在WHERE子句和GROUP BY子句中
• 除了COUNT(*)之外，其他组处理函数都会忽略NULL行 • 如果选择列表同时包含列，表达式和组函数，则这些列，表达式都必
须出现在GROUP BY子句中 • 在组处理函数中可以指定ALL,DISTINCT选项ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ其中ALL是默认的选
二十二条-注意-IN
• 通过IN可以减少SQL的调用次数，但是IN的数据过多的话会导致执行计划的不稳定性和SQL性能的极具变化，所以不要在IN放置过多的数据。
• 一般IN里面的值个数超过20个以后性能基本没什么太大变化，也特别说明不要超过100，超过后可能会引起执行计划的不稳定性及增加数据库CPU及内存成本
开发规范-二十二条
查询语句的结果字段应该书写明确的列名，不应该使用通配符
不应该在代码使用DDL相关操作
查询语句应该设置有效的限定条件，返回预期的结果集，避免返回过大的结果集使用 SELECT…FETCH FIRST nROWSONLY限制结果集大小，建议100 个以内用于比较的数据应该使用相同的数据类型，避免发生数据转换
开发规范-二十二条
避免对3个以上的字段排序
避免对长度超过30的字符字段进行排序
避免在排序字段上添加表达式
不使用任何聚合函数情况下，使用DISTINCT替代GROUP BY
根据业务逻辑选择最低粒度的隔离级别。在允许脏读的前提下，在查询语句中应该使用WITH UR，避免不必要的锁表 IN中参数个数避免超过20个
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