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sql中差运算的关键词解读_sql中差运算的关键词是什么(2024年11月精选)

内容来源：我赢网所属栏目：新闻更新日期：2024-11-28

sql中差运算的关键词

SQL日期温度比，实战应用！ 𐟌Ÿ 解题思路：如图所示，这里就不再赘述了。 𐟌• 相关应用：这部分内容是从GPT那里粘贴过来的。由于“温度比较”这个题目与职场场景有些距离，所以我想结合一些更具体的应用场景来引起自己的联想。以后我还是更想刷一些更贴近大厂的真题。在互联网大厂中，类似前后日期温度比较的题目通常用于考察工程师处理时间序列数据、用户行为分析、事件日志分析等领域的能力。以下是一些常见的类似问题，这类题目非常适用于电商、社交、视频、搜索等产品的数据常见分析场景： 1⃣️ 用户连续登录天数题目要求分析用户在一段时间内的连续登录天数，找到用户的最长连续登录记录，或统计连续登录超过指定天数的用户数。考点：使用窗口函数（如 LAG() 或 LEAD()）比较前后登录时间，判断是否为连续天数。计算日期差，如通过 DATEDIFF()。找到每个用户的最长连续登录天数。 2⃣️ 商品销量环比增长分析分析每个商品每天的销量与前一天相比的增长或下降情况，找到销量持续增长的天数。考点：获取前一天的销量数据。计算增长率或销量差值。判断增长或下降趋势。 3⃣️ 用户行为路径分析分析用户在社交网络或电商网站上的行为数据，判断用户是否在连续的会话中重复进行某类行为，或是在前后会话中的行为差异。考点：使用窗口函数获取前后会话的行为。结合时间间隔，判断行为是否连续。对行为事件进行时间序列分组和分析。 4⃣️ DAU（Daily Active Users）日活跃用户分析分析每天的活跃用户数，找出每天与前一天的活跃用户数的变化情况，分析活跃趋势。考点：获取前一天的活跃用户数。计算活跃用户的变化率或变化量。统计日活跃用户数。通过这些应用场景，你可以更好地理解如何在SQL中处理时间序列数据，并进行有效的数据分析。

pgsql中两个日期相差天数嘿，大家好！今天我们来聊聊牛客网SQL进阶挑战中的一些时间函数，特别是TIMESTAMPDIFF和计算一个月有多少天的小技巧。相信这些知识会对你们在编程世界中驰骋有所帮助！ TIMESTAMPDIFF函数：时间差计算神器 ⏱️ 首先，让我们来聊聊TIMESTAMPDIFF这个函数。它可以用来计算两个时间点之间的时间差，并且这个时间差是可以按秒、分钟、小时、天、月或年来计算的。这个函数真的超级强大，特别是在处理时间数据的时候。常用间隔选项： SECOND：秒 MINUTE：分钟（返回秒数差除以60的整数部分） HOUR：小时（返回秒数差除以3600的整数部分） DAY：天数（返回秒数差除以3600*24的整数部分） MONTH：月数 YEAR：年数计算一个月有多少天的小技巧 𐟌™ 接下来，我们来聊聊如何计算一个月有多少天。这个问题看似简单，但其实在SQL中也是需要一些小技巧的。我们可以使用LAST_DAY和DAY函数来达到这个目的。 SELECT DAY(LAST_DAY(NOW())) 这条语句会返回当前月份的天数。是不是很简单？不过，如果你需要计算其他月份的天数，可能需要稍微调整一下这个语句。实战应用：刷题记录分析 𐟓Š 最后，我们来一个实战应用。假设我们要计算2021年8月和9月的刷题记录，以及日均刷题数。我们可以使用DATE_FORMAT和COUNT函数来实现这个目标。 SELECT DATE_FORMAT(submit_time, "%Y-%m"), COUNT(question_id), ROUND(COUNT(question_id) / AVG(d), 3) FROM (SELECT *, DAY(LAST_DAY(submit_time)) AS d FROM practice_record) AS a WHERE DATE_FORMAT(submit_time, "%Y") = "2021" GROUP BY mm UNION ALL SELECT "2021汇总", COUNT(question_id), ROUND(COUNT(question_id) / 31, 3) FROM practice_record WHERE DATE_FORMAT(submit_time, "%Y") = "2021" ORDER BY mm; 这条语句会返回2021年8月和9月的刷题记录，以及日均刷题数。是不是很实用？希望这个小例子能给你们一些灵感！好了，今天的分享就到这里啦！如果你有任何问题或者想法，欢迎在评论区留言哦！𐟒쀀

数据库背后的秘密：关系代数的魔力 𐟌 在现代数据库管理中，SQL语言以其强大的表达能力，成为了程序员与数据库沟通的桥梁。然而，SQL的简洁性背后隐藏着复杂的逻辑和原理。当你执行一个SELECT查询时，你的SQL语句只是告诉数据库你想要什么数据，而真正计算和获取这些数据的任务则交给了数据库管理系统（DBMS）。如果你想要更深入地理解这个过程，那么关系代数（Relational Algebra）将是你的下一个目的地。 𐟓š 关系代数的基础关系代数是一组在元组上执行的基础操作，包括选择、投影、并、交、差、积和联合（连结）。这些操作与数学中的集合运算相似，每种操作都以一个或两个关系（即数据表）作为输入，并生成一个新的关系（新的数据表）。每种操作的符号如图2所示。 𐟔 选择（Selection）选择操作以一个关系和一个条件作为输入，筛选出满足条件的元组作为输出。例如，从员工表中筛选出所有部门为“销售”的员工。 𐟓Š 投影（Projection）投影操作以一个关系和一组属性名作为输入，生成的元组数量不变，但只保留指定的属性。例如，从员工表中只显示员工的姓名和部门。 𐟤 并（Union）并操作以两个关系作为输入，生成它们的并集。默认情况下，重复的元组会被保留，但大多数DBMS支持去重操作。 𐟤 交（Intersection）交操作以两个关系作为输入，生成它们的交集。 𐟤 差（Difference）差操作以两个关系作为输入，生成在第一个关系中出现但不在第二个关系中出现的所有元组。 𐟤 积（Cartesian Product）积操作以两个关系作为输入，生成它们的笛卡尔积。 𐟤 联合（Join）联合操作以两个关系作为输入，生成它们的笛卡尔积中满足某些属性列的值相等的所有元组。联合实际上是一种带筛选的笛卡尔积，常用于整合两张表的数据。 𐟔„ 顺序的重要性图3-9展示了每种关系代数对应的SQL实例。一个SQL语句可能需要多种关系代数操作的组合来实现。关系代数的顺序可能影响效率和结果，例如，先投影再选择与先选择再投影的效率可能大相径庭。DBMS通常会生成一种效率最高的关系代数链来实现SQL语句。 𐟔砥…𖤻–关系代数除了上述的基础操作，还有一些关系代数，如除、排序、重名和聚合等。这些操作要么实现某个特殊功能（如为表重命名），要么可以用上述操作复合实现。 𐟌ˆ 关系代数的魅力在于，它提供了一种抽象的方式来描述数据库操作背后的复杂逻辑。通过理解关系代数，你可以更深入地掌握数据库的原理，从而写出更高效、更准确的SQL语句。

SQL面试必看：三命令差异在数据库的世界里，`DROP`, `DELETE`, 和 `TRUNCATE` 这三个命令常常让人混淆。今天，我们就来深入探讨一下它们的区别。 DROP、DELETE、TRUNCATE的区别 DROP TABLE表名：这个命令会彻底删除整张表，包括表数据和表结构。一旦执行，所有的数据都会消失，且无法恢复。 TRUNCATE TABLE表名：这个命令会快速清空表数据，但保留表结构。需要注意的是，`TRUNCATE` 是一个非事务性操作，无法回滚。 DELETE FROM表名：这个命令只会删除表中的数据，不会删除表结构。它只能删除特定的整条记录，且具有事务性，可以回滚。 WHERE与HAVING的区别功能上：`WHERE` 用于过滤行，而 `HAVING` 用于过滤组。`WHERE` 在分组之前进行过滤，不满足条件的行不参与分组；而 `HAVING` 是对分组后的结果进行过滤。判断条件：`WHERE` 不能对聚合函数进行判断，而 `HAVING` 可以。执行顺序：`WHERE` 子句出现在 `FROM` 语句之后，`GROUP BY` 之前；而 `HAVING` 出现在 `GROUP BY` 之后。例如，查询年龄小于45的员工，并根据工作地址分组，获取员工数量大于等于3的工作地址： sql SELECT workaddress FROM emp1 WHERE age < 45 GROUP BY workaddress HAVING COUNT() >= 3; COUNT(*)、COUNT(1)、COUNT(列名)的区别 COUNT(*)：星号表示选取所有列，对满足条件的行进行计数。虽然大多数数据库会对其进行优化，但相比 `COUNT(1)`，执行速度较慢。 COUNT(1)：这里的1是一个常量，并不对应实际的列。数据库不会访问任何实际的数据，仅对满足条件的行数进行计数，执行速度较快。 COUNT(列名)：指定列名，对该列中非空的值进行计数。 NULL注意事项 MySQL使用三值逻辑：TRUE、FALSE 和 UNKNOWN。任何与NULL值进行的比较都会与第三种值UNKNOWN做比较，这个“任何值”包括NULL本身。 NULL不参与所有聚合函数的运算。在表连接时，表中的连接字段都不为NULL时才能匹配上。希望这些解释能帮助你更好地理解SQL中的这些命令和概念！𐟓Š𐟓ˆ

计算机专业就业方向：别只盯着编程！计算机专业的学生们，别只盯着编程！虽然编程是计算机专业的基础，但并不意味着你必须只做程序员。其实，计算机领域有很多其他有趣的岗位，而且这些岗位的薪资也不差！今天我就来给大家分享几个计算机专业的就业方向，希望能帮到你们。 𐟌Ÿ 数据分析师 | 薪资：10-25k 随着大数据技术的发展，企业和组织越来越需要从海量数据中提取有价值的信息来制定战略和决策。数据分析师因此成为了计算机领域的一个热门职业。这个岗位不需要你写太多代码，更侧重于业务知识和数据分析技能。你需要掌握的工具包括Tableau、PowerBI、Excel、SQL和Python等。 𐟌Ÿ 云计算工程师 | 薪资：10-30k 随着企业和组织将业务迁移到公有云或私有云，云计算成为了计算机领域的一个重要方向。这个岗位需要你掌握数据库运维管理、企业级云架构管理、Linux基础和运维自动化以及网络基础等技能。 𐟌Ÿ 网络安全工程师 | 薪资：10-25k 网络安全岗位的需求量非常大，尤其是随着物联网应用和5G的普及，这个岗位的需求只会增加。你需要学习高级网络技术、渗透测试技术以及web安全等知识。掌握Windows Server服务器和企业组网也是非常重要的。 𐟌Ÿ 人工智能工程师 | 薪资：20-30k 人工智能是未来十年内需求量最大的领域之一。作为人工智能工程师，你需要掌握编程语言（如Python、Java、C++等）、数据结构与算法、深度学习和机器学习等知识。最后，希望大家在选择岗位时不要局限于程序员这个岗位。提前规划，多学习新技术，踏实前行，未来的路一定会更宽广！

八大系统的口诀一句话 𐟓š 信息系统生命周期【划分计时维】划 - 系统规划（可行性分析与项目开发计划）分 - 系统分析（需求分析）计 - 系统设计（概要设计、详细设计）时 - 系统实施（编码、测试）维 - 系统运行和维护等阶段 𐟔砧𝑧𛜥Ÿ𚧡€标准与协议表示层【逛、京、东、爱、买】 GIF、JPEG、DES、ASCII、MPEG 会话层【生气了、闹分手、人品差】 SQL、NFS、RPC 传输层【脱层皮、有点偏、水平差】 TCP、UDP、SPX 网络层【网红爱拍、爱吃面拍、爱搞面拍、用iPhone X拍、用AR拍】 ICMP、IGMP、IPX、ARP 𐟓ˆ 综合知识十大管理占分值较高，尤其是各个输入、输出、工具技术等，这部分基础打好对案例和论文也很有帮助！出题大部分是教材原文，但考的越来越细了，宋一林课上画的重点一定要熟练掌握！！ IT部分背不下来就多刷题，考刷题强化对知识点的理解，这部分占分值不低，正确率至少要达到50%！ 𐟓Š 案例分析重点攻克计算，这部分简单且提分快，各类成本、进度类的计算是必须要掌握的！！理论题靠的就是死记硬背！找茬题宋一林课上总结的有万金油，直接背，在考试中能节省不少做题时间！答题尽量使用专业化的术语，如果有不会的也不要放弃，尽量往相关的知识点靠拢，只要答到点上就有分 𐟓 论文背景一定要选熟悉的业务信息系统，如果没有经验要对选择的项目深入调研！借鉴不是照搬！比如：可以参考A的背景，B＋C＋D的正文整合，E＋F的总结，借鉴的时候要改写成自己的话！

普通二本计算机女生考银行科技岗的真实体验毕业前，同学们都在纠结是去互联网大厂还是考公考编，我最终选择了银行科技岗。不得不说，这个选择真是太香了！下面我来详细说说我的理由和一些具体的经历。为什么选择银行科技岗？𐟤” 薪资水平：虽然互联网的月薪更高，但银行的年薪也不差。总包算下来，互联网和银行差不多。互联网大概25万左右，银行在15-20万左右。稳定性：虽然互联网行业不太稳定，但银行也不是绝对的稳定。特别是股份制银行，市场化程度很高。相对来说，银行比互联网大厂稳定一些。福利待遇：银行的五险一金都是最高比例，还有补充医保、餐补、体检等。而且银行还有工会福利，过节费也有，整体福利不错。工作强度：虽然工作强度都不小，但还没到996的程度。不过，互联网的工作焦虑感和不确定性更大一些。上升空间：虽然互联网大厂轮换快，能力不行很快就被撤掉，但银行相对稳一些。一个萝卜一个坑，都需要抱大腿，但银行机会更多。银行信息科技岗的笔试内容𐟓š 笔试主要分为三部分：职业能力（60分钟）、英语（20分钟）和信息科技（40分钟）。职业能力：70道题，主要考察言语理解、图形推断、逻辑推理、数字运算、思维策略、材料分析、图表分析、银行相关内容和金融类基础知识。英语：25道题，先填姓名和报考邮箱。主要是填空和理解，难度不高，多刷刷四级真题就差不多。信息科技：55道题，题目回忆： 1道Java题计算机组成原理：ALU、加法器、loop指令、微内核、cache 操作系统：进程和线程、内存分页、阻塞态、不同操作系统的分类和功能数据库：第一、二、三、四范式、范式定义、SQL基础语句计算机网络：计算机网络协议、邮件协议、子网掩码作用、OSI四层模型、路由器、网关、网桥、调制解调器等设备的作用数据结构：冒泡排序、哈夫曼编码、无向连通图的连通分量、完全二叉树对应的森林、迪杰斯特拉算法软件工程：项目的WBS 密码学：哈希表、哈希算法、密码攻击类型、区块链的密码学原理、常用的加密算法总体来说，银行科技岗的工作比互联网大厂轻松一些，也不用担心失业风险。整体还是非常不错的。想要进银行的朋友们一定要抓住秋招这个机会！

𐟓š SQL进阶练习55题 𐟔 准备好迎接挑战了吗？这里有55道精心设计的SQL进阶练习题等你来解答！ 1️⃣ 多表连接练习：连接employees和departments表，展示员工姓名与部门名称。𐟔— 2️⃣ 聚合与分组：计算每个部门的平均薪水。𐟒𐊊3️⃣ 子查询大挑战：找出薪水等于部门平均薪水的员工。𐟔 4️⃣ HAVING子句实战：列出至少有5名员工的部门及其平均薪水。𐟓Š 5️⃣ 别名使用技巧：显示员工姓名及其薪水的两倍。𐟒𜊊6️⃣ 窗口函数应用：对部门员工按薪水进行排名。𐟏† 7️⃣ CASE语句演练：列出员工薪水等级。𐟓ˆ 8️⃣ 日期差计算：列出员工姓名及工作天数。𐟓… 9️⃣ 复杂JOIN操作：连接多个表，展示员工、部门和位置信息。𐟌 𐟔Ÿ GROUP_CONCAT函数应用：为部门列出所有员工姓名。𐟑劊还有更多精彩练习等你来挑战！从LIMIT和OFFSET到NOT EXISTS，全方位提升你的SQL技能！快来试试吧！𐟒ꀀ

𐟔 SQL中HAVING子句的奥秘 𐟓š 在SQL语句中，HAVING子句与WHERE子句都肩负着过滤数据的重任，但它们的职责却有所不同哦！ 𐟓 首先，它们的作用位置就有明显差异。WHERE子句是在表和视图层面进行过滤，它在分组和聚集计算之前就挑选出输入行。而HAVING子句则是在分组和聚集之后，对分组的数据进行进一步的筛选。 𐟔젥…𖦬᯼Œ与聚合函数的关系也是两者的一大区别。由于WHERE子句的过滤发生在分组和聚合之前，所以它无法引用聚合函数的结果。相反，HAVING子句可以在分组和聚合之后引用这些结果，让你的查询更加灵活和强大。 𐟤 再来说说与GROUP BY的关联吧。WHERE子句并不受GROUP BY的限制，它通常在GROUP BY之前就发挥作用。而HAVING子句则常常与GROUP BY携手，一起在查询的后半段进行数据的筛选和整理。 𐟎œ€后，从执行顺序上来看，在一个包含WHERE、聚合函数和HAVING的复杂查询中，WHERE子句会首先执行，紧接着是聚合函数，最后才是HAVING子句。它们按照这个顺序，一步步将数据精炼成你最终想要的结果。 𐟒ᠧŽ𐥜诼Œ你是不是对SQL中的HAVING子句有了更深入的了解呢？在编写SQL查询时，记得根据需求合理运用哦！

数据分析师进阶指南：对比分析法实战技巧嘿，大家好！今天我们来聊聊数据分析中的对比分析法，这可是进阶高级数据分析师的必备技能哦！为了帮助大家更好地理解，我整理了一些相关的书籍推荐，包括统计学、分析思维、市场研究、Python、SQL和Tableau，记得关注和分享哦！什么是对比分析法？𐟤” 对比分析法其实就是在一个数据标准相同的前提下，把两个相互联系的指标数据进行比较，找出实际数和基数的差异。简单来说，就是看看数据之间的不同之处，找出原因，然后想办法优化。怎么比？𐟤𗢀♂️ 对比分析法可以分为以下几个步骤：准备数据：通过SQL取数、汇总、计算比值等方式来准备数据。寻找差异：找出两个数据之间的差异。寻找原因：分析差异产生的原因。优化差异：提出优化差异的办法。对比分析法的原则也很重要：对比对象一致性：确保你比较的是同一类对象。时间属性一致性：时间跨度要一致。数据口径一致性：数据的统计口径要一致。数据来源一致性：数据来源要可靠。和谁比？𐟤” 对比分析法有不同的时间标准和空间标准：时间标准：同比：把本年和去年同期对比，比如2022年12月的销售额和2021年12月的销售额对比，这样可以消除周期变动的影响。同比增长率：计算公式是（本期数-去年同期数）/去年同期数*100%。环比：把两个连续的统计周期对比，比如今天和昨天、本周和上周、月环比和年环比。环比增长率：计算公式是（本期数-上期数）/上期数*100%。定基比：把某一固定时期的数据作为基准，比如2、3、4、5等月的均数与1月对比，表示总的发展速度。复合增速：计算公式是（（本期数据/固定期数据）^(1/n)-1）*100%。空间标准：同级空间：比如同一城市的不同区对比。先进空间：比如同一城市某一区同第一名区对比。扩大空间：比如某个区同全市对比。经验或理论标准：经验值：依据公司以往数据经验对比实际数。行业值：依据行业平均水平或最高水平对比实际数。理论值：通常根据AB测试获得（这里不做详细解释，后续再做专题分享）。计划标准：月度目标值、季度目标值、年度目标值等。希望这些技巧能帮到你们，数据分析可不是一件容易的事，但只要掌握了这些方法，你一定能成为数据分析的大师！加油吧！𐟒ꀀ

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