SQL做数据分析的困境,查询语言无法回答的真相
SQL 在简单数据分析任务中表现良好,但面对复杂需求时显得力不从心。例如,统计新用户第二天的留存率或连续活跃用户的计算,SQL 需要嵌套子查询和复杂关联,代码冗长难懂。Python 虽更灵活,但仍需变通思路,复杂度较高。相比之下,SPL(Structured Process Language)语法简洁、支持有序计算和分组子集保留,具备强大的交互性和调试功能,适合处理复杂的深度数据分析任务。SPL 已开源免费,是数据分析师的更好选择。
Python中使用MySQL模糊查询的方法
本文介绍了两种使用Python进行MySQL模糊查询的方法:一是使用`pymysql`库,二是使用`mysql-connector-python`库。通过这两种方法,可以连接MySQL数据库并执行模糊查询。具体步骤包括安装库、配置数据库连接参数、编写SQL查询语句以及处理查询结果。文中详细展示了代码示例,并提供了注意事项,如替换数据库连接信息、正确使用通配符和关闭数据库连接等。确保在实际应用中注意SQL注入风险,使用参数化查询以保障安全性。
数据无界、湖仓无界, Apache Doris 湖仓一体解决方案全面解读(上篇)
湖仓一体架构融合了数据湖的低成本、高扩展性,以及数据仓库的高性能、强数据治理能力,高效应对大数据时代的挑战。为助力企业实现湖仓一体的建设,Apache Doris 提出了数据无界和湖仓无界核心理念,并结合自身特性,助力企业加速从 0 到 1 构建湖仓体系,降低转型过程中的风险和成本。本文将对湖仓一体演进及 Apache Doris 湖仓一体方案进行介绍。
hive聚合函数多行合并
通过本文,我们详细介绍了Hive中几种常见的聚合函数及其在多行合并中的具体应用。这些聚合函数在处理和分析大数据时非常有用,可以帮助我们高效地进行数据汇总和处理。希望本文对您的学习和工作有所帮助。
放弃单一模型!通义灵码多模型混搭调参实战 - 实测Qwen2.5代码通过率提升27%
本报告展示了模型性能压测结果,使用Python脚本对多个AI模型(如DeepSeek-R1、Qwen2.5-72B、DeepSeek-V3)进行测试。任务包括代码补全、SQL生成和测试用例生成,记录响应时间及Tokens消耗,并统计代码通过率。结果显示,各模型在不同任务上的表现有所差异,Qwen2.5-72B在代码补全任务中表现出色,平均响应时间为3.8秒,代码通过率达95%。
MySQL 和 Oracle 的区别?
本文对比了Oracle和MySQL数据库的多个方面。Oracle适用于大型数据库,支持高并发和大访问量,市场占有率为40%,安装占用空间较大,约3G;而MySQL适合中小型应用,是开源免费的,安装仅需152M。两者在主键生成、字符串处理、SQL语句、事务处理等方面存在差异。Oracle功能更为强大,尤其在企业级应用中表现突出,而MySQL则以简单易用见长。
开箱即用的GO后台管理系统 Kratos Admin - 列表查询规则
Kratos Admin 是一个开箱即用的GO后台管理系统,支持通用列表查询请求。通过 `page`、`pageSize`、`query`(AND过滤)、`or`(OR过滤)、`orderBy`(排序)、`noPaging`(不分页)和 `fieldMask`(字段掩码)等参数,灵活配置查询条件。过滤规则遵循Python ORM风格,支持多种查找类型如 `in`、`gte`、`icontains` 等,适用于不同数据库。