sql 关键词搜索直播_sql数据查询的关键字(2024年12月全新视觉)
面试秘籍!日志定位Bug 在追求梦想的道路上,每一步都是成长的印记。无论遇到怎样的挑战,坚定信念,勇往直前 资源查看命令有哪些? 进程查看:使用ps -ef命令,并通过grep过滤出特定进程。 杀掉进程:使用kill命令,强制杀掉进程,参数为-9。 监控资源:使用top和vmstat命令。 磁盘空间:使用df -h命令。 内存使用:使用free -m命令。 如何查看日志定位Bug? 查找日志文件:根据日志目录找到对应的日志文件。 查看日志内容:使用tail -200或tail -500命令查看文件内容。 关键词查找:如果是系统异常错误,查找关键词如error或exception。 逻辑错误定位:如果是逻辑错误,将操作时间与开发人员一起定位Bug。 响应超时如何定位? 排查软件优化问题:首先考虑中间件(如Tomcat、Apache)的连接数问题,尝试增加连接数。 数据库连接数问题:考虑数据库的连接数问题,尝试增加连接数。 数据库访问效率:考虑数据库操作是否添加索引,如果没有添加索引,可以让开发优化数据库访问速度,添加索引或优化SQL语句。 代码架构设计:考虑后台代码的架构设计是否合理,代码算法是否足够优化。 硬件资源:如果以上问题都不能解决,考虑增加服务器CPU内存或网络带宽。 稳定性测试如何做? 设置并发数:将并发数设置为峰值,循环次数设置为永远。 开启调度器:开启调度器,持续时间为3600秒,持续压测1小时。 监控性能指标:查看接口的各项性能指标变化,是否在预期范围内。 需要插入500条数据如何操作? 使用存储过程:通过存储过程来实现。 JMeter实现:使用JMeter调用注册接口,线程数设置为500,账号密码通过JMeter中的随机函数实现。 希望这些技巧能帮助你在测试面试中脱颖而出!ꀀ
快速转行产品经理:5个关键步骤! 自我介绍:我是一名地理专业的学生,通过自学产品经理技能,成功进入了互联网大厂。在这段时间里,我积累了很多经验,现在我想分享这些经验,帮助那些想要转行的朋友们。 1️⃣ 理解产品经理的能力模型 产品经理需要具备三种核心能力: 硬本领:包括用户研究、竞品调研、产品设计、数据分析、项目管理、产品规划、技术知识、运营知识、行业认知。 软素质:如通用职场技能、沟通协作、资源协调、时间管理、情绪管理、风险控制。 个人能力:如逻辑思维、自我管理、学习迭代、总结复盘。 2️⃣ 制定学习框架 作为新手,主要关注硬本领的提升,包括用户研究、竞品分析、数据分析、原型绘制、文档撰写、产品设计、运营知识、技术知识。建议每周学习一个知识点。 3️⃣ 找到可靠的自学资源 尽可能利用免费资源: 书籍:《产品经理成长笔记》《给产品经理讲技术》《俞军产品方法论》 在线课程:产品经理入门课、数据分析课、Excel课程、SQL课程,直接搜索关键词。 播客:三五环、灰度上线、硅谷101、商业就是这样、疯投圈、中金研究院。 4️⃣ 刻意训练专项技能 进行以下练习: 制作一份调研问卷并进行用户访谈。 撰写3份竞品分析报告。 选择一款APP,画出每个页面的原型图,并编写需求文档。 练习100道Excel和SQL数据分析题。 5️⃣ 实践一个完整项目 假设自己是某App的产品经理,负责核心业务指标的设计和优化。例如,如果你是Forest的产品经理,目标是提升用户留存。实践完整流程,包括用户调研、竞品分析、需求挖掘、需求分析、产品设计、原型图、需求文档、数据埋点。实践完后,整理出自己的作品集,这对求职非常有帮助。 通过这些步骤,我希望能够帮助那些想要转行产品经理的朋友们,快速提升自己的能力,成功进入心仪的公司。
SQL数据分析快速入门与进阶指南 想要快速掌握SQL并应用于数据分析?这里有一份简洁的学习路径,助你轻松应对面试和实际工作! 【入门基础】 ⏺ 观看小破站大师兄的SQL课程,仅需三小时,即可快速入门。 ⏺ 掌握SQL必知必会知识点,一周内即可完成。 【刷题练习】 ➡️ 直接开始刷题,推荐牛客网和LeetCode。优先选择牛客网,小破站有UP主讲解牛客网全题。 ➡️ 集中练习查找语句部分,删改部分可略过。时间允许的话,自己敲一遍代码,时间紧张则听讲解理解思路。 ➡️ LeetCode的部分题目难度较高,可暂时不做。 ✔️ 两周内完成刷题,逐步补齐语法漏洞,培养代码思维。解答难题时,选择最易理解的解法。 【常见题型】 ▶️ 排序类问题(普通排序、窗口排序) ▶️ 复合指标计算(如留存率、复购率、完播率) ▶️ 新用户数、连续登陆、最长连续登陆问题 ▶️ 中位数问题(不常见) ▶️ 行列转置(不常见) ▶️ 偏移类求和求平均问题(LAG、LEAD函数) 以上题型覆盖了面试中约90%的问题,具体解法可通过小破站或百度搜索关键词获取。 【工作中常用函数】 ▶️ LEFT JOIN、INNER JOIN ▶️ 窗口函数 ▶️ SUM(CASE WHEN)、COUNT(DISTINCT CASE WHEN) ▶️ CONCAT(SUBSTR()) ▶️ DATE、YEAR函数 ▶️ UNION ALL
SQL中的BETWEEN关键词使用指南 在SQL中,BETWEEN关键词用于在两个值之间过滤数据。这个范围包括指定的起始值和结束值。BETWEEN操作符主要用于搜索数值、日期或文本字段中的范围值,使得数据查询更加直观和方便。 BETWEEN关键词的基本语法 ```sql SELECT column_name(s) FROM table_name WHERE column_name BETWEEN value1 AND value2; ``` 在这里,column_name表示要检查的字段,value1和value2是范围的起始值和结束值。如果column_name的值在这两个值之间(包括这两个值本身),则满足条件。 数值范围的使用 假设有一个名为Employees的表,其中包含员工的薪水信息,可以使用BETWEEN来找出特定薪资范围内的员工: ```sql SELECT * FROM Employees WHERE Salary BETWEEN 50000 AND 100000; ``` 这将返回所有薪水在50,000到100,000(含边界值)之间的员工记录。 日期范围的使用 在处理日期时,BETWEEN同样非常有用。例如,查询特定日期范围内的订单可以写为: ```sql SELECT * FROM Orders WHERE OrderDate BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-12-31'; ``` 这个查询返回所有在2022年内创建的订单。 文本范围的使用 使用BETWEEN查询文本字段也很简单: ```sql SELECT City FROM Cities WHERE City BETWEEN 'A' AND 'M'; ``` 这将选择城市名从“A”到“M”(包括“A”和“M”)的所有城市。 BETWEEN的边界情况 BETWEEN操作符包括其边界值。如果希望排除范围的边界值,应使用大于和小于操作符: ```sql SELECT * FROM Products WHERE Price >= 100 AND Price < 200; ``` 这个查询将返回价格大于等于100但小于200的产品,排除了200的价格。
如何从零开始成为产品经理? 如果你对互联网行业感兴趣,但又不想天天敲代码,那么产品经理这个岗位绝对值得一试。产品经理在互联网公司中可是个香饽饽,工作内容丰富多样,还能让你更全面地了解一个产品的生命周期。 第一步:打好基础 首先,你得学习一些产品经理的基础知识,比如产品经理的工作流程、职责、工作内容以及需要具备的能力。推荐几本书:《产品之旅》、《结网》、《产品经理面试攻略》、《幕后产品》和《俞军产品方法论》。这些书能帮你建立对产品经理这个岗位的全面认识。 第二步:掌握工具 ️ 产品经理需要用到一些工具来辅助工作,比如原型图工具Axure、墨刀、Sketch、Figma,流程图工具Visio、Processon,以及思维导图工具XMind、GitMind。每类工具选择一款精通即可。 第三步:深入学习产品方法论 产品方法论是产品经理的核心,包括竞品分析、用户画像、用户研究、需求分析、用户留存模型和增长模型等。这些方法论能帮助你更好地理解用户需求和市场动态。 第四步:提升技术能力和数据分析 虽然产品经理不一定要写代码,但具备一定的技术基础和数据分析能力是非常有帮助的。可以先从Excel开始,然后学习SQL和Python。推荐几本书:《给产品经理讲技术》、《产品经理必懂的技术那点事儿》和《SQL基础教程》。视频课程方面,Mosh的SQL教程和戴师兄的数据分析自学课程都不错。 第五步:实践项目 做一个完整的产品项目,输出你的作品集。项目内容包括竞品分析报告、产品架构、原型图和需求文档。之前我有分享过如何做一个产品项目的详细步骤,可以参考一下。 第六步:锻炼产品思维和逻辑能力 产品思维和逻辑能力是产品经理的核心竞争力。可以通过不断拆解产品APP来训练,思考产品的定位、目标用户、核心业务逻辑、产品功能架构、功能点分析、数据表现、迭代路线、关键运营点以及用户反馈。 第七步:实习和找工作 备好笔试和面试,多刷题和多复盘。笔试和面试的常见题目之前也有分享过。然后在具体业务中积累经验,逐步成长为正式的产品经理。 常用网站推荐 在做市场分析和竞品分析时,几个常用的网站非常有帮助: 行业报告:艾瑞、199it、行业研究数据库,可以用来做市场分析和数据分析报告。 竞品分析:酷传,能查询APP的每一次更新信息,方便做竞品分析和产品规划研究。 用户数据:百度指数,通过关键词来分析用户搜索行为。 希望这些步骤能帮你从零开始成为优秀的产品经理!加油!ꀀ
第六章至第八章精选内容 第六章补充内容 相对熵/交叉熵(Kullback-Leibler Divergence) 相对熵是用来衡量两个取值为正数的函数相似性的一个指标。它与热力学中的熵概念相对应,熵越大,函数越分散。如果相对熵等于0,说明两个函数完全相同。 应用场景 相对熵可以用于衡量两个常用词(在语法和语义上)在不同文本中的概率分布,查看它们是否同义。 词频率_逆向文档频率(TF-IDF) TF-IDF是一种利用信息熵衡量统计语言模型好坏的方法。对于需要根据上下文条件的高阶语言模型,应选用条件熵。如果考虑到从训练语料和真实文本中得到概率函数的偏差(即词在不同语境下意思不同的二义性),需要采用相对熵。 语言模型复杂度 贾里尼克从条件熵和相对熵出发,提出了语言模型复杂度(perplexity)来衡量语言模型的好坏。物理意义是在给定上下文的基础上,句子中每个位置平均可以选择的单词数量。模型的复杂度越小,每个位置的词就越确定,模型越好。 第七章补充内容 BCJR算法和维特比算法 BCJR算法是一种定义在网格图上的算法,用于最大化纠错编码的后验概率,主要用于卷积编码。这个算法对于迭代的纠错编码非常重要,包括Turbo码和低密度部分检错编码。 布尔代数和搜索引擎 搜索引擎可以类比之前的图书索引,每个网页都是一篇文献。我们要找到对应的文献可以通过对应的索引来寻找。纸质时代我们采用索引卡,而信息时代我们采用SQL语句进行查询。 搜索引擎的原理 搜索引擎的原理是下载足够多的网页,建立索引,对查询的结果进行排序。对于现在的搜索引擎,我们输入关键词,由浏览器将我们查询的语句转换为布尔运算的算式,通过逻辑运算的结果来进行核对。 思考 我们平常在使用计算机时,为什么连上网就可以搜索自己想搜的东西,访问对应的页面,提交一些信息就可以解决一些问题,游戏中的操作等等……我们作为用户,在操作的时候易于上手,觉得这些操作是遵循逻辑可以实施的。而在计算机的底层实现,以我现在的程度的理解,觉得是将原本静态大量的信息进行快速访问,一个整体功能不断的细化让计算机可以通过实现这一个个步骤,结合强大的算力缩短时间,最后呈现在我们的面前,即快速且便捷。 第八章补充内容 信息论基础 《信息论基础》是一本托马斯科弗写的书籍,涵盖了信息论的基础知识。 总结 第六章至第八章的内容涵盖了相对熵、条件熵、语言模型复杂度、BCJR算法、维特比算法以及搜索引擎的原理等重要概念和算法。这些内容在信息论和计算机科学中有着广泛的应用。
运营面试数据分析题解答思路分享 在运营岗位的面试中,数据分析能力往往是一个重要的考察点。以下是一些常见的面试问题及其参考答案,帮助你更好地展现自己的数据分析能力。 流量漏斗分析: 如果你发现店铺的流量出现了大幅下滑,你会如何进行数据分析? 参考答案: 1⃣首先,我会将流量分为自然流量和付费流量,然后根据购买链路(曝光->点击->下单->成交)分析是哪个环节的转化率下降了。 2⃣对于付费流量,我会重点关注ROI,拆分流量来源到推荐、搜索场域以及不同的广告入口,定位问题。通过数据透视表整理所有关键词的消耗和转化数据,优化关键词出价。 数据异动分析: 作为天猫店长,你发现店铺的GMV出现了严重下滑,你会如何进行数据分析? 参考答案: 1⃣首先,我会确认数据的真实性,判断下滑幅度是否在正常波动范围内,再进行下一步分析。 2⃣内部原因分析:基于GMV=UV*转化率*客单价的公式,定位出有问题的指标,并进一步优化。 3⃣外部原因分析:洞察分析核心竞品的近期营销动作;观察市场上是否有新的竞品出现;判断大盘水平是否呈下降趋势等。 ️工具技能: 你会使用哪些数据分析工具?这些工具是如何运用在你的工作中的? 参考答案: 1⃣我熟悉Excel,经常使用VLOOKUP等函数和数据透视表,这大大提升了我的工作效率。 2⃣我还会使用数据可视化工具,如Power BI、Tableau,以及SQL、Python,这些工具能帮助我实现更复杂的分析。 ᦀ: 运营中的数据分析其实就是【发现问题➡️下钻维度定位原因➡️给出解决方案】的过程。只要按照这个思路来,就不会出错。希望这些参考答案能帮助你在面试中更好地展现自己的数据分析能力!
定性研究与定量研究:方法与示例详解 在进行科学研究时,收集数据的方法主要有两种:定量研究和定性研究。这两种方法各有千秋,适用于不同的研究目的和数据类型。 定量研究:数字背后的真相 定量研究主要关注那些可以用数字来量化的问题,比如“什么”、“多少”或者“如何”等。这种方法通过收集和分析具体的数字来回答这些问题。常用的统计分析软件包括SPSS、SQL和STATA。 特点: 需要大量的受访者; 通常使用封闭式问题(如多项选择题); 专注于检验理论和假设; 数据主要用数字、图形和表格来表示; 通过数学和统计分析来得出结论。 关键词:测试、测量、客观性。 定性研究:文字中的情感与理解 与定量研究不同,定性研究更注重描述质量或特征,通过问卷调查、访谈或观察来收集数据。这些数据通常以叙述性的形式呈现,描述模式或含义。 特点: 主要使用开放式问题; 数据主要用文字来表达; 需要的受访者较少; 专注于探索想法或制定理论/假设; 通过总结、分类和解释来进行分析。 关键词:理解、背景、复杂性、主观性。 方法与示例 𐊥研究示例:在一项关于员工满意度的调查中,研究人员可能会问“你有多满意你的工作?”并使用五点量表来收集数据。然后,他们会使用SPSS等软件来分析这些数据,看看有多少人选择了“非常满意”。 定性研究示例:在一个关于企业文化的研究中,研究人员可能会进行深度访谈,询问员工对公司的看法和感受。这些访谈内容会被详细记录和分析,以了解员工对公司文化的真实感受。 总结 无论是定量研究还是定性研究,每种方法都有其独特的优势和局限性。定量研究适用于那些可以通过数字来量化的问题,而定性研究则更注重描述和理解。在实际研究中,研究者通常会根据研究目的和数据类型来选择合适的方法。
基于Java的网上订餐系统设计与实现 论文题目:基于Java的网上订餐系统的设计与实现 关键词:网上订餐 JSP SQL Server数据库 摘要: 随着科技的不断发展,计算机技术已经深入到生活的方方面面。快捷高质量的生活方式成为人们不可或缺的选择。在互联网世界中,网上订餐已经成为一种新型购物方式。网上订餐不仅能提供顾客足不出户的食物上门服务,还能满足顾客对不同食品的选择。为了进一步提高网上订餐的速度与质量,网上订餐系统被开发出来。 ️系统开发: 本系统的开发工具为JSP与SQL Server数据库,采用B/S结构为管理系统,在Tomcat服务器环境下运行,顾客或管理员可通过IE浏览器进行登录和使用。网上订餐系统的开发主要由数据库搭建和维护以及前台程序两个部分组成。数据库的搭建要求做到数据一致性、完整性和安全性。而对于前台应用程序则要求功能完善,便于使用和漏洞较少。 系统模块: 网上订餐系统拥有两个模块:前台会员和后台管理员。主要要求做到顾客可注册,安全登录后可选择订餐,而管理员可以对会员信息、订餐信息和菜品进行管理。 可行性分析: 操作可行性:网上订餐系统首页开发简单明了,大多数人都可以了解自己想要的餐品,甚至文化程度不高的人群也可以根据网上图片进行选购,方便的购物方式带来的是人们对该网址的青睐和光顾。而对于后台管理人员来说,接受程度高的Java语言有利于后期网站维护和功能增加,使得系统减少漏洞和与时俱进。因此,操作可行性上符合要求。 可行性研究: 可行性分析对系统来说是综合性的复杂工程,也是项目初建时期的重要准备,其结果直接影响后期项目发展前途。而上述可行性研究内容充分说明该系统是一个满足可行性要求的系统。 本章小结: 本章主要对系统开发所需技术和环境进行详细解释和具体分析,并进一步阐述使用这些技术的原因和技术难点,并对项目开发前期的可行性分析作出讨论,为之后软件项目开发做好铺垫。
SQL学习总结:必知必会知识点梳理 最近开始学习SQL,真是个大工程!花了整整一天时间,刷了九章内容,进度条从162跳到了442,感觉像是打通了任督二脉。ꊥ DISTINCT:这个关键词可不是只对最后一列生效哦,它会对所有列都起作用。 LIMIT:要返回前几行,直接用LIMIT x;要返回后几行,得用LIMIT x OFFSET y,或者更简单地写成LIMIT y, x,意思是从第y行开始,返回接下来的x行。 WHERE子句:当AND和OR同时出现时,优先处理AND。为了明确,最好用小括号括起来。 ORDER BY:默认是升序排序,除了用列名,还可以用相对位置。但要注意,如果用相对位置,排序的列必须在SELECT的列里面。降序排序用DESC,但要明确指定每一列,不能只对最后一列生效。 工具推荐 软件:MySQL、Xmind、Notion 这些工具真的帮我理清了思路,尤其是Xmind,用它来做思维导图,把复杂的关系理清楚,感觉效率提升了不少。Notion也是个好帮手,用来整理笔记和总结,简直不要太方便。 总之,SQL的学习是个长期的过程,但每一步都走得很扎实。希望这些小技巧能帮到你们,大家一起加油吧!
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