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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!
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。
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
掌握 SQL 语句的三大类别 𛊓QL(Structured Query Language)是用于管理和处理数据库的标准编程语言。它涵盖了数据库操作的各个方面,从创建数据库到查询和更新数据。掌握 SQL 语句对于计算机专业的学生来说至关重要,因为它为进一步学习和应用数据库技术打下了坚实的基础。 SQL 语句主要分为三大类: DDL(Data Definition Language)语句:这些语句用于定义数据库结构,包括创建、修改和删除数据库对象。常用的关键词有 CREATE、DROP 和 ALTER。例如,创建一个新表或修改现有表的结构。 DML(Data Manipulation Language)语句:这些语句用于操作数据库中的数据,如插入、删除和更新记录。常用的关键词有 INSERT、DELETE 和 UPDATE。查询数据则使用 SELECT 语句。 DCL(Data Control Language)语句:这些语句用于控制对数据库对象的访问权限。关键词包括 GRANT 和 REVOKE,用于赋予和撤销用户对数据库的特定访问权限。 通过掌握这些 SQL 语句,学生可以更好地理解和应用数据库技术,为未来的学习和职业发展打下坚实的基础。
SQL查询列名重命名技巧 在SQL查询中,如果你想要对查询结果中的列名进行重命名,可以使用`as`关键词。例如,假设你有一个用户信息表,其中包含用户的设备ID、性别、年龄等信息。现在你需要查询前两个用户的设备ID,并将结果中的列名改为'user_infos_example'。 示例查询语句: ```sql SELECT device_id AS user_infos_example FROM user_profile LIMIT 2; ``` 在这个例子中,我们使用了`SELECT device_id AS user_infos_example`来选择设备ID列,并将其重命名为'user_infos_example'。然后,通过`FROM user_profile`指定了要查询的表名,最后通过`LIMIT 2`限制了查询结果的数量。 查询结果示例: 假设你的用户信息表中有以下数据: ```markdown user_profile id | device_id | gender | age | university | province 2138 | 21 | male | 1 | 北京大学 | Beijing 3214 | 32 | male | 32 | 复旦大学 | Shanghai 20 | 20 | female | 65 | 北京大学 | Beijing 2315 | 23 | male | 25 | 浙江大学 | ZheJiang 5432 | L5 | male | 25 | 山东大学 | Shandong ``` 那么,上述查询语句将返回以下结果: ```markdown user_infos_example 2138 3214 ``` 这样,你就可以轻松地将查询结果中的列名重命名为'user_infos_example',并只返回前两个用户的设备ID。
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。
转行运营必备的3个底层思维 今天我们来聊聊如何从零开始进入互联网行业,特别是运营岗位。很多初学者和传统行业的朋友都希望通过运营岗位进入互联网,所以这节课我们就来详细讲解运营的核心思维。 什么是运营? 在互联网行业,有一种说法是:产品和技术负责创造,而运营负责推广。简单来说,运营就是通过特定的路径和高效率的资源分配,让用户最大化地使用产品。 由于实现路径和希望达成的用户行为不同,运营有很多细分领域,但本质都离不开上述定义。比如: ⠦体运营:主要通过文案吸引用户关注和活跃度; 活动运营:通过活动吸引用户参与并转化(如关注、下单)。 运营岗位需要哪些核心素质? 岗位素质=底层思维(70%)+专项技能(30%) 很多初学者一上来就集中学习写文案、做活动、学SQL等具体技能,但这些技能只是表面。如果没有掌握底层思维,你的简历只是一堆酷炫技能的堆砌。 运营岗位的底层思维有哪些? 回到运营的定义上,运营是通过针对性的路径和高效率的资源配置让用户最大化用产品。这里面的三个关键词代表了三种底层思维: 1️⃣ 目标(价值)导向:让用户最大化用产品 运营是前台岗位,最接近用户和业务核心价值,保持目标对焦意识。不拿结果的运营都是耍流氓。 2️⃣ 用户导向:针对性的路径是抓手,不是目的。用哪种抓手最有效取决于有多了解你的目标用户。 例如,一家做男士服装穿搭app的公司,新媒体运营的目的是拉新。基于男士属性特征,你可能需要考虑新媒体平台选择、栏目类型和语言风格等。 3️⃣ 数字化链路导向:高效率配置 互联网的最大特征之一就是用户信息得以被记录和连接,这提高了花钱效率。比如,过去打广告是单向的,现在通过新媒体打广告,用户的全链路信息(触达-阅读-点赞收藏-关注/下单)都是可追踪的。当整个路径都被记录时,调整哪一步将变得清晰,进而实现运营资源的高效率配置。 希望这些内容对你有所帮助,如果你觉得有用,记得点赞和关注哦!你的反馈非常重要,笔芯~
0基础如何快速入门数据分析? 很多朋友问我,如何从零开始学习数据分析?特别是文科生,担心自己理科思维跟不上。其实,没有什么知识是天生就会的,最好的方法就是勇敢尝试。 数据分析入门其实很简单 初学阶段:Excel 首先,掌握Excel的基本功能是关键。以下这些关键词你一定要掌握:透视表、筛选、多列排序、折线图、直方图、双坐标图、数据导入分隔设置、VLOOKUP、SUM、COUNT函数、冻结首行。这些功能足够你应付日常的数据分析工作。 进阶学习:Sql Sql语言相对容易上手,但精通需要时间。建议先去w3school看看基本语法,然后自己练习。牛客网上有各种学习阶段的大厂面试题,可以巩固和加强你的学习。 业务指标 了解一些基本的业务指标,比如PV/UV、日活/月活、次日留存、ARPU、转化率。这些指标是数据分析师必须掌握的。 常用分析方法 掌握一些基本的分析方法,比如对比、细分、漏斗、RFM。这些方法可以帮助你更好地理解数据。 再进阶学习:Python Python的学习需要花一些时间,但并不难。入门可以看看《利用Python进行数据分析》,然后跟着廖雪峰老师的教程边做边练。熟悉基本语法后,再学习pandas、numpy、matplotlib。 Shell命令 掌握一些常用的Shell命令,比如cat、wc、grep、sed、sort、uniq、awk。这些命令在数据分析中非常实用。 常用统计指标 了解平均值、中位数、p值等基本的统计指标。这些指标可以帮助你更好地理解数据的分布和变化。 数据挖掘常用算法 学习一些数据挖掘的常用算法,比如线性回归、kmean聚类、逻辑回归、贝叶斯。这些算法可以帮助你进行更深入的数据分析。 总结 最难的不是怎么学,而是你有没有从现在开始行动。如果你自学一段时间后发现比较吃力,可以考虑报个班。总之,有付出才会有收获,希望大家都能早日成功!
SQL面试必备经典问题解答集锦 北美数据工作求职 在准备北美数据相关岗位的面试时,掌握SQL的基础知识至关重要。以下是一些经典的SQL面试问题及其答案,帮助你更好地准备面试。 Q34: TOP或LIMIT子句的目的是什么? TOP(在SQL Server中)或LIMIT(在MySQL中)用于限制查询返回的行数。它常与ORDER BY子句一起使用,以确保返回的结果是有序的。 Q35: UNION和JOIN的区别是什么? UNION将两个或多个SELECT语句的结果集垂直合并,而JOIN则是基于连接条件将两个或多个表中的列水平组合。 36: 数据仓库是什么? 数据仓库是一个大型的、集中的数据存储库,用于存储和管理来自不同数据源的数据。它专为高效的数据报告、分析和商业智能而设计。 Q37: 主键和候选键的区别是什么? 主键是唯一标识表中每一行的候选键。而候选键是一组可能成为主键的列。 Q38: GRANT语句的目的是什么? GRANT语句用于授予用户或角色特定的权限或特权,以访问和操作数据库中的数据。 Q39: 什么是相关更新? 相关更新是一种更新语句,它引用同一表中的子查询结果,并根据子查询的结果更新每行。 Q40: CASE语句的目的是什么? CASE语句用于在SQL查询中执行条件逻辑,允许你根据指定条件返回不同值。 Q41: COALESCE函数的目的是什么? COALESCE函数返回列表中的第一个非空表达式,常用于处理空值。 Q42: ROW_NUMBER()函数的目的是什么? ROW_NUMBER()函数为结果集中的每行分配一个唯一的递增数字,常用于分页或排名。 Q45: ALL关键词在SQL中的用途是什么? ALL关键词用于比较操作符,表示与列表中的所有值进行比较。 通过掌握这些经典的SQL问题及其答案,你可以更好地准备数据相关岗位的面试,展示你的SQL技能和知识。
数据分析新手如何快速上手SQL? 如果你觉得Excel是职场上的必备技能,那么SQL就是走上数据之路的真正起点。可能你从未接触过编程语言,甚至没有理工科背景,但别担心,SQL其实并不难学。今天我总结了一些SQL学习的“学前须知”,希望能帮到新手们。 ➡️ 首先,了解SQL的作用 想象一下,SQL就像图书馆的管理员,负责帮你找到需要的书籍。比如,你想在图书馆(某个数据库)里找一本红色的书,书名包含“美食”关键词。你的经验会告诉你书大概在什么位置(哪个表),那么你可能会写这样的SQL语句: select 书名 from 图书馆 where 位置楼层 = 2 and 书架 = 3 and 书架层数 = 4 and 颜色 = ‘红色’ and 书名 like ‘*美食*’ 不难看出,from语句是用来指定书在哪个仓库,而where语句则是用来准确定位书的具体位置。 做好预期管理,掌握学习路线 建议你用不超过两周的时间来入门SQL,从基础知识到实战应用。注意,这只是入门,不是完全掌握。SQL是一门技术,不可能在短时间内完全掌握。即使我用了多年的SQL,也不敢说完全掌握。新手们也要做好预期管理,避免受挫。 逻辑为王,重逻辑梳理,轻技术难度 SQL的核心作用是把数据正确地拿出来,而不是随便拿出来。因此,你的逻辑决定了最终是否能取出正确的数据。比如,从哪个表取哪个字段,限制条件是什么,是否需要嵌套查询。如果基础数据错误,后面的任何分析都是无效的。 养成良好的数据习惯 新手养成的习惯是最难改的,比如文本格式、表命名、字段起名等。千万不要用abc等简单代替,时间久了你的代码会变得难以阅读。 学会复盘,优化语句 大多数数据人员都有体会,使用半年的SQL后,每天要写的语句都非常类似,无非是字段、表不同。因此,SQL的练习重点不在于量,而在于复盘和优化自己的SQL语句,无论是美观、效率还是逻辑。 最后一点 数据分析是一门基础技能,如果你想从事互联网行业,无论是运营、运维、产品还是数据,SQL都是必备技能。希望我的分享能让新手们少走弯路。
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