UNION 运算符将多个 SELECT 语句的结果合并成一个不含重复行的结果集。其特点包括:合并结果集的列顺序和数据类型必须相同。不支持聚合函数。UNION ALL 可用于合并包含重复行的结果集,以查找重复数据。
SQL 中 UNION 的用法
UNION 运算符在 SQL 中用于将两个或多个 SELECT 语句的结果合并成一个结果集。
用法:
SELECT 语句 UNION SELECT 语句 UNION ...
特点:
- 合并的结果集中仅包含不重复的行。
- 合并的结果集中列的顺序和数据类型必须相同。
- UNION 不支持聚合函数(如 SUM、COUNT)。
- 如果要合并包含重复行的结果集,可以使用 UNION ALL。
示例:
假设我们有两个表:
<code>表 Student: | id | name | | --- | ---- | | 1 | John | | 2 | Mary | 表 Teacher: | id | name | | --- | ---- | | 3 | David | | 4 | Lisa |</code>
我们可以使用 UNION 运算符合并这两个表的 name
列:
SELECT name FROM Student UNION SELECT name FROM Teacher;
结果集:
<code>| name | | --- | | John | | Mary | | David | | Lisa |</code>
注意:
- 在使用 UNION 之前,确保结果集的列顺序和数据类型一致。
- 如果结果集中包含重复行,UNION 将自动删除它们。
- UNION ALL 允许合并包含重复行的结果集,因此可以用于查找重复数据。
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聚合函数的优点:1、性能优化;2、数据整合;3、数据分析;4、灵活性。聚合函数的缺点:1、数据失真;2、性能开销;3、可解释性;4、维护成本。聚合函数在数据库查询中发挥着重要的作用,它们提供了对数据的宏观视图,帮助用户快速获取数据集的整体信息。

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MySQL 聚合函数用于对数据组进行计算并返回单个值。常见的函数包括:SUM():求和COUNT():非空值计数AVG():平均值MIN():最小值MAX():最大值STDEV():标准差VARIANCE():方差GROUP_CONCAT():连接字符串CORR():相关系数REGEXP_REPLACE():正则表达式替换

GROUP BY 语句用于按指定列对数据集进行分组,并将同组数据聚合。语法:SELECT 列名1, 列名2, ...FROM 表名GROUP BY 分组列名;它可以与聚合函数结合使用,例如 SUM、COUNT、AVG,对组内数据进行汇总。优点包括简化数据分析、识别模式趋势,以及提高查询性能。

下载 MySQL 并对其进行安装后,需要执行以下步骤以使用 MySQL:登录 MySQL。创建数据库。创建表。插入数据。查询数据。更新数据(如果需要)。删除数据(如果需要)。

pandas是python中强大的数据处理库,专门用于处理结构化数据(如表格)。它提供了丰富的功能,使数据探索、清洗、转换和建模变得简单。对于数据分析和科学领域的初学者来说,掌握Pandas至关重要。数据结构Pandas使用两种主要数据结构:Series:一维数组,类似于NumPy数组,但包含标签(索引)。DataFrame:二维表,包含具有标签的列和小数。数据导入和导出导入数据:使用read_csv()、read_excel()等函数从CSV、Excel和其他文件导入数据。导出数据:使用to_

通过 SQL*Plus 或其他客户端连接数据库后,使用 SELECT 语句进行查询,其中包括:检索列、要查询的表,以及可选的 WHERE 子句进行过滤。执行查询后,结果将以表格形式显示。


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