建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率,经常作为条件进行查询的字段比较适合.如果需要建立联合索引的话,还需要考虑联合索引中的顺序.此外也要考虑其他方面,比如防止过多的所有对表造成太大的压力.这些都和实际的表结构以及查询方式有关.
CDA持证人阿涛哥
2021-01-28
不一定,这涉及到查询语句所要求的字段是否全部命中了索引,如果全部命中了索引,那么就不必再进行回表查询.举个简单的例子,假设我们在员工表的年龄上建立了索引,那么当进行select age from employee where age < 20的查询时,在索引的叶子节点上,已经包含了age信息,不会再次进行回表查询.
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2021-01-28
在B+树的索引中,叶子节点可能存储了当前的key值,也可能存储了当前的key值以及整行的数据,这就是聚簇索引和非聚簇索引. 在InnoDB中,只有主键索引是聚簇索引,如果没有主键,则挑选一个唯一键建立聚簇索引.如果没有唯一键,则隐式的生成一个键来建立聚簇索引.当查询使用聚簇索引时,在对应的叶子节点,可以获取到整行数据,因此不用再次进行回表查询.
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2021-01-28
首先要知道Hash索引和B+树索引的底层实现原理:hash索引底层就是hash表,进行查找时,调用一次hash函数就可以获取到相应的键值,之后进行回表查询获得实际数据.B+树底层实现是多路平衡查找树.对于每一次的查询都是从根节点出发,查找到叶子节点方可以获得所查键值,然后根据查询判断是否需要回表查询数据.那么可以看出他们有以下的不同:hash索引进行等值查询更快(一般情况下),但是却无法进行范围查
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2021-01-28
索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关, 在MySQL中使用较多的索引有Hash索引,B+树索引等,而我们经常使用的InnoDB存储引擎的默认索引实现为:B+树索引.
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2021-01-28
题目：create database ccc;use ccc;create table order_info(c_id varchar(10),c_name varchar(10),city_id varchar(10),city_name varchar(10),order_id varchar(10),order_date date);insert into order_info values
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2021-01-04
交叉分析法通常用于分析两个变量（字段）之间的关系，即同时将两个有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表格内，使各变量值成为不同变量的交叉结点，形成交叉表，从而分析交叉表中变量之间的关系。交叉表当然也有也有二维以上的，维度越多，交叉表就越复杂，所以在选择几个维度的时候需要根据分析的目的决定。
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2020-12-20
数据分析报告是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，供决策者参考。一份好的数据分析报告需要有如下3点要求：（1）好的分析框架：首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂、层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，
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2020-12-20
一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，我们常说用图表说话就是这个意思。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等，当然可以对这些图表进一步整理加工，使之变为我们所需要的图形，例如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕累托图等。大多数情况下，人们更愿意接受图形这种数据展现方式，因为它能更加有效、直观地传递出分析师所要表达的观点。记住，在一般情况下，能用图说明问题的就不用表格，能
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2020-12-20
一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，我们常说用图表说话就是这个意思。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等，当然可以对这些图表进一步整理加工，使之变为我们所需要的图形，例如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕累托图等。大多数情况下，人们更愿意接受图形这种数据展现方式，因为它能更加有效、直观地传递出分析师所要表达的观点。记住，在一般情况下，能用图说明问题的就不用表格，能
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2020-12-20
数据分析是指用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值信息，形成有效结论的过程。在确定数据分析思路的阶段，数据分析师应当为需要分析的内容确定适合的数据分析方法，等到真正进入进行数据分析阶段时，就能够驾驭数据，从容地进行分析和研究了。由于数据分析多是通过软件来完成。这就要求数据分析师不仅要掌握各种数据分析方法，还要熟悉主流数据分析软件的操作。一般的数据分析我们可以通过Excel完成，
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2020-12-20
数据处理是指对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中，抽取并推导出对解决问题与价值、有意义的数据。数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。一般拿到手的数据都需要进行一定的处理才能用于后续的数据分析工作，即使再“干净”的原始数据也需要先进行一定的处理才能使用。
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2020-12-20
（1）数据库每个公司都有自己的业务数据库，存放从公司成立以来产生的相关业务数据。这个业务数据库就是一个庞大的数据资源，需要有效地利用起来。（2）公开出版物可以用于收集数据的公开出版物包括《中国统计年鉴》《中国社会统计年鉴》《中国人口统计年鉴》《世界经济年鉴》《世界发展报告》等统计年鉴或报告。（3）互联网随着互联网的发展，网络上发布的数据越来越多，特别是搜索引擎可以帮助我们快速找到所需要的数据，例如
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2020-12-20
数据收集是按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。这里所说的数据包括第一手数据与第二手数据，第一手数据主要指可直接获取的数据，第二手数据主要指经过加工整理后得到的数据
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2020-12-20
简单来说就是告诉你将来会发生什么。在了解企业运营现状后，有时还需要对企业未来发展趋势作出预测，为制定企业运营目标及策略提供有效的参与决策依据，以保证企业的可持续健康发展。预测分析一般通过专题分析来完成，通过在制定企业季度、年度等计划时进行，其开展的频率没有现状分析及原因分析高。
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2020-12-20
针对成分数据这种特殊类型的统计数据，提出一种新的预测建模方法:对于一列按照时间顺序收集的成分数据，先运用对数变换使成分数据降维，然后对降维后的数据运用GM(1, 1)模型进行预测，最后再将预测值进行反对数变换，从而得到了各成分的预测值。根据提出的方法，建立了中国产业结构的预测模型，并分析了中国产业结构的发展趋势和未来状况。经检验，运用该方法预测出的数据与实际值十分吻合
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2020-12-20
UNION 运算符通过组合其他两个结果表（例如 TABLE1 和 TABLE2）并消去表中任何重复行而派生出一个结果表。当 ALL 随 UNION 一起使用时（即 UNION ALL），不消除重复行。两种情况下，派生表的每一行不是来自 TABLE1 就是来自 TABLE2。
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2020-12-20
