SQL语法备忘录

在日常工作中，熟练掌握MySQL查询语法至关重要。

Python实用代码备忘录 文件 | 说明------- | --------DataFrame_Header.py | 使用lambda表达式统一管理DataFrame列名DataFrame_column_calculating.py | 按列计算Pandas DataFramecount_runtime.py | 计算文件运行时间make_folder.py | 在工作目录中创建指定文件夹（如果不存在）pause.py | 暂停.py文件执行gression_modeling.py | 使用for循环简化回归建模 Python实用软件包 领域 | 软件包 | 说明------- | -------- | --------数据挖掘 | Pandas | DataFrame操作| NumPy | 数值计算| Scikit-learn | 机器学习深度学习 | TensorFlow | 深度学习框架| Keras | 高级深度学习API| PyTorch | 深度学习框架系统处理 | os | 操作系统接口| sys | 系统特定参数和函数网站处理 | beautifulsoup4 | 网页解析| selenium | Web浏览器自动化控制（需要webdriver）| Scrapy | 网络爬虫框架可视化 | matplotlib | 绘图库| yellowbrick | 基于机器学习的可视化工具

我用Winform开发了一个简单的备忘录，使用Access数据库存储数据，并提供完整的源码。

Apache Spark 已成为提升 Apache Hadoop 环境的各种功能的引擎。对于大数据，Apache Spark 满足了许多需求，并本机运行在 Apache Hadoop 的 YARN 上。通过在 Apache Hadoop 环境中运行 Apache Spark，您可以获得该平台固有的所有安全、治理和可扩展性。Apache Spark 还与 Apache Hive 非常好地集成，并且利用集成安全功能可以访问所有 Apache Hadoop 表。

在MySQL中进行行转列操作时，常用的方式是使用CASE语句或者借助GROUP_CONCAT函数。以下是一个简单的行转列示例代码，供参考。 示例代码： SELECT id, MAX(CASE WHEN field_name = 'field1' THEN field_value END) AS field1, MAX(CASE WHEN field_name = 'field2' THEN field_value END) AS field2, MAX(CASE WHEN field_name = 'field3' THEN field_value END) AS field3 FROM table_name GROUP BY id; 在该示例中，通过使用CASE表达式，将行转为列。field_name表示行中的字段名称，field_value表示对应的值。通过MAX函数，我们从多行数据中选取匹配条件的最大值，实现行到列的转换。

SQL (结构化查询语言) 的语法包括： DML (数据操作语言)：INSERT、UPDATE、DELETE DDL (数据定义语言)：CREATE、ALTER、DROP DQL (数据查询语言)：SELECT 常见的 SQL*Plus 指令：SHOW、DESC、SET、COLUMN、STARTUP、SHUTDOWN、CONNECT SQL 语句必须以分号 (;) 结尾才能执行，而指令则不需要。

涵盖 SQL 语法基础知识的全面指南，为学习 SQL 提供详尽的参考。

SQL 语法基础 SQL 是一种用于管理和操作关系型数据库的标准语言。 数据定义语言 (DDL) CREATE: 创建数据库、表等对象 ALTER: 修改数据库、表等对象的结构 DROP: 删除数据库、表等对象 数据操作语言 (DML) SELECT: 查询数据 INSERT: 插入数据 UPDATE: 更新数据 DELETE: 删除数据 数据控制语言 (DCL) GRANT: 授予用户权限 REVOKE: 撤销用户权限

SQL 语法：SELECT [DISTINCT | DISTINCTROW | ALL] 选择表达式,... [FROM 表引用 [WHERE WHERE 定义] [GROUP BY 列名,... ] [HAVING WHERE 定义] [ORDER BY {无符号整数 | 列名 | 公式} [ASC | DESC],...] [LIMIT [偏移量,] 行] [PROCEDURE 过程名]]