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内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

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电商订单数据分析：地区分布与订单量可视化 𐟓Š 数据分析项目：电商订单数据可视化分析 𐟓Š 𐟓 地区分析首先，我们来看看不同地区的订单分布情况。以下是具体步骤：创建数据集：从订单数据中筛选出付款时间不为空的记录。分组与聚合：按照收货地址进行分组，并计算每个地址的订单数量。转换为字典：将结果转换为字典格式。地图可视化：使用地图工具，将订单量添加到地图上，并设置相关选项，如标题和视觉映射范围。 𐟓ˆ 代码示例： ```python result2 = data[data['订单付款时间'].notnull()].groupby('收货地址').agg({'订单编号': 'count'}) result21 = result2.to_dict() c = Map().add("订单量", *result21.items(), "china", is_map_symbol_show=False) c.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True)) c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="地区分布"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=1000)) c.render_notebook() ``` 𐟗𚯸 可视化结果：地区分布图显示了各个地区的订单量。不同地区的订单量差异较大，例如：内蒙古自治区、新疆维吾尔自治区、甘肃省、宁夏回族自治区、青海省、西藏自治区、四川省、海南省、南海诸岛等地区都有一定数量的订单。通过这个分析，我们可以清晰地看到各个地区的订单分布情况，为企业制定销售策略提供参考。

Spring Boot更新用户𐟓‹ 在Spring Boot中更新用户信息需要注意以下几点：账号唯一性：账号一旦注册就是唯一的，不能修改。请求体数据：浏览器携带的id、username、Email等数据需要通过请求体以json格式传输。实体类接收：将这些数据封装到实体类对象user中。为了将json数据转换成实体类对象，需要添加@RequestBody注解。数据校验：Spring Boot中使用@Validated注解对实体参数进行校验，确保输入参数的合法性。校验注解：在实体类的成员变量上添加校验注解，如： @NotNull：被注释的元素必须不为null，但可以为empty。 @NotEmpty：被注释的字符串必须非空。 @Email：被注释的元素必须是电子邮箱地址。 @Pattern：被注解的元素必须符合给定的正则表达式，属性regexp的值就是正则表达式。校验生效：在接口方法的实体参数上添加@Validated注解，使成员变量的注解生效。通过以上步骤，可以确保用户信息更新的安全性和准确性。

MySQL数据库表创建与管理全攻略 𐟓š 创建数据库表打开MySQL数据库，创建一个名为bookstore的数据库。选择bookstore数据库，创建一个名为book的表。表结构如下：图书编号：CHAR(10) NOT NULL 类别：VARCHAR(8) NOT NULL DEFAULT '计算机' 书名：VARCHAR(40) NOT NULL 出版时间：DATE NOT NULL 单价：FLOAT(5,2) NULL 数量：INT 𐟔砤🮦”𙦕𐦍“表在book表中增加一列“浏览次数”，位置在单价之后。 ALTER TABLE book ADD 浏览次数 INT NULL AFTER 单价; 删除book表中的“浏览次数”列。 ALTER TABLE book DROP 浏览次数; 删除book表中的“浏览次数”列和“封面图片”列。 ALTER TABLE book ADD 浏览次数 INT NULL, DROP 封面图片; 𐟓‚ 查看数据库表信息显示数据库表文件：SHOW TABLES; 显示数据库表结构：DESC book; 𐟛 ️ 进一步修改在book表中增加一列“浏览次数”，位置在单价之后。 ALTER TABLE book ADD 浏览次数 INT NULL AFTER 单价; 删除book表中的“浏览次数”列。 ALTER TABLE book DROP 浏览次数; 更改book表中的“出版时间”列名为“出版日期”。 ALTER TABLE book CHANGE 出版时间出版日期 DATE NOT NULL; 更改book表中的“出版日期”列类型为DATETIME。 ALTER TABLE book MODIFY 出版日期 DATETIME NOT NULL; 将book表重命名为book1。 ALTER TABLE book RENAME book1; 创建book1的一个名为book_copy2的副本，并复制其内容。 CREATE TABLE book_Copy2 AS (SELECT * FROM book1); 删除book_copy2表。 DROP TABLE book_Copy2; 通过这些步骤，你可以轻松创建和管理MySQL数据库表，确保数据的准确性和完整性。

MySQL表设计15个关键原则 1. 𐟌 选择合适的数据类型：使用tinyint、smallint、int、bigint等小存储空间的数据类型，避免使用float和double。金额数据使用decimal类型。 𐟓 固定长度与可变长度：使用char表示固定长度字符串，使用varchar表示可变长度字符串，长度不超过5000。 𐟓– 大文本处理：大文本数据使用text或longtext类型，并考虑拆分到单独的表中。 𐟔⠤𘻩”𞨮᯼š主键应与业务逻辑无关，推荐使用UUID、自增主键或雪花算法生成的主键。 𐟓 字段长度选择：varchar和char类型表示字符长度，其他类型表示字节长度。字段长度设置为2的幂，如用户名可设置为varchar(32)。 𐟗‘️ 逻辑删除与物理删除：推荐使用逻辑删除（添加is_deleted字段），避免物理删除，以便于数据恢复和保持自增主键连续性。 𐟓‰ 表字段数量：表字段不宜过多，一般不超过20个，可拆分为多张表以提高查询效率。 𐟚렎OT NULL定义：无特殊理由，字段应定义为NOT NULL，避免空指针问题和额外存储空间。 𐟕’ 时间类型选择：推荐使用datetime类型，存储范围大且与时区无关。 𐟔’ 安全性考虑：敏感信息如密码应加密存储，手机号、邮箱等建议脱敏。通过遵循这些原则，你可以设计出更高效、更安全的MySQL表结构。

尚硅谷VIP课：实战技能全掌握如果你对大数据和算法感兴趣，那么尚硅谷的VIP精选版课程绝对值得一看！我在微杏公主号“老马学社”上发现了这个宝藏课程，强烈推荐给大家。老马学社有很多优质的互联网课程，涵盖了各种实用技能，绝对让你学有所获。内置函数分类 𐟓Š 关系运算函数这些函数主要用于比较两个或多个值之间的关系，并返回布尔值。常见的关系运算函数包括：等值比较（=）不等值比较（<>）小于比较（<）小于等于比较（<=）大于比较（>）大于等于比较（>=）空值判断（IS NULL）非空判断（IS NOT NULL） LIKE比较（LIKE） JAVA的LIKE操作（RLIKE）正则表达式匹配（REGEXP）数学运算函数这些函数主要用于执行基本的数学运算：加法（+）减法（-）乘法（*）除法（/）取余（%）位与操作（&）位或操作（|）位异或操作（^）按位取反操作（~）逻辑运算函数逻辑运算函数用于执行逻辑运算：逻辑与操作（AND）逻辑或操作（OR）逻辑非操作（NOT）数值计算函数这些函数用于执行更复杂的数学计算：取整函数（round）指定精度取整函数（round，带小数位数参数）向下取整函数（floor）向上取整函数（ceil，ceiling）取随机数函数（rand）自然指数函数（exp）对数函数（log，log10，log2）幂运算函数（pow，power）开平方函数（sqrt）二进制函数（bin）十六进制函数（hex）反转十六进制函数（unhex）进制转换函数（conv）绝对值函数（abs）正取余函数（pmod）正弦函数（sin）、反正弦函数（asin）、余弦函数（cos）、反余弦函数（acos） positive函数（返回数值本身） negative函数（返回数值的相反数）日期函数 𐟓… 日期函数用于处理日期和时间值： UNIX时间戳转日期函数（from_unixtime）获取当前UNIX时间戳函数（unix_timestamp）日期转UNIX时间戳函数（unix_timestamp，带日期参数）指定格式日期转UNIX时间戳函数（unix_timestamp，带日期和格式参数）抽取日期函数（to_date）日期转年、月、日、小时、分钟、秒、周函数（year、month、day、hour、minute、second、weekofyear）日期比较函数（datediff）总结 𐟓š 尚硅谷的VIP精选版课程涵盖了各种实用的内置函数，无论是关系运算、数学运算还是逻辑运算，甚至是复杂的数值计算和日期处理，都能让你在大数据和算法领域游刃有余。如果你对这些内容感兴趣，不妨去看看老马学社的课程，绝对不会让你失望！

SQL查询条件详解：让数据筛选更高效 𐟓Š 𐟓š 数据分析之旅 𐟔 SQL探索 𐟎𑂨Œ必备技能今天，我们来深入探讨SQL中用于筛选数据的强大工具——WHERE子句。语法结构如下： select ... from <表名> where <条件语句> 𐟑‚ 口语化解释： select：查询结果 from：从哪张表中查找数据 where：按照什么条件筛选 𐟔 筛选的谓词类型：比较运算符：=, >, >=, <, <=, <>或!=, not+比较运算符确定范围：between...and... 确定集合：in, not in 字符匹配：like 空值：is null, is not null 逻辑运算符：and, or 𐟓 位置：WHERE子句通常书写在FROM之后，执行也在FROM之后。 𐟒ᠦ示：如果对SQL的书写顺序和执行顺序有疑问，可以回顾第一篇“数据分析能力-工具篇 SQL”的内容。 𐟔„ 通过几道简单的WHERE条件筛选题，我们可以看到，在SQL中表达同一件事可以有多种方式，每种方式的执行效率也可能不同。选择最适合你需求的写法，让数据分析更加高效！

26个SQL优化技巧，提升查询效率！ 1. 𐟔 避免使用LIKE通配符：推荐使用LIKE '%123%' 而不是 %123。 𐟔‘ 使用联合索引：当查询涉及多个字段时，确保索引的顺序与查询条件一致。 𐟚렩🥅在WHERE子句中使用!=或<>：推荐使用 < 或 > 来替代。 𐟔„ 优化LIMIT分页：使用标签记录法或延迟关联法来减少数据扫描。 𐟔— 使用覆盖索引：当查询仅返回索引中的字段时，使用覆盖索引可以加快查询速度。 𐟔„ 避免在WHERE子句中对字段进行表达式操作：例如，避免使用 age-1=10。 𐟔‘ 定义字段为NOT NULL：这可以减少数据检查的开销。 𐟚렩🥅在索引列上使用内置函数：例如，避免使用 Date_ADD(loginTime, INTERVAL 7 DAY) 这样的函数。 𐟔„ 优化GROUP BY语句：使用 WHERE 子句来过滤数据，然后再进行分组。 𐟔‘ 使用INNER JOIN：优先使用INNER JOIN来连接表，如果需要LEFT JOIN，确保左边的表结果集较小。 𐟚렩🥅在WHERE子句中使用LIKE '%' + 字段名 + '%'：推荐使用LIKE '%' + 值 + '%'。 𐟔„ 优化子查询：尽量使用连接查询而不是子查询，以提高查询效率。 𐟔‘ 创建适当的索引：根据查询需求创建索引，但不要过多，一般建议5个以内。 𐟚렩🥅在WHERE子句中使用NOT IN或NOT EXISTS：推荐使用 IN 或 EXISTS 来替代。 𐟔„ 考虑在WHERE及ORDER BY涉及的列上建立索引：这可以加快查询速度。 𐟔‘ 删除冗余和重复索引：确保数据库中没有重复的索引。 𐟚려𘍨恨𖅨🇳个以上的表连接：这可以减少查询的复杂性。 𐟔„ 使用覆盖索引：当查询仅返回索引中的字段时，使用覆盖索引可以加快查询速度。 𐟔‘ 避免向客户端返回过多数据量：通过分页查询来减少数据传输量。

SQL数据坑避雷指南：跑数心得分享 𐟎‰ 大家好，新年好呀！ 𐟌 今天想跟大家分享一下上周跑数时踩的一个大坑，趁热乎赶紧说出来，希望大家不要重蹈覆辙。 𐟒𛠤𚋦ƒ…是这样的，我一直用同一张数据表，习惯了它的格式，就没做数据质量检查。结果发现，数据表里有些字段内容包含空格或制表符，这直接影响了后续的数据分析结果。 𐟔 空格和制表符：空字符串（''）和空格（' '）你真的能分清吗？空字符串用 ='' 或 <>'' 判断，主要出现在 varchar 和 char 类型字段里。 null 表示什么都没有，用 is null 或 is not null 判断，可以出现在任何类型字段里（int、decimal、varchar 等）。 𐟒ᠩš藏字符：隐藏字符这个知识点有点冷门，但经常遇到。隐藏字符会导致结果差异，通常在数据清洗时要检查和处理掉这些隐藏字符。 𐟔„ 隐藏字符处理：对于 CHAR(10)、CHAR(13)、CHAR(9) 等隐藏字符，用 replace 等函数处理后再做分析。 𐟓Š 数据质量检查：数据质量检查和清洗通常占据我大部分的工作时间。这一步看起来不显眼，但直接影响数据分析结果。如果你还没有一套完整的质量检查思路，不妨参考以下几个维度：重复值检查：重复行会直接影响分组和金额汇总！缺失值检查：is null 和 ='' 和 =' ' 都要多加留意，一不小心就踩大坑。异常值检查：不要为了省事而放弃一些必要的流程。 𐟓 SQL cheatsheet：带有写法例子，直白简洁的参考！一定要看哦！常用语句及示例。 𐟌Ÿ 希望今天的分享能帮到你们！避免踩坑，数据分析更顺利！

数据库技术与应用：从基础到进阶 𐟓š ### 1. 数据库基础知识 𐟓– 数据库的基本概念：数据库是存储和管理数据的系统。它包括数据模型、数据库管理系统、数据库系统以及数据库应用程序（如C/S、B/S架构）。三级模式结构与两级映像：数据库管理系统通常采用三级模式结构，包括外模式、模式和内模式。外模式到模式的映像（n:1）和模式到内模式的映像（1:1）。数据模型 𐟓Š 关系模型的三要素：数据结构、数据操作和数据约束。二维表与关系：表、视图、临时表等。属性、元组、关系模式、关系数据库模式、域、键（超键）、候选键、主键、外键。基本数据类型：字符串、整型、近似数字、精确数字、时间和日期。约束：DEFAULT、PRIMARY KEY、FOREIGN KEY、NOT NULL、UNIQUE、CHECK（运算符、通配符、大小敏感）。基于属性的约束和基于元组的约束。关系代数 𐟔 基本运算：交、并、差、选择、投影、除法、笛卡尔积、连接。更名：表达树的构建。运算之间的关系：某些运算符不能用其他运算符表示。 ER模型 𐟓ˆ 数据库设计过程：需求分析、概念模式设计（ER图）、逻辑模式设计（RDBMS模式）、数据库实施（存储模式）、数据库运行和维护。 E-R图：实体集用矩形表示，属性用椭圆表示，联系用菱形或三角形表示。二元联系的三种类型：1对1、1对n、n对n。逻辑模式设计：实体到关系模式的转换，联系到关系模式的转换（1对1、1对n、n对n、多端联系、isa联系）。范式 𐟓 函数依赖：X决定Y，记作X->Y。完全函数依赖、部分函数依赖、传递函数依赖。 1NF：一个关系模式R的所有属性都是不可分的基本数据项。 2NF：每个非主属性都完全函数依赖于任何一个候选键。 3NF：每个非主属性都不传递依赖于任何一个候选键。 BCNF：对R的所有非平凡函数依赖X->Y，都有X是超键。模式分解原则：无损连接性、函数依赖保持性。通过这些内容，你可以全面了解数据库技术与应用的基础知识，为进一步学习和应用打下坚实的基础。

𐟔 创建索引的最佳实践 𐟌Ÿ 创建索引是优化数据库查询性能的关键策略。以下是一些指导原则，帮助你决定哪些字段最适合建立索引： 𐟓Š 数据量：当表中的数据量达到一定规模（例如超过300条记录或单表数据量超过10万条时），创建索引可以显著提高查询效率。 𐟔 查询频率：对于那些经常出现在WHERE子句、JOIN条件、ORDER BY子句和GROUP BY子句中的字段，建立索引是非常有益的。 𐟌𑠥Œ𚥈†度：选择那些具有高区分度的字段，即字段中的值尽可能唯一或重复度低，这样的索引能更有效地过滤数据。 𐟚렩🥅低选择性字段：避免在取值范围很小（如性别、布尔值）或重复度很高的字段上创建索引，因为这样的索引对查询性能的提升有限。 𐟓 字段类型：小字段更适合创建索引，因为索引本身也会占用存储空间。对于大文本字段或BLOB、TEXT等类型的字段，通常不建议创建索引。 𐟚렩🥅NULL值：如果索引列中可能包含NULL值，且这些NULL值对查询结果无影响，则应在创建索引时考虑使用NOT NULL约束，因为包含NULL值的列在索引中的处理可能更复杂且效率较低。 𐟔— 复合索引的设计：当多个列经常一起作为查询条件时，可以考虑创建复合索引。但需注意复合索引中列的顺序，通常应将选择性高的列放在前面。 𐟚렩🥅过多复合索引：复合索引虽然可以提高查询效率，但也会增加索引的维护成本。因此，应谨慎设计复合索引，避免创建过多的复合索引。 𐟓ˆ 索引数量：索引可以提高查询效率，但也会增加写操作的开销（如INSERT、UPDATE、DELETE）和存储空间的占用。因此，需要合理控制索引的数量，找到性能与存储之间的平衡点。 𐟔砥œŸ维护：随着数据的增长和查询模式的变化，原有的索引可能不再适用。因此，需要定期审查和优化索引策略，删除不再需要的索引或重建索引以提高性能。 𐟓ˆ 根据业务需求定制索引：不同的业务场景对索引的需求可能不同。因此，在创建索引时，应充分考虑业务需求，如数据的一致性、完整性、并发性能等方面的要求。

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