mysql合并数据

mysql合并数据相关知识

• 合并不同服务器的数据表数据(表结构一样)

  本认第一次写博客，可能有些地方表达不清晰，望大家见谅；最近业务有个需求，需要将不同渠道的会员信息合并在一起，然后插入一张表中（每个渠道的会员数据在不同服务器，这点是操蛋的）自己先百度了一哈，网上好像没有此类的文章，所以自己决定把这次的经验分享出来；先说哈自己的整体思路：先把其它服务器的数据库表复制映射到本地合并成一张表循环合并的数据插入到本地数据库表中并处理自己业务的逻辑下面图文讲解 首先需要把mysql的FEDERATED引擎开启，默认是关闭的，可以通过show engines 命令查看；在mysql配置文件加上红色标注的准备工作已ok，下面贴上代码1.配置信息 2.把其它服务器数据表映射到本地 public function syncMemberTable()     {        // thinking :不同
• mysql实现合并同一ID对应多条数据的方法

  本文实例讲述了mysql实现合并同一ID对应多条数据的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：如 ：?CREATE TABLE `c_classuser_tab` ( `Id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `Classid` int(11) DEFAULT NULL, `Username` varchar(100) DEFAULT NULL, `studentid` varchar(100) DEFAULT NULL, `College` varchar(100) DEFAULT NULL, `Department` varchar(100) DEFAULT NULL, `Email` varchar(100) DEFAULT NULL, `Phone` varchar(100) DEFAULT NULL, `Status` int(11) DEFAULT NULL, `R
• MySql采用GROUP_CONCAT合并多条数据显示的方法

  本文实例讲述了MySql采用GROUP_CONCAT合并多条数据显示的方法，分享给大家供大家参考。具体实现方法如下：假设有这样一个需求：1:班级表：id class_name2:学生表：id name class_id 如果我们要查所有的班级以及每个班级下的学生,你一定会想到这样写法:复制代码 代码如下:SELECT banji.*, user.name FROM `banji` left join user on banji.id=user.`class` where banji.id=2这样我们得到的结果的个数是和学生人数相同的,而我希望得到的就是一条数据,而这条数据中还要包含所有学生,可以这样写:复制代码 代码如下:SELECT banji.*, GROUP_CONCAT(user.name) as names FROM `banji` left join user on banji.id=user.`class` where banji.id=2这样就只得到一条结果了,而结果中包含所有的学
• 第六节 数据合并、重塑

  一、合并数据集1、数据库风格的合并pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来。SQL或其他关系型数据库的用户对此应该会比较熟悉，因为它实现的就是数据库的join操作。merge函数的参数：结果里面c和d以及与之相关的数据消失了。默认情况下，merge做的是“内连接”；结果中的键是交集。其他方式还有"left"、"right"以及"outer"。外连接求取的是键的并集，组合了左连接和右连接的效果多对多连接产生的是行的笛卡尔积。由于左边的DataFrame有3个"b"行，右边的有2个，所以最终结果中就有6个"b"行要根据多个键进行合并，传入一个由列名组成的列表即可,结果中会出现哪些键组合取决于所选的合并方式.对于合并运算需要考虑的最后一个问题是对重复列名的处理,可以重命名轴标签，但merge有一个更实用的suffixes选项，用于指定附加到左右两个DataFrame对象的重叠

mysql合并数据相关课程

• 探秘 MySQL 多版本并发控制原理 在本次课程种，不仅会带领大家，认识MySQL数据库隔离级别、脏读、不可重复读、幻读等基本概念；还会结合 sql 模拟并发事务，帮助大家体会不同隔离级别下，数据库中事务之间的隔离性；通过深入分析，以及常见面试题梳理，帮助大家对MySQL数据库多版本并发控制原理有更深入得认识与理解。

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• 高并发，高性能，高可用的MySQL实战 本课程从单点到集群，由浅入深，带大家深入理解MySQL原理，并学会多种不同的MySQL性能优化技巧，最终学会搭建高并发、高性能、高可用MySQL集群，从容应对实际工作中各种复杂的数据库问题。

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mysql合并数据相关教程

• MySQL 的数据类型(1) 本小节主要讲解 MySQL 数据类型，MySQL 支持多种数据类型，学习好数据类型，才能更好的学习 MySQL 表的设计，让表的设计更加合理。
• MySQL 创建数据库 前面章节介绍了如何登陆连接 MySQL 数据库，连接 MySQL 数据库之后就可以对数据库进行操作了，本小节将介绍如何创建一个属于自己项目的数据库。
• 3. 数据的合并操作 除了连接数据集，我们有时候需要对数据集在行或者列上进行数据的拓展，这就要涉及到多个数据集的合并操作了，Pandas 中提供了 concat () 函数用于数据集的合并操作。同样的在正式讲解该函数使用之前，我们先准备一下数据源。数据文件：execl 数据 demo03.xlsx数据文件：execl 数据 demo04.xlsx数据文件：execl 数据 demo05.xlsx通过 Pandas 将数据解析出来，数据对象分别为：data_03 ，data_04 ，data_05# 导入pandas包import pandas as pddata_path_03="C:/Users/13965/Documents/myFuture/IMOOC/pandasCourse-progress/data_source/第14小节/execl数据demo03.xlsx"data_path_04="C:/Users/13965/Documents/myFuture/IMOOC/pandasCourse-progress/data_source/第14小节/execl数据demo04.xlsx"data_path_05="C:/Users/13965/Documents/myFuture/IMOOC/pandasCourse-progress/data_source/第14小节/execl数据demo05.xlsx"# 解析数据data_03 = pd.read_excel(data_path_03)data_04 = pd.read_excel(data_path_04)data_05 = pd.read_excel(data_path_05)print(data_03)# --- 输出结果 data_03 --- 编程语言 推出时间 价格0 java 1995年 45.61 python 1991年 67.02 C 1972年 33.93 js 1995年 59.54 php 2012年 69.95 C++ 1983年 75.0print(data_04)# --- 输出结果 data_04--- 推出时间 月平均销售数量 主要销售区域0 1995年 134 成都1 2006年 231 北京2 1972年 67 天津print(data_05)# --- 输出结果 --- 推出时间 月份 发行地点0 1995年 12 广州1 2006年 2 上海2 1972年 4 南京3 2017年 5 北京输出解析：我们构造了三个数据集，他们都有 "推出时间" 数据列，其他列名均不一样，在数据的量上也存在差异，data_03 有 6 条数据，data_04 有 3 条数据，data_05 有 4 条数据。
• 聚合函数(1) 本小节介绍 MySQL 常见的聚合函数，实际业务中诸如 总数、平均值、总和 这样的数据是没有存储在数据表中，如需要获取这些数据时，使用 MySQL 的聚合函数可以获取它们，MySQL 主要的聚合函数有 AVG、COUNT、SUM、MIN、MAX，本小节介绍 AVG、COUNT、SUM。
• MySQL 设计数据表 前面小节介绍了如何新建数据库和选择数据库，还介绍了 MySQL 的存储数据类型，本小节学习如何设计学生课程相关数据表，其中包括学生信息 student，教师信息表 teacher，学科表 course，学生选课表 student_course，这一小节的主要目的是为了学习如何新建数据表，合理选择字段类型。一个数据表主要包含信息有 : 表名、主键、字段、数据类型、索引，本节主要介绍表的命名规范、字段命名、字段的数据类型选择。本节内容新建的表都是新建在 “item_name” 数据库中的，新建 “item_name” 数据库命令如下 :CREATE DATABASE item_name;新建数据库之后选择数据库:USE item_name;你也可以自行新建一个数据库，自己命名就好。
• 5. Pandas 解析 MySql 数据 上面我们通过 PyMySQL 库建立了 MySQL 数据库连接对象，接下来我们将通过 Pandas 进行 MySQL 数据的解析。

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