SQL数据分析-了解这些,让你的SQL使用更加得心应手

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前面介绍过SQL基础,包括基础语法、常规函数、窗口函数等,并结合了案例进行的实操,接下来,我们了解下面这些,对我们提升SQL能力、提高数据感知,有一定的帮助。废话不多说,直接开始(hive sql)。

01 表处理相关

1.1 查看你在数据库下有哪些表

    首先使用use函数选定数据库,否则默认数据库,

第二步,使用show tables,执行完就能看到数据表的列表了

use databasename;show tables

1.2 查看表的分区

    使用show partitions tablename 即可看到该表对应的分区了

show partitions tablename

1.3 查看建表语句

    查看建表语句及表结构,使用show create table tablename就好

show create create table_name;

    如果觉得结果查看不方便,可使用desc tablename查看字段,还能避免某些平台更新不及时,看不到某些字段修改。

desc tablename

1.4 修改表名

    有权限的话,改表名,使用alter ... rename to ...即可。

alter table tablename rename to tablename_new

1.5 修改列名

    同样使用频率较高的还有改列命,仍使用alter语句修改

alter table tablename change columnname_old columnname_new newtype

1.6 删除分区 

    删除分区,仍然用alter语句,结合drop函数:

alter table tablename drop partition (partition_column)

02 行列处理相关

    之前也写过了,这里再简单提下:

2.1 列转行collect_list collect_set

    搭配concat_ws函数使用:

collect_list以列表形式合并,不去重,涉及到的都转换并展示出来

collect_set对转换的内容进行去重,set本身的特性

2.2 列转行

    当类似这样的数据['saf','asdf','asdf']需要展示成三行时,explode函数就派上用场了

写法是这样的

lateral view explode(columnname ) t as newcolumnname

    今天简单介绍这些,后续还会更新更多文章~

极化码(Polar Code)是由土耳其科学家Erdal Arıkan在2009年提出的一种新型纠错编码技术。它通过利用信道的极化现象,将虚拟信道分为误码率接近0和接近1/2的两类。在编码设计中,数据被放置在误码率极低的信道上,从而实现高效的数据传输。极化码的主要优势在于其理论编码容量能够达到香农限,并且构造方法较为简单。 MATLAB是一种功能强大的数学计算和编程工具,广泛应用于科学研究和工程领域。在极化码的研究中,MATLAB可用于构建编码和解码算法,模拟数据在不同信道条件下的传输效果,验证理论性能,并优化相关参数。 SC(Successive Cancellation,逐位取消)译码是极化码的基本解码方法。它从最可靠的比特开始,依次解码每个虚拟信道,且每个比特的解码结果会影响后续比特的解码,因为它们之间存在依赖关系。虽然SC译码的实现较为简单,但其计算复杂度较高,随着码长的增加,解码时间会线性增长。 SCL(Successive Cancellation List,逐位取消列表)译码是SC译码的改进版本。它通过引入列表机制,同时处理多个路径,从而增强了错误校正能力,并在一定程度上降低了错误率。与SC译码相比,SCL译码虽然需要消耗更多的计算资源,但能够提供更好的性能。 一个完整的MATLAB仿真资源通常包含以下内容: 编码模块:用于实现极化码的生成,包括码字构造和极化矩阵操作等。 信道模型:用于模拟各种通信信道,例如AWGN(加性高斯白噪声)信道或衰落信道。 SC/SCL译码模块:包含SC译码和SCL译码的算法实现。 误码率(BER)计算:通过比较发送和接收的码字,计算误码率,以评估编码性能。 性能曲线绘制:绘制误码率与信噪比(SNR)之间的关系曲线,展示不同译码策略的性能差异。 使用说明:指导用户如何运行仿真,理解代码结构,以及如何调整参数以进行自定义实验。 代码注
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