1 业务需求 有的系统业务逻辑比较复杂,存在着多表关联查询的的情况,查询的内容不仅仅是单张表的的内容而是多张表的字段组合而成的,直接使用SplringDataJPA实现是比较复杂的,但是如果使用QueryDSL可以很方便的实现,而且利用QueryDSL实现的关联查询不仅可以只输出单张表中满足条件的内容还可以输出多张表组合而成的字段 2 QueryDSL关联查询之单表数据输出 2.1 创建两个数据库表 一个学生包和一个学校表,学校表和学生表时一对多的关系 /* Navicat MySQL Data

select * from td  left join (select case_id as sup_case_id , count(*) supervise_number from  td_kcdc_case_sup_info  group by  case_id  ) sup on     sup.sup_case_id = td.case_id where 1=1   /*不能去掉, 否则认为and 后的条件为 联合查询时的条件, 不能起过滤作用,由于left join因此td表中记录将全

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第11章 - 使用Apriori算法进行关联分析. 基本概念 关联分析(association analysis)或者关联规则学习(association rule learning) 这是非监督学习的一个特定的目标:发现数据的关联(association)关系.简单的说,就是那些数据(或者数据特征)会一起出现. 关联分析的目标包括两项:发现频繁项集和发现关联规则.首先需要找到频繁项集,然后才能

系列文章:<机器学习实战>学习笔记 最近看了<机器学习实战>中的第11章(使用Apriori算法进行关联分析)和第12章(使用FP-growth算法来高效发现频繁项集).正如章节标题所示,这两章讲了无监督机器学习方法中的关联分析问题.关联分析可以用于回答"哪些商品经常被同时购买?"之类的问题.书中举了一些关联分析的例子: 通过查看哪些商品经常在一起购买,可以帮助商店了解用户的购买行为.这种从数据海洋中抽取的知识可以用于商品定价.市场促销.存活管理等环节. 在美国

自连接 测试数据准备 CREATE TABLE `t2` ( `id` int(11) NOT NULL, `gid` char(1) DEFAULT NULL, `col1` int(11) DEFAULT NULL, `col2` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=latin1; insert into t2 values (1,'A',31,6), (2,'B',25,83),

首先要介绍一下集合的概念:集合具有无序性.唯一性. 无序性:指集合内部元素没有相对顺序的概念,对于两个集合而言,只要元素值和元素个数相同则两个集合相等. 唯一性:指集合内部元素不存在值相等的元素. 上图所示集合是错误的,因为有2个'3'违背了唯一性 上图所示的两个集合是相同的,集合元素是无序的 集合的运算:交集.并集.相乘 交集:两个集合公共元素组成的集合 并集:连个集合所有元素组成的集合 相乘:也成笛卡尔积,两个集合所有元素组合的集合 集合1*集合2的结果如下: 其中(1,3)是集合1中的'1

所 谓挖掘频繁模式,关联和相关,即指在出现的数据集中找到一个经常出现的序列模式或者是一个经常出现的数据结构.就像搞CPU设计的人知道,Cache的预 取机制有流预取和指针预取,前者就是发现流模式,即发现在地址上顺序出现的序列模式,后者即发现指针链接模式,即链式数据结构. 比 如一个人逛超市,她的购物篮里可能装有各种商品的组合.我们设想所有的商品构成全集,每种商品用0-1表示是否出现,那么每个购物篮就可以用一个布尔向量 表示,如(0,1,...,1,0)可能表示:(没有买酸奶,买了冰激凌...买了

连接方式 连接类型 个人总结 阐述(生成两个集合的约束笛卡儿积) INNER    JOIN 内连接 关联相同的(用于查找关联的信息) FROM C AS c INNER JOIN D AS d ON c.xx = d.xx 前面的查询表达式将 ON 条件为 true 的每一个左侧集合元素与其右侧集合的配对元素组合起来. 如果未指定 ON 条件,则 INNER JOIN 退化为 CROSS JOIN. LEFT     JOIN 左连接 左面全保留(可以用来查找左面多余的,右面为NULL) FR

1. 关联分析是什么? Apriori和FP-growth算法是一种关联算法,属于无监督算法的一种,它们可以自动从数据中挖掘出潜在的关联关系.例如经典的啤酒与尿布的故事.下面我们用一个例子来切入本文对关联关系以及关联分析的讨论. 0x1:一个购物篮交易的例子 许多商业企业在日复一日的运营中积聚了大量的交易数据.例如,超市的收银台每天都收集大量的顾客购物数据. 例如,下表给出了一个这种数据集的例子,我们通常称其为购物篮交易(market basket transaction).表中每一行对应一个交

在上篇博文中介绍了T-SQL查询的基础知识,本篇主要介绍稍微复杂的查询形式. 表运算符 表运算符的作用是把为其提供的表作为输入,经过逻辑查询处理,返回一个表结果.SQL Server支持四个表运算符:JOIN.APPLY.PIVOT.UNPIVOT,其中JOIN是标准SQL中的运算符,APPLY.PIVOT和UNPIVOT是T-SQL的扩展. JOIN:联接查询时使用 APPLY:用于FROM子句中,分为CROSS APPLY和OUTER APPLY两种形式 PIVOT:用于行转列 UNPIVO

1.概述 最近在和人交流时谈到数据相似度和数据共性问题,而刚好在业务层面有类似的需求,今天和大家分享这类问题的解决思路,分享目录如下所示: 业务背景 编码实践 预览截图 下面开始今天的内容分享. 2.业务背景 目前有这样一个背景,在一大堆数据中,里面存放着图片的相关信息,如下图所示: 上图只是给大家列举的一个示例数据格式,第一列表示自身图片,第二.第三......等列表示与第一列相关联的图片信息.那么我们从这堆数据中如何找出他们拥有相同图片信息的图片. 2.1 实现思路 那么,我们在明确了上述需

设全集U = {a, b, c, d, e},其元素a,b, c, d, e称为项. 数据集: D = [ {a, b}, {b, c, d}, {d, e}, {b, c, e}, {a,b, c, d} ] 项的集合如{a,b}称为项集(cell), 包含k个项的集合称为k项集. 数据集D中包含项集A的集合占所有元素集的比例称为A的支持度(support).如{a}的支持度为2/5. 若项集满足人为设定的最小支持度,则称为频繁集. 频繁集的任意子集一定是频繁集, 非频繁集的超集一定为非频繁集

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————07.使用Apriori算法进行关联分析 关键字:Apriori.关联规则挖掘.频繁项集作者:米仓山下时间:2018-11-2机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbharri

一.关联式容器 标准的STL关联式容器分为set(集合)/map(映射表)两大类,以及这两大类的衍生体multiset(多键集合)和 multimap(多键映射表).这些容器的底层机制均以RB-tree(红黑树)完成.RB-tree也是一个独立容器,但并不开放给外界使用. 此外,SGI STL 还提供了一个不在标准规格之列的关联式容器:hash table (散列表),以及以此hash table 为底层机制而完成的hash_set(散列集合).hash_map(散列映射表).hash_mult

SQL Fundamentals || Oracle SQL语言 一.多表查询基本语法 在进行多表连接查询的时候,由于数据库内部的处理机制,会产生一些“无用”的数据,而这些数据就称为笛卡尔积. 多表查询时可以利用等值关联字段消除笛卡尔积 多表查询之中,每当增加一个关联表都需要设置消除笛卡尔积的条件 分析过程很重要: 确定所需要的数据表 确定已知的关联字段: 按照SQL语句的执行步骤编写:FROM,WHERE,SELECT,ORDER BY (由于SELECT是在WHERE子句之后执行,所以SEL

大型超市有海量交易数据,我们可以通过聚类算法寻找购买相似物品的人群,从而为特定人群提供更具个性化的服务.但是对于超市来讲,更有价值的是如何找出商品的隐藏关联,从而打包促销,以增加营业收入.其中最经典的案例就是关于尿不湿和啤酒的故事.怎样在繁杂的数据中寻找到数据之间的隐藏关系?当然可以使用穷举法,但代价高昂,所以需要使用更加智能的方法在合理时间内找到答案.Apriori就是其中的一种关联分析算法. 基本概念 关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的非监督学习算法.这些关系可以有两种形式:频繁项

关联分析(关联挖掘)是指在交易数据.关系数据或其他信息载体中,查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式.关联.相关性或因果结构.关联分析的一个典型例子是购物篮分析.通过发现顾客放入购物篮中不同商品之间的联系,分析顾客的购买习惯.比如,67%的顾客在购买尿布的同时也会购买啤酒.通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买,可以帮助零售商制定营销策略.分析结果可以应用于商品货架布局.货存安排以及根据购买模式对顾客进行分类. FPGrowth算法是韩嘉炜等人在2000年提出的关联分析算法,在算法中使用了一种

微信公众号:刺刺刺猬的优雅 前段时间,做一个查询,打算用left join查询存在于A表但不存在于B表记录,但怎么查都不对,原因是把所有filter全部放在了where语句中,因此回头看了资料,记录一下. on 条件是在join之前生效,因此无论后面是什么条件都会返回左表所有记录. where 条件是在完成join后再生效. 下面进行测试: 表t1描述学生姓名和年龄: 表t2描述学生姓名和分数: ****************************SQL1******************

创建表book create table t_book( id int unsigned auto_increment primary key, bookName varchar(255) default null, price decimal(6,2) default null, author varchar(255) default null, bookTypeId int(11) default null ); insert into t_book values(1, '追风筝的人', '

第五章.关联容器  5.0.关联容器 标准的STL关联式容器分为set(集合)和map(映射表)两大类,以及这两大类的衍生体multiset(多键集合)和multimap(多键映射表).这些容器的底层机制均以RB-tree(红黑树)完成.RB-tree也是一个独立容器,但并不开放给外界使用. SGISTL还提供了一个不在标准规格之列的关联式容器:hash_table (散列表),以及以此hash_table为底层机制而完成的hash_set(散列集合).hash_map(散列映射表).hash_