❶ sql 语句分析
存储过程？
create proc etl_fact_t_hospital as --申明
set nocount on --变量
begin --存储过程或者函数的执行标识
truncate table t_hospital ---删除该table
❷ 数据分析过程如果用SQL语句进行统计如何实现
方法和详细的操作步骤如下：
1、第一步，创建一个测试表，详细代码见下图，转到下面的步骤。
❸ 论文:无线传感器网络系统仿真技术 实时视频采集技术及其应用
无线传感器网络研究
摘 要
传感器网络是通过微型传感器之间的相互协作，实现对目标区域的高效监测。随着传感器网络的发展，它将会对未来的生活和军事带来巨大的影响，同时，传感器网络受到传感器节点的计算能力，存储能力，通信带宽，能源的限制，存在很多技术难点。因此，传感器网络是一项极具挑战性的技术。
本文从理论出发，涉及了无线传感器网络中两个热点问题——路由算法和融合操作。文章对目前流行的路由算法进行分析比较，在此基础上提出了贪婪-扩散路由算法；另外，从理论上研究了无线传感器网络中的三种数据缓存机制以及SQL操作的实现过程。
研究最后在tinyos平台实现了无线传感器网络的贪婪—扩散路由算法和AVE, MIN, MAX三种SQL融合操作，并在tossim模拟器上对网络运行情况进行模拟，结果表明结合简单融合操作的贪婪-扩散路由算法的路由健壮性较强，数据流量较小。
关键字：无线传感器网络，DD算法，RR结构，贪婪-扩散，SQL操作
目 录
摘 要 1
ABSTRACT 2
第1章 前 言 5
1.1 片上多处理器的意义 5
1.2 片上多处理器的研究现状 5
1.3 传感器网络的研究意义 6
1.3.1 传感器网络的应用 6
1.3.2 研究传感器网络的必要性 7
1.4 论文组织 8
1.5 加快经费扩大司法 8
第2章 传感器网络的整体分析 9
2.1 传感器网络的基本概念 9
2.1.1 传感器节点的组成及工作方式 10
2.1.2 Wsns的工作原理 11
2.1.3 Wsns中的重点问题 12
2.2 Wsns的特点及协议栈 13
2.2.1 Wsns的特点 13
2.2.2 Wsns的协议栈 13
2.3 Wsns的关键技术 15
第3章 贪婪-扩散算法的提出 16
3.1 Wsns中路由协议的基本理论 17
3.2 路由算法 18
3.2.1 扩散法 18
3.2.2 SPIN协议 19
3.2.3 LEACH协议 20
3.2.4 DD算法 21
3.3 各路由算法的比较分析 23
3.4 贪婪-扩散算法 24
第4章 融合中的缓存机制和SQL融合操作 27
4.1 数据融合的基本理论 27
4.2 数据缓存机制 30
4.2.1 外部存储和本地存储 30
4.2.2 以数据为中心的存储 31
H(ki)=RR j 32
4.3 SQL融合操作 33
第5章 贪婪-扩散算法与SQL操作的实现 36
5.1 各功能模块的设计 36
5.1.1 数据模型 36
5.1.2 贪婪-扩散算法的设计 36
5.1.3 扩散法的设计 38
5.1.4 SQL操作的设计 38
5.1.5 测试程序的设计 39
5.2 逻辑原理图 40
5.3 开发工具介绍 41
5.4 主要功能模块的具体实现 43
5.4.1 数据的收发模块 43
5.4.2 Broad配件 46
5.4.3 路由模块 48
5.4.4 SQL融合模块 54
5.5 模拟结果 56
第6章 结论及展望 59
6.1 结论 59
6.2 未来的展望 59
致 谢 61
参考文献 62
❹ SQL中如何实现大数据量共现分析
1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
大数据的技术
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构： 云存储、分布式文件存储等。
数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析： 假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数据挖掘： 分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。
大数据的处理
1. 大数据处理之一：采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三：统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。
❺ SQL语句分析
这段语句的意思是:先从apply_form,word_report_record,Charge_Record
表中查询相关字段,做一个临时表temp,再从临时表中取数据.不知你这段查询语句是否正确,但意思就是这样的.
(select distinct apply_form.apply_no as 编号号,Apply_Origin_No as 来源,goods as 样品名
称,applicant as 单位,word_report_record.date_print as 出证时间,contact as 联系人,fee as 应收
费用,main_dept as 应用科室,kind as 样品类别
from apply_form,word_report_record,Charge_Record
where (apply_form.apply_no=word_report_record.apply_no) and
Apply_Form.Apply_No=Charge_Record.Apply_no and
apply_form.apply_no like "24%"
and (word_report_record.date_print between '2007-01-1'and '2007-2-1')) as temp --这一段是做临时表.
❻ 用SQL做简单数据分析（入门级）
你要的分析功能已经有智能分析的要求了
这超出了sql现有的功能 ，只用sql语句是无法直接打到这种分析的
❼ sql数据分析是啥意思
sql数据分析是结构化查询语言。
结构化查询语言（Structured Query Language）简称SQL，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。
结构化查询语言是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式。
所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统, 可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。结构化查询语言语句可以嵌套，这使它具有极大的灵活性和强大的功能。
SQL具有数据定义、数据操纵、数据查询和数据控制的功能。
1、SQL数据定义功能：能够定义数据库的三级模式结构，即外模式、全局模式和内模式结构。在SQL中，外模式又叫做视图（View），全局模式简称模式（Schema），内模式由系统根据数据库模式自动实现，一般无需用户过问。
2、SQL数据操纵功能：包括对基本表和视图的数据插入、删除和修改，特别是具有很强的数据查询功能。
3、SQL的数据控制功能：主要是对用户的访问权限加以控制，以保证系统的安全性。
❽ 从哪些方面，sql语句性能如何分析
一段SQL代码写好以后，可以通过查看SQL的执行计划，初步预测该SQL在运行时的性能好坏，尤其是在发现某个SQL语句的效率较差时，我们可以通过查看执行计划，分析出该SQL代码的问题所在。
1、 打开熟悉的查看工具：PL/SQL Developer。
在PL/SQL Developer中写好一段SQL代码后，按F5，PL/SQL Developer会自动打开执行计划窗口，显示该SQL的执行计划。
2、 查看总COST，获得资源耗费的总体印象
一般而言，执行计划第一行所对应的COST(即成本耗费)值，反应了运行这段SQL的总体估计成本，单看这个总成本没有实际意义，但可以拿它与相同逻辑不同执行计划的SQL的总体COST进行比较，通常COST低的执行计划要好一些。
3、 按照从左至右，从上至下的方法，了解执行计划的执行步骤
执行计划按照层次逐步缩进，从左至右看，缩进最多的那一步，最先执行，如果缩进量相同，则按照从上而下的方法判断执行顺序，可粗略认为上面的步骤优先执行。每一个执行步骤都有对应的COST,可从单步COST的高低，以及单步的估计结果集（对应ROWS/基数），来分析表的访问方式，连接顺序以及连接方式是否合理。
4、 分析表的访问方式
表的访问方式主要是两种：全表扫描（TABLE ACCESS FULL）和索引扫描(INDEX SCAN)，如果表上存在选择性很好的索引，却走了全表扫描，而且是大表的全表扫描，就说明表的访问方式可能存在问题；若大表上没有合适的索引而走了全表扫描，就需要分析能否建立索引，或者是否能选择更合适的表连接方式和连接顺序以提高效率。
5、 分析表的连接方式和连接顺序
表的连接顺序：就是以哪张表作为驱动表来连接其他表的先后访问顺序。
表的连接方式：简单来讲，就是两个表获得满足条件的数据时的连接过程。主要有三种表连接方式，嵌套循环（NESTED LOOPS）、哈希连接（HASH JOIN）和排序-合并连接（SORT MERGE JOIN）。我们常见得是嵌套循环和哈希连接。
嵌套循环：最适用也是最简单的连接方式。类似于用两层循环处理两个游标，外层游标称作驱动表，Oracle检索驱动表的数据，一条一条的代入内层游标，查找满足WHERE条件的所有数据，因此内层游标表中可用索引的选择性越好，嵌套循环连接的性能就越高。
哈希连接：先将驱动表的数据按照条件字段以散列的方式放入内存，然后在内存中匹配满足条件的行。哈希连接需要有合适的内存，而且必须在CBO优化模式下，连接两表的WHERE条件有等号的情况下才可以使用。哈希连接在表的数据量较大，表中没有合适的索引可用时比嵌套循环的效率要高。
❾ sql语句分析
SQL 语句摘要可以用在MySQL的各个方面，比如 性能字典里对语句的分析，查询重写插件规则改写等等。
接下来依次看下语句摘要在这两方面的使用。
1. 性能字典
mysql> call sys.ps_setup_enable_consumer('statements');
+---------------------+
| summary |
+---------------------+
| Enabled 4 consumers |
+---------------------+
1 row in set (0.00 sec)
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
开启后，执行几次之前的几条 SQL。
完后可以很方便的从 sys 库里分析这类语句的执行情况，包括执行次数，执行时间，扫描的记录数，锁定的时间，是否用到排序等等。
2. 查询重写插件
比如要阻止对表 p1 通过字段 r1 的删除动作，可以用查询重写插件在 MySQL 语句分析层直接转换，这时候就得用到摘要函数 statement_digest_text。
假设：表 p1 字段 id 值全部为正。
delete from p1 where id = 1000;
要改写为，
delete from p1 where id = -1;
利用函数 statement_digest_text 来定制这条 SQL 的重写规则。
mysql> INSERT INTO query_rewrite.rewrite_rules (pattern, replacement,pattern_database) -> VALUES( -> statement_digest_text('delete from p1 where id = 1000') , -> statement_digest_text('delete from p1 where id = -1'), -> 'ytt' -> );Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
语句被查询重写后的效果：
mysql> delete from p1 where id = 20000;Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)
mysql> show warnings\G*************************** 1. row *************************** Level: Note Code: 1105Message: Query 'delete from p1 where id = 20000' rewritten to 'DELETE FROM `p1` WHERE `id` = - 20000' by a query rewrite plugin1 row in set (0.00 sec)
mysql> select count(*) from p1;+----------+| count(*) |+----------+| 9000001 |+----------+1 row in set (1.59 sec)
总结
MySQL 8.0 新增的语句摘要函数可以很方便的分析 SQL 语句执行的各个方面，比以前分析类似的场景要简单的多。
❿ SQL语句对数据分析重要吗
楼主好，SQL对数据分析相当重要，我当前就入行了数据分析行业。其实说白了所谓数据分析，首先要有数据，而你写的SQL就成了数据。其实换到数据分析行业中讲，你要分析首先就要有数据仓库和数据集，而如何能得到这些数据，就全是SQL写出来的，然后通过工具加载到固定的数据库中，就得到了数据仓库。就算是你在做分析类型的报表，也全部都是SQL语句写出来，得到数据，加载到报表中的。数据挖掘也是要获取到数据的，当然也是SQL。所以想要做数据分析，SQL是必须过关的。