python 中的union()函数有助于返回一个包含给定集合中所有元素的新集合，而不会重复。我们可以说，一个具有不同元素的新集合。该方法可以采用多组参数。 **A.union(*other_sets)** #where * indicate it can take 0 or more arguments. union()参数: union()函数将集合作为其参数。Python 还有另一种寻找联合的方法，那就是使用“|”运算符。 参数 描述 必需/可 继续阅读

MySQL高级sql语句操作二 一、EXISTS二、连接查询三、自我连接（算排名）四、CREATE VIEW（视图）五、UNION（联集）六、交集值七、无交集值八、CASE九、空值(NULL) 和 无值('') 的区别十、正则表达式 一、EXISTS 用来测试内查询有没有产生任何结果，类似布尔值是否为真。如果有的话，系统就会执行外查询的SQL语句。若是 继续阅读

判断大小端 电脑是小端  手机是大端 bool islittle() {typedef union A{char a;short b;}A;A ua;ua.a = 1;return ua.a ; }int main() {if (islittle()){printf("小端");}else{printf("大端");}return 0; } 将小端转成大端 int LittleToBig(int n)//0x12345678->0x7856 继续阅读

一、什么是大小端： 小端： 数据的低序字节保存在内存的低地址，数据的高序字节保存在内存的高地址。低序低地址好记。 大端： 数据的高序字节保存在内存的低地址，数据的低序字节保存在内存的高地址。类似于把数据当作字符串顺序处理：地址由小向大增加，数据从高位往低位放符合我们的阅读习惯。 二、如何确定当前环境字节序： 采用Union: https://blog.csdn.net/wwwlyj1 继续阅读

数据合并是数据处理过程中的必经环节，pandas作为数据分析的利器，提供了四种常用的数据合并方式，让我们看看如何使用这些方法吧！ 1.concat() concat() 可用于两个及多个 DataFrame 间行/列方向进行内联或外联拼接操作，默认对行(沿 y 轴)取并集。 使用方式 pd.concat( objs: Union[Iterable[~FrameOrSeries], Mapping[Union[Hashable, N 继续阅读

导航基本认识FROM关键字LIMIT与OFFSETORDER BYWHERE条件查询单值比较多条件组合范围筛选空值匹配LIKE通配条件分组运算符和函数数据变换分组运算表连接内连接左(右)外连接全外连接外键约束窗口函数UNION：表上下拼接子查询条件判断PostgreSQLMySQL 基本认识 SELECT 'test'; -- 查询单个值 SELECT 1, 2.3, 'test', true; -- 查询多个值 SELECT 1 AS 整 继续阅读

我们对某个表建立联合索引： KEY `union_key` (`userId`,`mobile`,`billMonth`) 那么，下面的查询（绿色代表索引生效，红色代表索引不生效）: 1. 使用联合索引首列查询 2. 使用联合索引非首列查询 3. 含有首列的多条件(且)查询 4.  含有首列的多条件&#xff08 继续阅读

1.选择唯一性索引 唯一性索引的值是唯一的，可以更快速的通过该索引来确定某条记录。例如，学生表中学号是具有唯一性的字段。为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息。如果使用姓名的话，可能存在同名现象，从而降低查询速度。 2.为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引 经常需要ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT和UNION等操作的字段，排序操作会浪费很多时间。如果为其建立索引，可以有效地避免排序操作。 3.为 继续阅读