case when 的用法详解 oracle数据库case函数的用法请教？

oracle数据库case函数的用法请教？

Count表示计数，即记录数。它通常与分组函数一起使用。sql：选择userId，按userId从tablename group中count（*），Case表示多条件判断。SQL：选择ename，case when Sal<1000 then “lower”when Sal>1001 and Sal<2000 then “moderate”when Sal>2001 and Sal<4000 then “high”else “too high”end from EMP上述句子是判断薪资等级的简单案例用法。

简单易用的数据库哪个比较好？

1. 数据量太大，比如数亿。使用Oracle。数亿数据的优势对于甲骨文来说是轻量级的，不需要过多的优化配置。缺点是安装麻烦，启动慢。

2. 数据量很大，比如上千万的数据。使用PostgreSQL，也就是众所周知的标杆Oracle，可以处理数千万的数据，而且也很容易学习和使用。

3. 数据量一般，如百万级。使用MySQL，MySQL可以快速处理这个级别的数据量。

4. 数据量小，比如不到10万，SQLite和access都可以。

以上是基于单表操作的数据量。你可以从中选择。

case的用法和短语？

（1）在任何情况下均指“在任何情况下”。无论如何，请及时来www.yywords.com)

（2）“在任何情况下”是指“在任何情况下”。你决不能告诉他。

（3）在这种情况下表示“如果是”。你完成了，是吗？那样的话，你可以走了。

数据分析师用哪个数据库比较好？

作为一名数据分析师，我已经在这个领域工作了两年多。起初，我主要使用MySQL数据库。当然，Oracle数据库也被使用，特别是在金融行业或国有企业。一般公司使用MySQL数据库，可能是因为MySQL数据库是免费的。另外，在一家互联网公司，我认识了mongodb。目前，一些新兴的互联网公司使用NoSQL的频率更高，这一款现在已经销售出去了。作为数据分析员，使用数据库通常是为了访问数据。至于更高级的优化、事务处理等，一般都不提供。如果有专门的数据库人员，我们只需要好好利用数据库。

在数据分析或数据挖掘方面，除了数据库访问数据外，我们还需要数据处理工具。当然，Python是最好的选择。Python与数据库结合是一个日常的代码，Python还提供了一套完整的工具，因为MySQL有pymysql库，Oracle与CxOracle库结合，mongodb有pymongo库，当然我们的数据分析工具pandas库提供readSQL功能，支持多种数据库，直接读入数据帧数据格式，非常方便。

综上所述：其实大部分都是MySQL和Oracle。这两个是SQL语句，差别不大。只要掌握了SQL语句，这两个数据库的问题就不大了。Mongodb是一个新的非关系型数据库，其语句不是很复杂。他们之间没有开始工作的压力。结合在Python中使用panda，可以非常流畅地处理数据，并且数据分析会很方便，小案例。

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