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sql join子查詢的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包
sql join子查詢的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦孫惠民寫的 MySQL 雲端資料庫 設計寶典 和MattHarrison,TheodorePetrou的 Python資料分析必備套件!Pandas資料清理、重塑、過濾、視覺化都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自經瑋 和旗標所出版 。
國立陽明交通大學 電子研究所 賴伯承所指導 林博彥的 高平行細粒度Sort-Merge Join演算法於近記憶體平台研究 （2021），提出sql join子查詢關鍵因素是什麼，來自於大數據運算、近記憶體運算架構、排序合併運算、數據庫查詢運算、Q100、SQL。
而第二篇論文亞洲大學 資訊工程學系碩士在職專班 陳永欽、沈慧宇所指導 吳俊弘的 溫溼度大數據平台建置與效能分析 （2019），提出因為有 溫濕度感測、樹莓派、資料庫、大數據資料庫、資料檢索、可視化處理的重點而找出了 sql join子查詢的解答。
MySQL 雲端資料庫 設計寶典
為了解決sql join子查詢 的問題，作者孫惠民 這樣論述：
「範例式引導講述，學習最有效率」 ※ 教導讀者使用MySQL無介面無開發工具直接建立應用系統資料庫(MySQL Database)用書。 ※ 教導讀者：MySQL視覺化資料庫管理工具：MySQL WorkBench的管理設定與操作。 ※ 教導讀者MySQL資料庫結合JSON結構設計統計與分析式SQL技術用書。 ※ 附贈全書所有章節的MySQL SQL程式範例檔案，可直接上線使用。 MySQL內建了視覺化資料庫管理與設計軟體平台：MySQL WorkBench！使用此資料庫發展平台，可使用視覺化設計與操作方式來管理MySQL Server、以及視覺化設計方式來
管理與維護所有MySQL資料庫物件！而且MySQL更新增了JSON設計功能，讓資料庫能處理與儲存JSON格式資料以及提供了豐富用來處理JSON資料文件的函數集，讓MySQ更適合用來做為雲端應用軟體的資料庫系統！ 本書全程使用MySQL WorkBench視覺化資料庫管理平台做為資料庫程式發展平台！Step By Step循序漸進的教導讀者與資料庫管理師各種MySQL的資料庫開發及應用與SQL程式設計技術，包含完整的JSON資料文件設計與維護的程式技術，讀完全書，必定能讓所有讀者與資料庫管理師都成為MySQL的設計熟手！
高平行細粒度Sort-Merge Join演算法於近記憶體平台研究
為了解決sql join子查詢 的問題，作者林博彥 這樣論述：
即時處理在數據庫系統中對於揭示大數據中隱藏信息是非常關鍵的，此技術被廣泛應用於金融分析和深度學習等各個領域。然而，當今數據量仍在飛速地成長。 JOIN運算是數據查詢中的基本操作之一，在數據分析中非常重要，因為它幾乎佔據了 TPC-H標準數據庫測驗時間中平均一半的執行時間。在現代數據庫中，計算引擎和系統內存之間的數據傳輸 已經成為主要的性能挑戰之一。先前有關 Near Memory Computing NMC的文件中已經減少了許多昂貴的數據傳輸，但這些設計在處理流程和數據管理方面仍然效率低下。在本文中，我們提出了 FG-SMJ：一種基於近記憶體內高度平行且細粒度地排序合併數據運算。新穎的數據佈
局 與數據處理 使我們能夠以細粒度地且芯片等級地平行性存取芯片內的數據並大大提昇記憶體的頻寬。最為關鍵的數據訪存時間顯著減少98.48%。與之前的 NMC 設計相比，所提出的 FG-SMJ 實現了 3.08 倍的加速度 。
Python資料分析必備套件!Pandas資料清理、重塑、過濾、視覺化
為了解決sql join子查詢 的問題，作者MattHarrison,TheodorePetrou 這樣論述：
【最齊全！徹底活用Pandas的114技】 想學Pandas，看官方文件就夠了？ 對於Python使用者來說，Pandas無疑是資料分析的必備套件。有了Pandas，您可以非常高效地重塑、過濾、清理以及整合大部分類型的資料。的確，Pandas的官方網站提供了不同指令的使用範例。因此有的使用者會說：『不用買書看啦！網路資源這麼豐富，多看看官方文件就好了！』 不過，單單只知道某個指令的運作方式是不足夠的。在實際進行資料分析時，您可能需要結合多個指令來達成目標。這時候，您更需要知道如何活用Pandas。舉例來說，假設您現在面對DataFrame的記憶體用量過大，導致無法順
利分析資料的難題時，該怎麼辦呢？ 從Pandas的官方文件中，您可以了解轉換欄位型別的方法，也知道如何查詢欄位的浮點數精度。只要結合這兩個方法，您就可以非常輕鬆地降低DataFrame的記憶體用量。遺憾的是，官方文件並不會告訴您這個訣竅，而必須自己花時間來摸索。在摸索的過程中，不可避免地會多走許多彎路。 本書並非單純的Pandas語法參考手冊。作者寫作此書時的目標，是希望讀者們可以從完整的範例中學習，並充分了解活用Pandas技巧的重要性。此外，作者習慣給出同一問題的不同解法，同時比較不同做法的效能。由此一來，讀者日後在實際分析資料時，才能知道哪一種做法是最優解。 正面
對決真實資料集！ 目前市面上的Pandas書籍，多數是使用亂數產生的假資料集來進行教學。這會導致您在面對真實資料集時，不知該從何下手。有鑒於此，本書作者使用了眾多的真實資料集，讓讀者切身感受資料分析師的工作內容。書中的資料集包含： ●IMDB 5000電影資料集 ●Tesla股票資料集 ●Kaggle問卷資料集 ●鑽石品質資料集 ●美國大學資料集 ●美國國內航班資料集 ●丹佛市的犯罪案件資料集 ●阿爾塔年積雪資料集 ●美國燃油經濟資料集 …等 最齊全的Pandas技巧教學！ 為了讓讀者可以更好的理解，書中每一小節的內容皆搭配完整範
例。讀者可以從讀入資料集開始，循序漸進地搞懂資料分析的眉眉角角。全書共傳授了Pandas實戰的114種技巧，保證讀者可以全面掌握其中的精髓。讀者將會學到如何： ●處理資料集中的缺失值 ●處理索引爆炸的問題 ●組合多個Pandas物件 ●在DataFrame中新增和刪除欄位 ●取得特定欄位的統計資訊 ●轉置DataFrame的運算方向 ●減少DataFrame的記憶體用量 ●混用位置和標籤來選取資料 ●透過Pandas實現SQL的功能 ●對多個欄位進行分組及聚合運算 ●將資料集重塑成整齊的形式 ●過濾包含時間序列資料的欄位 ●搭配Matp
lotlib和Seaborn來視覺化資料 ●在Jupyter中進行Pandas程式碼的除錯 …等 如果您不想只是死記硬背Pandas語法，還想學習如何活用其中的技巧，非常歡迎您跟著書中的範例動手試試看，保證可以讓您的資料分析能力更上一層樓！ 本書特色 ●全面採用最新的Pandas 1.x版本 ●最齊全的Pandas教學，傳授114招實用技巧 ●附有超過114個範例，還有多到無法細數的資料分析的寶貴經驗，從做中學才更有效 ●使用真實世界中的資料集，累積實戰能力 ●搭配NumPy、Matplotlib、Seaborn、 Pandarallel、Gr
eat Expectations、pytest、Hypothesis 等工具，擴增你的武器庫 ●完整說明CSV檔、JSON檔、SQL資料及HTML表格等資料類型的載入方式 ●本書由施威銘研究室監修，書中針對原書進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更好地理解內容
溫溼度大數據平台建置與效能分析
為了解決sql join子查詢 的問題，作者吳俊弘 這樣論述：
由於數位訊息時代的到來，對於許多傳統交易文件、傳感器資料、與從個人到公司企業的用戶體驗，存儲空間不再侷限於個人電腦或是NAS（Network Attached System）線上儲存系統，甚至是Internet中的公開儲存系統。因此，關於資料儲存和應用問題，儲存空間和儲存設計的選擇變得越來越重要。完整的大數據平台包括四個主要方面，即儲存、運算、分析和可視覺化呈現。根據環境要求、數據吞吐量、系統壓力測試和設備性能等，我們可以觀察並操作這種整合性平台以提供對IoT (Internet of Things) 物聯網系統的資料存取，此外，物聯網系統還需要不間斷監控和記錄以提供報警檢測和異常分析因此，
這些都是大數據平台很重要的規格與特徵。我們的研究主要有兩個方面，第一，本文基於Raspberry Pi閘道器設備和DHT11溫濕度傳感器建立並呈現一個大數據平台。其中所使用的系統軟體包括用於邊緣系統的Raspbian作業系統和用於雲端系統的CentOS作業系統。此外，關於邊緣系統的運作，我們安裝Grafana以呈現視覺操作，而InfluxDB則用於儲存時間序列的大數據資料。然而，關於雲端系統的操作，我們安裝ElasticSearch以執行大數據分析， MongoDB則用以設計NoSQL (Not only SQL) 資料儲存與檢索。第二，由於物聯網系統需要提供數據分析並滿足環境多樣性的要求，因
此，本文比較了MongoDB和ElasticSearch系統的運行性能和處理吞吐量，以區分應用程程式的使用差異。在本文結構中，首先，我們介紹了系統架構以了解操作環境和數據資料流，其次，文章中呈現了所有軟體套件的功能和安裝過程，然後，我們也提供了一些詳細的討論和實驗結果。最後，在總結中說明了我們的貢獻和未來的工作。