How to think in SQL

1. 不要在字段上用转换函数，尽量在常量上用。如：
  select id from employee where to_char(create_date,'yyyy-mm-dd')='2012-10-31'  （错）
  select id from employee where create_date=to_date('2012-10-31','yyyy-mm-dd')   （对）
2. 不论一个sql中涉及到多个表，每次都用两个表（结果集）操作，得到新的结果后，再和下一个表（结果集）操作。
3. 尽量使用exists而非in
 当然这个也要根据记录的情况来定用exists还是用in, 通常的情况是用exists
 select id from employee where salary in (select salary from emp_level where....)   （错）
 select id from employee where salary exists(select 'X' from emp_level where ....)   （对）
4. 使用not exists 而非not in
    和上面的类似
5. 正确使用索引
  索引可以提高速度，一般来说，选择度越高，索引的效率越高
6.. 索引类型
  唯一索引，对于查询用到的字段，尽可能使用唯一索引。
  还有一些其他类型，如位图索引，在性别字段，只有男女的字段上用。
7. 在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引
8. 在频繁进行排序会分组的列上建立索引，如经常做group by 或 order by 操作的字段。
9. 在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不建立索引。如性别列上只有男，女两个不同的值，就没必要建立索引（或建立位图索引）。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。
10.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
　　select id from t where num=10 or num=20
　　可以这样查询：
　　select id from t where num=10
　　union all
　　select id from t where num=20
11.如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

12.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
　　select id from t where num/2=100
　　应改为:
　　select id from t where num=100*2
13.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
　　select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id
　　select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id
　　应改为:
　　select id from t where name like 'abc%'
　　select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'
14.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
15. SQL语句看起来就一条，但是相对于Java、C等编程语言来说，学习起来难度要大很多。主要是SQL这玩意太抽象了。一条编程语言语句，我们能清楚地知道执行结果是什么；而一条SELECT语句，得到最终结果可能要经历好几个步骤，脑袋要转好几个弯。
16. 建立一个临时表 多种数据类型的字段可以都加上一些 然后练习如何在这些数据里查询和准确定位到自己想要的语句，在练习的过程当中 你就会自然而然的想去使用和找寻相关的函数和方法 这个时候你就可能会理解 什么时候要用JOIN 什么时候要用LEFT JOIN 什么时候需要GROUP BY一下

Phrases in writing

1. On the short term a php based cms is the low hanging fruit.

WebFocus Excel 2010 template Limitation - Solved

WF7.7.04 support excel 2010 template:
http://forums.informationbuilders.com/eve/forums/a/tpc/f/7971057331/m/1957058036?r=1957058036#1957058036
http://forums.informationbuilders.com/eve/forums/a/tpc/f/7971057331/m/1577099666?r=2047092766#2047092766



Format EXL07 in WebFOCUS Version 7 Release 7.02 does not support the following features currently supported for EXL2K:

+Table of Contents (BYTOC).
+Row Overflow (generating overflow worksheets when the sheet row limit is reached).
+Bursting.
+Formula.
+Cell Locking.
+Compound.
+Multiple sheets.
+Multiple tables on a single sheet.
+Images.
+WebFOCUS Graphs.
+Pivot Tables.
+Templates with macros.
+Cell sizing with SQUEEZE and WRAP.
+ToolTips for Drilldown Hyperlinks.
+Preserving leading and internal blanks


Ref:  page 15-16
http://documentation.informationbuilders.com/masterindex/html/pdf_wf_7702/tm4690.pdf

http://www.informationbuilders.com/support/developers/ExcelTemplate

SAS Notepad++ Language Pack

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Master of statistics pre-courses

MAT 137Y (Calculus)

MAT 235Y/237Y (Multivariable Calculus)

MAT 223H/240H (Linear Algebra I)

MAT 224H/247H (Linear Algebra II)

MAT 337H (Introduction to Real Analysis)

STA 257H (Introductory Probability and Statistics I)

STA 261H (Introductory Probability and Statistics II)

STA 347H (Probability Theory)

STA 452H / 453H  ( Introduction to Mathematical Statistics I & II )

STA 302H (Applied Regression Analysis) [same as STA 1001H]

STA 322H (Sample Survey Theory and its Application) [same as STA 1003H]

STA 332H (Introduction to Experimental Design) [same as STA 1004H]

STA 437H (Applied Multivariate Analysis) [same as STA 2005H]

STA 2101H	Methods of Applied Statistics I
STA 2201H	Methods of Applied Statistics II
STA 2111H	Graduate Probability I
STA 2211H	Graduate Probability II
STA 2112H	Mathematical Statistics I
STA 2212H	Mathematical Statistics II
STA 3000Y	Advanced Theory of Statistics

project grow法

和人合作走小精尖专利之路创新，能够handle大公司的一个环节即可

要做到IT-DA的平稳切换，SQL/EXCEL, SQL BI, EXCEL BI 是桥梁

做一项事业： 在IT和软件上扩展一步，倒项目、项目管理、构建项目利益链，合包、承包劳务、分包、二包，做SubContractor

大事靠分析, 小事靠直觉 , Financial industry

善战者，立于不败之地而后战
在生意的轨道上拙进稳赚经营


和自己专业和自己工作结合,最容易成功, 从做好自己本职工作出发

在自己手脚可及的产业(技术,难题,问题)上做文章, 可以保住饭碗,升职,跳槽, 走向远方而非瞄着远方

行行出状元的道理： 不管做什么技术，只要做精了，都能有出息，选行要知天命，不要举棋不定耽误时间
要在自己能出状元的地方争当状元，当第一名。

勇往直前、 步步推进、层层破解；做出精密的计划，计划出高效(把70-80%事情计划在内，在实践中寻优)

高效分解问题(直到可以handle难度或者可以解决子问题)，Firm的解决问题

做事之前Strategy thinking, analysis/break down 然后做，三思后行；

大事靠分析小事靠直觉;必须有自己的黄金工作时间、且顺应加拿大特点；最重要的事情往前排；不断优化行动（宏观、微观)

收入较高的两种职位：金融投资分析人员 (Financial　Analyst)和个人金融理财人员(Financial　Advisor)


金融工程。在加拿大，这个专业的人不是太多，每个银行大约有一二十人是真正搞金融工程的，主要是搞Model的。服务对象是Risk Management和Trading Room，大多是数学、物理、金融博士，也有一些是UT，Waterloo和York的Math Finance硕士，数学能力一般都很强。

将自己的事业集成于本地产业集群中，获得区位优势；

和新技术结合－获得新增优势－3D打印、移动网络、大数据、机器人

避免和大企业竞争，要和大企业合作配套，加入大企业的产业链

避免“被外包”的行业：软件，视觉元器件生产

分析方法： 类似于视觉研究报告

打工到开公司策略的推理：待遇高，工作好找，工作环境好，稳定  开公司干事业： 利润高，稳定，工作强度低，业务容易开展，有潜力和前景

你进入任何圈子，只要你能找到对方需要的，而且你能找到解决他需要的方法，那么你都能获得机会、财富和幸福

一个人一生精力是有限的，是不可能什么都会的，因此你如果什么都学，那么你什么都学不会。你用30年研究透了一门技术，或者学会了一门艺术，人家用二十年读懂了销售，你不可能在人家的领域里超过人家，时间精力都不允许。最好的方法是合作。何况更多的人啥都不是，什么领域都是普通人。因此最重要的就是多交往那些优秀的人，进入优秀人的圈子。或者进入有价值人的圈子

生意的基本原理：寻找客户需求、产品力和客户数量的最大平衡值

曹操冠带辉煌，高唱：“世人害奸，我笑世人偏。为人少机变，富贵怎双全

能够在加拿大成功扎根、营运多年的华裔移民企业家，大多数人的成长过程都有惊人相似的轨迹：从底层开始，慢慢地熟悉所进入的行业、锻炼语言、明白顾客思维习惯、掌握市场营销模式、学习应对各种事物，知道加拿大政府的扶植政策，坚强不屈服

对中加两条腿走路的认识

1）机会：走入社会去变戏法、找机会

2）从赚钱角度看

要赚小钱：在CA认真工作足矣

要赚大钱：还是要把欧美先进的东西倒腾到欠发达国家

对赚钱的认识

1）抓项目就是抓经济建设：塑胶花生产、销售

2）好钢用在刀刃上，智慧用在赚钱上；直接操练赚钱的技术

3）挣钱要有好的工具和渠道

4）入对行、选好行

刘少奇；要做好工作，应该情况明，决心大，办法对

1）渠道建设：干活要有工具，挣钱要有工具、手段、渠道

发展选题: 加拿大-市场中某方面问题的专家或者专业化公司

职业的选择

- 总的来说，无非就是销售、市场、客服、物流、行政、人事、财务、技术、管理几个大类，有个有趣的现象就是，500强的CEO当中最多的是销售出身，第二多的人是财务出身
这两者加起来大概超过95％。现代IT行业也有技术出身成为老板的，但实际上，后来他们还是从事了很多销售和市场的工作，并且表现出色，公司才获得了成功，完全靠技术能力成为公司老板的，几乎没有。
- 这是有原因的，因为销售就是一门跟人打交道的学问，而管理其实也是跟人打交道的学问，这两者之中有很多相通的东西，他们的共同目标就是“让别人去做某件特定的事情。”而财务则是从数字的层面了解生意的本质，从宏观上看待生意的本质，对于一个生意是否挣钱，是否可以正常运作有着最深刻的认识