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    Power Pivot中求汇总后的最大值

    原数据: 目标数据: (一) 分析需求 先求销售合计,然后在计算出的销售合计的基础上求最大值。...求合计:这个是针对所有筛选条件进行的求和,所以直接使用sum求和 求最大值:是在2个仓库之间进行的比较,所以需要忽略仓库的筛选条件,加上all (二) 实现需求 首先创建销售求和的度量值,相对比较简单...销售求和:=Sum('表1'[销售]) 求和金额的最大值度量: 引用度量Max:=MaxX(All('表1'[仓库]),[销售求和])不引用度量Max:=MaxX(All('表1'[仓库]),...Calculate(Sum([销售])) //涉及到上下文的转换 ) 因为在目标条件的汇总行不显示数据,所以需要用HasoneFilter来作为判断。...引用度量的上下文筛选 如果觉得有帮助,那麻烦您进行转发,让更多的人能够提高自身的工作效率。

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    Spark SQL 快速入门系列(8) | | Hive与Spark SQL的读写操作

    需要强调的一点是,如果要在 Spark SQL 中包含Hive 的库,并不需要事先安装 Hive。一般来说,最好还是在编译Spark SQL时引入Hive支持,这样就可以使用这些特性了。...若要把 Spark SQL 连接到一个部署好的 Hive 上,你必须把 hive-site.xml 复制到 Spark的配置文件目录中($SPARK_HOME/conf)。...需要注意的是,如果你没有部署好Hive,Spark SQL 会在当前的工作目录中创建出自己的 Hive 元数据仓库,叫作 metastore_db。...Hive 的元数据存储在 derby 中, 仓库地址:$SPARK_HOME/spark-warehouse ?   然而在实际使用中, 几乎没有任何人会使用内置的 Hive 二....3.2 从hive中写数据 3.2.1 使用hive的insert语句去写 3.2.1.1 写入数据(默认保存到本地) 1.源码 package com.buwenbuhuo.spark.sql.day02

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    SQL中的Null值处理

    在日常的开发中,遇到需要处理 Null 值的场景还是蛮常见的。比如,查询某个字段包含 Null 值的记录、在展示的时候将 Null 值转为其它值、聚合包含 Null 值的列等。...今天就和大家聊聊在 MySQL 中处理 Null 值时需要注意的点,本文包含以下内容: 查找 Null 值 将 Null 值转为实际值 在排序中对 Null 值的处理 计算非 Null 值的数量 聚合...比如,查询 emp 表中字段 comm 为 Null 的记录,就这么写 SQL: SELECT * FROM emp WHERE comm IS NULL 有时候根据业务需要,我们要找出在 emp...3 处理排序中的 Null 值 如果是使用默认的升序对包含有 Null 值的列做排序,有 Null 值的记录会排在前面,而使用了降序排序,包含了 Null 值的记录才会排在后面。...通常的做法是先将列中的 Null 值转为 0,再做聚合操作。

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    SQL Server 中的 CROSSOUTER APPLY 含义与用法:动态关联与表值函数

    关键词:SQL Server, CROSS APPLY, OUTER APPLY, 表值函数, 动态关联, 子查询, 分页查询, 字符串拆分, JSON 解析, SQL 优化。...CROSS/OUTER APPLY 是 SQL Server 特有的操作符,用于将左侧表的每一行与右侧的表值函数或子查询的结果进行关联。...1.1 核心概念 CROSS APPLY:类似于 INNER JOIN,它将左侧表的每一行与右侧表值函数或子查询的结果进行关联。如果右侧没有匹配的结果,左侧的行将被过滤掉。...二、典型场景与案例 场景 1:表值函数结合使用 表值函数(Table-Valued Function, TVF)是返回表结果的函数,结合 APPLY 操作符,可以实现逐行动态处理,这是普通子查询难以实现的功能...通过本文的解析和实战案例,相信你对 SQL Server 中的 CROSS/OUTER APPLY 有了更深入的理解。

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    Spark SQL 中的array类的函数例子

    需求背景:在理财 APP 中,素材、广告位、产品、策略有时候是多对多的关系。比如,在内容中台,一个素材可能关联理财、基金、存款某些产品,那我们统计该素材的好不好,转化率好不好,该归属于哪些业务?...-- STRING_AGG 函数是 SQL:2016 标准中新增的函数,不是所有的数据库管理系统都支持该函数。...-- Spark 3.0 中,STRING_AGG 函数被引入作为 SQL:2016 标准的一部分。你可以使用 STRING_AGG 函数将每个分组的数据拼接成一个字符串。...,查询选修数据的同学的所有选修课程,结果中的选修课程是数组类型-- 创建表的第二种形式,student_copy 是create table student_copy as select name, collect_list...,查询有哪些不同的课程?

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    Java中new与null的不同

    今天在写一个android的程序时,本来想初始化一个list的集合,以避免第二次的数据添加在第一次的后面,就直接使用了对象=null,发现在给list集合添加数据后运行出现了这样的错误。...翻译下来的意思是 试图在空对象引用上调用接口方法的布尔java. U.List.Advices(java. Lang.Object)” 也就是说这个list集合并没有初始化。...查询资料后发现 比如: List list=new ArrayList(); new相当于开辟了一块新内存放入了对象,并把它的引用给了list.而 list=null 就相当于list...声明了一个空的对象的引用,并没有开辟新的空间,所以我在上面添加数据的时候就会出现空对象引用。...当然,这只是我个人的理解。学习中,还是得不断踩坑,哪怕这个坑很小。

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    PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

    导读 昨日推文PySpark环境搭建和简介,今天开始介绍PySpark中的第一个重要组件SQL/DataFrame,实际上从名字便可看出这是关系型数据库SQL和pandas.DataFrame的结合体,...pandas.DataFrame中类似的用法是query函数,不同的是query()中表达相等的条件符号是"==",而这里filter或where的相等条件判断则是更符合SQL语法中的单等号"="。...这里补充groupby的两个特殊用法: groupby+window时间开窗函数时间重采样,对标pandas中的resample groupby+pivot实现数据透视表操作,对标pandas中的pivot_table...中相应关键字的操作,并支持不同关联条件和不同连接方式,除了常规的SQL中的内连接、左右连接、和全连接外,还支持Hive中的半连接,可以说是兼容了数据库的数仓的表连接操作 union/unionAll:表拼接...中的drop_duplicates函数功能完全一致 fillna:空值填充 与pandas中fillna功能一致,根据特定规则对空值进行填充,也可接收字典参数对各列指定不同填充 fill:广义填充 drop

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    Elasticsearch DSL中Query与Filter的不同

    Elasticsearch中的DSL主要由两部分组成: Leaf query Cluase 暂且叫做叶查询子句吧 这种查询可以单独使用,针对某一特定的字段查询特定的值,比如match、term、range...等 Compound query Cluase复合查询子句 这种查询配合其他的叶查询或者复合查询,用于在逻辑上,组成更为复杂的查询,比如bool 查询虽然包含这两种,但是查询在不同的执行环境下,操作还是不一样的...Query与Filter 查询在Query查询上下文和Filter过滤器上下文中,执行的操作是不一样的: 查询上下文: 在查询上下文中,查询会回答这个问题——“这个文档匹不匹配这个查询,它的相关度高么?...之前说过,ES中索引的数据都会存储一个_score分值,分值越高就代表越匹配。另外关于某个搜索的分值计算还是很复杂的,因此也需要一定的时间。...过滤上下文 是在使用filter参数时候的执行环境,比如在bool查询中使用Must_not或者filter 另外,经常使用过滤器,ES会自动的缓存过滤器的内容,这对于查询来说,会提高很多性能。

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    SQL、Pandas和Spark:如何实现数据透视表?

    所以,今天本文就围绕数据透视表,介绍一下其在SQL、Pandas和Spark中的基本操作与使用,这也是沿承这一系列的文章之一。 ?...当然,如果说只实现这两个需求还不能完全表达出数据透视表与常规的groupby有何区别,所以不妨首先看个例子: 给定经典的titanic数据集,我们需要统计不同性别下的生还人数,则可以进行如下设置: ?...上述需求很简单,需要注意以下两点: pandas中的pivot_table还支持其他多个参数,包括对空值的操作方式等; 上述数据透视表的结果中,无论是行中的两个key("F"和"M")还是列中的两个key...03 Spark实现数据透视表 Spark作为分布式的数据分析工具,其中spark.sql组件在功能上与Pandas极为相近,在某种程度上个人一直将其视为Pandas在大数据中的实现。...而后,前面已分析过数据透视表的本质其实就是groupby操作+pivot,所以spark中刚好也就是运用这两个算子协同完成数据透视表的操作,最后再配合agg完成相应的聚合统计。

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    SQL多维分析

    OLAP可细分为不同类型,常见类型包括: ROLAP:Relational OLAP,基于关系型数据库扩展的多维数据集分析操作,基于标准的SQL查询来执行复杂的分析和聚合,例如Spark、Presto系统...切块(dicing):与切片操作类似,不同点在于切块会选择2个或以上的维度作为过滤条件。如下图展示切块条件包括:Locations、Time、Item 过滤。...分析算子 以下将以Spark SQL举例,说明ROLAP中常用的多维分析算子 GROUP BY GROUP BY 子句通过一组指定的分组表达式对行数据分组,并基于一个或多个聚合函数在对应行进行聚合计算,...当聚合函数携带 FILTER 子句时,只有匹配的行才会传递给该函数。更多详情可参考Spark SQL官方文档。...PIVOT 子句可用于数据透视图转换,基于特定列值获取聚合值,旋转列值并转换为 SELECT 子句中的多个列。

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    软件测试|SQL中的null值,该如何理解?

    图片深入理解SQL中的Null值:处理缺失数据的重要概念简介Null值在SQL中是用于表示缺失或未知数据的特殊值。...本文将深入探讨Null值的概念、处理方法和注意事项,以帮助读者更好地理解和处理SQL中的缺失数据。在SQL数据库中,Null值是一种特殊的值,用于表示缺失或未知的数据。...它与其他具体的数值、字符串或日期不同,Null值表示该字段在特定记录中没有有效值。下面我们将深入探讨Null值的重要性、处理方法和注意事项。Null值的重要性:Null值在数据库中具有重要的作用。...例如,COALESCE函数可以用于返回一系列值中的第一个非Null值,NVL函数可以在Null值的情况下提供默认值。此外,使用ISNULL、IFNULL和NULLIF等函数也能对Null值进行处理。...外键约束:在使用外键约束时,需要注意与Null值相关的引用完整性。当父表中的主键值为Null时,应确保在子表中可以处理或限制Null值的引用。

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