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    SQL 求 3 列异值的 4 种方法

    问题的原型,大概是这样的:一张表,有三列数据,表示了同一个维度的数据。...等建完索引,我又发现一个可以优化的地方。在本题中,只需找出散值(即每列的单值)的差异即可,完全没必要把整张表的数据,都拉出来。因为 user_id 肯定会有重复值嘛。...于是,我又想到了一种方案,那就是求 CRC 的总和。CRC 方法,简单来说,就是求每个 user id 的哈希值,然后求和。若和一致,则说明两列包含了相同的散值。...我之前提过一篇文章讲 CRC,详细的用法在这篇文章里: |SQL中的数据检验, CRC or MD5?...而求两列异值,最快的方法,由上可知,便是Left Join 求 Null, 并且只要有一条数据存在,就足以说明集合的包含关系.

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    SQL Server 动态行转列(参数化表名、分组列、行转列字段、字段值)

    一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 实现代码(SQL Codes) 方法一:使用拼接SQL,静态列字段; 方法二:使用拼接SQL,动态列字段...; 方法三:使用PIVOT关系运算符,静态列字段; 方法四:使用PIVOT关系运算符,动态列字段; 扩展阅读一:参数化表名、分组列、行转列字段、字段值; 扩展阅读二:在前面的基础上加入条件过滤; 参考文献...(References) 二.背景(Contexts) 其实行转列并不是一个什么新鲜的话题了,甚至已经被大家说到烂了,网上的很多例子多多少少都有些问题,所以我希望能让大家快速的看到执行的效果,所以在动态列的基础上再把表...、分组字段、行转列字段、值这四个行转列固定需要的值变成真正意义的参数化,大家只需要根据自己的环境,设置参数值,马上就能看到效果了(可以直接跳转至:“参数化动态PIVOT行转列”查看具体的脚本代码)。...SYSNAME --分组字段 12 DECLARE @row2column SYSNAME --行变列的字段 13 DECLARE @row2columnValue SYSNAME --行变列值的字段

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    MS SQL Server 实战 排查多列之间的值是否重复

    需求 在日常的应用中,排查列重复记录是经常遇到的一个问题,但某些需求下,需要我们排查一组列之间是否有重复值的情况。...比如我们有一组题库数据,主要包括题目和选项字段(如单选选择项或多选选择项) ,一个合理的数据存储应该保证这些选项列之间不应该出现重复项目数据,比如选项A不应该和选项B的值重复,选项B不应该和选项C的值重复...,以此穷举类推,以保证这些选项之间不会出现重复的值。...SQL语句 首先通过 UNION ALL 将A到D的各列的值给组合成记录集 a,代码如下: select A as item,sortid from exams union all select...至此关于排查多列之间重复值的问题就介绍到这里,感谢您的阅读,希望本文能够对您有所帮助。

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    SQL Server 数据库调整表中列的顺序操作

    SQL Server 数据库中表一旦创建,我们不建议擅自调整列的顺序,特别是对应的应用系统已经上线,因为部分开发人员,不一定在代码中指明了列名。...表是否可以调整列的顺序,其实可以自主设置,我们建议在安装后设置为禁止。 那么,如果确实需要调整某一列的顺序,我们是怎么操作的呢? 下面,我们就要演示一下怎么取消这种限制。...需求及问题描述 1)测试表 Test001 (2)更新前 (3)例如,需求为调整 SN5 和SN4的序列 点击保存时报错 修改数据库表结构时提示【不允许保存更改。...您所做的更改要求删除并重新创建以下表。您对无法重新创建的标进行了更改或者启用了“阻止保存要求重新创建表的更改"选项。】...处理方法 Step 1  在SSMS客户端,点击 菜单【工具】然后选中【选项】 Step 2 打开了选项对话框,我们展开 设计器 【英文版 Designers】 Step 3 取消【阻止保存要求重新创建表的更改

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    Pandas 查找,丢弃列值唯一的列

    前言 数据清洗很重要,本文演示如何使用 Python Pandas 来查找和丢弃 DataFrame 中列值唯一的列,简言之,就是某列的数值除空值外,全都是一样的,比如:全0,全1,或者全部都是一样的字符串如...:已支付,已支付,已支付… 这些列大多形同虚设,所以当数据集列很多而导致人眼难以查找时,这个方法尤为好用。...上代码前先上个坑吧,数据列中的空值 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ 值 ”,如下图: 所以只要把列的缺失值先丢弃,再统计该列的唯一值的个数即可。...代码实现 数据读入 检测列值唯一的所有列并丢弃 最后总结一下,Pandas 在数据清洗方面有非常多实用的操作,很多时候我们想不到只是因为没有接触过类似的案例或者不知道怎么转换语言描述,比如 “...列值唯一 ” --> “ 除了空值以外的唯一值的个数等于1 ” ,许多坑笔者都已经踩过了,欢迎查看我的其余文章,提建议,共同进步。

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    SQL Server 索引和表体系结构(包含列索引)

    ,至少需要有一个键列,且键列和非键列不允许重复,非键列最多允许1023列(也就是表的最多列-1),由于索引键列(不包括非键)必须遵守现有索引大小的限制(最大键列数为 16,总索引键大小为 900 字节)...:companyname 非键列就是:contactname 非键列具有下列优点: 它们可以是不允许作为索引键列的数据类型。...这样可以实现性能提升,因为查询优化器可以在索引中找到所有列值;不访问表或聚集索引数据,从而减少磁盘 I/O 操作。(当索引包含查询引用的所有列时,它通常称为“覆盖查询”。)...索引 'IX2_Customers' 的最大长度为 940 个字节。对于某些大值组合,插入/更新操作将失败。...因此,它们既驻留在索引中,也驻留在基表中。 索引维护可能会增加对基础表或索引视图执行修改、插入、更新或删除操作所需的时间

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    MS SQL查询库、表、列数据结构信息汇总

    前言 一般情况我们下,我们是知道数据库的表、列信息的(因为数据库是我们手动设计),但特殊情况下,如果你只能拿到数据库连接信息,也就是知道的一个数据库名的情况下,你要怎么得到它下面的所有表名,所有列表,以及主键...1、某数据库下的所有表。 代码如下: SELECT TABLE_NAME FROM 数据库名.INFORMATION_SCHEMA.TABLES 结果如图: ? 2、某表的所有字段。...3、查询某表中的主键。 代码如下: EXEC SP_PKEYS 表名 结果如图: ? 4、查询主键是否为自增。...结束 拥有以上代码,基本在数据库“反射”查询的时候,能派上用处,也基本够用了,其原理就是利用SqlServer的内置函数,系统存储方法,以系统表(sysobjects、syscolumns)的id为主导线...,展开的查询,其中sysobjects的id等于syscolumns表中的id,注意,每修改一次表结构(即数据列)这个id都会发生改变。

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    【SQL】分享表值函数FMakeRows,用于生成行

    在我的原文中我也提到考虑过这种借助现有系统对象得到行的方法,但我想当然认为这样会导致访问基础表,性能不会好,所以试都没试就pass了,但事实证明我错了,他的法子经测性能比倍增法好太多,再次自我教训,实践才是硬道理...如果我的实现有问题,还望路过大侠指点,谢谢。 ------------原文:201412311300------------ 作用:传入整数x,返回一张x行的表,只有一列RowNo,存储各行序号。...对于这个需求,我先是找有没有现成的函数或过程,结果是没找到,如果路过的朋友知道,还望告知,谢谢。 使用示例: ?...2倍,直到行数x2大于所需行数(@num)前打住,即要把行数控制在小于等于@num的范围内,最后从现有行中抽取一部分补齐所差的行。...也想过从某个必定存在的系统表/视图获取行,如sys.objects,但这样会访问基础表,即使你根本不select它的任何字段,这样性能必然不如纯内存操作来的好,试都不用试。

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    如何理解 String 类型值的不可变?

    String string1 = "abcd"; String string2 = "abcd"; 来张图生动地解释下: 最后,设想一下,如果String可变,那么用某个引用一旦改变了字符串的值将会导致其他引用指向错误的值...(也就是添加后,再去改变字符串的值),那么将会违反Set集合的规则(元素不能重复)。...,因为这样的话,如果变量改变了它的值,那么其它指向这个值的变量的值也会一起改变。 2.如果字符串是可变的,那么会引起很严重的安全问题。...因为字符串是不可变的,所以它的值是不可改变的,否则黑客们可以钻到空子,改变字符串指向的对象的值,造成安全漏洞。 3.因为字符串是不可变的,所以是多线程安全的,同一个字符串实例可以被多个线程共享。...譬如你想加载java.sql.Connection类,而这个值被改成了myhacked.Connection,那么会对你的数据库造成不可知的破坏。

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    InternImage:探索具有可变形卷积的大规模视觉基础模型

    与最近关注large dense kernels的CNN不同,InternImage以可变形卷积为核心算子,使我们的模型不仅具有检测和分割等下游任务所需的大有效感受野,而且具有受输入和任务信息约束的自适应空间聚合...因此,所提出的InternImage减少了传统CNNs严格归纳偏差,并使其能够从像ViT这样的海量数据中学习具有大规模参数的更强、更稳健的模式。...我们的模型的有效性在ImageNet、COCO和ADE20K等具有挑战性的基准测试中得到了验证。...尽管最近的工作已经做出了有意义的尝试,通过使用具有非常大内核(例如,31×31)的密集卷积将长程依赖引入到CNN中,如图(c)所示,在性能和模型规模方面与最先进的大型ViT仍有相当大的差距。...为了进一步测试该能力,构建了一个具有10亿个参数的更大的InternImage-H,并且为了适应非常大的模型宽度,还将组维度C‘更改为32。上表总结了配置。

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