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SQL中转列转行

而在SQL面试中,一道出镜频率很高题目就是转列转行问题,可以说这也是一道经典SQL题目,本文就这一问题做以介绍分享。 ? 给定如下模拟数据集,这也是SQL领域经典学生成绩表问题。...01 转列:sum+if 在行转列中,经典解决方案是条件聚合,即sum+if组合。...其基本思路是这样: 在长表数据组织结构中,同一uid对应了多行,即每门课程一条记录,对应一组分数,而在宽表中需要将其变成同一uid下仅对应一 在长表中,仅有一记录了课程成绩,但在宽表中则每门课作为一记录成绩...由多行变一,那么直觉想到就是要groupby聚合;由一变多,那么就涉及到衍生提取; 既然要用groupby聚合,那么就涉及到将多门课成绩汇总,但现在需要不是所有成绩汇总,而仍然是各门课独立成绩...02 转行:union 转行是上述过程逆过程,所以其思路也比较直观: 记录由一变为多行,字段由多变为单列; 一变多行需要复制,字段由多变单列相当于是堆积过程,其实也可以看做是复制;

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SQL 中转列转行

转列,转行是我们在开发过程中经常碰到问题。转列一般通过CASE WHEN 语句来实现,也可以通过 SQL SERVER 运算符PIVOT来实现。用传统方法,比较好理解。...但是PIVOT 、UNPIVOT提供语法比一系列复杂SELECT…CASE 语句中所指定语法更简单、更具可读性。下面我们通过几个简单例子来介绍一下转行、转列问题。...这也是一个典型转列例子。...上面两个列子基本上就是转列类型了。但是有个问题来了,上面是我为了说明弄一个简单列子。...这个是因为:对升级到 SQL Server 2005 或更高版本数据库使用 PIVOT UNPIVOT 时,必须将数据库兼容级别设置为 90 或更高。

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关于多个 Cookie 分隔符这件事

请求过程 Cookie 响应返回 Cookie 格式是不相同 请求 Request Cookie 是放在 Cookie 头里面的,可以使用逗号或分号进行分割多个不同 Cookie 内容。...为什么会同时支持分号逗号作为分隔符?这是一个历史原因,再加上,对于请求来说,大部分请求头,重复加入时候,是采用逗号进行分割,而分号分割是相同一条信息多个属性内容。...Cookie 内容,使用 SetCookies 方法只能分割 , 逗号作为分隔符 Cookie 情况 以上是对于请求情况,请求是从客户端到服务器端过程。...可以采用 CookieContainer.SetCookies 方法解析,值得一提是 SetCookies 方法能处理使用 , 逗号分割多个不同 Cookie 内容,但是不能处理使用 ; 分号分割情况...不能处理 ; 分号分割情况是因为在响应里面,将使用 ; 分号分割 Cookie 信息,包括分割 Cookie 内容 Cookie 对应域名 Cookie 过期时间 如 mozilla 文档描述

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Pandas read_csv 参数详解

read_csv 函数具有多个参数,可以根据不同需求进行灵活配置。本文将详细介绍 read_csv 函数各个参数及其用法,帮助大家更好地理解利用这一功能。...delimiter: 字段分隔符,sep别名。header: 用作列名行号,默认为0(第一),如果没有列名则设为None。names: 列名列表,用于结果DataFrame。...字段分隔符,默认为,delimiter(同sep,分隔符)示例如下:df1 = pandas.read_csv('data.csv', sep=',')print(df1)df2 = pandas.read_csv...用作索引列编号或列名index_col参数在使用pandasread_csv函数时用于指定哪一作为DataFrame索引。...如果设置为None(默认值),CSV文件中索引将用作DataFrame索引。如果设置为某个位置(整数)或列名(字符串),则该将被用作DataFrame索引。

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存储、存储之间关系比较

存储法是将数据按照存储到数据库中,与存储类似; 3.1基于储存 基于存储是将数据组织成多个,这样就能在一个操作中找到所有的。...这种做法缺点是必须每次处理一整行,而不是只处理自己需要。不过,这样在处理相同实体两个或多个查询时能够取得更快速度,而且可以提高更新、插入删除操作速度。...这表示对某个中特定值搜索可以直接进入该存储区,而不需要扫描整行数据。这样也使得数据压缩变得更容易,因为一个数据通常具有相同数据类型。...新存储系统包括MonetDB/X100[11]、C-Store 等。研究表明,存储数据库系统在分析型业务中性能比存储数据库系统性能超出多个数量级[5]。查询优化在数据库领域占有重要地位。...可见利用动态优化树算法修改执行顺序, 确定左变元为驱动是非常重要。简单规则动态优化树算法都能有效地缩小中间结果之和, 具有最小中间结果之和计划可能是较好计划[12]。

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Pandas库基础使用系列---获取

前言我们上篇文章简单介绍了如何获取数据,今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定指定数据我们依然使用之前数据。...我们先看看如何通过切片方法获取指定所有数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到,位置我们使用类似python中切片语法。...大家还记得它们区别吗?可以看看上一篇文章内容。同样我们可以利用切片方法获取类似前4这样数据df.iloc[:, :4]由于我们没有指定名称,所有指标这一也计算在内了。...接下来我们再看看获取指定指定数据df.loc[2, "2022年"]是不是很简单,大家要注意是,这里2并不算是所以哦,而是名称,只不过是用了padnas自动帮我创建名称。...通常是建议这样获取,因为从代码可读性上更容易知道我们获取是哪一哪一。当然我们也可以通过索引切片方式获取,只是可读性上没有这么好。

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传统存储(HBase)存储区别「建议收藏」

1 为什么要按存储 列式存储(Columnar or column-based)是相对于传统关系型数据库式存储(Row-basedstorage)来说。...下面来看一个例子: 从上图可以很清楚地看到,式存储下一张表数据都是放在一起,但列式存储下都被分开保存了。...所以它们就有了如下这些优缺点: 式存储 列式存储 优点 Ø 数据被保存在一起 Ø INSERT/UPDATE容易 Ø 查询时只有涉及到会被读取 Ø 投影(projection)很高效...关系型数据库理论回顾 – 选择(Selection)投影(Projection) 2补充:数据压缩 刚才其实跳过了资料里提到另一种技术:通过字典表压缩数据。...正因为每个字符串在字典表里只出现一次了,所以达到了压缩目的(有点像规范化非规范化NormalizeDenomalize) 3查询执行性能 下面就是最牛图了,通过一条查询执行过程说明列式存储

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Pyspark处理数据中带有分隔符数据集

本篇文章目标是处理在数据集中存在分隔符分隔符特殊场景。对于Pyspark开发人员来说,处理这种类型数据集有时是一件令人头疼事情,但无论如何都必须处理它。...从文件中读取数据并将数据放入内存后我们发现,最后一数据在哪里,年龄必须有一个整数数据类型,但是我们看到了一些其他东西。这不是我们所期望。一团糟,完全不匹配,不是吗?...schema=[‘fname’,’lname’,’age’,’dep’] print(schema) Output: ['fname', 'lname', 'age', 'dep'] 下一步是根据分隔符对数据集进行分割...我们已经成功地将“|”分隔(“name”)数据分成两。现在,数据更加干净,可以轻松地使用。...接下来,连接“fname”“lname”: from pyspark.sql.functions import concat, col, lit df1=df_new.withColumn(‘fullname

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java注释分隔符

单行注释 -// 多行注释 -/**/ 文档注释 -javadoc  2 分隔符:  Java语言里分号(;)、花括号({})、方括号([])、圆括号(())、空格、圆点(.)都具有特殊分隔作用,     ...因此被统称为分隔符        分号:Java语言里对语句分隔不是使用回车来完成,java语言采用分号(;)作为语句分隔,     因此每个java语句必须使用分号作为结尾。 ...虽然java语法允许一书写多个语句但从程序可读性角度来看,         应该避免在一书写多个语句          花括号:花括号作用就是定义一个代码块,一个代码块指就是”{””}”所包含一段代码...Java语言是一门格式自由语言,  所以空格几乎可以出现在java程序任何部分,  也可以出现任意多个空格,但不要使用空格把一个变量名隔开成两个,这将导致程序出错。...圆点:圆点(.)通常用做类/对象和它成员(包括Field、方法内部类)之间分隔符,  表明调用某个类或某个实例指定成员。

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重温SQL Server转列转行,面试常考题

转列,转行是我们在开发过程中经常碰到问题。转列一般通过CASE WHEN 语句来实现,也可以通过 SQL SERVER 运算符PIVOT来实现。用传统方法,比较好理解。...但是PIVOT 、UNPIVOT提供语法比一系列复杂SELECT…CASE 语句中所指定语法更简单、更具可读性。下面我们通过几个简单例子来介绍一下转行、转列问题。...这也是一个典型转列例子。...上面两个列子基本上就是转列类型了。但是有个问题来了,上面是我为了说明弄一个简单列子。...这个是因为:对升级到 SQL Server 2005 或更高版本数据库使用 PIVOT UNPIVOT 时,必须将数据库兼容级别设置为 90 或更高。

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SQL 找出分组中具有极值

这些需求有两个共同点:一是需要做分组,有按部门分组、有按科目、也有按用户分组;二是在分组里面找到存在极值,是整行数据,而不只是极值。...窗口函数 如果你在用 MySQL 5.8+,窗口函数可能是你最先想到办法,因为它足够简洁、简单。 先按部门分组,再对组内按照薪资降序排序,取排序序号为 1 即为部门最高薪资员工信息。...rank() 或者 dense_rank(),而不能使用 row_number() ,因为有可能存在一个部门里两名或者更多员工薪资都是最高,row_number() 不会给相同排序条件分配同一个序号...子查询 如果你数据库还不支持窗口函数,那可以先对 emp 分组,取出每个部门中最高薪资,再原表做一次关联就能获取到正确结果。...WHERE b.sal IS NULL ORDER BY a.deptno 我们知道,在SELECT * FROM a left join b on 关联条件 语句中 ,不论在 b 表中是否有数据可以

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