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Mysql常用sql语句(12)- group by 分组查询

测试必备的Mysql常用sql语句系列 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html 前言 group by 关键字可以根据一个或多个字段对查询结果进行分组 知识 分组之后,只会返回组内第一条数据;具体原理可以看看下图 ? group by 多字段分组的栗子 先按照age进行分组,然后再在每个组内department分组 select * from yyTest group by age,department; ? 知识 多个字段分组查询时,先按照第一个字段分组,如果第一个字段有相同值,则把分组结果再按第二个字段进行分组,以此类推 如果第一个字段每个值都是唯一的,则不会按照第二个字段再进行分组了,具体原理可看下图 可以看到,department部门分组 ,然后查看每个部门都有哪些员工的名字;还是很便捷的 group by +聚合函数的栗子 有什么聚合函数?

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96%被薅走的流量,云托管帮泡泡玛特防住了

除了随处可见的商场品牌店机器人商店,其实,微信上,泡泡玛特也成功建立了自己的领地—— 2021年上半年,小程序「泡泡玛特抽盒机」实现了3.25亿元收入,占线上收入总和的47.9%。 由于商品特性,泡泡玛特的手办很多时候市面上处于稀缺状态,小程序上大量的秒杀抢购场景,经常需要面对恶意的流量攻击。因而,防产成为必备动作。 泡泡玛特小程序接入后,一举挡住了此前占比高达96%的异常流量,困扰多年的产问题得以解决。 “ 泡泡玛特的本意,始终是希望让我们的商品,被更喜欢它们的粉丝买到,而不是成为产获取利润的筹码。 该协议也是微信自身所有业务通讯的基础通讯协议,保障超12亿微信用户的数据安全用户体验。 “ 大型电商、本地生活工具等头部小程序,安全防护方面有两个痛:首先是限量活动、补贴款被刷走,热门商品信息等关键业务数据被竞争对手爬取;其次是频繁被产攻击,欠缺安全防护能力,希望提升用户访问服务网络质量

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    漫画:什么是MapReduce?

    我们来分别解释一下步骤: 1.Map: 以各个省为单位,多个线程并行读取不同省的人口数据,每一条记录生成一个Key-Value键值对。图中仅仅是简化了的数据。 Shuffle的过程是对数据映射的排序、分组、拷贝。 3.Reduce 执行之前分组的结果,并进行汇总和输出。 需要注意的是,这里描述的Shuffle只是抽象的概念,实际执行过程中Shuffle被分成了两部分,一部分在Map任务中完成,一部分在Reduce任务中完成。 Hadoop是Apache基金会开发的一套分布式系统框架,包含多个组件,其核心就是HDFSMapReduce。 这其中的Task分为MapTaskReduceTask。 最后,祝愿有志向成为大数据工程师的小伙伴们,以及小的所有读者们,新的一年顺利达成梦想! —————END—————

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    SQL 必知必会 50 题(26 - 30)

    示例结果 返回供应商 id vend_id 对应供应商成本最低的产品 cheapest_item。 利用关键字 ORDER BY 进行升序排序。 order_num a1 a2 a4 示例解析 订单号 a1、a2、a4 的 quantity 总和都大于等于 100,顺序为 a1、a2、a4。 ,所以这个时候不能再使用关键字 WHERE,而是需要使用到关键字 HAVING,它通常是关键字 GROUP BY 连用。 GROUP BY:按照列进行分组。 HAVING:与 GROUP BY 联合使用从而实现条件过滤。 ORDER BY:列进行排序。

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    一文带你剖析MySQL到底都有哪些常用的查询

    字段名:表示需要排序的字段名称,多个字段时用逗号隔开。 ASC|DESC:ASC表示字段升序排序;DESC表示字段降序排序。其中ASC为默认值。 多条件的查询语句 WHERE 关键词后可以有多个查询条件,这样能够使查询结果更加精确。多个查询条件时用逻辑运算符 AND(&&)、OR(||)或 XOR 隔开。 where like 的条件查询中,SQL 提供了四种匹配方式。 “%”通配符:表示任意 0 个或多个字符。可匹配任意类型长度的字符,有些情况下若是中文,请使用两个百分号(%%)表示。 案例:查询2022年3月23号上午10到11这个时间段的历史数据 # 确定起始时间结束时间的时间戳 mysql> select itemid,from_unixtime(clock),clock, ---- 过滤分组 MySQL 中,可以使用 HAVING 关键字对分组后的数据进行过滤。

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    一篇文章了解软件测试基础知识

    软件测试基础知识 一、课程介绍 1.1 课程知识 软件测试基础知识 测试流程 测试方法 测试用例设计 bug管理 二、课程内容 2.1 软件测试基础知识 2.1.1 软件测试分类 测试技术分类 测试技术 白盒测试:测试人员需要了解代码程序结构处理过程,按照代码逻辑进行测试,比如接口测试。 盒测试:介于黑盒白盒之间的测试,既要像黑盒测试关注功能的正确性,也要对代码结构有一定的了解。 测试阶段分类? 测试阶段,软件测试分为:单元测试、集成测试、系统测试、验收测试 单元测试:对代码的最小单元——模块进行正确性的验证工作。验证代码语法、逻辑上的正确性。 比如产品上线以后会在线上进行测试,而在线上测试的时候主要进行的是正向流程的测试。 ,有测试人员模拟用户使用软件的各种不同的情况; 场景法划分:基本流备选流基本流:也叫有效流或正确流,模拟用户正确的操作的过程;备选流:也叫无效流或错误流,模拟用户错误的操作的情景; 场景法的使用步骤

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    Oracle-分析函数之sum(...) over(...)

    ---- 分析函数聚合函数的区别 普通的聚合函数用group by分组,每个分组返回一个统计值, 分析函数采用partition by分组,并且每组每行都可以返回一个统计值。 , 连续求和 sum(...) over( partition by... ),同组内所行求和 sum(...) over( partition by... order by ... ),同第1中的排序求和原理 ---- 使用子分区查出各部门薪水连续的总和。注意部门分区。 注意over(…)条件的不同 sum(sal) over (partition by deptno order by ename) 部门“连续”求总和 sum(sal) over (partition by deptno) 部门求总和 sum(sal) over (order by deptno,ename) 不部门“连续”求总和 sum(sal) over () 不部门,求所有员工总和

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    2018年高教社杯全国大学生数学建模竞赛D题解题思路

    品牌分为A1A2两种,配置分为B1、B2、B3、B4、B5B6六种,动力分为汽油柴油2种,驱动分为两驱四驱2种,颜色分为黑、白、蓝、黄、红、银、棕、、金9种。 (4)对于颜色有如下要求: 1)蓝、黄、红三种颜色汽车的喷涂只能在C1线上进行,金色汽车的喷涂只能在C2线上进行,其他颜色汽车的喷涂可以C1C2任意一条喷涂线上进行。 2)除黑、白两种颜色外,同一条喷涂线上,同种颜色的汽车应尽量连续喷涂作业。 3)喷涂线上不同颜色汽车之间的切换次数尽可能少,特别地,黑色汽车与其它颜色的汽车之间的切换代价很高。 4)不同颜色汽车总装线上排列时的具体要求如下: (a)黑色汽车连续排列的数量50-70辆之间,两批黑色汽车总装线上需间隔至少20辆。 该方法主要针对传统的作业车间调度问题,在给定条件下,某一衡量指标来寻找最优方案。它可以表示成求函数满足约束条件下的极大极小值问题。常用的目标函数有拖期惩罚极小化、作业时间极小化等。

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    MySQL(九)之数据表的查询详解(SELECT语法)一

    2.3、查询指定记录 指定记录:也就是条件进行查询,将满足一定条件的记录给查询出来,使用WHERE关键字。      1)select s_id from book group by s_id;  //将s_id进行分组,有实际意义,书批发商进行分组,从40批发商这里拿的书籍会放在40这个组中 ? 总结:知道GROUP BY的意义,并且会使用HAVING对分组进行过滤, HAVINGWHERE都是进行条件过滤的,区别就在于 WHERE 是分组之前进行过滤,而HAVING是分组之后进行条件过滤 没有空值,所以计算出来的行数总的记录行数是一样的。   3.2、SUM() SUM()是一个求总和的函数,返回指定列值的总和     例如:计算一下所有书的总价 ?    3.3、AVG()     AVG()函数通过计算返回的行数每一行数据的,求的指定列数据的平均值(列数据指的就是字段名下的数据,不要搞不清楚列行,搞不清就对着一张表搞清楚哪个是列哪个是行),通俗

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    MySQL数据库篇---对数据库,数据库中表,数据库中表的记录进行添修删查操作---保姆级教程

    条件修改多个列 删除表的记录 删除某一条记录 删除表中所有记录 查看表的记录 基本查询 查询所有学生考试成绩信息 查询所有学生的姓名英语成绩 查询英语成绩,不显示重复值 查看学生的姓名学生总成绩 ,按照英语成绩降序 分组统计查询 聚合函数的使用 sum() 获取所有学生英语成绩的总和 获取所有学生英语成绩和数学成绩的总和 获取姓李的学生英语成绩总和 获取所有学生各科的总成绩 count() 统计总金额花费5000以上的商品 商品名称统计,统计总金额花费5000以上的商品,并且按照总金额升序排序 总结 ---- MySQL数据库存储方式 一台数据库服务器中会创建很多数据库(一个项目会创建一个数据库 " where username="大忽悠"; 条件修改多个列 update user set password="654321",agr="100" where username="aaa"; 以上的商品 where子句后面不能跟聚合函数,如果要使用带有聚合函数的条件过滤(分组后条件过滤),需要使用一个关键字having select product,sum(price) from orderitem

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    Stream 流解读

    因此你可以一行代码链接多个方法调用。Streams被创建于java.util.Collection ,比如 list or set (map 并不支持)。Stream可以顺序执行,也可以并行执行。 .limit(3) .forEach(System.out::println); 输出 collect 接受各种做法作为参数,将流中的元素累积成一个汇总结果 常见例子: •对一个交易列表货币分组 ,获得该货币的所有交易额总和(返回一个Map<Currency,Integer>)•将交易列表分成两组,贵的不贵的(返回一个Map<Boolean,List<Transaction>>)•创建多级分组 extends K>) ,K值分组,返回Map<K,List>•Collectors.groupingBy(Function<? super T,? extends K>, Collector<? 而并行流处理则是多个线程上同时执行。 下面这个例子将会演示如何通过并行流处理来显著提升性能。

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    腾讯云,拿什么获得电商行业信赖?

    因此,电商平台、商家都需要一款稳定的数据存储弹性计算产品,帮助自己大促这种关键时刻,获得足够的技术支持。 这一也足以证明,腾讯云的数字化解决方案已经获得了行业内的广泛认可。 02 全方位护航 安全问题不用愁 除了每年固定的大促节点,电商行业的日常风控安全防范也是关键。 目前腾讯云天御可以确保,所有的底层数据决策,都是根据实时数据而出发的,且保持实时动态更新。这样极大程度上规避了黑产造成的不良影响。 可见,腾讯云安全防控、打击电商黑产等关键时刻所做出的优异表现,为其深耕电商行业创造了有利条件。 这套端到端的解决方案,对直播链路进行了整体优化,从开播接入、云端处理、直播调度、传输协议、终端适配等多个层面调优,改善直播整体质量体验,让电商平台、商家直播卖货,提升销售业绩这样的关键时刻,毫无后顾之忧

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    SQL Server 数据库设计--SELECT高级查询语句之三

    首先要介绍的就是分组查询。比如我们有一个销售订单,这个订单里包含了地域,人员等多个不同的字段信息,我们需要按照地域进行分组查询每个地域的总销售额。 分组查询 GROUP BY 使用 GROUP BY 根据一个或者多个列对结果进行分类汇总,通常统计函数一起使用,常用的统计类函数有: COUNT(统计组中项数) / COUNT (*),SUM,AVG 重点:GROUP BY 主要作用是用来进行分组聚合查询,有时候会用来进行排重,与 DISTINCT 关键字作用类似。常与 HAVING 关键字一起使用,用来对分组结果进行筛选。 注意:GROUP BY 子句中必须保证 SELECT 语句后列值是可计算的或者 GROUP BY 列表中。 统计查询 HAVING 筛选满足条件的组,即在分组之后过滤数据,条件中经常包含聚组函数,使用 having 条件过滤出特定的组,也可以使用多个分组标准进行分组

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    玩转Pandas,让数据处理更easy系列6

    (玩转Pandas,让数据处理更easy系列2) 通俗易懂地DataFrame结构上实现mergejoin操作(merge操作见:玩转Pandas,让数据处理更easy系列3, concat: 玩转 df_data.groupby('A') 默认是按照axis=0分组的(行),如果按照列,修改轴,即 df_data.groupby('A' , axis=1) 也可以按照多个分组,比如: df_data.groupby 06 治:分组上的操作 对分组上的操作,最直接的是使用aggregate操作,如下,求出每个分组上对应列的总和,大家可以根据上面的分组情况,对应验证: agroup = df.groupby('A') 如果根据两个字段的组合进行分组,如下所示,为对应分组总和, abgroup = df.groupby(['A','B']) abgroup.aggregate(np.sum) ? 还可以对不同的列调用不同的函数,详细过程参考官方文档: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/groupby.html 还可以进行一些转化过滤操作,

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    Oracle高级查询

    关键字 wm_concat()行转列 wm_concat不同版本的区别 nvl()/nvl2() group by 语法 使用多个分组 过滤分组-having子句的使用以及where的区别 having子句语法 having子句where的区别 分组函数中使用order by 分组函数的嵌套 group by语句的增强 理解rollup 引申 GROUPING SETS 、 CUBE ---- 常用分组函数 avg sum min max count wm_contact 行转列 更多及用法请参考oracle函数 ---- 常见分组函数的使用 avg()/sum() 求出员工的平均工资工资总和 select avg(sal) from emp group by deptno; ---- 使用多个分组 ? 按照部门、不同的职位,统计员工的工资总和。 ---- 分组函数中使用order by ?

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    R语言系列第三期:②R语言多组汇总及图形展示

    事实上,我们实验中或者调查之后的分析往往希望通过分组比较来获得有统计学意义的结果,因此分组数据我们平常的工作中更加常见,也更加科学严谨,那么我们就来了解下分组数据的描述。 ①当处理分组数据的时候,你会希望得到一些组别分类计算的不同统计量,比如均值标准差等形成的一张表格。这里可以使用tapply()函数。 之前我们通过一些作图函数如par()来强行将多个图汇集到一起,但是这里有些函数显示多组数据时有一些独有的特征。 同时par()的设定也可以存储一个变量(opar)里,以便下次直接调用特定的设置> par(opar)。 #Tips:第一幅图是标准的带状图,被绘制到一条线上。这样就会出现重叠而看不见的问题。 这部分就是分组数据的描述统计绘图了。我们已经学习了单组多组连续数据的汇总和图形展示,下个部分就是分类数据表格的展示了,敬请期待。 参考资料: 1.

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    Jdk1.8 Collectors类使用详解(实用干货)

    其中有3需要注意: 1、Collectors.groupingBy强烈推荐,本人代码里使用最频繁的一个方法。 2、用Collectors.toMap方法,使用的时候需要注意,把list里面的字段转成map的keyvalue,当key出现重复的时候会把错,若不想报异常,可以方法后指定一个新值或者旧值,如何选择 Collectors.groupingBy(FavoriteGroup::getId)); System.out.println(map); 2、吧list对象转成map,标题 getId, FavoriteGroup::getTitle))); log.info("longMapMap:{}", longMapMap); 7、partitioningBy可以字段分组 ,并且可以判断条件,并对条件判断是否满足,返回truefalse //title分组判断学生id是否大于200 Map<String,Map<Boolean,List<FavoriteGroup

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    跟几个程序员聊了聊他们的每月薪资收入

    我一直有一个技术小群,这个群最初是360当新人入职导师带的几个人,大家挺聊得来就建了一个群,没想到居然存在了6年之久。 压力大的时候就在群里大家相互调侃或者拉拉家常,偶尔谁跳槽了也会喷喷前东家,甚是愉快。 平时大家不怎么聊薪资,最近一个哥们跳槽涨薪40%,耐不住内心的喜悦,自曝了薪资,于是大家都热烈的讨论了起来。 张哥经常在群里拍照炫耀,诸如:北京5钟的晚霞、各种购物卡、各种食用油,说实话有点欠揍,哈哈哈。 第三个,王少,北京人,34岁,目前一家小公司做php开发,月薪2.3万。 哥是个拼命三郎,也是群里说话最少的人,偶尔冒个泡就是:昨天又加班到2哥几乎没有什么业务生活,回家后还会专研各种技术书籍。 其实每一个技术人都不容易,大家应该都体会过一个bug解决不了如同热锅上蚂蚁的感觉、大家也一定都体会过线上紧急出问题后的无力感、焦灼感。

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