本文转载：http://www.cnblogs.com/Ricky81317/archive/2010/01/06/1640434.html 最近这段时间在Sql Server 2005下做了很多根据复杂...XML文档导入数据表，以及根据数据表生成复杂XML文档的事情（并非 For XML Auto了事），所有的操作都是利用Sql语句，发现Sql Server 2005的XML文档处理能力真的已经很强了，自己也终于开始体会到...Sql Server 2005真正的实力了。...Sql Server 2005太强大了（各位高手请勿蔑视小生这种“没见过世面”的夸张），以下是处理方法： DECLARE @XML XML SET @XML= ' ....Server 2005处理XML类型的能力和Apply操作，寥寥几句就解决了。
JSON值不存储为字符串，而是使用允许对文档元素进行快速读取访问的内部二进制格式。存储在JSON列中的JSON文档会在插入或更新时自动验证，并且无效文档会产生错误。...请参见第12.17.5节“返回JSON值属性的函数”。 在MySQL 5.7.9及更高版本中，您可以使用column-> path作为JSON_EXTRACT（列，路径）的简写。...右侧是引用的JSON路径表达式，它根据作为列值返回的JSON文档进行评估。...有关MySQL 5.7中的JSON路径支持的信息，请参阅搜索和修改JSON值。另请参见索引生成的列以提供JSON列索引。 系统和状态变量。...在SQL语句中将\ N作为NULL的同义词的处理不推荐使用，并在MySQL 8.0中删除;请改用NULL。
在SQL Server中联机丛书是这样说的： SQL Server timestamp 数据类型与时间和日期无关。...对行的任何更新都会更改 timestamp 值，从而更改键值。如果该列属于主键，那么旧的键值将无效，进而引用该旧值的外键也将不再有效。如果该表在动态游标中引用，则所有更新均会更改游标中行的位置。...可为空的 timestamp 列在语义上等价于 varbinary(8) 列。 Microsoft SQL Server 用两个 4 字节的整数内部存储 datetime 数据类型的值。...对行的任何更新都会更改 timestamp 值，从而更改键值。如果该列属于主键，那么旧的键值将无效，进而引用该旧值的外键也将不再有效。 如果该表在动态游标中引用，则所有更新均会更改游标中行的位置。...数据库中将timestamp进行转换，可以转换成十六进制字符串类型或者BIGINT的长整形 SELECT TS ,CAST(TS AS VARBINARY(8)) AS 'timestamp转十六进制字符串
)现在有一个STATEMENT_ID列，指示服务器在SQL级别维护的查询ID。...列值对于服务器实例是惟一的，因为它们是使用原子递增的全局计数器生成的。...12 SQL Syntax Notes 现在，派生表的前面可以加上LATERAL关键字，以指定在同一个FROM子句中允许引用(依赖于)前面表的列。...(错误# 28735058) 2.在查询文档集合时，如果在SQL查询中将布尔值用作占位符的参数，则会返回意外的结果。现在为布尔值添加了一个新的翻译专门化，以便在这种情况下正确处理它们。...JSON:当试图从联邦表的JSON列中进行选择时，服务器返回的 ER_INVALID_JSON_PATH_CHARSET无法从字符集为“binary”的字符串中创建JSON值。
而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL 可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。 DataFrame是为数据提供了Schema的视图。...Dataframe 是 Dataset 的特列，DataFrame=Dataset[Row] ，所以可以通过 as 方法将 Dataframe 转换为 Dataset。...就跟JSON对象和类对象之间的类比。...等等） 支持SparkSql操作，比如select，groupby之类，还能注册临时表/视窗，进行 sql语句操作 支持一些方便的保存方式，比如保存成csv、json等格式 基于sparksql引擎构建...，支持代码自动优化 DataFrame与DataSet的区别 DataFrame： DataFrame每一行的类型固定为Row，只有通过解析才能获取各个字段的值， 每一列的值没法直接访问。
# 检查数据中是否含有任何缺失值 df.isnull().values.any() # 查看每列数据缺失值情况 df.isnull().sum() # 提取某列含有空值的行 df[df['日期']..., connection_object) # 从SQL表/数据库中读取 pd.read_json(json_string) # 从JSON格式的字符串，URL或文件中读取。...# 写入Excel文件 df.to_sql(table_name, connection_object) # 写入SQL表 df.to_json(filename) # 以JSON格式写入文件...） df1.join(df2,on=col1,how='inner') # SQL样式将列 df1 与 df2 行所在的列col 具有相同值的列连接起来。'...# 返回每列中的最高值 df.min() # 返回每一列中的最小值 df.median() # 返回每列的中位数 df.std() # 返回每列的标准偏差
在分区的表内，数据通过分区列将数据存储在不同的目录下。Parquet数据源现在能够自动发现并解析分区信息。...Hive区分大小写，Parquet不区分大小写 hive允许所有的列为空，而Parquet不允许所有的列全为空 由于这两个区别，当将Hive metastore Parquet表转换为Spark SQL...当Hive metastore Parquet表转换为enabled时，表修改后缓存的元数据并不能刷新。所以，当表被Hive或其它工具修改时，则必须手动刷新元数据，以保证元数据的一致性。...该方法将String格式的RDD或JSON文件转换为DataFrame。 需要注意的是，这里的JSON文件不是常规的JSON格式。JSON文件每一行必须包含一个独立的、自满足有效的JSON对象。...需要注意的是： NaN = NaN 返回 true 可以对NaN值进行聚合操作 在join操作中，key为NaN时，NaN值与普通的数值处理逻辑相同 NaN值大于所有的数值型数据，在升序排序中排在最后
connection_object) # 从SQL表/数据库中读取 pd.read_json(json_string) # 从JSON格式的字符串，URL或文件中读取。...写入Excel文件 df.to_sql(table_name, connection_object) # 写入SQL表 df.to_json(filename) # 以JSON格式写入文件 创建测试对象...） df1.join(df2,on=col1,how='inner') # SQL样式将列 df1 与 df2 行所在的列col 具有相同值的列连接起来。'...df.corr() # 返回DataFrame中各列之间的相关性 df.count() # 返回非空值的每个数据帧列中的数字 df.max() # 返回每列中的最高值...df.min() # 返回每一列中的最小值 df.median() # 返回每列的中位数 df.std() # 返回每列的标准偏差 16个函数，用于数据清洗
一维表每一行都是描述一个事物的一次性产生的完整属性信息，便于存储数据和后期计算、汇总；二维表直观易读，便于展示数据，不利于后期计算、汇总。...因此，很多时候需要在PowerQuery中将二维的甚至更多维的数据源表转换为一维表。举例1二维表转一维表，年月横向展开的。...转换为一维表，如下：操作步骤STEP 1 PowerQuery获取数据后，按住Ctrl键选中年月以外的其他列，点击菜单栏转换下的逆透视列-逆透视其他列。...STEP 2未选中的列变成了两列，一列属性，一列值，双击列标题改名后保存。图片举例2多维表转一维表，多层表头+多列维度。...图片STEP 4 转置后，点击表的左上角，将第一行作为列标题。STEP 5 按住Ctrl键选中维度列，然后点击菜单栏转换下的逆透视其他列。
navicat 软件中进行数据转换操作 众所周知 wordpress 使用的是 mysql 数据库，那么json是不能直接用的，所以需要再到上述网站将 json 转换为 sql 格式，最后在 phpmyadmin...在 convertjson.com/json-to-sql 转换为 sql 数据库文件后重新导入到 wordpress 数据库查看运行测试。...然后在 navicat mysql 编辑器中右键运行 sql 文件导入 wp_comments.sql 文件（需要将原有数据删除，在设计表选项卡中将自动递增设置为1），之后将已关联 commetn_post_ID...（2k+数据执行时长大概在 5s） 导入完成后将处理好的数据表右键转储为 sql 文件（包含数据和结构）导出为 sql 后再导入到 wordpress 数据库即可覆盖 wp_comments 数据表即可...一开始的 phpmyadmin 转 sql to json 再处理 json 转 sql 再到在线网站设计 sql 数据表后导入 wordpress，到现在直接使用 navicat 编辑、设计、导入转出全程本地化处理
而右侧的 DataFrame 却提供了详细的结构信息，使得 Spark SQL 可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。DataFrame 多了数据的结构信息，即 schema。...=line.getAs[String]("col2") } 每一列的值没法直接访问 2、DataFrame 与 DataSet 一般与 spark ml 同时使用 3、DataFrame 与 DataSet...而 DataSet 中，每一行是什么类型是不一定的，在自定义了 case class 之后可以很自由的获得每一行的信息。...在分区的表内，数据通过分区列将数据存储在不同的目录下。Parquet 数据源现在能够自动发现并解析分区信息。...注意：这个 JSON 文件不是一个传统的 JSON 文件，每一行都得是一个 JSON 串。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 J2EE下Excel转JSON Excel转Json的需求 反正我对SSM基本不会的情况下来到现在这家公司，都是90后，感觉很好。...转Json（推荐Linked，增删快，与Excel表顺序保持一致） * * Sheet表1 ————> List1列头，列值>> * Sheet表2 ————> List2列头，列值...>> * * 步骤1：根据Excel版本类型创建对于的Workbook以及CellSytle * 步骤2：遍历每一个表中的每一行的每一列 * 步骤3：一个sheet表就是一个Json，多表就多Json，...对应一个 List * 一个sheet表的一行数据就是一个 Map * 一行中的一列，就把当前列头为key，列值为value存到该列的Map中 * * * @param file SSM框架下用户上传的...// 单独处理第一行，取出第一行的每个列值放在数组中，就得到了整张表的JSON的key for (int m = 0; m < curCellNum; m++) {
4 数据类型问题 用RDBMS表中转换成JSON数据比较轻松，但是从BSON集合数据转换为关系型数据库中的数据就不是那么简单了，为什么呢？...关系型数据库中的数据表包括控制数据类型的所有规则，它为每列定义了数据类型，字段有时还定义了是否允许空值，值是否为唯一或是否符合表中数据规则的约束等。...你用TAB分隔符来分隔列值中含有TAB制表符分隔的文件是没问题的(TSV的IANA标准只是禁止制表符)。...下面是一个PowerShell版本，它将数据库中的每个表保存到一个扩展的JSON文件中。它看起来有点复杂，但本质上它只是连接到一个数据库，对于每个表，它运行存储过程将数据转换为JSON。...在本例中，我将在SQL Server上创建集合，在源数据库上从它们的组成表创建集合，并对分层文档数据库的最佳设计做出判断。
Excel转Json的需求 反正我对SSM基本不会的情况下来到现在这家公司，都是90后，感觉很好。第二天就给我开发任务，就是把用户上传的Excel文件转成JSON返回给前台用于大屏的数据展示。...转Json（推荐Linked，增删快，与Excel表顺序保持一致） * * Sheet表1 ————> List1列头，列值>> *...Sheet表2 ————> List2列头，列值>> * * 步骤1：根据Excel版本类型创建对于的Workbook以及CellSytle * 步骤2：...遍历每一个表中的每一行的每一列 * 步骤3：一个sheet表就是一个Json，多表就多Json，对应一个 List * 一个sheet表的一行数据就是一个 Map...// 单独处理第一行，取出第一行的每个列值放在数组中，就得到了整张表的JSON的key for (int m = 0; m < curCellNum; m++) {
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。...OUTER APPLY：类似于 LEFT OUTER 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。即使右侧没有匹配的结果，左侧的行仍然会被保留，右侧的列将填充为 NULL。...优化器支持：SQL Server 对 APPLY 有专门优化，尤其在结合表值函数时。
虽然这种方法要少复杂一些，但允许在列及其类型直到运行时才知道的情况下构造 Datasets。...在一个分区的表中，数据往往存储在不同的目录，分区列被编码存储在各个分区目录。Parquet 数据源当前支持自动发现和推断分区信息。...如果你不希望自动推断分区列的类型，将 spark.sql.sources.partitionColumnTypeInference.enabled 设置为 false 即可，该值默认为 true。...若设置为 true，Spark SQL 会根据每列的类型自动为每列选择一个压缩器进行数据压缩 spark.sql.inMemoryColumnarStorage.batchSize 10000 设置一次处理多少...Spark SQL thrift server 可以与现有已安装的 Hive 兼容，不需要修改当前的 Hive Metastore 或表数据的存放位置。
，当设置为 True 时，表示 Python 值None应该转换为 SQL NULL 而不是 JSON NULL 值。...当列没有包含默认值或 server_default 值时，对于配置了 none_as_null=False 的 JSON 列的缺失值仍然会呈现为 JSON NULL，而不是回退到不插入任何值，与所有其他数据类型的行为不一致...当列没有包含默认值或server_default值时，在配置了none_as_null=False的 JSON 列上的缺失值仍将呈现 JSON NULL，而不是回退到不插入任何值，这与所有其他数据类型的行为不一致...当列还包含默认值或 server_default 值时，在期望持久化 JSON “null”的映射属性上的正值 None 仍会触发列级默认值，替换 None 值： class MyObject(Base...Python 中将值维护为整数。
背景 Microsoft SQL Server 对于数据平台的开发者来说越来越友好。比如已经原生支持XML很多年了，在这个趋势下，如今也能在SQLServer2016中使用内置的JSON。...实例 当使用查询这些已经有固定架构的JSON的数据表时，使用“FOR JSON” 提示在你的T-SQL脚本后面，用这种方式以便于格式化输出。...Application.People 表中的CustomFields 列就是典型这种情况。...总结: 本篇通过对SQL2016 中的新增的内置JSON进行了简单介绍，主要有如下要点： JSON能在SQLServer2016中高效的使用，但是JSON并不是原生数据类型; 如果使用JSON格式必须为输出结果是表达式的提供别名...在计算列的帮助下查询JSON可以使用索引进行优化。
在SQL Server 2012中首次引入了基于列存储数据格式的存储方式。叫做“列存储索引”。...其中对于在小表的指定值或者小范围的查询来讲，尤其针对事务性的负载行存储是很合适的。但是对于分析性负载像数据仓库和BI，在查询中将会对大量数据进行全扫描，例如事实表，这时候列存储索引就是更好地选择。...在SQL Server2012 中，只能创建非聚集列存储索引，并且不能更新。为了更新你必须删除索引，然后进行插入、更新或者删除的操作后在重建索引。...下图中我在SQL Server2014 企业版中，创建聚集索引: image.png 需要注意的是如果在表上已经有其他索引，尝试创建聚集列存储索引就会出现错误，正如我们之前说的，同一个表中不能或者其他索引...补充，在2016中增加的几个我认为不错新的feature： 基于聚集列存储索引的 B 树索引； 基于内存优化表的列存储索引； CREATE TABLE 和 ALTER TABLE 中的列存储索引的压缩延迟选项
在SQL Server 2012中首次引入了基于列存储数据格式的存储方式。叫做“列存储索引”。...其中对于在小表的指定值或者小范围的查询来讲，尤其针对事务性的负载行存储是很合适的。但是对于分析性负载像数据仓库和BI，在查询中将会对大量数据进行全扫描，例如事实表，这时候列存储索引就是更好地选择。...列存储索引结构 在列存储索引中，数据按照独立列组织到一起形成索引结构。每列都数据都位于被高度压缩的数据集中，叫做数据段。...在SQL Server2012 中，只能创建非聚集列存储索引，并且不能更新。为了更新你必须删除索引，然后进行插入、更新或者删除的操作后在重建索引。...补充，在2016中增加的几个我认为不错新的feature： 基于聚集列存储索引的 B 树索引； 基于内存优化表的列存储索引； CREATE TABLE 和 ALTER TABLE 中的列存储索引的压缩延迟选项
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