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SQL中Group By 的常见使用方法.

3,实例说明 示例1 SQL语句如下: select category, sum(count) as 数量之和 from groupbyDemo group by category 结果如下: ?...示例2 SQL语句如下: SELECT category, SUM(COUNT) AS 数量之和, summary FROM groupByDemo GROUP BY category ORDER BY...说明, 这里加的 查询summary 会显示数据的第一条记录.  4,Group By与聚合函数 常用的聚合函数: count, sum, avg, max, min 示例1 SQL语句如下: SELECT...5, Having与Where的区别 (1)where 子句的作用是在对查询结果进行分组前，将不符合where条件的行去掉，即在分组之前过滤数据，where条件中不能包含聚组函数，使用where条件过滤出特定的行...(2)having 子句的作用是筛选满足条件的组，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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SQL中Group By的使用，以及一些特殊使用方法

在Access中不可以使用“order by 数量之和 desc”，但在SQL Server中则可以。...SQL Server中虽然支持“group by all”，但Microsoft SQL Server 的未来版本中将删除 GROUP BY ALL，避免在新的开发工作中使用 GROUP BY ALL。...Access中是不支持“Group By All”的，但Access中同样支持多列分组，上述SQL Server中的SQL在Access可以写成 select 类别, 摘要, sum(数量) AS 数量之和...from A group by 类别, 摘要 7、Group By与聚合函数 在示例3中提到group by语句中select指定的字段必须是“分组依据字段”，其他字段若想出现在select中则必须包含在聚合函数中...子句必须与order by子句用一起使用 compute...by与group by相比，group by 只能得到各组数据的统计结果，而不能看到各组数据 在实际开发中compute与compute

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VueJs中的shallowRef与shallowReactive的使用比较

01 shallowRef()函数 如果传入基本数据类型,那么shallowRef与ref的作用基本没有什么区别,也就是浅层的ref的内部值将会原样的存储和暴露,并不会被深层递归地转为响应式 但如果是对象的话...,那么就存在区别了的,shallowRef不处理对象类型的数据 其实,它就是只处理基本数据类型的响应式,不进行对象的响应式处理 性能优化,应用场景:如果有一个对象数据,后续功能不会修改该对象中的属性,而是生的对象来替换...，也就是只处理第一层对象的数据,在往下嵌套的数据,操作数据是不起作用的 只考虑对象第一层的数据响应式,在第一层嵌套下的数据不考虑 与reactive()不同,没有深层及的转换,一个浅层响应式对象里只有根级别的属性是响应式的...,属性的值会被原样存储和暴露,这意味着值为ref的属性不会被自动解构的 性能优化:具体应用场景: 如果有一个对象数据,数据结构比较深,复杂,但变化时只需要外层属性变化,那么就可以使用shallowReactive...与shallowRef在某些特殊的应用场景下,是可以提升性能的,前者针对对象,用于浅层作用的响应式数据处理,而后者只处理基本数据类型的响应式,不进行对象的响应式处理

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vueJs中toRaw与markRaw函数的使用比较

这是一个可以用临时读取而不引起代理访问/跟踪开销,或是写入而不触发更改的特殊方法,在官方文档里,是不建议保存对原始对象的持久引用 使用场景:用于读取响应式对象的普通对象,对这个普通对象的所有操作,不会引起页面的更新...,如果没有把整个对象对外暴露出去,模板中使用新增的变量是不生效的(针对setup函数形式) 02 markRaw()函数 接收一个原始数据,标记一个对象,使它永远不会再成为响应式对象,也就是数据在逻辑中即使修改变化了...()这样浅层式API使你可以有选择的避开默认的深度响应/只读转换,并在状态关系谱中嵌入原始,非代理的对象 如果把一个嵌套的,没有标记的原始对象设置成一个响应式对象,然后再次访问它,你获取到的是代理的版本...()是将一个非响应式类型数据变为响应式数据,而toRaw()与markRaw()相当于是对响应式数据的还原,将一个响应式数据变为非响应式数据 而toRaw只针对响应式对象类型的数据起作用,如果涉及到将一个响应式数据转变为非响应式数据...,只用于纯数据的渲染,不引起页面的更新,就可以使用toRaw或markRaw() 往往可以提升数据的性能

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vueJs中readonly与shallowReadonly函数的使用比较

01 readonly()函数 让一个响应式数据变为只读的,接收一个响应式数据,经过readonly加工处理一下,那么新赋值的数据都不允许修改 接受一个对象 (不论是响应式还是普通的) 或是一个 ref...，返回一个原值的只读代理 页面没有更新有两种情况 [1]....02 shallowReadonly()函数 接收一个响应式数据,经过shallowreadonly的处理,变成一个只读的,只考虑对象的第一层数据,不可以修改,但是第一层嵌套里的深层数据却支持修改 让一个响应式数据变为只读能力...+ 总结 readonly与shallowReadonly都是让响应式数据只具备读的能力,后者是浅层次的只读,也就是只对数据对象第一层起作用,深层次的嵌套,当时用shallowReadonl()处理时...,深层次数据支持被修改 在不希望数据被修改,或当数据是从别的地方取过来,不希望影响源数据时,使用readonly()或shallowReadonly()就很有用 至于数据能不能修改是由写代码的开发者决定的

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【数据库设计和SQL基础语法】--查询数据--聚合函数

3.2 聚合函数与 GROUP BY 结合使用 在 SQL 中，聚合函数与 GROUP BY 子句结合使用，用于对数据进行分组并对每个分组应用聚合函数，从而得到按组计算的结果。...聚合函数与 GROUP BY 结合使用是 SQL 中强大的数据分析工具，通过分组和计算，可以从大量数据中提取出有价值的统计信息，适用于各种数据分析和报告生成场景。...它通常与 OVER 子句结合使用，提供了按指定顺序为每行分配序号的功能。...六、注意事项和优化建议 7.1 处理 NULL 值 NULL 值的特殊处理 NULL 值比较： 在使用比较运算符（如 =、）时，要特别注意 NULL 值的比较。...因为与 NULL 值的比较结果是未知的，应使用 IS NULL 或 IS NOT NULL 进行检查。

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【数据库设计和SQL基础语法】--查询数据--聚合函数

3.2 聚合函数与 GROUP BY 结合使用 在 SQL 中，聚合函数与 GROUP BY 子句结合使用，用于对数据进行分组并对每个分组应用聚合函数，从而得到按组计算的结果。...聚合函数与 GROUP BY 结合使用是 SQL 中强大的数据分析工具，通过分组和计算，可以从大量数据中提取出有价值的统计信息，适用于各种数据分析和报告生成场景。...它通常与 OVER 子句结合使用，提供了按指定顺序为每行分配序号的功能。...六、注意事项和优化建议 7.1 处理 NULL 值 NULL 值的特殊处理 NULL 值比较： 在使用比较运算符（如 =、）时，要特别注意 NULL 值的比较。...因为与 NULL 值的比较结果是未知的，应使用 IS NULL 或 IS NOT NULL 进行检查。

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SQL优化一(SQL使用技巧)

order by的执行比较特殊)再进行的操作, 也就是说sql语句中的order by也会影响分析函数的执行结果：     a) 两者一致：如果sql语句中的order by满足与分析函数配合的开窗函数...over（）分析时要求的排序，即sql语句中的order by子句里的内容和开窗函数over（）中的order by子句里的内容一样，那么sql语句中的排序将先执行,分析函数在分析时就不必再排序；    ...b) 两者不一致：如果sql语句中的order by不满足与分析函数配合的开窗函数over（）分析时要求的排序，即sql语句中的order by子句里的内容和开窗函数over（）中的order by子句里的内容不一样...得到最后一个记录值   11、lag() over(partition by ... order by ...) lag函数可以在一次查询中取出同一字段的前n行的数据   12、lead() over(...8、SQL查询正则表达式的使用   ORACLE中的支持正则表达式的函数主要有下面四个： 1，REGEXP_LIKE ：与LIKE的功能相似     select * from emp where regexp_like

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Spark性能优化调优

-executor-memory 和 spark.yarn.executor.memoryOverhead2、并发：在 Spark 应用程序中，尽量避免不必要的 Shuffle 操作。...例如，使用合适的转换操作（如 map、filter）来代替需要 Shuffle 的操作（如 reduceByKey）。...这样可以减少数据的传输和磁盘读写，提高并发性能及 SQL脚本涉及并发优化就1个参数：spark.sql.shuffle.partitions3、CPU：spark的executor的CPU核数和对应spark...炸开的时候是按照读取a表的文件数量，在炸开的时候任务执行很快，炸开之后进行关联，然后按照shuffle partition的数量分区5、多个开窗在一起，任务执行stage单个串行执行select...mid, row_number() over(partition by expose order by expose), row_number() over(partition

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使用presto数据库在字符数字比较中遇到的坑

1.事情的始末 公司的sql查询平台提供了HIVE和Presto两种查询引擎来查询hive中的数据，由于presto的速度较快，一般能用presto跑就不用hive跑（有的时候如果使用了hive的UDF...有一个需求需要统计某个时间小于100000s的所有记录，这个时间存在一个map中，然后自然想到的就是where map["stat_time"] <100000 ，结果出来的数据特别少...相信看到这里就已经比较清晰了，这presto种字符串和数字比较，是把数字转化成字符串进行比较，也就是"10000" 和 23比，"10000" 小，由于hive和很多语言以及框架上，这种情况都是把字符串转化成数字...try_cast(value AS type) → type 与cast类似，不过，如果转换失败会返回null，这个只有presto有 另外需要注意的是 hive中的int类型是就是int，而presto...中是包装类型Integer，如果cast的type写错也会报错

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hive sql（一）

，也就是说在原有的行记录再添加一列， 这个列的每一行的值是开窗结果集，结果集的在每一行的值是与分区键匹配 用程序语言表述一下： rows[keys:values] -- 多个不同的key对应多个相同或不同的...over(partition by key)--对每个结果集进行运算 key:result -- 运算之后，一个key对应一个result rows[keys:results] --最终展示的结果是在原有的数据不变...by key & select col1,聚合函数(key)-- 这里会忽略聚合函数作用列，比较select中的key是否是group by中的key的子集 avg(key) --对每个子集的数据计算...，返回结果 key:result -- 运算之后，一个key对应一个result，这就是最终结果 对比： 1、over(partition by)和group by的效果都是分组统计 2、over是原始数据不变...，新增一列，group by是从原始数据集中选出子集，只能看到结果，没有原始数据信息 3、over(partition by)效果=原始数据集 join group by原始数据集

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Hive窗口函数保姆级教程

进入主页，点击右上角“设为星标” 比别人更快接收好文章 在SQL中有一类函数叫做聚合函数，例如sum()、avg()、max()等等，这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行，一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的...---- RANK 和 DENSE_RANK 使用： RANK() 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中留下空位。...DENSE_RANK()生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中不会留下空位。...__ID FROM user_date GROUP BY day; ---- CUBE的使用： 根据GROUP BY的维度的所有组合进行聚合。...：通过排序与登录日期之间的差值，因为排序连续，因此若登录日期连续，则差值一致； GROUP BY和HAVING的应用：通过id和差值的GROUP BY，用COUNT找到连续天数大于5天的id，注意COUNT

2.2K31

sql语句_ 的三种去重方法

注：这里的去重是指：查询的时候, 不显示重复，并不是删除表中的重复项，关系删除表中重复数据的sql 请参考一下链接： https://www.cnblogs.com/171207xiaohutu/p/11520763...都相同的才会被排除 2. group by  select name from userinfo groub by name  运行上面3行sql的结果如上面distinct中的结果（1） select...Server 通过Row_Number 函数给数据库表的记录进行标号，在使用的时候后面会跟over 子句，而over 子句主要用来对表中的记录进行分组和排序的。...（2）在使用group by 分组后，在select中可以选择分组字段，和非分组字段的函数值，如 max()、min()、sum、count()等 distinct 和row_number over()...（2）在使用row_number over 子句时候是先分组，然后进行排序，再取出每组的第一条记录"去重" 今天文章到此就结束了，感谢您的阅读，Java架构师必看祝您升职加薪，年年好运。

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mysql中分组排序_oracle先分组后排序

文章目录 MySQL窗口函数（分组内排序、筛选） 简介 与GROUP BY区别 窗口函数语法 `partition_clause` 句法 `order_by_clause` 句法 `frame_clause...与GROUP BY区别 窗口函数与group聚合查询类似，都是对一组(分区)记录进行计算，区别在于group对一组记录计算后返回一条记录作为结果，而窗口函数对一组记录计算后，这组记录中每条数据都会对应一个结果...与带有GROUP BY子句的聚合函数一样，窗口函数也对行的子集进行操作，但它们不会减少查询返回的行数。...与PARTITION BY子句类似ORDER BY，所有窗口函数也支持子句。但是，仅对ORDER BY顺序敏感的窗口函数使用子句才有意义。 frame_clause 句法 帧是当前分区的子集。...，其思想是： 使用排序来实现分组，其字段顺序也比较巧妙，要分组的字段放在前面，要排序的字段放在后面。

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Thinking in SQL系列之数据挖掘C4.5决策树算法

它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，积累经验，为后续决策服务。...本篇实现比较流行的属性选择度量，即信息增益、增益率。这个规则也是要实现的重点功能，后续程序会有介绍。...( PARTITION BY ACTION ) PA , COUNT(1) OVER ( PARTITION BY OUTLOOK ) PW1 , COUNT(1) OVER ( PARTITION...D的信息熵较为独立，为了能同时并行计算，首先构造集合TB，这里使用了反透视UNPIVOT操作，将各属性A转为一个集合TC后计算分类D以及各属性A的分裂度量（公式1、公式4)，推入到TD中求统计平均值E（...SQL，抽象成一段动态SQL与待绑定变量，执行构造后的SQL返回，详见如下脚本与注释： CREATE OR REPLACE FUNCTION FUN_DATA_MINING_C45_SPLIT( --C4.5

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