SQL中的CASE WHEN使用 Case具有两种格式。简单Case函数和Case搜索函数。...如果使用Case函数，SQL代码如下: SELECT SUM(population), CASE country WHEN ‘中国’ THEN ‘亚洲’ WHEN ‘印度’ THEN ‘...4’ ELSE NULL END; 二，用一个SQL语句完成不同条件的分组。...但是那样增加消耗(两个Select部分)，而且SQL语句会比较长。...三，在Check中使用Case函数。 在Check中使用Case函数在很多情况下都是非常不错的解决方法。
OQL如何支持CASE WHEN？ 今天，一个朋友问我，OQL可否支持CASE WHEN语句？...所以，对SOD框架而言，对应ORM如何支持CASE WHEN，就等于是问OQL如何支持CASE WHEN了。...OQL只解决 80%的普通查询，其它复杂的查询，应该依托于其它技术，否则会增加OQL的复杂性； 复杂的查询，可以借助于SOD框架的SQL-MAP技术，将SQL语句写在SqlMap.config文件中；...大家看看，这个“计算属性”是不是很好的起到了 SQL的CASE WHEN效果？ 只要忘记了数据库，不要遇到问题就去想如何用SQL语句解决，是不是思路豁然开朗？...“ViewModel”来支持CASE WHEN效果 如果再仔细看看开篇的这个SQL语句，我们发现这种写法常常跟我们的界面查询有关，也就是这个查询要将原来的结果进行一下加工，以方便界面元素使用。
♣ 题目部分 在Oracle中，如何查找未使用绑定变量的SQL语句？...换句话说，如果两个SQL语句除了字面量的值之外都是相同的，它们将拥有相同的FORCE_MATCHING_SIGNATURE，这意味着如果为它们提供了绑定变量或者CURSOR_SHARING，它们就成了完全相同的语句...所以，使用FORCE_MATCHING_SIGNATURE字段可以识别没有使用绑定变量的SQL语句。...可以使用如下的SQL语句来查询： with force_mathces as (select l.force_matching_signature, max(l.sql_id ||...⊙ 【DB笔试面试585】在Oracle中，什么是常规游标共享？⊙ 【DB笔试面试584】在Oracle中，如何得到已执行的目标SQL中的绑定变量的值？
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 前几天在客户环境遇到一个Spark “CASE WHEN”语句的性能优化问题。 客户那边通过一个“时间范围筛选”控件来动态修改图表的数据。...其很多指标的计算逻辑类似于： CASE WHEN `bizdate` BETWEEN ‘2020-09-06’ AND ‘2020-09-13’ THEN `sales_amount` ELSE 0 END...CASE WHEN语句有些类似于编程语言中的Switch语句，当这里的 WHEN从句只有一个的时候，可以简化为IF语句(或者 IF-ELSE 语句)。...于是想：对于Spark(客户用的是2.4.x版本)， Spark会不会把这种只有一个WHEN分支的 CASE WHEN 语句优化为IF语句呢？...于是先看看 CASE When 语句的实现，发现最新的发布版本(Spark 3.0.1)的代码是这样的： override def doGenCode(ctx: CodegenContext, ev:
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。...本文将介绍如何利用 group by 、having 语句来实现这一需求，主要实现如下功能： （1）上传 EXCEL 版试题题库到 MS SQL SERVER 数据库进行导入 （2）通过 union...小结 我们可以继续完善对结果的分析，以标注问题序号是哪几个选项之间重复，可通过如下语句实现： select case when A=item then 'A' else ''end+ case when...：case when A=item then 'A' else ''end+ case when B=item then 'B' else '' end + case when C=item then...在实际的应用中每一个环节我们都难免会出现一些失误，因此不断的根据实际的发生情况总结经验，通过计算来分析，将问题扼杀在摇篮里，以最大保证限度的保证项目运行效果的质量。
SQL是我的短板，通过Spark SQL又练习了group by、join 、case when 等语法。...spark.sql执行sqll操作，可以选择创建的临时表。..." group by occupation,gender order by occupation desc,gender asc").show(); 四、case when 实现更好的输出格式 case...spark.sql("select occupation," + " sum(CASE gender WHEN 'F' THEN 1 ELSE 0 END)Female," +...中join和case when 语法，和Dataset中filter示例。
，用于编程式地提交 SQL 作业； ConfigCenter：负责向集群推送统一配置信息及其它运行时相关的配置和 SQLParser （根据给定的规则解析、替换、生成改写 SQL 语句，以支持不同计算引擎的执行...条件表达式 case when 实现 when1 为条件 bool 或者被比较值 then1 为对应输出 elseX 为最后的 else 输出 简单模式 (case value val1 then1 [...[elseVal]) eg:（case subject_id (int 2) (int 1)） -> case subject_id when 2 then 1 end) 查找模式 (case when1...之前，会首先提交 SQL 语句到 SQLParser 服务器，将 SQL 解析成后端计算集群可以支持的 SQL 语句，如 Spark、Presto、ClickHouse 等，为了能够减少 RPC 交互次数...Alluxio 缓存表同步 人群计算任务 上小节介绍了如何让 Alluxio 和 HDFS 的 Hive 表保持数据同步，接下来需要做的就是让任务计算的 Spark 任务跑在 Spark 与 Alluxio
，用于编程式地提交 SQL 作业； ConfigCenter：负责向集群推送统一配置信息及其它运行时相关的配置和 SQLParser （根据给定的规则解析、替换、生成改写 SQL 语句，以支持不同计算引擎的执行...条件表达式 case when 实现 when1 为条件 bool 或者被比较值 then1 为对应输出 elseX 为最后的 else 输出 简单模式 (case value val1 then1...[elseVal]) eg:（case subject_id (int 2) (int 1)） -> case subject_id when 2 then 1 end) 查找模式 (case when1...之前，会首先提交 SQL 语句到 SQLParser 服务器，将 SQL 解析成后端计算集群可以支持的 SQL 语句，如 Spark、Presto、ClickHouse 等，为了能够减少 RPC 交互次数...Alluxio 缓存表同步 人群计算任务 上小节介绍了如何让 Alluxio 和 HDFS 的 Hive 表保持数据同步，接下来需要做的就是让任务计算的 Spark 任务跑在 Spark 与 Alluxio
满足条件的才算，满足条件的赋值为1，不满足的赋值为0 （如下图） 将统计结果写入MySQL中。...默认就是parquet + snappy) // 计算 重新去读取etl之后的数据源 val parquetDF = spark.read.parquet("outparquet/xxx.snappy.parquet...因为ETL清洗出来的是全字段，我们不可能使用到全部字段，所以采用列式存储，用到几列就获取几列，这样就能减少I/O，性能大大提升） Stat ==> 一个非常简单的SQL搞定 ==> 复杂：多个SQL...或者 一个复杂SQL搞定 列式：ORC/Parquet 特点：把每一列的数据存放在一起 优点：减少IO 需要哪几列就直接获取哪几列 缺点：如果你还是要获取每一行中的所有列，那么性能比行式的差 行式...：MySQL 一条记录有多个列 一行数据是存储在一起的 优点： 你每次查询都使用到所有的列 缺点： 大宽表有N多列，但是我们仅仅使用其中几列 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人
由于涉及需要改写的代码比较多，可以封装成工具 8.说说你对Spark SQL 小文件问题处理的理解 在生产中，无论是通过SQL语句或者Scala/Java等代码的方式使用Spark SQL处理数据，在Spark...但是这往往建立在我们发现任务执行慢甚至失败，然后排查任务中的SQL，发现"问题"SQL的前提下。那么如何在任务执行前，就"检查"出这样的SQL，从而进行提前预警呢？...这里给出一个思路，就是解析Spark SQL计划，根据Spark SQL的join策略匹配条件等，来判断任务中是否使用了低效的Not in Subquery进行预警，然后通知业务方进行修改。...比如，对于join语句中指定不等值连接条件的下述SQL不会产生笛卡尔积: --在Spark SQL内部优化过程中针对join策略的选择，最终会通过SortMergeJoin进行处理。...（注意：这里之所以这样说，是因为Spark SQL是计算引擎，面向的用户角色不同，用户不一定对Spark本身了解透彻，但熟悉SQL。
【前言：如果你经常使用Spark SQL进行数据的处理分析，那么对笛卡尔积的危害性一定不陌生，比如大量占用集群资源导致其他任务无法正常执行，甚至导致节点宕机。...（以下不考虑业务需求确实需要笛卡尔积的场景）】 Spark SQL几种产生笛卡尔积的典型场景 ---- 首先来看一下在Spark SQL中产生笛卡尔积的几种典型SQL： 1. join语句中不指定on...比如，对于join语句中指定不等值连接条件的下述SQL不会产生笛卡尔积: --在Spark SQL内部优化过程中针对join策略的选择，最终会通过SortMergeJoin进行处理。...Spark SQL中产生笛卡尔积的处理策略 ---- 在之前的文章中《Spark SQL如何选择join策略》已经介绍过，Spark SQL中主要有ExtractEquiJoinKeys（Broadcast...（注意：这里之所以这样说，是因为Spark SQL是计算引擎，面向的用户角色不同，用户不一定对Spark本身了解透彻，但熟悉SQL。
你和计算机系统约定好的一个语言，有了语言交流，总是比点点点更高效的。这个语言是啥呢？就是SQL。...而且对于数据处理，我们也无需在一条SQL语句里写复杂的嵌套子查询和Join了,我们可以将SQL展开来书写，校本化，更加易于阅读和使用。...在Hive/Spark中，通常需要以Jar包形式提供，可能涉及到重启应用，比较繁琐，比较重。 现在，我们把SQL UDF 书写变成和书写SQL一样。...fi; select * from b as output; 在分支语句中的条件表达式中，你可以使用一切内置、或者我们扩展的原生函数。...对于一个很复杂的SQL 语句，里面可能存在多个类似sum /case when的重复语句，那么我们就可以使用这种方式了。而且可以做到一处修改，处处生效。
Spark 是 Scala 语言的计算类库，支持结构化数据文件，计算能力较强。...计算能力强大也是相对的，SQL 只擅长计算二维结构的数据，不擅长计算 json\xml 这类多层结构的数据。...标准的语法，包括集合计算、case when、with、嵌套子查询等。...比如，xls 中蓝色单元格是不规则的表头，需要在相应的白色单元格中填入数据，如下图： 直接用 POI 要大段冗长的代码，而 SPL 代码就简短许多： A B C D E F 1 Mengniu Funds...，比如： Orders.select@1b(Amount>=1000) 结构化运算函数的参数有些很复杂，比如 SQL 就需要用各种关键字把一条语句的参数分隔成多个组，但这会动用很多关键字，也使语句结构不统一
SELECT '合计' as city, sum(people) FROM test 但两条 select 语句聚合了两次，性能是一个不小的开销，因此 SQL 提供了 GROUPING SETS...通过这种规则计算的数据我们称为 “超级分组记录”。我们发现 “超级分组记录” 产生的 NULL 值很容易和真正的 NULL 值弄混，所以 SQL 提供了 GROUPING 函数解决这个问题。...SQL CASE 表达式 将其转换为总计、小计字样，就可以得出一张数据分析表了： SELECT CASE WHEN GROUPING(city) = 1 THEN '总计' ELSE city END..., CASE WHEN GROUPING(area) = 1 THEN '小计' ELSE area END, sum(people) FROM test GROUP BY GROUPING SETS(...至于如何屏蔽，参考文章开头提到的两个 SELECT + UNION。 讨论地址是：精读《SQL grouping》· Issue #406 · ascoders/weekly
作者：Pinar Ersoy 翻译：孙韬淳 校对：陈振东 本文约2500字，建议阅读10分钟 本文通过介绍Apache Spark在Python中的应用来讲解如何利用PySpark包执行常用函数来进行数据处理工作...Apache Spark是一个对开发者提供完备的库和API的集群计算系统，并且支持多种语言，包括Java，Python，R和Scala。...通过名为PySpark的Spark Python API，Python实现了处理结构化数据的Spark编程模型。 这篇文章的目标是展示如何通过PySpark运行Spark并执行常用函数。...查询 原始SQL查询也可通过在我们SparkSession中的“sql”操作来使用，这种SQL查询的运行是嵌入式的，返回一个DataFrame格式的结果集。...查询语句转换为低层的RDD函数。
本文将介绍如何利用 group by 、with rollup 、having 语句来实现这一统计汇总需求，主要实现如下功能： （1）上传 EXCEL 版试题题库到 MS SQL SERVER 数据库进行导入...分组统计 SQL 语句 首先通过 group by 按试题类型和题目进行分组统计，并使用 count、min、max 聚合函数统计题目重复的个数，出现的最小排序号和最大排序号，代码如下： SELECT...having 语句过滤最终统计结果 前面的语句起到了统计每一个题目的和每一种题型的统计和汇总作用，我们需要对结果集进一步过滤，就需要使用 having 条件语句，写法如下： SELECT title,...小结 我们可以继续完善对结果的分析，以标注汇总行的提示信息，可通过如下语句实现： SELECT case when title is null then isnull(etype,'总数')+'统计情况...when 语句对 title 字段进行判断 ，为NULL值的表示汇总行，则进行 isnull(etype,'总数')+'统计情况：' 的字符串拼接，etype字段为 NULL 值的表示总数的统计行。
欢迎您关注《大数据成神之路》 前言 Spark SQL里面有很多的参数，而且这些参数在Spark官网中没有明确的解释，可能是太多了吧，可以通过在spark-sql中使用set -v 命令显示当前spark-sql...在spark中，如果使用using parquet的形式创建表，则创建的是spark 的DataSource表；而如果使用stored as parquet则创建的是hive表。...spark.sql.hive.convertMetastoreParquet默认设置是true, 它代表使用spark-sql内置的parquet的reader和writer(即进行反序列化和序列化),...但是有时候当其设置为true时，会出现使用hive查询表有数据，而使用spark查询为空的情况....hive-metastore使用的元数据进行读取数据，而如果此表是使用spark sql DataSource创建的parquet表，其数据类型可能出现不一致的情况，例如通过metaStore读取到的是
在本博客中，我们将探讨如何根据 camp_status 字段分为 6 种情况进行分页查询，并根据 camp_type 字段区分活动类型，返回不同的字段。...我们将使用 SQL 变量来实现这一功能，并通过示例进行详细解释。 一、根据 camp_status 字段分为 6 种情况 1.1 SQL语句 要将分页结果按 6 种情况来区分。...总的来说，这个查询是为了获取与特定用户相关的各种 camp 状态的数量。 二、分页 SQL 实现 2.1 SQL语句 这是整个 SQL 语句，下面会细细讲解！...: 这是MyBatis的循环语句，用于遍历集合或数组，并动态生成SQL的部分内容。...我们探讨了如何使用SQL实现分页查询，并根据camp_status和camp_type字段进行筛选。
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