我正在尝试将SQL中一个相对常见的需求转换为Cassandra中的高效数据模型。我正试图决定如何最好地建模我的数据,这样我就可以按照我希望在应用程序中报告的顺序,在Cassandra中排序我的行。通常,对于集群列来说,这将是一个很好的例子,但我希望对结果排序的数据是每天更新几次的度量。
我将解释SQL中的问题,然后分享我遇到的数据建模方法。我想知道的是,是否有人面临类似的要求来挖掘,如果有的话,你是如何在Cassandra中对数据建模的。
这就是我想解决的问题。
假设我有一个定义如下的raw_data表:
CREATE TABLE raw_data (
A varchar,
B var
我有三张桌子,tblPresents,tblPresentsOrdered和tblPresentsDelivered。
我想要做的是对给定的当前ID的所有订单和发货进行汇总,这样我就可以对订购和发货的总数进行合计,并检查差异。
到目前为止,我有以下几点:
$sql ='SELECT prsName, SUM(ordQuantity) AS qtyOrdered,
SUM(delQuantity) AS qtyDelivered
FROM tblPresentOrders
LEFT JOIN tblPresentDeliveries
ON tblPresentDeliveries.del
如何跨多个表重用单个复杂数据集?
数据集具有许多需要详细和摘要报告的计算列。下面是一个非常简单的示例数据集:
is_food sale_association food_type total_sold total_associations percent_total
1 Before Movie Popcorn 50 3 x BirtMath.safeDivide(...)
0 Before Movie Soda 10 2
我希望聚合我的数据库,包括分类变量,以便每行表示来自原始数据的多个行(例如,基于学生ID)。每个列都需要保存原始数据中最常见的值(每个聚合ID)。示例:我希望按学生汇总数据,并查看最常见的分类变量级别--例如:
student class
a h (being h the dominant level for the variable "class"
我在R工作室工作
第一次在这里发帖-我决定在新冠肺炎强制节假日期间尝试并学习如何使用蟒蛇。 我正在尝试从一个非常简单的数据库中总结一些数据,并且一直在使用value_counts函数。 我不是对每一列单独运行它,而是循环遍历每一列并返回一个汇总表。我可以使用df.apply(pd.value_counts)来实现这一点,但是我不知道如何将参数输入到值中,因为我希望dropna = False。 我拥有的基本数据示例: # Import libraries
import pandas as pd
import numpy as np
# create list of winners and runneru
SELECT strftime('%W', 'Week'), sum(income) FROM tableOne GROUP BY Week;
日期的格式是一个简单的日期: YYYY-MM-DD
问题:运行时,未提供Week列的值。有什么建议吗?
表中有数据,运行查询时,收入按week列中的日期汇总。问题是,此列包含的日期可以是一周中的任何一天,并且通常是同一周中的多个不同日期。我需要按周汇总收入。
我有一列数据,就像下面" data“下面的那一列。如何创建汇总每个唯一值的图表,如下所示:
CPU Utilization Alert 6
Free Memory Alert 1
System Uptime Alert 2
数据:
CPU Utilization Alert
CPU Utilization Alert
Free Memory Alert
System Uptime Alert
CPU Utilization Alert
CPU Utilization Alert
CPU Utilization Alert
System Uptime Alert
CPU