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如何使用python计算给定SQLite行数

计算 SQLite 行数是数据库管理常见任务。Python凭借其强大库和对SQLite支持,为此目的提供了无缝工具。...在本文中,我们将探讨如何使用 Python 有效地计算 SQLite 行,从而实现有效数据分析和操作。...要计算特定行数,可以使用 SQL SELECT COUNT(*) 语句。...fetchone() 函数用于接收查询结果,而 execute() 方法负责运行 SQL 查询。 对查询响应是一个元组,其中包含与行数对应单个成员。...这允许您在不重复代码情况下计算多个行。 结论 使用 Python 计算 SQLite 行数很简单。我们可以运行 SQL 查询并使用 sqlite3 模块或 pandas 库获取行数

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计算MySQL碎片SQL整理

如何较为准确计算MySQL碎片情况?...我想碎片情况在数据库是很少有清晰界定,不过它的的确确会带来副作用,通过修复碎片情况我们可以提高SQL执行效率,同时能够释放大量空间。...但是在这里我们总是会感觉有些隔靴搔痒,因为我们通过计算得到了逻辑大小,但是我们还是无从得知物理文件大小,如果逐个去通过du方式计算,这个成本是很高,而且如果有很多,这种模式效率和代价是不大合理...物理文件大小(即.ibd文件),可以通过INNODB_SYS_TABLESPACES 来查询得到,这是一个缓存刷新得到实时值,远比我们通过du等方式计算要快捷方便许多。...其中对于逻辑大小计算做了一些取舍,默认在MySQL变化数据在10%以外是会重新去统计计算,所以我们可以把基数调整稍大一些为1.1,然后以这个为基线,如果碎片率超过了200%则计入统计结果

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如何正确行数分库分

sql经过优化,数据量大,当频繁插入或者联合查询时,速度变慢,就需要分了。...Redis 缓存形式,在前面挡一下,可以降低服务器链接 分库分大体有两种思路: 1.修改代码,让代码去链接对应数据库查询对应。...按照一致性hash算法进行分配(适用于集群架构,在集群节点添加和删除不会造成数据丢失,方便数据迁移)。...SQL 语法支持也比较多,没有太多限制,支持分库分、读写分离、分布式 id 生成、柔性事务(最大努力送达型事务、TCC 事务)。...应用程序通过 JDBC 驱动访问 Cobar 集群,Cobar 根据 SQL 和分库规则对 SQL 做分解,然后分发到 MySQL 集群不同数据库实例上执行。

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SQL:删除重复记录

,这里是name) select distinct (name) into # from test --查看新数据 select from # --清空旧表 truncate table test...--将新数据插入到旧表 insert test select from # --删除新 drop table # --查看结果 select from test 查找多余重复记录...rowid not in (select min(rowid) from  people  group by peopleId  having count(peopleId )>1)  3、查找多余重复记录...and rowid not in (select min(rowid) from vitae group by peopleId,seq having count()>1)  5、查找多余重复记录...“name”,而且不同记录之间“name”值有可能会相同,  现在就是需要查询出在该各记录之间,“name”值存在重复项;  Select Name,Count() From A Group

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SQL复制(导出)数据到excel行数缺失问题解决方案

sql导数据出来缺失之前在导数据时,从sql server数据库中导出数据到excel,数据量有几十到百万量级。...导方式:直接复制,粘贴到excel右键导出成csv格式遇到问题问题1:数据缺失,整行数据丢失问题2:行数缺失,数据和其他行混乱原因和解决方案经过检查,发现存在两种原因,并找到了两种解决方法。...1. sql表里字段有特殊编码格式内容,导致复制粘贴或右键导出csv时数据无法正确识别,出现问题1,数据缺失,整行数据丢失解决方法: 导出时把字段数据类型转换为nvarchar,SQL Server...NVARCHAR 数据类型用于存储可变长度Unicode字符串数据,如:'【数据名】' = convert(nvarchar(500),title)2. sql表里字段里有引号,复制数据到excel...,如果字段里含有引号,会引起串行,导致问题2,行数缺失,数据和其他行混乱,而通过右键导出csv是不受影响,csv单元格分隔符是逗号 。

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SQL如何只让特定列只显示一行数

我们如果在某个表里面,如何让其中某列其中一行数据,只是显示一次呢?...那么我们如何让其数据,也就是“妈妈”,只显示其中一个呢? Step 1 DISTINCT DISTINCT是可以将重复数据去除,只显示一行。但是这个是全部Select重复数据。...如果我想要将该邮箱行列进行互换呢? 如果想要互换,当然可以直接通过PIVOT来实现,但是如果我们想要先计算学生有多少个长辈邮箱,且每个长辈邮箱只显示一个,我们应该怎么做呢?...Order By TableA.ColumnID ) AS Count_Row_No 通过上面的方式,只是计算总数行数(Row Number), 在实际使用,我们更多是根据某一列数据来计算数据出现次数...SQL如何将一个列中值内逗号分割成另一列

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Flink 实时计算 - SQL Join 实现

本文主要介绍学习 Flink SQL Join,维 Join 对于SQL 任务来说,一般是一个很正常功能,本文给出代码层面的实现,和大家分享用户如何自定义 Flink 维。...01 什么是维作为 SQL 任务中一种常见表类型,其本质就是关联数据额外数据属性,通常在 Join 语句中进行使用。...02 Flink SQL Flink 1.9 维表功能来源于新加入Blink功能,如果你要使用该功能,那就需要自己引入 Blink Planner,而不是引用社区 Planner...paramas 值为用户输入元素值,比如在 Join 时候,使用 A.id = B.id and A.name = b.name, B 是维,A 是用户数据,paramas 则代表 A.id,...Flink 1.9 版本在Flink SQL方面的开源出很多功能,用户可以自己选择具体 Planner进行使用,社区Planner、Blink Planner。希望 Flink 在未来越来越好。

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SQL Join 位置对性能影响

图 | 榖依米 SQL Join 位置对性能影响 出这样一个话题,老读者估计要说我炒冷饭。 其实还真不是。两 Join, Internals(内幕)还是有很多可以讨论。...(自己用ipadpro画图,很有诚意吧,虽然字不好看) SalesPerson 装是销售员即人数据,而SalesOrderHeader 则装是销售订单数据。...那么一个企业里面人肯定比订单数少多。如果销售人数是100人,那么只要在 Inner Input 执行 100 次就可以完成计算。...而反过来,将订单作为 Outer Input, 则需要把整张订单做 Scan/Seek, 那么量级就相差很远。...由此可以推测,优化器选择执行计划时,一定程度上自动判断了两大小,选择小在前,大在后原则。小驱动大查询,是优化时着重考虑策略。

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SQL Join 位置对性能影响

SQL Join 位置对性能影响 出这样一个话题,老读者估计要说我炒冷饭。 其实还真不是。两 Join, Internals(内幕)还是有很多可以讨论。...image (自己用ipadpro画图,很有诚意吧,虽然字不好看) SalesPerson 装是销售员即人数据,而SalesOrderHeader 则装是销售订单数据。...那么一个企业里面人肯定比订单数少多。如果销售人数是100人,那么只要在 Inner Input 执行 100 次就可以完成计算。...而反过来,将订单作为 Outer Input, 则需要把整张订单做 Scan/Seek, 那么量级就相差很远。...由此可以推测,优化器选择执行计划时,一定程度上自动判断了两大小,选择小在前,大在后原则。小驱动大查询,是优化时着重考虑策略。

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MySQL 如何查询包含某字段

查询tablename 数据库 以”_copy” 结尾 select table_name from information_schema.tables where table_schema='tablename...information_schema.tables 指数据库(information_schema.columns 指列) table_schema 指数据库名称 table_type 指是类型...(base table 指基本,不包含系统) table_name 指具体名 如查询work_ad数据库是否存在包含”user”关键字数据 select table_name from...如何查询包含某字段 select * from systables where tabname like 'saa%' 此法只对Informix数据库有用 查询指定数据库中指定所有字段名column_name...= ‘test’ group by table_schema; mysql查询到包含该字段所有名 SELECT TABLE_NAME FROM information_schema.COLUMNS

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