选择重复记录的数字的第一个值可以通过以下步骤来完成:
这样做可以确保选择重复记录的数字的第一个值,并且保持列表的顺序不变。
对于腾讯云的相关产品推荐,我无法提供具体产品链接地址,但可以告知腾讯云提供了丰富的云计算服务,包括计算、存储、数据库、网络、安全等领域,可以根据具体需求选择适合的产品进行使用。腾讯云的产品质量和服务都得到了广泛认可,可以考虑作为云计算平台的选择之一。
升序:按从小到大的顺序排列 (如1、3、5、6、7、9)。 降序:就是按从大到小的顺序排列 (如9、8、6、4、3、1)。
注意:若数据表中含有主键,而主键具有唯一性,所以在数据复制时还要考虑主键冲突的问题
今天还是数据分析的学习,如果你觉得文章太长太没意思,欢迎拉到底部直接看大纲总结,一秒学会(学不会我也不负责,让你不看全文)。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas
通常情况下,当访问某张表的时候,读取者首先必须获取该表的锁,如果有写入操作到达,那么写入者一直等待读取者完成操作(查询开始之后就不能中断,因此允许读取者完成操作)。当读取者完成对表的操作的时候,锁就会被解除。如果写入者正在等待的时候,另一个读取操作到达了,该读取操作也会被阻塞(block),因为默认的调度策略是写入者优先于读取者。当第一个读取者完成操作并解放锁后,写入者开始操作,并且直到该写入者完成操作,第二个读取者才开始操作。因此:要提高MySQL的更新/插入效率,应首先考虑降低锁的竞争,减少写操作的等待时间。 (本专题在后面会讨论表设计的优化)本篇,要讲的优化是增删改。
前面的实例介绍了 SELECT 语句的简单应用,即简单查询。在实际应用中,对一个基本表或视图做简单查询是比较少的,大多情况下都要求对数据表进行筛选、分组或排序,这就需要用到高级查询。
在某些情况下,重复确实会导致问题,并且它们常常由于隐式动作或MariaDB命令的宽松策略而出现。 有多种方法可以控制此问题,查找重复项,删除重复项,并防止重复创建。
下面的嵌入式SQL示例创建一个新表SQLUser.MyKids。下面的示例使用INSERT用数据填充此表。在插入示例之后,提供了一个删除SQLUser.MyKids的示例。
字谜的迷面 puzzle 按字符串形式给出,如果一个单词 word 符合下面两个条件,那么它就可以算作谜底:
例:select *from tempagreement where rownum<10;
1 使用SET NOCOUNT ON 选项: 缺省地,每次执行SQL语句时,一个消息会从服务端发给客户端以显示SQL语句影响的行数。这些信息对客户端来说很少有用。通过关闭这个缺省值,你能减少在服务端和客户端的网络流量,帮助全面提升服务器和应用程序的性能。为了关闭存储过程级的这个特点,在每个存储过程的开头包含“SET NOCOUNT ON”语句。 2 正确使用UNION和UNION ALL: 许多人没完全理解UNION和UNION SELECT是怎样工作的,因此,结果浪费了大量不必要的SQLServer资源。当使用UNION时,它相当于在结果集上执行SELECT DISTINCT。换句话说,UNION将联合两个相类似的记录集,然后搜索重复的记录并排除。如果这是你的目的,那么使用UNION是正确的。但如果你使用UNION联合的两个记录集没有重复记录,那么使用UNION会浪费资源,因为它要寻找重复记录,即使你确定它们不存在。 所以如果你知道你要联合的记录集里没有重复,那么你要使用UNION ALL,而不是UNION。UNION ALL联合记录集,但不搜索重复记录,这样减少SQLServer资源的使用,从而提升性能。 3 尽量不用SELECT * : 绝大多数情况下,不要用 * 来代替查询返回的字段列表,用 * 的好处是代码量少、就算是表结构或视图的列发生变化,编写的查询SQL语句也不用变,都返回所有的字段。但数据库服务器在解析时,如果碰到 *,则会先分析表的结构,然后把表的所有字段名再罗列出来。这就增加了分析的时间。 4 慎用SELECT DISTINCT: DISTINCT子句仅在特定功能的时候使用,即从记录集中排除重复记录的时候。这是因为DISTINCT子句先获取结果集然后去重,这样增加SQLServer有用资源的使用。当然,如果你需要去做,那就只有去做了。 当如果你知道SELECT语句将从不返回重复记录,那么使用DISTINCT语句对SQLServer资源不必要的浪费。 5 少用游标: 任何一种游标都会降低SQLServer性能。有些情况不能避免,大多数情况可以避免。所以如果你的应用程序目前正在使用TSQL游标,看看这些代码是否能够重写以避免它们。如果你需要一行一行的执行操作,考虑下边这些选项中的一个或多个来代替游标的使用: 使用临时表 使用WHILE循环 使用派生表 使用相关子查询 使用CASE语句 使用多个查询 上面每一个都能取代游标并且执行更快。 如果你不能避免使用游标,至少试着提高它们的速度,找出加速游标的方法。 6 选择最有效率的表名顺序: SQLSERVER的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,因此FROM子句中写在最后的表(基础表driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,必须选择记录条数最少的表作为基础表,当SQLSERVER处理多个表时,会运用排序及合并的方式连接它们。首先,扫描第一个表(FROM子句中最后的那个表)并对记录进行排序;然后扫描第二个表(FROM子句中最后第二个表);最后将所有从第二个表中检索出的记录与第一个表中合适记录进行合并。 例如: 表 TAB1有 16384 条记录,表 TAB2 有5条记录,选择TAB2作为基础表 (最好的方法): select count(*) from TAB1 a, TAB2 b 选择TAB1作为基础表 (不佳的方法): select count(*) from TAB2 a, TAB1 b 如果有3个以上的表连接查询,那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表,交叉表是指那个被其他表所引用的表。 7 使用表的别名(Alias): 当在SQL语句中连接多个表时,请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上,这样可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误。 8 SARG你的WHERE条件: ARGE来源于"Search Argument"(搜索参数)的首字母拼成的"SARG",它是指WHERE子句里,列和常量的比较。如果WHERE子句是sargable(可SARG的),这意味着它能利用索引加速查询的完成。如果WHERE子句不是可SARG的,这意味着WHERE子句不能利用索引(或至少部分不能利用),执行的是全表或索引扫描,这会引起查询的性能下降。 在WHERE子句里不可SARG的搜索条件如"IS NULL", "<>", "!=", "!>", "!<", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE"和"LIKE '%500'",通常(但不总是)会阻止查询优
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
SELECT * FROM t_info a WHERE ((SELECT COUNT(*) FROM t_info WHERE Title = a.Title) > 1) ORDER BY Title DESC
SAS程序猿/媛在处理数据的时候,经常会遇到要处理有关重复记录的问题,其中有些重复记录是我们需要的,而有的则是多余的。如果是多余的直接去重:
1、转换是转换里面的第四个分类。转换属于ETL的T,T就是Transform清洗、转换。ETL三个部分中,T花费时间最长,是一般情况下这部分工作量是整个ETL的2/3。
如果是小表,随便怎么折腾都行; 如果是大表(至少1千万条记录以上,或者占用10G以上空间), 我们可能需要想办法加快这个速度 , 这时可以参考下面方法:
之前文章有写过关于基于Operator操作符Selectivity选择率和Predicate谓词的Selectivity选择率的讲解。这篇文章来讲一下基于每个Operator(TableScan、Project、Join、Union、Sort、Aggregate等等)返回记录数RowCount,即中间结果大小。Hive在估算每个Operator的返回结果RowCount,即中间结果大小,有的是使用元数据对象来进行估算的RowCount;有的使用RelNode自身实现方法估算的;有的是总行数乘以其选择率估算的等多种方法实现。
【数据库】数据库优化(SQL优化) sql语句优化 1.查询的模糊匹配 尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE '%parm1%'—— 红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用,最好不要用。 解决办法: 其实只需要对该脚本略做改进,查询速度便会提高近百倍。改进方法如下: a、修改前台程序——把查询条件的供应商名称一栏由原来的文本输入改为下拉列表,用户模糊输入供应商名称时,直接在前台就帮忙定位到具体的供应商,这样在调用后台程序时,这列就可以直接用等于来关联了。 b、直接修改后台——根据输入条件,先
where peopleId in (select peopleId from people group by peopleId having count(peopleId) > 1)
删除表中多余的重复记录,重复记录是根据单个字段(peopleId)来判断,只留有rowid最小的记录
合并数据集,是数据科学中常见的操作。对于有共同标识符的两个数据集,可以使用Pandas中提供的常规方法合并,但是,如果两个数据集没有共同的唯一标识符,怎么合并?这就是本文所要阐述的问题。对此,有两个术语会经常用到:记录连接和模糊匹配,例如,尝试把基于人名把不同数据文件连接在一起,或合并只有组织名称和地址的数据等,都是利用“记录链接”和“模糊匹配”完成的。
有些 MySQL 数据表中可能存在重复的记录,有些情况我们允许重复数据的存在,但有时候我们也需要删除这些重复的数据。
数据库中有有一张表专门存储用户的维度数据,由于随着时间的推移,用户的维度数据也可能发生变化,故每一次查看都会保存一次记录。 现在需要对数据按用户分析,但当中有大量的重复数据,仅用数据库的等值去重明显不可行。
Halodoc 数据工程已经从传统的数据平台 1.0 发展到使用 LakeHouse 架构的现代数据平台 2.0 的改造。在我们之前的博客中,我们提到了我们如何在 Halodoc 实施 Lakehouse 架构来服务于大规模的分析工作负载。我们提到了平台 2.0 构建过程中的设计注意事项、最佳实践和学习。本博客中我们将详细介绍 Apache Hudi 以及它如何帮助我们构建事务数据湖。我们还将重点介绍在构建Lakehouse时面临的一些挑战,以及我们如何使用 Apache Hudi 克服这些挑战。
UNION 从操作符用于连接两个或两个以上的 SELECT 语句并将查询结果合并到一个结果集中, UNION 会自动对结果集去重。语法如下:
目录 软件目录介绍 转换控件 Concat fields 需求 分析 实现 值映射 需求 分析 实现 增加常量 需求 分析 实现 增加序列 需求 分析 实现 字段选择 需求 分析 实现 计算器 剪切字符串,字符串替换,字符串操作 去除重复记录,排序记录 应用控件 替换null值 写日志 流程控件 Switch case 过滤记录 软件目录介绍 📷 📷 📷 转换控件 Concat fields 📷 就是要学习以上的控件 📷 需求 📷 分析 📷 实现 📷 📷 📷 以上是excle输入控件
--创建测试表 if object_id('test') is not null drop table test create table test ( id int identity(1,1) primary key, name varchar(50) ) --插入几条测试数据 insert into test select 'a' union all select 'a' union all select 'a' union all select 'a' union all select 'a
WHERE 位于 FROM 之后,指定一个或者多个过滤条件,满足条件的数据才会返回。
DISTINCT 关键字与 SELECT 语句一起使用,用于去除重复记录,只获取唯一的记录。(去重)
Excel高级筛选功能强大,但却很少被充分利用。Excel高级筛选根据特定的条件快速筛选想要的数据。本文将通过示例来展示一些使用Excel高级筛选可以做的“很酷”的事情。
今天需要使用Django查询一列的字段(不含重复),搞了一上午,发现这样的事情:如图:
1.用 Select 子句检索记录 Select 子句是每一个检索数据的查询核心。它告诉数据库引擎返回什么字段。 Select 子句的常见形式是: Select * 该子句的意思是“返回在所指定的记录源中能找到的所有字段”。这种命令形式很方便,因为你无需知道从表中检索的字段名称。然而,检索表中的所有列是低效的。因此,因该只检索需要的字段,这样可以大大的提高查询的效率。 2.使用 From 子句指定记录源 From 子句说明的是查询检索记录的记录源;该记录源可以是一个表或另一个存储查询。 你还能从多个表中检索记录,这在后面的章节中将介绍。 例子: Select * From students 检索students表中的所有记录 3.用 Where 子句说明条件 Where 子句告诉数据库引擎根据所提供的一个或多个条件限定其检索的记录。条件是一个表达式,可具有真假两种判断。 例子: Select * From students Where name="影子" 返回students中name字段为影子的列表,这次所返回的结果没有特定顺序,除非你使用了 Order By 子句。该子句将在后面的章节介绍。 注意:Where 子句中的文本字符串界限符是双引号,在VB中因改为单引号,因为在VB中字符串的界定符是双引号。 补充: 使用 And 和 Or 逻辑可以将两个或更多的条件链接到一起以创建更高级的 Where 子句。 例子: Select * From students Where name="影子" And number>100 返回name为影子number大于100的列表。 例子: Select * From students Where name="影子" And (number>100 Or number<50) 返回name为影子,number大于100或者小于50的列表。 Where 子句中用到的操作符 操作符 功能 < 小于 <= 小于或等于 > 大于 >= 大于或等于 = 等于 <> 不等于 Between 在某个取值范围内 Like 匹配某个模式 In 包含在某个值列表中 SQL中的等于和不等于等操作符与VB中的意义和使用相同 例子: (1).Between 操作符 Use cust Select * From students Where number Between 1 and 100 Between 操作符返回的是位于所说明的界限之内的所有记录值。这个例子就返回 number 字段 1 到 100 之间的全部记录。 (2). Like 操作符和通配符 Use cust Select * From students Where name Like "%影%" Like 操作符把记录匹配到你说明的某个模式。这个例子是返回含“影”的任意字符串。 四种通配符的含义 通配符 描述 % 代表零个或者多个任意字符 _(下划线) 代表一个任意字符 [] 指定范围内的任意单个字符 [^] 不在指定范围内的任意单个字符 全部示例子如下: Like "BR%" 返回以"BR"开始的任意字符串 Like "br%" 返回以"Br"开始的任意字符串 Like "%een" 返回以"een"结束的任意字符串 Like "%en%" 返回包含"en"的任意字符串 Like "_en" 返回以"en"结束的三个字符串 Like "[CK]%" 返回以"C"或者"K"开始的任意字符串 Like "[S-V]ing" 返回长为四个字符的字符串,结尾是"ing",开始是从S到V。 Like "M[^c]%" 返回以"M"开始且第二个字符不是"c"的任意字符串。 4. 使用 Order By 对结果排序 Order By 子句告诉数据库引擎对其检索的记录进行排序。可以对任何字段排序,或者对多个字段排序,并且可以以升序或隆序进行排序。 在一个正式的 Select 查询之后包含一个 Order By 子句,后跟想排序的字段(可以有多个)便可以说明一个排序顺序。 例子:
No.67 Hadoop 实践案例——记录去重 Mr. 王:现在我们看一个和 WordCount 很相似,在实际中应用也很多的例子——记录去重。 小可 :嗯,从字面上理解就是将重复的数据记录去除吧? Mr. 王 :是的,就是如此。这个工作在实际的应用中是非常常见的,在进行数据管理时,不论是录入记录错误,还是新旧数据的原因,都是非常容易出现重复的记录的。很多时候,重复的记录会对我们进行个数统计等操作产生影响,造成统计结果错误。另外,出现重复记录的数据集合可能会非常大,单靠人工挑重,或者是靠简单的单机去查找会
declare 游标名 cursor [LOCAL | GLOBAL][FORWARD_ONLY | SCROLL][STATIC | KEYSET | DYNAMIC ] [READ_ONLY | SCROLL_LOCKS]
最近在极客时间看丁奇大佬的《MySQL45讲》,真心觉得讲的不错,把其中获得的一些MySQL方向的经验整理整理分享给大家,有兴趣同学可以购买相关课程进行学习。
数据质量(Data Quality)是数据分析结论有效性和准确性的基础也是最重要的前提和保障。数据质量保证(Data Quality Assurance)是数据仓库架构中的重要环节,也是ETL的重要组成部分。 我们通常通过数据清洗(Data cleansing)来过滤脏数据,保证底层数据的有效性和准确性,数据清洗一般是数据进入数据仓库的前置环节,一般来说数据一旦进入数据仓库,那么必须保证这些数据都是有效的,上层的统计聚合都会以这批数据作为基础数据集,上层不会再去做任何的校验和过滤,同时使用稳定的
sql语句通过DISTINCT关键字去重, 用于返回唯一不同的值。DISTINCT关键字需要搭配SELECT 语句使用,语法为SELECT DISTINCT 列名称 FROM 表名称。如果指定了 SELECT DISTINCT,那么 ORDER BY 子句中的项就必须出现在选择列表中,否则会出现错误。
我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL,以下为笔者学习、摘录、并汇总部分资料与大家分享!
SQL的执行计划侧面反映出了SQL的执行效率,具体执行方式如下所示:在执行的SQL前面加上explain关键词即可;
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ORACLE的这个功能大大地提高了SQL的执行性能并节省了内存的使用: 我们发现,单表数据的统计比多表统计的速度完全是两个概念.单表统计可能只要0.02秒,但是2张表联合统计就可能要几 十表了. 这是因为ORACLE只对简单的表提供高速缓冲(cache buffering) ,这个功能并不适用于多表连接查询… 数据库管理员必须在init.ora中为这个区域设置合适的参数,当这个内存区域越大,就可以保留更多的语句, 当然被共享的可能性也就越大了. 当你向ORACLE提交一个SQL语句,ORACLE会首先在这块内存中查找相同的语句. 这里需要注明的是,ORACLE对两者采取的是一种严格匹配,要达成共享,SQL语句必须 完全相同(包括空格,换行等).
平时工作中可能会遇到这种情况,当试图对表中的某一列或几列创建唯一索引时,系统提示ORA-01452 :不能创建唯一索引,发现重复记录。这个时候只能创建普通索引或者删除重复记录后再创建唯一索引。
ETL (Extract-Transform-Load 的缩写,即数据抽取、转换、装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇到各种数据的处理,转换,迁移,所以了解并掌握一种ETL工具的使用,必不可少。
转载声明 本文为灯塔大数据原创内容,欢迎个人转载至朋友圈,其他机构转载请在文章开头标注:转自:灯塔大数据;微信:DTbigdata 编者按:灯塔大数据将每周持续推出《从零开始学大数据算法》的连载,本书为哈尔滨工业大学著名教授王宏志老师的扛鼎力作,以对话的形式深入浅出的从何为大数据说到大数据算法再到大数据技术的应用,带我们在大数据技术的海洋里徜徉~每周五定期更新 上期回顾&查看方式 在上一期,我们学习了“Hello World”程序的相关内容。PS:了解了上期详细内容,请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—
我们都知道,在关系型数据库中,索引的存在是非常重要的,但是不合理的索引反而会影响到业务的性能,那怎么才能合理的设计索引也是业务高效访问数据库需要考虑的?如何才能评估索引创建的合理呢?今天我们给出其中一个评估指标:Cardinality
在 DB2 数据库中索引采用的是 B+ 树的结构,索引的叶子节点上包含索引键的值和一个指向数据地址的指针。DB2 先查询索引,然后通过索引里记录的指针,直接访问表的数据页。
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