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SQL 将多列的数据转到一列

假设我们要把 emp 表中的 ename、job 和 sal 字段的值整合到一列中，每个员工的数据（按照 ename -> job -> sal 的顺序展示）是紧挨在一块，员工之间使用空行隔开。...5000 (NULL) MILLER CLERK 1300 (NULL) 解决方案 将多列的数据整合到一列展示可以使用 UNION...使用 case when 条件1成立 then ename when 条件2成立 then job when 条件3成立 then sal end 可以将多列的数据放到一列中展示，一行数据过 case...when 转换后最多只会出来一个列的值，要使得同一个员工的数据能依次满足 case when 的条件，就需要复制多份数据，有多个条件就要生成多少份数据。...使用笛卡尔积可以"复制"出多份数据，再对这些相同的数据编号（1-4），编号就作为 case when 的判断条件。

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怎么将多行多列的数据变成一列？4个解法。

- 问题 - 怎么将这个多行多列的数据 变成一列？...- 1 - 不需保持原排序 选中所有列 逆透视，一步搞定 - 2 - 保持原排序：操作法一 思路直接，为保排序，操作麻烦 2.1 添加索引列 2.2 替换null值，避免逆透视时行丢失，后续无法排序...2.3 逆透视其他列 2.4 再添加索引列 2.5 对索引列取模（取模时输入参数为源表的列数，如3） 2.6 修改公式中的取模参数，使能适应增加列数的动态变化 2.7 再排序并删列 2.8...筛选掉原替换null的行 - 3 - 保持排序：操作法二 先转置，行标丢失，新列名可排序 有时候，换个思路，问题简单很多 3.1 转置 3.2 添加索引列 3.3 逆透视 3.4 删列 -...4 - 公式一步法 用Table.ToColumns把表分成列 用List.Combine将多列追加成一列 用List.Select去除其中的null值

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    VLookup等方法在大量多列数据匹配时的效率对比及改善思路

    一、测试数据 本次测试以微软罗斯文贸易数据库的订单表和订单明细表进行扩展，涉及数据概况及要求如下： 订单表21581行（含标题） 订单明细表17257行（含标题） 要求将订单表中的“订单ID”、“客户”...四、4种数据匹配查找方法 1、VLookup函数，按常用全列匹配公式写法如下图所示： 2、Index+Match函数，按常用全列匹配公式写法如下图所示： 3、Lookup函数，按常用全列匹配公式写法如下图所示...于是，我首先用Match函数构建一个辅助列，用于获取匹配位置，如下图所示： 然后，通过Index函数，直接根据辅助列的位置从订单表里读取相应的数据，如下图所示： 分不同情况执行如下： 单独填充位置列...（Match公式列），用时约15秒； 同时根据已匹配的位置列填充G:L列（Index公式全部列），用时约1秒（双击填充柄直接出现进度条，不出现“正在计算，##%”过程）； 位置列和其他数据列同时填充...七、结论 在批量性匹配查找多列数据的情况下，通过对Index和Match函数的分解使用，先单独获取所需要匹配数据的位置信息，然后再根据位置信息提取所需多列的数据，效率明显提升，所需匹配提取的列数越多，

    5.3K50

    Record与模式匹配结合：如何在JDK 21中实现高效的数据结构与匹配操作？

    引言 随着Java的发展，JDK 21引入了模式匹配（Pattern Matching）与Record类的深度结合，进一步简化了数据结构的处理和匹配操作。...通过模式匹配，开发者可以更加高效地解构数据对象，实现代码的简洁与可读性提升。 今天，猫头虎将带你解析Record类与模式匹配的结合用法，让你在JDK 21中轻松实现高效的数据结构匹配！...猫头虎解析：在JDK 21中，模式匹配与Record类结合，可以对数据对象进行模式解构，匹配字段值并高效处理。相比传统的instanceof和getters，代码更加简洁、直观！...未来趋势与总结 JDK 21将Record类与模式匹配完美结合，进一步提升了Java在数据结构处理和模式解构方面的能力。未来，这一特性将成为编写高效、简洁代码的重要工具。...掌握Record与模式匹配，让你的数据处理代码更加高效优雅！

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    聊一聊数据库的行存与列存

    其实这种就是典型的行存储（Row-based store），将表按行存储到磁盘分区上。 而一些数据库还支持列存储（Column-based store），它将表按列存储到磁盘分区上。...在数据读取上的对比: 1）行存储通常将一行数据完全取出，如果只需要其中几列数据的情况，就会存在冗余列，出于缩短处理时间的考量，消除冗余列的过程通常是在内存中进行的。...2）列存储每次读取的数据是集合的一段或者全部，不存在冗余性问题，查找内容连续存储，特别适合投影。 3） 两种存储的数据分布。由于列存储的每一列数据类型是同质的，不存在二义性问题。...4）从数据的压缩以及更性能的读取来对比。同一列的数据，数据类型一致，列存的模式下就适合数据压缩，不同的列可以采用不同的压缩算法，压缩存储就会带来 IO 性能的提升。...行存与列存实验 openGauss 支持行列混合存储，可以在建表的时候指定存储方式。下面我们进行一下实验。

    1.7K10

    OpenCV 各数据类型中的行与列，宽与高，x与y

    在IplImage类型中图片的尺寸用width和 height来定义，在Mat类型中换成了cols与rows，但即便是这样，在C++风格的数据类型中还是会出现width和 height的定义，比如Rect...总的来说就是： Mat类的rows（行）对应IplImage结构体的heigh（高），行与高对应point.y Mat类的cols（列）对应IplImage结构体的width（宽），列与宽对应point.x...8UC1,Scalar(0)); 构造函数的定义是先行后列 2遍历像素点 for (int i=0;i<SrcImage.rows;i++) { for (int j=0;j<SrcImage.cols...;j++) { MoveImage.at(i,j) = (int)SrcImage.at(i,j); } } i = 行 = y j = 列 = x...定义： template inline Size_::Size_() : width(0), height(0) {} 可以看到先宽（列）后高（行） 应用：

    1.2K10

    Fluid 0.6 版本发布：数据感知的Pod调度与数据集自动弹性扩缩容

    丰富数据集操作功能，支持数据集自动弹性扩缩容、挂载点动态更新。 缓存引擎新增与增强，支持缓存引擎高可用并新增公有云缓存引擎。...Volcano，Yunikorn等第三方调度器，实现Pod数据亲和性调度 在全局Fuse模式下，将Pod优先调度到有数据缓存能力的节点 当Pod不使用数据集时，尽量避免将Pod调度到有缓存的节点 关于Pod...丰富数据集操作功能 1. 数据集在线弹性缓存扩缩容 Fluid v0.5 开启了在线弹性扩缩容之路，当时提供了在线手动扩缩容的能力。然而，在真实的生产环境中，手工操作扩缩具有较大的复杂度和延迟性。...因此Fluid v0.6通过结合CronHPA提供了定时扩缩容的能力，从而根据应用自身使用数据的时间特点，实现数据缓存的按时扩缩容，充分利用了集群计算和存储资源加速应用的数据访问性能。...一旦修改数据集的挂载点，数据集将暂时进入Updating状态。直到挂载/卸载完成，数据集才会重新回到Bound状态。 缓存引擎新增与增强 1.

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    数据结构与算法（九）——字符串的匹配算法

    此时如果使用BF算法进行匹配的话，那么就会导致每一次匹配都会差那么一丢丢，也就会导致很多无效的重复匹配。接下来我们就来看一下如何解决这个问题。...（3）将主串拆解成与模式串长度相等的若干个子串，然后通过比较子串与模式串的哈希值来确定二者是否相等 （4）需要注意的是，不要将子串事先都先拆分出来，然后换算成哈希值存到一个数组里面，在比较的时候从数组中取出对应的哈希值进行比较...（5）Hash，一般中文翻译成“散列”，也会音译成“哈希”。Hash在开发中是很常见的，比如我们常用的MD5算法就是Hash算法。...实际上，S[i+1]是上一个S[i]去掉最高位数据之后其余的m-1位字符乘以26进制再加上最后一个字符得到。...现在我们分析一下，模式串T=“abcdex”中，首字母a与剩下串”bcdex”中的任一字符都不相等，而在上面的①中，主串S与模式串T中的前5个字符都是匹配相等的，这也就意味着，模式串中的第一个字符a与主串中的第

    1.2K20

    数据结构与算法 -- 栈的应用（进制转换、括号匹配）

    栈的应用 ps：用栈很简单实现的应用有很多，比如说进制转换，括号匹配等。...进制转换 括号匹配 1：进制转换 　　想要自己做一个进制转换的工具，首先我们要知道如何实现进制之间的转换，我们平常用的都是10进制，如果想要转成8进制怎么办，按照方法，如图 ?...可以看到，N是我们输入的10进制数，除以8，余数保留在栈中，得到的168接着与8整除运算，直到N div 8  等于0，最后把栈中数据取出即可，正好用到了栈的规则，先进后出的特性。...2：括号匹配 什么是括号匹配？ 在编写代码的时候，经常会用到两种括号：圆括号 “()” 和大括号 “{}” 。不管使用哪种括号，程序编译没有问题的其中一个重要因素就是所使用的括号是否能够匹配上....2.1:括号匹配算法 从控制台正常输入，空格隔开，遇见m结束，在输入期间，检测到左括号，进栈，右括号就要和和左括号比较，如何比较呢，我们可以把右括号翻转，说白了就是遇见右括号就让它变成指定的左括号形式，

    2.2K20

    算法与数据结构(十二) 散列(哈希)表的创建与查找(Swift版)

    关于散列的表的解释，我想引用维基百科上的解释，如下所示： 散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。...也就是说，它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。...散列表的创建就是将Value通过散列函数和处理散列key值冲突的函数来生成一个key, 这个key就是Value的查找映射，我们就可以通过key来访问Value的值。...因为散列表由于散列函数与处理冲突函数的不同可以分为多种类型，但是每种类型之前的区别除了散列函数和冲突函数不同之外，其他的还是完全一致的，因为我们使用的是面向对象语言，所以我们可以将相同的放在父类中实现，...2.除留取余法与线性探测 接下来我们要给出散列函数为“除留取余法”以及使用线性探测的方式来处理冲突的散列表。

    1.7K100

    数据结构与算法基础-(5)---栈的应用-(1)括号匹配

    括号与算法的关系 我们都写过这样的表达式: ( 5 + 6 ) * ( 7 + 8 ) / ( 4 + 3 ) 这里的括号是用来指定表达式项的计算优先级 但括号的使用必须遵循 "平衡" 规则 首先, 每个开阔号要恰好对应一个闭括号...( ( ( ( ) ), ( ) ) ), ( ( ) ( ) ( ( ) 对括号的正确匹配和识别,是很多语言编译器的基础算法 如何构造括号匹配识别算法 从左到右扫描括号串,最新打开的左括号,应和最先遇到的右括号匹配...这些不同的括号可能混合在一起使用,因此就要注意各自的开闭匹配情况. 上面我们只是匹配了括号,那如果我们要匹配多种类型的括号呢? 那我们要如何操作?...: 左边代码:单独判断括号是否匹配,为了防止用户输入其它类型的括号进行匹配,所以用==去限制匹配的括号类型 右边代码:因为字符串相当于列表,如果是各种类型的括号,用in的话相当于检查列表中某个元素是否存在...2.括号匹配判断的区别 左边的只是进行括号的匹配,所以直接pop出来即可 而右边的还需要判断栈顶的括号是否和pop的是一对的,一对的才能成功被pop出来,所以利用 matches 进行判断匹配

    20510

    UWP WinUI3 传入 AddHandler 的 RoutedEventHandler 类型与事件所需不匹配将抛出参数异常

    本文记录一个 UWP 或 WinUI3 的开发过程中的问题，当开发者调用 AddHandler 时，所需的 Handler 参数类型为 RoutedEventHandler 类型，然而实际上正确类型是需要与所监听事件匹配才能符合预期工作...且在 WinUI3 的技术底层设计上就存在无解问题，那就是许多错误只依靠 COM 的 HR 错误号信息，开发者难以了解真正意义上的调错信息和具体的错误原因。...常见的错误都在于更改代码的时候，忘记同步更改对应的委托类型 额外补充一点，以上的代码的 handler 局部变量是安全的，不会被回收，原因是虽然在以上代码里面看起来 handler 局部变量没被引用，然而在...一个推荐的优化方法就是将 handler 存放在字段里面，手动防止被回收 本文代码放在 github 和 gitee 上，可以使用如下命令行拉取代码 先创建一个空文件夹，接着使用命令行 cd 命令进入此空文件夹...请在命令行继续输入以下代码，将 gitee 源换成 github 源进行拉取代码 git remote remove origin git remote add origin https://github.com

    19310

    VLookup及Power Query合并查询等方法在大量多列数据匹配时的效率对比及改善思路

    一、测试数据 本次测试以微软罗斯文贸易数据库的订单表和订单明细表进行扩展，涉及数据概况及要求如下： 订单表21581行（含标题） 订单明细表17257行（含标题） 要求将订单表中的“订单ID”、“客户”...四、4种数据匹配查找方法 1、VLookup函数，按常用全列匹配公式写法如下图所示： 2、Index+Match函数，按常用全列匹配公式写法如下图所示： 3、Lookup函数，按常用全列匹配公式写法如下图所示...于是，我首先用Match函数构建一个辅助列，用于获取匹配位置，如下图所示： 然后，通过Index函数，直接根据辅助列的位置从订单表里读取相应的数据，如下图所示： 分不同情况执行如下： 单独填充位置列...（Match公式列），用时约15秒； 同时根据已匹配的位置列填充G:L列（Index公式全部列），用时约1秒（双击填充柄直接出现进度条，不出现“正在计算，##%”过程）； 位置列和其他数据列同时填充...七、结论 在批量性匹配查找多列数据的情况下，通过对Index和Match函数的分解使用，先单独获取所需要匹配数据的位置信息，然后再根据位置信息提取所需多列的数据，效率明显提升，所需匹配提取的列数越多，

    4.9K20

    Sqoop——将关系数据库数据与hadoop数据进行转换的工具

    （例如关系数据库）之间高效传输批量数据的工具 (将关系数据库（oracle、mysql、postgresql等）数据与hadoop数据进行转换的工具)。...请注意，1.99.7与1.4.7不兼容且功能不完整，因此不适用于生产部署。...sqoop list-databases -connect jdbc:mysql://node1:3306/ -username root -password 123 # 通过自定义配置文件连接, 将需要导入或导出的参数写在配置文件汇总.../sqoop/data -e select * from dimension_browser where $CONDITIONS ------------------------------ ## 将数据导入到...注意: 1.需要被导出的hdfs目录下有数据 ,即需要结合导入一起使用 2.导出数据到mysql时, 需要在mysql创建对应的表 (字段类型名称要匹配) ---- 链接：https://pan.baidu.com

    1.2K10

    「07」月薪20000与月薪5000的数据分析师，到底差在哪里？

    答案是否定的 那么，今天，我们就来聊聊，数据分析师的具体工作和核心价值吧 借鉴范畴论的思想，我们把业务和数据分析师抽象为 实体+关系 的度量，那么 实体：数据分析师是谁 关系：数据分析师与业务的关系 数据分析师是谁...，分析才是核心 理解业务，高于业务，反哺业务，这才是数据分析师 数据分析师与业务的关系 每个公司，以及每个不同岗位的数据分析师，可能都在做不同的活儿 较小的公司或者较前期的公司，凡是数据相关的事情，应该都在数据分析师们手里...，否则，只会陷入业务中，越做越乱 当公司规模较大了，数据分析师可能就有两个不同的部门：业务部门+中台部门 中台比较偏数据全链路的体系化建设，比如：设计埋点规范，建立元数据体系，建设数据仓库，监控业务的报表等等...也就是说，中台的数据分析师们，基本都是不断推进整体业务在数据上的体系化建设，并在业务大方向上给出一定的建议和监控 相比中台部门，业务部门的数据分析师，则更偏重某个具体业务，比如：某个产品的功能，某个内容的质量...但是无论是哪种船员，无论是哪种阶段，我们都在这艘船上，以自己的能力，保证在正确航向上，船航行得更好 这也就是数据分析师与业务的关系 数据分析师就是在理解业务后，以高于业务的角度，发现问题，找到方向，助力业务更好的发展和增长的这样一群人

    51330

    Apriso KPI配置和计算实现机制介绍

    参数输入值进行计算，提供这个KPI值对应的关键信息列（Key）的值，如工厂、产线、设备等，并保存到KPI_Value表中 Tolerances：KPI值容差，可以定义每个KPI的目标值、上下限，如果KPI...在上面的示例中，“Facility”将存储在Key_Value表的Key1中，“WorkCenter”将存储在Key_Value表的Key2中 数据库：指定上下文查询描述连接的数据库 上下文查询描述：在计算...3、KPI容差配置 配置KPI目标值和规格上下限（USL和LSL），控制上下限（UCL和LCL）则从数据中通过统计计算而来，容差本身不参与计算，但是会和KPI值一起保存到KPI_Value和KPI_Value_History...可以配置KPI的默认容差，可以使用可编辑网格创建或修改不同Key值下的容差来覆盖默认工厂公差。...、结束时间ToTime以及KPI定义中的“输入匹配”中匹配的参数值 根据KPI Term定义的数据源和计算方式进行计算 计算和返回KPI Terms结果值 2.1 根据KPI中的时间配置获取开始时间

    20310

    保护数据，构建信任：联邦学习与差分隐私在AI训练中的实践

    本文将介绍联邦学习与差分隐私技术，并提供可运行的代码模块，帮助开发者理解并应用这些技术。什么是联邦学习？联邦学习是一种分布式机器学习方法，在不收集原始数据的情况下，实现跨设备或机构的联合模型训练。...通过将数据“留在本地”，减少隐私风险。AI模型训练中的数据隐私挑战数据隐私面临的主要问题数据泄露：集中式存储的用户数据容易成为攻击目标。监管压力：如 GDPR 等法规要求对个人数据进行更严格的保护。...用户信任：数据隐私问题会直接影响用户对平台的信任。联邦学习与差分隐私技术联邦学习的关键流程本地数据训练：每个设备独立训练模型。参数聚合：仅传输模型参数，而非原始数据。...联邦学习与差分隐私结合案例通过结合联邦学习和差分隐私，可以在实现模型训练的同时有效保护数据隐私。...差分隐私会影响模型性能吗？会有一定影响，但合理调整噪声级别可以权衡隐私与性能。总结通过联邦学习与差分隐私技术，可以在保护数据隐私的同时，完成高效的AI模型训练。开发者应根据具体需求选择合适的技术方案。

    25210

    查找与前n个字符相匹配的数据并返回相对应列中的数据

    标签：VLOOKUP函数，Excel公式 有时候，可能想要查找与所给数据的开头n个字符相匹配的数据值，然后返回另一列中相关的数据，如下图1所示。...图1 从图1中可以看出，我们使用了经典的VLOOKUP函数来完成这项任务。...数据表区域是单元格区域A2:B7，要查找的值在单元格F1中，我们需要在A2:B7中的列A中查找与单元格F1中的值的前11个字符相匹配的值，然后返回列B中相应的值。...在单元格F2中的公式为： =VLOOKUP(LEFT(F1,11)&"*",$A$2:$B$7,2,0) 公式中，使用LEFT函数提取查找值的前11个字符，然后与“*”联接，来在数据表区域查找以“完美Excel2023...”开头的数据，很显然，单元格A4中的数据匹配，返回数据表区域第2列即列B中对应单元格B4中的数据630。

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