业务场景 MySQL按小时分组统计日志记录数量。...最近需要统计一些日志流水，统计出打卡的高峰期，所以需要对日志流水按小时进行分组统计，统计出每半小时或者每小时内的打卡次数 按小时统计 这里使用DATE_FORMAT函数，然后再根据createTime进行分组...： 基于此，还可以继续拓展，按每N分钟、每分钟、每天进行分组统计 每N分钟统计 前面是按照半小时（30分钟），依此类推，可以按n分钟进行分组统计，统计n分钟内的打卡次数，比如统计每10分钟内的打卡次数...： 按日期统计 按照日期进行分组，统计每天的打卡次数： SELECT device_id, DATE( create_time ) AS createTime, count(*) AS...t_user_atten_record WHERE com_id = 1111699 GROUP BY device_id, createTime ORDER BY device_id, createTime; 按天分组统计
如下图1所示的工作表，我们想使用数字将数据分成几组，其标准是：第1次出现笔记本且在区域A至第2次出现笔记本且在区域A之间的数据为第1组，标识为1；第2次出现笔记...
3,333,300), (4,111,101), (5,111,102), (6,222,201), (7,222,202), (8,333,301), (9,333,302); ##DEMO1:找出最大的金额...： "id" "order_no" "max(amt)" "1" "111" "102" "2" "222" "202" "3" "333" "302" **/ ##DEMO2:根据每个订单号找出ID最大的一行记录...SELECT * FROM `test_user` GROUP BY order_no ##简单方法：倒序然后再分组，可以查询出来。....* FROM ( SELECT * FROM `test_user` ORDER BY id DESC ) t GROUP BY order_no ##找出最大的这一条记录数 ##方法1 根据ID来关联
- 问题 - 将左表整理成右表的样子 其中“其他”列里的个数不确定 - 解法 - 这个问题的解法其实并不复杂，但需要对分组的操作及其原理、基础函数的应用以及透视等内容比较熟悉，具体过程为...： 1、先按“啊”和“哦”列分组 2、修改分组中的公式实现给各组的内容加上索引列（原理可参考文章《用财务实战案例，理解分组依据的核心原理！》）...3、对分组的内容进行展开，然后透视索引内容成列即可。 具体操作过程如下动画所示：
在上一篇《按 user 分组统计视图 | 全方位认识 sys 系统库》中，我们介绍了sys 系统库中按 user 分组统计的视图，类似地，本期的内容将为大家介绍按照 file 进行分类统计的视图。...01.io_by_thread_by_latency,x$io_by_thread_by_latency 按照thread ID、processlist ID、用户名分组的 I/O等待时间开销统计信息，...O事件的总延迟时间（执行时间） min_latency：I/O事件的单次最小延迟时间（执行时间） avg_latency：I/O事件的平均延迟时间（执行时间） max_latency：I/O事件的单次最大延迟时间...I/O事件的总延迟时间(执行时间) min_latency：I/O事件单次最短延迟时间（执行时间） avg_latency：I/O事件的平均延迟时间（执行时间） max_latency：I/O事件单次最大延迟时间...total：I/O事件的发生总次数 total_latency：I/O事件的总延迟时间（执行时间） avg_latency：I/O事件的平均延迟时间（执行时间） max_latency：I/O事件单次最大延迟时间
举个例子：对以下数组按 lastName 的值进行分组分类 const listData = [ { firstName: "Rick", lastName: "Sanchez", size: 18...: "Rick", lastName: "Sanchez", size: 18 }, { firstName: "Morty", lastName: "Smith", size: 6 }, ]; 分组前...分组后： ?...}); return sorted; }; // 分组前 console.log(listData); // 分组后 console.log(sortClass(listData)); 二、...console.log(listData); // 分组后 console.log(sortClass(listData));
在上一篇《按 user 分组统计视图 | 全方位认识 sys 系统库》中，我们介绍了sys 系统库中按 user 分组统计的视图，类似地，本期的内容将为大家介绍按照 file 进行分类统计的视图。...01 io_by_thread_by_latency,x$io_by_thread_by_latency 按照thread ID、processlist ID、用户名分组的 I/O等待时间开销统计信息，...O事件的总延迟时间（执行时间） min_latency：I/O事件的单次最小延迟时间（执行时间） avg_latency：I/O事件的平均延迟时间（执行时间） max_latency：I/O事件的单次最大延迟时间...I/O事件的总延迟时间(执行时间) min_latency：I/O事件单次最短延迟时间（执行时间） avg_latency：I/O事件的平均延迟时间（执行时间） max_latency：I/O事件单次最大延迟时间...total：I/O事件的发生总次数 total_latency：I/O事件的总延迟时间（执行时间） avg_latency：I/O事件的平均延迟时间（执行时间） max_latency：I/O事件单次最大延迟时间
在上一篇《按 host 分组统计视图|全方位认识 sys 系统库》中，我们介绍了sys 系统库中按 host 分组统计的视图，类似地，本期的内容将为大家介绍按照 user 进行分类统计的视图。...01 user_summary,x$user_summary 查看活跃连接中按用户分组的总执行时间、平均执行时间、总的IOS、总的内存使用量、表扫描数量等统计信息，默认按照总延迟时间(执行时间)降序排序...EVENT_NAME：文件I/O事件名称 total：对应用户发生的文件I/O事件总次数 latency：对应用户的文件I/O事件的总延迟时间(执行时间) max_latency：对应用户的单次文件I/O事件的最大延迟时间...(执行时间) PS：该视图只统计文件IO等待事件信息("wait/io/file/%") 04 user_summary_by_stages,x$user_summary_by_stages 按用户分组的阶段事件统计信息...',如果为前台线程，则该字段对应具体的用户名 total：对应用户执行的语句总数量 total_latency：对应用户执行的语句总延迟时间(执行时间) max_latency：对应用户执行的语句单次最大延迟时间
01.host_summary_by_file_io,x$host_summary_by_file_io 按主机（与用户账号组成中的host值相同）分组统计的文件I/O的IO总数和IO延迟时间，默认按照总...background EVENT_NAME：文件I/O事件名称 total：文件I/O事件发生总次数 total_latency：文件I/O事件的总延迟时间（执行时间） max_latency：文件I/O事件的单次最大延迟时间...、总执行时间、最大执行时间、锁时间以及数据行相关的统计信息，默认按照总延迟（执行）时间降序排序。...HOST列为NULL的行在这里假定为后台线程，且在该视图host列显示为background total：语句总执行次数 total_latency：语句总延迟(执行)时间 max_latency：语句单个最大延迟...、总执行时间、最大执行时间、锁时间以及数据行相关的统计信息（与performance_schema.host_summary_by_statement_latency 视图比起来，该视图只返回执行时间不为
在上一篇《按 host 分组统计视图 | 全方位认识 sys 系统库》中，我们介绍了sys 系统库中按 host 分组统计的视图，类似地，本期的内容将为大家介绍按照 user 进行分类统计的视图。...01.user_summary,x$user_summary 查看活跃连接中按用户分组的总执行时间、平均执行时间、总的IOS、总的内存使用量、表扫描数量等统计信息，默认按照总延迟时间(执行时间)降序排序...EVENT_NAME：文件I/O事件名称 total：对应用户发生的文件I/O事件总次数 latency：对应用户的文件I/O事件的总延迟时间(执行时间) max_latency：对应用户的单次文件I/O事件的最大延迟时间...(执行时间) PS：该视图只统计文件IO等待事件信息("wait/io/file/%") 04.user_summary_by_stages,x$user_summary_by_stages 按用户分组的阶段事件统计信息...',如果为前台线程，则该字段对应具体的用户名 total：对应用户执行的语句总数量 total_latency：对应用户执行的语句总延迟时间(执行时间) max_latency：对应用户执行的语句单次最大延迟时间
---- Mysql 根据时间戳按年月日分组统计 -----------------来自小马哥的故事 ---- create_time时间格式 SELECT DATE_FORMAT
查询报告列表，并要关联出该报告最后修改记录的用户和最后修改记录的时间，每条报告对应修改记录会有多条，是典型的1对多结构，对修改记录统计只显示一条可以使用报告ID进行GROUP BY分组，对修改时间可以使用...mr.CREATEDATE) CREATE_BY 4from PLAT_ASSIGN_MODIFY_RECORD mr 5group by mr.ac_id,mr.report_id 在 KEEP 内对分组的结果进行排序
解题 哈希表1记录每个数的频数 哈希表2记录频数下，对应有哪些元素，value为栈，保证出栈时是靠近栈顶的 记录最大频数，实现O（1）查找 class FreqStack { unordered_map...int,int> freq;//num,freq unordered_map> stk;//freq，栈，一个数有这个频数时，存入 int maxfreq = 0;//最大频数
mysql取分组后最新的一条记录,下面两种方法. 一种是先筛选 出最大和最新的时间,在连表查询....一种是先排序,然后在次分组查询(默认第一条),就是最新的一条数据了（此条错误，分组mysql官方文档说明 是随机选择分组的一条，所以这么操作是不确定的），一般时间和主键id是正向关系，比如id大的插入时间就会比较大
在 Python 中，我们可以使用各种方法按另一个列表对子列表进行分组，例如使用字典和使用 itertools.groupby（） 函数，使用嵌套列表推导。...在分析大型数据集和数据分类时，按另一个列表对子列表进行分组非常有用。它还用于文本分析和自然语言处理。在本文中，我们将探讨在 Python 中按另一个列表对子列表进行分组的不同方法，并了解它们的实现。...方法1：使用字典 字典可以以非常简单的方式用于按 Python 中的另一个列表对子列表进行分组。让我们借助示例了解字典在另一个列表上按另一个列表分组子列表的用法。...最后，我们返回一个列表推导式，该推导式按grouping_list指定的顺序检索分组的子列表。...1, 'apple'], [1, 'orange']], [[2, 'banana'], [2, 'grape']]] 方法3：使用嵌套列表推导 我们可以使用 Python 编写嵌套列表推导，它可用于按另一个列表对子列表进行分组
Excel学习: 文件操作之---复制模板按面试分组名重命名 问题：文件列表如下 有一个模板文件，我想按B列的“面试组别”复制模板文件并重命名为组别名，并只有惟一性的，如：复制模板文件，另存到\files
大佬们请问下这个数据向上填充的时候 有没有办法按设置不在这个分组就不按填充？ 她还提供了自己的原始数据。
今日真题 题目介绍： 按日期分组销售产品 group-sold-products-by-the-date 难度简单 SQL架构 表 Activities ： +-------------+-...返回按 sell_date 排序的结果表。 查询结果格式如下例所示。...---+----------+------------------------------+ 对于2020-05-30，出售的物品是 (Headphone, Basketball, T-shirt)，按词典序排列...对于2020-06-01，出售的物品是 (Pencil, Bible)，按词典序排列，并用逗号分隔。 对于2020-06-02，出售的物品是 (Mask)，只需返回该物品名。
此时，你需要选定一个数字 X，使我们可以将整副牌按下述规则分成 1 组或更多组： 每组都有 X 张牌。 组内所有的牌上都写着相同的整数。 仅当你可选的 X >= 2 时返回 true。...解释：没有满足要求的分组。...示例 3： 输入：[1] 输出：false 解释：没有满足要求的分组。...示例 4： 输入：[1,1] 输出：true 解释：可行的分组是 [1,1] 示例 5： 输入：[1,1,2,2,2,2] 输出：true 解释：可行的分组是 [1,1]，[2,2]，[2,2] 提示...最大公约数 相关题目：LeetCode 365.
在数据库开发过程中，我们要为每种类型的数据取出前几条记录，或者是取最新、最小、最大等等，这个该如何实现呢，本文章向大家介绍如何实现mysql分组取最大(最小、最新、前N条)条记录。...('b', 5, 'b5'); 数据表如下： name val memo a 2 a2 a 1 a1 a 3 a3 b 1 b1 b 3 b3 b 2 b2 b 4 b4 b 5 b5 按name...分组取val最大的值所在行的数据 方法一： select a.* from tb a where val = (select max(val) from tb where name = a.name)...按name分组取val最小的值所在行的数据 方法一： select a.* from tb a where val = (select min(val) from tb where name = a.name...where name = a.name and val < a.val) order by a.name 以上五种方法运行的结果均为如下所示： name val memo a 1 a1 b 1 b1 按name
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