MySQL是一款常用的关系型数据库，广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。在MySQL中，我们经常需要对表格进行行转列或列转行的操作，以满足不同的分析或报表需求。本文将详细介绍MySQL中的行转列和列转行操作，并提供相应的SQL语句进行操作。
前面文章中，我们用Kettle工具实现了Hadoop多维数据仓库的基本功能，如使用Sqoop作业项、SQL脚本、Hadoop file output、ORC output等步骤实现ETL过程，使用Oozie、Start作业项定期执行ETL任务等。本篇将继续讨论常见的维度表技术，以最简单的“增加列”开始，继而讨论维度子集、角色扮演维度、层次维度、退化维度、杂项维度、维度合并、分段维度等基本的维度表技术。这些技术都是在实际应用中经常使用的。在说明这些技术的相关概念和使用场景后，我们以销售订单数据仓库为例，给出Kettle实现和测试过程。
概述： 本系列【T-SQL基础】主要是针对T-SQL基础的总结。 本篇主要总结了常见的对单表查询的SQL查询题目。 首先我们必须了解SQL查询的各字句在逻辑上按以下顺序进行处理： 1.FROM 2.W
MONTH 返回一个指定月份的整数。月份整数是针对 日期整数、$HOROLOG 或 $ZTIMESTAMP 值、ODBC 格式日期字符串或时间戳计算的。
三、维度子集 有些需求不需要最细节的数据。例如更想要某个月而不是某天的记录。再比如相对于全部的销售数据，可能对某些特定状态的数据更感兴趣等。这些特定维度包含在从细节维度选择的行中，所以叫维度子集。维度子集比细节维度的数据少，因此更易使用，查询也更快。 本节中将准备两个特定维度，它们均取自现有的维度：月份维度（日期维度的子集），Pennsylvania州客户维度（客户维度的子集）。 1. 建立月份维度表 执行下面的脚本建立月份维度表。注意月份维度不包含promo_ind列，该列不适用月层次上，因为一个月中可能有多个促销期，而且并不是一个月中的每一天都是促销期。促销标记适用于天这个层次。
一、层次维度简介 大多数维度都具有一个或多个层次。例如，示例数据仓库中的日期维度就有一个四级层次：年、季度、月和日。这些级别用date_dim表里的列表示。日期维度是一个单路径层次，因
上文我们实现了“打印一个月日历”的需求，今天在原来的基础实现一个更复杂的需求：打印一年的日历。
前面一章介绍的是表结构的操作，本章开始讲解表数据的操作。之前我们已经说过很多有关 SQL 查询的知识。本篇主要讲一下 Oracle 与其他数据库不一样的地方。
使用SQL语句计算年龄，在事务处理和日期计算中，较为常见。MySQL提供了许多日期函数，可以自由发挥。本文中看我们尝试
SQL Server发展至今，关于日期的格式的控制方法，有传统的方法，好比CONVERT()，也有比较便利的新方法，好比FORMAT()；一样，关于日期的操做函数，也分为传统方法：DATEADD()等，也有便利的新方法：EOMonth()等。sql
上两篇里介绍了几种基本的维度表技术，并用示例演示了每种技术的实现过程。本篇说明多维数据仓库中常见的事实表技术。我们将讲述五种基本事实表扩展，分别是周期快照、累积快照、无事实的事实表、迟到的事实和累积度量。和讨论维度表一样，也会从概念开始认识这些技术，继而给出常见的使用场景，最后以销售订单数据仓库为例，给出Kettle实现的作业、转换和测试过程。
看到这个问题，首先第一感觉，好像是非常简单的，获取每一个合同编号的起始月，然后均摊、求和就可以。
前段时间，有客户在网上看到了我们边缘计算模块产品，找到了我们，跟我们描述了他们目前遇到的问题：
文章主要介绍了如何基于元数据进行维表数据的增量抽取和变更。主要包括三个部分：1. 基于元数据定义的维度表数据模型，包括定义的表、字段、数据模型；2. 基于元数据定义的维度表数据抽取，使用SQL语句从源系统中抽取数据；3. 基于元数据定义的维度表数据变更，使用SQL语句对目标系统中的数据进行变更。
1、每年 select year(ordertime) as year,count(*) as count from 订单表 group by year(ordertime) 2、每月 select year(ordertime) as year, month(ordertime) as month, sum(Total) as sun_total from 订单表 group by year(ordertime), month(ordertime) 3、每日 select year(ordert
公司的app（类似滴滴、uber）为用户提供打车服务。现有四张表，分别是“司机数据”表，“订单数据”表，“在线时长数据”表，“城市匹配数据”表。（滴滴面试题）
几乎所有的报表模型都涉及到日期和时间，因此要创建Power BI报表，日期表就必须得有。虽然最新的Power BI版本已经可以自动为每一个时间列创建日期表。
1、我们以出生年月日中的年份来计算年龄，通过year()来计算当前年份和出生年份的差值
前面章节中，我们实现了实时多维数据仓库的基本功能，如使用Canal和Kafka实现实时数据同步，定义Greenplum rule执行实时数据装载逻辑等。本篇将继续讨论常见的维度表技术。
一、内部函数 1、内部合计函数 1）COUNT（*） 返回行数 2）COUNT（DISTINCT COLNAME） 返回指定列中唯一值的个数 3）SUM（COLNAME/EXPRESSION） 返回指定列或表达式的数值和； 4）SUM（DISTINCT COLNAME） 返回指定列中唯一值的和 5）AVG（COLNAME/EXPRESSION） 返回指定列或表达式中的数值平均值 6）AVG（DISTINCT COLNAME） 返回指定列中唯一值的平均值 7）MIN（COLNAME/EXPRESSION） 返回指定列或表达式中的数值最小值 8）MAX（COLNAME/EXPRESSION） 返回指定列或表达式中的数值最大值 2、日期与时间函数 1）DAY（DATE/DATETIME EXPRESSION） 返回指定表达式中的当月几号 2）MONTH（DATE/DATETIME EXPRESSION） 返回指定表达式中的月份 3）YEAR（DATE/DATETIME EXPRESSION） 返回指定表达式中的年份 4）WEEKDAY（DATE/DATETIME EXPRESSION） 返回指定表达式中的当周星期几 5）DATE（NOT DATE EXPRESSION） 返回指定表达式代表的日期值 6）TODAY 返回当前日期的日期值 7）CURRENT[first to last] 返回当前日期的日期时间值 8）COLNAME/EXPRESSION UNITS PRECISION 返回指定精度的指定单位数 9）MDY（MONTH，DAY，YEAR） 返回标识指定年、月、日的日期值 10）DATETIME（DATE/DATETIME EXPRESSION）FIRST TO LAST 返回表达式代表的日期时间值 11）INTERVAL（DATE/DATETIME EXPRESSION）FIRST TO LAST 返回表达式代表的时间间隔值 12）EXTEND（DATE/DATETIME EXPRESSION，[first to last]）返回经过调整的日期或日期时间
今天在群里看到一个问题,如何获取起始日期和结束日期之间包含的所有月份，业务逻辑见下图：
格式化日期指的是将日期转为字符串，或将字符串转为日期，下面几个函数可以用来格式化日期
DATENAME函数返回日期/时间值中指定部分的名称(例如“June”)。 结果作为数据类型VARCHAR(20)返回。 如果结果是数字(例如“23”表示当天)，它仍然作为VARCHAR(20)字符串返回。 要以整数形式返回此信息，请使用DATEPART。 要返回包含多个日期部分的字符串，请使用TO_DATE。
下面是calendar.js插件文件的代码。 //js日历 (function(){ var calendar = function(calendarId){ //日历对象不存在，返回日历 if(!(this instanceof calendar)){ return new calendar(); } //获取当前日历对象 var c =this; //获取引用日历的节点id，这是外面提供的要放哪里的id var calendarId
在 WordPress 中，使用 WP_Query 进行文章查询是最常见的操作，学习好这方面的操作， WordPress 开发基本就学会了一半。
#!usr/bin/env python # encoding:utf-8 # from __future__ import division import requests import json from dateutil.relativedelta import relativedelta import math import logging import os import sys # from datetime import datetime from odps import ODPS,Dat
提前需要准备好react脚手架开发环境，由于react已经不支持在页面内部通过jsx.transform来转义，我们就自己大了个简易的开发环境
理想很丰满现实很骨感，在应用selenium实现web自动化时，经常会遇到处理日期控件点击问题，手工很简单，可以一个个点击日期控件选择需要的日期，但自动化执行过程中，完全复制手工这样的操作就有点难了。宏哥上一篇已经讲解了如何处理日历时间控件，但是对于第一种方法可能会遇到输入框是readonly的情况，那么第一种方法就不适用了，但是只要我们稍微的变通地处理一下，就又可以使用了。
理想很丰满现实很骨感，在应用playwright实现web自动化时，经常会遇到处理日期控件点击问题，手工很简单，可以一个个点击日期控件选择需要的日期，但自动化执行过程中，完全复制手工这样的操作就有点难了或者是有些复杂啰嗦而且麻烦不过相对于selenium来说，playwright已经很好了。宏哥上一篇已经讲解了如何处理日历时间控件，但是有些网站不知道出于什么原因，对于第一种方法可能会遇到输入框是readonly的情况，禁止输入文本。那么第一种方法就不适用了，但是只要我们换个思路然后稍微的变通地处理一下，就又可以使用了。
结果示意图： A:Calendar类的概述 * Calendar 类是一个抽象类，它为特定瞬间与一组诸如 YEAR、MONTH、DAY_OF_MONTH、HOUR 等日历字段之间的转换提供了一些方法，并为操作日历字段（例如获得下星期的日期）提供了一些方法。 * B:成员方法 * public static Calendar getInstance() * public int get(int field) * C:成员方法 * public void add(int field,int am
非转置: data.isnull().any()，得到的每一列求any()计算的结果，输出为列的Series
日期类有一个很重要的核心函数，你在加减天数的时候轻则月份会随之变化，重则年份也会随之变化，我们知道闰年和平年的2月不同，每个月和每个月的天数也不同，只有年和月是有规律的，所以可以写一个获取天数的函数，后续就可以用这个来判断你在某年某月加天数之后是否合法。 闰年和平年就差了一个二月份，所以可以将这个二月份进行判断。 所以通过数组更方便一些，只要返回对应的下标就可以了，下标为0的就忽略它。
最后是今天的分享：Author、Article、ArticleDetail三张表一键建表SQL语句
数据库表中的每一行叫做一个“记录”，每一个记录包含这行中的所有信息，但记录在数据库中并没有专门的记录名，常常用它所在的行数表示这是第几个记录。
可能大家对SQL语句太过熟悉了，也可能虽然已经从Asp过度到了Asp.Net时代，但是Asp的观念没有发生太大变化。结果就是我们将应用程序大部分的逻辑都交给了数据库去完成，忘记了.Net Framework提供给我们灵活强大的数据操控能力。比如说，当我们需要对数据进行筛选的时候，我们想到的是“Where”子句，而不是List<T>.FindAll()；当我们需要对数据进行排序的时候，我们想到的是“Order By”子句，而不是List<T>.Sort()；当我们需要对数据进行分页的时候我们想到的是存储过程，而不是List<T>.GetRange()。
在学完类和对象相关知识后，需要一个程序来供我们练习、巩固知识点，日期类就是我们练习的首选程序，日期类实现简单且功能丰富，相信在完整地将日期类实现后，能对类和对象有更好的掌握及更深的理解
记得在我刚学 Java 的时候，真是搞不清楚 Date 和 Calendar 这两个类，后来我渐渐知道，原来不能全怪我啊，Java 日期 API 之烂是公认的（不妨参见这篇文章，Tiago Fernandez 做过一个投票，就是要选举最烂的 Java API，结果 Java 日期 API 排行第二，仅次于臭名远扬的 EJB2，嘿嘿）。
上一篇里介绍了几种基本的维度表技术，并用示例演示了每种技术的实现过程。本篇说明多维数据仓库中常见的事实表技术。我们将讲述五种基本事实表扩展技术，分别是周期快照、累积快照、无事实的事实表、迟到的事实和累积度量。和讨论维度表一样，也会从概念开始认识这些技术，继而给出常见的使用场景，最后以销售订单数据仓库为例，给出实现代码和测试过程。
样例输入：2014 3 4 样例输出：63 样例输入：2000 3 1 样例输出：61
利用Java GUI的组件类、容器类和辅助类设计所选项目的用户界面，并在深入理解并掌握事件驱动程序设计原理的基础上，实现事件驱动的程序设计。
常见的面试题中包含的知识点，也是平时练手的经典题，把知识点串起来的同时也很好的联系了业务实际。直接将代码背诵记忆同样可在相似场景中发挥作用。
本篇博客,小菌为大家带来关于如何将本地的多个文件导入到Hive分区表中对应的分区上的方法。一共有四种方法,本篇将介绍第一种—Java代码。 首先编写代码,通过MapReduce将处理好的数据写入到HDFS的目录下。下面提供一种参考!
Pandas是一个开源的Python库，提供了高性能、易用和灵活的数据结构，用于数据处理和分析。它建立在NumPy之上，使得处理结构化数据更加简单和高效。Pandas的两个主要数据结构是Series和DataFrame，可以理解为NumPy数组的增强版。它们提供了更多的功能和灵活性，使得数据处理变得更加直观和方便。
2、指定单元格求和：输入=sum()，在括号中间按住ctrl连续点击即可选择需要求和的数据
（五）进阶技术 7. 多路径和参差不齐的层次 本篇讨论多路径层次，它是对单路径层次的扩展。上一篇里数据仓库的月维度只有一条层次路径，即年-季度-月这条路径。在本篇中加一个新的级别，推广期，并且加一个新的年-推广期-月的层次路径。这时月维度将有两条层次路径，因此具有多路径层次。本篇讨论的另一个主题是不完全层次，这种层次在它的一个或多个级别上没有数据。 增加一个层次 执行清单（五）- 7-1里的脚本给month_dim表添加一个叫做campaign_session的新列，并建立campaign_session_stg过渡表。图（五）- 7-1显示添加后的模式。
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