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    MySQL中sum函数解读

    文章简介 今天分享一下MySQL中的sum函数使用。...该函数已经成为大家操作MySQL数据库中时常用到的一个函数,这个函数统计满足条件行中指定列的和,想必肯定大家都知道了,本身就没什么讲头了,这篇文章主要是通过几个小案例深入了解一下该函数,以及在做MySQL...上面几句是MySQL官方文档的一个功能描述。这里翻译一下大致的意思是什么。 返回expr表达式的和。如果没有返回行数,则返回NULL。这里的DISTINCT是为了去掉表达式expr中的重复值。...对窗口函数不熟悉的,可以去了解一下MySQL中的窗口函数。 函数解释 在使用该函数时,我们应该思考一下,该函数是如何统计表达式中的和呢?可能有的程序员会想,这个函数直接去统计满足条件中所有行的总和。...这里举个例子,在一个订单表中满足条件的有10行数据,我们需要统计订单中的总价,sum的初始值是0,在匹配到第一行时,订单价格是10,此时sum就变成10,匹配到第二行,订单价格是20,这时候sum就是30

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    Power Query中避免出错的几种情况

    (二) 删除不必要更改的类型 很多时候错误的原因在于改变数据类型的时候出错,尤其是在提升标题等动作后会自动生成,如图2所示。...在此函数中,使用的列排序都是常量,而不是变量,如果只想让成绩这个字段根据所需要的位置进行插入,用变量的方式最好,只需要在列的名称上进行改变。...这个时候可以利用此类操作函数的第3个参数来避免产生错误。正常的删除是没有问题的,如图9所示。 ? 如果常量参数填写错误,则就会出错,如图10所示。 ?...但是如果下次的数据比本次所拆分的更多,那在刷新时就无法进行同步更新,就会出错。此时最好的做法就是把数据拆分成行,这样就能避免固定的列的限制,如图15这样的操作。 ?...如果仔细观察,在合并非文本列的时候,操作都是一样的,但是在公式中会对原有的表格中需要合并的列进行格式转换,所以要合并的列不管是不是文本格式,都可以预先给转换成文本格式,这样在后续的合并中就不会出错。

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    了解Spark中的RDD

    RDD设计背景 RDD被设计用来减少IO出现的,提供了一中抽象的数据结构,不用担心的底层数据的分布式特性。只需将具体的应用逻辑将一些列转换进行处理。不同的RDD之间的转换操作形成依实现管道话。...RDD在操作中是属于惰性调用,只有到达‘’行动‘’这个操作之后,才会开始进行真正的计算。...这两种区别 : 正如我们上面所说Spark 有高效的容错性,正式由于这种依赖关系所形成的,通过血缘图我们可以获取足够的信息来重新进行计算和恢复丢失数据分区的数据,提高性能。...但是Spark还提供了数据检查节点和记录日志,用于持久化数据RDD,减少追寻数据到最开始的RDD中。 阶段进行划分 1....Spark在运行过程中,是分析各个阶段的RDD形成DAG操作,在通过分析各个RDD之间的依赖关系来决定如何划分阶段。

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    SUM函数在SQL中的值处理原则

    theme: smartblue 在SQL中,SUM函数是用于计算指定字段的总和的聚合函数。...语法通常如下: SELECT SUM(column_name) AS total_sum FROM table_name; 然而,在使用SUM函数时,对于字段中的NULL值,需要特别注意其处理原则,以确保计算结果的准确性...函数作用字段所有匹配记录均为NULL的情况 如果SUM函数作用的字段在所有匹配的记录中均为NULL,那么SUM函数的结果也会是NULL。...SUM函数作用字段存在非NULL值的情况 如果SUM函数作用的字段在所有匹配的记录中存在任意一条数据不为NULL,那么SUM函数的结果将不会是NULL。...适用范围: SUM函数主要用于对数值型数据的求和,不适用于非数值型数据。 后续内容文章持续更新中… 近期发布。

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    【Spark篇】--Spark中的宽窄依赖和Stage的划分

    一、前述 RDD之间有一系列的依赖关系,依赖关系又分为窄依赖和宽依赖。 Spark中的Stage其实就是一组并行的任务,任务是一个个的task 。...Stage概念 Spark任务会根据RDD之间的依赖关系,形成一个DAG有向无环图,DAG会提交给DAGScheduler,DAGScheduler会把DAG划分相互依赖的多个stage,划分stage...备注:图中几个理解点:    1、Spark的pipeLine的计算模式,相当于执行了一个高阶函数f3(f2(f1(textFile))) !+!+!...所以这也是比Mapreduce快的原因,完全基于内存计算。    2、管道中的数据何时落地:shuffle write的时候,对RDD进行持久化的时候。    3.  ...、如何提高stage的并行度:reduceBykey(xxx,numpartiotion),join(xxx,numpartiotion) 测试验证pipeline计算模式 import org.apache.spark.SparkConf

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    Spark RDD中的持久化

    持久化在早期被称作缓存(cache),但缓存一般指将内容放在内存中。虽然持久化操作在绝大部分情况下都是将RDD缓存在内存中,但一般都会在内存不够时用磁盘顶上去(比操作系统默认的磁盘交换性能高很多)。...当然,也可以选择不使用内存,而是仅仅保存到磁盘中。所以,现在Spark使用持久化(persistence)这一更广泛的名称。...默认情况下,RDD只使用一次,用完即扔,再次使用时需要重新计算得到,而持久化操作避免了这里的重复计算,实际测试也显示持久化对性能提升明显,这也是Spark刚出现时被人称为内存计算的原因。...持久化的方法是调用persist()函数,除了持久化至内存中,还可以在persist()中指定storage level参数使用其他的类型。...storage level参数 storage level 说明 MEMORY_ONLY 默认的持久化级别,只持久到内存中(以原始对象的形式),需要时直接访问,不需要反序列化操作。

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