2.1列存储 不同于传统的关系型数据库,其数据在表中是按行存储的,Sybase IQ是通过表中的列来存储与访问数据的。...三、行列存储比较 将表放入存储系统中有两种方法,而我们绝大部分是采用行存储的。行存储法是将各行放入连续的物理位置,这很像传统的记录和文件系统。然后由数据库引擎根据每个查询提取需要的列。...列存储法是将数据按照列存储到数据库中,与行存储类似; 3.1基于行的储存 基于行的存储是将数据组织成多个行,这样就能在一个操作中找到所有的列。...4.4.2 动态优化树 对左深连接树而言, 应该选用估计数值较小的节点作为左变元[12]。...可见利用动态优化树算法修改执行顺序, 确定左变元为驱动列是非常重要的。简单规则和动态优化树算法都能有效地缩小中间结果之和, 具有最小中间结果之和的计划可能是较好的计划[12]。
行(Row)行(Row)是Bootstrap中的一个容器,用于包含一组列。通过将内容放置在行内,我们可以创建水平排列的列,并控制其在不同屏幕尺寸下的布局。...-- 列内容 -->在上述示例中,我们使用元素创建了一个行,并添加了.row类。行可以包含一个或多个列,并且总宽度应该等于12列。如果超过12列,那么多余的列会自动换行到下一行。...-- 右侧内容 --> 在上述示例中,我们在一个行中创建了两个列。每个列都使用col-类指定了列的宽度。...在这种情况下,.col-6表示每个列占据行的一半宽度,因此左侧和右侧内容将并排显示。Bootstrap使用12列的网格系统。...行中包含了三个列(.col-lg-4 col-md-6)。在大型屏幕(大于等于lg断点)上,每个列占据4个网格列的宽度(.col-lg-4),即一行同时显示3个列。
SQL行转列、列转行 这个主题还是比较常见的,行转列主要适用于对数据作聚合统计,如统计某类目的商品在某个时间区间的销售情况。列转行问题同样也很常见。...80000); INSERT INTO `wyc_test` (`id`,`name`,`date`,`scount`) VALUES (10,'微信','2013-09-01',70000); 二、行转列...主要思路是分组后使用case进行条件判断处理 #行转列 select a.date, sum(case a.name when '小说' then a.scount...else 0 end) as char)) as 'str' from wyc_test a group by a.date; #列转行...end) as char)) as '微信' from wyc_test a group by a.date; 结果: 四、列转行详解
白羊座','B','乒乓球,读书,滑板'); insert into table syc_ads.test_transform values('黄六','天蝎座','A','乒乓球,读书,滑板'); 行转列...,CONCAT_WS(',',constellation,blood) a FROM syc_ads.test_transform )t1 GROUP BY t1.a 四、执行结果: 列转行
语句不难,不做多余解释了,看语句时,从内往外一句一句剖析 行转列 有如图所示的表,现在希望查询的结果将行转成列 建表语句如下: CREATE TABLE `TEST_TB_GRADE...CASE course WHEN '英语' THEN score ELSE 0 END ) 英语 FROM test_tb_grade GROUP BY USER_NAME; 结果展示: 列转行
行转列,列转行是我们在开发过程中经常碰到的问题。行转列一般通过CASE WHEN 语句来实现,也可以通过 SQL SERVER 2005 新增的运算符PIVOT来实现。用传统的方法,比较好理解。...下面我们通过几个简单的例子来介绍一下列转行、行转列问题。...这也是一个典型的行转列的例子。...上面两个列子基本上就是行转列的类型了。但是有个问题来了,上面是我为了说明弄的一个简单列子。...下面我们来看看列转行,主要是通过UNION ALL ,MAX来实现。
使用 import org.apache.spark.sql.functions 里面的函数,具体的方式可以看 functions :
行观点xA 行观点 列观点Ax 列观点
行转列 假如我们有下表: ?...PIVOT 后跟一个聚合函数来拿到结果,FOR 后面跟的科目是我们要转换的列,这样的话科目中的语文、数学、英语就就被转换为列。IN 后面跟的就是具体的科目值。...列转行 假设我们有下表 student1 ?
行存储是在指定位置写入一次,列存储是将磁盘定位到多个列上分别写入,这个过程仍是行存储的列数倍。所以,数据修改也是以行存储占优。...04、在数据读取上的对比 1)数据读取时,行存储通常将一行数据完全读出,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。...相比之下,行存储则要复杂得多,因为在一行记录中保存了多种类型的数据,数据解析需要在多种数据类型之间频繁转换,这个操作很消耗CPU,增加了解析的时间。所以,列存储的解析过程更有利于分析大数据。...07、列存储的适用场景 1)一般来说,一个OLAP类型的查询可能需要访问几百万甚至几十亿个数据行,且该查询往往只关心少数几个数据列。...比如,性别列只有两个值,“男”和“女”,可以对这一列建立位图索引: 如下图所示 “男”对应的位图为100101,表示第1、4、6行值为“男” “女”对应的位图为011010,表示第2、3、5行值为“女”
在已知的几种大数据处理软件中,Hadoop的HBase采用列存储,MongoDB是文档型的行存储,Lexst是二进制型的行存储。 什么是列存储?...行存储是在指定位置写入一次,列存储是将磁盘定位到多个列上分别写入,这个过程仍是行存储的列数倍。所以,数据修改也是以行存储占优。...在数据读取上的对比 1)数据读取时,行存储通常将一行数据完全读出,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。...列存储的适用场景 1)一般来说,一个OLAP类型的查询可能需要访问几百万甚至几十亿个数据行,且该查询往往只关心少数几个数据列。...比如,性别列只有两个值,“男”和“女”,可以对这一列建立位图索引: 如下图所示 “男”对应的位图为100101,表示第1、4、6行值为“男” “女”对应的位图为011010,表示第2、3、5行值为“女”
注意:二维数组名a不可以赋值给一般指针变量p,只能赋值给二维数组的行指针变量。 行指针变量 行地址和列地址 先看一个代码。...a:第0行的地址 a+i:第i行的地址 *(a+i):即a[i],第i行第0列的地址 *(a+i)+j:即&a[i][j] *(*(a+i)+j):即a[i][j] 表示a[i][j]的四种方法: a[...i][j] *(a[i]+j) *(*(a+I)+j) (*(a+i))[j] 行指针 行指针是一种特殊的指针变量,专门指向一维数组。...使用二维数组的行地址初始化。 行指针定义: int a[2][3]; int (*p)[3]; 不可写成 int (*p)[2],因为二维数组a每行有四个元素。...初始化: p=a; 或: p=&a[0]; 用法:表示a[i][j]的四种方法: p[i][j] *(p[i]+j) *(*(p+i)+j) (*(p+i))[j] 列指针 定义: int *p; 初始化
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加到网页的css代码里面,即可一键变灰色 html { filter: progid:DXImageTransform.Microsoft.BasicImage(grayscale=1); -webkit-filter...DXImageTransform.Microsoft.BasicImage(grayscale=1); -webkit-filter: grayscale(100%); } 未经允许不得转载:肥猫博客 » 网页一行代码变灰色
而对于开发者来说,新发布的 SwiftUI 可能是最吸引人的特性,在 苹果公司软件工程高级副总裁Craig Federighi的演示中,我们可以轻松地把一百行的前端代码缩减到十几行。...下面来一张牛逼哄哄的SwiftUI效果图,给大家打打牙祭 [1240] 初体验:左边加大括号21行,右边出现一些类似SB的东西,布局UI,设置属性貌似都可以完成 SwiftUI 的特点是什么 SwiftUI
而对于开发者来说,新发布的 SwiftUI 可能是最吸引人的特性,在 苹果公司软件工程高级副总裁Craig Federighi的演示中,我们可以轻松地把一百行的前端代码缩减到十几行。...初体验:左边加大括号21行,右边出现一些类似SB的东西,布局UI,设置属性貌似都可以完成 // SwiftUI 的特点是什么 // SwiftUI 使用声明式语法,所以我们可以简单地声明用户界面的样式。
数据表 一行变多行 select a.classid, substring_index(substring_index(a.classname, ',', b.help_topic_id + 1), '...b.help_topic_id < (length(a.classname) - length(replace(a.classname, ',', '')) + 1) where a.classid = 5; 多行变一行
最近在开发过程中遇到问题,需要将数据库中一张表信息进行行转列操作,再将每列(即每个字段)作为与其他表进行联表查询的字段进行显示。 借此机会,在网上查阅了相关方法,现总结出一种比较简单易懂的方法备用。...一、行转列:将原本同一列下多行的不同内容作为多个字段,输出对应内容。...效果图: 数据库表中的内容: 转换后: 可以看出,这里行转列是将原来的f_subject字段的多行内容选出来,作为结果集中的不同列,并根据f_student_id进行分组显示对应的f_score;...但是正常情况下,一个student对应一个subject只有一个分数,因此可以使用SUM()、MAX()、MIN()、AVG()等聚合函数都可以达到行转列的效果。...’语文’,f_score,0)作为条件,即对所有f_subject=’语文’的记录的f_score字段进行SUM()、MAX()、MIN()、AVG()操作,如果f_score没有值则默认为0; 二、列转行
将 dataframe 利用 pyspark 列合并为一行,类似于 sql 的 GROUP_CONCAT 函数。...例如如下 dataframe : +----+---+ | s| d| +----+---+ |abcd|123| | asd|123| +----+---+ 需要按照列相同的列 d 将 s 合并...-----+ |123|[abcd, xyz]| +---+-----------+ 利用 groupby 去实现就好,spark 里面可以用 concat_ws 实现,可以看这个 Spark中SQL列合并为一行
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