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Django ORM实现按天获取数据求和例子

.\ values('userUuid_id').annotate(Count('userUuid_id')).count() # 录音类型人数, # result =...,聚合函数annotate() 开发环境:Ubuntu16.04+Django 1.11.9+Python2.7 对符合条件的某个字段求和  之前在开发的时候,有同事问Django是否存在着这样的方法,...可以直接将符合条件的某个字段直接求和....当时不知道这样的方法是否存在,但是想了想自己解决这类似问题的方法,先用filter将符合条件的取出来,然后进行for循环,取出需要的字段,进行求和.感觉是挺low的,于是一起Baidu,写代码测试最后找到了可以求值的方法...author=’Yu’).values(‘price’) print all_youxibi[0][‘num_books’] 输出结果:’nums_book’ 以上这篇Django ORM实现按天获取数据求和例子就是小编分享给大家的全部内容了

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面试突击63:MySQL 中如何

MySQL 中,最常见的方法有两个:使用 distinct 或使用 group by,那它们有什么区别呢?接下来我们一起来看。...我们先用 distinct 实现单列,根据 aid(文章 ID),具体实现如下: 2.2 多列 除了单列之外,distinct 还支持多列(两列及以上),我们根据 aid(文章...区别1:查询结果集不同 当使用 distinct ,查询结果集中只有列信息,如下图所示: 当你试图添加非去字段(查询),SQL 会报错如下图所示: 而使用 group...by 排序可以查询一个或多个字段,如下图所示: 区别2:使用业务场景不同 统计之后的总数量需要使用 distinct,而统计分组明细,或在分组明细的基础上添加查询条件,就得使用 group...by 和 distinct 都可以使用索引,此情况它们的性能是相同的;而当的字段没有索引,distinct 的性能就会高于 group by,因为在 MySQL 8.0 之前,group by

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Java中对List, Stream

问题 当下互联网技术成熟,越来越多的趋向中心化、分布式、流计算,使得很多以前在数据库侧做的事情放到了Java端。今天有人问道,如果数据库字段没有索引,那么应该如何根据该字段?...你需要知道HashSet如何帮我做到了。换个思路,不用HashSet可以吗?最简单,最直接的办法不就是每次都拿着和历史数据比较,都不相同则插入队尾。而HashSet只是加速了这个过程而已。...,那么是如何的呢?...在本题目中,要根据id,那么,我们的比较依据就是id了。...回到最初的问题,之所以提这个问题是因为想要将数据库侧拿到Java端,那么数据量可能比较大,比如10w条。

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MySQL操作优化到极致

要把后的50万数据写入到目标表。 重复created_time和item_name的多条数据,可以保留任意一条,不做规则限制。...无需distinct二次查。 变量判断与赋值只出现在where子句中。 利用索引消除了filesort。 在MySQL 8之前,该语句是单线程的最佳解决方案。...二、利用窗口函数 MySQL 8中新增的窗口函数使得原来麻烦的操作变得很简单。...从执行计划看,窗口函数去语句似乎没有消除嵌套查询的变量好,但此方法实际执行是最快的。...三、多线程并行执行 前面已经将单条查语句调整到最优,但还是以单线程方式执行。能否利用多处理器,让操作多线程并行执行,从而进一步提高速度呢?

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Flink第三弹:HyperLogLog

HyperLogLog算法 也就是基数估计统计算法,预估一个集合中不同数据的个数,也就是我们常说的统计,在redis中也存在hyperloglog 类型的结构,能够使用12k的内存,允许误差在0.81%...www.jianshu.com/p/55defda6dcd2里面做了详细的介绍,其算法实现在开源java流式计算库stream-lib提供了其具体实现代码,由于代码比较长就不贴出来(可以后台回复hll ,获取flink使用hll的完整代码...logLog.offer(uuid); } long rs=logLog.cardinality(); } 当误差值为0.01 ;...rs为98228,需要内存大小int[1366] //内部数据结构 当误差值为0.001;rs为97304 ,需要内存大小int[174763] 误差越小也就越来越接近其真实数据,但是在这个过程中需要的内存也就越来越大...getValue(HyperLogLog accumulator) { return accumulator.cardinality(); } } 定义的返回类型是long 也就是的结果

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Flink第一弹:MapState

重计算应该是数据分析业务里面常见的指标计算,例如网站一天的访问用户数、广告的点击用户数等等,离线计算是一个全量、一次性计算的过程通常可以通过distinct的方式得到结果,而实时计算是一种增量、...此篇介绍如何通过编码方式实现精确,以一个实际场景为例:计算每个广告每小时的点击用户数,广告点击日志包含:广告位ID、用户设备ID(idfa/imei/cookie)、点击时间。...逻辑 自定义Distinct1ProcessFunction 继承了KeyedProcessFunction, 方便起见使用输出类型使用Void,这里直接使用打印控制台方式查看结果,在实际中可输出到下游做一个批量的处理然后在输出

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Flink第四弹:bitmap精确

Flink第一弹:MapState Flink第二弹:SQL方式 Flink第三弹:HyperLogLog 关于hyperloglog优化 不得不掌握的三种BitMap 在前面提到的精确方案都是会保存全量的数据...,但是这种方式是以牺牲存储为代价的,而hyperloglog方式虽然减少了存储但是损失了精度,那么如何能够做到精确又能不消耗太多的存储呢,这篇主要讲解如何使用bitmap做精确。...ID-mapping 在使用bitmap需要将去的id转换为一串数字,但是我们的通常是一串包含字符的字符串例如设备ID,那么第一步需要将字符串转换为数字,首先可能想到对字符串做hash,但是hash...UDF化 为了方便提供业务方使用,同样需要将其封装成为UDF, 由于snowflake算法得到的是一个长整型,因此选择了Roaring64NavgabelMap作为存储对象,由于是按照维度来计算,...关于系列就写到这里,如果您有不同的意见或者看法,欢迎私信。 —END—

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