需求描述 实现的sql 案例演示 字符串拆分: SUBSTRING_INDEX(str, delim, count) 替换函数:replace( str, from_str, to_str) 获取字符串长度:LENGTH( str ) 实现的原理解析 实现sql 正式的原理解析 Step1:首先获取最后需被拆分成多少个字符串,利用 help_topic_id 来模拟遍历 第n个字符串。 Step2:根据“,”逗号来拆分字符串,此处利用 SUBSTRING_INDEX(str, delim, count) 函数,最后把结果赋值给 num 字段。 扩展:判断外部值是否在 num列值中 find_in_set instr 字符串转多列
一、字符串拆分: SUBSTRING_INDEX(str, delim, count)
将字符串拆分成一个列表,其中每个单词都是一个列表中的元素:txt = "welcome to the jungle"
大海:如果只要干一次,那很简单,直接在Excel里先将左括号“(”替换为逗号“,”,将右括号替换为空,然后直接按逗号拆分即可。操作如下动画所示:
在Hive中会有很多数据是用Json格式来存储的,如开发人员对APP上的页面进行埋点时,会将多个字段存放在一个json数组中,因此数据平台调用数据时,要对埋点数据进行解析。接下来就聊聊Hive中是如何解析json数据的。
Atlas是由 Qihoo 360公司Web平台部基础架构团队开发维护的一个基于MySQL协议的数据中间层项目。它在MySQL官方推出的MySQL-Proxy 0.8.2版本的基础上,修改了大量bug,添加了很多功能特性。目前该项目在360公司内部得到了广泛应用,很多MySQL业务已经接入了Atlas平台,每天承载的读写请求数达几十亿条。
CSV(comma-separated value,逗号分隔值)文件格式是一种非常简单的数据存储与分享方式。CSV 文件将数据表格存储为纯文本,表格(或电子表格)中的每个单元格都是一个数值或字符串。与 Excel 文件相比,CSV 文件的一个主要优点是有很多程序可以存储、转换和处理纯文本文件;相比之下,能够处理 Excel 文件的程序却不多。所有电子表格程序、文字处理程序或简单的文本编辑器都可以处理纯文本文件,但不是所有的程序都能处理 Excel 文件。尽管 Excel 是一个功能非常强大的工具,但是当你使用 Excel 文件时,还是会被局限在 Excel 提供的功能范围内。CSV 文件则为你提供了非常大的自由,使你在完成任务的时候可以选择合适的工具来处理数据——如果没有现成的工具,那就使用 Python 自己开发一个!
while循环之前有博客详细讲过它的用法和语句,不记得的小伙伴可以点击👉:http://t.csdnimg.cn/lTC8H
在Python中,split()函数是一个非常常用的字符串方法,它可以将一个字符串按照指定的分隔符拆分成多个子串,并返回一个包含子串的列表。
需求: 使用一条SQL获得tb_user表中每个人持有的剑名(剑名用“|”分隔),即得到如下结果
按照指定字符进行合并或拆分是经常碰到的场景,MySQL在合并的写法上比较简单,但是按指定字符拆分相对比较麻烦一点(也就是要多写一些字符)。本文将举例演示如何进行按照指定字符合并及拆分。
对于列的拆分一般使用的比较多,也相对容易,通过菜单栏上的拆分列就能搞定,那如果是多列拆分又希望能一一对应的话需要如何操作呢?如图1所示,这是一份中国香港和中国台湾的电影分级制度,需要把对应的分级制度和说明给对应,那如何进行处理呢?目标效果如图2所示。
提到拆分字符串,我猜你十有八九会撂下一句狠话,“这有什么难的,直接上 String 类的 split() 方法不就拉到了!”假如你真的这么觉得,那可要注意了,事情远没这么简单。
大数据的 ETL(Extract-Transfer-Load) 过程的 Transfer 阶段,需要对 json 串数据进行转换“拍平”处理。
MySQL数据库中提供了很丰富的函数,比如我们常用的聚合函数,日期及字符串处理函数等。SELECT语句及其条件表达式都可以使用这些函数,函数可以帮助用户更加方便的处理表中的数据,使MySQL数据库的功能更加强大。本篇文章主要为大家介绍几类常用函数的用法。本期我们将介绍MySQL函数,帮助你更好使用MySQL。
我们有一些二维坐标,如 "(1, 3)" 或 "(2, 0.5)",然后我们移除所有逗号,小数点和空格,得到一个字符串S。返回所有可能的原始字符串到一个列表中。
目录 前言 MySQL函数 聚合函数 数学函数 字符串函数 日期函数 控制流函数 窗口函数 序号函数 开窗聚合函数- SUM,AVG,MIN,MAX 前后函数 lag lead 首尾函数first_v
生活中几乎没有什么保证:死亡、税收和需要处理字符串的程序员。字符串可以有多种形式。它们可以是非结构化文本、用户名、产品描述、数据库列名称,或者我们使用语言描述的任何其他内容。
首先举个例子来说: 有个文章表里面有个type字段,它存储的是文章类型,有 1头条、2推荐、3热点、4图文等等 。 现在有篇文章他既是头条,又是热点,还是图文,type中以 1,3,4 的格式存储。那我们如何用sql查找所有type中有4的图文类型的文章呢?? 这就要我们的 find_in_set 出马的时候到了。以下为引用的内容:
import工具从RDBMS向HDFS导入单独的表。表格中的每一行都表示为HDFS中的单独记录。记录可以存储为文本文件(每行一个记录),或以Avro或SequenceFiles的二进制表示形式存储。
最近在做的业务场景涉及到了数据库的递归查询。我们公司用的 Oracle ,众所周知,Oracle 自带有递归查询的功能,所以实现起来特别简单。
为了巩固所学的知识,作者尝试着开始发布一些学习笔记类的博客,方便日后回顾。当然,如果能帮到一些萌新进行新技术的学习那也是极好的。作者菜菜一枚,文章中如果有记录错误,欢迎读者朋友们批评指正。(博客的参考源码可以在我主页的资源里找到,如果在学习的过程中有什么疑问欢迎大家在评论区向我提出)
问题归纳起来就是: 在MySQL里面update一条记录,语法都正确的,但记录并没有被更新...
问题归纳起来就是:在MySQL里面update一条记录,语法都正确的,但记录并没有被更新…
问题归纳起来就是:在MySQL里面update一条记录,语法都正确的,但记录并没有被更新...
在Excel中,我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列,可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。
Array函数可以使用一组数据来填充数组。然而,必须将数组变量声明为Variant型。例如代码:
以下是其github代码库:https://github.com/Qihoo360/Atlas
要想将Python的字符串拆成多个子串,可以使用字符串对象的split()方法。不过,使用才方法时,需要注意的是参数的传递,确切来说,需要观察原字符串的特点,比如目标子串之间是否有一样的分隔符,因此,又可以将该方法的使用分成两种情况。现罗列在下方:
Sqoop简介以及安装 近期用到Sqoop进行数据导出导入,发现网上很多的博客都不够精细,所以本人就针对Sqoop1.4.7的官方文档进行了学习,以下是学习笔记。 一、介绍 sqoop是沟通HDFS和关系型数据库的桥梁,可以从HDFS导出数据到关系型数据库,也可以从关系型数据库导入数据到HDFS。当然也支持Hive、HBase跟关系型数据库之间的互相导出导入。这是一个可以进行双向转化数据的工具。 二、安装 1、下载 Sqoop是Apache提供的工具,下载的时候一定要先确定hadoop的
五一前的准备下班的时候,看到同事为了做数据库的某个表的数据字典,在做一个复杂的人工操作,就是一个字段一个字段的纯手撸,那速度可想而知是多么的折磨和锻炼人的意志和耐心,反正就是很耗时又费力的活,关键是工作效率太低了,于是就网上查了一下,能否有在线工具可用,但是并没有找到理想和如意的,于是吧,就干脆自己撸一个,一劳永逸,说干就干的那种……
小勤:以前拆分列转明细的操作里,分隔符都是逗号或斜杠之类的,只有一种,一下就搞定了,但是,如果是有几种分隔符呢?比如有逗号,有横杠……
TiDB 提供了很多种数据迁移的方式,但这些工具/方案普遍对MySQL比较友好,一旦涉及到异构数据迁移,就不得不另寻出路,借助各种开源或商业的数据同步工具。其实数据在不同系统的流转当中,有一种格式是比较通用的,那就是txt/csv这类文件,把数据用约定好的分隔符换行符等标记存放在一起,比如最常见的逗号分隔:
最近遇到个从系统中导出的报表,将不同时间段的天成本分别作了汇总,即多个时间段,对应多个天成本,如下图所示:
列表是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置,或索引,第一个索引是0,第二个索引是1,依此类推。(python叫列表,而其他语言类叫“数组”)
这是我工作遇到的问题,现在自己设计一个简化的类似场景,现实中这样的数据表设计可能有很多不合理的地方。 首先看表结构:
上一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战中,我们对比了pandas与SQL常见的一些操作,我们的例子虽然是以MySQL为基础的,但换作其他的数据库软件,也一样适用。工作中除了MySQL,也经常会使用Hive SQL,相比之下,后者有更为强大和丰富的函数。本文将延续上一篇文章的风格和思路,继续对比Pandas与SQL,一方面是对上文的补充,另一方面也继续深入学习一下两种工具。方便起见,本文采用hive环境运行SQL,使用jupyter lab运行pandas。关于hive的安装和配置,我在之前的文章MacOS 下hive的安装与配置提到过,不过仅限于mac版本,供参考,如果你觉得比较困难,可以考虑使用postgreSQL,它比MySQL支持更多的函数(不过代码可能需要进行一定的改动)。而jupyter lab和jupyter notebook功能相同,界面相似,完全可以用notebook代替,我在Jupyter notebook使用技巧大全一文的最后有提到过二者的差别,感兴趣可以点击蓝字阅读。希望本文可以帮助各位读者在工作中进行pandas和Hive SQL的快速转换。本文涉及的部分hive 函数我在之前也有总结过,可以参考常用Hive函数的学习和总结。
数组是一种常用的数据结构,可用来存储一组相同类型的数据,你可以将一个数组变量视为一个迷你的电子表格,通过引用数组中的位置来存储或者获取数据。
在json之前,xml是最常用的数据传输格式,虽然xml的冗余数据有点多,但是xml的结构简单清晰,至今仍然运用在程序中的不同地方,对于netty来说自然也提供了对于xml数据的支持。
我们进行ETL(Extract-Transfer-Load) 过程中,经常会遇到从不同数据源获取的不同格式的数据,其中某些字段就是json格式,里面拼接了很多字段key和指标值value,今天讲一下如何解析出来相关数据。
1.概述2.通用序列操作2.1索引2.2 切片2.3 字符串合并2.4 乘法2.5 成员资格2.6 长度、最小值和最大值
使用select查询表数据,必须至少给出两条信息——想选择什么,以及从什么地方选择。
尽管我们不是DBA,但我们平时都会涉及到数据库表的设计,那么我们该怎么设计呢?,表名怎么取?字段名怎么取?字段类型如何设置?字段长度如何设置?.....
github展示python100题 链接如下: https://github.com/zhiwehu/Python-programming-exercises/blob/master/100%2B%20Python%20challenging%20programming%20exercises.txt 以下为博主翻译后题目及解答,答案代码分为两个,第一条为博主个人解答(Python3),第二条为题目所提供答案(Python2) ……………………………………………………………………………… 本部分为题目1-20,等级难度1-3升序; 题目21-40链接:https://blog.csdn.net/weixin_41744624/article/details/103511139 题目41-60链接:https://blog.csdn.net/weixin_41744624/article/details/103575741 题目61-80链接: https://blog.csdn.net/weixin_41744624/article/details/103607992 题目81-98链接:https://blog.csdn.net/weixin_41744624/article/details/103646520 经检测题库去除重复只有98题啦(欢迎评论添加好题目)~ ……………………………………………………………………………… 1、问题:
Table.SplitColumn(table as table, sourceColumn as text,splitter as function,optional columnNamesOrNumber as any, optional default as any, optional extraColumns as any) as table
在微服务大行其道的今天,系统会被拆分成多个模块,作为单独的服务运行,同时为了集中化管理,我们还需要日志中心,配置中心等,很多开发人员可能更熟悉 ApolloConfig,这个组件功能也很完善,dotnet的客户端也主要是国人在维护和开发,之前公司就是选型的Apollo,而且也在生产环境稳定运行,但是服务端是Java的,而且部署服务端也有些麻烦。
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