直接了当上SQL SELECT a.字段1, a.字段2, b.字段1, COUNT(DISTINCT a.字段1),COUNT(DISTINCT b.字段1) //...这行为去重 FROM xs_highway_transport_log a LEFT JOIN b表 b ON b.id = a.main GROUP BY a.字段...1 ,b.字段1 // 这行为分组 直接这样 即可实现 多字段去重情况。...同时可以配合having过滤分组，也可以在 分组前 GROUP BY 前添加WHERE 条件 [GROUP BY 字段][HAVING ] 上效果图 注：要放在COUNT
pgrep -x $proc ：完全匹配进程名 ps -o cmd -p: 根据pid, 列出command列 grep -v ^CMD$;排除 CMD开头和结尾的行 cut -d ' ' -f2-:...裁剪出以空格未分割符的第二列开始到最后的内容 grep -c $proc: 统计进程名数量 统计命令: pgrep -x $proc|xargs ps -o cmd -p|grep -v ^CMD$|
当有统计每天的数据条数的时候，可以直接一句sql语句实现 比如字段updated_at是时间日期格式，那么DATE_FORMAT(updated_at,'%Y-%m-%d') as day 配合group
如果缓存的统计信息不可用或已过期，MySQL 将从存储引擎中检索最新的统计信息，并将其统计信息更新并缓存在 mysql.index_stats 和 mysql.table_stats 字典表中。...值得注意的是：MySQL 重新启动或第一次打开 mysql.index_stats 和 mysql.table_stats 表不会自动更新缓存的统计信息。...在以下情况中，查询统计信息列不会在 mysql.index_stats 和 mysql.table_stats 字典表中存储或更新统计信息： 缓存的统计信息尚未过期时。...8.0 对于表字段的统计信息提供更多的技术特性来支持。...统计有效性时长，字段本身的直方图，使用起来越来越便利。
-- 根据面试管理timeDate日期降序、timeDate时间升序，创建时间升序 SELECT id,create_time, (CASE WHEN JSON_VALID(interview.interviewer_json
我们知道倒序输出是很简单的 select * from table order by id desc 直接这样就可以 那么现在的问题在于日期字段怎么来倒序输出 这里我们用到cast()来将指定的字段转换为我们需要的类型...经过查阅资料得知类型的转换有两种方式 1.cast()方法 2.convert()方法 使用格式 1.cast(字段名 as 数据类型) 如上述sql语句 cast(date as datetime)...2.convert(字段名,数据类型) 例：convert(da,datetime) 记录下来，留待后查，也方便别人。
源码下载： 动态设置报表中的列数量以及列宽度
通过 select 字段构建 readset（MySQL 层） 首先需要构建一个叫做 read_set 的位图，来表示访问的字段位置及数量。...初次访问定位的时候还会构建一个模板（mysql_row_templ_t）（Innodb 层） 本模板主要用于当 Innodb 层数据到 MySQL 层做转换的时候使用，其中记录了使用的字段数量、字段的字符集...因此这里的模板数量是和我们访问的字段个数一样的。...访问下一条数据 上面我已经展示了访问第一条数据的大体流程，接下面需要做的就是继续访问下去，如下： 移动游标到下一行 访问数据 根据模板转换数据返回给 MySQL 层 根据 where 条件过滤 整个过程会持续到全部主键索引数据访问完成...中为 '1' 的位数越多 建立的模板不同，字段越多模板数量越多 每行数据转换为 MySQL 格式的时候不同，字段越多模板越多，那么循环转换每个字段的循环次数也就越多，并且这是每行都要处理的。
问题描述 测试表如下: 上面的日期是精确到日的，我现在要按照年月来将上表的数据分组统计,并求出number的平均值。...例:查出wellid='001’每月的number平均值 sql语句 关键词:日期字段得用模糊查询 SELECT avg( number ), date_format( time, '%Y-%m'
问题 GROUP_CONCAT函数用于将多个字符串连接成一个字符串，在拼接成字符串时就会存在拼接长度的问题，MySQL 默认的拼接最大长度为1024 个字节，由于1024个字节会出现不够用的情况，所以有时需要去根据情况进行修改...， 使用SHOW VARIABLES LIKE "%group_concat_max_len%"查看 mysql> SHOW VARIABLES LIKE "%group_concat_max_len%...> 1 临时修改（命令行） 1.1 修改group_concat_max_len长度为：10240 mysql> SET GLOBAL group_concat_max_len = 10240; mysql...> SET SESSION group_concat_max_len = 10240; 1.2 查看 mysql> SHOW VARIABLES LIKE "%group_concat_max_len%...[mysqld] ...... group_concat_max_len = 10240 #添加 2.2 重启mysql服务 如果mysql服务不重启的话，可以配合临时修改一起使用 $ service
有时候，我们需要去连接数据库，然后统计下目标库表字段的值有多少个空值，并且计算出它的缺失率： 缺失率 = （该字段NULL值+NA值+空字符串 的记录数）/该表总记录数 这时候如果表中有几个字段，并且总共统计的就几个表还可以用手动的方式...，但是如果每个表有几十个字段，几百上千个表需要去统计，那这种就应该考虑用程序去自动的统计了，我们程序的设计思路是： 1....将需要统计的表名和字段以及类型放在excel里边； 2. 使用 pandas 读取excel的数据； 3. 连接数据库； 4. 将读取到excel里边的数据拼接如sql里边统计； 5....根据思路我们接下来编写程序代码了。
1、子查询，查询出的数据随便起一个别名，然后根据分组和条件查询出的数据，作为一个具有一列的一个表，然后外面的查询查询这个数据表的这一列的总数，即可。
---- Mysql 根据时间戳按年月日分组统计 -----------------来自小马哥的故事 ---- create_time时间格式 SELECT DATE_FORMAT
TIMESTAMPDIFF(HOUR, '2010-04-23 17:53:38', '2010-04-22 15:49:43') 可以指定结果的单位 小时:hour 秒:second 表中有两个时间的字段
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至于统计每本书的阅读用户数，每个章节的留言数，每个成就的达成用户数……这类实现太频繁了。 如果全部采用硬编码，我意识到这将低效粗笨。 在初学编程时，你我总会写出一些低效但生效的代码。...2、知道，但用时忘 如何实现代码自动获取每个取值，并按该值分别统计呢？我搜索到一些代码，却看不懂： ? 不得已，我准备好问题描述，并发红包在编程学习群里请教。...情境A：字段取值范围在同一表格 想要统计的原数据，和该字段的所有取值范围，在同一张数据表时，代码简单如下。...想要统计的原数据，和该字段的所有取值范围，不在同一张数据表时，代码仅稍微复杂一点点。...小结 在这篇笔记中，我不仅记录了自己如何完成按某个字段的取值范围进行统计的需求，既有早期的硬编码风格，也有升级版的语句。
where A.ORG = 9982 group by C.APP_NO,C.LIST_LEVEL having (select count(*) from TM_BLACK_LIST) >0) ali; 根据某个字段去重计数
背景 在针对一些数据进行统计汇总的时候，有时会对表中的某些字段进行逻辑运算，如加减乘除，如果要求和的话还可能会用到sum函数，如果两者结合起来应该怎么处理，如果参与运算的字段中出现null值的时候会出现一些什么情况...InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci 数据如下 如上表所示，用户信息表中有账户总金额和冻结金额字段...，我们现在想要计算可用金额，根据业务场景可用金额 = total_amount - freeze_amount，如果此时要汇总计算表中所有数据的可用金额总和，我们可以写如下SQL。...根据表中的数据，我们知道统计后正确的结果应该是 (2000 - 50) + (1500 - 100) + (500 - 50) + 1000 = 4800 但如果我们这么写，那么得到的结果是错误的。
近日，GitHub 开源了一个小工具，它可以统计 PyTorch 模型的参数量与每秒浮点运算数（FLOPs）。有了这两种信息，模型大小控制也就更合理了。...其实模型的参数量好算，但浮点运算数并不好确定，我们一般也就根据参数量直接估计计算量了。但是像卷积之类的运算，它的参数量比较小，但是运算量非常大，它是一种计算密集型的操作。...torch.randn(1, 3, 224, 224) flops, params = profile(model, inputs=(input, )) 我们测试了一下 DenseNet-121，用 OpCouter 统计了参数量与运算量...最后输出的浮点运算数和参数量分别为如下所示，换算一下就能知道 DenseNet-121 的参数量约有 798 万，计算量约有 2.91 GFLOPs。...model, inputs=(input, ), custom_ops={YourModule: count_your_model}) 最后，作者利用这个工具统计了各种流行视觉模型的参数量与
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