$result->count(\DB::raw("distinct(material_id)"));…

本文来自:http://dinglin.iteye.com/blog/1976026#comments 背景 客户报告了一个count(distinct)语句返回结果错误,实际结果存在值,但是用count(distinct)统计后返回的是0.将问题简化后复现如下,影响已知的所有版本. 这里的 ; 一定是在插入前设置,这样下面的操作就是按照这个大小进行的,最终出现错误的结果,解决办法: 1,开始前设置足够大的tmp_table_size(推荐): 2,设置成1024,在不修改tmp_table_s…

例如这样一个表,我想统计email和passwords都不相同的记录的条数 CREATE TABLE IF NOT EXISTS `test_users` ( `email_id` ) unsigned NOT NULL auto_increment, `email` ) NOT NULL, `passwords` ) NOT NULL, PRIMARY KEY (`email_id`) ) ENGINE ; INSERT INTO `test_users` (`email_id`, `emai…

创建一个测试表 IF OBJECT_ID( 'dbo.T1' , 'U' )IS NOT NULL BEGIN DROP TABLE dbo.T1; END; GO )); GO INSERT INTO dbo.T1( column_1 , column_2 ) , , , '); INSERT INTO dbo.T1( column_1) ) , (); INSERT INTO dbo.T1( column_2) '); GO SELECT * FROM dbo.T1; GO 使用各种coun…

目的:统计去重后表中所有项总和. 直观想法: SELECT COUNT(DISTINCT *) FROM [tablename] 结果是:语法错误. 事实上,我们可以一同使用 DISTINCT 和 COUNT 关键词,来计算非重复结果的数目. COUNT函数 COUNT( { [ ALL | DISTINCT ] expression ] | * } ) ,COUNT不能统计多个字段. 解决办法: select count(*) from (select distinct col1 ,col2…

pandas pivot_table或者groupby实现sql 中的count distinct 功能 import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv('活跃买家分析初稿.csv') data.head() .dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } .dataframe tbody tr th { vertical-align: top; }…

1:COUNT DISTINCT         SELECT          COUNT(DISTINCT [QS_QuestionStem].Id)  AS ReqCount1,         [QS_QuestionStem].Content AS Content         FROM [EL_QuestionBank].[QS_QuestionStem] AS [QS_QuestionStem]         INNER JOIN [EL_QuestionBank].[QS_Q…

x在传统关系型数据库中,group by与count(distinct)都是很常见的操作.count(distinct colA)就是将colA中所有出现过的不同值取出来,相信只要接触过数据库的同学都能明白什么意思. count(distinct colA)的操作也可以用group by的方式完成,具体代码如下: select count(distinct colA) from table1; select count(1) from (select colA from table1 group…

注:这些技术是通用的,只不过我们选择使用Postgres的语法.使用独特的pgAdminIII生成解释图形. 很有用,但太慢 Count distinct是SQL分析时的祸根,因此它是我第一篇博客的不二选择. 首先:如果你有一个大的且能够容忍不精确的数据集,那像HyperLogLog这样的概率计数器应该是你最好的选择.(我们会在以后的博客中谈到HyperLogLog.)但对于需要快速.精准答案的查询,一些简单的子查询可以节省你很多时间. 让我们以我们一直使用的一个简单查询开始:哪个图表的用户访问…

表名: user_active_day (用户日活表) 表内容: user_id(用户id)   user_is_new(是否新用户 1:新增用户 0:老用户) location_city(用户所在地区) partition_date(日期分区) 需求: 找出20180901至今的xxx地区的用户日活量以及新增用户量 思路: 筛选日期分区和地区,统计user_id的数量为用户日活量,统计user_is_new = 1的数量为新增用户量. 最开始写的hql语句 select partition_d…