SQLServer中通过intersect,union,except和三个关键字对应交.并.差三种集合运算. 他们的对应关系可以参考下面图示 测试示例: 构造A,B两个数据集 A:,,, B:,, WITH A AS (' tno ' ), B ' tno ') 查询示例: 1 Union 取合集并过滤重复数据 --1 Union 取合集并过滤重复数据 --结果显示: 1,2,3,4,5 SELECT * FROM A UNION SELECT * FROM B; 2 Union all 取合集…
SQLServer2005通过intersect,union,except和三个关键字对应交.并.差三种集合运算. 他们的对应关系可以参考下面图示 相关测试实例如下: use tempdb go if (object_id ('t1' ) is not null ) drop table t1 if (object_id ('t2' ) is not null ) drop table t2 go create table t1 (a int ) insert into t1 select un…
背景   当List是一个基本数据类型的集合的时候,进行集合运算还比较方便,但是有这么一些业务场景,比如某个用户权限变化的列表,或者取数据的变化结果,当时有时候用笨方法多循环两次也是可以的,只不过代码显得比较复杂,而且性能也不会太好.这次迭代我也就遇到这么一个需求. 实现   场景:我们系统用户是四个维度这样的数据,我们需要保存这样的数据,提供给前端一个这样的接口,前端传递用户相应的数据(用户组|职位|部门|用户),但是前端不会告诉我们,哪些是新增的,哪些是删除的,还有哪些没有变化,反正数据一股…
intersect except是spark提供的集合差集运算, 但是要求参与运算的两个dataframe,有相同的data Schema. 如果我想从 集合1(attribute1, attribute2, attribute3)求 attribute2 出现在另一个集合2(attribute2, attribute4, attribute5)里的所有行 则intersect 完全无效, 我刚接触spark没多久, 只好就绕了一下路. 实践如下. multiple_orders$forJoin…
1.使用java的Set实现集合的交.并.差 package com.lfy.Set; import java.util.HashSet; import java.util.Set; /** * 集合的交.并.差 * @author lfy * */ public class CollectionOperation { public static void main(String[] args) { Set<Integer> result = new HashSet<Integer>…
在基础数据类型的基础上,Python有6中数据集合的类型: 列表list,最常用的数据类型,以[]为标识 元组tuple,和list很相似,但是不能二次赋值,用()标识 集合set,和list类似,但是set中没有重复的元素,常用于集合间的运算,用{}标识 字典dict,无序的对象集合,字典中的元素通过关键词key来调用,同样以{}来标识 数组array,科学计算和代数运算常用的数据类型,在后续numpy库系列详细说明 数据框dataframe,数据分析处理常用的数据类型,在后续pandas库系…
EXCEPT差集运算在逻辑上先删除两个输入多集中的重复行,把多集变成集合,然后返回只在第一个集合中出现,在第二个集合中不出现的所有行.可以看下面示意图.…
<!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head runat="server"> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> <title>javascript集合的交,并,补,子集的操作实现…
using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace Sample2 { class Program { static void Main(string[] args) { //List之Union(),Intersect(),Except() 即并集,交集,差集运算 IList<Student>…
在基础数据类型的基础上,Python有6中数据集合的类型: 列表list,最常用的数据类型,以[]为标识 元组tuple,和list很相似,但是不能二次赋值,用()标识 集合set,和list类似,但是set中没有重复的元素,常用于集合间的运算,用{}标识 字典dict,无序的对象集合,字典中的元素通过关键词key来调用,同样以{}来标识 数组array,科学计算和代数运算常用的数据类型,在后续numpy库系列详细说明 数据框dataframe,数据分析处理常用的数据类型,在后续pandas库系…