group_concat()会计算哪些行属于同一组,将属于同一组的列显示出来,group by指定的列进行分组. 例如: -- 根据物流订单id查询所有物流订单,车源订单,车辆信息(多条数据合并为一条数据,英文逗号隔开)         SELECT             a.id AS logisOrderId,            a.logistics_order_code AS logisOrderCode,            a.logis_order_sum_fee AS l

1.简单的,按月统计数量 SELECT CREATE_DATE, DATE_FORMAT(CREATE_DATE, '%Y-%m') AS month , COUNT(*) AS sum FROM pt_user GROUP BY month; 2.按月累加统计数据 SELECT a.month, SUM(b.total) AS total FROM ( SELECT DATE_FORMAT(CREATE_DATE, '%Y-%m') AS month, SUM(sum) AS total FR

SELECT DATE_FORMAT(releaseDate,"%Y年%m月") AS dates,COUNT(*) FROM t_diary GROUP BY DATE_FORMAT(releaseDate,"%Y年%m月") ORDER BY DATE_FORMAT(releaseDate,"%Y年%m月") DESC ;releaseDate 日期 t_diary表名 DATE_FORMAT();按照格式对某个日期操作ORDER BY 排序

date: "2020-10-18T22:39:27+08:00" title: "hugo不蒜子统计数量" tags: ["不蒜子"] categories: ["不蒜子"] 官方文档地址 http://busuanzi.ibruce.info/ http://ibruce.info/2015/04/04/busuanzi/ 添加位置 hugo themes/layouts/partials/footer.html <

在这篇文章里,我们模拟了一个场景,实时分析订单数据,统计实时收益. 场景模拟 我试图覆盖工程上最为常用的一个场景: 1)首先,向Kafka里实时的写入订单数据,JSON格式,包含订单ID-订单类型-订单收益 2)然后,spark-streaming每十秒实时去消费kafka中的订单数据,并以订单类型分组统计收益 3)最后,spark-streaming统计结果实时的存入本地MySQL. 前提条件 安装 1)spark:我使用的yarn-client模式下的spark,环境中集群客户端已经搞定 2

1.数值计算和统计基础 常用数学.统计方法 数值计算和统计基础 基本参数:axis.skipna df.mean(axis=1,skipna=False)  -->> axis=1是按行来进行统计: 默认按列统计(axis默认为0,可不写): skipna=False是不忽略,显示NaN,默认为True,即忽略NaN. >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> df = pd.Da

dao: /** * 统计商家的案例数量 * * @param shopId * @return */ long countByShopId(Long shopId); @Override public long countByShopId(Long shopId) { return super.getSessionTemplate().selectOne(getStatement("countByShopId"), shopId); } mapper: <select id=&

1.排序命令 - sort: sort可以帮我们进行排序,排序顺序按照LANG(语系环境变量)确定.据观察,sort排序以行为单位进行.排序以第一个不相同的字符决定先后顺序(只与第一个不相同的字符相关).sort命令调用格式为:  sort [-fbMnrtuk] [file or stdin] 其具体选项解释为: -f   : 忽略大小写的差异,例如 A 与 a 视为编码相同: -b  : 忽略最前面的空格部分: -M : 以月份的名字来排序.例如 JAN,DEC等的排序方法: -n  : 使

将不同的统计结果整合在一起,如图,根据年级统计出不同成绩段人数(此处只为举例),然后写了一个方法来处理这些统计数组 <?php /** * 合并统计数据 * @param $key_column string 统计参照字段名 * @param $_list_column array 统计内容字段 统计字段默认值0 * @param mixed ...$_list_arr array 需合并统计内容 * @return array */ function statArrMergeHandle($k

30%:暴力 40%:枚举L,R从L~n枚举,R每增大一个,更新需要的边(bfs实现)60%:枚举每条边, 计算每条边的贡献另外20%的数据:枚举每条边,计算每条边的贡献100%:对于每一条边统计 有多少个区间跨过这条边即可统计这一问题的对偶问题,有多少个区间没跨过会更方便使用启发式合并+ 并查集统计子树内的,使用启发式合并+set统计子树外的 代码: #include<cstdio> #include<cstdlib> #include<set> #include&l

常规情况下的sql分组统计为: ) from 表 where 条件 group by 字段; 但是有时往往需要添加不同的条件已经去重的统计以上语句就不能满足需求. 解决方案为: 1.添加条件的统计方案: ELSE NULL END) xxx GROUP BY 分组字段 2.添加条件并去重的统计方案: COUNT(DISTINCT CASE WHEN 条件 THEN 去重字段 END) xxx GROUP BY 分组字段 综合示例: SELECT dc.user_sources AS source

CREATE TABLE emp(id INT PRIMARY KEY,NAME VARCHAR(11),dep_id INT ,salary INT); CREATE TABLE dept(id INT PRIMARY KEY,NAME VARCHAR(11),parentid INT); 获取各部门人数信息: SELECT e.dep_id,d.name,COUNT(e.dep_id) FROM emp e,dept d WHERE e.dep_id=d.id GROUP BY e.dep_

1.每年 select year(ordertime) 年, sum(Total) 合计 from 表 group by year(ordertime) 2.每月 select year(ordertime) 年, month(ordertime) 月, sum(Total) 合计 from 表 group by year(ordertime), month(ordertime) 3.每日 select year(ordertime) 年, month(ordertime) 月, day(ord

select p.id comperitorId,p.compcorp competitorName, sum(case when c.kindname = 'ATM' then c.num else 0 end) atm, sum(case when c.kindname = 'CRS' then c.num else 0 end) crs, sum(case when c.kindname = 'VTM' then c.num else 0 end) vtm, sum(case when c

返回值的类型:resultType="java.lang.Integer". <select id="count" resultType="java.lang.Integer"> SELECT count(1) FROM account </select>MyBatis的每一个查询映射的返回类型都是ResultMap,只是当我们提供的返回类型属性是resultType的时候,MyBatis对自动的给我们把对应的值赋给res

select ct.dt, COUNT(DISTINCT c.id) from tms_service_customer c, tms_dispatch_details d, (select DISTINCT FROM_UNIXTIME(c.create_time/1000,'%Y%m') as dt from tms_service_customer cwhere FROM_UNIXTIME(c.create_time/1000,'%Y%m') BETWEEN '201803' and '20

<select id="orderProductStatistics" resultMap="ProductStatisticsVOMap"> SELECT ls.*,IFNULL(sr.out_count,0) AS out_count FROM ( SELECT od.product_id,pri.`product_type`, GROUP_CONCAT(DISTINCT pri.`name`) AS product_name, IFNULL(SUM

如果两个集合存储颜色的情况相同,说明这两个在k个图中都是在一个集合的 学到的点:用map,将vector映射一个整数时,只有vector后面的邻接的数据都一样时,才认为两个vector一样 代码: #include<cstdio> #include<cstring> #include<iostream> #include<algorithm> #include<queue> #include<stack> #include<ma

操作dede_arctiny表,将和栏目对应的typeid所有文章去掉即可.

从数据库中读取数据,具体操作为: # -*- coding: utf-8 -*- from numpy import * import numpy as np import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/db_websiterecommend?charset=utf8') sql = pd.re

MySQL InnoDB配置统计信息 1. 配置持久化(Persistent)统计信息参数 1.1 配置自动触发更新统计信息参数 1.2 配置每张表的统计参数 1.3 配置InnoDB优化器统计信息的采样页数参数 1.4 包含Delete-marked的记录参数 1.5 InnoDB持久化统计表 1.6 InnoDB持久化统计表示例 1.7 使用innodb_index_stats表查询索引大小 2. 配置非持久化(Non-Persistent)统计信息参数 2.1 优化器统计信息更新 2.2