写在前面 普通编程语言里的布尔型只有true和false两个值,这种逻辑体系被称为二值逻辑,而SQL语言里,还有第三个值unknown,因此SQL的逻辑体系被称为三值逻辑. Why SQL存在三值逻辑? Because of NULL 理论篇 两种NULL.三值逻辑还是四值逻辑 两种NULL:分别指未知(unknown)和不适用(not applicable).举例:"不知道戴眼镜的人的眼睛是什么颜色",为unknown,"不知道冰箱的眼睛是什么颜色"为not ap

聚合函数: SQL中提供的聚合函数可以用来统计.求和.求最值等等. 分类: –COUNT:统计行数量 –SUM:获取单个列的合计值 –AVG:计算某个列的平均值 –MAX:计算列的最大值 –MIN:计算列的最小值   首先,创建数据表如下:     执行列.行计数(count): 标准格式 SELECT COUNT(<计数规范>) FROM <表名> 其中,计数规范包括: - * :计数所有选择的行,包括NULL值: - ALL 列名:计数指定列的所有非空值行,如果不写,默认为AL

测试数据:create table test1 as select * from dba_objects where rownum<=10000;--10000条记录create table test2 as select * from dba_objects;--13438条记录 分析执行计划:SQL1:SQL> select * 2 from test 3 where object_id = 4 (select max(object_id) 5 from test1 6 where tes

一.外键自关联(一对多) 1.建表 # 评论表 class Comment(models.Model): id = models.AutoField(primary_key=True) content = models.CharField(max_length=255) push_time = models.DateTimeField(auto_now_add=True) # 父评论:自关联,一个评论可以没有父评论所以null=True pcomment = models.ForeignKey(

拖了一个星期,终于开始写第三篇了.走起! 聚合函数: SQL中提供的聚合函数可以用来统计.求和.求最值等等. 分类: –COUNT:统计行数量 –SUM:获取单个列的合计值 –AVG:计算某个列的平均值 –MAX:计算列的最大值 –MIN:计算列的最小值   首先,创建数据表如下:     执行列.行计数(count): 标准格式 SELECT COUNT(<计数规范>) FROM <表名> 其中,计数规范包括: - * :计数所有选择的行,包括NULL值: - ALL 列名:计数

开篇介绍 SSAS 分析服务中记录了大量的聚合值,这些聚合值在 Cube 中实际上指的就是度量值.一个给定的度量值可能聚合了来自事实表中上千上万甚至百万条数据,因此在设计阶段我们所能看到的度量实际上就已经应用了某些聚合函数来决定这个值怎样被聚合. 当然有可能已有的度量值远远还不够,还需要在查询的时候继续从不同的角度去聚合一些数据以满足实际需求,因此就会使用到各种不同的 MDX 聚合函数. Sum 聚合 Sum 聚合的应用非常普通和常见,在 MDX 中其语法为: Sum ({SET} [, Exp

1.order by 默认按升序排列(asc/desc),多字段排序 order by 字段 排序方式,字段2 排序方式,..: 在分组排序中,排序是对分组后的结果进行排序,而不是在组中进行排序. select * from stu order by score desc,name asc;//优先score ,然后name排序 2.limit 在语句表示,截取记录的条数.一般和order by 配合使用(大数据下Limit使用) limit[offset][N] offset: 偏移量   N

创建student表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS `student` ( `id` int(4) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(12) NOT NULL, `sex` enum('男','女') NOT NULL DEFAULT '男', `age` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '24', `edu` enum('初中','高中','大专','大本','研究生') NOT N

准备着手,动态列SQL查询,要实现动态列SQL,会运用到聚合函数,而SQL本身聚合函数有限, 无满足此用户任意字段组合变化,再加上工艺流程重复相同工序,如;沉铜1,沉铜2对应工序代码都是相同的 而通常聚合以后,数据排列顺序失效,如果要实现,需采用低效的方式实现. 以其中一个:聚合函数joinString 为例说明,它是如何实现高效的 原来SQL实现:采用:FOR XML PATH ,比较低效,为了让效率高一点,需建立临时表,这样效率才稍好些,但这样实现比较呆呆的. SELECT pdctno,t

//把数据库导出到脚本文件mysqldump -uroot -p1234 --databases abc > d:/a/abc.sql CREATE TABLE stud( id INT PRIMARY KEY, NAME VARCHAR(32) NOT NULL, score NUMERIC(4,1));//把所有名字都设成"Mike"了UPDATE stud SET NAME="Mike" //只设置分数>=70的记录的NameUPDATE stud

--exists 结合 if else 以及 where 条件来使用判断是否有数据满足条件 select * from Class where Name like '%[1-3]班' if (not exists(select * from Class where len(Name)>=5)) select '满足条件' else select '不满足条件' --in not in 用来做范围判断 select * from Student where ClassId in(select Id

Spark踩坑填坑-聚合函数-序列化异常 一.Spark聚合函数特殊场景 二.spark sql group by 三.Spark Caused by: java.io.NotSerializableException 序列化异常踩过的坑 序列异常天坑1(网上常见的) 序列异常天坑2 序列异常天坑3 四.org.apache.spark.SparkException: Task not serializable 部分内容原文地址: AISeekOnline:Spark Caused by: ja

软件实施面试系列文章第二弹,MySQL和Oracle联合查询以及聚合函数的面试总结.放眼望去全是MySQL,就不能来点Oracle吗?之前面过不少公司,也做过不少笔试题,现在已经很少做笔试题了.你肚子有多少墨水,有经验的面试官一问基本上就知道个大概了.趁着还有点微薄的记忆,就彻底分享出来啦. 系列文章已收录至github仓库: https://github.com/cnwangk/SQL-study 前言 那个用心作题图,用脚写文档的就是我龙腾万里sky啦. 如果不想自己去新建示例,也想找一个完

写在前面的话:用了好久group by,今天早上一觉醒来,突然感觉group by好陌生,总有个筋别不过来,为什么不能够select * from Table group by id,为什么一定不能是*,而是某一个列或者某个列的聚合函数,group by 多个字段可以怎么去很好的理解呢?不过最后还是转过来了,简单写写吧,大牛们直接略过吧. =========正文开始=========== 先来看下表1,表名为test: 表1 执行如下SQL语句: SELECT name FROM test GR

max,min,sum,avg聚合函数会忽略null值,但不代表聚合函数不返回null值,如果表为空表,或聚合列都是null,则返回null.count 聚合函数忽略null值,如果聚合列都是null或表为空表,则返回0. 共性:Null values are ignored. 一,聚合函数忽略NULL值 示例数据表 create table dbo.ftip ( ID int) 1,当表中没有任何数据时,聚合函数的返回值 select max(ft.ID),min(ft.ID),sum(ft.

Sql server聚合函数在实际工作中应对各种需求使用的还是很广泛的,对于聚合函数的优化自然也就成为了一个重点,一个程序优化的好不好直接决定了这个程序的声明周期.Sql server聚合函数对一组值执行计算并返回单一的值.聚合函数对一组值执行计算,并返回单个值.除了 COUNT 以外,聚合函数都会忽略空值. 聚合函数经常与 SELECT 语句的 GROUP BY 子句一起使用.   v1.写在前面 如果有对Sql server聚合函数不熟或者忘记了的可以看我之前的一片博客.sql server

第四章 Mongodb聚合函数 插入 测试数据 ;j<;j++){ for(var i=1;i<3;i++){ var person={ Name:"jack"+i, Age:i, Address:["henan","wuhan"], Course:[ {Name:"shuxue",Score:i}, {Name:"wuli",Score:i} ] } db.DemoTest.Person.in

  聚合分析 在访问数据库时,经常需要对表中的某列数据进行统计分析,如求其最大值.最小值.平均值等.所有这些针对表中一列或者多列数据的分析就称为聚合分析. 在SQL中,可以使用聚合函数快速实现数据的聚合分析.与第7章介绍的SQL中的函数不同,聚合函数是对列中的一系列数据进行处理,返回单个统计值:而前面的函数则是对列中的单个数据进行处理. 聚合函数    函 数 名称      函 数 功 能 SUM() 返回选取结果集中所有值的总和 MAX() 返回选取结果集中所有值的最大值 MIN() 返回选

1分析函数 分析函数根据一组行来进行聚合计算,用于计算完成狙击的累积排名等,分析函数为每组记录返回多个行 rank_number() 查询结果按照次序排列,不存在并列和站位的情况,可以用于做Oracle的分页 例如:SELECT tname,sal,row_number() OVER(ORDER BY sal DESC) 降序 FROM teacher; 查询结果如图: rank() 排序结果如有并列成绩,则并列成绩就会占取下一顺序的位置,下一个成绩则会跳过下一序号排列 例如:SELECT tn

用户可以自定义聚合函数  ODCIAggregate,定义了四个聚集函数:初始化.迭代.合并和终止. Initialization is accomplished by the ODCIAggregateInitialize() routine, which is invoked by Oracle to initialize the computation of the user-defined aggregate. The initialized aggregation context is

聚合函数 count,max,min,avg,sum... select count (*) from T_Employee select Max(FSalary) from T_Employee 排序 ASC升序 DESC降序 select * from T_Employee order by Fage 先按年龄降序排列.如果年龄相同,则按薪水升序排列 select * from T_Employee order by FAge DESC,FSalary ASC order by 要放在 wh