一个有趣的 SQL 查询 一个朋友有这样一个SQL查询需求: 有一个登录表(tmp_test),包含用户ID(uid)和登录时间(login_time).表结构如下: . row *************************** Field: uid Type: ) unsigned Null: NO Key: MUL Default: NULL Extra: . row *************************** Field: login_time Type: timesta

1. 读取数据库的形式创建DataFrame DataFrameFromJDBC object DataFrameFromJDBC { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建SparkSession实例 val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName(this.getClass.getSimpleName) .master("local[*]") .getOrCrea

mysql计算连续天数,mysql连续登录天数,连续天数统计 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2016年11月28日 09:29:10 星期一 http://fanshuyao.iteye.com/ mysql计算连续天

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题目:要求计算连续的IP地址. 举例:起始IP为192.168.2.2,IP总个数为3,那么要求得的所有IP的为192.168.2.2,192.168.2.3,192.168.2.4.再举个例子,起始IP为192.168.2.253,IP总个数为5那么要求得的所有IP为192.168.2.253,192.168.2.254,192.168.2.255,192.168.3.0,192.168.3.1. 按照传统的解法可以这么做: static void Main(string[] args) {

刚刚写了一个签到计算天数的sql, 记录下来. 思路如下: 获取当前签到的最后时间(今天或昨天), 定义一个变量@i 对签到时间进行天数自减, 然后查询出当前记录签到时间是否与自减后的时间匹配.   如果匹配表示天数是连续时间. SELECT count(1)FROM ( SELECT date_sub(a.create_time, INTERVAL 1 DAY) create_time, ( @i := DATE_ADD(@i, INTERVAL - 1 DAY) ) today FROM i

代码如下: /** * 统计连续签到天数以及累计签到天数 * @param string $user_long_id 用户ID * @return array 一维数组 */ function sign_count($user_long_id){ //获取上个月最后一天 $endDay = strtotime(date('Y-m-t', strtotime('-1 month'))); // $time = strtotime("2017-11-22 12:00:00"); $cur_

SQL语句: A,B为两个字段,A为开始时间,B为结束时间,ss为秒. SELECT datediff(ss,A,B)  FROM Table 详细:http://www.w3school.com.cn/sql/func_datediff.asp 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.

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// test02.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include<iostream> #include<vector> #include<string> using namespace std; class Solution { public: int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) { int max; int sum

一.关于起因 在Excel中我们经常使用Rank函数对数据进行排名操作.而在Access中我们要进行排名是找不到这个Rank函数的,此时我们需要自己书写VBA代码或者建立SQL查询来完成排序操作. 今天我就来讲讲如何在Access中进行Rank排名操作,首先我给大家分析一下排名的种类跟实现方法. 二.排名的种类跟算法 1.非连续排名 逻辑算法:对于一组数列里的某个数字而言,其非连续排名是指:在该组数列里比该数字大的所有数字的个数+1 2.连续排名 逻辑算法:对于一组数列里的某个数字而言,其连续排

本文为博主原创,未经允许不得转载: 在写sql的时候,经常要在sql中传值时间,对时间进行计算并过滤.之前都是将时间在后台计算好,直接传值给sql, 今天发现,有一个更方便的sql函数,可以简化很多代码.这个函数就是 DATE_SUB(). DATE_SUB 将从一个日期/时间值中减去一个时间值(时间间隔). 其函数中用法表达式为:DATE_SUB(date,INTERVAL expr type), type的参数可以为一下类型: MICROSECOND SECOND MINUTE HOUR D

通常,你需要获得当前日期和计算一些其他的日期,例如,你的程序可能需要判断一个月的第一天或者最后一天.你们大部分人大概都知道怎样把日期进行分割(年.月.日等),然后仅仅用分割出来的年.月.日等放在几个函数中计算出自己所需要的日期!在这篇文章里,我将告诉你如何使用DATEADD和DATEDIFF函数来计算出在你的程序中可能你要用到的一些不同日期. 在使用本文中的例子之前,你必须注意以下的问题.大部分可能不是所有例子在不同的机器上执行的结果可能不一样,这完全由哪一天是一个星期的第一天这个设置决定.第一

计算列由可以使用同一表中的其他列的表达式计算得来.表达式可以是非计算列的列名.常量.函数,也可以是用一个或多个运算符连接的上述元素的任意组合.表达式不能为子查询. 例如,在 AdventureWorks 示例数据库中,Sales.SalesOrderHeader 表的 TotalDue 列具有以下定义:TotalDue AS Subtotal + TaxAmt + Freight. 除非另行指定,否则计算列是未实际存储在表中的虚拟列.每当在查询中引用计算列时,都将重新计算它们的值.数据库引擎在 

一.理想与现实 Apache Flink 是一个分布式流批一体化的开源平台.Flink 的核心是一个提供数据分发.通信以及自动容错的流计算引擎.Flink 在流计算之上构建批处理,并且原生的支持迭代计算,内存管理以及程序优化. 实时计算(Alibaba Cloud Realtime Compute,Powered by Ververica)是阿里云提供的基于 Apache Flink 构建的企业级大数据计算平台.在 PB 级别的数据集上可以支持亚秒级别的处理延时,赋能用户标准实时数据处理流程和行

最近应团队要求,研究整理了下,mysql相关的优化,有些是根据实际java项目中碰到的情况经验之谈.欢迎讨论~ SQL 语言是一种强大而且灵活的语言,在使用 SQL 语言来执行某个关系查询的时候,用户可以写出很多不同的 SQL 语句来获取相同的结果.也就是说,语法不同的SQL语句,有可能在语义上是完全相同的.但是尽管这些 SQL 语句最后都能返回同样的查询结果,它们执行所需要的时间却有可能差别很大. 一．优化目标 减少 IO 次数 IO永远是数据库最容易产生瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的

LINQ to SQL语句(1)之Where Where操作 适用场景:实现过滤,查询等功能. 说明:与SQL命令中的Where作用相似,都是起到范围限定也就是过滤作用的,而判断条件就是它后面所接的子句. Where操作包括3种形式,分别为简单形式.关系条件形式.First()形式.下面分别用实例举例下: 1.简单形式: 例如:使用where筛选在伦敦的客户 var q = from c in db.Customers where c.City == "London" select c

转http://blog.csdn.net/pan_junbiao/article/details/7015633 LINQ to SQL语句(1)之Where Where操作 适用场景:实现过滤,查询等功能. 说明:与SQL命令中的Where作用相似,都是起到范围限定也就是过滤作用的,而判断条件就是它后面所接的子句. Where操作包括3种形式,分别为简单形式.关系条件形式.First()形式.下面分别用实例举例下: 1.简单形式: 例如:使用where筛选在伦敦的客户 var q = fro

索引,索引!!!为经常查询的字段建索引!! 但也不能过多地建索引.insert和delete等改变表记录的操作会导致索引重排,增加数据库负担. 优化目标 1.减少 IO 次数 IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段. 2.降低 CPU 计算 除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了.order by,

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