List<,,,,,}; List<,,,,}; listA.AddRange(listB );//把集合A.B合并 List<int> Result = listA.Union(listB).ToList<int>(); //剔除重复项 List<int> Result = listA.Concat(listB).ToList<int>(); //保留重复项 listA.BinarySearch(");//判断集合中是否包含某个值.如

mysql 查询去重 distinct   待完善内容..

1. 实现查询去重.分页,例如:实现依据qid去重,createTime排序,命令行为: GET /nb_luban_answer/_search { "query": { "match": { } }, "sort": [ { "createTime": { "order": "desc" } } ],"aggs": { "qid": { &qu

我使用的是TP5.1 首先去model类里面设置failed条件: 想要的效果: 数据库展示: 代码: eturn self::alias('gr') ->join('gs_staff gs','gr.user_id = gs.id') ->field('gr.id,gr.user_id,sum(gr.recharge_amount) recharge_amount,gr.create_time,gs.staff_name'); 注意: 利用sum对字段求和 后面的为设置的别名 sum(gr.

通过自定义扩展方法DistinctBy实现去重 public static IEnumerable<TSource> DistinctBy<TSource, TKey> (this IEnumerable<TSource> source, Func<TSource, TKey> keySelector) { HashSet<TKey> seenKeys = new HashSet<TKey>(); foreach (TSource e

1.distinct select count(distinct CName) from Course select count(CName) from (select distinct CName from Course) as temp 2.group by ) from Course group by CName

方法一: distinct select count(distinct CName) from Course 方法二: 使用分组 group by select count(1) from Course group by CName

http://blog.csdn.net/qkxh320/article/details/16115671 1.首先操作mongodb最基本命令:: show databases;             ---------------------显示全部数据库 use 数据库名;        --------------------切换到指定数据库 show collections;  --------------------显示该数据库下的全部表 之后就可以执行相应增删改查语句了! 2.

1.MySQL注释语法--,# 2.2.后缀是.sql的文件是数据库查询文件. 3.保存查询. 关闭查询时会弹出提示是否保存,保存的是这段文字,不是表格(只要是执行成功了表格已经建立了).保存以后下次再查询的话列表里面会出现保存的表格,双击就可以打开文字,看到以前写的内容. CRUD操作:create 创建(添加)read 读取update 修改delete 删除 1.添加数据insert into Info values('p009','张三',1,'n001','2016-8-30 12:9

1查询所有的列 select *from student 2查询指定列 select name,age from student 3查询时候使用别名 select name as 别名,age as 年龄 from student  as可以省略 4查询增加常量列 //查询的时候加上一列专业 select id,name,age,addr,'就业办' as 专业 from student 5查询合并列 select name,(math+english) as 总成绩 from student

一.准备工作 先把表建立好,方便一会查询. create table emp( id int not null unique auto_increment, name varchar(20) not null, sex enum("男","女") not null default "男", age int(3) unsigned not null default 18, hire_date date not null, post varchar(

实现详情请查看博客园 https://www.cnblogs.com/caoke/p/10793885.html 随机注册10万个放入BitMap,然后查询qq号码是否已存在,算法复杂度O(1). //BitMap算法demo,查询9位数字 const b=new BitMap('[0~9][0~9][0~9][0~9][0~9][0~9][0~9][0~9][0~9]') //设置 console.time('设置时间') for(let i=0;i<b.length;i=i+1000){ b

(7)范围查询select * from car where price>40 and price<60   --查询价格在40-60之间的select * from car where price between 40 and 60   --between...and... (8)离散查询       查询离散值,例如查询汽车价格是30.40.50.60等整数的select * from car where price=30 or price=40 or price=50 or price=

DQL数据查询语言数据查询关键字:select 对数据库关系表中的数据进行查询 创建数据库创建表格学生表(学号s_no,姓名s_name,班级s_classno,课程s_courseno) 班级表(班级编号c_no,班级名称c_name,班级地点c_d) 课程表(课程编号cou_no,课程名称cou_name,课程学分cou_score) 1.查询表中所有字段select*from表名; 2.查询指定字段select 属性名1,属性名2,…,属性名n from 表名;条件查询 3.查询指定字段符

explain 全文只有一个关键点,那就是explain,explain 显示了MySQL如何使用索引来处理select语句以及连接表.可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句.简单讲,它的作用就是分析查询性能. 它的使用方法也很简单,就是把它放在select语句的前面,如果仅仅查看有没有使用到索引,则查看执行计划的,type是否为all,若为all则没有使用到索引. 参数分析 一个比较普遍的执行结果如下图,它是explain + 具体的查询语句得到的: ID列 id列数字越大越先执行,如果

原文地址   1).id列数字越大越先执行,如果说数字一样大,那么就从上往下依次执行,id列为null的就表是这是一个结果集,不需要使用它来进行查询.   2).select_type列常见的有: A:simple:表示不需要union操作或者不包含子查询的简单select查询.有连接查询时,外层的查询为simple,且只有一个 B:primary:一个需要union操作或者含有子查询的select,位于最外层的单位查询的select_type即为primary.且只有一个 C:union:un

  1).id列数字越大越先执行,如果说数字一样大,那么就从上往下依次执行,id列为null的就表是这是一个结果集,不需要使用它来进行查询.   2).select_type列常见的有: A:simple:表示不需要union操作或者不包含子查询的简单select查询.有连接查询时,外层的查询为simple,且只有一个 B:primary:一个需要union操作或者含有子查询的select,位于最外层的单位查询的select_type即为primary.且只有一个 C:union:union连接

id:id是一组数字,表示查询中执行select子句或操作表的顺序,如果id相同,则执行顺序从上至下,如果是子查询,id的序号会递增,id越大则优先级越高,越先会被执行. id列为null的就表是这是一个结果集,不需要使用它来进行查询.   select_type: simple:表示不需要union操作或者不包含子查询的简单select查询.有连接查询时,外层的查询为simple,且只有一个. primary:一个需要union操作或者含有子查询的select,位于最外层的单位查询的selec

目录 1)基本 2)数学函数 3)rownum 4)分页 5)时间处理 6)字符函数 7)to_number 8)聚合函数 9)学生选课 10)图书馆借阅 基本 --新建表: ) ) not null); --插入数据 insert into table1 (id,name) values ('aa','bb'); --更新数据 update table1 set id = 'bb' where id='cc'; --删除数据 delete from table1 where id ='cc';

数据库的索引非常重要,基本面试数据库的问题都在索引上,所以这里小编整理出来,一方面为了自己复习,一方面也方便大家. 一,索引前传 在了解数据库索引之前,首先有必要了解一下数据库索引的数据结构基础,那么什么样的数据结构可以作为索引呢? B-tree是最常用的用于索引的数据结构.因为它们是时间复杂度低, 查找.删除.插入操作都可以可以在对数时间内完成.另外一个重要原因存储在B-Tree中的数据是有序的.数据库管理系统(RDBMS)通常决定索引应该用哪些数据结构.但是,在某些情况下,你在创建索引时可以