using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; namespace study { class LinqGroup { static void Main(string[] args) { List<Employee> empList = new List<Employee> { , FName = , Sex = }, , FName = , Sex = },

GroupBy根据多个字段分组使用方式: 一.使用扩展方法 query.GroupBy(q => new { q.Year, q.Month }) .Select(q => new { Year = q.Key.Year, Month = q.Key.Month, BuildAmount = q.Sum(i => i.BuildAmount), RecAmount = q.Sum(i => i.RecAmount), Amount = q.Sum(i => i.Amount)

var items = _voteRecordRepository.GetAll() .Where(x => programIds.Contains(x.ProgrammeId)) .GroupBy(x=>new {x.ClientType,x.ProgrammeId}) .Select((group)=>new ProgramVoteRecordSelectItem() { ProgramId = group.Key.ProgrammeId, GetVote=group.Count()

今天帮同事测试,发现代码里有个好用的hive 函数: 1. collect_set 可以输出未包含在groupby里的字段.条件是,这个字段值对应于主键是唯一的. select a, collect_set(b)[0], count(*) -- 同时想输出每个主键对应的b字段 from ( select 'a' a, 'b' b from test.dual )a group by a; -- 根据a group by 2. concat_ws 和collect_set 一起可以把group b

一.引入 基本上熟悉C#语言的没有不知道Lambda表达式的,其对于数据的处理真的是太方便了.其中分组处理的GroupBy方法在List中的使用非常广泛.正式近期一个功能需求中又遇到了,而且是需要GroupBy多个字段的.现在功能已经完成,处理得到了想要数据,就顺便来记录一下,方便下次的查阅. 二.代码 这里我就直接贴出来我的项目代码截图了,基本只要看到了就知道该怎么用了,代码写的不规范的地方还请海涵... 注:1.list是从数据库中获取到的List集合,需要就这个集合中的两个字段(accou

前面我们已经学习了entityframework的基本的增删改查,今天,我们将在EF中实现一些更加贴近于实际功能的SQL方法. 承接上面的部分,我们有一个叫做House的数据库,其中包含house表和seller表. 在本次学习之前,我们先要了解一个神奇的接口,iqueryable这个接口类似于ienumable,但并不完全相同,Iqueryable是可查询类型需要实现的最重要的接口,在其Count,ToList,ToArray之后才会真正执行查询,所以,为了保证性能,请尽量在最后一步在进行Co

linq将大部分SQL语句进行了封装,这使得它们更加面向对象了,对于开发者来说,这是一件好事,下面我从基础层面来说一下GroupBy在LINQ中的使用. 对GroupBy的多字段分组,可以看我的这篇文章 概念 GroupBy,顾名思义,它是对集合中某个或者某几个字段进行分组,按着这个分组字段(这里叫key)进行排列,例如,我们按着用户表中部分进行分组,结果它会把人事部门的用户信息放在一起,技术部门的用户信息放在一起,一般地,在SQL里,我们只是对它们进行简单的聚集计算,如按着部门进行人员数量上的

Sqlite数据库的简单操作: 设置增删改查的按钮,xml界面布局设置 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools" android:lay

自Java5.0版本引入注解之后,它就成为了Java平台中非常重要的一部分.开发过程中,我们也时常在应用代码中会看到诸如@Override,@Deprecated这样的注解.这篇文章中,我将向大家讲述到底什么是注解,为什么要引入注解,注解是如何工作的,如何编写自定义的注解(通过例子),什么情况下可以使用注解以及最新注解和ADF(应用开发框架).这会花点儿时间,所以为自己准备一杯咖啡,让我们来进入注解的世界吧. 什么是注解? 用一个词就可以描述注解,那就是元数据,即一种描述数据的数据.所以,可以说

xml <?xml version="1.0"?> -<LinearLayout tools:context=".MainActivity" android:orientation="vertical" android:paddingTop="@dimen/activity_vertical_margin" android:paddingRight="@dimen/activity_horizont

老师笔记 # 3 Android下另外一种增删改查方式         1.创建一个帮助类的对象,调用getReadableDatabase方法,返回一个SqliteDatebase对象 2.使用SqliteDatebase对象调用insert,update,delete ,query方法做增删改查. ******特点:增删改有了返回值,可以判断sql语句是否执行成功,但是查询不够灵活,不能做多表查询.所以在公司一般人增删改喜欢用第二种方式,查询用第一种方式. private MySqliteO

Android为数据存储提供了五种方式: 1.SharedPreferences 2.文件存储 3.SQLite数据库 4.ContentProvider 5.网络存储 SQLite 是以嵌入式为目的而设计的轻型数据库,运行起来占用的资源非常低,通常只需要几百K的内存就足够了.同时也具有非常好的兼容性,支持标准SQL语言.Android提供了对SQLite的支持,我们可以通过其来管理一些应用数据. 一.创建SQLite数据库和表 我们可以通过SQLiteDatabase.openOrCreate

(1)getWritableDatabase()方法以读写方式打开数据库.一旦数据库的磁盘空间满了,数据库就只能读而不能写,此时用getWritableDatabase()打开数据库就会出错. (2)getReadableDatabase()方法先调用getWritableDatabase()先以读写方式打开数据库.倘若使用如果数据库的磁盘空间满了,就会打开失败,当打开失败后会继续尝试以只读方式打开数据库. 一般避免报错都是用getReadableDatabase()方法 包结构一般这样: My

Spark Session中的DataFrame类似于一张关系型数据表.在关系型数据库中对单表或进行的查询操作,在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现.可以参考,Scala提供的DataFrame API. 本文中的代码基于Spark-2.2的文档实现. 一.DataFrame对象的生成 Spark-SQL可以以其他RDD对象.parquet文件.json文件.Hive表,以及通过JDBC连接到其他关系型数据库作为数据源来生成DataFrame对象.本文将以MySQL数据库为数据

Spark SQL中的DataFrame类似于一张关系型数据表.在关系型数据库中对单表或进行的查询操作,在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现.可以参考,Scala提供的DataFrame API. 本文中的代码基于Spark-1.6.2的文档实现. 一.DataFrame对象的生成 Spark-SQL可以以其他RDD对象.parquet文件.json文件.hive表,以及通过JDBC连接到其他关系型数据库作为数据源来生成DataFrame对象.本文将以MySQL数据库为数据源,

硬件选择 Elasticsearch(后文简称 ES)的基础是 Lucene,所有的索引和文档数据是存储在本地的磁盘中,具体的路径可在 ES 的配置文件../config/elasticsearch.yml中配置,如下: # ----------------------------------- Paths ------------------------------------ # # Path to directory where to store the data (separate mu

Spark SQL中的DataFrame类似于一张关系型数据表.在关系型数据库中对单表或进行的查询操作,在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现.可以参考,Scala提供的DataFrame API. 本文中的代码基于Spark-1.6.2的文档实现. 一.DataFrame对象的生成 Spark-SQL可以以其他RDD对象.parquet文件.json文件.Hive表,以及通过JDBC连接到其他关系型数据库作为数据源来生成DataFrame对象.本文将以MySQL数据库为数据源,

目录 1. Sphinx简介 1.1. 什么是全文检索 1.2. 介绍 1.3. Sphinx的特性 2. Sphinx安装(For MySQL) 2.1. Windows下安装 2.2. Linux下安装 3. 实例说明 4. Sphinx配置 5. 运行Sphinx 6. 搜索(翻译) 6.1. 匹配模式 6.2. 布尔查询语法(Boolean query syntax) 6.3. 扩展查询语法(Extended query syntax) 6.4. 权重(匹配度,Weight) 7. 如何

Spark Session中的DataFrame类似于一张关系型数据表.在关系型数据库中对单表或进行的查询操作,在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现. 可以参考,Scala提供的DataFrame API.本文中的代码基于Spark-2.2的文档实现. 一.DataFrame对象的生成 Spark-SQL可以以其他RDD对象.parquet文件.json文件.Hive表,以及通过JDBC连接到其他关系型数据库作为数据源来生成DataFrame对象.本文将以MySQL数据库为数据

12.MySQL菜鸟教程 http://www.runoob.com/mysql/mysql-data-types.html 3.MySQL Workbench怎么使用及其使用教程 https://jingyan.baidu.com/article/3f16e003c2da162591c103e4.html 怎样备份/还原MySQL数据库 之 MySQL Workbench https://jingyan.baidu.com/article/870c6fc32ea48cb03fe4beaa.ht

1.去重取出id最小的记录 tip:在laravel框架里配置信息database设置了'strict' => true,所以在groupBy时只能select出groupBy后的字段,当想搜索出所有字段时,需要更改配置信息,解决办法如下: SELECT id, pay_date FROM 表名 AA WHERE id <= ALL( SELECT id FROM 表名 BB WHERE AA.info_id = BB.info_id)