count(*)怎么去重

2024-08-04

mysql count distinct 统计结果去重

1.使用distinct去重(适合查询整张表的总数)有多个学校+教师投稿,需要统计出作者的总数select count(author) as total from files每个作者都投稿很多,这里有重复的记录. select distinct author from files;有可能两个学校的教师姓名相同,结果只统计一个,出错.select distinct author,sid from files统计(作者+学校id)的组合唯一值,结果出现正确的结果,但如何知道一共有多少人呢?selec

Sql去重语句

海量数据(百万以上),其中有些全部字段都相同,有些部分字段相同,怎样高效去除重复? 如果要删除手机(mobilePhone),电话(officePhone),邮件(email)同时都相同的数据,以前一直使用这条语句进行去重: 1 delete from 表 where id not in 2 (select max(id) from 表 group by mobilePhone,officePhone,email ) 3 or 4 delete from 表 where id not in 5

关于sql多表去重问题

很多人新手对于数据库distinct 的用法有误解接下来我们看一段代码: 数据表:table id name 1 a 2 b 3 c 4 c 5 b 我们使用distinct来去重name是这样: select distinct name from table 结果为: a b c 可是一般数据库去重都是需要不止一个字段接下来看这个: select distinct name, id from table 多了个id效果会怎样呢

pandas中DataFrame和Series的数据去重

在SQL语言中去重是一件相当简单的事情,面对一个表(也可以称之为DataFrame)我们对数据进行去重只需要GROUP BY 就好. select custId,applyNo from tmp.online_service_startloan group by custId,applyNo 1.DataFrame去重但是对于pandas的DataFrame格式就比较麻烦,我看了其他博客优化了如下三种方案. 我们先引入数据集: import pandas as pd data=pd.read_

WEBUS2.0 In Action - 搜索操作指南 - (3)

上一篇:WEBUS2.0 In Action - 搜索操作指南(2) | 下一篇:WEBUS2.0 In Action - 搜索操作指南(4) 3. 评分机制 (Webus.Search.IHitScorer) IndexSearcher在完成搜索之后会利用Webus.Search.IHitScorer来对结果进行评分. namespace Webus.Search { public interface IHitsScorer { void Score(Hits hits, Query quer

mongoDB基础使用

环境交代操作系统: CentOS 6.8 64位 mongodb: 4.06 安装官方下载地址:https://www.mongodb.org/dl/linux/x86_64-rhel62 阿里云镜像地址: mongodb-server: https://mirrors.aliyun.com/mongodb/yum/redhat/6/mongodb-org/4.0/x86_64/RPMS/mongodb-org-server-4.0.6-1.el6.x86_64.rpm mongodb-sh

Hive| 压缩| 存储| 调优

Hadoop压缩配置修改Hadoop集群具有Snappy压缩方式: 查看hadoop支持的压缩方式 [kris@hadoop101 datas]$ hadoop checknative 将编译好的支持Snappy压缩的hadoop-.tar.gz包导入到hadoop101的/opt/software中．解压hadoop-.tar.gz到当前路径 [kris@hadoop101 software]$ .tar.gz ．进入到/opt/software/hadoop-/lib/native路径可

Django model select的各种用法详解

<Django model update的各种用法介绍>文章介绍了Django model的各种update操作,这篇文章就是她的姊妹篇,详细介绍Django model select的用法,配以对应MySQL的查询语句,理解起来更轻松. 基本操作 # 获取所有数据,对应SQL:select * from User User.objects.all() # 匹配,对应SQL:select * from User where name = '运维咖啡吧' User.objects.filter(

大数据技术之_08_Hive学习_04_压缩和存储（Hive高级）+ 企业级调优（Hive优化）

第8章压缩和存储(Hive高级)8.1 Hadoop源码编译支持Snappy压缩8.1.1 资源准备8.1.2 jar包安装8.1.3 编译源码8.2 Hadoop压缩配置8.2.1 MR支持的压缩编码8.2.2 压缩参数配置8.3 开启Map输出阶段压缩8.4 开启Reduce输出阶段压缩8.5 文件存储格式8.5.1 列式存储和行式存储8.5.2 TextFile格式8.5.3 Orc格式8.5.4 Parquet格式8.5.5 主流文件存储格式对比实验8.6 存储和压缩结合8.6.1 修

mongo 的简单查询语法

小白的我对MONGO的一些语句搜集用于区别mysql及一些小常识 pymongo 语法按照id进行倒序操作db.news.find().limit(20).sort([("_id",-1)]) group = {'$group':{"_id":"$region",'count':{'$sum':1}}}db.problem.aggregate([group])select region,count(*) from problem group by

[django]django查询最佳实战

from django.db.models import Max, Min, Sum, Avg, Count, Q, F Django中的F和Q函数一.F介绍作用:操作数据表中的某列值,F()允许Django在未实际链接数据的情况下具有对数据库字段的值的引用,不用获取对象放在内存中再对字段进行操作,直接执行原生产sql语句操作. 通常情况下我们在更新数据时需要先从数据库里将原数据取出后方在内存里,然后编辑某些属性,最后提交.例如:(先在业务逻辑层完成计算, 后再db层完成一次性更新) obj

Hive调优

Hive存储格式选择和Hive 相关优化: 压缩参考 Hive支持的存储数的格式主要有:TEXTFILE .SEQUENCEFILE.ORC.PARQUET. 文件存储格式列式存储和行式存储行存储的特点:查询满足条件的一整行数据的时候,列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值,行存储只需要找到其中一个值,其余的值都在相邻地方,所以此时行存储查询的速度更快. 列存储的特点:因为每个字段的数据聚集存储,在查询只需要少数几个字段的时候,能大大减少读取的数据量:每个字段的数据类型一定是相同

django-强大的ORM

一.ORM简介 (对象关系映射:object relationship mapping) MVC框架中包括一个重要的部分,就是ORM,它实现了数据模型与数据库的解耦,即数据模型的设计不需要依赖于特定的数据库,通过简单的配置就可以轻松更换数据库 ORM是"对象-关系-映射"的简称,主要任务是: 根据对象的类型生成表结构将对象.列表的操作,转换为sql语句将sql查询到的结果转换为对象.列表(其实这里说列表并不合适,有过django开发经验的应该都会知道其实是一种queryset对象,

【大数据】Hive学习笔记

第1章 Hive基本概念 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 1)Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 1) 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上

django-聚合操作

聚合操作就是对数据库的数值类型操作的方法 avg,sum,max,min,count select avg(age) from students # 求年龄平均值 django中的聚合操作 1.aggregate:返回QuerySet对象 ,聚合操作的结果返回一个字典 Table.object.all().aggregate(Count(字段)) class ModelStudy(View): ''' 聚合操作只能在QuerySet对象操作 Table.object.all(), Table

MongoDB数据库 : 基础

三元素:数据库集合文档(json的扩展bson) 服务启动重启停止: sudo service mongodb start(stop,restart) 修改配置文件 /etc/mongodb.conf添加 smallfiles=true 查看当前数据库 db 查看所有数据库 show dbs 查看数据库信息 db.stats() 切换数据库 use 数据库名(没有则只是指向这个数据库,但不创建,插入数据创建集合时才会创建) 删除当前指向数据库 db.dropDatabase() 创建集合 d

PHP——数组2（数组函数，二维数组，正则表达式）

<body> <?php //数组函数 $arr=array(1,2,3,4,5,6); print_r($arr); echo "<br />"; //in_array()是否在数组里 echo in_array(4,$arr);//是返回1,否返回空 echo "<br />"; //array_reverse() 数组反转 print_r(array_reverse($arr)); echo "<br

[转]基于Storm的实时数据处理方案

1 文档说明该文档描述的是以storm为主体的实时处理架构,该架构包括了数据收集部分,实时处理部分,及数据落地部分. 关于不同部分的技术选型与业务需求及个人对相关技术的熟悉度有关,会一一进行分析. 该架构是本人所掌握的一种架构,可能会与其他架构有相似的部分,个人会一一解释对其的理解. 这个文章写的很详细,相信对大家在实时处理整体理解上会有帮助的. 2 实时处理架构 2.1 整体架构图架构说明: 整个数据处理流程包括四部分,一部分是数据接入层,该部分从前端业务系统获取数据:中间部分是最重要的s

Splunk大数据分析经验分享

转自:http://www.freebuf.com/articles/database/123006.html Splunk大数据分析经验分享:从入门到夺门而逃 Porsche 2016-12-19 共1426579人围观 ,发现 30 个不明物体数据安全特别企划 * 作者:Porsche(U神),本文属FreeBuf原创奖励计划文章,未经许可禁止转载大家好,我是U神,关于Splunk的文章网上非常少,中文的官方文档也很少.这篇文章的都是我观看某Splunk视频(那视频好贵,我是通过某XX看

【Hive六】Hive调优小结

Hive调优 Hive调优 Fetch抓取本地模式表的优化小表.大表Join 大表Join大表 MapJoin Group By Count(Distinct) 去重统计行列过滤动态分区调整案例实操数据倾斜 Map数小文件进行合并复杂文件增加Map数 Reduce数并行执行严格模式 JVM重用推测执行执行计划(Explain) Fetch抓取 Fetch抓取是指:Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算例如:SELECT * FROM employ

Many-to-one

创建模型 from django.db import models class Reporter(models.Model): first_name = models.CharField(max_length=30) last_name = models.CharField(max_length=30) email = models.EmailField() def __str__(self): return "%s %s" % (self.first_name, self.last_

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