DB2去重的几种方法 有两个意义上的重复记录,一是完全重复的记录,也即所有字段均重复的记录,二是部分关键字段重复的记录,比如Name字段重复,而其他字段不一定重复或都重复可以忽略. 例如下表:table1 用户办理套餐的记录表,可看出,user_id=33333有两条完全重复的记录,user_id=11111的tc_name和open_date不一样 1.对于完全重复的记录,直接使用distinct 即可 select distinct user_id,name,tc_name,open_dat

常规情况下的sql分组统计为: ) from 表 where 条件 group by 字段; 但是有时往往需要添加不同的条件已经去重的统计以上语句就不能满足需求. 解决方案为: 1.添加条件的统计方案: ELSE NULL END) xxx GROUP BY 分组字段 2.添加条件并去重的统计方案: COUNT(DISTINCT CASE WHEN 条件 THEN 去重字段 END) xxx GROUP BY 分组字段 综合示例: SELECT dc.user_sources AS source

2.用python实现统计一篇英文文章内每个单词的出现频率,并返回出现频率最高的前10个单词及其出现次数,并解答以下问题?(标点符号可忽略) (1) 创建文件对象f后,解释f的readlines和xreadlines方法的区别? (2) 追加需求:引号内元素需要算作一个单词,如何实现? cat /root/text.txt hello world 2018 xiaowei,good luckhello kitty 2017 wangleai,ha hehello kitty ,hasd hehe

首先 db2 connect to CICMDB user ptqs using ptqs; db2进入,出现db2 prep cperftest_bysqlc.sqC bindfile; 就可以sqlplus,不用加引号   或者 例子 db2 "select count(*) from cicm.cicmodt0702" db2 "delete from cicm.cicmodt0702 where msgid like 'TESTPERF%'"db2 &quo

最近在业务中需要使用ES来进行数据查询,在某些场景下需要对数据进行去重,以及去重后的统计.为了方便大家理解,特意从SQL角度,方便大家能够理解ES查询语句. 1 - distinct ; { "query": { "term": { "user_id_type": 3 } }, "collapse": { "field": "user_id" } } { ... "hits&q

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_

一.业务场景 数据去重是web开发中经常会遇到的方式之一,数据库操作中有一个关键字distinct主要就是用来做这件事,用来进行去重. 比如进行统计查询的时候,可以这样写 select count(dintinct(需要去重的字段)) from table:这样如果统计的时候,某个字段存在 重复时,就可以很好的去重.现在自己遇到的这种情况不能使用distinct关键字进行去重,因为表中创建得有主键ID,id并不重复, 只是数据表中保存的其他字段存在重复数据,这时候该如何去重呢? 二.需求分析 首

Linq To Objects - 如何操作字符串 开篇语: 上次发布的 <LINQ:进阶 - LINQ 标准查询操作概述>(90+赞) 社会反响不错,但自己却始终觉得缺点什么!“纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行”,没错,就是实战!这次让我们一起来看看一些操作字符串的技巧,也许能引我们从不同的角度思考问题,从而走出思维的死角! 序 LINQ 可用于查询和转换字符串和字符串集合.它对文本文件中的半结构化数据尤其有用.LINQ 查询可与传统的字符串函数和正则表达式结合使用. 例如,可以使用 Spli

为了性能考虑,在阅读之前提醒大家,如果有子查询,子查询查询到的数据最好不要超过总数据量的30%. 查询有重复数据的记录 select * from F group by a,b,c,d having count(*)>1 select distinct * into #Tmp from tableName drop table tableName select * into tableName from #Tmp drop table #Tmp SQL删除重复数据方法 例如:  id name

这个困扰了我两天的问题终于解决了,在运行这个job时:总是提示 A REQUIRED DD CARD OR TEMPLATE IS MISSING NAME=SYSDISC A REQUIRED DD CARD OR TEMPLATE IS MISSING NAME=SYSPUNCH 一直在努力找为什么这两个DD不存在,明明是默认的好吗,加上对JCL以及主机Z不熟悉,导致一直认为这应该用的是系统配置好的data set. PUNCHDDN ddname Specifies the DD stat

(此文章同时发表在本人微信公众号"dotNET每日精华文章",欢迎右边二维码来关注.) 题记:在用EF Core的内存数据库进行单元测试的时候遇到"无法访问已释放的对象"的错误怎么办? 之前在EF Core 1.0中使用Include的小技巧中简单谈到了使用EF Core内存数据库进行单元测试的方法.不过这个方法有个小问题,就是容易出现"无法访问已释放的对象"的错误. 在之前的示例代码中(http://git.oschina.net/ike/co

基本概念 Local Coordinator:在分布事务中,必须参考其它节点上的数据才能完成自己这部分操作的站点. Global Coordinator:分布事务的发起者,负责协调这个分布事务. Commit Point Site:在分布事务中,首先执行COMMIT或ROLLBACK操作的站点.一般情况下,应该把存储关键数据的站点作为Commit Point Site.因为Commit Point Site和其它站点不一样,从来不会进入prepared状态,所以不会存在IN-DOUBT事务. 可

前面的话 Mongoose是在node.js异步环境下对mongodb进行便捷操作的对象模型工具.本文将详细介绍如何使用Mongoose来操作MongoDB NodeJS驱动 在介绍Mongoose之前,首先介绍使用NodeJS操作MongoDB的方法 如果使用程序操作数据库,就要使用MongoDB驱动.MongoDB驱动实际上就是为应用程序提供的一个接口,不同的语言对应不同的驱动,NodeJS驱动不能应用在其他后端语言中 首先,安装mongodb npm install mongodb 接着,

昨日作业讲解 1.图书管理系统 实现功能:book单表的增删改查 1.1 新建一个项目bms,创建应用book.过程略... 1.2 手动创建static目录,并在目录里面创建css文件夹,修改settings.py,设置static的目录位置 STATICFILES_DIRS=[ os.path.join(BASE_DIR,"static") ] 修改templates的目录位置 TEMPLATES = [ { 'BACKEND': 'django.template.backends

干嘛的:数据库,nosql(非关系型)   场景:解决大规模数据集合多重数据种类 一.mongoDb安装: 下载地址: https://www.mongodb.com/download-center 上面这个地址是官方地址,有时打不开,如果打不开可以进入这个网址下载,这个网址包含了mongoDB历来的版本和最新版本:地址:http://dl.mongodb.org/dl/win32/x86_64 下载过后如图所示: 然后点击进行安装,直接一直下一步就可以了. 二.指定数据存储目录: 第一次启动m

01. 数据库操作 1. 查看当前数据库名称 db 2. 查看所有数据库名称,列出所有在物理上存在的数据库 show dbs; 3. 切换数据库,如果数据库不存在也并不创建,直到插入数据或创建集合时数据库才被创建 use 数据库名称 4. 删除当前指向的数据库,如果数据库不存在,则什么也不做 db.dropDatabase() 02. 集合操作 01. 创建集合 1. 不限制集合大小 db.createCollection(name) 2. 限制集合大小 db.createCollection(

org.apache.spark.sql.functions是一个Object,提供了约两百多个函数. 大部分函数与Hive的差不多. 除UDF函数,均可在spark-sql中直接使用. 经过import org.apache.spark.sql.functions._ ,也可以用于Dataframe,Dataset. version 2.3.0 大部分支持Column的函数也支持String类型的列名.这些函数的返回类型基本都是Column. 函数很多,都在下面了. 聚合函数 approx_c

ORM概念: MVC或者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,这极大的减轻了开发人员的工作量,不需要面对因数据库变更而导致的无效劳动 ORM是“对象-关系-映射”的简称. ORM之单表操作: 1.1 表的创建: from django.db import models # Create your models here. class Book(models.Model): id=m

现在详细学习一下mongodb的数据库操作. 查询语句 db.xxx(集合name).find() # 查询 db.xxx(集合name).findOne() # 只返回一个 db.xxx(集合name).findOne().pretty() # 返回结果格式化 # 比较运算符 等于,默认是等于判断,没有运算符,如:db.xxx(集合name).find({name:"xiao"}) 小于$lt,如:db.xxx(集合name).find({age:{$lt:30}}) 小于或等于$l

测试数据: id,name,age,comment,date 1,lyy,28,"aaa bbb",20180102020325 scala> var data = spark.read.format("csv").option("header",true).load("file:///E:/liyanyan/data/test.csv") scala> data.printSchema root |-- id:

List<User> userList=new ArrayList<>(); userList.add(User.builder().age().name()).build()); userList.add(User.builder().age().name()).build()); userList.add(User.builder().age().name()).build()); userList.add(User.builder().age().name()).build(