spark 例子count(distinct 字段) 例子描述: 有个网站访问日志,有4个字段:(用户id,用户名,访问次数,访问网站) 需要统计: 1.用户的访问总次数去重 2.用户一共访问了多少种不同的网站 这里用sql很好写 select id,name,count(distinct url) from table group by id,name 其实这个题目是继官方和各种地方讲解聚合函数(aggregate)的第二个例子,第一个例子是使用aggregate来求平均数. 我们先用简易版来

0.distinct用法 在oracle中distinct的使用主要是在查询中去除重复出现的数据 直接在字段前加distinct关键字即可,如:select distinct 名字 from table distinct关键字也可以同时为多个字段进行去重, 如:select distinct 名字,性别  from table distinct关键字只能使用在查询语句的开头,而且只写一个就可以.如果写在其它位置就会报错误,如: distinct经常会和count函数一起使用,用来统计不重复的数据

COUNT(*).明确的返回数据表中的数据个数,是最准确的 COUNT(列),返回数据表中的数据个数,不统计值为null的字段 COUNT(DISTINCT 字段) 返回数据表中不重复的的数据个数,不统计值为null的字段

本文来自:http://dinglin.iteye.com/blog/1976026#comments 背景 客户报告了一个count(distinct)语句返回结果错误,实际结果存在值,但是用count(distinct)统计后返回的是0.将问题简化后复现如下,影响已知的所有版本. 这里的 ; 一定是在插入前设置,这样下面的操作就是按照这个大小进行的,最终出现错误的结果,解决办法: 1,开始前设置足够大的tmp_table_size(推荐): 2,设置成1024,在不修改tmp_table_s

目的:统计去重后表中所有项总和. 直观想法: SELECT COUNT(DISTINCT *) FROM [tablename] 结果是:语法错误. 事实上,我们可以一同使用 DISTINCT 和 COUNT 关键词,来计算非重复结果的数目. COUNT函数 COUNT( { [ ALL | DISTINCT ] expression ] | * } ) ,COUNT不能统计多个字段. 解决办法: select count(*) from (select distinct col1 ,col2

在处理一个大数据量数据库的时候 突然发现mysql对于count(*)的不同处理会造成不同的结果 比如执行 SELECT count(*) FROM tablename 即使对于千万级别的数据mysql也能非常迅速的返回结果 而对于 SELECT count(*) FROM tablename WHERE..... mysql的查询时间开始攀升 仔细查阅累下手册,发现当没有WHERE语句对于整个mysql的表进行count运算的时候 MyISAM类型的表中保存有总的行数,而当添加有WHERE限定

[优化]COUNT(1).COUNT(*).COUNT(常量).COUNT(主键).COUNT(ROWID).COUNT(非空列).COUNT(允许为空列).COUNT(DISTINCT 列名) 1.1  BLOG文档结构图 1.2  前言部分 1.2.1  导读和注意事项 各位技术爱好者,看完本文后,你可以掌握如下的技能,也可以学到一些其它你所不知道的知识,~O(∩_∩)O~: ① COUNT(1)和COUNT(*)的区别(重点) ② 10046和10053的使用 ③ “SELECT COUN

假设一个表有6个字段c1,c2,c3,c4,c5,c6,有如下的sql语句: select c1,count(distinct(c6)) from tbl where c3>1 group by c3; Python中asq模块可以实现类似的查询,以下用一个示例说明. #!/usr/bin/env python2.7 #-*- encoding: utf-8 -*- import os from datetime import * import time from asq.initiators

[功能]统计数据表选中行x列的合计值. [参数] *表示对满足条件的所有行统计,不管其是否重复或有空值(NULL) all表示对所有的值统计,默认为all distinct只对不同的值统计, 如果有参数distinct或all,需有空格与x(列)隔开,均忽略空值(NULL). [参数]x,可为数字.字符.日期型及其它类型的字段 [返回]数字值 count(*)=sum(1) [示例] 环境: create table table3(xm varchar(8),sal number(7,2));

零除的处理 用NULLIF(col, 0)可以避免复杂的WHEN...CASE判断, 例如 ROUND(COUNT(view_50.amount_in)::NUMERIC / NULLIF(COUNT(view_50.amount_out)::NUMERIC, 0),2) AS out_divide_in, 使用 COLA / NULLIF(COLB,0) 后, 如果 COLB 为0, 产生的输出就是 NULL GENERATED 字段, GENERATED..STORED 对于读多写少的表,

合并列函数 WMSYS.WM_CONCAT(distinct(字段名)) 函数 可以实现字符串拼接在一起,这种情况可以在要求把一个字段的多个值拼接在一起的时候使用.其中distinct可以去掉重复的值,如果需要重复的值,可以直接去掉.

例如这样一个表,我想统计email和passwords都不相同的记录的条数 CREATE TABLE IF NOT EXISTS `test_users` ( `email_id` ) unsigned NOT NULL auto_increment, `email` ) NOT NULL, `passwords` ) NOT NULL, PRIMARY KEY (`email_id`) ) ENGINE ; INSERT INTO `test_users` (`email_id`, `emai

创建一个测试表 IF OBJECT_ID( 'dbo.T1' , 'U' )IS NOT NULL BEGIN DROP TABLE dbo.T1; END; GO )); GO INSERT INTO dbo.T1( column_1 , column_2 ) , , , '); INSERT INTO dbo.T1( column_1) ) , (); INSERT INTO dbo.T1( column_2) '); GO SELECT * FROM dbo.T1; GO 使用各种coun

pandas pivot_table或者groupby实现sql 中的count distinct 功能 import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv('活跃买家分析初稿.csv') data.head() .dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } .dataframe tbody tr th { vertical-align: top; }

1:COUNT DISTINCT         SELECT          COUNT(DISTINCT [QS_QuestionStem].Id)  AS ReqCount1,         [QS_QuestionStem].Content AS Content         FROM [EL_QuestionBank].[QS_QuestionStem] AS [QS_QuestionStem]         INNER JOIN [EL_QuestionBank].[QS_Q

x在传统关系型数据库中,group by与count(distinct)都是很常见的操作.count(distinct colA)就是将colA中所有出现过的不同值取出来,相信只要接触过数据库的同学都能明白什么意思. count(distinct colA)的操作也可以用group by的方式完成,具体代码如下: select count(distinct colA) from table1; select count(1) from (select colA from table1 group

注:这些技术是通用的,只不过我们选择使用Postgres的语法.使用独特的pgAdminIII生成解释图形. 很有用,但太慢 Count distinct是SQL分析时的祸根,因此它是我第一篇博客的不二选择. 首先:如果你有一个大的且能够容忍不精确的数据集,那像HyperLogLog这样的概率计数器应该是你最好的选择.(我们会在以后的博客中谈到HyperLogLog.)但对于需要快速.精准答案的查询,一些简单的子查询可以节省你很多时间. 让我们以我们一直使用的一个简单查询开始:哪个图表的用户访问

表名: user_active_day (用户日活表) 表内容: user_id(用户id)   user_is_new(是否新用户 1:新增用户 0:老用户) location_city(用户所在地区) partition_date(日期分区) 需求: 找出20180901至今的xxx地区的用户日活量以及新增用户量 思路: 筛选日期分区和地区,统计user_id的数量为用户日活量,统计user_is_new = 1的数量为新增用户量. 最开始写的hql语句 select partition_d

SELECT COUNT(DISTINCT Customer) AS NumberOfCustomers FROM Orders

Create table trade ( sell_id int,  --卖家 buy_id int, -- 卖家 time date --交易时间 ) sell_id, buy_id, time s1, b2, 2013-1-1 s1, b3, 2013-1-1 s1, b2, 2013-1-2 s2, b4, 2013-1-2 select sell_id, count(buy_id) from trader group by sell_id 结果是:  s1, 3 s2, 1 select