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

mysql多表多字段查询并去重 - MySQL-ChinaUnix.nethttp://bbs.chinaunix.net/forum.php?mod=viewthread&tid=4254936 MySQL多表查询 - 淋哥 - 博客园https://www.cnblogs.com/xuchunlin/p/6045263.html mysql-MySQL根据两列进行去重——CSDN问答频道https://ask.csdn.net/questions/699913 MySQL根据两列去重-CSD

目录 ELK查询命令详解 倒排索引 使用ElasticSearch API 实现CRUD 批量获取文档 使用Bulk API 实现批量操作 版本控制 什么是Mapping? 基本查询(Query查询) Filter查询 聚合查询 复合查询 ELK查询命令详解 [Elasticsearch: 权威指南] https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/search-in-depth.html 倒排索引 Elasticsearc

目录 ELK查询命令详解 倒排索引 倒排索引原理 分词器介绍及内置分词器 使用ElasticSearch API 实现CRUD 批量获取文档 使用Bulk API 实现批量操作 版本控制 什么是Mapping? 查看es自动创建的mapping mapper-murmur3 插件 映射的分类: 基本查询(Query查询) 数据准备 term查询和terms查询 控制查询返回的数量 返回版本号 match查询 指定返回的字段 控制加载的字段 排序 前缀匹配查询 范围查询 wildcard查询 fu

分组去重查询,并执行某一个函数 :select  分组字段,聚合函数 from 表名 where 条件 group by分组字段 select 分组字段,聚合函数 from 表名 where 条件 group by分组字段 having过滤条件 例:select cno, avg(degree) from score group by cno having count(sno)>=5: 模糊查询  : like select * from 表名 where 字段 like   '字符串%'  

MySQL的外键 什么是外键,很简单保持数据一致性的一个约束键.如果你有两张表,第一张是学生表,第二张表是一个成绩表,我们来看看保持数据一致性,其实在Django等框架的模型中中也能做关联获取对象. 第一张表 成绩表 第二张表 学生表 保持数据一致性 我们来看看,当键不一致的时候,数据是插不进去的哦,保证了数据一致性. mysql> insert into student(sid,name) values("A0004","Tom"); ERROR 1452

elastic search6.2.2 实现搜索记录查询 ,类似新浪微博这种,同样的搜索记录后面时间点的会覆盖前面的(主要思路:关键词去重,然后按时间排序) 先创建索引 //我的搜索 PUT my_search { "settings":{ "number_of_replicas": 0 }, "mappings":{ "_doc":{ "properties":{ "user": {&

1.数据库中的两张表: 2.传统左联查询数据结果如下: 3.替换查询语句可得到去重数据结果:

查询指定IP段,如123.123.123.* geo.ip=123.123.123.*

首先因为需要查询很多字段,也就排除了使用distinct的可能性. 1.1 原始sql select finalSql.* from (select '' SMS_CONTENT, ' as 短信发出类型_批量发出, yqdz.yqdz_hz_mc 短信接收方姓名, case when wc.JTDH is not null then wc.JTDH when wc.XIAOLINGTONG is not null then wc.XIAOLINGTONG when wc.SJ is not n

url 在表中具有唯一性: 由于定时任务的多进程/代码的多线程/定时任务的调度/脚本的执行时间,导致,破坏了唯一性: SELECT COUNT(1) FROM test_error_tmpUNION ALL SELECT COUNT(DISTINCT url) FROM test_error_tmp; COUNT(1)4097240910 差62 SELECT * FROM (SELECT COUNT(1) AS c,url FROM test_error_tmp GROUP BY url) A

运算符 符号 解释 + 加法 - 减法 * 乘法 / 除法,结果是浮点数 = 等于 > 大于 < 小于 <>或者!= 不等于 >= 大于或者等于 <= 小于或者等于 AND 逻辑与 OR 逻辑或 NOT 逻辑非 字符串连接符 select '姓名:' || c.stuname || ', 课程:' || b.coursename || ', 成绩:' || a.score || '分.' as sxcj from score a, course b, stuinfo c

〇.建表数据 drop table if exists user_profile; CREATE TABLE `user_profile` ( `id` int NOT NULL, `device_id` int NOT NULL, `gender` varchar(14) NOT NULL, `age` int , `university` varchar(32) NOT NULL, `province` varchar(32) NOT NULL); INSERT INTO user_prof

select * from production;alter table production add productionprice number(7,2); UPDATE production set productionprice=102.23--查询语句-- subStr 用来分割字段 1 为起始位置也就是第一个字,2位结束位置-- 字段名称后直接跟 汉字或者其他的注释信息 为查询后的 列头select subStr(productname,1,2) 产品名称, quantity 原价,

Bit-map是一种很巧妙的数据存储结构.所谓的Bit-map就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value,而Key即是该元素.由于采用了Bit为单位来存储数据,可以大大节省存储空间.Bit-map在实际中也有着广泛的应用,比如快速排序,元素去重以及空间缩减等等.本文通过Bit-map的几个应用实例对Bit-map以及其扩展结构Bloom Filter进行介绍. 1. Bit-map的基本思想 32位机器上,对于一个整型数,比如int a=1 在内存中占32bit位,这是为了方便计算机的运算

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

MySQL 是工作中很普遍的需要用到的,所以必须掌握,而 之前我们一直说的都是怎么存. 你只会存不会取有个屁用.所以希望大家在如何查询读取数据这方面多下点功夫. 这篇和上一篇都是干货,我也是第一次学.反正我就是这样理解,这样一遍一遍写,一遍一遍看的才慢慢有点感觉的. 目前还整理的很乱,先将就看,等以后想起来了我会再进一步整理. 简单查询 : 单表查询和多表查询 distinct : 去重 单表的唯一查询用 distinct group by : 分组 多表的唯一查询用 group by sele

该系列教程系个人原创,并完整发布在个人官网刘江的博客和教程 所有转载本文者,需在顶部显著位置注明原作者及www.liujiangblog.com官网地址. Python及Django学习QQ群:453131687 本节将详细介绍查询集的API,它建立在下面的模型基础上,与上一节的模型相同: from django.db import models class Blog(models.Model): name = models.CharField(max_length=100) tagline =

数据准备: 创建表: create table students( id int unsigned primary key auto_increment not null, name varchar(20) default '', age tinyint unsigned default 0, height decimal(5,2), gender enum('男','女','人妖','保密'), cls_id int unsigned default 0, isdelete bit defau

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  

一.单表查询 1.完整的语法顺序(可以不写完整,其次顺序要对) (不分组,且当前表使用聚合函数: 当前表为一组,显示统计结果 ) select distinct [*,查询字段1,查询字段2,表达式, 聚合函数..] from 表名 ##############distinct 去重, 与查询字段一个级别 where 分组之前的过滤条件 group by 分组依据 ##############可以分多次 例如 group by age,sex 每个年龄阶段的男女 having 分组之后的过滤条件