这里用的是es5.6.9 bucket_script :它执行一个脚本,该脚本可以对多桶聚合中的指定度量执行每桶计算,指定的度量标准必须为数字,并且脚本必须返回数值. 官方语法 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/search-aggregations-pipeline-bucket-script-aggregation.html { "bucket_script": { "bucket

sql中计算百分比:(转成字符串然后拼接%) ),) AS CHAR),'%') as aa from act_canal; 效果:

1.中英混合文字字符截取 //中文长度截取计算,可取中英混合,个数向上取整,精确度1个英文字符误差,一个英文算一个字符,一个汉字算一个字符. //sub("中文zlsd",1) -> "中" //sub("中文zlsd",3) -> "中文" function subCh (str,n){ var r=/[^\x00-\xff]/g; if(str.replace(r,"mm").length&

公司在做柯米克的分析报告,需要我这边把汽车之家柯米克论坛的评论数据和评论用户所在地的数据获取,通过爬虫的方式很快的解决了数据的问题,但是需要我提取下各省评论人数的比例,所以在数据库里面直接计算了相关的比例,把结果提交了,在这里记录下这个实现的方式. 下面看下评论用户取数据的表结构 但是获取的用户位置数据是adcode,这里还需要关联下adcode 码表,adcode码表数据结构(部分数据的截图): 1.首先我们需要把码表和用户表通过adcode关联起来,这样我们才知道具体的省份: 2.我们需要通

有 字段A 和B比如数据如下A  B1  21  31  4 2  22  3 统计出的sql结果: A   count 1   3 2   2 select a,count(b) from t group by a;--或count(b) over (partition by a) 如统计一级会计科目数量的sql: select fo,count(dispname)from( select substr(subjcode,1,4) fo,bd_accsubj.dispname, bd_accs

Learn From: http://blog.csdn.net/maggiehexu/article/details/6387636 方法一: public String getPercent(int x,int total){ String result = "";//接受百分比的值 double x_double = x*1.0; double tempresult = x/total; DecimalFormat df1 = new DecimalFormat("0.

,),))+'%' As 百分比 NUMERIC(P,S) P的默认值是:38 S的默认值是:-84~127 numeric(a,b)函数有两个参数,前面一个为总的位数,后面一个参数是小数点后的位数,例如numeric(5,2)是总位数为5,小数点后为2位的数,也就是说这个字段的整数位最大是3位.

int diliverNum=3;//举例子的变量 int queryMailNum=9;//举例子的变量 // 创建一个数值格式化对象 NumberFormat numberFormat = NumberFormat.getInstance(); // 设置精确到小数点后2位 numberFormat.setMaximumFractionDigits(2); String result = numberFormat.format((float)diliverNum/(float)queryMa

function GetPercent(num, total) { /// <summary> /// 求百分比 /// </summary> /// <param name="num">当前数</param> /// <param name="total">总数</param> num = parseFloat(num); total = parseFloat(total); if (isNa

//计算比率 decimal A =(decimal) 200.20; decimal B = (decimal)1000.20; decimal t = decimal.Parse((A/B).ToString("0.000")) ; //保留3位小数 // ); //四舍五入,精确2位 ; //乘以100 x100结果% / ).ToString() * );

通过查找资料,得到了如下解决方法: 用到了concat()和left() 两个函数 1.CONCAT(str1,str2,...) 返回来自于参数连结的字符串.如果任何参数是NULL, 返回NULL.可以有超过2个的参数.一个数字参数被变换为等价的字符串形式. select CONCAT('My', 'S', 'QL'); -> 'MySQL' select CONCAT('My', NULL, 'QL'); -> NULL select CONCAT(14.3); -> '14.3'

select a.catalog_name,decode(substr(trunc((a.s/b.count2),4)*100||'%',0,1),'.',replace(trunc((a.s/b.count2),4)*100||'%','.','0.'),trunc((a.s/b.count2),4)*100||'%') as percentfrom (SELECT PARENT_NAME as catalog_name, sum(COUNTNUM) as s      FROM RES_PR

CTE定义:一个公共表表达式(common table expression)是一个命名的临时结果集,它在一条单独的语句中有效,可以在语句中被引用多次. CTE基本语法: WITH cte1 [(col_name [, col_name] ...)] AS (SELECT a, b FROM table1), cte2 [(col_name [, col_name] ...)] AS (SELECT c, d FROM table2) SELECT b, d FROM cte1 JOIN cte

描述 本例展示了如何使用查询任务结果用去Google Chart API构建一个图表.当运行本例,点击一个郡县去看出现在一个无焦点的InfoWindow中的人口统计的数据的图表. 函数init创建了一个Map,一个QueryTask和一个Query.注意QueryTask的构造函数需要地图服务里一个图层的URL (http://sampleserver1.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/Demographics/ESRI_Census_USA/MapS

主要知识点 percentiles的用法     现有一个需求:比如有一个网站,记录下了每次请求的访问的耗时,需要统计tp50,tp90,tp99 tp50:50%的请求的耗时最长在多长时间 tp90:90%的请求的耗时最长在多长时间 tp99:99%的请求的耗时最长在多长时间     一.准备数据 1.建立mappings     PUT /website { "mappings": { "logs":{ "properties": { &qu

目录 1 普通聚合分析 1.1 直接聚合统计 1.2 先检索, 再聚合 1.3 扩展: fielddata和keyword的聚合比较 2 嵌套聚合 2.1 先分组, 再聚合统计 2.2 先分组, 再统计, 最后排序 2.3 先分组, 组内再分组, 然后统计.排序 1 普通聚合分析 1.1 直接聚合统计 (1) 计算每个tag下的文档数量, 请求语法: GET book_shop/it_book/_search { "size": 0, // 不显示命中(hits)的所有文档信息 &qu

source.txt: 60行 89 91 93 90 92 92 94 92 89 95 93 92 90 92 93 94 94 92 90 92 92 92 ... 统计各个值的百分比,并排序 # -*- coding: gbk -*- with open(r'F:\source.txt','r') as f: lines=f.readlines() #print len(lines) print len(lines) dic={}; for age in lines: age=age.s

遇到计算百分比的情况,查了一下,有两种方式 具体实现方式见下面代码 # 方式1 格式化为float ,然后 处理成%格式, 需要对分子/分母 * 100如下, percentList.append('{:.2f}%'.format(member/denominator*100)) # 方式2 直接使用参数格式化:{:.2%} {:.2%}: 显示小数点后2位 percentList.append('{:.2%}'.format(member/denominator)) print("所求百分比为

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/6008477.html 关于统计信息对数据行数做预估,之前写过对非相关列(单独或者单独的索引列)进行预估时候的算法,参考这里. 今天来写一下统计信息对于复合索引在预估时候的计算方法和潜在问题. 本文原形来自于是个实际业务问题,某SQL在利用一个符合索引做查询的时候,发现始终会出现预估误差较大的情况, 而改变复合索引的列顺序,这个预估行数的误差会发生变化, 也就是说,Create index idx_index1 ON Ta

公司的项目有的页面超级慢,20s以上,不知道用户会不会疯掉,于是老大说这个页面要性能优化.于是,首先就要搞清楚究竟是哪一步耗时太多. 我采用spring aop来统计各个阶段的用时,其中计时器工具为StopWatch. 文章结构: 遇到的问题 创建项目 AOP-HelloWorld 时间统计 bug final 压力测试 源码 其中,遇到的问题: 1.少包aspectjweaver 添加依赖后才可以使用@Aspect 2.环绕通知加入多个point 刚开使用&&连接多个point,傻傻的看

统计信息概念 统计信息是一些对象,这些对象包含在表或索引视图中一列或多列中的数据分布有关的统计信息.数据库查询优化器使用这些统计信息来估计查询结果中的基数或行数. 通过这些基数估计,查询优化器可以生成高质量的执行计划. 例如,查询优化器可以使用基数估计选择索引查找运算符而不是耗费更多资源的索引扫描运算符,从而提高查询性能.[参考MSDN] 其实如果你以前没有接触过统计信息,你可以将其看做是数据库为了得到最优的执行计划,统计数据库里面表.索引等对象的一些数据,例如表的记录数.所有列的平均长度.直方