group by 函数主要用来对数据进行分组,over()函数则是一个“开窗函数”,它更多的是与聚合函数如:sum().max().min().avg().count()等函数以及排名函数如:row_number().rank().dense_rank().ntile()函数结合使用. 1.group by 函数 原始数据如下,数据表名为hr.employeee 对以上数据按照city字段进行分组,并计算了每组中存在的行数: select city,count(city)as n from hr

•首先给table添加属性: showFooter: footer js代码如下: //初始化bootstrapTableinitBootstrapTable: function () { var oTable = new TableInit("/manage/report/merchant/page", true); oTable.Init(); showTotal(); $("#btn_query").click(function () { $("#b

有一个问题是这样的统计数据总数用count(*).count(主键ID).count(字段).count(1)那个效率高. 先说结论,不用那么花里胡哨遇到统计总数全部使用count(*). 但是有很多小伙伴就会问为什么呢?本期文章就解决大家的为什么. 系列文章 五分钟,让你明白MySQL是怎么选择索引<死磕MySQL系列 六> 字符串可以这样加索引,你知吗?<死磕MySQL系列 七> 无法复现的"慢"SQL<死磕MySQL系列 八> 什么?还在用de

在日常开发工作中,我经常会遇到需要统计总数的场景,比如:统计订单总数.统计用户总数等.一般我们会使用MySQL 的count函数进行统计,但是随着数据量逐渐增大,统计耗时也越来越长,最后竟然出现慢查询的情况,这究竟是什么原因呢?本篇文章带你一下学习一下. 1. MyISAM存储引擎计数为什么这么快? 我们总有个错觉,就是感觉MyISAM引擎的count计数要比InnoDB引擎更快,实际这不是错觉. MyISAM引擎把表的总行数单独记录在磁盘上,查询的时候可以直接返回,不需要再累加统计. 但是当S

sql的统计函数 sql统计函数有 count 统计条数,配合group用 sum 累加指定字段数值 但注意sum(1)就特殊 sum(1)等同于count(*) sum(1)统计个数,功能和count(*)一样,但效率上count(*)高.所以尽量少用. 举个小例子 SELECT ad_network_id,,sum(1),count(*),sum(2),count(5) from mapping_table_analytics GROUP BY ad_network_id 运行结果为: 3

@Service public class MongoCountServiceImpl implements MongoCountService { @Autowired private MongoTemplate mongoTemplate; @Override public List<MongoCountDTO> count(String docName, String groupFeild, Query queryCondition) { //定义统计返回字段:默认添加以...分组的字段

代码写法: SELECT date_format(examinee_pay_time, '%Y-%m-%d') as payDate, COUNT(examinee_id) As realityApplyCount, <!-- 日缴费次数 --> sum((CASE WHEN examinee_exam_score IS NULL THEN exam_fee ELSE END )) as realityApplyFee, <!-- 日缴费金额 --> exam_id, exam_n

现有某电商网站用户对商品的收藏数据,记录了用户收藏的商品id以及收藏日期,名为buyer_favorite1. buyer_favorite1包含:买家id,商品id,收藏日期这三个字段,数据以“\t”分割,样本数据及格式如下: 买家id   商品id    收藏日期         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::    

执行效果: 1.  count(1) and count(*) 当表的数据量大些时,对表作分析之后,使用count(1)还要比使用count(*)用时多了!  从执行计划来看,count(1)和count(*)的效果是一样的. 但是在表做过分析之后,count(1)会比count(*)的用时少些(1w以内数据量),不过差不了多少.    如果count(1)是聚索引,id,那肯定是count(1)快.但是差的很小的.  因为count(*),自动会优化指定到那一个字段.所以没必要去count(1

mysql获取group by内部可以获取到某字段的记录分组统计总数,而无法统计出分组的记录数. mysql的SQL_CALC_FOUND_ROWS 使用 获取查询的行数 在很多分页的程序中都这样写: 代码如下 复制代码 SELECT COUNT(*) from `table` WHERE ......; 查出符合条件的记录总数 代码如下 复制代码 SELECT * FROM `table` WHERE ...... limit M,N; 查询当页要显示的数据 这样的语句可以改成: 代码如下 复

1.按照月份统计数据 SELECT DATE_FORMAT(d.create_time,'%Y-%m') months,COUNT(id) AS scannum FROM detail d GROUP BY months; select DATE_FORMAT(create_time,'%Y%u') weeks,count(caseid) count from tc_case group by weeks; select DATE_FORMAT(create_time,'%Y%m%d') day

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

转载自 http://www.07net01.com/linux/centos_Linux_tongjimougewenjianjiazhanyongkongjiandaxiao_12510_1346373058.html 1.查看当前文件夹下面各个文件的大小 ll -lh 2.查看某文件夹占用总的空间大小 du -h --max-depth=1 /usr/local/ 8.0K    /usr/local/etc8.0K    /usr/local/include275M    /usr/lo

awk增加统计列值为增加列数或进行运行结果统计,使用符号 + =.增加的结果赋给符号左边变量值,增加到变量的域在符号右边.例如将 $ 1加入变量total,表达式为toatl+=$1.列值增加很有用.许多文件都要求统计总数,但输出其统计结果十分繁琐.在awk中这很简单,请看下面的例子.将所有学生的'目前级别分'加在一起,方法是tot+=$6,tot即为awk浏览的整个文件的域6结果总和.所有记录读完后,在END部分加入一些提示信息及域 6总和.不必在awk中显示说明打印所有记录,每一个操作匹配时

统计从键盘输入一行字符的个数: 1 //用了getchar() 语句 2 //这里的\n表示回车 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main() { ; printf("输入键盘上的字符\n"); while (getchar() !='\n'){ n++; } printf("%d\n", n); system("pause"); ; } //更改题目:输入一行字符,直

oracle count 百万级 分页查询记录总数.总条数优化 oracle count 百万级 查询记录总数.总条数优化 最近做一个项目时,做分页时,发现分页查询速度很慢,分页我做的是两次查询,一次是查询总数,一次是查询分页结果 /** 查询总记录数 **/ SELECT COUNT(id) FROM USER order by id /** 查询结果集 **/ select * from ( select row_.*, rownum rownum_ from ( select id , u

问题描述 需要根据某类数据在动态时间段内的统计值对这些数据进行排名.例如按过去24小时内点赞数排名的帖子,每隔一小时计算一次结果.以下描述均针对这个例子展开. 解决思路 针对这种问题,我的第一反应是直接通过 mysql一张数据表记录所有数据的每一条统计值改变的行为,例如记下每个帖子在哪个时间点被谁点赞.排序结果直接通过 select + where + order_by + limit.简单粗暴,但效率低下,扩展性差,而且当数据量很多时,会导致数据库查询效率低下. 那么为了提高效率, mysql

之前,统计每篇博文的阅读数的方式是经过筛选去重之后直接更新数据库,并发压力直接传导到数据库,假设1秒有1000个并发请求,传统方案会在1秒内并发进行1000次数据库更新操作. 为了降低数据库的并发压力,需要重新设计统计服务.思路是即使1秒有1万个并发请求,也只是依次更新数据库,对数据库没有并发压力. 统计服务要做的事情很专一:去重+计数 去重的业务根据具体的需要来设计规则,例如一个用户1个小时内所有访问都只计算一次,没有用户信息的按 IP 地址或者浏览器标识去统计.去重就是把这些标志去重,有多种

mybatis实现 主从表 left join  1:n 一对多 分页查询   主表从表都有查询条件+count 需求: ======================================== 1.主从表数据 是 1:m 2.主从表各自都有查询条件 3.最后查询结果 需要分页,并统计总数 注意: ======================================= 1.查询的分页,必须在数据库做,否则分页没有意义 解决方法: 注意 下面的入参中 [第一页的10条] pageN

1. 准备数据源 摘录了一片散文,保存格式为utf-8 2. 准备环境 2.1 搭建伪分布式环境 https://www.cnblogs.com/cjq10029/p/12336446.html 上传数据源文件到hdfs中创建的in目录下 2.2 下载相关资源 下载hadoop277 链接:https://pan.baidu.com/s/1xeZx4AVxcjU33hoMLvOojA 提取码:mxic 下载hadoop可执行程序 winutils.exe 链接:https://pan.baidu