1. 准备数据表test2 create table test2( a int, b int, c int, d int, e int); 2. 准备2条数据 ,,,,); ,,,,); 查询显示如下: 3. 现在要求出a,b,c,d,e 5个字段中每行的最大值和最小值. 虽然hive中有min和max,但是那是求某列字段的最小值和最大值,在这里行不通.接下来使用hive中的数组排序方法来求解. 思路: 先将字段合并到数组里面,然后使用数组排序函数. select sort_array(arra

//数组中找两个最小值,及索引 //例如数组: [2,6,7,4,10,3,5]; 计算得出,min1=2,index1=0,min2=3,index2=5; var min1 = Infinity; var min2 = min1; var index1 = -1; var index2 = -1; var arr = [2,6,7,4,10,3,5]; for(var i = 0; i < arr.length; i++ ){ var item = arr[i]; if(item < mi

相似度函数 概述    比较两个字段的相似度    最近有人问到关于两个字段求相似度的函数,所以就写了一篇关于相似度的函数,分别是“简单的模糊匹配”,“顺序匹配”,“一对一位置匹配”.在平时的这种函数可能会需要用到,可能业务需求不一样,这里只给出参照,实际情况可以相对修改. 本文所有的两个字段比较都是除以比较字段本身,例如A与B比较,找出的长度除以A的长度,因为考虑如果A的长度大于B的长度,相似度会超100%,例如‘abbc’,'ab'. 如果大家想除以B的长度,只需要在语句末尾将‘SET @n

一.MySQL中两个DateTime字段相减 假定表名为tblName,两个DateTime字段名分别为beginDateTime,endDateTime,以下是相关两个mysql日期字段相减的SQL语句,这种方式两字段跨天,月,年都无问题. 得到两个日期字段之间的秒数 selec t (UNIX_TIMESTAMP(endDateTime) - UNIX_TIMESTAMP(beginDateTime)) dif_second from tblName 得到两个日期字段之间的分数 selec

insert into mst_sequence(seq_type, seq_desc, seq_date, seq_no, create_time) VALUES('CK', 'XXX', NOW(), 1, NOW()) on DUPLICATE key UPDATE seq_no=seq_no+1; 需要对seq_type和seq_date两字段建立唯一索引,否则,每次都插入新记录.

void Main() { var empList =new List<Employee> { , FName = , Sex = 'M'}, , FName = , Sex = 'F'}, , FName = , Sex = 'M'}, , FName = , Sex = 'F'}, , FName = , Sex = 'F'}, , FName = , Sex = 'M'}, , FName = , Sex = 'F'}, , FName = , Sex = 'M'} }; //这里是根据

一.用户列表 1.新建(1)views/users/index.vue: <template> <div class="user-list-container"> 用户列表 </div> </template> <script> import { getUserList } from '@/api/users' export default { data() { return { userList: [] } }, creat

0前言 感谢yxy童鞋的dp及暴力做法! 1 算法标签 优先队列.dp动态规划+滚动数组优化 2 题目难度 提高/提高+ CF rating:2300 3 题面 「POJ 3666」Making the Grade 路面修整 4 分析题面 4.1 简要描述 给出数列 \(A\), 求非严格单调不上升或单调不下降, 且\(S=\sum^N_{i=1}|A_i-B_i|\) 最小的序列\(B\),输出\(S\) 4.2 模型转换 输入\(N\), 然后输入\(N\)个数,求最小的改动这些数使之成非严

1.概念及特点 说明:由于部分语句中$ 符号无法正常显示,使用￥代表 概念 MongoDB是一个基于文档的分布式的开源的NoSQL数据库,文档的结构为BSON形式,每一个文档都有一个唯一的Objectid. 补充:MongoDB是一个分布式文件系统,满足CAP定理,即分布式计算系统不可能同时满足一致性.可用性.分割容忍.一致性是指所有节点在同一时间具有相同数据,可用性是指每个请求不管是成功还是失败都有响应. 特点 ●高性能.高可用.易扩展 ●mongodb是模式自由的(schema-free),

  So Easy系列之MySQL数据库教程 1.   数据库概述 1.1.  数据库概述 数据库(Database)是按照数据结构来组织.存储和管理数据的仓库,它产生于距今六十多年前,随着信息技术和市场的发展,特别是二十世纪九十年代以后,数据管理不再仅仅是存储和管理数据,而转变成用户所需要的各种数据管理的方式.数据库有很多种类型,从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用. 数据库指的是以一定方式储存在一起.能为多个用户共享.具有尽可能小的

在MongoDB(版本 3.2.9)中,数据的分发是指将collection的数据拆分成块(chunk),分布到不同的分片(shard)上,数据分发主要有2种方式:基于数据块(chunk)数量的均衡分发和基于片键范围(range)的定向分发.MongoDB内置均衡器(balancer),用于拆分块和移动块,自动实现数据块在不同shard上的均匀分布.balancer只保证每个shard上的chunk数量大致相同,不保证每个shard上的doc数量大致相同. 一,数据按照chunk数量进行均衡分发

UDP是一个简单的面向数据报的运输层协议:进程的每个输出操作都正好产生一个UDP数据报,并组装成一份待发送的IP数据报.这与面向流字符的协议不同,如TCP,应用程序产生的全体数据与真正发送的单个IP数据报可能没有什么联系. UDP数据报封装成一份IP数据报的格式.如下图所示. UDP不提供可靠性:它把应用程序传给IP层的数据发送出去,但是并不保证它们能到达目的地. UDP首部 UDP首部 UDP报文首部结构如上图所示,它由RFC 768定义.应用层数据占用了UDP报文段的数据字段.例如,对于DN

Parsers 除了主查询解析器外,还有一些其他的查询解析器可以使用或者和主查询解析器连合使用.这部分描述了其他查询解析器的细节,并且给出了一些例子: 大多数的解析器都可以使用局部查询参数的方式来表达(Local Parameters in query). 1.1 Block Join Query Parsers 有两种查询解析器支持block joins,这些查询解析器允许索引搜索关系内容.可以使用在你想索引子文档到父文档的地方.比如,一个博客包含父文档和作为其他评论的子文档.或者产品(pro

-- ======================== 第三天 =========================== CREATE DATABASE php0408 CHARSET utf8 ;CREATE TABLE php0408.student ( sid INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, sname VARCHAR(18) NOT NULL, sex ENUM('male','female') NOT NULL DEFAULT 'fema

result = executeQuery(“ SELECT FName, FSalary FROM T_Employee ”); for(i=0;i<result.count;i++) { salary = result[i].get(“ FSalary ”); if(salary<5000) { name = result[i].get(“ FName ”); print(name+”的工资少于 5000 元,为:”+salary); } } SQL 中提供了聚合函数来完成计算统 计结果集

Date 类 (时间类) 所属包:java.util.Date 构造方法: public Date() 返回的是当前时间 也就是1970-1-1到电脑目前的时间值,用毫秒来表示 public Date(long 毫秒值) 返回指定毫秒值的时间 方法: 返回值 long getTime() 返回当前时间的毫秒值 没有返回值 setTime(long 毫秒值) 设置当前时间的毫秒值 java中的时间原点为:1970-1-1 00:00:00毫秒值的换算: 1秒=1000毫秒 DateFormat (

我又来了,这篇文章还是来做(da)推(guang)介(gao)我自己的!俗话说事不过三,我觉得我下次得换个说法了,不然估计要被厌恶了,但是我是好心呐,一定要相信我纯洁的眼神.由于这两年接触到了比较多的这方面的知识,不想忘了,我决定把他们记录下来,所以决定在GitBook用半年时间上面写下来,这是目前写的一节,后面会在gitbook上不断更新,欢迎大家star,主要是在写完之前欢迎各位给出指正的意见.最最重要的,地址在这里:https://www.gitbook.com/book/rogerzhu

NodeJs操作MongoDB之多表查询($lookup)与常见问题 一,方法介绍 aggregate()方法来对数据进行聚合操作.aggregate()方法的语法如下 1 aggregate(operators,[options],callback) operators参数是如表1所示的聚合运算符的数组,它允许你定义对数据执行什么汇总操作.options参数允许你设置readPreference属性,它定义了从哪里读取数据.callback参数是接受err和res $lookup:可以做多表查

比较运算符 > < = >= <= !=和<> !=和<>都是一个意思,都是不等于的意思 and和or and 并且&& 需要同时满足多个条件时使用 or 或|| 需要满足多个条件中的某一个条件时使用 in 和 not in select * from emp where sal=5000 or sal=950 or sal=3000; 两个的意思相等 select * from emp where sal in (5000,950,3000

用户操作 新建用户 grant 权限 on 数据库.表名 to 用户名@'访问地址' identified by "密码"; 新建一个可以远程访问数据库的用户 test, 密码:ps12345 并且只赋予查询权限: grant select on *.* to test@'%' identified by "ps12345"; 用户格式: 用户名@'地址' , %表示所有,意思是所有远程主机都可以登录,root默认只能本地登录,可以上面的语句修改 赋予用户权限 指定

第一部分 Calendar介绍 public abstract class Calendar implements Serializable, Cloneable, Comparable<Calendar> {} Calendar 可以看作是一个抽象类. 它的实现,采用了设计模式中的工厂方法.表现在:当我们获取Calendar实例时,Calendar会根据传入的参数来返回相应的Calendar对象.获取Calendar实例,有以下两种方式: (1) 当我们通过 Calendar.getInst