在impala中,一个select执行多个count(distinct col)会报错,举例: select C_DEPT2, count(distinct QUESTION_BUSI_ID) as wo_num, count(distinct CREATOR_ID) as creator_num from pdm.kudu_q_basic where substr(CREATE_DATE, 1, 7) = '2020-10' group by C_DEPT2 报错信息: ERROR: Anal

DISTINCT 方法用于返回唯一不同的值 官方文档给出的示例: $Model->distinct(true)->field('userName')->select(); 解析的SQL:SELECT DISTINCT `userName` FROM `table` 去重统计: $totalRows = $this->where($where)->count('DISTINCT mobilePhone') 解析的SQL:SELECT COUNT(DISTINCT mobileP

•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

利用Linux命令进行文本按行去重并按重复次数排序   linux命令行提供了非常强大的文本处理功能,组合利用linux命令能实现好多强大的功能.本文这里举例说明如何利用Linux命令行进行文本按行去重并按重复次数排序.主要用到的命令有sort,uniq.其中,sort主要功能是排序,uniq主要功能是实现相邻文本行的去重. 用于演示的测试文件内容如下: Hello World.     Apple and Nokia.     Hello World.     I wanna buy an A

先写一个命令: cut -d' ' -f1 ~/.bash_history|sort -d | uniq -c|sort -nr|head 这个命令可以统计你历史上输入的命令的次数的前十条 整个命令基于管道 1.cut cut -d' ' -f1 ~/.bash_history 从~/.bash_history这个文件中剪出第一列(参数-f1,多行则为-f1,3等等) -d' ' 表示分隔符.此时分隔符为空格.如果分隔符为冒号,则为“-d:” 2.sort sort -d按字典序排序剪出来的第一

一.背景说明 在Flink中对流数据进行去重计算是常有操作,如流量域对独立访客之类的统计,去重思路一般有三个: 基于Hashset来实现去重 数据存在内存,容量小,服务重启会丢失. 使用状态编程ValueState/MapState实现去重 常用方式,可以使用内存/文件系统/RocksDB作为状态后端存储. 结合Redis使用布隆过滤器实现去重 适用对上亿数据量进行去重实现,占用资源少效率高,有小概率误判. 这里以自定义布隆过滤器的方式,实现Flink窗口计算中独立访客的统计,数据集样例如下:

当统计一个有重复的字段可以用这个方法 $count = $model->where($map)->count('distinct(id)'); 转自 http://www.thinkphp.cn/code/185.html

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         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::    

表名:parkUserCost id: patkId: userId: phone: costVal: 适合特定条件下,对某些字段进行去重筛选.(比如限定抢购) 第一种,使用\(first操作符.\)first 会把数组的第一个元素取出,作为一个对象. // 第一种(可转java版本) db.getCollection('parkUserCost').aggregate([ {"$match" : { "$and" : [ // {"name"

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

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

package com.iexecloud.cloud.casemanager;import redis.clients.jedis.Jedis;import java.text.SimpleDateFormat;import java.util.Date;public class UVDemo { private Jedis jedis=new Jedis("127.0.0.1"); /** * 添加一次用户访问记录 * @param userid */ public void ad

HyperLogLog 实现一个功能 统计网站的UV (user view),区别PV (page view) 数据去重 统计总数 同一个用户的反复点击进入记为 1 次 解决方案 最简单的思路是记录集合A中所有不重复元素的集合S,当新来一个元素x,若S中不包含元素x,则将x加入S,否则不加入,集合A的基数就是集合S中元素的数量 数据量大时存在的问题 存储内存会线性增长 集合S中的元素数量增多时,需要用布隆过滤器(检索一个元素是否在一个集合中) hashmap.set 内存占用大 假设定义Hash

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

最近刚在搞一个BI的项目,里面需要大量的sql 数据统计相关运用,加深了我又对SQL的理解与使用. 所以,分享几个数据统计时常用的sql 语句总结: 1. 统计各个条件下的数据 select BatchId,sum(CardSum) 总金额, sum( then CardSum end) as 已使用, sum( then CardSum end) as 已冻结 from GiftCard group by BatchId 2. 统计每日,每月,每年的数据 ) 数量,sum(CardSum) 销

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:http://www.cnblogs.com/zhangweizhong/p/5577842.html 最近刚在搞一个BI的项目,里面需要大量的sql 数据统计相关运用,加深了我又对SQL的理解与使用. 所以,分享几个数据统计时常用的sql 语句总结: 1. 统计各个条件下的数据 select BatchId,sum(CardSum) 总金额, sum(case when Status=1 then CardSum else 0 end) as 已使用, sum(case when Stat