理想很饱满,现实很骨感. 由于业务需要"灵活可配置"的功能需求,在使用java开发Influxdb查询功能的时候,遇到了一个问题,Measurement注解的名称有可能需要动态变化. 我们先看下 @Measurement 注解的代码: package org.influxdb.annotation; import java.lang.annotation.ElementType; import java.lang.annotation.Retention; import java.la

在Spark中,也支持Hive中的自定义函数.自定义函数大致可以分为三种: UDF(User-Defined-Function),即最基本的自定义函数,类似to_char,to_date等 UDAF(User- Defined Aggregation Funcation),用户自定义聚合函数,类似在group by之后使用的sum,avg等 UDTF(User-Defined Table-Generating Functions),用户自定义生成函数,有点像stream里面的flatMap 本篇

1.使用Myeclipse逆向工程生成实体和配置信息: 步骤1:配置MyEclipse Database Explorer: 步骤2:为项目添加hibernate的依赖: 此处打开后,点击next进入下个页面: 此处选择,主键自增,然后点击Finish: 2.hql语句各种查询: Hibernate.cfg.xml: <?xml version='1.0' encoding='UTF-8'?> <!DOCTYPE hibernate-configuration PUBLIC "

1.聚合函数 --max,min,sum,avg,count,nvl(,) -- max:最大值 -- max既能取数字的最大值,也可以取字符串的最大值(英文字母排列顺序),根据场景实际意义来看,最好一条sql中只出现一次 select max(age) ,max(name) from teacher; --min:最小值 select min(age) from teacher; select min(name) from teacher; --sum:求和:在求和函数中,只能计算数字类型,

用户可以自定义聚合函数  ODCIAggregate,定义了四个聚集函数:初始化.迭代.合并和终止. Initialization is accomplished by the ODCIAggregateInitialize() routine, which is invoked by Oracle to initialize the computation of the user-defined aggregate. The initialized aggregation context is

[声明] 欢迎转载,但请保留文章原始出处→_→ 生命壹号:http://www.cnblogs.com/smyhvae/ 文章来源:http://www.cnblogs.com/smyhvae/p/4030506.html [正文] 一.navicat的引入:(第三方可视化的客户端,方便MySQL数据库的管理和维护) NavicatTM是一套快速.可靠并价格相宜的数据库管理工具,专为简化数据库的管理及降低系统管理成本而设.它的设计符合数据库管理员.开发人员及中小企业的需要.Navicat 是以直

MySQL聚合函数.控制流程函数(含navicat软件的介绍) 一.navicat的引入:(第三方可视化的客户端,方便MySQL数据库的管理和维护) NavicatTM是一套快速.可靠并价格相宜的数据库管理工具,专为简化数据库的管理及降低系统管理成本而设.它的设计符合数据库管理员.开发人 员及中小企业的需要.Navicat 是以直觉化的图形用户界面而建的,让你可以以安全并且简单的方式创建.组织.访问并共用信息. Navicat 是闻名世界.广受全球各大企业.政府机构.教育机构所信赖,更是各界从业

常用的聚合函数 1. AVG() 求平均值 mysql> AVG([DISTINCT] expr) -- 返回 expr 的平均值 mysql> select AVG(age) from table_teacher; 2. COUNT()  统计 select 语句检索到的行的数目 mysql> select COUNT(*) from table_teacher; -- 返回检索行的数目,不论其是否包含NULL mysql> select COUNT(name) from tab

[正文] 一.navicat的引入:(第三方可视化的客户端,方便MySQL数据库的管理和维护) NavicatTM是一套快速.可靠并价格相宜的数据库管理工具,专为简化数据库的管理及降低系统管理成本而设.它的设计符合数据库管理员.开发人员及中小企业的需要.Navicat 是以直觉化的图形用户界面而建的,让你可以以安全并且简单的方式创建.组织.访问并共用信息. Navicat 是闻名世界.广受全球各大企业.政府机构.教育机构所信赖,更是各界从业员每天必备的工作伙伴,被公认为全球最受欢迎的MySQL前

Hive支持用户自己定义聚合函数(UDAF),这样的类型的函数提供了更加强大的数据处理功能. Hive支持两种类型的UDAF:简单型和通用型.正如名称所暗示的,简单型UDAF的实现很easy,但因为使用了反射的原因会出现性能的损耗,而且不支持长度可变的參数列表等特征.而通用型UDAF尽管支持长度可变的參数等特征.但不像简单型那么easy编写. 这篇文章将学习编写UDAF的规则,比方须要实现哪些接口,继承哪些类,定义哪些方法等. 实现通用型UDAF须要编写两个类:解析器和计算器.解析器负责UDAF

聚合函数(Aggregate Functions) AVG  BOOL_AND  BOOL_OR  COUNT  GROUP_CONCAT MAX  MIN  SUM  SELECTIVITY  STDDEV_POP STDDEV_SAMP  VAR_POP  VAR_SAMP 数值函数(Numeric Functions) ABS  ACOS  ASIN  ATAN  COS  COT  SIN  TAN  ATAN2  BITAND  BITOR  BITXOR MOD  CEILING 

//把数据库导出到脚本文件mysqldump -uroot -p1234 --databases abc > d:/a/abc.sql CREATE TABLE stud( id INT PRIMARY KEY, NAME VARCHAR(32) NOT NULL, score NUMERIC(4,1));//把所有名字都设成"Mike"了UPDATE stud SET NAME="Mike" //只设置分数>=70的记录的NameUPDATE stud

在之前的查询都需要对查询的关机中进行“精确”.“完整”完整的输入才能查询相应的结果, 但在实际开发过程中,通常需要考虑用户可能不知道“精确”.“完整”的关键字, 那么就需要提供一种不太严格的查询方式,即模糊查询,只需要输入大概的部分内容就能完成查询. 一.模糊查询 .使用LIKE关键字 语法:SELECT <字段列表|*> FROM 表名 [WHERE 字段名 LIKE %关键字%]; 说明:通配符_(表示任意0到1个字符).%(表示任意的0到多个字符) 举例:SELECT * FROM tb

Spark踩坑填坑-聚合函数-序列化异常 一.Spark聚合函数特殊场景 二.spark sql group by 三.Spark Caused by: java.io.NotSerializableException 序列化异常踩过的坑 序列异常天坑1(网上常见的) 序列异常天坑2 序列异常天坑3 四.org.apache.spark.SparkException: Task not serializable 部分内容原文地址: AISeekOnline:Spark Caused by: ja

欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是<hive学习笔记>的第十篇,前文实践过UDF的开发.部署.使用,那个UDF适用于一进一出的场景,例如将每条记录的指定字段转为大写: 除了一进一出,在使用group by的SQL中,多进一出也是常见场景,例如hive自带的avg.sum都是多进一出,这个场景的自定义函数叫做用户自定义聚合函数(User Defiend Aggregat

软件实施面试系列文章第二弹,MySQL和Oracle联合查询以及聚合函数的面试总结.放眼望去全是MySQL,就不能来点Oracle吗?之前面过不少公司,也做过不少笔试题,现在已经很少做笔试题了.你肚子有多少墨水,有经验的面试官一问基本上就知道个大概了.趁着还有点微薄的记忆,就彻底分享出来啦. 系列文章已收录至github仓库: https://github.com/cnwangk/SQL-study 前言 那个用心作题图,用脚写文档的就是我龙腾万里sky啦. 如果不想自己去新建示例,也想找一个完

写在前面的话:用了好久group by,今天早上一觉醒来,突然感觉group by好陌生,总有个筋别不过来,为什么不能够select * from Table group by id,为什么一定不能是*,而是某一个列或者某个列的聚合函数,group by 多个字段可以怎么去很好的理解呢?不过最后还是转过来了,简单写写吧,大牛们直接略过吧. =========正文开始=========== 先来看下表1,表名为test: 表1 执行如下SQL语句: SELECT name FROM test GR

max,min,sum,avg聚合函数会忽略null值,但不代表聚合函数不返回null值,如果表为空表,或聚合列都是null,则返回null.count 聚合函数忽略null值,如果聚合列都是null或表为空表,则返回0. 共性:Null values are ignored. 一,聚合函数忽略NULL值 示例数据表 create table dbo.ftip ( ID int) 1,当表中没有任何数据时,聚合函数的返回值 select max(ft.ID),min(ft.ID),sum(ft.

Sql server聚合函数在实际工作中应对各种需求使用的还是很广泛的,对于聚合函数的优化自然也就成为了一个重点,一个程序优化的好不好直接决定了这个程序的声明周期.Sql server聚合函数对一组值执行计算并返回单一的值.聚合函数对一组值执行计算,并返回单个值.除了 COUNT 以外,聚合函数都会忽略空值. 聚合函数经常与 SELECT 语句的 GROUP BY 子句一起使用.   v1.写在前面 如果有对Sql server聚合函数不熟或者忘记了的可以看我之前的一片博客.sql server

第四章 Mongodb聚合函数 插入 测试数据 ;j<;j++){ for(var i=1;i<3;i++){ var person={ Name:"jack"+i, Age:i, Address:["henan","wuhan"], Course:[ {Name:"shuxue",Score:i}, {Name:"wuli",Score:i} ] } db.DemoTest.Person.in

  聚合分析 在访问数据库时,经常需要对表中的某列数据进行统计分析,如求其最大值.最小值.平均值等.所有这些针对表中一列或者多列数据的分析就称为聚合分析. 在SQL中,可以使用聚合函数快速实现数据的聚合分析.与第7章介绍的SQL中的函数不同,聚合函数是对列中的一系列数据进行处理,返回单个统计值:而前面的函数则是对列中的单个数据进行处理. 聚合函数    函 数 名称      函 数 功 能 SUM() 返回选取结果集中所有值的总和 MAX() 返回选取结果集中所有值的最大值 MIN() 返回选