可以在查询时给字段赋别名,但是需要注意以下:*的位置要在最前面,放在其他地方都会出错.这种写法同名覆盖的字段还在,然后在*的后面加上别名字段,已经可以满足所有需求了 SELECT *,r.id as rid,u.id as uid FROM remarks_tblogs as r left join user_tblogs as u on r.userId=u.id ORDER BY r.id desc P.S.  一段thinkphp数据库查询代码,注意各种别名的使用 $remarks = M

select p.*,g.roleName,pg.srcType from t_gold_pay_add p left join gRole g on p.roleID=g.roleID left join gPay pg on pg.roleID=p.roleID 这上面那边语句,容易造成数据重复 select distinct p.id,p.*,g.roleName,pg.srcType from t_gold_pay_add p left join gRole g on p.roleID=

向先原来就有数据的Excel写数据是不会覆盖原有的数据,只是在追加数据. public class Excel {     public Excel() {     }     public void CreateWorkbook(File file, double[] a) {         try {             if (!file.exists()) { //判断文件是否已存在,如果没有存在则创建新文件                 jxl.write.WritableWo

这个问题涉及到php.ini中的两个变量. variables_order = "EGPCS" variables_order 系统在定义PHP预定义变量,EGPCS 是 Environment, Get, Post, Cookie, and Server 的简写.  这个变量主要是在php执行时,对超级变量创建的设置.EGPCS对应的超级变量为$_ENV,$_GET,$_POST,$_COOKIE,$_SERVER.如果variables_order被设置为"",

查询两张关联表信息,原sql: SELECT * FROM  car_life_info c left JOIN shop_label sl ON  c.shop_id = sl.shop_id 出现重复 店铺名称 合并 后面列label 新sql: SELECT c.*,group_concat(sl.label_id) label_ids ,group_concat(l.label_name ) label_names FROM car_life_info c LEFT JOIN shop_

public void readTO() {        Workbook wb = null;        WritableWorkbook wwb = null;        try {            File is = new File(System.getProperty("user.dir") + "\\in.xls");            File os = new File(System.getProperty("user.

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODE1NDYyMA==&mid=2653390110&idx=1&sn=b3e5d6e946b719d08b67d9ebf88283fe&chksm=bd1c3d0d8a6bb41bf05a8ccc9f375528c7c5e4223b190acc9593082b50e17855d2ccdd0e8ac2&mpshare=1&scene=23&srcid=0110mg1nBdOA

事先说几个坑:数据库定义字段时候,不要定义name 要定义 username 首先, 定义model(简单定义) from django.db import models from django.contrib.auth.models import AbstractUser # Create your models here. # 可以不要定义ID ,id字段数据库会自动创建 class User(models.Model, models.Manager): class Meta: db_tab

出现的问题:Listt加载数据时,后面加载的数据会覆盖前面的数据,把后面的数据变得和前面一样 原因:因为刚开始把添加的数据写成了静态变量,所以一个改了以后所有都改了 解决方法:把数据设成普通属性,非静态变量.

1.最近在使用onethink1.0 框架进行二次开发,在编辑页面,生成2个ueditor 在数据回显的时候,发现第2个ueditor的数据会覆盖第1个ueditor,咋办? 2.原因: 3.解决方法: 3.1  2个ueditor生成时候一定要设置不同的 id,使用id去实例化 3.2  确定了onethink 框架的模型字段载入机制,不改动onethink的情况下,简单办法就是: 我自己去生成 html页面, 不要 <extent block="public/base">

自2005年开始,python在金融行业中的应用越来越多,这主要得益于越来越成熟的函数库(NumPy和pandas)以及大量经验丰富的程序员.许多机构发现python不仅非常适合成为交互式的分析环境,也非常适合开发文件的系统,所需的时间也比Java或C++少得多.Python还是一种非常好的粘合层,可以非常轻松为C或C++编写的库构建Python接口. 金融分析领域的内容博大精深.在数据规整化方面所花费的精力常常会比解决核心建模和研究问题所花费的时间多得多. 在本章中,术语截面(cross-se

由于业务数据量日益增长,计算量非常庞大,传统的数仓已经无法满足计算需求了,所以现在基本上都是将数据放到hadoop平台去实现逻辑计算,那么就涉及到如何将oracle数仓的数据迁移到hadoop平台的问题. 这里就不得不提到一个很实用的工具--sqoop,它是一款开源的工具,主要用于实现关系型数据库与hadoop中hdfs之间的数据传递,其中用的最多的就是import,export了. sqoop的安装配置也是非常简单的,这里就不说明了,本文主要针对如何使用sqoop实现oracle到hive(h

背景 随着大数据时代的到来,Hadoop在过去几年以接近统治性的方式包揽的ETL和数据分析查询的工作,大家也无意间的想往大数据方向靠拢,即使每天数据也就几十.几百M也要放到Hadoop上作分析,只会适得其反,但是当面对真正的Big Data的时候,Hadoop就会暴露出它对于数据分析查询支持的弱点.甚至出现<MapReduce: 一个巨大的倒退>此类极端的吐槽,这也怪不得Hadoop,毕竟它的设计就是为了批处理,使用用MR的编程模型来实现SQL查询,性能肯定不如意.所以通常我也只是把Hive当

手写很累,复制的同学请点赞犒劳下在下哦 ^_^ 一.对于.CSV类型的数据 它们的数据导入都很简单 且看下面一顿操作: 我平时一般是读取整个文件,直接这样就可以了: import pandas as pd data = pd.read_csv('test.csv',encoding = 'GBK', engine="python") 得到的,是一个DataFrame类型的data,不熟悉处理方法可以参考pandas十分钟入门 如有 OSError: Initializing from

本文来自:http://blog.csdn.net/yu616568/article/details/52431835 如有侵权 可立即删除 背景 随着大数据时代的到来,Hadoop在过去几年以接近统治性的方式包揽的ETL和数据分析查询的工作,大家也无意间的想往大数据方向靠拢,即使每天数据也就几十.几百M也要放到Hadoop上作分析,只会适得其反,但是当面对真正的Big Data的时候,Hadoop就会暴露出它对于数据分析查询支持的弱点.甚至出现<MapReduce: 一个巨大的倒退>此类极端

在接到业务需求之后,我认为重要的是理清楚自己该做什么.来实现业务.由于不了解业务,还是走了很多弯路.本可以不用这么做,还是这么做了.自然你最傻瓜的按照用户的方式去实现是没有问题的. 会使后面的人难以维护,可以精简的流程也变的复杂.冗余很多.那目前还不是我的层次,达不到.只能按照用户的想法去做. 因为是BW ON HANA 系统.能在BW 里将数据处理好 就在BW, 在HANA 视图里做简单的JOIN  . WEBI 里复杂的逻辑判断做展示.没有什么绝对.看那个好做.我所掌握大体如此. BW 里是

本博文的主要内容如下: Hive文件存储格式 Hive 操作之表操作:创建外.内部表 Hive操作之表操作:表查询 Hive操作之表操作:数据加载 Hive操作之表操作:插入单表.插入多表 Hive语法结构:where 查询.all 和 distinct 选项.基于 Partition 的查询.基于 HAVING 的查询. LIMIT 限制查询. GROUP BY 分组查询. ORDER  BY 排序查询.SORT BY 查询.DISTRIBUTE BY 排序查询.CLUSTER BY 查询 H

  写在前面:这是第一篇T-SQL查询高级系列文章.但是T-SQL查询进阶系列还远远没有写完.这个主题放到高级我想是因为这个主题需要一些进阶的知识作为基础..如果文章中有错误的地方请不吝指正.本篇文章的内容需要索引的知识作为基础. 简介 在SQL SERVER中,非聚集索引其实可以看作是一个含有聚集索引的表.但相比实际的表而言.非聚集索引中所存储的表的列数要窄很多,因为非聚集索引仅仅包含原表中非聚集索引的列和指向实际物理表的指针. 并且,对于非聚集索引表来说,其中所存放的列是按照聚集索引来进行存

1. hive的简介(具体见文档) Hive是分析处理结构化数据的工具   本质:将hive sql转化成MapReduce程序或者spark程序 Hive处理的数据一般存储在HDFS上,其分析数据底层的实现是MapReduce/spark,执行程序运行在Yarn上 其大致可以按如下图理解(具体可见HIVE文档) sql语句是对某个表进行操作,所以hive一定要创建一个表格,这个表格必须要映射到hdfs中某个具体的文件才行,而映射关系.表的结构数据以及hdfs中数据的存储结构都会在创建表时规定,

Hive作为大数据环境下的数据仓库工具,支持基于hadoop以sql的方式执行mapreduce的任务,非常适合对大量的数据进行全量的查询分析. 本文主要讲述下hive载cli中如何导入导出数据: 导入数据 第一种方式,直接从本地文件系统导入数据 我的本机有一个test1.txt文件,这个文件中有三列数据,并且每列都是以'\t'为分隔 [root@localhost conf]# cat /usr/tmp/test1.txt 1 a1 b1 2 a2 b2 3 a3 b3 4 a4 b 创建数据

在Elasticsearch中,每一个文档都有一个版本号码.每当文档产生变化时(包括删除),_version就会增大.在<版本控制>中,我们将会详细讲解如何使用_version的数字来确认你的程序不会随意替换掉不想覆盖的数据. 自增ID 如果我们的数据中没有天然的标示符,我们可以让Elasticsearch为我们自动生成一个.请求的结构发生了变化:我们把PUT——“把文档存储在这个地址中”变量变成了POST——“把文档存储在这个地址下”. 这样一来,请求中就只包含 _index和_type了: