MaxComputer常用SQL 1.建表 CREATE TABLE dwd_tfc_ctl_signal_phasedir ( cust_inter_id STRING COMMENT '客户路口ID', inter_id STRING COMMENT '高德路口Id', inter_name STRING COMMENT '高德路口名称', phase_plan_no STRING COMMENT '方案号', phase_name STRING COMMENT '相位名称,相位阶段', c

1.集合运算 1.1.并集运算 UNION 1.2.差集运算 EXCEPT 1.3.交集运算 INTERSECT 1.4.集合运算小结 2.聚合函数 2.1.求行数函数 COUNT 2.2.求和函数 SUM 2.3.求最大值函数 MAX 2.4.求最小值函数 MIN 2.5.求平均值函数 AVG 2.6.聚合函数小结 3.本文小结 1.集合运算 在数学中,不仅可以对指定的数字个体做四则运算,还可以对指定的集合整体做交并补运算.类似的,在数据库中也是不仅可以对具体的数据行进行增删改查,还可以对查询

SQL 查询之集合运算 & 聚合函数   1.集合运算 1.1.并集运算 UNION 1.2.差集运算 EXCEPT 1.3.交集运算 INTERSECT 1.4.集合运算小结 2.聚合函数 2.1.求行数函数 COUNT 2.2.求和函数 SUM 2.3.求最大值函数 MAX 2.4.求最小值函数 MIN 2.5.求平均值函数 AVG 2.6.聚合函数小结 3.本文小结 1.集合运算 在数学中,不仅可以对指定的数字个体做四则运算,还可以对指定的集合整体做交并补运算.类似的,在数据库中也是不仅可

目录 图书管理系统 1.表设计 2.首页搭建.展示 书籍的添加 书籍编辑 书籍删除 聚合函数 Max Min Sum Count Avg 分组查询 按照表分组 按照字段分组 F与Q查询 F查询 Q查询 逗号默认是and |是or ~是not 图书管理系统 在针对数据路迁移失败时的问题, 一个数据库是只对应一个Django项目的,不要出现多个Django项目使用一个数据库 这样极其容易出现报错的得 1.表设计 首先要考虑普通字段崽考虑外键字段的数据库迁移.测试数据录入 当中自己先要确定一张最重要的

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

说明:本文依据网络转载整理而成,因为时间关系,其中原理暂时并未深入研究,只是整理备份留个记录而已. 目标:在SQL Server中自定义聚合函数,在Group BY语句中 ,不是单纯的SUM和MAX等运算,可以加入拼接字符串. 环境: 1:Sqlserver 2008 R2 2:Visual Studio 2013 第一部分: .net代码: using System; using System.Data; using Microsoft.SqlServer.Server; using Syst

group by 的基本用法 group by做为分组来使用,后面为条件,可以有多个条件,条件相同的为一组,配合聚合函数进行相关统计.在不同数据库中用法稍有不同,这里只测试mysql和oracle. 1.准备好一张数据表:               mysql                                                        oracle 2.首先以name为分组条件: SELECT * FROM person GROUP BY `name`; 在m

之前写过一个合并字符串的CLR聚合函数,基本是照抄MS的示例,外加了一些处理,已经投入使用很长时间,没什么问题也就没怎么研究,近日想改造一下,遇到一些问题,遂捣鼓一番,有些心得,记录如下. 一.杂项 CLR聚合函数在SQL中虽然是函数,但在C#中实际上是以一个类或结构的形式存在的(是的,实现聚合函数的实体可以是结构,也可以是类),这点有别于CLR普通函数,后者是类中的一个方法,鉴于此,下文把实现聚合函数的类或结构统称为聚合类,以免读者思维混淆 聚合类必须用特性[SqlUserDefinedAgg

采用c#开发dll,并添加到sql server 中. 具体代码,可以用visual studio的向导生成模板. using System; using System.Collections; using System.Data; using Microsoft.SqlServer.Server; using System.Data.SqlTypes; using System.IO; using System.Text; [Serializable] [Microsoft.SqlServer

随着组织产生的数据爆炸性增长,从GB到TB,从TB到PB,传统的数据库已经无法通过垂直扩展来管理如此之大数据.传统方法存储和处理数据的成本将会随着数据量增长而显著增加.这使得很多组织都在寻找一种经济的解决方案,比如NoSQL数据库,它提供了所需的数据存储和处理能力.扩展性和成本效率.NoSQL数据库不使用SQL作为查询语言.这种数据库有多种不同的类型,比如文档结构存储.键值结构存储.图结构.对象数据库等等. 我们在本文中使用的NoSQL是MongoDB,它是一种开源的文档数据库系统,开发语言为C

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

一.条件表达 case when ... then when .... then ... when ... then ...end select film_id,rpad(title,20," "),case when rating in ("G","PG","PG-13") then "YOUNG" WHEN RATING=="NC-17" THEN "17 AND UP&q

一.查看.创建.删除数据库 create database library default character set utf8 collate utf8_general_ci; # 创建数据库并设置默认字符集drop database library; # 删除数据库 二.查看表结构 三.查看存储引擎 数据库存储引擎是数据库底层软件组织,数据库管理系统DBMS使用数据引擎进行创建.查询.更新和删除数据.不同的存储引擎提供不同的存储机制.索引技巧.锁定水平等功能,使用不同的存储引擎还可以获得特定

有时候我们需要对表中的数据进行汇总,而不需要数据本身,为了方便这些类型的检索,SQL给出了5个聚合函数,SQL聚合函数在各主要的SQL实现中得到了相当一致的支持.如下: 1.1 AVG()函数 AVG()通过对表中行数计数并计算其列值之和,求得该列的平均值 //AVG()示例: SELECT AVG(prod_price) AS avg_price FROM Products WHERE vend_id = 'DLL01'; 注意:只用于单个列 AVG()只能用来确定特定数值列的平均值,而且列名

在MongoDB中实现聚合函数 随着组织产生的数据爆炸性增长,从GB到TB,从TB到PB,传统的数据库已经无法通过垂直扩展来管理如此之大数据.传统方法存储和处理数据的成本将会随着数据量增长而显著增加.这使得很多组织都在寻找一种经济的解决方案,比如NoSQL数据库,它提供了所需的数据存储和处理能力.扩展性和成本效率.NoSQL数据库不使用SQL作为查询语言.这种数据库有多种不同的类型,比如文档结构存储.键值结构存储.图结构.对象数据库等等. 我们在本文中使用的NoSQL是MongoDB,它是一种开

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 

本文主要使用实例对Hive内建的一些聚合函数.分析函数以及采样函数进行比较详细的讲解. 一.基本聚合函数 数据聚合是按照特定条件将数据整合并表达出来,以总结出更多的组信息.Hive包含内建的一些基本聚合函数,如MAX, MIN, AVG等等,同时也通过GROUPING SETS, ROLLUP, CUBE等函数支持更高级的聚合.Hive基本内建聚合函数通常与GROUP BY连用,默认情况下是对整个表进行操作.在使用GROUP BY时,除聚合函数外其他已选择列必须包含在GROUP BY子句中. 例

支持聚合函数的方法: 提到聚合函数,首先我们要知道的就是这些聚合函数是不能在django中单独使用的,要想在django中使用这些聚合函数,就必须把这些聚合函数放到支持他们的方法内去执行.支持聚合函数的方法有两种,分别是aggregate和annotate,这两种方法执行的原生SQL以及结果都有很大的区别,下面我们以实例操作的方式一一介绍: # 示例模型: class Author(models.Model): """作者模型""" name =

插入 测试数据 for(var j=1;j<3;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.insert