数据库去重有很多方法,下面列出目前理解与使用的方法 第一种 通过group by分组,然后将分组后的数据写入临时表然后再写入另外的表,对于没有出现再group by后面的field可以用函数max,min提取,效率较高--适合情况:这种情况适合重复率非常高的情况,一般来说重复率超过5成则可以考虑用这个方法--优点:对于重复率高的数据集的去重,十分推荐用这种方法--缺点:uuid不能用max或min提取,如果需要去重的数据集中包含uuid则十分尴尬 create temp table tmp_da

主键为ID select * from [infotops] where Id in (select max(id) from [infotops] group by InfoId) ----------------------------------------------------- 巩固---------------------------------------------- group by PARTITION BY  看图比较区别 SELECT ROW_NUMBER() OVER

From Disk partition to PostgreSQLinstallation [root@compute mnt]# fdisk /dev/sdb Welcome to fdisk (util-linux 2.23.2). Changes will remain in memory only, until you decide to write them. Be careful before using the write command. Command (m for help)

PostgreSQL 在视频.图片去重,图像搜索业务中的应用 图片搜索 PostgreSQL的图像搜索插件使用了非常主流的Haar wavelet技术对图像进行变换后存储 gist 索引方法(支持pattern和signature类型), 以及KNN操作符,可以用于搜索相似度 1,建立图片表 create table image (id serial, data bytea); 2,导入图片到数据库 insert into image(data) select pg_read_binary_fi

PostgreSQL 分区表,操作性相当便捷. 但只能在创建时决定是否为分区表,并决定分区条件字段,普通表创建后,不能在修改为分区表. Note:通过其他方法也可转化为分区表. 和其他数据库一样,分区表作为一个DB的特性,优点自不用说,物理分散,逻辑统一. 必须要注意的一个缺点是:分区表不允许其他表作为外键引用.只能在真实场景业务逻辑上当作外键,设计时论场景再推敲. 同时,在Pg 11以前只能单独为每个分区表建立索引等,且不能在[母表]上建立主键.索引等. Pg 11以后可以针对“逻辑”分区表(

摘要: PostgreSQL 在视频.图片去重,图像搜索业务中的应用作者digoal日期2016-11-26标签PostgreSQL , Haar wavelet , 图像搜索 , 图片去重 , 视频去重背景图像处理的业务场景比较多,例如 图像搜索.视频去重.人脸识别.美图.图片去... PostgreSQL 在视频.图片去重,图像搜索业务中的应用 作者 digoal 日期 2016-11-26 标签 PostgreSQL , Haar wavelet , 图像搜索 , 图片去重 , 视频去重

最近在数据处理中用到了窗函数, 把使用方法记录一下, 暂时只有分组排序和滑动时间窗口的例子, 以后再逐步添加 场景 在SQL查询时, 会遇到有两类需要分组统计的场景, 在之前的SQL语法中是不方便实现的 场景1: 顾客维修设备的记录表, 每次维修产生一条记录, 每个记录包含时间, 顾客ID和维修金额, 要取出每个顾客的维修次数和最后一次维修时的金额 场景2: 还是上面的维修记录表, 要取出每个顾客的每次维修之间的时间间隔 场景3: 一个用户账户的交易流水表, 要求每个小时的交易笔数和平均收支金额

关键字  ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY 分组字段 ORDER BY 排序字段) RN 按照分组字段进行排序并标编号 ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY 分组字段 ORDER BY 排序字段) RN 语法 ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY XMJL_UID ORDER BY XMCREATETIME) RN 实例 SELECT XMJL_UID,XMJL,XMCREATETIME,ROW_NUMBER() OVE

select语法 [ WITH [ RECURSIVE ] with_query [, ...] ] SELECT [ ALL | DISTINCT [ ON ( expression [, ...] ) ] ] [ * | expression [ [ AS ] output_name ] [, ...] ] [ FROM from_item [, ...] ] [ WHERE condition ] [ GROUP BY grouping_element [, ...] ] [ HAVING

与Oracle不同.PostgreSQL须要手动控制分区规则触发器. 步骤一:创建分区 CREATE TABLE table_partition_1( CHECK partition_column criteria) INHENRITS (table) 步骤二:为分区表创建PK跟index,这里使用btree ALTER TABLE ONLY table_partition_1 ADD CONSTRAINT table_partition_1_pkey PRIMARY KEY (key_colu

一.业务场景 数据去重是web开发中经常会遇到的方式之一,数据库操作中有一个关键字distinct主要就是用来做这件事,用来进行去重. 比如进行统计查询的时候,可以这样写 select count(dintinct(需要去重的字段)) from table:这样如果统计的时候,某个字段存在 重复时,就可以很好的去重.现在自己遇到的这种情况不能使用distinct关键字进行去重,因为表中创建得有主键ID,id并不重复, 只是数据表中保存的其他字段存在重复数据,这时候该如何去重呢? 二.需求分析 首

1:COUNT DISTINCT         SELECT          COUNT(DISTINCT [QS_QuestionStem].Id)  AS ReqCount1,         [QS_QuestionStem].Content AS Content         FROM [EL_QuestionBank].[QS_QuestionStem] AS [QS_QuestionStem]         INNER JOIN [EL_QuestionBank].[QS_Q

基于PostgreSQL,总结几条常用的查询操作的优化建议,部分也适用于Oracle等数据库. 1.选择合适的分布键 分布键选择不当会导致重分布.数据分布不均等,而数据分布不均会使SQL集中在一个segment节点的执行,限制了gp整体的速度.查看某表是否分布不均: select gp_segment_id,count(*) from table_name group by gp_segment_id ; 例子如图: 2.使用分区表 按照某字段进行分区,不影响数据在数据节点上的分布,但是,仅在单

1.Postgresql查询前几条记录的SQL语句 select * from table where ...... LIMIT N  ; 2.SQL limit integer offset integer :经常用到在数据库中查询中间几条数据的需求. 比如下面的sql语句: ① select * from testtable limit 2,1; ② select * from testtable limit 2 offset 1; 这两个都是能完成需要,但是他们之间是有区别的: ① 是从数

ROWNUMBER() OVER( PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2)用法 今天在使用多字段去重时,由于某些字段有多种可能性,只需根据部分字段进行去重,在网上看到了rownumber() over(partition by col1 order by col2)去重的方法,很不错,在此记录分享下: row_number() OVER ( PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2) 表示根据COL1分组,在分组内部根据 COL2排序,而此函数计算

--对于分区表constraint_exclusion 这个参数需要配置为partition或on postgres=# show constraint_exclusion ; constraint_exclusion ---------------------- partition --创建父子表, 用于存储分区数据 create table t(id int primary key); create table t1(like t including all) inherits(t); cr

PostgreSQL Replication系列翻译自PostgreSQL Replication一书 在本章中,将会介绍不同的复制概念,您会了解哪些类型的复制对哪一种实用场景是最合适的. 在本章的最后,您将能够判断某个概念在各种情况下是否是可行的. 我们在本章将介绍以下主题: • CAP理论 •复制的物理限制 •为什么延迟有影响 •同步和异步复制 •拆分和复制 在我们使用PostgreSQL实际工作之前,我们将引导您完成一些非常基本的与复制相关想法和事实. 1.1 CAP理论和物理限制 您可能

由于数据经常会出现重复现象,数据去重是数据分析中常用操作之一,而distinct,group by, partition by三者都可以实现去重功能,实践中需要根据不同的场景需求来选取相应的语法. distinct: 只需要去除重复数据,保留无重复数据 group by:可以根据需要查看哪些数据是重复的 partition by:功能最为强大,可以给重复数据排序,结合外层嵌套语句,可实现按需过滤不需要的数据.

海量数据(百万以上),其中有些全部字段都相同,有些部分字段相同,怎样高效去除重复? 如果要删除手机(mobilePhone),电话(officePhone),邮件(email)同时都相同的数据,以前一直使用这条语句进行去重: 1 delete from 表 where id not in 2 (select max(id) from 表 group by mobilePhone,officePhone,email ) 3 or 4 delete from 表 where id not in 5

oracle去重 create table tmp_table3 as (SELECT seqno FROM (SELECT t.seqno,ROWID, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY title, uin ORDER BY createtime) DUP FROM calendar_info t --and uin = '30647' ) ); --删除邀请表 delete calendar_invite_info where calseqno in (sele