一.分析 Spark提供了非常丰富的算子,可以实现大部分的逻辑处理,例如,要实现行转列,可以用hiveContext中支持的concat_ws(',', collect_set('字段'))实现.但是这有明显的局限性[sqlContext不支持],因此,基于编码逻辑或自定义聚合函数实现相同的逻辑就显得非常重要了. 二.列转行代码实现 package utils import com.hankcs.hanlp.tokenizer.StandardTokenizer import org.apach

原文地址:http://blog.csdn.net/seandba/article/details/72730657 函数PIVOT.UNPIVOT转置函数实现行转列.列转行,效果如下图所示: 1.PIVOT为行转列,从图示的左边到右边 2.UNPIVOT为列转行,从图示的右边到左边 3.左边为纵表,结构简单,易扩展 4.右边为横表,展示清晰,方便查询 5.很多时候业务表为纵表,但是统计分析需要的结果如右边的横表,这时候就需要用到转置函数了 示例图表: Pivot语法: SELECT ....

本次遇到的问题是CROSS APPLY的内部查询语句中的聚合函数包含CASE WHEN判断,且同时又内部语句的表的列和外部引用的表的列,此时会报下列的错误. 消息 8124,级别 16,状态 1,第 10 行在包含外部引用的被聚合表达式中指定了多个列.如果被聚合的表达式包含外部引用,那么该外部引用就必须是该表达式中所引用的唯一的一列. 把外部传入的列做成一个子查询然后输出列 CROSS JOIN( SELECT 外部传入列1 AS XXXX ) AS T 然后再把子查询的列加入到CASE WHE

PIVOT用于将列值旋转为列名(即行转列),PIVOT的一般语法是:PIVOT(聚合函数(列) FOR 列 in (…) )AS P 完整语法: table_source PIVOT( 聚合函数(value_column) FOR pivot_column IN(<column_list>) ) UNPIVOT用于将列明转为列值(即列转行),可以用UNION来实现 完整语法: table_source UNPIVOT( value_column FOR pivot_column IN(<

本文分享在Azure Databricks中如何实现行转列和列转行. 一,行转列 在分组中,把每个分组中的某一列的数据连接在一起: collect_list:把一个分组中的列合成为数组,数据不去重,格式是['a','a','b'] collect_set:把一个分组中的列合成为集合,数据去重,格式是['a','b'] 用于连接文本数组的函数,通过sep把数组中的item分割开,连接成一个字符串: concat_ws(sep, [str | array(str)]+) 举个例子,把每个用户的gam

先上语法规范: SELECT .... FROM <table-expr> PIVOT ( aggregate-function(<column>) FOR <pivot-column> IN (<value1>, <value2>,..., <valuen>) ) AS <alias> WHERE ..... 通过一个例子说明其用法: select * from (select salary, department_id

由于工作需要需要处理一些以逗号分隔的字符串,每次都要现做很是麻烦,网上找了很多都没有现成的,好吧,自己动手写一个好了 )) ) BEGIN /*函数功能: 把带逗号的字符串分割取出 参数: num 要取出的字符串的索引值, 以0开始 str 以逗号分割的字符串 扩展: 将逗号替换成其他符合,即可完成不同分隔符拆分字符串,亦可以把分隔符作为参数 */ SUBSTRING( SUBSTRING_INDEX(), CASE num THEN CHAR_LENGTH( SUBSTRING_INDEX(s

wm_concat(varchar2) 组函数

1.原始数据 --方法-: --以单位分组,计算每类特殊情况的合计以及按照单位的小计数 with a as (SELECT b.szfz, case  when tsqk is not null then  tsqk  else  -1  end tsqk1, sum(tsqksl) tsqksl FROM stat_tsqk_dw b group by rollup(szfz, tsqk)) select * from a pivot(sum(tsqksl) for tsqk1 in(32,

有以下数据 deptname phone username isboss 部门A 电话1 员工A 0 部门A 电话1 领导A 1 部门B 电话2 员工B 0 部门B 电话2 员工C 0 部门B 电话2 领导D 1 需要展示效果 deptname phone boss emp 部门A 电话1 领导A 员工A 部门B 电话2 领导D 员工B,员工C 因为是oracle10g的原因,所以使用了wm_concat函数,但对wm_concat结果长度有限制,超出会报ORA-22922:不存在的LOB值,这

 一   .列转行 创建所需的数据 CREATE TABLE [StudentScores]( [UserName] NVARCHAR(20), --学生姓名 [Subject] NVARCHAR(30), --科目 [Score] FLOAT, --成绩) INSERT INTO [StudentScores] SELECT '张三', '语文', 50INSERT INTO [StudentScores] SELECT '张三', '数学', 90INSERT INTO [StudentSc

第17课-数据库开发及ado.net 聚合函数,模糊查询like,通配符.空值处理.order by排序.分组group by-having.类型转换-cast,Convert.union all;  Select 列 into 新表;字符串函数;日期函数 SQL聚合函数 MAX(最大值).MIN(最小值).AVG(平均值).SUM(和).COUNT(数量:记录的条数) 聚合函数对null不计算.如果一行数据都是null,count(*)包含对空值行.重复行的统计. --聚合函数演示 selec

我们在写Sql语句的时候没经常会遇到将查询结果行转列,列转行的需求,拼接sql字符串,然后使用sp_executesql执行sql字符串是比较常规的一种做法.但是这样做实现起来非常复杂,而在SqlServer2005中我们有了PIVOT/UNPIVOT函数可以快速实现行转列和列转行的操作. PIVOT函数,行转列 PIVOT函数的格式如下 PIVOT(<聚合函数>([聚合列值]) FOR [行转列前的列名] IN([行转列后的列名1],[行转列后的列名2],[行转列后的列名3],.......

我们在写Sql语句的时候没经常会遇到将查询结果行转列,列转行的需求,拼接sql字符串,然后使用sp_executesql执行sql字符串是比较常规的一种做法.但是这样做实现起来非常复杂,而在SqlServer2005中我们有了PIVOT/UNPIVOT函数可以快速实现行转列和列转行的操作. PIVOT函数,行转列 PIVOT函数的格式如下 PIVOT(<聚合函数>([聚合列值]) FOR [行转列前的列名] IN([行转列后的列名1],[行转列后的列名2],[行转列后的列名3],.......

pivot函数:行转列函数: 语法:pivot(任一聚合函数 for 需专列的值所在列名 in (需转为列名的值)):unpivot函数:列转行函数: 语法:unpivot(新增值所在列的列名 for 新增列转为行后所在列的列名 in (需转为行的列名)):执行原理:将pivot函数或unpivot函数接在查询结果集的后面.相当于对结果集进行处理. 转换示例: 1.原始表数据: sql语句:select * from T_PIVOT_TEST_1 ; 2.用pivot函数进行行转列.其中用聚合函

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

一.背景说明 本文基于IK分词器,自定义一个UDTF(Table Functions),实现类似Hive的explode行转列的效果,以此来简明开发过程. 如下图Flink三层API接口中,Table API的接口位于最顶层也是最易用的一层,可以套用SQL语法进行代码编写,对于有SQL基础的能很快上手,但是不足之处在于灵活度有限,自有函数不能满足使用的时候,需要通过自定义函数实现,类似Hive的UDF/UDTF/UDAF自定义函数,在Flink也可以称之为Scalar Functions/Tab

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

我们最常需要的是汇总数据而不是把他们实际检索出来 确定表中行数(或满足某个条件或包含某个特定值的行数) 确定表中行组的和 找出表列(或所有行或特定列)的最大值,最小值和平均值 聚集函数是运行在行组上,计算和返回单个值的函数. AVG([distinct] expr) 求平均值 COUNT({*|[distinct] } expr) 统计行的数量 MAX([distinct] expr) 求最大值 MIN([distinct] expr) 求最小值 SUM([distinct] expr) 求累加

连接查询 inner join,用的最多,表示多张表一一对应 聚合函数 操作行数据,进行合并 sum.avg.count.max.min 开窗函数 将合并的数据分布到原表的每一行,相当于多出来了一列,这一列可能是sum求和的数.或者avg平均数的值 也可以与排名函数一起使用 分组功能 对某一列进行分组,也就是对数据进行压缩 分组关键字经常与聚合函数搭配使用,计算每一组的合并后的数值 group by 之后如果是多个,标识的多个列的值一样的分成一个组 联合查询 将多个查询结果合并成一个结果集,但是