1.Row Normaliser,将一行多列数据转换为多行一列数据. 输入数据流: 计算器配置如下: 与计算器相连接的excel输出如下: Row Normaliser,设置如下, 与Row Normaliser连接的Excel输入如下 2.Split field to rows 字段拆分,一个单元拆分成多行 输入流字段: Split field to rows 设置: 结果展示 3.拆分字段,将一个字段拆分成多个,一个字段拆分成多列 Generate Rows输入流, 拆分字段,设置,一个

将源TXT文件sourceFile_table.txt导入数据库,生成新表dbo.sourceFile_table.新增字段lon.lat.shi.xian 源表dbo.sourceFile_table ​ ​ 源表dbo.GeographyInfo ​ ​ SQL语句: --删除表dbo.sourceFile_table中 双隐号 UPDATE sourceFile_table SET [s_id] = REPLACE([s_id],'"','') , [s_lon_lat] = REPLAC

来源:     http://developer.actuate.com/community/forum/index.php? /topic/36204-split-data-row/. 将字段拆分为多条记录,能够用存储过程或报表脚本来实现,但代码比較复杂,这样的情况下能够用集算器来辅助报表工具,以下用样例来说明. 库表data有两个字段,须要将ANOMOALIES字段按空格拆分为多个字符串,每一个字符串和原ID字段形成新的记录. 源数据例如以下: watermark/2/text/aHR0cD

看了网上很多Oracle字段拆分的实例,但是都未能完全满足要求,或许是我水平不够未能很好的理解,如果有大神懂得并且愿意告知我的,可以私信我,在这里真诚的感谢! 1. 首先建立表并插入测试数据 drop table col_split; create table col_split ( var_id varchar2(6), var_value varchar2(80) ); 1--insert into col_split values('101001','spt001,spt2,spt3,sp

一.sql查询多个结果通过逗号分隔为同一行显示 sql查询数据结果 select e.ctrl_desc from t_ctrl_entry e inner join CodeGroupKeyCodes c on e.ctrl_code=c.KeyCode where c.GroupId='3060' and e.roomid=c.RoomId Group by e.ctrl_desc 实现同一行逗号分隔显示 1.使用      FOR XML PATH ('') 这一部分已经可以实现列转行并用

--创建用户 CREATE USER jim IDENTIFIED BY changeit; --给用户赋登陆连接权限 GRANT CONNECT TO jim; --给用户赋资源权限 GRANT RESOURCE TO jim; --回收登陆权限 REVOKE CONNECT FROM jim; --回收资源操作权限 REVOKE RESOURCE FROM jim; --锁定用户 ALTER USER jim ACCOUNT LOCK; --给用户解锁 ALTER USER jim ACCO

1.连表子查询获取值 select bas.name,bas.id_card_num,bas.mobil_no,gender,bas.birthday,bas.height,bas.weight,province.value as province,city.value as city,area.value as area,profession.value as profession from xy_user_baseinf bas LEFT JOIN (select usr_no,`value

select regexp_substr(p.attributename, '[^,]+',1,level) c1from tablename p connect by level <= length(p.attributename) - length(replace(p.attributename,',','')) + 1 --创建记录表(包含数据记录)CREATE TABLE old_employee AS SELECT * FROM employee; create table yyb_s

explode称之为Hive爆炸函数,意思就是将一行数据炸开.Usage:explode(array/map) explode函数传递的参数必须是一个array或者是map hivescala> spark.sql("select explode(split('41,52,62,35&98','[,&]')) numlist").show+-------+|numlist|+-------+| 41|| 52|| 62|| 35|| 98|+-------+ My

sql语句 select a.house_no as '房子',substring_index(substring_index(a.name,',',b.help_topic_id+1),',',-1) as '拥有者' from  aa ajoin   mysql.help_topic b on b.help_topic_id < (length(a.name) - length(replace(a.name,',',''))+1); 关键点mysql.help_topic b on b.he

参考和测试网站:http://grokdebug.herokuapp.com 例如:test-39.dev.abc-inc.com Mon Apr 24 13:53:58 CST 2017 2017-04-16 23:37:44,282 [DEBUG] add service:com.abc.open.nlp.facade.NLPService 正则表达式过滤为:%{HOSTNAME:hostabc} %{DAY:zhouji} %{WORD:month} %{MONTHDAY:jihao} %

做多选功能时为了简便,会在某个字段中存储多个值,保存时虽然省事,但后续的查询统计时还需要拆分数据才行,因此这时需要将字段内的值分成多行以便后续使用. 下面这个例子实现了字段内数据的拆分: --创建测试表 create table t_test( t_type_id ) primary key,--主键 t_type_name ),--类型名称 t_text )--类型内容 ); --写入数据 insert all ','家具','桌子,椅子,沙发,柜子,床') ','设备','显示器,电脑,鼠标

其实,这就是批量执行了ArcToolbox 分析工具-筛选 功能. 先上代码,后做解说: # in_feature:待拆分要素类 # out_folderpath:输出路径,注意最后加“/”以与字段名拼接出输出文件路径 # split_field:拆分标准字段 import arcpy in_feature="C:/Users/yang/Desktop/中国行政区矢量图/省级行政区域.shp" out_folderpath="C:/Users/yang/Desktop/1/&

  垂直 垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表 通常我们按以下原则进行垂直拆分: 把不常用的字段单独放在一张表; 把text,blob等大字段拆分出来放在附表中; 经常组合查询的列放在一张表中; 垂直拆分更多时候就应该在数据表设计之初就执行的步骤,然后查询的时候用jion关键起来即可; 水平拆分 水平拆分是指数据表行的拆分,表的行数超过200万行时,就会变慢,这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放. 水平拆分的一些技巧 1. 拆分原则 通常情况下,我们使用取模的方式来进行

垂直拆分 垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表 通常我们按以下原则进行垂直拆分: 把不常用的字段单独放在一张表; 把text,blob等大字段拆分出来放在附表中; 经常组合查询的列放在一张表中; 垂直拆分更多时候就应该在数据表设计之初就执行的步骤,然后查询的时候用jion关键起来即可; 水平拆分 水平拆分是指数据表行的拆分,表的行数超过200万行时,就会变慢,这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放. 水平拆分的一些技巧 1. 拆分原则 通常情况下,我们使用取模的方式来进行

转:http://www.cnblogs.com/sns007/p/5790838.html 1,水平分割: 例:QQ的登录表.假设QQ的用户有100亿,如果只有一张表,每个用户登录的时候数据库都要从这100亿中查找,会很慢很慢.如果将这一张表分成100份,每张表有1亿条,就小了很多,比如qq0,qq1,qq1...qq99表. 用户登录的时候,可以将用户的id%100,那么会得到0-99的数,查询表的时候,将表名qq跟取模的数连接起来,就构建了表名.比如123456789用户,取模的89,那么

目前很多互联网系统都存在单表数据量过大的问题,这就降低了查询速度,影响了客户体验.为了提高查询速度,我们可以优化sql语句,优化表结构和索引,不过对那些百万级千万级的数据库表,即便是优化过后,查询速度还是满足不了要求.这时候我们就可以通过分表降低单次查询数据量,从而提高查询速度,一般分表的方式有两种:水平拆分和垂直拆分,两者各有利弊,适用于不同的情况. 水平拆分 水平拆分是指数据表行的拆分,表的行数超过200万行时,就会变慢,这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放. 这里写图片描述  通常情况

https://www.kancloud.cn/thinkphp/mysql-design-optimalize/39326 http://www.cnblogs.com/nixi8/tag/mysql/ 垂直拆分 垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表通常我们按以下原则进行垂直拆分: 把不常用的字段单独放在一张表; 把text,blob等大字段拆分出来放在附表中; 经常组合查询的列放在一张表中; 垂直拆分更多时候就应该在数据表设计之初就执行的步骤,然后查询的时候用jion关

http://www.cnblogs.com/sns007/p/5790838.html 1,水平分割: 例:QQ的登录表.假设QQ的用户有100亿,如果只有一张表,每个用户登录的时候数据库都要从这100亿中查找,会很慢很慢.如果将这一张表分成100份,每张表有1亿条,就小了很多,比如qq0,qq1,qq1...qq99表. 用户登录的时候,可以将用户的id%100,那么会得到0-99的数,查询表的时候,将表名qq跟取模的数连接起来,就构建了表名.比如123456789用户,取模的89,那么就到

Mutate filter plugin参考: https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-filters-mutate.html 在线匹配: http://grokdebug.herokuapp.com/ grok github正则: https://github.com/kkos/oniguruma/blob/master/doc/RE logstash grok目录: /usr/local/logstash/vendor