OVER(PARTITION BY)函数介绍 开窗函数               Oracle从8.1.6开始提供分析函数,分析函数用于计算基于组的某种聚合值,它和聚合函数的不同之处是:对于每个组返回多行,而聚合函数对于每个组只返回一行. 开窗函数指定了分析函数工作的数据窗口大小,这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化,举例如下:1:over后的写法:       over(order by salary) 按照salary排序进行累计,order by是个默认的开窗函数   over(pa

OVER(PARTITION BY)函数介绍 开窗函数               Oracle从8.1.6开始提供分析函数,分析函数用于计算基于组的某种聚合值,它和聚合函数的不同之处是:对于每个组返回多行,而聚合函数对于每个组只返回一行. 开窗函数指定了分析函数工作的数据窗口大小,这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化,举例如下:1:over后的写法:       over(order by salary) 按照salary排序进行累计,order by是个默认的开窗函数   over(pa

SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 23) AS  日期   结果:2017-01-05     select ISNULL(price,'0.0')   FROM table     将表中为null的值变成0.0        select * from [DBData].[dbo].[T_Student] where [Name]='LILEI'   等效于:     select * from [DBData].[dbo].[T_Student

1 前言 在咱们编写 SQL 语句操作数据库中的数据的时候,有可能会遇到一些不太爽的问题,例如对于同一字段拥有相同名称的记录,我们只需要显示一条,但实际上数据库中可能含有多条拥有相同名称的记录,从而在检索的时候,显示多条记录,这就有违咱们的初衷啦!因此,为了避免这种情况的发生,咱们就需要进行“去重”处理啦,那么何为“去重”呢?说白了,就是对同一字段让拥有相同内容的记录只显示一条记录. 那么,如何实现“去重”的功能呢?对此,咱们有两种方式可以实现该功能. 第一种,在编写 select 语句的时候,

spark sql中支持sechema合并的操作. 直接上官方的代码吧. val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) // sqlContext from the previous example is used in this example. // This is used to implicitly convert an RDD to a DataFrame. import sqlContext.implicits._

1 前言 在咱们编写 SQL 语句操作数据库中的数据的时候,有可能会遇到一些不太爽的问题,例如对于同一字段拥有相同名称的记录,我们只需要显示一条,但实际上数据库中可能含有多条拥有相同名称的记录,从而在检索的时候,显示多条记录,这就有违咱们的初衷啦!因此,为了避免这种情况的发生,咱们就需要进行“去重”处理啦,那么何为“去重”呢?说白了,就是对同一字段让拥有相同内容的记录只显示一条记录. 那么,如何实现“去重”的功能呢?对此,咱们有两种方式可以实现该功能. 第一种,在编写 select 语句的时候,

有一个面试题目, 有一张表,如下: event_type value time : - : : : : : 需要按照event_type排序,返回同一个event_type的,最近时间和次近时间的两个value的差值. 比如event_type为2的,最近时间是14:48,value值为2 接下来的次近时间是12:54,value值为7. 所以差值为 2-7 = -5 所以整个表按照这个规则的结果是 event_type value - 要实现这个功能,需要使用到SQL中的row_number(

一.窗口函数种类 ranking 排名类 analytic 分析类 aggregate 聚合类 Function Type SQL DataFrame API Description  Ranking  rank   rank rank值可能是不连续的  Ranking  dense_rank  denseRank rank值一定是连续的  Ranking  percent_rank   percentRank 相同的分组中 (rank -1) / ( count(score) - 1 )  R

1 前言 在咱们编写 SQL 语句操作数据库中的数据的时候,有可能会遇到一些不太爽的问题,例如对于同一字段拥有相同名称的记录,我们只需要显示一条,但实际上数据库中可能含有多条拥有相同名称的记录,从而在检索的时候,显示多条记录,这就有违咱们的初衷啦!因此,为了避免这种情况的发生,咱们就需要进行“去重”处理啦,那么何为“去重”呢?说白了,就是对同一字段让拥有相同内容的记录只显示一条记录. 那么,如何实现“去重”的功能呢?对此,咱们有两种方式可以实现该功能. 第一种,在编写 select 语句的时候,

文章目录 NULL 即是空 三值逻辑 空值比较 NOT IN 与空值 函数与空值 DISTINCT.GROUP BY.UNION 与空值 ORDER BY 与空值 空值处理函数 字段约束与空值 SQL 是一种声明式的语言,我们只需要描述想要的结果(WHAT),而不关心数据库如何实现(HOW):虽然 SQL 比较容易学习,但是仍然有一些容易混淆和出错的概念. 今天我们就来说说 SQL 中的空值陷阱和避坑方法,涉及的数据库包括 MySQL.Oracle.SQL Server.PostgreSQL 以

摘要:本文首先简单介绍 Grouping Sets 的用法,然后以 Spark SQL 作为切入点,深入解析 Grouping Sets 的实现机制. 本文分享自华为云社区<深入理解 SQL 中的 Grouping Sets 语句>,作者:元闰子. 前言 SQL 中 Group By 语句大家都很熟悉,根据指定的规则对数据进行分组,常常和聚合函数一起使用. 比如,考虑有表 dealer,表中数据如下: 如果执行 SQL 语句 SELECT id, sum(quantity) FROM deal

项目中的一个功能模块上用到了标量值函数,函数中又有ceiling()函数的用法,自己找了一些资料,对SQL中这几个函数做一个简单的记录,方便自己学习.有不足之处欢迎拍砖补充 1.round()函数遵循四舍五入原则,用于把数值字段舍入为指定的小数位数 2.floor(value)函数返回小于或等于指定值(value)的最小整数 3.ceiling(value)函数返回大于或等于指定值(value)的最小整数 例如:对于12.9,floor(12.9)返回12:ceiling(12.9)返回13:r

原文: http://www.cnblogs.com/AdamLee/p/5054674.html 在网上看到很多关于sql中使用in效率低的问题,于是自己做了测试来验证是否是众人说的那样. 群众: 对于in 和 exists的区别: 如果子查询得出的结果集记录较少,主查询中的表较大且又有索引时应该用in, 反之如果外层的主查询记录较少,子查询中的表大,又有索引时使用exists.其实我们区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变(这是性能变化的关键),如果是exists,那么以外层表为驱

学习sql中的排列组合,在园子里搜着看,看到篇文章,于是自己(新手)用了最最原始的sql去写出来: --需求----B, C, F, M and S住在一座房子的不同楼层.--B 不住顶层.C 不住底层.--F 既不住顶层也不住底层.M 住得比 C 高.--S 住的楼层和 F 不相邻.--F 住的楼层和 C 不相邻. create table pailie (rnam varchar(20) ) select 'B' as rnam into #y union select 'C' union

SQL中distinct的用法   1.作用于单列 2.作用于多列 3.COUNT统计 4.distinct必须放在开头 5.其他 在表中,可能会包含重复值.这并不成问题,不过,有时您也许希望仅仅列出不同(distinct)的值.关键词 distinct用于返回唯一不同的值. 表A: 表B: 1.作用于单列 select distinct name from A 执行后结果如下: 2.作用于多列 示例2.1 select distinct name, id from A 执行后结果如下: 实际上

hibernate映射文件??.hbm.xml配置映射元素详解--Hibernate映射类型 在从Hibernate的java的成员类型映射到SQL中的数据类型,其内映射方式它满足,SQL可以自己调制数据类型,因为很多种类型映射都有重复的 标签: hibernatejavacalendarsqlstringdate 2011-09-21 22:51 9358人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: hibernate(9)  hibernate映射类型  在对象/关系映射文件中,Hibernat

  C#调用SQL中的存储过程中有output参数,类型是字符型的时候一定要指定参数的长度.不然获取到的结果总是只有第一字符.本人就是由于这个原因,折腾了很久.在此记录一下,供大家以后参考! 例如: CREATE PROCEDURE sp_AccountRole_Create @CategoryID int, ), ), @RoleID int output AS DECLARE @Count int -- 查找是否有相同名称的记录 SELECT @Count = Count(RoleID) F

Case具有两种格式.简单Case函数和Case搜索函数. --简单Case函数 CASE sex WHEN '1' THEN '男' WHEN '2' THEN '女' ELSE '其他' END --Case搜索函数 CASE WHEN sex = '1' THEN '男' WHEN sex = '2' THEN '女' ELSE '其他' END 这两种方式,可以实现相同的功能.简单Case函数的写法相对比较简洁,但是和Case搜索函数相比,功能方面会有些限制,比如写判断式. 还有一个需要

对于SQL中inner join.outer join和cross join的区别简介:现有两张表,Table A 是左边的表.Table B 是右边的表.其各有四条记录,其中有两条记录name是相同的: 1.INNER JOIN 产生的结果是AB的交集 SELECT * FROM TableA INNER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name          2.LEFT [OUTER] JOIN 产生表A的完全集,而B表中匹配的则有值,没有匹配的

SQL中对两个集合取差集运算,使用except关键字,语法格式如下: SELECT column_name(s) FROM table_name1 EXCEPT SELECT column_name(s) FROM table_name2 输出为在前一个集合中存在,而不存在于第二个集合的元组. 如果,选取两个元组,并且元组名称不同会出现什么结果呢? 使用之前使用过的示例,构建代码如下: create table employee (empname ), numchildren int ) cre