sql 12列拆分为12行

Sql将一列数据拆分为多行显示的两种方法

原始数据与期望结果有表tb, 如下:id value----------- -----------1 aa,bb2 aaa,bbb,ccc欲按id,分拆value列, 分拆后结果如下:id value----------- --------1 aa1 bb2 aaa2 bbb2 ccc方法一 )) ,'aa,bb') ,'

Bootstrap3基础栅格系统 1行最多12列

内容参数 OS Windows 10 x64 browser Firefox 65.0.2 framework Bootstrap 3.3.7 editor Visual Studio Code 1.32.1 typesetting Markdown code <!DOCTYPE html> <html lang="zh-CN"> <head> <meta charset="U

SQL Server性能优化（12）非聚集索引的组合索引存储结构

一,非聚集索引组合索引用户可以在多个列上建立索引,这种索引叫做复合索引(组合索引).但复合索引在数据库操作期间所需的开销更小,可以代替多个单一索引.当表的行数远远大于索引键的数目时,使用这种方式可以明显加快表的查询速度. 同时有两个概念叫做窄索引和宽索引,窄索引是指索引列为1-2列的索引,如果不特殊说明的话一般是指单一索引.宽索引也就是索引列超过2列的索引. 设计索引的一个重要原则就是能用窄索引不用宽索引,因为窄索引往往比组合索引更有效.拥有更多的窄索引,将给优化程序提供更多的选择余地,这通常

SQL反模式学习笔记12 存储图片或其他多媒体大文件

目标:存储图片或其他多媒体大文件反模式:图片存储在数据库外的文件系统中,数据库表中存储文件的对应的路径和名称. 缺点: 1.文件不支持Delete操作.使用SQL语句删除一条记录时,对应的文件不会被删除,需要使用额外的程序来操作. 2.文件不支持事务隔离 3.文件不支持回滚操作 4.文件不支持数据库备份工具:备份工具不知道如何将通过路径引用的哪些文件也包含在备份操作当中. 5.文件不支持sql的访问权限设置 6.文件不是sql数据类型

[转]12款最佳Linux命令行终端工具

摘要 “工欲善其事必先利其器”,作为菜鸟,也是从别人那里偷学来的一些东东.今天看到同事用到一个终端命令行工具,觉得自己弱爆了.然后在网上搜了下该工具.发现类似的工具还是挺多的,只是自己不知道罢了. 原文链接:12款最佳Linux命令行终端工具内容如果你跟我一样,整天要花大量的时间使用 Linux 命令行,而且正在寻找一些可替代系统自带的老旧且乏味的终端软件,那你真是找对了文章.我这里搜集了一些非常有趣的终端软件,可以用来替代 debian 系的 Linux 原生终端. Tilda 这是一款可

12款最佳Linux命令行终端工具,　20款优秀的 Linux 终端仿真器

12款最佳Linux命令行终端工具如果你跟我一样,整天要花大量的时间使用Linux命令行,而且正在寻找一些可替代系统自带的老旧且乏味的终端软件,那你真是找对了文章.我这里搜集了一些非常有趣的终端软件,可以用来替代debian系的Linux原生终端. Tilda 这是一款可配置的雷神之锤风格的终端工具,也就是说,当用户敲击配置好的热键(缺省是F1)时,这个终端会从屏幕的顶端滑出,就跟雷神之锤游戏中的效果一样. 它的安装方法: apt-get install tilda Tilda跟其它下

12款最佳Linux命令行终端工具

12款最佳Linux命令行终端工具如果你跟我一样,整天要花大量的时间使用Linux命令行,而且正在寻找一些可替代系统自带的老旧且乏味的终端软件,那你真是找对了文章.我这里搜集了一些非常有趣的终端软件,可以用来替代debian系的Linux原生终端. Tilda tilda 这是一款可配置的雷神之锤风格的终端工具,也就是说,当用户敲击配置好的热键(缺省是F1)时,这个终端会从屏幕的顶端滑出,就跟雷神之锤游戏中的效果一样. 它的安装方法: apt-get install tilda Tilda跟其

SQL Server 行转列，列转行。多行转成一列

一.多行转成一列(并以","隔开) 表名:A 表数据: 想要的查询结果: 查询语句: SELECT name , value = ( STUFF(( SELECT ',' + value FROM A WHERE name = Test.name FOR XML PATH('') ), , , '') ) FROM A AS Test GROUP BY name; PS:STUFF语句就是为了去掉第一个[逗号] 附STUFF用法:(从原字符的第二个开始共三个字符替换为后面的字符) ,

在论坛中出现的比较难的sql问题：19(row_number函数行转列、sql语句记流水)

原文:在论坛中出现的比较难的sql问题:19(row_number函数行转列.sql语句记流水) 最近,在论坛中,遇到了不少比较难的sql问题,虽然自己都能解决,但发现过几天后,就记不起来了,也忘记解决的方法了. 所以,觉得有必要记录下来,这样以后再次碰到这类问题,也能从中获取解答的思路. 1.SQLServer 把表的挨着的四条数据合并到一起 http://bbs.csdn.net/topics/390735343 数据: a a b

pandas 一行文本拆多行，一列拆多列

https://zhuanlan.zhihu.com/p/28337202 一列拆多列: http://blog.csdn.net/qq_22238533/article/details/76187597

SQL Server 列存储索引强化

SQL Server 列存储索引强化 SQL Server 列存储索引强化 1. 概述 2.背景 2.1 索引存储 2.2 缓存和I/O 2.3 Batch处理方式 3 聚集索引 3.1 提高索引创建 3.2 采样的支持 3.3 BookMark的支持 3.4 其他加强 4 更新处理 4.1 随机插入 4.2 批量插入 4.3 删除和更新 4.4 对查询处理的影响 5 查询处理和优化 5.1 混合执行模式 5.2 Hash Join 5.2.1 spilling 5.3 Bitmap过滤 6 归

SQL 计算列

SQL计算列,可以解决一般标量计算(数学计算,如ColumnA*ColumnB)的问题,而子查询计算(如select sum(salary) from tableOther where id=’ABC’)则没有相应的支持,可以使用触发器的方式来进行实时运算,但是需要增加维护成本. 在<数据库重构>一书中,这属于结构重构的内容. 以下应用内容来自网络,稍稍排版之后就搬家到这里了,感谢各位大神的贡献: Eg1:身份证号的生日表中有“身份证”字段 ,如何利用计算所得的列规范根据“身份证”字段生成

SQL Server 列存储索引概述

第一次接触ColumnStore是在2017年,数据库环境是SQL Server 2012,Microsoft开始在SQL Server 2012中推广列存储索引,到现在的SQL Server 2017环境,列存储索引发生了很大的变化. 列存储索引是用于查询和存储大型数据仓库事实表的标准方法,它使用基于列的数据存储和查询处理,从而使数据仓库中的查询性能比传统的面向行的存储高出10倍.在未压缩的数据大小上,您还可以获得高达数据压缩10倍的增益. 一,列存储索引的基本概念列存储索引是指先把数据分组

SQL Server 列存储索引第三篇：维护

列存储索引分为两种类型:聚集的列存储索引和非聚集的列存储索引,在一个表上只能创建一个聚集索引,要么是聚集的列存储索引,要么是聚集的行存储索引,然而一个表上可以创建多个非聚集索引. 一,创建列存储索引创建列存储索引的语法如下: -- Create a clustered columnstore index on disk-based table. CREATE CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX index_name ON { database_name.schema_nam

使用Spark加载数据到SQL Server列存储表

原文地址https://devblogs.microsoft.com/azure-sql/partitioning-on-spark-fast-loading-clustered-columnstore-index/#comments 介绍 SQL Server的批量加载方法默认为串行,这意味着例如,一个BULK INSERT语句将生成一个线程将数据插入表中.但是,对于并发负载,您可以使用多个批量插入语句插入同一张表,前提是需要阅读多个文件. 考虑要求所在的情景: 从大文件加载数据(比如,超过

取SQL分组中的某几行数据

取SQL分组中的某几行数据对表中数据分组,有时只需要某列的聚合值:有时却需要返回整行数据,常用的方法有:子查询.ROW_NUMBER.APPLY,总体感觉还是ROW_NUMBER比较直观.测试数据: if OBJECT_ID('testGroup') is not null drop table testGroup GO create table testGroup ( ID int identity primary key, UserID int, OrderID int ) GO inse

Hbase与Oracle比较（列式数据库与行式数据库）

Hbase与Oracle比较(列式数据库与行式数据库) 1 主要区别 Hbase适合大量插入同时又有读的情况 Hbase的瓶颈是硬盘传输速度,Oracle的瓶颈是硬盘寻道时间. Hbase本质上只有一种操作,就是插入,其更新操作是插入一个带有新的时间戳的行,而删除是插入一个带有插入标记的行. 其主要操作是收集内存中一批数据,然后批量的写入硬盘,所以其写入的速度主要取决于硬盘传输的速度. Oracle则不同,因为他经常要随机读写,这样硬盘磁头需要不断的寻找数据所在,所以瓶颈在于硬盘寻道时间.

MS SQL 标识列的查询

摘自: http://www.2cto.com/database/201212/175000.html SQL标识列的查询 1.判段一个表是否具有标识列 www.2cto.com 可以使用 OBJECTPROPERTY 函数确定一个表是否具有 IDENTITY(标识)列,用法: Select OBJECTPROPERTY(OBJECT_ID('表名'),'TableHasIdentity') 如果有,则返回1,否则返回0 2.判断某列是否是标识列可使用 COLUMNPROPE

SQL 序号列ROW_NUMBER，RANK，DENSE_RANK、NTILE

原文:SQL 序号列ROW_NUMBER,RANK,DENSE_RANK.NTILE SQL 2005新增加相关函数 : ROW_NUMBER,RANK,DENSE_RANK.NTILE 窗口函数 OVER ( [ <PARTITION BY clause> ] ----分区列 [ <ORDER BY clause> ] ---排序列 [ <ROW or RANGE clause> ] ---SQL Server 2012 到 SQL Server 2014 ) 本文介

oracle，sql server count函数存储过程判断行数注意事项

oralce中使用 count 函数判断行数需要注意一定是count 有值的字段,接下来看一组语句 --查询数据 select * from kk_create_ka where auto_id='D7313B4716AD4062B82D3CD8513DA7A8'; --count select count(I_E_Flag) from kk_create_ka where auto_id='D7313B4716AD4062B82D3CD8513DA7A8'; select count(*

SQL Server 列存储索引第二篇：设计

列存储索引可以是聚集的,也可以是非聚集的,用户可以在表上创建聚集的列存储索引(Clustered Columnstore Index)或非聚集的列存储索引(Nonclustered Columnstore Index).由于聚集索引实际上是表的物理存储,因此,表上只能创建一个聚集索引,该聚集索引要么是聚集的列存储索引,要么是聚集的行存储索引.由于非聚集的索引(列存储索引和行存储索引),是在表的物理存储空间之外额外创建的数据结构,因此一个表可以创建多个非聚集的索引. 由于列存储索引相比普通的B-T

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