TDstats.udfConcat为Teradata自带UDF,定义如下: show function tdstats.udfconcat; REPLACE FUNCTION tdstats.UDFCONCAT (aVarchar ) CHARACTER SET UNICODE) ) CHARACTER SET UNICODE CLASS AGGREGATE () SPECIFIC udfConcat LANGUAGE C NO SQL NO EXTERNAL DATA PARAMETER ST

java中list集合的内容,如何使用像数据库中group by形式那样排序,比如:有一个 List<JavaBean> 他中包含了一些如下的内容JavaBean:name    money(名称)  (金额) 来源A   100来源B   200来源C   300来源B   6600来源A   99800<数据1> 最后想实现的是:如果假设这些数据在数据库中,那么通过 select name,sum(money) from Table group by name 该语句得到的Li

因为在做pgsql和mysql数据库时group by 有报错,但是在以前做mysql5.6的时候没有问题,虽然知道时违反了sql的语法问题,但是没有搞清楚什么原因,也找了不少资料,查找原因,在盆友的帮助顺利解决了我的疑问 解决的疑问来与http://www.jb51.net/article/123595 .htm 同时也对ANY_VALUE()函数有了使用的了解 ONLY_FULL_GROUP_BY模式 在mysql 5.7可以在有限制的模式下使用ANY_VALUE() 解决 在pgsql中,

前言 本章主要介绍数据库中group by的用法,也是我们在使用数据库时非常基础的一个知识点.并且也会涉及Join的使用,关于Join的用法,可以看我写的上一篇文章:带你了解数据库中JOIN的用法如有错误还请大家及时指出~ 以下都是采用mysql数据库 Group By 概念 Group By语句从英文的字面意义上理解就是"根据(by)一定的规则进行分组(Group)". 作用:通过一定的规则将一个数据集划分成若干个小的区域,然后针对若干个小区域进行数据处理. 注意:group by

有的时候我们要从数据库里把数据组织成树结构再展现到页面上 像下面这样 今天我们用Group 和Grouping实现它,并总结一下它俩. 先看一下概念,再用代码一点一点去理解它们,最后我会给出完整的代码 Group By : 语句用于结合合计函数,根据一个或多个列对结果集进行分组. Grouping :指示是否聚合 GROUP BY 列表中的指定列表达式. 在结果集中,如果 GROUPING 返回 1 则指示聚合: 返回 0 则指示不聚合. 如果指定了 GROUP BY,则 GROUPING 只能

sql语句Group By用法 sql语句Group By用法一则 sql语句Group By用法一则 如果我们的需求变成是要算出每一间店 (store_name) 的营业额 (sales),那怎么办呢?在这个情况下,我们要做到两件事:第一,我们对于 store_name 及 Sales 这两个栏位都要选出.第二,我们需要确认所有的 sales 都要依照各个 store_name 来分开算.这个语法为:    SELECT "栏位1", SUM("栏位2") FRO

首先group by 的简单说明:    group by 一般和聚合函数一起使用才有意义,比如 count sum avg等,使用group by的两个要素:    (1) 出现在select后面的字段 要么是聚合函数中的,要么是group by 中的.    (2) 要筛选结果 可以先使用where 再用group by 或者先用group by 再用having 下面看下 group by多个条件的分析: 在SQL查询器输入以下语句 create table test ( a varcha

在 Hive 中实现将一个字段的多条记录拼接成一个记录: hive> desc t; OK id string str string Time taken: 0.249 seconds hive> select * from t; OK A B C D Time taken: 0.209 seconds 在Hive0.9中,可用: SELECT id,concat_ws('|', collect_set(str)) FROM t  GROUP BY id; 得到结果: 1 A|B 2 C|D

group by:分组 GroupBy语句从英文的字面意义上理解就是"根据(by)一定的规则进行分组(Group)".它的作用是通过一定的规则将一个数据集划分成若干个小的区域,然后针对若干个小区域进行数据处理. # group by 字段名 having 条件表达式 分组查询 select sName from elogs inner join students on sID = sNo group by sNo having count(sid)>=2; # having 与

有一个表 查询结果为 用下面的代码写 select COUNT( case NumName when 'a' then NumName end ) as 'aaa', COUNT( case NumName when 'b' then NumName end ) as 'bb', COUNT( case NumName when 'c' then NumName end) as 'cc' from dbo.DataTb

MySQL 中的 information_schema 数据库   版权声明:https://blog.csdn.net/kikajack/article/details/80065753 1. 概述 information_schema 数据库跟 performance_schema 一样,都是 MySQL 自带的信息数据库.其中 performance_schema 用于性能分析,而 information_schema 用于存储数据库元数据(关于数据的数据),例如数据库名.表名.列的数据类

目录 RDBMS 术语 整删改查操作 库操作 表操作 账号与授权 匹配符(条件查询) MySQL三大类数据类型 函数 其他操作 查看数据库的占用空间大小 开启慢查询 状态查询 字符集设置 忘记密码重置 剩下的交给DBA RDBMS 术语 数据库: 数据库是一些关联表的集合 数据表: 表是数据的矩阵.在一个数据库中的表看起来像一个简单的电子表格. 表头(header): 每一列的名称; 列row: 一列(数据元素) 包含了相同类型的数据, 例如邮政编码的数据.每一行用来描述某物的具体信息; 行co

一.查询所有数据库占用空间大小 SELECT TABLE_SCHEMA, CONCAT( TRUNCATE(SUM(data_length) / 1024 / 1024, 2), ' MB' ) AS data_size, CONCAT( TRUNCATE(SUM(index_length) / 1024 / 1024, 2), 'MB' ) AS index_size FROM information_schema.tables GROUP BY TABLE_SCHEMA ORDER BY d

select TABLE_NAME, concat(truncate(data_length/1024/1024,2),'MB') as data_size, concat(truncate(index_length/1024/1024,2),'MB') as index_size from information_schema.tables where TABLE_SCHEMA = '数据库名称' group by TABLE_NAME order by data_length desc;

一. 背景 这个数据库的数据文件mdf大概有8.5G左右,当还原数据库之后感觉可以做很多性能方面上的调优,合并数据后mdf数据文件大概有6.2G左右,行压缩后mdf数据文件大概有4.8G左右,页压缩后mdf数据文件大概有4.5G左右,这里处于技术研究的目的,讲讲研究的成果分析,不用于商业目的: 二. 优化项 我们可以从下面3个不同的方面来优化这两个数据库: (一)对表进行分区: (二)使用行压缩,压缩行数据: (三)重新设计表结构,优化表空间: 三. 附加数据库 1．先把11个QunInfo(群

一.背景 这个数据库的数据文件mdf大概有83G左右,当还原数据库之后感觉可以做很多性能方面上的调优,合并数据后mdf数据文件大概有59G左右,行压缩后mdf数据文件大概有39G左右,页压缩后mdf数据文件大概有34G左右,这里处于技术研究的目的,讲讲研究的成果分析,不用于商业目的: 二.优化项 我们可以从下面4个不同的方面来优化这两个数据库: (一)对表进行分区: (二)创建合适表索引: (三)使用行压缩,压缩行数据: (四)重新设计表结构,优化表空间: 三.附加数据库 1．先把11个Grou

这篇文章主要介绍了浅析mongodb中group分组的实现方法及示例,非常的简单实用,有需要的小伙伴可以参考下. group做的聚合有些复杂.先选定分组所依据的键,此后MongoDB就会将集合依据选定键值的不同分成若干组.然后可以通过聚合每一组内的文档,产生一个结果文档.和数据库一样group常常用于统计.MongoDB的group还有很多限制,如:返回结果集不能超过16M, group操作不会处理超过10000个唯一键,好像还不能利用索引[不很确定]. 一.Group大约需要一下几个参数. 1

1.先查询出库中的所有表,“db”是数据库名称 SELECT CONCAT('truncate table ',TABLE_NAME,';') AS a FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = 'db' ; 2.得到所有表后,复制,粘贴,运行,见下图

关于group by 两个或以上条件的分析     原文地址:http://uule.iteye.com/blog/1569262 博客分类: 数据库   首先group by 的简单说明: group by 一般和聚合函数一起使用才有意义,比如 count sum avg等,使用group by的两个要素:   (1) 出现在select后面的字段 要么是是聚合函数中的,要么就是group by 中的.   (2) 要筛选结果 可以先使用where 再用group by 或者先用group b

每个mysql都有一个库information_schema,里面有一张表TABLES存储了所有数据库表的信息,因此,可以从这张表中查看数据库大小和表大小 查询数据库大小 ,),'GB') as data from information_schema.tables where table_schema='esb'; 查询数据库中表大小 ,),'GB') as data from information_schema.tables where table_schema='esb' and tab

Sql server:(连接数据库后,点击当前数据库再新建查询) select count(c.name),o.name from syscolumns c left join sysobjects o on c.id=o.id group by o.name MySql: select count(t.table_name),c.table_name from information_schema.columns c left join INFORMATION_SCHEMA.TABLES t