聚合函数中如果想汇总某一类数据,可以在括号中增加条件: sum(case when 字段>0 then 1 else 0 end) as 字段 *注意:count(case when 字段>0 then 1 else 0 end) as 字段 count函数不管记录内容是0或1,它的作用只是计算记录数,如果你要计算次数,用sum(case when 字段>0 then 1 else 0 end) as 字段, 因为你前面计算出来的是0和1的全部次数 或者你用 count(case whe

如果我们要统计一张表的数据量,例如,想查询students表一共有多少条记录,难道必须用SELECT * FROM students查出来然后再数一数有多少行吗? 这个方法当然可以,但是比较弱智.对于统计总数.平均数这类计算,SQL提供了专门的聚合函数,使用聚合函数进行查询,就是聚合查询,它可以快速获得结果. 仍然以查询students表一共有多少条记录为例,我们可以使用SQL内置的COUNT()函数查询: -- 使用聚合查询: Run COUNT(*)表示查询所有列的行数,要注意聚合的计算结果

首先idea创建一手springboot项目 引入如下依赖 <dependency> <groupId>org.mongodb</groupId> <artifactId>mongo-java-driver</artifactId> <version>3.8.0</version> </dependency> 下面是具体的java对mongod的操作. 需要将 data = mongod.getDatabase

Django---Django的ORM的一对多操作(外键操作),ORM的多对多操作(关系管理对象),ORM的分组聚合,ORM的F字段查询和Q字段条件查询,Django的事务操作,额外(Django的终端打印SQL语句,脚本调试) 一丶Django的ORM外键操作 通过对象查找 ### 正向查找 # 获得图书对象 book_obj=models.Book.objects.get(pk=1) ret=book_obj.pub #pub是Book表的外键字段,存在Book表中. 通过pub可以拿到所关

1.DML核心CRUD增删改查 缩写全称和对应 SQL: * DML 数据操纵语言:Data Manipulation Language * Create 增加:insert * Retrieve 查询:select * Update 更新:update * Delete 删除:delete 2.SQL基本查询 2.1 常用SQL总结 * 基本查询:select * from table_name * 字段查询:select fileds from table_name * 条件查询:selec

昨日内容回顾 # 一对多的添加方式1(推荐) # book=Book.objects.create(title="水浒传",price=100,pub_date="1643-4-12",publish_id=1) # print(book.title) # 一对多的添加方式2 # publish必须接受一个对象 # xigua=Publish.objects.filter(name="西瓜出版社").first() # book=Book.obj

昨日内容回顾 # 一对多的添加方式1(推荐) # book=Book.objects.create(title="水浒传",price=100,pub_date="1643-4-12",publish_id=1) # print(book.title) # 一对多的添加方式2 # publish必须接受一个对象 # xigua=Publish.objects.filter(name="西瓜出版社").first() # book=Book.obj

1  分组查询 概述:Solr常用的分组查询有两种,Facet分组和Group分组,分别以下列出这两种查询:   1.1     Facet分组 solr种以导航为目的的查询结果成为facet,在用户查询的结果上根据分类增加了count信息,然后用户根据count信息做进一步搜索, Facet是solr的高级搜索功能之一,可以给用户提供更友好的搜索体验.在搜索关键字的同时,能够按照Facet的字段进行分组并统计. Solr Fact提供了4种类型的Fact   <lstname="face

一.概述 1. 聚合的表达式 MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等),并返回计算后的数据结果.有点类似sql语句中的 count(*). 下表展示了一些聚合的表达式: 表达式 描述 实例 $sum 计算总和. db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}]) $avg 计算平均值 db.mycol.a

一.基于双下划线的跨表查询 Django 还提供了一种直观而高效的方式在查询(lookups)中表示关联关系,它能自动确认 SQL JOIN 联系.要做跨关系查询,就使用两个下划线来链接模型(model)间关联字段的名称,直到最终链接到你想要的model 为止. 核心得学会通知ORM引擎什么时候,join哪张表 join看似复杂,实则最简单.因为把字段列出来之后,就相当于单表操作了!想怎么取值都可以! 正向查询按字段,反向查询按表名小写用来告诉ORM引擎join哪张表 返回值是QuerySet

一.创建表 创建四个表:书籍,出版社,作者,作者详细信息 四个表之间关系:书籍和作者多对多,作者和作者详细信息一对一,出版社和书籍一对多 创建一对一的关系:OneToOne("要绑定关系的表名") 创建一对多的关系:ForeignKey("要绑定关系的表名") 创建多对多的关系:ManyToMany("要绑定关系的表名")  会自动创建第三张表 创建表 class Book(models.Model): nid = models.AutoFiel

一.多表操作 一对多字段的增删改(book表和publish表是一对多关系,publish_id字段) 增  create publish_id 传数字   (publish_id是数据库显示的字段名) models.Book.objects.create(title='三国演义',price=200,publish_id=1) #publish_id是mysql数据库中显示的字段名 publish直接传出版社对象    publish是models.py设计表字段名 #查询到的publish表

django之跨表查询及添加记录 一:创建表 书籍模型: 书籍有书名和出版日期,一本书可能会有多个作者,一个作者也可以写多本书,所以作者和书籍的关系就是多对多的关联关系(many-to-many);     一本书只应该由一个出版商出版,所以出版商和书籍是一对多关联关系(one-to-many). 创建一对一的关系:OneToOne("要绑定关系的表名") 创建一对多的关系:ForeignKey("要绑定关系的表名") 创建多对多的关系:ManyToMany(&qu

ES除了实现前几课的基本查询,也可以实现类似关系型数据库的聚合查询,如平均值sum.最小值min.最大值max等等 我们就用上一课的数据作为参考来举例 聚合查询 sum聚合 sum是一个求累加值的聚合,其作用与关系型数据库中相同. GET /lib4/items/_search { "size": 0, //表示查询多少条文档,聚合只需总和结果,输出文档可以设置为0条 "aggs": { //aggs表示是聚合查询 "price_of_sum":

概要 本篇主要介绍聚合查询的内部原理,正排索引是如何建立的和优化的,fielddata的使用,最后简单介绍了聚合分析时如何选用深度优先和广度优先. 正排索引 聚合查询的内部原理是什么,Elastichsearch是用什么样的数据结构去执行聚合的?用倒排索引吗? 工作原理 我们了解到倒排索引对搜索是非常高效的,但是在排序或聚合操作方面,倒排索引就显得力不从心,例如我们举个实际案例,假设我们有两个文档: I have a friend who loves smile love me, I love

一.非聚合复杂查询(这儿展示了非聚合复杂查询的常用流程) 查询条件QueryBuilder的构建方法 1.1 精确查询(必须完全匹配上,相当于SQL语句中的“=”) ① 单个匹配 termQuery //不分词查询 参数1: 字段名,参数2:字段查询值,因为不分词,所以汉字只能查询一个字,英语是一个单词.QueryBuilder queryBuilder=QueryBuilders.termQuery("fieldName", "fieldlValue");//分词

聚合查询,它是在搜索的结果上,提供的一些聚合数据信息的方法.比如:求和.最大值.平均数等.聚合查询的类型有很多种,每一种类型都有它自己的目的和输出.在ES中,也有很多种聚合查询,下面我们看看聚合查询的语法结构, "aggregations" : { "<aggregation_name>" : { "<aggregation_type>" : { <aggregation_body> } [,"met

笔记:使用mongo聚合查询(一开始根本没接触过mongo,一点一点慢慢的查资料完成了工作需求) 需求:在订单表中,根据buyerNick分组,统计每个buyerNick的电话.地址.支付总金额以及总商品数,返回结果是CustomerDetail. /* * project:列出所有本次查询的字段,包括查询条件的字段和需要搜索的字段: * match:搜索条件criteria * unwind:某一个字段是集合,将该字段分解成数组 * group:分组的字段,以及聚合相关查询 * sum:求和(

在工作中会经常遇到一些mongodb的聚合操作,特此总结下.mongo存储的可以是复杂类型,比如数组.对象等mysql不善于处理的文档型结构,并且聚合的操作也比mysql复杂很多. 注:本文基于 mongodb v3.6 目录 mongo与mysql聚合类比 aggregate简介 aggregate语法 aggregate常用pipeline stage介绍(本文核心) node操作mongo聚合查询(本文核心) mongo与mysql聚合类比 为了便于理解,先将常见的mongo的聚合操作和m

聚合查询 在应用中我们经常会用到一些统计数据,例如当前所有(或者满足某些条件)的用户数.所有用户的最大积分.用户的平均成绩等等,ThinkPHP为这些统计操作提供了一系列的内置方法,包括: 用法示例: 获取用户数: Db::table('think_user')->count(); // 助手函数 db('user')->count(); 或者根据字段统计: Db::table('think_user')->count('id'); // 助手函数 db('user')->coun

from django.db.models import Avg from app01 import models annotate:(聚合查询) ret=models.Article.objects.values('up_count').annotate(a=Avg('comment_count')).values('up_count','a') #原理讲解:之前这个是按照这个up_count来分组的,后面这个是求这个平均的值,后面是打印出什么值出来, a=Avg('comment_count