定义和用法 可以一同使用 DISTINCT 和 COUNT 关键词,来计算非重复结果的数目. 语法 SELECT COUNT(DISTINCT column(s)) FROM table 例子 注意:下面的例子仅适用于 ORACLE 和 Microsoft SQL server,不能用于 Microsoft Access. "Orders"表: Company OrderNumber IBM 3532 W3School 2356 Apple 4698 W3School 6953 例子

本文来自:http://dinglin.iteye.com/blog/1976026#comments 背景 客户报告了一个count(distinct)语句返回结果错误,实际结果存在值,但是用count(distinct)统计后返回的是0.将问题简化后复现如下,影响已知的所有版本. 这里的 ; 一定是在插入前设置,这样下面的操作就是按照这个大小进行的,最终出现错误的结果,解决办法: 1,开始前设置足够大的tmp_table_size(推荐): 2,设置成1024,在不修改tmp_table_s

例如这样一个表,我想统计email和passwords都不相同的记录的条数 CREATE TABLE IF NOT EXISTS `test_users` ( `email_id` ) unsigned NOT NULL auto_increment, `email` ) NOT NULL, `passwords` ) NOT NULL, PRIMARY KEY (`email_id`) ) ENGINE ; INSERT INTO `test_users` (`email_id`, `emai

创建一个测试表 IF OBJECT_ID( 'dbo.T1' , 'U' )IS NOT NULL BEGIN DROP TABLE dbo.T1; END; GO )); GO INSERT INTO dbo.T1( column_1 , column_2 ) , , , '); INSERT INTO dbo.T1( column_1) ) , (); INSERT INTO dbo.T1( column_2) '); GO SELECT * FROM dbo.T1; GO 使用各种coun

目的:统计去重后表中所有项总和. 直观想法: SELECT COUNT(DISTINCT *) FROM [tablename] 结果是:语法错误. 事实上,我们可以一同使用 DISTINCT 和 COUNT 关键词,来计算非重复结果的数目. COUNT函数 COUNT( { [ ALL | DISTINCT ] expression ] | * } ) ,COUNT不能统计多个字段. 解决办法: select count(*) from (select distinct col1 ,col2

pandas pivot_table或者groupby实现sql 中的count distinct 功能 import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv('活跃买家分析初稿.csv') data.head() .dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } .dataframe tbody tr th { vertical-align: top; }

1:COUNT DISTINCT         SELECT          COUNT(DISTINCT [QS_QuestionStem].Id)  AS ReqCount1,         [QS_QuestionStem].Content AS Content         FROM [EL_QuestionBank].[QS_QuestionStem] AS [QS_QuestionStem]         INNER JOIN [EL_QuestionBank].[QS_Q

x在传统关系型数据库中,group by与count(distinct)都是很常见的操作.count(distinct colA)就是将colA中所有出现过的不同值取出来,相信只要接触过数据库的同学都能明白什么意思. count(distinct colA)的操作也可以用group by的方式完成,具体代码如下: select count(distinct colA) from table1; select count(1) from (select colA from table1 group

注:这些技术是通用的,只不过我们选择使用Postgres的语法.使用独特的pgAdminIII生成解释图形. 很有用,但太慢 Count distinct是SQL分析时的祸根,因此它是我第一篇博客的不二选择. 首先:如果你有一个大的且能够容忍不精确的数据集,那像HyperLogLog这样的概率计数器应该是你最好的选择.(我们会在以后的博客中谈到HyperLogLog.)但对于需要快速.精准答案的查询,一些简单的子查询可以节省你很多时间. 让我们以我们一直使用的一个简单查询开始:哪个图表的用户访问

表名: user_active_day (用户日活表) 表内容: user_id(用户id)   user_is_new(是否新用户 1:新增用户 0:老用户) location_city(用户所在地区) partition_date(日期分区) 需求: 找出20180901至今的xxx地区的用户日活量以及新增用户量 思路: 筛选日期分区和地区,统计user_id的数量为用户日活量,统计user_is_new = 1的数量为新增用户量. 最开始写的hql语句 select partition_d

spark 例子count(distinct 字段) 例子描述: 有个网站访问日志,有4个字段:(用户id,用户名,访问次数,访问网站) 需要统计: 1.用户的访问总次数去重 2.用户一共访问了多少种不同的网站 这里用sql很好写 select id,name,count(distinct url) from table group by id,name 其实这个题目是继官方和各种地方讲解聚合函数(aggregate)的第二个例子,第一个例子是使用aggregate来求平均数. 我们先用简易版来

SELECT COUNT(DISTINCT Customer) AS NumberOfCustomers FROM Orders

在处理一个大数据量数据库的时候 突然发现mysql对于count(*)的不同处理会造成不同的结果 比如执行 SELECT count(*) FROM tablename 即使对于千万级别的数据mysql也能非常迅速的返回结果 而对于 SELECT count(*) FROM tablename WHERE..... mysql的查询时间开始攀升 仔细查阅累下手册,发现当没有WHERE语句对于整个mysql的表进行count运算的时候 MyISAM类型的表中保存有总的行数,而当添加有WHERE限定

Create table trade ( sell_id int,  --卖家 buy_id int, -- 卖家 time date --交易时间 ) sell_id, buy_id, time s1, b2, 2013-1-1 s1, b3, 2013-1-1 s1, b2, 2013-1-2 s2, b4, 2013-1-2 select sell_id, count(buy_id) from trader group by sell_id 结果是:  s1, 3 s2, 1 select

SQL Server 2005版本开始支持了窗口函数(Windowing Function)和OVER字句.SQL Server 2012版本开始支持了窗口函数的ORDER BY字句实现连续/累计聚合功能.但是有个功能到SQL Server 2014版本为止(从目前SQL Server 2016 CTP3来看,还是不支持),就是COUNT(DISTINCT XXX) OVER(PARTITION BY YYY). 一直觉得这个事情没有办法用比较巧妙地办法做到,只能是用CROSS APPLY或者循

学时服务器查询教练所带人数时,使用select count(distinct(u_STRNO))时报超出内存错误.后参考“mysqld-nt: Out of memory解决方法”http://jingyan.baidu.com/article/020278116b428d1bcd9ce568.html?qq-pf-to=pcqq.c2c 修改参数: key_buffer            = 512K    #global buffer   => key_buffer           

SELECT COUNT(DISTINCT Lbox_Sn) FROM Tab_History_Info

DECLARE @StartDate DATETIME= '2017-12-20 00:00:00';DECLARE @EndDate DATETIME= '2017-12-26 00:00:00';DECLARE @Country NVARCHAR(20)= '';DECLARE @到港单量 INT; DECLARE @派送单量 INT;DECLARE @妥投单量 INT;DECLARE @累积在分拨仓单量 INT;DECLARE @累积派送在途单量 INT;DECLARE @累积未派送完成单

原文地址:HybridDB · 性能优化 · Count Distinct的几种实现方式 HybridDB是阿里基于GreenPlum开发的一款MPP分析性数据库,而GreenPlum本身基于PostgreSQL. 如此,HybridDB的优化思路和手段难免会受到PostgreSQL影响和限制. 文中的语句最终优化得到了几个不同计划,其优化的语句简化后形如 select count(distinct c1) from t group by c2; 这条语句在HybridDB下实现: 每个服务器自

import java.net.UnknownHostException; import com.mongodb.BasicDBList; import com.mongodb.BasicDBObject; import com.mongodb.DB; import com.mongodb.DBCollection; import com.mongodb.Mongo; public class MongoDBTest { private static DB db = null; static{