1.情景展示 现在,机构表数据中机构名称有重复数据,如何筛选出来? 2.分析 第一步:统计是否存在重复数据. 方式一: 方式二: 说明表中确实存在重复数据 第二步:统计重复次数及机构名称. 需要通过group by和having实现. 第三步:查询出重复数据. SELECT * FROM ORG_ACCESS WHERE ORGNAME IN (SELECT ORGNAME FROM ORG_ACCESS T GROUP BY ORGNAME HAVING COUNT(1) > 1) 写在最
1.针对PostgreSQL数据库表的去重复方法基本有三种,这是在网上查找的方法,在附录1给出.但是这些方法对GreenPlum来说都不管用. 2.数据表分布在不同的节点上,每个节点的ctid是唯一的,但是不同的节点就有ctid重复的可能,因此GreenPlum必须借助gp_segment_id来进行去重复处理. 3.在网上找到了一个相对繁琐的方法,在附录2给出: 4.最终的方法是: delete from test where (gp_segment_id, ctid) not in (sel
Qualys项目中写到将ServerIP以“,”分割后插入数据库并将重复的IP去除后发送到服务器进行Scan,于是我写了下面的一段用来剔除重复IP: //CR#1796870 modify by v-yangwu, remove the IPs which are repeated. string[] arrayIP = ipAll.Split(','); List<string> listIP = new List<string>(); foreach (string ip in
Table of Contents 1. class collections.Counter([iterable-or-mapping]) 1.1. 例子 1.2. 使用实例 2. To Be Continued class collections.Counter([iterable-or-mapping]) Counter 是实现的 dict 的一个子类,可以用来方便地计数. 例子 举个计数的例子,需要统计一个文件中,每个单词出现的次数.实现方法如下 # 普通青年 d = {} with op
package other; import java.util.ArrayList; import java.util.HashSet; public class test4 { public static void main(String[] args) { ArrayList list = new ArrayList(); list.add("aaa"); list.add("aaa"); list.add("bbb"); list.add(
Google GFS文件系统深入分析 现在云计算渐成潮流,对大规模数据应用.可伸缩.高容错的分布式文件系统的需求日渐增长.Google根据自身的经验打造的这套针对大量廉价客户机的Google GFS文件系统已经广泛的在Google内部进行部署,对于有类似需求的企业而言有相当的参考价值. AD:51CTO移动APP安全沙龙!马上要爆满,手慢没座位! 51CTO编辑注:本文是一篇论文,英文原文标题为The Google File System,在Google Labs上公布,由blademaster
谷歌三大核心技术(一)The Google File System中文版 The Google File System中文版 译者:alex 摘要 我们设计并实现了Google GFS文件系统,一个面向大规模数据密集型应用的.可伸缩的分布式文件系统.GFS虽然运行在廉价的普遍硬件设备上,但是它依然了提供灾难冗余的能力,为大量客户机提供了高性能的服务. 虽然GFS的设计目标与许多传统的分布式文件系统有很多相同之处,但是,我们的设计还是以我们对自己的应用的负载情况和技术环境的分析为基础的,不管