目录 1 普通聚合分析 1.1 直接聚合统计 1.2 先检索, 再聚合 1.3 扩展: fielddata和keyword的聚合比较 2 嵌套聚合 2.1 先分组, 再聚合统计 2.2 先分组, 再统计, 最后排序 2.3 先分组, 组内再分组, 然后统计.排序 1 普通聚合分析 1.1 直接聚合统计 (1) 计算每个tag下的文档数量, 请求语法: GET book_shop/it_book/_search { "size": 0, // 不显示命中(hits)的所有文档信息 &qu

1.简单的,按月统计数量 SELECT CREATE_DATE, DATE_FORMAT(CREATE_DATE, '%Y-%m') AS month , COUNT(*) AS sum FROM pt_user GROUP BY month; 2.按月累加统计数据 SELECT a.month, SUM(b.total) AS total FROM ( SELECT DATE_FORMAT(CREATE_DATE, '%Y-%m') AS month, SUM(sum) AS total FR

SELECT DATE_FORMAT(releaseDate,"%Y年%m月") AS dates,COUNT(*) FROM t_diary GROUP BY DATE_FORMAT(releaseDate,"%Y年%m月") ORDER BY DATE_FORMAT(releaseDate,"%Y年%m月") DESC ;releaseDate 日期 t_diary表名 DATE_FORMAT();按照格式对某个日期操作ORDER BY 排序

date: "2020-10-18T22:39:27+08:00" title: "hugo不蒜子统计数量" tags: ["不蒜子"] categories: ["不蒜子"] 官方文档地址 http://busuanzi.ibruce.info/ http://ibruce.info/2015/04/04/busuanzi/ 添加位置 hugo themes/layouts/partials/footer.html <

分析 Elasticsearch有一个功能叫做聚合(aggregations),它允许你在数据上生成复杂的分析统计.它很像SQL中的GROUP BY但是功能更强大. 举个例子,让我们找到所有职员中最大的共同点(兴趣爱好)是什么: GET .monitoring-es-6-2018.08.16/_search{ "aggs": { "all_interests": { "terms": { "field": "sour

dao: /** * 统计商家的案例数量 * * @param shopId * @return */ long countByShopId(Long shopId); @Override public long countByShopId(Long shopId) { return super.getSessionTemplate().selectOne(getStatement("countByShopId"), shopId); } mapper: <select id=&

语句1: SELECT TypeID, COUNT(*) AS [count] FROM GoodsInfo  GROUP BY TypeID 得到结果 解析结果:GoodsInfo表有 4条记录, 分别统计每个TypeID 有多少: 例子中说明 TypeID=1 的有2个,TypeID=2 的有1个,TypeID=3 有1个 语句2: SELECT COUNT(*) AS [count] FROM (    SELECT TypeID FROM GoodsInfo  GROUP BY Type

在数据库中我们经经常使用sql语句对表进行简单的统计排序,对于日期字段.我们能够简单的对其进行order. 对于复杂一点的能够按日期中的年.月,日分别进行group,order. 按年份进行group,统计排序: SELECT YERA(established_time) ,COUNT(*) AS num <span style="font-size: 13.75px; font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">FROM `ta

CREATE TABLE emp(id INT PRIMARY KEY,NAME VARCHAR(11),dep_id INT ,salary INT); CREATE TABLE dept(id INT PRIMARY KEY,NAME VARCHAR(11),parentid INT); 获取各部门人数信息: SELECT e.dep_id,d.name,COUNT(e.dep_id) FROM emp e,dept d WHERE e.dep_id=d.id GROUP BY e.dep_

1.每年 select year(ordertime) 年, sum(Total) 合计 from 表 group by year(ordertime) 2.每月 select year(ordertime) 年, month(ordertime) 月, sum(Total) 合计 from 表 group by year(ordertime), month(ordertime) 3.每日 select year(ordertime) 年, month(ordertime) 月, day(ord

http://www.cnblogs.com/sydeveloper/archive/2013/03/29/2988669.html 1.用两层循环计算,前提条件是数据已经按分组的列排好序的. DataTable dt = new DataTable(); dt.Columns.AddRange(new DataColumn[] { new DataColumn("name", typeof(string)),                                      

一.目标:统计各类型资源的个数,输出详细报表 http://10.10.6.225:9200/dsideal_db/t_resource_info/ _mapping {  "properties": {    "RESOURCE_FORMAT": {       "type":     "text",      "fielddata": true    }  }} 返回结果:{ "acknowl

本文转载自:http://www.cnblogs.com/sydeveloper/archive/2013/03/29/2988669.html 1.用两层循环计算,前提条件是数据已经按分组的列排好序的. DataTable dt = new DataTable(); dt.Columns.AddRange(new DataColumn[] { new DataColumn("name", typeof(string)), new DataColumn("sex",

select p.id comperitorId,p.compcorp competitorName, sum(case when c.kindname = 'ATM' then c.num else 0 end) atm, sum(case when c.kindname = 'CRS' then c.num else 0 end) crs, sum(case when c.kindname = 'VTM' then c.num else 0 end) vtm, sum(case when c

日常部分数据以 txt 的文件格式提供,为避免入库之后再进行统计的麻烦,故学习 shell 进行处理,减少工作量. 1.样例数据 # test.txt YD5Gxxx|6618151|6825449073|6476534190|36251|超级会员|0 YD5Gxxx|8968336|1445546463|6476534190|36251|超级会员|0 YD5Gxxx|2545939|6904742993|0858636804|36251|超级会员|80%以上 YD5Gxxx|3200810|6

返回值的类型:resultType="java.lang.Integer". <select id="count" resultType="java.lang.Integer"> SELECT count(1) FROM account </select>MyBatis的每一个查询映射的返回类型都是ResultMap,只是当我们提供的返回类型属性是resultType的时候,MyBatis对自动的给我们把对应的值赋给res

如果两个集合存储颜色的情况相同,说明这两个在k个图中都是在一个集合的 学到的点:用map,将vector映射一个整数时,只有vector后面的邻接的数据都一样时,才认为两个vector一样 代码: #include<cstdio> #include<cstring> #include<iostream> #include<algorithm> #include<queue> #include<stack> #include<ma

操作dede_arctiny表,将和栏目对应的typeid所有文章去掉即可.

最近在检索MongoDB的数据时需要用到分组操作,由于没有现成的说明文档可参考,只能是在代码中不断调试.摸索前进:目前已现实了Java对MongoDB的分组操作,并统计各个分组的数量.现通过示例详细解析,步骤如下流程所示: (1)测试环境条件准备:MongoDB的版本为2.0.1,如下图所示 (2)测试数据源准备:MongoDB的数据源示例如下图所示 (3)测试示例过程: 最初测试过程 1.示例代码public void test(String guid) { String groupKey =

    统计MySQL中某个数据库中有多少张表 SELECT count(*) TABLES, table_schema FROM information_schema.TABLES    where table_schema = '数据库名称' GROUP BY table_schema;    统计MySQL中某个数据库中表记录数 use information_schema; select table_name,table_rows from tables where TABLE_SCHE

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