select * from geimstatus_history twhere to_date(t.data_time,'YYYY-mm-dd') = to_date(sysdate,'YYYY-mm-dd') AND t.car_state='11' order by t.gei_mes desc, t.data_time desc

工作中有时候会遇到文件存储数据,但是在前台显示的时候又因为没有数据库,无法使用上传或最后一次修改日期字段排序,所以有了如下代码: <?php $dir = "./";//目录 if (is_dir($dir)) { if ($dh = opendir($dir)) { $i = 0; while (($file = readdir($dh)) !== false) { if ($file != "." && $file != "..&

sql server 分页按时间排序 select * from (select<include refid="Base_Column_List"/>, ROW_NUMBER() OVER(Order by check_date )-1 AS RowNumber from user <include refid="pageListQueryCondition"/> ) c where RowNumber BETWEEN (#{paginati

事情是这样的,最近领导给了一个新的需求,要求在一张订单表中统计每个人第一次和第二次购买的时间间隔,最后还需要按照间隔统计计数,求出中位数等数据. 由于MySQL不想Oracle那般支持行号.中位数等,所以怎么在表中统计处数据成为了关键 订单表结构,主要包含字段如下 id.订单号.购买人id.下单时间.商品信息字段.购买人信息字段等 1.为了方便后续统计,我的想法是构建了一张中间表,只存储一些关键字段,如购买人id,下单时间,订单号,以及购买的第几次,结构如下图: 字段解释:fans_id:购买人

关键字  ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY 分组字段 ORDER BY 排序字段) RN 按照分组字段进行排序并标编号 ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY 分组字段 ORDER BY 排序字段) RN 语法 ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY XMJL_UID ORDER BY XMCREATETIME) RN 实例 SELECT XMJL_UID,XMJL,XMCREATETIME,ROW_NUMBER() OVE

/// <summary> /// 获取图片库第一层文件夹--根据文件夹名称排序 /// </summary> /// <param name="siteUrl"></param> /// <param name="weburl"></param> /// <param name="listID"></param> /// <returns>

文件转自:http://www.2cto.com/os/201303/197829.html ls按时间排序输出文件列表   首先,ls --help查看ls相关的与时间排序相关的参数:   > ls --help|grep -E "time|sort" 如果不指定 -cftuSUX 或 --sort 任何一个选项,则根据字母大小排序.   -c                         配合 -lt:根据 ctime 排序及显示 ctime (文件            

string path = "~/Document/Introduction/团队管理制度/";            DirectoryInfo dirinfo = new DirectoryInfo(Server.MapPath(path));            FileInfo[] Files = dirinfo.GetFiles();            Array.Sort<FileInfo>(Files, new FIleLastTimeComparer(

线性时间排序   各种排序算法总结已经介绍了几种能在O(n*log(n))时间内培训n个数的算法.归并排序和堆排序达到了最坏情况下的上界:快速排序在平均情况下达到该上界.这些算法都有一个有趣的性质:在排序的最终结果中,各元素的次序依赖于它们之间的比较.这类算法为比较算法,还有一类算法是线性时间复杂度的排序算法,有计数排序.基数排序和桶排序,当然,这些算法使用运算而不是比较来确定排序顺序的. 1 计数排序 计数排序假设n个输入元素中的每一个都是0到n区间的一个整数,其中n是某个整数.计数排序的思想

平时收集些用到的命令 方便使用 1:  ls -lrt 按时间排序  展示 2:nslookup  查看dns解析 3:lsof -p 进程号 lsof `which httpd` //那个进程在使用apache的可执行文件lsof /etc/passwd //那个进程在占用/etc/passwdlsof /dev/hda6 //那个进程在占用hda6lsof /dev/cdrom //那个进程在占用光驱lsof -c sendmail //查看sendmail进程的文件使用情况lsof -c

1 按文件大小排序 使用 ll -S | grep '^[^d]' // 格式化文件大小形式 ll -Sh | grep '^[^d]' 2 按文件修改时间排序显示 使用 ll -rt 3 设置ls -l命令中显示的日期格式 1.临时更改显示样式,当回话结束后恢复原来的样式 export TIME_STYLE='+%Y-%m-%d %H:%M:%S' # 直接在命令中执行即可2.永久改变显示样式,更改后的效果会保存下来 修改/etc/profile文件,在文件内容末尾加入 export TIME

方案一:请参考<数据库“行专列”操作---使用row_number()over(partition by 分组字段 [order by 排序字段])>,该方案是sqlserver,oracle,mysql,hive均适用的. 在hive中的方案分为以下两种方案: 创建测试表,并插入测试数据: --hive 测试 行转列 collect_set collect_list create table tommyduan_test( gridid string, height int, cell st

/** * 二维数组根据某个字段按指定排序方式排序 * @param $arr array 二维数组 * @param $field string 指定字段 * @param int $sort_order string SORT_ASC 按照上升顺序排序, SORT_DESC 按照下降顺序排序(具体请参考array_multisort官方定义) * @param int $sort_flags string 排序类型标志(具体请参考array_multisort官方定义) * @return

为特定字段赋值并排序 表[Table_temp]中列[col1]为字符,属性为varchar(),排序时需要按照B.A.C的顺序显示,则可按照以下SQL语句: select * from Table_temp order by case when col1= when col1= when col1= end sql语句分页(OFFSET(@Page - 1) * @PageSize ROWS FETCH NEXT @PageSize ROWS ONLY) 使用OFFSET是SQLServer2

表数据: mysql查询根据时间排序,如果有相同时间则只查询出来一个 所以需要再判断,如果时间相同,则根据id进行降序排序

转载 2014年12月29日 00:49:23 20298 > ls -alt # 按修改时间排序 > ls --sort=time -la # 等价于> ls -alt > ls -alc # 按创建时间排序 > ls -alu # 按访问时间排序   # 以上均可使用-r实现逆序排序 > ls -alrt # 按修改时间排序 > ls --sort=time -lra # 等价于> ls -alrt > ls -alrc # 按创建时间排序 >

SELECT * FROM Student WHERE 1 = 1 ORDER BY -ID DESC ; SELECT * FROM Student WHERE 1 = 1 ORDER BY (ID + 1);       mysql将字符串字段转为数字排序或比大小 2017年09月17日 01:36:31 阅读数:6566   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/superit401/article/details/7800796

#coding:utf8 import os,time directory = "d:/scrapy tutorial/" t = [] d = {} for filename in os.listdir(directory): path = directory + filename time1 = time.ctime(os.path.getmtime(path)) d[time1] = filename t.append(time1) n = 1 for i in sorted(t

排序使用的是 Collections.sort(List,Comparator) 自定义类实现Comparator接口 假如A的值大于B,你返回1.这样调用Collections.sort()方法就是升序 假如A的值大于B,你返回-1.这样调用Collections.sort()方法就是降序 import com.lanhetech.api.iso8583msg.utils.MyLog; import com.lanhetech.model.user.Trade; import java.tex

序 到目前为止,关于排序的问题,前面已经介绍了很多,从插入排序.合并排序.堆排序以及快速排序,每一种都有其适用的情况,在时间和空间复杂度上各有优势.它们都有一个相同的特点,以上所有排序的结果序列,各个元素的次序都是基于输入元素之间的比较,因此,把这类排序成为比较排序. 对一个含有n个元素的输入序列,任何比较排序在最坏情况下都要用(nlogn)次比较来进行排序,由此也可以知道合并排序和堆排序是渐进最优的. 本章介绍了三种线性时间排序算法,计数排序.基数排序和桶排序,这些算法都是用非比较的操作来确定

比较排序:各元素的次序依赖于它们之间的比较{插入排序O(n**2) 归并排序O(nlgn) 堆排序O(nlgn)快速排序O(n**2)平均O(nlgn)} 本章主要介绍几个线性时间排序:(运算排序非比较排序)计数排序O(k+n)基数排序O() 第一节:用决策树分析比较排序的下界 决策树:倒数第二层满,第一层可能满的二叉树,它用来表示所有元素的比较操作{于此来分析下界},忽略控制,移动操作 1:2 #A[1]和A[2]比 <= 走左边 >走右边 <3,1,2> 最后的结果 下标对应排