1.RANK ( ) OVER ( [QUERY_PARTITION_CLAUSE] ORDER_BY_CLAUSE ) DENSE_RANK ( ) OVER ( [QUERY_PARTITION_CLAUSE] ORDER_BY_CLAUSE ) 可实现按指定的字段分组排序,对于相同分组字段的结果集进行排序, 其中PARTITION BY 为分组字段,ORDER BY 指定排序字段. 2.OVER 不能单独使用,要和分析函数:RANK(),DENSE_RANK(),ROW_NUMBER()等

最近遇到一个比较常见的问题,每行记录需要累加求和.这些问题倒不是有多难,主要是在工作的过程中会经常遇到,特别是Oracle自带的一些函数也能够很好地解决这样一些通用的查询计算,在此记录一下. 问题描述:比如查询记录有5行,每行记录有一个数值型的字段.第2行为第1.2行的和:第3行为第1.2.3行的和:第4行为第1.2.3.4行的和:后面依此类推…… 解决办法:使用Oracle自带的Over函数.如下例子: 1．建测试表EMP -- Create table create table EMP (

http://poj.org/problem?id=3274 题意 :农夫约翰的n(1 <= N <= 100000)头奶牛,有很多相同之处,约翰已经将每一头奶牛的不同之处,归纳成了K种特性,比如1号特性代表它身上有斑点,2号特性代表它比较喜欢用passcal 写程序而不是C .约翰使用“特性标识符”来描述奶牛的各种特性,例如:一头奶牛的特性标识符是13,将13写成二进制1101,从右向左看,就表示这头奶牛具有1,3,4这三个特性,但没有2号特性,约翰把n头奶牛排成一排,发现在有些连续区间里的

Vim粘贴代码时缩进混乱 via 背景 在终端Vim中粘贴代码时,发现插入的代码会有多余的缩进,而且会逐行累加.原因是终端把粘贴的文本存入键盘缓存(Keyboard Buffer)中,Vim则把这些内容作为用户的键盘输入来处理.导致在遇到换行符的时候,如果Vim开启了自动缩进,就会默认的把上一行缩进插入到下一行的开头,最终使代码变乱. 解决 取消自动缩进 在命令模式下,使用":set nosmartindent"和":set noautoindent"取消自动缩进,

Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 10711   Accepted: 3182 Description Farmer John's N cows (1 ≤ N ≤ 100,000) share many similarities. In fact, FJ has been able to narrow down the list of features shared by his cows to a list

1.函数语法 1.1.语法概述 1.2.窗口详解 1.2.1.ROWS 窗口 1.2.2.RANGE 窗口 2.函数用法 2.1.普通统计类函数 2.2.数据排序类函数 2.3.数据分布类函数 2.4.统计分析类函数 3.补充案例 4.总结 分析函数用于计算一组行的聚合值,由分析函数语法定义的行集叫做窗口,窗口的大小由物理行数或逻辑间隔决定.每一行上的滑动窗口都是已定义的,窗口决定了对某一行而言进行计算的行的范围.从查询结果和查询语法来看,分析函数与聚合函数主要有 3 点不同: 1.聚合函数每组

vim粘贴代码问题 vim 在使用xshell进行vim操作的时候,经常会直接粘贴一些外部的代码,然后粘贴上之后会出现逐行缩进的情况,之前一直没有去找为啥,并且逐行的给他弄回去. 转自:https://my.oschina.net/joshuazhan/blog/122539 背景 在终端Vim中粘贴代码时,发现插入的代码会有多余的缩进,而且会逐行累加.原因是终端把粘贴的文本存入键盘缓存(Keyboard Buffer)中,Vim则把这些内容作为用户的键盘输入来处理.导致在遇到换行符的时候,如果

1 小时 SQL 极速入门 前面两篇我们从 SQL 的最基础语法讲起,到表联结多表查询. 大家可以点击链接查看 1 小时 SQL 极速入门(一) 1 小时 SQL 极速入门(二) 今天我们讲一些在做报表和复杂计算时非常实用的分析函数.由于各个数据库函数的实现不太一样,本文基于 Oracle 12c . ROW_NUMBER()函数 这个函数在平时用的还是比较多的.这个函数的作用是为分组内的每一行返回一个行号.我们还是举例来说明. 假设我们有以下数据表: 共 8 个订单,分为 A,B,C,D四种类

主要内容: 1.Hive的基本工能机制和概念 2.hive的安装和基本使用 3.HQL 4.hive的脚本化运行使用方式 5.hive的基本语法--建表语法 6.hive的基本语法--内部表和外部表. 7.hive的基本语法--create建表 like as 8.hive的基本语法--数据导入--从本地--从hdfs 9.查询语法 10.数据类型 11.hive函数 1.   什么是hive hive本身是一个单机程序.转在哪里都行,相对于hadoop来说就是一个hdfs的客户端和yarn的客

转自:http://www.aboutyun.com/thread-8957-1-2.html 问题导读:1.HBase查询与写入哪个更好一些?2.HBase面对复杂操作能否实现?3.Region服务器由哪2部分构成?扩展:4.HBase能否实现join操作?5.二级索引的作用是什么? 前言如今在软件开发领域,谈及大数据已经是家常便饭.笔者相信在未来几年内,大数据的运算和存储一定会成为企业关注的核心.在此普及一个概念,什么级别的数据才能称之为大数据?如果你存储在DB中的数据达到了PB或者单表过亿

一:分析函数overOracle从8.1.6开始提供分析函数,分析函数用于计算基于组的某种聚合值,它和聚合函数的不同之处是对于每个组返回多行,而聚合函数对于每个组只返回一行. 1.分析函数和聚合函数的不同之处: 分析函数和聚合函数很多是同名的,意思也一样,只是聚合函数用group by分组,每个分组返回一个统计值,而分析函数采用partition by分组,并且每组每行都可以返回一个统计值.简单的说就是聚合函数返回统计结果,分析函数返回明细加统计结果. (一).分析函数语法: FUNCTION_

这题,看到别人的解题报告做出来的,分析: 大概意思就是: 数组sum[i][j]表示从第1到第i头cow属性j的出现次数. 所以题目要求等价为: 求满足 sum[i][0]-sum[j][0]=sum[i][1]-sum[j][1]=.....=sum[i][k-1]-sum[j][k-1] (j<i) 中最大的i-j 将上式变换可得到 sum[i][1]-sum[i][0] = sum[j][1]-sum[j][0] sum[i][2]-sum[i][0] = sum[j][2]-sum[j]

[题解] 二重循环枚举起始列和终止列,竖着往下加,转化为一个最大子段和问题,逐行累加即可. #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #define LL long long #define N 1000 #define rg register using namespace std; int n,m,x; LL ans,sum[N][N]; inline int read(){ ,f=; char c

一.  github地址:https://github.com/zjh1234562/WC 二 . PSP表格 PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时(分钟) 实际耗时(分钟) Planning 计划 10 10 Estimate 估计这个任务需要多少时间 10 10 Development 开发 510 590 Analysis 需求分析 10 20 Design Spec 生成设计文档 30 30 Design Review 设计复审 10

依赖的安装包 首先hadoop和spark肯定是必须的,而hadoop是用java编写的,spark是由Scala编写的,所以还需要安装jdk和scala. 大数据第三方组件我们统统都安装在/opt目录下,首先这个目录当前是空的 我们创建相应的目录,用于存放对应的组件 然后将相应的gz包进行上传 安装jdk 此刻在/opt目录 tar -zxvf ./jdk-8u221-linux-x64.tar.gz -C ./java 然后添加到环境变量,我一般添加到~/.bashrc里面去 export

vue源码业余时间差不多看了一年,以前在网上找帖子,发现很多帖子很零散,都是一部分一部分说,断章的很多,所以自己下定决定一行行看,经过自己坚持与努力,现在基本看完了,差ddf那部分,因为考虑到自己要换工作了,所以暂缓下来先,ddf那块后期我会补上去.这个vue源码逐行分析,我基本每一行都打上注释,加上整个框架的流程思维导图,基本上是小白也能看懂的vue源码了. 说的非常的详细,里面的源码注释,有些是参考网上帖子的,有些是自己多年开发vue经验而猜测的,有些是自己跑上下文程序知道的,本人水平可能有

1. 分桶表以及分桶抽样查询 1.1 分桶表 对Hive(Inceptor)表分桶可以将表中记录按分桶键(某个字段对应的的值)的哈希值分散进多个文件中,这些小文件称为桶. 如要按照name属性分为3个桶,就是对name属性值的hash值对3取摸,按照取模结果对数据分桶.如取模结果为0的数据记录存放到一个文件,取模为1的数据存放到一个文件,取模为2的数据存放到一个文件. 分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式.不过,并非所有的数据集都可形成合理的分区,特别是之前所提到过的要确定合适的划分大小这个

最近做项目为一个添加按钮绑定点击事件,很简单的一个事情,于是我按照通常做法找到元素,使用jquery的on()方法为元素绑定了点击事件,点击同时发送请求.完成后看效果,第一次点击没有问题.再一次点击后发现发送了两次请求,后面再点击发现请求的数量越来越多.这时我初步判断可能是元素有多个或是多次调用了方法,但找了一遍,发现只为一个元素绑定了事件,且只调用了一次.后来通过查资料才知道是点击事件被累加绑定了!那到底什么是累加绑定呢?什么时候会发生累加绑定?累加绑定后该如何解决呢?下面我就通过这三个问题来

Txt中保存以些数据,这些数据中我们要逐行read line出来进行处理,约定第一个字符为"#"的数据表示已经处理. 一个办法是读取txt,新增另外一个已完成处理txt来保存完成的数据.这样进行对比.但我现在要的效果是在同一个Txt文本里面来标记处理过的数据. 这里面就用道理open方法的各种模式. 原理是这样的: 首先"r"模式打开txt,读取每一行的数据,判断是否已经'#'过, 有"#"说明已经发送过,so continue跳过, 没有&qu

在某些场景下,需要在web上展示一些日志文件,这些日志文件是放在文件服务器上的一些txt. 当日志文件很大时,下载日志会导致页面长时间卡住,一直在loading状态,而且下载完日志之后分析日志并生成dom,瞬间大量的dom渲染可能导致页面崩溃. 于是想着优化一下日志的输出方式,开始下载即在页面上一行一行打印日志,就像一些IDE中输出程序的编译过程一样. 最终实现的方法如下: 在下载文件的时候,让请求过一层代理,代理写输出流的时候分段输出: ​ int l; byte[] buffer = new

1.创建一个累加变量 public <T> Accumulator<T> accumulator(T initialValue, AccumulatorParam<T> param) Create an Accumulator variable of a given type, which tasks can "add" values to using the += method. Only the driver can access the acc