方法1 CREATE OR REPLACE FUNCTION public.sfun_test1( results numeric[], val numeric) RETURNS numeric[] LANGUAGE 'plpgsql' COST VOLATILE AS $BODY$ BEGIN results :=array_append(results,val); RETURN results; END; $BODY$; ALTER FUNCTION public.sfun_test1(nu

一张表存储了学生id,科目,分数三个字段,求每个学生60分以下与参加的总科目占比.(今天电脑不好用,图片总是这样) 其实一个count(*) filter  就可以查出来,但是没用过PG的一个人竟然说我这么简单的SQL查询都不会,只是因为我没有用嵌套查询.回来总结了以下,自己想到了以下几种方法(只查询出了对应的数目没有做除法): --filter函数 select stu_id, count(*), count(*) filter (where score<60) as "不及格"

SELECT DISTINCT(proname) FROM pg_proc WHERE proisagg order by proname 查所有 SELECT * FROM pg_proc WHERE proname like 'agg%' AND proisagg; 查所有agg开头的 CREATE AGGREGATE agg_o3_8h(BASETYPE = numeric,SFUNC = sfun,STYPE = numeric[],FINALFUNC = sffun_o3_8h); C

[声明] 欢迎转载,但请保留文章原始出处→_→ 生命壹号:http://www.cnblogs.com/smyhvae/ 文章来源:http://www.cnblogs.com/smyhvae/p/4030506.html [正文] 一.navicat的引入:(第三方可视化的客户端,方便MySQL数据库的管理和维护) NavicatTM是一套快速.可靠并价格相宜的数据库管理工具,专为简化数据库的管理及降低系统管理成本而设.它的设计符合数据库管理员.开发人员及中小企业的需要.Navicat 是以直

MySQL聚合函数.控制流程函数(含navicat软件的介绍) 一.navicat的引入:(第三方可视化的客户端,方便MySQL数据库的管理和维护) NavicatTM是一套快速.可靠并价格相宜的数据库管理工具,专为简化数据库的管理及降低系统管理成本而设.它的设计符合数据库管理员.开发人 员及中小企业的需要.Navicat 是以直觉化的图形用户界面而建的,让你可以以安全并且简单的方式创建.组织.访问并共用信息. Navicat 是闻名世界.广受全球各大企业.政府机构.教育机构所信赖,更是各界从业

一.外键自关联(一对多) 1.建表 # 评论表 class Comment(models.Model): id = models.AutoField(primary_key=True) content = models.CharField(max_length=255) push_time = models.DateTimeField(auto_now_add=True) # 父评论:自关联,一个评论可以没有父评论所以null=True pcomment = models.ForeignKey(

[正文] 一.navicat的引入:(第三方可视化的客户端,方便MySQL数据库的管理和维护) NavicatTM是一套快速.可靠并价格相宜的数据库管理工具,专为简化数据库的管理及降低系统管理成本而设.它的设计符合数据库管理员.开发人员及中小企业的需要.Navicat 是以直觉化的图形用户界面而建的,让你可以以安全并且简单的方式创建.组织.访问并共用信息. Navicat 是闻名世界.广受全球各大企业.政府机构.教育机构所信赖,更是各界从业员每天必备的工作伙伴,被公认为全球最受欢迎的MySQL前

本文主要使用实例对Hive内建的一些聚合函数.分析函数以及采样函数进行比较详细的讲解. 一.基本聚合函数 数据聚合是按照特定条件将数据整合并表达出来,以总结出更多的组信息.Hive包含内建的一些基本聚合函数,如MAX, MIN, AVG等等,同时也通过GROUPING SETS, ROLLUP, CUBE等函数支持更高级的聚合.Hive基本内建聚合函数通常与GROUP BY连用,默认情况下是对整个表进行操作.在使用GROUP BY时,除聚合函数外其他已选择列必须包含在GROUP BY子句中. 例

一.简单聚合 1.1 数据准备 // 需要导入spark sql内置的函数包 import org.apache.spark.sql.functions._ val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate() val empDF = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json")

一.简单聚合 1.1 数据准备 // 需要导入 spark sql 内置的函数包 import org.apache.spark.sql.functions._ val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate() val empDF = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json"

一.分析 Spark提供了非常丰富的算子,可以实现大部分的逻辑处理,例如,要实现行转列,可以用hiveContext中支持的concat_ws(',', collect_set('字段'))实现.但是这有明显的局限性[sqlContext不支持],因此,基于编码逻辑或自定义聚合函数实现相同的逻辑就显得非常重要了. 二.列转行代码实现 package utils import com.hankcs.hanlp.tokenizer.StandardTokenizer import org.apach

一.简单聚合 1.1 数据准备 // 需要导入 spark sql 内置的函数包 import org.apache.spark.sql.functions._ val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate() val empDF = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json"

Spark踩坑填坑-聚合函数-序列化异常 一.Spark聚合函数特殊场景 二.spark sql group by 三.Spark Caused by: java.io.NotSerializableException 序列化异常踩过的坑 序列异常天坑1(网上常见的) 序列异常天坑2 序列异常天坑3 四.org.apache.spark.SparkException: Task not serializable 部分内容原文地址: AISeekOnline:Spark Caused by: ja

写在前面的话:用了好久group by,今天早上一觉醒来,突然感觉group by好陌生,总有个筋别不过来,为什么不能够select * from Table group by id,为什么一定不能是*,而是某一个列或者某个列的聚合函数,group by 多个字段可以怎么去很好的理解呢?不过最后还是转过来了,简单写写吧,大牛们直接略过吧. =========正文开始=========== 先来看下表1,表名为test: 表1 执行如下SQL语句: SELECT name FROM test GR

max,min,sum,avg聚合函数会忽略null值,但不代表聚合函数不返回null值,如果表为空表,或聚合列都是null,则返回null.count 聚合函数忽略null值,如果聚合列都是null或表为空表,则返回0. 共性:Null values are ignored. 一,聚合函数忽略NULL值 示例数据表 create table dbo.ftip ( ID int) 1,当表中没有任何数据时,聚合函数的返回值 select max(ft.ID),min(ft.ID),sum(ft.

Sql server聚合函数在实际工作中应对各种需求使用的还是很广泛的,对于聚合函数的优化自然也就成为了一个重点,一个程序优化的好不好直接决定了这个程序的声明周期.Sql server聚合函数对一组值执行计算并返回单一的值.聚合函数对一组值执行计算,并返回单个值.除了 COUNT 以外,聚合函数都会忽略空值. 聚合函数经常与 SELECT 语句的 GROUP BY 子句一起使用.   v1.写在前面 如果有对Sql server聚合函数不熟或者忘记了的可以看我之前的一片博客.sql server

第四章 Mongodb聚合函数 插入 测试数据 ;j<;j++){ for(var i=1;i<3;i++){ var person={ Name:"jack"+i, Age:i, Address:["henan","wuhan"], Course:[ {Name:"shuxue",Score:i}, {Name:"wuli",Score:i} ] } db.DemoTest.Person.in

  聚合分析 在访问数据库时,经常需要对表中的某列数据进行统计分析,如求其最大值.最小值.平均值等.所有这些针对表中一列或者多列数据的分析就称为聚合分析. 在SQL中,可以使用聚合函数快速实现数据的聚合分析.与第7章介绍的SQL中的函数不同,聚合函数是对列中的一系列数据进行处理,返回单个统计值:而前面的函数则是对列中的单个数据进行处理. 聚合函数    函 数 名称      函 数 功 能 SUM() 返回选取结果集中所有值的总和 MAX() 返回选取结果集中所有值的最大值 MIN() 返回选

1分析函数 分析函数根据一组行来进行聚合计算,用于计算完成狙击的累积排名等,分析函数为每组记录返回多个行 rank_number() 查询结果按照次序排列,不存在并列和站位的情况,可以用于做Oracle的分页 例如:SELECT tname,sal,row_number() OVER(ORDER BY sal DESC) 降序 FROM teacher; 查询结果如图: rank() 排序结果如有并列成绩,则并列成绩就会占取下一顺序的位置,下一个成绩则会跳过下一序号排列 例如:SELECT tn

用户可以自定义聚合函数  ODCIAggregate,定义了四个聚集函数:初始化.迭代.合并和终止. Initialization is accomplished by the ODCIAggregateInitialize() routine, which is invoked by Oracle to initialize the computation of the user-defined aggregate. The initialized aggregation context is