问:怎么分页&&按条件&&按顺序&&姓名不重复查出数据? 答:其实就是行转列,那么,postgresql怎么进行转列呢,百度了下,大概有三种写法 写法1 group by + sum + case when select name, sum( end) as 年龄, sum( end) as 身高, sum( end) as 体重 from test group by name having name like order by 年龄 desc 写法2 用p

这里行转列的基本思想就是使用max,因为其他列下面都是NULL,所以可以Max最后就只能得到有值的这行 普通的查询: SELECT icd , case when (ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY INNER_CD ORDER BY SLIDE_SEQ )) = then SLIDE_QTY END as SLIDE_QTY1, case when (ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY INNER_CD ORDER BY SLIDE_SEQ

create table k_user ( op_id ) not null, op_name ) not null, password ) not null, real_name ) not null, lock_mark ) not null, dept_no TEXT null, post_id TEXT null, tel ) null, mail ) null, create_id ) not null, create_name ) not null, create_time ) no

有这样一张表: ; id |   kw   ----+--------  1 | big  1 | hello  2 | oracle  2 | small  2 | apple  3 | shit(6 rows) 我想按id把kw拼接成一个字符串,在网上查到一种方法: select id, array_to_string ( ARRAY ( SELECT kw FROM liutest gi WHERE gi.id = gd.id ), ', ' ) AS group_concat FROM

进入大一新学期,看完<线性代数>前几节后,笔者有了用计算机实现行列式运算的想法.这样做的目的,一是巩固自己对相关概念的理解,二是通过独立设计算法练手,三是希望通过图表直观地展现涉及的两种算法的性能差异. 本文主要完成了以下工作: (1).分析上三角变换算法的设计与时间复杂度: (2).提出基于DFS的行列式展开算法并分析: (3).分析两种算法的时间复杂度,并通过统计比较两种算法的实际性能. 一.上三角变换.主对角线元素相乘 该算法通过上三角变换来简化计算,核心是简单的高斯消元法(gaussi

postgresql高级应用之行转列&汇总求和 轉載請注名出處 https://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/14732165.html 前言 节前公司业务方需要做一個統計報表,这个报表用于统计当月估计几个明星品的销售情况,而我们的数据是按行存储的就是日期|产品|渠道|销售额这样,说是也奇了怪了,我们买的报(guan)表(yuan)系(la)统(ji) 竟然不能容易地实现...,于是我看了看,然后想了想,发现是可以通过sql算出这样一个报表(多亏了postgresql的高

) 行.列的隐藏 [VB.NET] ' DataGridView1的第一列隐藏 DataGridView1.Columns(0).Visible = False ' DataGridView1的第一行隐藏 DataGridView1.Rows(0).Visible = False [C#] // DataGridView1的第一列隐藏 DataGridView1.Columns[0].Visible = false; // DataGridView1的第一行隐藏 DataGridView1.Ro

最近在做报表统计方面的需求,涉及到行转列报表.根据以往经验使用SQL可以比较容易完成,这次决定挑战一下直接通过代码方式完成行转列.期间遇到几个问题和用到的新知识这里整理记录一下. 阅读目录 问题介绍 动态Linq System.Linq.Dynamic其它用法 总结 回到顶部 问题介绍 以家庭月度费用为例,可以在[Name,Area,Month]三个维度上随意组合进行分组,三个维度中选择一个做为列显示. /// <summary> /// 家庭费用情况 /// </summary>

笔记记录自林晓斌(丁奇)老师的<MySQL实战45讲> 7) --行锁功能:怎么减少行锁对性能的影响? MySQL的行锁是在引擎层由各个引擎自己实现的.因此,并不是所有的引擎都支持行锁,如MyISAM引擎就不支持行锁.对于不支持行锁的引擎,只能使用表锁来进行并发控制.对于这种引擎的表,同一张表上任何时刻只能有一个更新在执行,这就会影响到业务并发度.InnoDB是支持行锁的,这也是MyISAM被它替代的一个重要原因. 顾名思义,行锁就是针对数据表中行记录的锁.比如事务A要更新某一行,同时事务B也

最近在做报表统计方面的需求,涉及到行转列报表.根据以往经验使用SQL可以比较容易完成,这次决定挑战一下直接通过代码方式完成行转列.期间遇到几个问题和用到的新知识这里整理记录一下. 阅读目录 问题介绍 动态Linq System.Linq.Dynamic其它用法 DataTable行转列 总结 回到顶部 问题介绍 以家庭月度费用为例,可以在[Name,Area,Month]三个维度上随意组合进行分组,三个维度中选择一个做为列显示. /// <summary> /// 家庭费用情况 /// <

极客时间 Mysql实战45讲 07讲行锁功过:怎么减少行锁对性能的影响笔记 极客时间极客时间 Mysql实战45讲 07讲行锁功过:怎么减少行锁对性能的影响笔记 极客时间 笔记体会: 方案一,事务相对较长,则占用锁的时间较长,会导致其他客户端等待资源时间较长.方案二,串行化执行,将相对长的事务分成多次相对短的事务,则每次事务占用锁的时间相对较短,其他客户端在等待相应资源的时间也较短.这样的操作,同时也意味着将资源分片使用(每次执行使用不同片段的资源),可以提高并发性.方案三,人为自己制造锁竞争

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.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 实现代码(SQL Codes) 方法一:使用拼接SQL,静态列字段: 方法二:使用拼接SQL,动态列字段: 方法三:使用PIVOT关系运算符,静态列字段: 方法四:使用PIVOT关系运算符,动态列字段: 扩展阅读一:参数化表名.分组列.行转列字段.字段值: 扩展阅读二:在前面的基础上加入条件过滤: 参考文献(References) 二.背景(Contexts) 其实行转列并不是一个什么新鲜的

问题: 我正在寻找一种有效的方式将行转换为SQL服务器中的列 例如,通过下表如何构建出预期结果表. Id  Value   ColumnName 1   John    FirstName 2   2.4     Amount 3   ZH1E4A  PostalCode 4   Fork    LastName 5   857685  AccountNumber 预期结果 FirstName   Amount  PostalCode      LastName    AccountNumber

多行转字符串 这个比较简单,用||或concat函数可以实现  SQL Code  12    select concat(id,username) str from app_userselect id||username str from app_user 字符串转多列 实际上就是拆分字符串的问题,可以使用 substr.instr.regexp_substr函数方式 字符串转多行 使用union all函数等方式 wm_concat函数 首先让我们来看看这个神奇的函数wm_concat(列名

在做数据统计的时候,行转列,列转行是经常碰到的问题.case when方式太麻烦了,而且可扩展性不强,可以使用 PIVOT,UNPIVOT比较快速实现行转列,列转行,而且可扩展性强 一.行转列 1.测试数据准备 CREATE TABLE [StudentScores] ( ), --学生姓名 ), --科目 [Score] FLOAT, --成绩 ) 2.行转列sql SELECT * FROM [StudentScores] /*数据源*/ AS P PIVOT ( SUM(Score/*行转

说在前面 做一个数据统计和分析的项目,每天面对着各种数据,经过存储过程从源表计算汇总后需要写入中间结果表以提高数据使用效率,那么此时就需要用到行转列和列转行. 1.列转行 数据经过计算加工后会直接生成前端图表需要的数据源,但是程序里又需要把该数据经过列转行写入中间表中,下次再查询该数据时直接从中间表查询数据. 1.1 列换行语法 table_source UNPIVOT( value_column FOR pivot_column IN(<column_list>) ) 1.2  列转行案例

今天有个同事找我,他说他有个需求,需要进行行转列,但是又跟一般的行转列有些区别,具体需求如下所说,需要将表1的数据转换为表2的显示格式. 我想了一下,给出了一个解决方法,具体如下所示(先给出测试数据) INSERT INTO TEST SELECT 1,    1,    '定型名称',    '预定型'           UNION ALL SELECT 1,    2,    '进布方式',    '调平'             UNION ALL SELECT 1,    3,   

使用PIVOT行转列 1.建表及插入数据 USE [AdventureDB] GO /****** Object: Table [dbo].[Score] Script Date: 11/25/2016 4:30:50 PM ******/ SET ANSI_NULLS ON GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO ) ) NULL,[Score] FLOAT NULL) ON [PRIMARY] GO ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) )

一.行转列 在有些应用场景中,如学生成绩.学生所有科目的成绩都保存到一张表里面,当我们需要以列表的形式显示出学生所对应的每一科目的成绩的时候,需要使用到行转列. 示例 -- 学生成绩表 create table grade ( id ) not null, name ) not null, course ) not null, score ) not null, primary key (id) ) -- 初始化数据 ); ); ); ); ); ); ); ); ); ); ); ); );