一般的,我们会在where, 或者 having中加条件,count中只是某个字段 今天看到另外一种写法,不知道性能怎么样 select count( case when xxx>10 and yyy<99 then bbb else null end) cm1, count( case when xxx>20 and yyy<1 then ccc else null end) cm2 from xxxx 基本原理是 使用了数据库count(null)时返回的是0 count(非n

单表多数据进行拼接 DROP table if EXISTS tmp_table; CREATE TEMPORARY TABLE tmp_table ( 创建临时表 SELECT p1q04,p2q02, p2q04, p1q10a, p2q06 FROM dc_cyfgqydj_data ); ) c1, count(P1Q04= or P2Q02=) as c2 from tmp_table; 案例2 先看sql ), COUNT(, True, Null)) and QuesStatus=

Mysql中的count()与sum()区别   首先创建个表说明问题 CREATE TABLE `result` (   `name` varchar(20) default NULL,   `subject` varchar(20) default NULL,   `score` tinyint(4) default NULL ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8   插入一些数据, insert into result values ('张三','数学'

一,问题描述 数据格式: id, timeStamp,count 条件1:查询 某个时间段 内的数据: timeStamp BETWEEN startTime AND endTime.比如 timeStamp BETWEEN 1499875200  AND 1499875600 条件2:记录 的 id 字段 属于某集合: id IN (1001,1002,1003) 条件3:记录 的count字段 大于某个阈值,比如: count > 10000 二,代码实现 条件1实现如下, $gte (gr

count COUNT()函数里面的参数是列名的的时候,那么会计算有值项的次数.(NULL 不计入, 但是''值计入) COUNT(*)可以计算出行数,包括null COUNT(1)也可以计算出行数,1在这里代表一行 COUNT(column)对特定的列的值具有的行数进行计算,不包含NULL值 COUNT(条件表达式),不管记录是否满足条件表达式,只要非NULL就加1 ,所以一般都count(id=1 or null) sum sum()参数是列名的时候,计算列名的值的相加,不是统计有值项的总数

个人觉得轻简级的ORM既要支持强类型编码,又要有执行效率,还要通俗易懂给开发者友好提示,结合Expression可轻松定制自己所需要功能. Orm成品开源项目地址https://github.com/PlugNT/util6 表达式解析类: using System; using System.Collections; using System.Collections.Generic; using System.Data.Common; using System.Linq; using Syst

1NoSQL简述 CAP(Consistency,Availabiity,Partitiontolerance)理论告诉我们,一个分布式系统不可能满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求,最多只能同时满足两个.关系型数据库通过把更新操作写到事务型日志里实现了部分耐用性,但带来的是写性能的下降.MongoDB等NoSQL数据库背后蕴涵的哲学是不同的平台应该使用不同类型的数据库,MongoDB通过降低一些特性来达到性能的提高,这在很多大型站点中是可行的.因为MongoDB是非原子性的,所以如果如果应

11-16  thinkcmf 核心文件结构:simplewind--model--lite--model.class.php /controller.class.php Mobile---controller: 获取错误信息:$this->apiError()$this->apiSuccess() 获取用户IP:get_client_ip()---model.class.php 统计条数: $count = M('Order')->where($where_s)->count()

URL_PATHINFO_DEPR, depr表示 网页路径"分隔符",用"-", 有利于seo,注意是从 sername/index.php(开始的)/home-user-login-var-value开始的,pathinfo也支持普通的参数传值(仅仅支持参数...). 在thinkphp中,有两个地方使用depr,另一个就是tpl的文件目录组织分隔符: 'TMPL_FILE_DEPR'=>'-' URL_PATHINFO: 意思是路径信息,意思是 网页的u

函数指针 是一个指针,指向函数的指针,指针存放的都是地址,所以函数指针存放的是函数的地址.数组名就是数组的首地址,函数名就是函数的首地址.与数组类似. 代码demo int (*p) (int ,int ) = NULL; // int (*) (int ,int ) 这就是指针变量的类型 (除了函数名) p = maxValue; 指针变量存储的是函数的地址(函数名) // 定义一个有两个整形参数且返回为整型的函数指针 #import <Foundation/Foundation.h> //

总结: 一.单表查询的情况: 1.where.....group by .. Having count(..) 2.Group by haing min(..)条件and max(..)条件(查询最低分大于70,最高分小于90的Sno列) 二.两个表查询的情况: 1.select ....from t1 a join t2 b on a.cno=b.cno; 2.select ....from t1 a join t2 b on a.cno=b.cno  where 具体的条件; 3.查询所有教

最近看了厦门大学数据库实验室林子雨老师的<大数据课程实验案例:网站用户行为分析>,可视化这块是用的R语言,我决定用Python来实现一下. 参考文献 http://dblab.xmu.edu.cn/post/7499/ 数据来源 http://pan.baidu.com/s/1nuOSo7B # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Apr 19 17:26:53 2017 @author: touristlee TO:

MongoDB三元素: 1 数据库: 和关系型数据库中数据库的层次相同,内部可以有多个集合. 2 集合: 相当于关系型数据库中的表,存储若干文档,结构不固定 3 文档: 相当于关系型数据库中的行,是Json扩展的Bson类型键值对数据 MongoDB常用的数据类型: ObjectID: 键为_id的数据类型.是文档id,每个文档都有这个属性,默认的主键,保证每个文档唯一 可以自己指定_id的值,如果不指定,mongodb会自己维护 objectID是一个12字节的十六进制数: 前4字节是当前时间

1.mongoDB简介 1.1 NoSQL数据库 数据库:进行高效的.有规则的进行数据持久化存储的软件 NoSQL数据库:Not only sql,指代非关系型数据库 优点:高可扩展性.分布式计算.低成本.灵活架构.半结构化数据.简化关联关系 缺点:没有标准化.有限查询.不直观 常见NoSQL数据库 列存储:Hbase.Cassandra.Hypertable 文档存储:MongoDB.CouchDB k-v存储:TokyoCabinet.BerkeleyDB.MemcacheDB.redis

之前本人说过一款非关系型数据库的代表 Redis 的 < Redis 小记 >文章,觉得意犹未尽,今天就来介绍一款数据库 MongoDB ,先来看一下 MongoDB是一款基于分布式文件存储的数据库,是一种文档型数据库,是介于关系型和非关系型数据库之间的产品,是最接近关系型数据库的数据库.MongoDB中的每一条记录就是一个文档,是一个数据结构,由字段和值对组成,字段的值可能其他文档,数组,以及文档数组.一般用作离线数据分析使用,放在内网居多,提供高性能的数据持久化. 以上为网上对于 Mong

最近在自学MongoDB,在此记录一下,当做学习笔记了(不断更新中)!! 一.背景 MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库.由 C++ 语言编写.旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案.它是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的.MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成.MongoDB 文档类似于 JSON 对象.字段值可以包含其他文档,数组及文档数组. 其放弃关系模型的原因就

配置数据库链接:(这只是其中一种方式) AppConfig.DB.CommandTimeout = 800; AppConfig.DB.DefaultConn = "数据库链接地址"; 基本用法: int pageIndex = 1; int pageSize = 10; int count = 0; #region 增加数据 using (MAction action = new MAction("表名/枚举类型/一段sql")) { action.Set(&qu

MongoDB linux安装MongoDB Windows安装MongoDB 查看当前数据库名称 db 查看所有数据库名称 列出所有在物理上存在的数据库 show dbs 切换数据库 如果数据库不存在,则指向数据库,但不创建,直到插入数据或创建集合时数据库才被创建 use 数据库名称 默认的数据库为test,如果你没有创建新的数据库,集合将存放在test数据库中 数据库删除 删除当前指向的数据库 db.dropDatabase() 集合创建 集合(等同于关系型数据库中的表) 语法 db.cre

①比较运算符: 等于:默认是等于判断,没有运算符 小于:$lt(less than) 小于等于:$lte(less than equal) 大于:$gt(greater than) 大于等于:$gte(greater than equal) 不等于:$ne(not equal) db.stu.find({age:{$gte:18}}) ②逻辑运算符: and:在json中写多个条件即可,查询年龄大于或等于18,并且性别为true的学生 db.stu.find({age:{$gte:18},gen

*:first-child { margin-top: 0 !important; } body>*:last-child { margin-bottom: 0 !important; } /* BLOCKS =============================================================================*/ p, blockquote, ul, ol, dl, table, pre { margin: 15px 0; } /* HEAD

蓝桥杯-全排列筛选(java) 蓝桥杯每年必考全排列筛选,一般为填空题: 可以使用for循环暴力破解,但是代码相对较长,也比较乱,不建议使用: 这里使用递归来解决,代码量相对较少,也很好理解: 如下为:0-9的全排列个数: 如需实现从0-9里选n个数只需要改变dfs的参数k的传值就可以了: 全排列模板代码: public class Main { static int count=0;// 计数器 public static void main(String[] args) { int[] ar