多个查询条件示例： User::find()->where(['and', ['xxx' => 0, 'yyy' => 2], ['>', 'zzz', $time]]); 查询的时候 where...多表联查 where条件里 A表字段=B表字段怎么表示？...#想在where条件里加上c.type=b.type怎么加？...->all(); MySQL 数据处理 yii2 给mysql数据库表添加字段后，立即使用这个字段时会出现未定义的情况（Getting unknown property） 原因：yii 对数据表结构进行了缓存...([ 'user_id' => $user_id, ]) ->distinct() ->count(); static::find()->where([ 'user_id' => $user_id
SQL WHERE 命令指定要检索的行。通过...分组。SQL GROUP BY 命令对共享属性的行进行分组，以便将聚合函数应用于每个组。拥有。...组合 SQL SELECT 和 INSERT 语句包含嵌套 SELECT 语句的 INSERT 语句允许您使用 SELECT 命令的结果集中的一行或多行快速填充表。...如下所示：INSERT INTO table (column1, column2, … ) SELECT expression1, expression2, … FROM source_tables WHERE...条件；该语句的语法包含几个参数：“表”是您应该插入记录结果集的表。...每个元素之后的省略号或三点表示该操作将应用于该系列中的其他列和表达式：“源表”表示从另一个表插入数据时的源表。“条件”是正确插入记录所必须满足的条件。
就我个人而言，我发现真正有用的是思考如何在SQL中操作数据，然后在Pandas中复制它。所以如果你想更加精通Pandas，我强烈建议你也采用这种方法。...']==1]['column_a'] SELECT WHERE AND 如果您希望通过多个条件进行筛选，只需将每个条件用圆括号括起来，并使用' & '分隔每个条件。...要使用DISTINCT计数，只需使用.groupby()和.nunique()。...# SQL SELECT column_a, COUNT DISTINCT(ID) FROM table_df GROUP BY column_a # Pandas table_df.groupby...# Pandas table_df.groupby(['column_a', 'revenue']).sum() avg # SQL SELECT column_a, AVG(revenue)
属性 类别 描述 alias string 表别名 distinct boolean 是否只选赞不相同的数据行 groupBy string 如何进行分组查询结果 having string 作为GROUP-BY...() yii\db\Query 指定SQL语句当中的WHERE子句 groupBy() yii\db\Query 指定SQL语句当中的GROUPBY子句 having() yii\db\Query 指定...操作符类似，区别在于当第二个操作数为数组时，会使用OR 来串联多个“like” 条件语句。...not like: 用法和“like” 操作符类似，区别在于会使用“NOT LIKE”来生成条件语句。...or not like: 用法和“not like” 操作符类似，区别在于会使用OR 来串联多个“not like” 条件语句。
“并”关系，都匹配 (2)should：里面的条件都是“或”关系，有一个条件匹配就行 (3)must_not：里面的条件都是“并”关系，都不能匹配 (4)filter：过滤查询，不像其它查询需要计算...，常用的有指标聚合和桶聚合，本文主要看一下指标聚合和桶聚合怎么使用。...": { "value": 2 } } } (6)stats聚合，对某个字段一次性返回count，max，min，avg和sum五个指标 【sql】...select count(distinct age),sum(age),avg(age),max(age),min(age) from company 【ES】 POST http://192.168.197.100...【sql】 select sum(age) from company where sex = '男' 【ES】 POST http://192.168.197.100:9200/company
在 PySpark 中，可以使用groupBy()和agg()方法进行数据聚合操作。groupBy()方法用于按一个或多个列对数据进行分组，而agg()方法用于对分组后的数据进行聚合计算。...以下是一个示例代码，展示了如何在 PySpark 中使用groupBy()和agg()进行数据聚合操作：from pyspark.sql import SparkSessionfrom pyspark.sql.functions...按某一列进行分组：使用 groupBy("column_name1") 方法按 column_name1 列对数据进行分组。进行聚合计算：使用 agg() 方法对分组后的数据进行聚合计算。...在这个示例中，我们计算了 column_name2 的平均值、column_name3 的最大值、column_name4 的最小值和 column_name5 的总和。...avg()、max()、min() 和 sum() 是 PySpark 提供的聚合函数。alias() 方法用于给聚合结果列指定别名。显示聚合结果：使用 result.show() 方法显示聚合结果。
中的select参数，where后面的条件都属于CriteriaQuery的where后的参数，groupBy和having都属于CriteriaQuery的对应的参数。...后面属性的选择和groupBy的构建。...那一套，Hibernate创建了CriteriaQuery和Builder和root，并且将值赋给上图的各参数中，供用户使用，来构建where条件需要的Predicate对象。...定义一个终极接口： /** * 适用于对单表做sum、avg、count等运算时使用，并且查询条件不固定，需要动态生成predicate * 如select sum(a), count(b)..., count distinct(c) from table where a = ?
语句，where 进行条件筛选。...dao.queryBuilder.()where()方法返回一个where对象，where中提供了很多方法来进行条件筛选,下边逐个讲where中的方法。...使用示范：mDao.queryBuilder().selectColumns(“City”).distinct().query(); 对应SQL：SELECT DISTINCT City FROM...GROUP BY 按照指定列分组 使用示范：mDao.queryBuilder().groupBy(“city”).query(); 对应SQL：SELECT * FROM t_person...使用示范：mPersonList = mDao.queryBuilder().groupBy(“City”).having(“SUM(id)>4”).query() 对应SQL：SELECT * FROM
查询指定的列 查询不同的结果distinct 使用原生表达式 Join操作 内连接 Inner Join 左连接 Left Join 高级Join方法 Union操作 Where查询条件 简单的...('users')->distinct()->get(); 使用原生表达式 使用DB::raw方法可以向查询中注入需要的sql片段，但是非常不推荐使用该方法，用不好会 产生sql注入 $users =...Where查询条件 简单的wehere条件 使用where方法为查询增加where条件，该函数一般需要三个参数：列名，操作符（任何数据库支持的操作符都可以），列值。...1'], ['subscribed','','1'], ])->get(); OR条件 如果where条件要使用or操作，则使用orWhere方法 $users = DB::table('users...(price) as total_sales')) ->groupBy('department') ->havingRaw('SUM(price) > 2500')
3.性能低下的根源 hive性能优化时，把HiveQL当做M/R程序来读，即从M/R的运行角度来考虑优化性能，从更底层思考如何优化运算性能，而不仅仅局限于逻辑代码的替换层面。...在使用SUM，COUNT，MAX，MIN等UDAF函数时，不怕数据倾斜问题，Hadoop在Map端的汇总合并优化过，使数据倾斜不成问题。...=100”条件放入子查询中更为高效，可以减少读入的分区 数目。...(qty) AS qty,SUM(amt) AS amt FROM users WHERE ds BETWEEN 20120301 AND 20120329 GROUP BY user_id SELECT...对sum，count来说，不存在数据倾斜问题。 对count(distinct),效率较低，数据量一多，准出问题，如果是多count(distinct )效率更低。
2.性能低下的根源 hive性能优化时，把HiveQL当做M/R程序来读，即从M/R的运行角度来考虑优化性能，从更底层思考如何优化运算性能，而不仅仅局限于逻辑代码的替换层面。...在使用SUM，COUNT，MAX，MIN等UDAF函数时，不怕数据倾斜问题，Hadoop在Map端的汇总合并优化过，使数据倾斜不成问题。...SQL提高查询 熟练地使用 SQL，能写出高效率的查询语句。...(qty) AS qty,SUM(amt) AS amt FROM users WHERE ds BETWEEN 20120301 AND 20120329 GROUP BY user_id SELECT...对sum，count来说，不存在数据倾斜问题。 对count(distinct ),效率较低，数据量一多，准出问题，如果是多count(distinct )效率更低。
from-where-groupby-having-select-orderby-limit 这就是一条基本sql的执行顺序。...子句 基于指定的条件对记录进行筛选 (3) GROUP BY 子句 将数据划分为多个分组 (4) 使用聚合函数进行计算 (5) 使用HAVING子句筛选分组 (6) 计算所有的表达式 (7)...使用ORDER BY对结果集进行排序 oracle sql语句执行顺序: from(包括join 和left join 以及right join ) where group by having...4.group by （开始使用select中的别名，从group 开始往后都可用） 5.聚合函数 如Sum() avg() count(1)等 6.having 7.select 中若包含over...5.group by 6.sum、count、max、avg 7.having 8.select 9.distinct 10.order by 11.limit
（比如，10w+级别的计算，用160个reduce，那是相当的浪费，1个足够）； 数据量较大的情况下，慎用count(distinct)，count(distinct)容易产生倾斜问题； hive.groupby.skewindata...✌️ SQL语句调节： 如何Join： 关于驱动表的选取，选用join key分布最均匀的表作为驱动表； 做好列裁剪和filter操作，以达到两表做join的时候，数据量相对变小的效果。...group by维度过小： 采用sum() group by的方式来替换count(distinct)完成计算。...场景6：消灭子查询内的count(distinct),max，min 原写法： SELECT c1, c2, c3, sum(pv) FROM ( SELECT c1, c2, c3, COUNT...场景9：过多的where条件 有的时候，我们会写超级多的where条件来限制查询，其实这样子是非常低效的，主要原因是因为这个and条件hive在生成执行计划时产生了一个嵌套层次很多的算子。
这种需要实际工作中也是经常遇到，由于HIVE不支持where的in条件嵌套子查询，那么解决这个需求最正常的方法是用join操作如下： select count(distinct key1) as key1..._uv ,count(distinct key2) as key2_uv ,sum(value2) as value2 from ( select a.key1 as key1...但是这里要提出第三种解决方法： 如果头部key都很多，而且都是业务需要的key，但是join的一方是小表可以使用mapjoin 如下代码所示： select count(distinct key1) as...key1_uv ,count(distinct key2) as key2_uv ,sum(value2) as value2 from ( select /*+MAPJOIN...，此时业务不需要非常精准的去重，可以考虑使用基数估计 Tips: 在Tdw中有est_distinct这个函数，直接取代 count(distinct col_name) => est_distinct
本文主要讲述如何在 awk 中实现 SQL 的常用操作，当做个简单的 awk 入门分享。...条件过滤，关键词：where select * from user; awk 1 user; select * from consumer where cost > 100; awk '$2>100...' consumer 2、对某个字段去重，或者按记录去重，关键词：distinct select distinct(date) from consumer; awk '!...t"sum}}}' consumer 6、模糊查询，关键词：like（like属于通配，也可正则 REGEXP） select name from user where name like 'wang%...： （1）必须严格遵守格式，否则会统计错误，例如：菜名和+1-1之间要空格分隔，且必须 -1+1 开头 （2）如果一人代订多人，需要复制格式，修改姓名，然后发布多条信息， 格式： //代订 //
，则对多表建立连接关系 where：根据查询条件过滤数据记录 group by：对过滤结果进行分组聚合 having：对分组聚合结果进行二次过滤 select：对二次过滤结果抽取目标字段 distinct...但在具体使用中，where也支持两种语法形式，一种是以字符串形式传入一个类SQL的条件表达式，类似于Pandas中query；另一种是显示的以各列对象执行逻辑判断，得到一组布尔结果，类似于Pandas中...Pandas：Pandas中groupby操作，后面可接多个关键字，常用的其实包括如下4类： 直接接聚合函数，如sum、mean等； 接agg函数，并传入多个聚合函数； 接transform，并传入聚合函数...接apply，实现更为定制化的函数功能，参考Pandas中的这3个函数，没想到竟成了我数据处理的主力 Spark：Spark中的groupBy操作，常用的包括如下3类： 直接接聚合函数，如sum、avg...而这在Pandas和Spark中并不存在这一区别，所以与where实现一致。 6）select。选择特定查询结果，详见Pandas vs Spark：获取指定列的N种方式。 7）distinct。
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