数据统计要求 假设统计视图名 [v_pj_rep1_lname_score_count] 可查询对某一被评价人的所有被评价人统计描述（如人员人数情况、每类人打分情况等），即将视图设计样本的行数据变为列进行显示...decimal 被评价人权重分1 总人数的平均分*20% 4 score2 decimal 被评价人权重分2 总人数的平均分*20%*30% 5 dname nvarchar 统计显示 将行数据变为列数据...，显示统计详情信息 查询分析器结果数据显示如下图： 如图第一行数据 dname 列返回 “董事长88.21分,总经理100.00分,分协管领导92.23分,其他领导91.79分,部门职工(2人,总分187.65...分)93.83分” ，该列会显示各职务打分的人数，总分及平均分情况，从统计结果来看，更加直观。
2.1列存储 不同于传统的关系型数据库，其数据在表中是按行存储的，Sybase IQ是通过表中的列来存储与访问数据的。...因此，每一列都可以为优化的效率与检索进行压缩。相比来讲，基于行的存储，各个不同的域拥有各不相同的数据类型，这非常适合于交易进程。...三、行列存储比较 将表放入存储系统中有两种方法，而我们绝大部分是采用行存储的。行存储法是将各行放入连续的物理位置，这很像传统的记录和文件系统。然后由数据库引擎根据每个查询提取需要的列。...列存储法是将数据按照列存储到数据库中，与行存储类似； 3.1基于行的储存 基于行的存储是将数据组织成多个行，这样就能在一个操作中找到所有的列。...定义 2 (rowid) 为了重组一行数据, 每一列都附加一个伪列rowid, 形如, 如图 1． 每一列在rowid 上都存在B 树索引。
行（Row）行（Row）是Bootstrap中的一个容器，用于包含一组列。通过将内容放置在行内，我们可以创建水平排列的列，并控制其在不同屏幕尺寸下的布局。...-- 列内容 -->在上述示例中，我们使用元素创建了一个行，并添加了.row类。行可以包含一个或多个列，并且总宽度应该等于12列。如果超过12列，那么多余的列会自动换行到下一行。...-- 右侧内容 --> 在上述示例中，我们在一个行中创建了两个列。每个列都使用col-类指定了列的宽度。...在这种情况下，.col-6表示每个列占据行的一半宽度，因此左侧和右侧内容将并排显示。Bootstrap使用12列的网格系统。...行中包含了三个列（.col-lg-4 col-md-6）。在大型屏幕（大于等于lg断点）上，每个列占据4个网格列的宽度（.col-lg-4），即一行同时显示3个列。
白羊座','B','乒乓球,读书,滑板'); insert into table syc_ads.test_transform values('黄六','天蝎座','A','乒乓球,读书,滑板'); 行转列...,CONCAT_WS(',',constellation,blood) a FROM syc_ads.test_transform )t1 GROUP BY t1.a 四、执行结果： 列转行
SQL行转列、列转行 这个主题还是比较常见的，行转列主要适用于对数据作聚合统计，如统计某类目的商品在某个时间区间的销售情况。列转行问题同样也很常见。...80000); INSERT INTO `wyc_test` (`id`,`name`,`date`,`scount`) VALUES (10,'微信','2013-09-01',70000); 二、行转列...主要思路是分组后使用case进行条件判断处理 #行转列 select a.date, sum(case a.name when '小说' then a.scount...else 0 end) as char)) as 'str' from wyc_test a group by a.date; #列转行...end) as char)) as '微信' from wyc_test a group by a.date; 结果： 四、列转行详解
语句不难，不做多余解释了，看语句时，从内往外一句一句剖析 行转列 有如图所示的表，现在希望查询的结果将行转成列 建表语句如下： CREATE TABLE `TEST_TB_GRADE...CASE course WHEN '英语' THEN score ELSE 0 END ) 英语 FROM test_tb_grade GROUP BY USER_NAME; 结果展示： 列转行
行转列，列转行是我们在开发过程中经常碰到的问题。行转列一般通过CASE WHEN 语句来实现，也可以通过 SQL SERVER 2005 新增的运算符PIVOT来实现。用传统的方法，比较好理解。...下面我们通过几个简单的例子来介绍一下列转行、行转列问题。...这也是一个典型的行转列的例子。...上面两个列子基本上就是行转列的类型了。但是有个问题来了，上面是我为了说明弄的一个简单列子。...下面我们来看看列转行，主要是通过UNION ALL ,MAX来实现。
行观点xA 行观点 列观点Ax 列观点
使用 import org.apache.spark.sql.functions 里面的函数，具体的方式可以看 functions ：
行转列 假如我们有下表： ?...PIVOT 后跟一个聚合函数来拿到结果，FOR 后面跟的科目是我们要转换的列，这样的话科目中的语文、数学、英语就就被转换为列。IN 后面跟的就是具体的科目值。...列转行 假设我们有下表 student1 ?
行存储是在指定位置写入一次，列存储是将磁盘定位到多个列上分别写入，这个过程仍是行存储的列数倍。所以，数据修改也是以行存储占优。...04、在数据读取上的对比 1）数据读取时，行存储通常将一行数据完全读出，如果只需要其中几列数据的情况，就会存在冗余列，出于缩短处理时间的考量，消除冗余列的过程通常是在内存中进行的。...相比之下，行存储则要复杂得多，因为在一行记录中保存了多种类型的数据，数据解析需要在多种数据类型之间频繁转换，这个操作很消耗CPU，增加了解析的时间。所以，列存储的解析过程更有利于分析大数据。...07、列存储的适用场景 1）一般来说，一个OLAP类型的查询可能需要访问几百万甚至几十亿个数据行，且该查询往往只关心少数几个数据列。...比如，性别列只有两个值，“男”和“女”，可以对这一列建立位图索引： 如下图所示 “男”对应的位图为100101，表示第1、4、6行值为“男” “女”对应的位图为011010，表示第2、3、5行值为“女”
在已知的几种大数据处理软件中，Hadoop的HBase采用列存储，MongoDB是文档型的行存储，Lexst是二进制型的行存储。 什么是列存储？...行存储是在指定位置写入一次，列存储是将磁盘定位到多个列上分别写入，这个过程仍是行存储的列数倍。所以，数据修改也是以行存储占优。...在数据读取上的对比 1）数据读取时，行存储通常将一行数据完全读出，如果只需要其中几列数据的情况，就会存在冗余列，出于缩短处理时间的考量，消除冗余列的过程通常是在内存中进行的。...列存储的适用场景 1）一般来说，一个OLAP类型的查询可能需要访问几百万甚至几十亿个数据行，且该查询往往只关心少数几个数据列。...比如，性别列只有两个值，“男”和“女”，可以对这一列建立位图索引： 如下图所示 “男”对应的位图为100101，表示第1、4、6行值为“男” “女”对应的位图为011010，表示第2、3、5行值为“女”
实现代码 一行命令将count转为CPM/TPM/FPKM 的软件为rnanorm,是一个基于Python开发的命令行工具。...sample.count \ mapping/*.fil.bam 得到的gene count在sample.count文件里 # tail -n +2 sample.count 是排除第一行...ENSMUSG00000089699.1 0 0 0 0 ENSMUSG00000103201.1 0 1 2 1 用cut将基因ID一列，...和count数值的列提取出来。...用sed将Geneid换成FEATURE_ID，因为当前版本rnanorm（ 1.5.1）要求第一列的基因ID列名必须为FEATURE_ID 然后就是一行代码将count转为CPM/TPM/FPKM。
注意：二维数组名a不可以赋值给一般指针变量p，只能赋值给二维数组的行指针变量。 行指针变量 行地址和列地址 先看一个代码。...a：第0行的地址 a+i：第i行的地址 *(a+i)：即a[i]，第i行第0列的地址 *(a+i)+j：即&a[i][j] *(*(a+i)+j)：即a[i][j] 表示a[i][j]的四种方法： a[...i][j] *(a[i]+j) *(*(a+I)+j) (*(a+i))[j] 行指针 行指针是一种特殊的指针变量，专门指向一维数组。...使用二维数组的行地址初始化。 行指针定义： int a[2][3]; int (*p)[3]; 不可写成 int (*p)[2]，因为二维数组a每行有四个元素。...初始化： p=a; 或： p=&a[0]; 用法：表示a[i][j]的四种方法： p[i][j] *(p[i]+j) *(*(p+i)+j) (*(p+i))[j] 列指针 定义： int *p; 初始化
最近在开发过程中遇到问题，需要将数据库中一张表信息进行行转列操作，再将每列(即每个字段)作为与其他表进行联表查询的字段进行显示。 借此机会，在网上查阅了相关方法，现总结出一种比较简单易懂的方法备用。...一、行转列：将原本同一列下多行的不同内容作为多个字段，输出对应内容。...效果图： 数据库表中的内容： 转换后： 可以看出，这里行转列是将原来的f_subject字段的多行内容选出来，作为结果集中的不同列，并根据f_student_id进行分组显示对应的f_score；...但是正常情况下，一个student对应一个subject只有一个分数，因此可以使用SUM()、MAX()、MIN()、AVG()等聚合函数都可以达到行转列的效果。...’语文’，f_score，0)作为条件，即对所有f_subject=’语文’的记录的f_score字段进行SUM()、MAX()、MIN()、AVG()操作，如果f_score没有值则默认为0； 二、列转行
写一个函数需要一个参数，根据这个参数输出一个图形 <?php /* 算法二、写一个函数需要一个参数，根据这个参数输出一个图形， 比如：输入4： 4 ...
为了更好的理解列存储索引，接下来我们一起通过列存储索引与传统的行存储索引地对比2014中的列存储索引带来了哪些改善。由于已经很多介绍列存储，因此这里我仅就性能的改进进行重点说明。...测试1-填充表 为了更好地测试，一个表由列存储索引构成，而另一个表仅有行存储索引构成。填充数据来自于另一个表'FactTransaction'。...观察测试2 正如上图所示，行存储索引表的索引查找远比列存储索引表查询快的多。这主要归因于2014的sqlserver不支持聚集列存储索引的索引查找。...观察测试3 正如之前提到的，索引扫描列存储要比行存储快，俩个逻辑读和运行时间表明列存储索引在大表扫描上是更优的方式，因此更适合于数据仓库的表。...观察测试5 在这种情况下 ，列存储索引的表要比行存储的更新慢的多。
将 dataframe 利用 pyspark 列合并为一行，类似于 sql 的 GROUP_CONCAT 函数。...例如如下 dataframe : +----+---+ | s| d| +----+---+ |abcd|123| | asd|123| +----+---+ 需要按照列相同的列 d 将 s 合并...-----+ |123|[abcd, xyz]| +---+-----------+ 利用 groupby 去实现就好，spark 里面可以用 concat_ws 实现，可以看这个 Spark中SQL列合并为一行
pdf转word应该算是一个很常见的需求了 网上有些免费的转换工具，一方面不安全，有文件泄露风险，另一方面有免费转换的次数限制。 今天向大家分享一个很好用的工具...
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