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理解DAX:为什么ALL()不去,ALL(列)了?

小勤:ALL函数是清除所有筛选条件并返回中的不重复值,下面对表的行进行计数应该是3呀,因为有两个大海是重复的,怎么还是4? 大海:没有说all返回的是不重复值啊。...小勤:那么我ALL([姓名]),它出来的是2: 大海:all对表是返回中的所有行,对列是返回列中的所有值(values),power pivot里的values是重复的概念。...小勤:那Power Pivot里专门对表的函数是哪个? 大海:没有直接的所谓对表函数,但你可以用summarize实现类似的效果: 小勤:哦。...大海:所以,all这个的情况下,他不会删重复。实际上,数据进入Power Pivot后,转化为列式存储,也是背后有一个类似索引列关联不同列之间同一行数据的内容。...同时,由于是列式存储,相应的,很多涉及的行列转换的功能也受到了相应的限制,比如透视、逆透视、转置等相关功能,但列式存储却使得数据计算的效率极大提升…… 小勤:那如果我要一列里的没有删重复的所有数据怎么办

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面试突击63:MySQL 中如何

MySQL 中,最常见的方法有两个:使用 distinct 或使用 group by,那它们有什么区别呢?接下来我们一起来看。...我们先用 distinct 实现单列,根据 aid(文章 ID),具体实现如下: 2.2 多列 除了单列之外,distinct 还支持多列(两列及以上),我们根据 aid(文章...ID)和 uid(用户 ID)联合,具体实现如下: 2.3 聚合函数+ 使用 distinct + 聚合函数去,计算 aid 之后的总条数,具体实现如下: 3.group by...区别1:查询结果集不同 当使用 distinct 时,查询结果集中只有列信息,如下图所示: 当你试图添加非去字段(查询)时,SQL 会报错如下图所示: 而使用 group...by 和 distinct 都可以使用索引,此情况它们的性能是相同的;而当的字段没有索引时,distinct 的性能就会高于 group by,因为在 MySQL 8.0 之前,group by

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Java中对List, Stream

问题 当下互联网技术成熟,越来越多的趋向中心化、分布式、流计算,使得很多以前在数据库侧做的事情放到了Java端。今天有人问道,如果数据库字段没有索引,那么应该如何根据该字段?...你需要知道HashSet如何帮我做到了。换个思路,不用HashSet可以吗?最简单,最直接的办法不就是每次都拿着和历史数据比较,都不相同则插入队尾。而HashSet只是加速了这个过程而已。...,那么是如何的呢?...在本题目中,要根据id,那么,我们的比较依据就是id了。...回到最初的问题,之所以提这个问题是因为想要将数据库侧拿到Java端,那么数据量可能比较大,比如10w条。

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flink维关联系列之Mysql关联:全量加载

关联系列目录: 一、维服务与Flink异步IO 二、Mysql关联:全量加载 三、Hbase维关联:LRU策略 四、Redis维关联:实时查询 五、kafka维关联:广播方式 六、自定义异步查询...在维关联中定时全量加载是针对维数据量较少并且业务对维数据变化的敏感程度较低的情况下可采取的一种策略,对于这种方案使用有几点需要注意: 全量加载有可能会比较耗时,所以必须是一个异步加载过程 内存维数据需要被流数据关联读取...中,这是一个典型的流关联过程,需要从mysql中获取该广告位id对应的广告主id, 然后在来统计。...接下来看维关联的实现代码: class SideFlatMapFunction extends RichFlatMapFunction[AdData, AdData] { private var...,给用户发出警告 维全量加载是在每个task里面执行,那么就会导致每个task里面都有一份全量的维数据,可采取优化方式是在维关联前根据关联字段做keyBy操作,那么就会根据关联字段hash然后对并行度取余得到相同的值就会被分配到同一个

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