继上一篇博客 《Oracle学习笔记整理手册》之后,我再写一篇Mysql版本的
oracle有to_date函数,Mysql的格式是str_to_date(‘2019-02-12 11:34:32’, ‘%Y-%m-%d %H:%i:%s’)
今天需要实现一个table,有一列的效果是:用户姓名A(账号a),用户姓名B(账号b)…这种格式。这就想到oracle的列转行函数vm_concat。 可以用类似这种格式wm_concat(a || ‘(’ || b || ‘)’),a表示用户名字段,b表示账号字段。 例子:
同事提了个需求,表中一个字段,存储格式例如abc_x_cd,需要通过SQL拼接出另外一个值,例如abc_x_cd abc x cd,即根据原始值,按照"_"分割,按照每个部分,再通过空格,和原始值拼接。
预告: 下一次培训主要面向DBA, 讲一下ora工具的用法与用途,大概需要一天时间.
【问题】“粉丝关注表”中存在一个用户同时关注多个媒体的情况存在,比如:用户id为A001的用户,对应关注媒体id数据为1010,1020,1031。为了便于后期分析粉丝兴趣,请将该表中的这种情况进行拆分为多条。
XMLAGG函数语法基本如图,可以用于列转行,列转行函数在oracle里有好几种方法,wm_concat也可以做
MySQL是一款常用的关系型数据库,广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。在MySQL中,我们经常需要对表格进行行转列或列转行的操作,以满足不同的分析或报表需求。本文将详细介绍MySQL中的行转列和列转行操作,并提供相应的SQL语句进行操作。
比如event_value是一个json格式的字段,然后想获取里面的id作为单独一列
-- 行转列 SELECT * from ( SELECT tt1.SAP_ID,TT1.dt,TT1.EFF from ( SELECT t1.SAP_ID,T1.DT,nvl(T2.EFFECTIVE,0) eff from ( SELECT A1.SAP_ID,mr.dt from (SELECT DISTINCT SAP_ID from DATA_EMP_ATTENDANCE) a1, (SELECT TO_DATE('2018-11-01','YYYY-MM-DD')+ROWNUM - 1 DT FROM DUAL CONNECT BY LEVEL <=(TO_DATE('2018-11-15','YYYY-MM-DD')-TO_DATE('2018-11-01','YYYY-MM-DD')+1)) mr ) t1 LEFT JOIN ( SELECT SAP_ID,BEGIN_DATE,1 effective from DATA_EMP_ATTENDANCE ) t2 ON T2.SAP_ID = T1.SAP_ID AND T2.BEGIN_DATE = T1.DT ORDER BY t1.dt DESC ) tt1 ) pivot (max(eff) for dt in (to_date('2018-11-05','yyyy-mm-dd') d1,to_date('2018-11-12','yyyy-mm-dd') d2,to_date('2018-11-12','yyyy-mm-dd') d3)); ```
ETL (Extract-Transform-Load 的缩写,即数据抽取、转换、装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇到各种数据的处理,转换,迁移,所以了解并掌握一种ETL工具的使用,必不可少。
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。
那9个字,犹如一声惊雷,在这个热情的群里炸开了锅...
工作中,比如用户画像的数据中也会遇到,客户使用的app类型就会以这种长列表的形式或者以逗号隔开的字符串形式展现出来。
本来今天想继续写另一篇外传,但总是熬这么晚不是个事儿,况且今儿北京又输了,恨铁不成钢,堵得慌。。。
1、转换是转换里面的第四个分类。转换属于ETL的T,T就是Transform清洗、转换。ETL三个部分中,T花费时间最长,是一般情况下这部分工作量是整个ETL的2/3。
本博客记录一下Oracle列转行函数在Oracle11的一些不兼容问题,vm_concat在一些业务场景是必须的。不过这个函数使用要谨慎,底层实现应该也是group by等等实现的,性能并不是特别好。这个函数在Oracle12是没有的,在Oracle11是不太兼容的,Oracle10可以正常使用。最近遇到这个问题,网上博客很多都写到了自定义列转行函数的办法去解决。但是这种办法并不一定适用所有的业务场景。我并没有采用。不过有些场景还是可以使用的。
最近在做项目迁移,Oracle版本的迁到Mysql版本,遇到有些oracle的函数,mysql并没有,所以就只好想自定义函数或者找到替换函数的方法进行改造。
它是一个特殊形式的 CONCAT()。第一个参数剩余参数间的分隔符。分隔符可以是与剩余参数一样的字符串。如果分隔符是 NULL,返回值也将为 NULL。这个函数会跳过分隔符参数后的任何 NULL 和空字符串。分隔符将被加到被连接的字符串之间。
shell列转行加分隔符 ➜ ~ cat a 123 456 222 3312 ➜ ~ ➜ ~ awk '{printf "%s,",$1}' a 123,456,222,3312,% ➜ sg seq 16396 16405|awk '{printf"%s,",$1}' 16396,16397,16398,16399,16400,16401,16402,16403,16404,16405,%
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说Kettle使用_27 行转列与列转行方法汇总,希望能够帮助大家进步!!!
在讲解中我们需要贯串一个例子,所以需要设计一个情景,对应还要有一个表结构和填充数据。如下:有 3 个字段,分别为 personId 标识某一个人,company 标识一家公司名称,money 标识该公司每年盈利收入(单位:万元人民币)
生产环境中有大量的sql语句在运行,尽管有awr,ash做数据的收集统计,但是dba的调优工作大多数情况都是在问题已经发生后做排查的,有些sql语句可能执行的时间有1,2分钟左右,但是sql语句本身有潜在的性能问题,通过awr是定位不到的,ash尽管能够查到,但是我们在未知的情况下怎么知道问题发生的精确时间点,通过sql monitor能够查到一些实时的性能问题,但是还是需要按照自己的情况和要求来不间断地进行性能的监控。通过一个工具一劳永逸是不现实的。 今天想做数据迁移也有些日子了,看看生产环境中有哪些sq
大数据的 ETL(Extract-Transfer-Load) 过程的 Transfer 阶段,需要对 json 串数据进行转换“拍平”处理。
通过观察原始数据形式,可以发现,视频可以有多个所属分类,每个所属分类用&符号分割,且分割的两边有空格字符,同时相关视频也是可以有多个元素,多个相关视频又用“\t”进行分割。为了分析数据时方便对存在多个子元素的数据进行操作,我们首先进行数据重组清洗操作。即:将所有的类别用“&”分割,同时去掉两边空格,多个相关视频id也使用“&”进行分割。 0、添加依赖pom.xml
CASE WHEN是SQL中特有的查询关键字,这个组合在PowerBI中是没有的。
前几天发表了一篇推文,分享了Pandas中非常好用的一个API——explode,然而今天又发生了戏剧性的一幕:因Pandas版本过低系统提示'Series' object has no attribute 'explode'!好吧,好用的东西永远都是娇贵的,这个道理没想到在代码中也适用。所以,今天就以此为题展开拓展分析,再输出一点Pandas干货……
对查询结果做一次全局排序,即所有Mapper产生的结果都会交给一个reducer处理,无论数据量大小,job任务只会启动一个reducer,所以如果数据量巨大,会耗费大量时间计算。(在严格模式下,oeder by 需要指定limit数据条数,从而避免因为数据量过大造成集群崩坏。)
docker搭建环境 请自己安装好docker,然后使用ubuntu:14.04的镜像 docker pull ubuntu:14.04 以下是pcat提供的Dockerfile和start.sh,请把这2个文件放在同一个文件夹下 (如果不懂docker的话,可以借此机会学习学习下) Dockerfile: FROM ubuntu:14.04 MAINTAINER pcat@chamd5.org ENV REFRESHED_AT 2017-11-14 ENV LANG C.UTF-8 # chang
这几天在做一个招标系统中审批模块,其中关于报价信息这块,用到了pivot和unpivot来实现数据的行列互转,下面简单介绍一下,实际案例,便于回忆和记录相关的条件下使用的情况。pivot 与 unpivot 函数是SQL2005新提供的2个函数,PIVOT 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式,并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合。UNPIVOT 与 PIVOT 执行相反的操作,将表值表达式的列转换为列值。
SQL是IT行业很多岗位都要求具备的一项能力,对于数据岗位而言更是如此,甚至说扎实的SQL基础也往往是入职这些岗位的必备技能。而在SQL面试中,一道出镜频率很高的题目就是行转列和列转行的问题,可以说这也是一道经典的SQL题目,本文就这一问题做以介绍分享。
这几天在做一个招标系统中审批模块,其中关于报价信息这块,用到了pivot和unpivot来实现数据的行列互转,下面简单介绍一下,实际案例,便于回忆和记录相关的条件下使用的情况。pivot 与 unpivot 函数是SQL2005新提供的2个函数,PIVOT 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式,并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合。UNPIVOT 与 PIVOT 执行相反的操作,将表值表达式的列转换为列值。 下面我通过PIVOT 来阐述整个函数的使用:
首先,这是一篇水文,但是作为一个系列的三胞胎之一,我觉得有必要通过一题多解来扩散一下思维,正所谓“条条大路通罗马”。
我们进行ETL(Extract-Transfer-Load) 过程中,经常会遇到从不同数据源获取的不同格式的数据,其中某些字段就是json格式,里面拼接了很多字段key和指标值value,今天讲一下如何解析出来相关数据。
参考 http://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/51926530
https://doris.apache.org/zh-CN/docs/dev/get-starting/what-is-apache-doris/
上一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战中,我们对比了pandas与SQL常见的一些操作,我们的例子虽然是以MySQL为基础的,但换作其他的数据库软件,也一样适用。工作中除了MySQL,也经常会使用Hive SQL,相比之下,后者有更为强大和丰富的函数。本文将延续上一篇文章的风格和思路,继续对比Pandas与SQL,一方面是对上文的补充,另一方面也继续深入学习一下两种工具。方便起见,本文采用hive环境运行SQL,使用jupyter lab运行pandas。关于hive的安装和配置,我在之前的文章MacOS 下hive的安装与配置提到过,不过仅限于mac版本,供参考,如果你觉得比较困难,可以考虑使用postgreSQL,它比MySQL支持更多的函数(不过代码可能需要进行一定的改动)。而jupyter lab和jupyter notebook功能相同,界面相似,完全可以用notebook代替,我在Jupyter notebook使用技巧大全一文的最后有提到过二者的差别,感兴趣可以点击蓝字阅读。希望本文可以帮助各位读者在工作中进行pandas和Hive SQL的快速转换。本文涉及的部分hive 函数我在之前也有总结过,可以参考常用Hive函数的学习和总结。
此次博主为大家带来的是Hive项目实战系列的第三部分,也是最终部分。 我们先来测试一下 0: jdbc:hive2://hadoop002:10000> select * from vid
在Hive中会有很多数据是用Json格式来存储的,如开发人员对APP上的页面进行埋点时,会将多个字段存放在一个json数组中,因此数据平台调用数据时,要对埋点数据进行解析。接下来就聊聊Hive中是如何解析json数据的。
SQL 中的 TRIM 函数是用来移除掉一个字串中的字头或字尾。最常见的用途是移除字首或字尾的空白。
今天接到一个群友的需求,有一张表的数据如图 1,他希望能通过 SQL 查询出图 2 的结果。
当我们在进行数据分析时,时常会遇到行转列、列转行的查询需求。今天就来聊一聊如何在 CH 中实现这些查询。
在处理数据过程中,会需要将一条数据拆分为多条,比如:a|b|c拆分为a、b、c,并结合其他数据显示为三条数据。
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说oraclesql面试题sql笔试题_oracle高级面试题,希望能够帮助大家进步!!!
13. percent_rank():这条数据在这个数据中的百分之多少,一般也是配合有序窗口使用
前几天,为了给产品分析当前用户数据结构,写sql的时候使用到了case when,今天来总结一下case when 的使用方法,以此为戒,感觉写的不好请拍砖,感觉写的还可以,给哥们点个赞,或者回复一下,让我意识到我不是一个人在战斗,好了废话不多说了,进入正题。
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