需求描述 实现的sql 案例演示 字符串拆分: SUBSTRING_INDEX(str, delim, count) 替换函数:replace( str, from_str, to_str) 获取字符串长度:LENGTH( str ) 实现的原理解析 实现sql 正式的原理解析 Step1:首先获取最后需被拆分成多少个字符串,利用 help_topic_id 来模拟遍历 第n个字符串。 Step2:根据“,”逗号来拆分字符串,此处利用 SUBSTRING_INDEX(str, delim, count) 函数,最后把结果赋值给 num 字段。 扩展:判断外部值是否在 num列值中 find_in_set instr 字符串转多列
一、字符串拆分: SUBSTRING_INDEX(str, delim, count)
注意:返回结果为连接参数产生的字符串,如果有任何一个参数为 NULL,则返回值为 NULL。
本篇文章主要介绍了MySQL中concat函数的用法(连接字符串),在命令行模式下进行测试。
import工具从RDBMS向HDFS导入单独的表。表格中的每一行都表示为HDFS中的单独记录。记录可以存储为文本文件(每行一个记录),或以Avro或SequenceFiles的二进制表示形式存储。
执行后,会把指定表中记录数据导出到c:/test.csv文件中。每个字段以,(逗号)分隔,字段内容是字符串的以”(双引号)包围,每条记录使用\r\n换行。如图所示
返回结果为连接参数产生的字符串。如有任何一个参数为NULL ,则返回值为 NULL。
想把手上的Sqlite数据库导入到MySql,想来应该很简单,结果发现非常麻烦。 1、工具直接导入。试着找了几个软件,都不行。网上有人开发的,但是要收费,也不能用。 2、用各自支持的方式,中转。我用的是sqlitestudio和Navicat for MySQL,都挺好用。sqlite可以把表导出,mysql可以导入,想来比较容易,却无数的坑: 1)最好用的是dbf,双方都支持,而且带表结构。但是——dbf对中文支持稀烂。导出来的打开就已经是乱码了,想各种招都不行。 2)xml,导入时列识别不了 3)jso
上一篇文章 跨表更新,看到自己写的SQL像个憨憨 写了关于跨表个更新的内容。一年过的很快,文中后来的两位员工 馮大 和 馮二 也要面对无情的 KPI 考核了,他们工作干的很不错,performance 分别是 4 和 5
CONCAT_WS() 代表 CONCAT With Separator ,是CONCAT()的特殊形式。
最近在做的业务场景涉及到了数据库的递归查询。我们公司用的 Oracle ,众所周知,Oracle 自带有递归查询的功能,所以实现起来特别简单。
今天我们来说一个MySQL查询的例子,比如有一个统计需求, 分组后的数据,我们知道只能使用聚合函数进行统计, 那如果要根据分组约定,将一系列的值合并到单个字段显示出来, 应该怎么写呢?
使用pandas读入csv文件后,发现列没分割开,所以将sep参数调整为\t,发现还是没分割开,再试空格,再试\s+,即各种空白字符组合,有几例能分隔开,但是还有些列无法分割开。
在学习常用函数之前,先来学习一些数据库的基本操作,因为在自己试下面这些函数时,按照图片中的代码敲不一定对。有kali的同学可以在docker里做,而大部分同学是用ubuntu的,这个时候搭建的mysql里可能没有库没有表,那么就需要自己来建库建表来实践。不然没有建的话根本没东西,按下面的代码敲,就会报错。
该export工具将一组文件从HDFS导入RDBMS。目标表必须已经存在于数据库中。根据用户指定的分隔符读取输入文件并将其解析为一组记录。
假设MySQL数据库中有一张表,库名是sqooptest,表名是digdata,表的字段包含:
/ect/init.d/mysql start (前面为mysql的安装路径)
原标题:oracle的wm_concat()和mysql的group_concat()合并同列变成一行的用法以及和concat()合并不同列的区别
concat()函数是将多个字符串组合在一起,形成一个大的字符串;如果连接的字符串中存在一个为NULL,则输出的结果为NULL,语法格式为:
3、单击”文件”–“另存为”,类型选择为”CSV(逗号分隔)(*.csv)”,将excel表另存为csv文档。中间不管提示什么一律”是”就好了…
$LISTFROMSTRING 接受一个包含分隔元素的带引号的字符串并返回一个列表。列表以不使用分隔符的编码格式表示数据。因此,列表可以包含所有可能的字符,并且非常适合位串数据。使用 ObjectScript 和 SQL $LIST 函数处理列表。
awk是一种编程语言,用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件,或其它命令的输出。它支持用户自定义 函数和动态正则表达式等先进功能,是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用,但更多是作为脚本来使用。awk的处理文本和数据的方 式是这样的,它逐行扫描文件,从第一行到最后一行,寻找匹配的特定模式的行,并在这些行上进行你想要的操作。如果没有指定处理动作,则把匹配的行显示到标 准输出(屏幕),如果没有指定模式,则所有被操作所指定的行都被处理。awk分别代表其作者姓氏的第一个字母。因为它的作者是三个人,分别是Alfred Aho、Brian Kernighan、Peter Weinberger。gawk是awk的GNU版本,它提供了Bell实验室和GNU的一些扩展。
将数据输入或加载到R工作空间中,是使用R进行数据分析的第一步。R语言支持读取众多格式的数据文件,excel文件,csv文件,txt文件和数据库(MYSQL数据库)等;其中,excel和csv是我们最常遇到的数据文件格式。
将group by产生的同一个分组中的值连接起来,返回一个字符串结果。group_concat函数首先根据group by指定的列进行分组,将同一组的列显示出来,并且用分隔符分隔。由函数参数(字段名)决定要返回的列。例如:
mysql和hive版本: mysql版本:5.6.17 hive版本:2.1.1
1,输入单个关键字“001”可查出四条数据,可实现的sql语句是: SELECT * FROM tbl_app_clinic_item WHERE CONCAT(applicationCode, clinicItemDictCode) LIKE '%001%' 2,输入两个关键字“001,003”可查出2数据,可实现的sql语句是: SELECT * FROM tbl_app_clinic_item WHERE CONCAT(applicationCode, clinicItemDictCode) LIKE '%001%' AND CONCAT(applicationCode, clinicItemDictCode) LIKE '%003%' 总结: select * from Table_Name where concat(字段1, '分隔符', 字段2, '分隔符', ...字段n) like '%关键字1%' and concat(字段1, '分隔符', 字段2, '分隔符', ...字段n) like '%关键字2%' ......; concat的作用是连接字符串,但这样有一个问题:如果你输入单个关键字“001003”也会查到数据,这并不是我们需要的结果, 解决方法是:由于使用逗号分隔多个关键字,说明逗号永远不会成为关键字的一部分,所以我们在连接字符串时把每个字段以逗号分隔即可解决此问题,下面这个sql语句不会查询到数据: SELECT * FROM tbl_app_clinic_item WHERE CONCAT(applicationCode, ',', clinicItemDictCode) LIKE '%001003%' 如果分隔符是空格或其他符号,修改 ',' 为 '分隔符' 即可。 这样有个问题,如果这两个字段中有值为NULL,则返回的也是NULL,即将表格中数据的appl那么这一条记录可能就会被错过,对此,我们可以使用IFNULL函数。sql语句可改为: SELECT * FROM tbl_app_clinic_item WHERE CONCAT(IFNULL(applicationCode, ''), IFNULL(clinicItemDictCode,'')) LIKE '%003%'
返回结果为连接参数产生的字符串,如果有任何一个参数为null,则返回值为null。
import-all-tables工具将一组表从RDBMS导入到HDFS。来自每个表的数据存储在HDFS的单独目录中。
现在你可以通过甲骨文的mysqlsh客户端,让其加载数据文件 (CSV) 变得更快!
CSV (Comma Separated Values),即逗号分隔值(也称字符分隔值,因为分隔符可以不是逗号),是一种常用的文本格式,用以存储表格数据,包括数字或者字符。很多程序在处理数据时都会碰到csv这种格式的文件,它的使用是比较广泛的(Kaggle上一些题目提供的数据就是csv格式),csv虽然使用广泛,但却没有通用的标准,所以在处理csv格式时常常会碰到麻烦,幸好python内置了csv模块。下面简单介绍csv模块中最常用的一些函数。
6.使用group_concat_max_len系统变量,你可以设置允许的最大长度。 程序中进行这项操作的语法如下,其中 val 是一个无符号整数:
加工原则是从Hive的原数据表中抽取出导图所用的实体和关系字段,包括重要的属性描述字段,最后导入图数据库。
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在数据处理和分析的过程中,经常需要将数据保存到文件中,以便后续使用或与他人分享。pandas库是Python中最常用的数据处理和分析库之一,提供了丰富的功能和方法来处理和操作数据。其中,to_csv函数是pandas库中非常常用的一个函数,用于将DataFrame对象中的数据保存为CSV(逗号分隔值)文件。本文将介绍pandas.DataFrame.to_csv函数的基本使用方法,帮助读者快速上手。
文本文件中,一般需要指定导出数据的行记录分隔符,不同的数据需求,有些不一样,但因为它也是非常自由的,没有像Excel或数据库或xml、json这些结构化的数据。
CSV (Comma Separated Values),即逗号分隔值(也称字符分隔值,因为分隔符可以不是逗号),是一种常用的文本
一般情况下我们需要分析的数据都是存储在文件中,那么利用 R 分析数据的第一步就是将输入读入 R 语言。如果分析的数据是记录在纸质载体上,还需要将数据手动录入,然后保存为一个文件。在 R 中分析文件一般是文件文件,通常是以逗号分隔的 csv 文件,如果数据本身包含逗号,就需要使用制表符 tab 分隔的文件。有些情况下还有需要处理其他统计软件生成的文件,例如 Excel 生成的 xlsx 格式文件等。R 可以很方便地读写多种格式文件。
$LISTTOSTRING 采用 列表并将其转换为字符串。在结果字符串中,列表的元素由分隔符分隔。
从concat()函数 — concat_ws()函数----到最后的group_concat()函数逐一讲解! 让小伙伴摸清楚其使用方法 !
在 Pandas 中,数据的保存和读取是非常常见的操作,以文件形式保存的数据可以方便数据的长时间存取和归档
WordPress默认情况下发布的文章ID不是连续的,因为自动草稿、文章修订版、页面、菜单、媒体等功能都要占用ID,所以使得ID不连续。百度了一圈,居然有人给出这样的解决方案:“这样如果你只是单纯发文章,不发页面,不添加菜单,不上传媒体的话,基本上此后的文章ID是连续的”,我也是相当无语。
Pandas 是基于 NumPy 的一个非常好用的库,正如名字一样,人见人爱。之所以如此,就在于不论是读取、处理数据,用它都非常简单。前两天介绍了 最常见的Pandas数据类型Series的使用,DataFrame的使用,今天我们将是最后一次学Pandas了,这次讲的读取csv文件。
sqoop-import introduction 导入的主要语法是 $ sqoop import (generic-args) (import-args) $ sqoop-import (generic-args) (import-args) 命令格式为: $ sqoop import --connect \ (连接字符) --username \ (用户名) --password [-P |--password-file]\ (单个密码或用文件形式,文件权限一般为400) --query \ (查
在日常办公中需要打开csv文件,但是有时用excel打开下载的csv文件发现中文字符是乱码,这时候该怎么办呢,本文将分享经验,如何解决csv打开中文乱码的问题。
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