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MySQL常用函数

发布时间:2019-05-09 06:02编辑:虚拟主机浏览(76)

     

    SELECT ename,sal FROM emp WHERE sal>(SELECT sal FROM emp WHERE ename='CLARK')

    投影(projection)

    流的阴影操作只保留操作中钦赐的字段,借使对字段a,b,c,d运营如下的影子:

    mystream.project(new Fields("b", "d"))
    

    出口的6中校只包含b,d多少个字段。

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    分组查询 group by group by 属性名 [having 条件表达式][ with rollup] “属性名 ”指依据该字段值...

    count() 查询有个别字段的行数
    max()查询有些字段的最大值
    min()查询有个别字段的最小值
    sum()查询有些字段的和
    avg()查询有些字段的平均值

                                             FROM emp ORDER BY sal DESC) t) WHERE rn BETWEEN 6 AND 10

    重分区操作(Repartitioning operations)

    重分区操作通过运转1个函数改造元组在任务之间的布满,也得以调动分区的数据(举个例子重分区之后将并行度调大),重分区供给网络传输的插足。重分区函数包括以下那多少个:

    1. shuffle:使用随机轮询算法在富有指标分区间均匀分配元组;
    2. broadcast:每一个元组复制到全数的靶子分区。那在DRPC中格外有用,比方,供给对各样分区的数码做贰个stateQuery操作;
    3. partitionBy:接收一些输入字段,依照那些字段输入字段实行语义分区。通过对字段取hash值只怕取模来摘取对象分区。partitionBy保障同一的字段一定被分配到同样的靶子分区;
    4. global:全体的元组分配到同样的分区,该分区是流种全部batch决定的;
    5. batchGlobal:同1个batch中的元组被分配到同样的指标分区,分歧batch的元组有一点都不小恐怕被分配到分歧的靶子分区;
    6. partition:接收1个自定义的分区函数,自定义分区函数须求贯彻backtype.storm.grouping.CustomStreamGrouping接口。

    详解MySQL中的分组查询与连接查询语句,详解mysql

    分组查询 group by group by 属性名 [having 条件表明式][ with rollup]
    “属性名 ”指依据该字段值进行分组;“having 条件发挥式 ”用来界定分组后的显得,满足条件的结果将被呈现;with rollup 将会在有着记录的结尾加上一条记下,该记录是地点装有记录的总和。

    壹)单独行使
    group by 单独行使,查询结果只显示三个分组的一条记下。
    实例:

    select * from employee group by sex;
    

    将只展现孩子两条记下。

    2)与group_concat()函数一同使用
    各类分组中钦赐字段值都显得出来
    实例:

    select sex,group_concat(name) from employee group by sex;
    

    展示结果中“女”会显示全体sex为“女”的名字name

    sex | group_concat(name)
    女 | 小红,小兰
    男 | 张三,王五,王六
    

    三)与聚焦函数一齐使用
    实例:

    select sex,count(sex) from employee group by sex;
    

    结果:

    sex | count(num)
    女 | 1
    男 | 3
    

    count()为计算个数的章程。

    肆)与having一同利用
    “having条件表明式”,能够限制出口结果。唯有满意条件表明式的结果才显得。
    实例:

    select sex,count(sex) from employee group by sex having count(sex) >= 3;
    

    结果:

    sex | count(sex)
    男 | 3
    

    “having条件表明式”效率于分组后的笔录。

    伍)按多字段张开分组

    select * from employee group by d_id,sex;
    

    询问结果先按d_id分组,再按sex举行分组

    六) 与with rollup一同行使
    行使with rollup将会在具备记录的终极加上一条记下,那条记下是地点装有记录的总额
    实例:

    select sex,count(sex) from employee group by sex with rollup;
    

    结果:

    sex | count(sex)
    女 | 1
    男 | 5
    null | 6
    

    假定是字符串的话,举例姓名就能够变动“张叁,李4,王五”那种类型的结果,即name总和。

    总是查询 将八个及多个以上的表连接起来选用所需数据。

    1)内连接查询:
    当四个表中负有同样意义的字段值相等时,就询问出该条记录。
    实例:

    复制代码 代码如下:

    select num,name,employee.d_id,age,d_name from employee,department where employee.d_id = department.d_id

    因字段名相同,所以取d_id字段值时最佳钦点哪张表的字段。

    二)外接连查询
    select 属性名列表 from 表名1 left|right join 表名二 on 表名一.属性名一=表名二.属性名2;
    左连接查询:
    开始展览左连接查询时,能够摸清表名第11中学所指的表中全体记录。而表名二所指表中,只可以查询出万分的笔录。
    实例:

    复制代码 代码如下:
    澳门皇家赌场55533网址,select num,name,employee.d_id,age,d_name from employee left join department on employee.d_id = department.d_id;

    右连接查询:
    与左连接相反,能够查询出表名第22中学的的装有记录,而表名第11中学所指的表中,只询问出极其的笔录。

    PS:使用会集函数查询 集结函数包蕴count(),sum(),avg(),max()和min()。
    1)count()函数
    计算记录条数
    实例:

    select count(*) from employee;
    

    与group by一同使用

    select d_id,count(*) from employee group by d_id;
    

    上述语句会先分组后总括。

    2) sum()函数
    sum()函数是求和函数
    实例:

    select num,sum(score) from grade where num= 1001;
    
    select num,sum(score) from grade group by num;
    

    sum()只可以计算数值类型字段。
    3)avg()函数
    avg()函数是求平均值函数。
    实例:

    select avg(age) from employee;
    
    select course,avg(score) from group by course;
    

    4)max(),min()函数
    求最大值和微小值。
    实例:
    select max(age) from employee;
    select num,course,max(score) from grade group by course;
    对于字符串的最大值难点,max()函数是应用字符对应的ascii码进行总括的。

    聚合函数
     总括和剖判 数据
     使用情状:会和分组结合使用
    -- 一旦启用分组,只好获得组的音讯,组中成员无法冒出在select后

    SELECT ROWNUM,ename,job,sal FROM emp WHERE ROWNUM >一----无查询结果

    分区聚合(partitionAggregate)

    分区聚合在一群元组的每三个分区上运转一个函数。与函数分裂的是,分区聚合的出口元组会覆盖掉输入元组。请看如下示例:

    mystream.partitionAggregate(new Fields("b"), new Sum(), new Fields("sum"))
    

    固然你有2个涵盖a,b三个字段的输入流,元组的分区情形如下:

    Partition 0:
    ["a", 1]
    ["b", 2]
    
    Partition 1:
    ["a", 3]
    ["c", 8]
    
    Partition 2:
    ["e", 1]
    ["d", 9]
    ["d", 10]
    

    运行方面包车型地铁那一行代码将会输出如下的元组,那一个元组只包蕴二个sum字段:

    Partition 0:
    [3]
    
    Partition 1:
    [11]
    
    Partition 2:
    [20]
    

    您能够兑现两种不相同的接口来自定义自个儿的聚合器:CombinerAggregator, ReducerAggregator, and Aggregator。

    上边是CombinerAggregator接口的概念:

    public interface CombinerAggregator<T> extends Serializable {
        T init(TridentTuple tuple);
        T combine(T val1, T val2);
        T zero();
    }
    

    CombinerAggregator再次来到只有3个字段的三个元组。CombinerAggregator在种种输入元组上运转init函数,然后经过combine函数聚合结果值直到只剩余二个元组。即使分区中从未别的元组,CombinerAggregator将赶回zero函数中定义的元组。举例,上面是Count聚合器的达成:

    public class Count implements CombinerAggregator<Long> {
        public Long init(TridentTuple tuple) {
            return 1L;
        }
    
        public Long combine(Long val1, Long val2) {
            return val1   val2;
        }
    
        public Long zero() {
            return 0L;
        }
    }
    

    CombinerAggregators的好处是能够运用聚合函数来代表分区聚合函数。在这种地方下,Trident通过在网路传输之前自动举行一些聚合达到优化总结的功力。

    ReducerAggregator接口的概念如下:

    public interface ReducerAggregator<T> extends Serializable {
        T init();
        T reduce(T curr, TridentTuple tuple);
    }
    

    ReducerAggregator通过init函数获得一个始发的值,然后对每一个输入元组调用reduce方法总计值,发生2个元组作为出口。例如Count的ReducerAggregator落成如下:

    public class Count implements ReducerAggregator<Long> {
        public Long init() {
            return 0L;
        }
    
        public Long reduce(Long curr, TridentTuple tuple) {
            return curr   1;
        }
    }
    

    ReducerAggregator也能用来长久聚合,稍后解说。

    最常用的聚合器的接口是Aggregator,它的概念如下:

    public interface Aggregator<T> extends Operation {
        T init(Object batchId, TridentCollector collector);
        void aggregate(T state, TridentTuple tuple, TridentCollector collector);
        void complete(T state, TridentCollector collector);
    }
    

    Aggregators能够发射大四数量,放四字段的元组。并且能够在实践时期的别样时候发出元组,它的推行流程如下:

    1. 管理batch此前调用init方法,init函数的重回值是3个象征聚合状态的对象,该目的会传送到aggregate和complete函数;
    2. 各类在batch分区中的元组都会调用aggregate方法,该方式能够立异聚合状态并且发射元组;
    3. 当batch分区中的全部元组都被aggregate函数管理完时调用complete函数。

    上边是选取Aggregator接口完成的Count聚合器:

    public class CountAgg extends BaseAggregator<CountState> {
        static class CountState {
            long count = 0;
        }
    
        public CountState init(Object batchId, TridentCollector collector) {
            return new CountState();
        }
    
        public void aggregate(CountState state, TridentTuple tuple, TridentCollector collector) {
            state.count =1;
        }
    
        public void complete(CountState state, TridentCollector collector) {
            collector.emit(new Values(state.count));
        }
    }
    

    有一些时候,我们必要布告实施大多少个聚合器,则足以行使如下的链式调用实行:

    mystream.chainedAgg()
            .partitionAggregate(new Count(), new Fields("count"))
            .partitionAggregate(new Fields("b"), new Sum(), new Fields("sum"))
            .chainEnd()
    

    下面的代码将会在每3个分区实行Count和Sum聚合器,输出结果是含有count和sum三个字段的元组。

     一、round(x,d)  ,x指要拍卖的数,d是指保留3位小数
     这里有个值得注意的地点是,d能够是负数,那时是钦点小数点左侧的d位整数位为0,同时小数位均为0;
     2、round(x)  ,其实正是round(x,0),也正是暗中同意d为0;  

    翻开什么人的工薪高于CLA福特ExplorerK的工薪?

    函数(Functions)

    函数接收一些字段作为输入,发射零个或多少个元组作为出口。输出元组的字段追加到输入元组的字段的前面。要是三个函数未有发出任何元组,原始的输入元组将会被过滤掉。不然,输入元组对于每一种输出元组是重新的。要是MyFuction函数的定义如下:

    public class MyFunction extends BaseFunction {
        public void execute(TridentTuple tuple, TridentCollector collector) {
            for(int i=0; i < tuple.getInteger(0); i  ) {
                collector.emit(new Values(i));
            }
        }
    }
    

    今后壹经有一个输入流mysrteam,包含二个字段a,b,c,流中带有如下1个元组:

    [1, 2, 3]
    [4, 1, 6]
    [3, 0, 8]
    

    运维如下代码:

    mystream.each(new Fields("b"), new MyFunction(), new Fields("d")))
    

    将会输出如下包涵a,b,c,d八个字段的元组:

    [1, 2, 3, 0]
    [1, 2, 3, 1]
    [4, 1, 6, 0]
    

    常用的字符函数

    翻开高于公司平均薪水的职工?

    流分组操作(Operations on grouped streams)

    流分组操作通过对流的某个字段调用partitionBy来将流进行再一次分区,字段同样的元组将会被分配到平等的分区。举个例子:

    澳门皇家赌场55533网址 1

    一经在多个流分组中运转聚合函数,聚合函数会在每二个组内运营,而不是对全部batch管理。persistentAggregate也得以运维在分组的流中,在这种情状下,结果将保留在二个以分组字段作为key的MapState中。阅读那篇小说问询越来越多关于persistentAggregate的文化。

    和一般流同样,流分组的聚合器也足以施行链式操作。

    -- concat(str1,str2...strN)  连接字符串
    SELECT CONCAT('h','el','lo') FROM DUAL;
    --  insert(str,begin,length,newStr)    替换字符串
    --  str初始的字符串  begin 开始的位置 从1开始  
    --  length 替换长度   newStr替换的字符串
    SELECT  INSERT('hello',2,3,'55555') FROM DUAL;
    -- subString(str,begin,length)   截取字符串
    SELECT SUBSTRING('hello',2,3) FROM DUAL;
    -- lower(str)转换成小写
    -- upper(str)转换成大写
    
    -- 常用的日期和时间函数
     --  获取 年月日
     SELECT CURDATE() FROM  DUAL;
    
     -- 获取 时分秒
     SELECT CURTIME() FROM DUAL;
     --  获取 年月日 时分秒 
     SELECT NOW() FROM DUAL;
     -- 获取年份
     SELECT  YEAR(NOW()) FROM DUAL;
     SELECT  YEAR(CURDATE()) FROM DUAL;
     -- 获取小时
     SELECT  HOUR(NOW()) FROM DUAL;
     SELECT  HOUR(CURTIME()) FROM DUAL;
     -- 获取分钟
     SELECT  MINUTE(NOW()) FROM DUAL;
     SELECT  MINUTE(CURTIME()) FROM DUAL; 
     -- 获取当前日期是本年的第几周
     SELECT WEEK(NOW()) FROM DUAL;
     
     --  获取两个日期之间的天数
     SELECT DATEDIFF(NOW(),'2015-06-01') FROM DUAL;
     
     -- 获取给定日期之后的日期
     SELECT ADDDATE(NOW(),30) FROM DUAL;
     
     -- 获取给定日期之后n个月之后的日期
     SELECT DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 1 MONTH);    
     
     --  天花板函数(上取整)
     SELECT  CEIL(3.0) FROM DUAL;
     SELECT  CEIL(3.1) FROM DUAL;
      
     --  地板函数(下取整)
     SELECT  FLOOR(3.9) FROM DUAL;
     
     --  返回0-1之间的随机数
     SELECT RAND() FROM DUAL;
     
     -- trunc()函数 
    --trunc返回处理后的数值,其工作机制与round()函数极为类似,只是该函数不对指定小数前或后的部分做相应的舍入选择处理,而统统截取.
     
     --  四舍五入
     SELECT ROUND(2.4) FROM DUAL;
    --传回一个数值,该数值是按照指定的小数位元数据进行四舍五入运算的结果。 
    

    子查询是一条查询语句,它是嵌套在别的SQL语句中的,目标是将查询的结果提要求外层的SQL语句。

    正文

    Trident中最中央的数据模型是stream,它以壹层层batch的花样被拍卖。stream被细分成很八个分区分配到集群中的各种节点去,每一种分区上的操作是并行实行的。

    在Trident中,有多种等级次序的操作:

    1. 本地分区操作,这种操作无需网络传输的参预;
    2. 再一次分区操作,重新分区3个流可是不改动其内容,必要互联网传输;
    3. 聚焦操作,供给互联网传输的参加;
    4. 流分组操作;
    5. 合并和连接。

    SELECT COUNT(*),DECODE(job,'MANAGER','VIP','ANALYST','VIP','OTHER') FROM emp GROUP BY DECODE(job,'MANAGER','VIP','ANALYST','VIP','OTHER')

    声明

    本文首发于个人技艺博客,转发请表明出处,本文链接:http://qifuguang.me/贰零一四/1一半8/Storm汉语文书档案-Trident-API大概浏览/

    SELECT e.ename,e.sal,e.deptno FROM emp e,(SELECT deptno,AVG(sal) avg_sal FROM emp GROUP BY deptno) x WHERE e.deptno=x.deptno AND e.sal>x.avg_sal

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    在1个结出集中观察天天,每月,每年以及累计的营业额?

    当地分区操作(Partition-local operations)

    本地分区操作无需互联网传输,每贰个Batch分区独立推行。

    );

    集聚操作(Aggregation operations)

    Trident提供aggregate和persistentAggregate方法对流举行联谊操作。aggregate独立运转在种种batch的流中,而persistentAggregate将集结全数batch的流的元组,并将结果保存在一个情况源中。

    假若在流中运作聚合器做全局聚合操作。当使用ReducerAggregator大概Aggregator时,流将会率先重新分区为一个单分区,然后再改分区上运转聚合函数。当使用CombinerAggregator聚合器时,Trident首先会持筹握算每一种分区的局地聚合,然后再次分区到单分区,在网络传输后成功聚合。推荐应用CombinerAggregator,因为它更使得。

    下边是经过集合获得贰个大局计数的事例:

    mystream.aggregate(new Count(), new Fields("count"))
    

    就像partitionAggregate一样,aggregators也得以开展多种集聚。不过假设将1个CombinerAggregator和三个非CombinerAggregator一同使用,Trident将无法张开部分聚合以完结优化的效劳。

    翻看公司薪水排名的第陆-10名

    统一和连接(Merges and joins)

    API的末梢壹有些是关于怎么将差异的流连接在壹道。最轻易易行的方法正是将分歧的流合并成三个流,在Trident中,你能够运用merge函数合并流:

    topology.merge(stream1, stream2, stream3);
    

    Trident将会重命名新的输出字段,合并的流以率先个流的出口字段来定名。

    另3个合并流的方式是应用join函数,类似于SQL那样的join操作,它供给输入是轻便的。所以join对于极端输入的流式毫无意义的,Trident中的join操作只适用于来自Spout的每1个小batch之间。

    下边的例证中,stream壹流包涵key,val壹,val2四个字段,stream贰流包蕴x,val壹多个字段:

    topology.join(stream1, new Fields("key"), stream2, new Fields("x"), new Fields("key", "a", "b", "c"));
    

    stream一流的key字段与stream2流的x字段组join操作,别的,Trident供给全体新流的输出字段被重命名,因为输入流可能包括一样的字段名称。连接流发射的元组将会含有:

    1. 接连字段的列表。在上头的例证中,字段key对应stream壹的key,stream2的x;
    2. 根源全部流的具备非连接字段的列表,根据传递到连年方式的一1排序。在上头的例证中,字段a与字段b对应stream一的val壹和val二,c对应于stream2的val一.

    当连接的流来自区别的Spout时,那一个Spout会同步发射batch,也便是说batch管理会包蕴各种Spout的元组。

    原英文文书档案链接: http://storm.apache.org/documentation/Trident-API-Overview.html
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    SQL>CREATETABLEsales_tab(

    过滤器(Filters)

    过滤器把二个元组作为输入,并垄断是不是要求保留该元组。假设你定义了如下过滤器:

    public class MyFilter extends BaseFilter {
        public boolean isKeep(TridentTuple tuple) {
            return tuple.getInteger(0) == 1 && tuple.getInteger(1) == 2;
        }
    }
    

    现在即便你有隐含a,b,c多少个字段的如下元组:

    [1, 2, 3]
    [2, 1, 1]
    [2, 3, 4]
    

    运行上边包车型客车代码:

    mystream.each(new Fields("b", "a"), new MyFilter())
    

    将会输出如下元组:

    [2, 1, 1]
    

    SELECT * FROM(SELECT ROWNUM rn,t.*

    在DDL中使用子查询,能够将三个子查询的结果集当做表急速创造出来。

    换算范围的公式:

    对此多行单列子查询在展开过滤判断时,须求极其IN,ANY,ALL使用。

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    子查询

    SELECT * FROM(SELECT ROWNUM rn,ename,job,sal FROM emp) WHERE rn BETWEEN 陆 AND 拾----无查询结果

    ROLLUP中的每三个参数正是需求分组的字段。

    SELECT ename,sal FROM emp WHERE sal>(SELECT AVG(sal) FROM emp)

    SELECT NULL,NULL,NULL,SUM(sales_value) FROM sales_tab

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    CUBE()函数

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    ROWNUM不设有于别的一张表中,不过每张表都得以查询该字段,该字段在结果聚焦的值正是每条记下的行号。而行号的扭转是陪伴查询进度进展的,只要能够从表中查询出一条记下,ROWNUM字段正是为该条记录在结果聚集爆发相应的行号,从一开头递增。

    将种种参数的各个组圣Diego举行一回分组,然后将具备总括的结果并在一个结实集展现,所以CUBE分组次数为二的参数个多次方。

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