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快速过滤日期型的数据
DYFDWX
2017-02-24 07:18:27
有一张grid格式的datawindow,现在其中发生日期(datetime)过行过滤,用户选择日期过滤,数据量大了,就速度慢下来
表达式如下: date(fsrq) in (date('2017/2/1'),date('2017/2/12'))等等,有没有优化的方案
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快速过滤日期型的数据
有一张grid格式的datawindow,现在其中发生日期(datetime)过行过滤,用户选择日期过滤,数据量大了,就速度慢下来 表达式如下: date(fsrq) in (date('2017/2/1'),date('2017/2/12'))等等,有没有优化的方案
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WorldMobile
2017-02-28
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看你的表达式为date(fsrq),那fsrq应该是字符类型的,你可以直接用
fsrq in ('2017/02/01', '2017/02/12') 注意一下你的fsrq里存的日期格式,要与表达式一致,这样的话,效率能高些
不过建议你不要把数据全部检索出来,直接用sql里的where条件来实现,效率会比把所有数据取出来再过滤高些
猎奇567
2017-02-25
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date('2017/2/1')这种把字符串转Date类型的函数,耗时较多。 可以考虑改为 string(fsrq,'yyyy/mm/dd') in ('2017/02/01','2017/02/12')。
mysql 之根据
日期
(时间)
过滤
数据
查找类
型
为Null的记录 SELECT * from table_name WHERE type is Null 查找不重复的所有类
型
SELECT DISTINCT(type) from table_name
巧用参数组件和
过滤
组件,教你
快速
定位目标
数据
在我们日常制作报表分析过程中,总会遇到各种问题,比如,如何解决复杂报表问题,我们学会了使用多粒度表达式。那在报表分析中如何根据业务指标展现我们想要的
数据
呢?这里就需要对
数据
进行
过滤
,今天我们将为大家介绍永洪BI筛选组件的功能及使用场景。 1、场景及分析 以下场景纯属虚构,如有巧合纯属雷同 王经理——某品牌中国东部市场
数据
部负责人,该品牌每月销售业绩报告——【图1】,通过柱状图和表格展示了全国销售业...
Python异常
数据
处理——箱
型
图分析
在
数据
分析中,利用箱
型
图的方法对异常
数据
进行
过滤
,是一种很
快速
、很有效的异常
数据
处理方法。 箱形图(英文:Box plot),又称为盒须图、盒式图、盒状图或箱线图,是一种用作显示一组
数据
分散情况资料的统计图。因
型
状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用,常见于品质管理,
快速
识别异常值。 箱形图最大的优点就是不受异常值的影响,能够准确稳定地描绘出
数据
的离散分布情况,同时也利于
数据
的清洗。 箱
型
图可以通过程序设置一个识别异常值的标准,即大于或小于箱
型
图设定的上下界的数值则识别为异常值,箱
型
图如下图所示: 其中,
【postgresql 基础入门】
数据
表的查询基本知识,条件
过滤
、单列多列排序、按页浏览
数据
、
数据
去重,得到你想要的
数据
postgresql
数据
库是一款通用的关系
型
数据
,在开源
数据
库中能与商业
数据
媲美,在业界也越来越流行。因为是开源
数据
库,不仅公开源码,还有很多使用案例,好用的插件,所以它的慢慢变成了
数据
库的先驱和标准,通过postgresql可以很好从使用到原理,彻底搞懂;如果是学习编程,也可以学到丰富的编程知识,
数据
结构,编程技巧,它里面还有很多精妙的架构设计,分层思想,可以灵活定制的思想。
python处理大
型
数据
的csv
在训练机器学习模
型
的过程中,源
数据
常常不符合我们的要求。大量繁杂的
数据
,需要按照我们的需求进行
过滤
。拿到我们想要的
数据
格式,并建立能够反映
数据
间逻辑结构的
数据
表达形式。 最近就拿到一个小任务,需要处理70多万条
数据
。 我们在处理CSV文件时,经常使用的大熊猫,可以帮助处理较大的CSV文件。 大熊猫中处理CSV文件的函数主要为read_csv()状语从句:to_csv()这两个,其中read...
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