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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,
Scrapy爬虫框架 Pipeline
数据
的
过滤
与存储
在本教程中,我们深入探讨了如何在Scrapy 中使用Pipeline来处理抓取到的
数据
。Pipeline是Scrapy中的一个关键组件,它不仅能够帮助你高效地存储
数据
,还可以对
数据
进行清理、去重和转换等操作。通过这一系列的学习,你已经掌握了如何将抓取的
数据
写入JSON文件和MongoDB
数据
库,如何利用Selenium保存网页截图,以及如何通过内存或
数据
库来
过滤
重复
数据
。希望通过本教程,你能够更加熟练地运用Scrapy的Pipeline功能,为你的爬虫项目增添更多的
数据
处理能力。
大
数据
架构之关系
型
数据
仓库——解读大
数据
架构(二)
本文对关系
型
数据
仓库(RDW)进行了简要的介绍说明,包括什么是关系
型
数据
仓库,以及为什么要使用关系
型
数据
仓库,其优缺点有哪些,如何增量更新
数据
等,最后还讨论了关系
型
数据
仓库是否会消失的问题,以及哪些人会继续使用关系
型
数据
仓库。关系
型
数仓(RDW是集中存储和管理从多个
数据
源复制的大量结构化
数据
的地方,用于历史和趋势分析报表,以便公司可以做出更好的业务决策。之所以称为关系
型
,是因为它基于关系模
型
,这是一种广泛使用的
数据
库
数据
表示和组织方法。在关系模
型
中,
数据
被组织成表(也称为关系)。
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