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怎样对数据按某年查询,就是说比如只要今年的记录.
cyh19820115
2003-09-13 12:10:11
怎样对数据按某年查询,就是说比如只要今年的记录.
写sql语句也行,在delphi也行!!
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怎样对数据按某年查询,就是说比如只要今年的记录.
怎样对数据按某年查询,就是说比如只要今年的记录. 写sql语句也行,在delphi也行!!
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cyh19820115
2003-09-13
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select * from account where year(date)=year(now()
yown
2003-09-13
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可进行模糊查询!
select * from table where date like '2003%'
newsofter
2003-09-13
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先取出今年的年份然后,确定今年的起始日期和终止日期
例:2003-01-01<=field1<=2003-12-31
或者
先取出今年年份例:2003
然后转换为字符串'2003'
同样将表中的日期字段转换成字符串
然后进行模糊查询(以2003开头的)
例:sql.add(format('field1 like ''%s''',['2003%']))
wyr521
2003-09-13
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数据库表中有没有年这个字段啊
如果有YEAR这个字段的话,就可以象上面一样的进行查询啊
select * from account where year(date)=year(now())
Facebook
数据
查询
引擎Presto教程(含配套资料)
版本:presto-server-0.214.tar软件版本 presto-cli-0.214-executableCentOS71、presto的起因 hadoop ---hdfs----MR(java)-----hivehive底层原理用MR,速度比较慢,公司hadoop集群主要集中于晚上到凌晨,平日工作时间负载不是很高。但在工作时间内,公司业务人员有实时
查询
的需求,现在主要借助于hive提供业务人员的
查询
。hive是基于MR类的SQL
查询
工具,他会输入的
查询
SQL解析为MapReduce,能极大的降低使用大
数据
门槛,让一般的业务人员可以直接准对大
数据
进行
查询
,但是有一个利弊,它的
查询
基于MR,会让人等待比较着急,等待的时间可能是几个小时或者一天。 spark基于内存提高改良的hive,sql,现在factbook在hive上面开发一套利器,准对hive可以通过sql语句快速
查询
,presto。2、Facebook为何开发Presto Facebook的2011的
数据
仓库存储在少量大型hadoopfs集群,Hive是FaceBook在几年前专门为Hadoop打造的一款
数据
仓库工具,在以前,facebook的科学家和分析师一直靠hive进行
数据
分析.但hive使用MR作为底层计算框架,是专为批处理设计的,但是随着
数据
的不断增多,使用hive进行一个简单的
数据
查询
可能要花费分钟或者几个小时,显然不能满足
查询
需求,FaceBooke也调研了其他比hive更快的工具,但是他们需要在功能有限的条件下做简单操作,以至于无法操作Facebook庞大的
数据
要求。2012年开始研究自己的框架--presto,每日可以超过1pb
查询
,而且速度比较快,faceBook声称Presto的性能比hive要好上10倍或者100倍,presto和hive都是facebook开发的 Presto是一个开源的分布式SQL
查询
引擎,适用于交互式
查询
,
数据
量支持GB到PB字节。Presto的设计和编写完全是为了解决Facebook这样规模的商业
数据
仓库交互式分析和处理速度的问题Presto可以做什么 Presto支持在线
数据
查询
,包括Hive kafka Cassandra关系
数据
库以及专门
数据
存储,一条Presto
查询
可以将多个
数据
源进行合并,可以跨越整个组织进行分析。Presto以分析师的需求作为目标,他们期望相应速度小于1秒到几分钟,Presto要么在使用速度的快的昂贵的商业方案,提高内存,要么是消耗大量的硬件进行快速
查询
。(128G 64G)本套课程教给如何在企业环境中使用Presto技术。
使用MySQL如何
查询
一年中每月的
记录
数
文章目录在MySQL中统计某一事项在每月中的
记录
数先说结论
查询
结果思路及SQL解释1. 如何以月份划分2.获取每月
数据
3.统计每月
数据
4.统计值与月份相对应5.总体整合结语 在MySQL中统计某一事项在每月中的
记录
数 以下演示将在下表
数据
中进行: 其中:id为主键用于表的连接;value1为需要统计的主体,如用户等;date为
记录
日期。 先说结论 SELECT tmp.value1 AS `value1`, MONTH(SUBSTRING_INDEX(tmp.ct, ',', 1)) AS
〖Python
数据
库开发实战 - MySQL篇⑭〗-
数据
表的基本
查询
与
数据
分页
数据
库为我们提供了 SQL 语言,该章节学习如何通过特定的条件在
数据
表简单的单表
查询
。之所以说是简单
查询
,是因为
查询
语句里面只包括 "SELECT" 和 "FROM" 语句,"FROM" 语句主要一般是确定
数据
的来源,从那个
数据
表
查询
数据
。"SELECT" 语句是用来提取字段的
数据
,在结果集里就可以看到想要
查询
的字段内容了。这样的SQL
查询
功能比较简单,所以就被称作是 "简单
查询
"。...............
数据
分析之
数据
预处理、分析建模、可视化
概述:简介、思路、发展历程、应用领域、开发流程;
数据
类型:结构化与非结构化、定性与定量、截面
数据
与时间序列
数据
;
数据
来源:外部来源、内部来源;
数据
预处理:
数据
清洗、
数据
集成、
数据
规约、
数据
变换;
数据
分析模型:对比分析、漏斗分析、留存分析、A/B测试、用户行为路径分析、用户分群、用户画像分析等;
数据
分析方法:描述统计、假设检验、信度分析、相关分析、方差分析、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、时间序列分析等;
数据
可视化:Excel、PowerBI、Tableau、Python;
MySQL
数据
量太大怎么提升
查询
性能?
比如随着业务的发展,订单表的
数据
量越来越大,这个时候
查询
变慢了,我们可以采取什么措施来提升
查询
性能呢? 1、存档历史
数据
当单表的订单
数据
太多,多到影响性能的时候,首选的方案是,归档历史订单。 所谓归档,其实也是一种拆分
数据
的策略。简单地说,就是把大量的历史订单移到另外一张历史订单表中。为什么这么做呢?因为像订单这类具有时间属性的
数据
,都存在热尾效应。大多数情况下访问的都是最近的
数据
,但订单表里面大量的
数据
都是不怎么常用的老
数据
。因为新
数据
只占
数据
总量中很少的一部分,所以把新老
数据
分开之后,新
数据
的
数据
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