如何使DW的行随机排列,而不是按顺序排列?

am2000 2004-07-15 04:41:25

而且,随机排列过后,顺序就要固定!

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am2000 2004-07-16

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解决了,因为我的随机排列不能影响不符合条件的记录;
所以新建了一个表,在DW中做主键关联.然后按SortID和主码排序;
OK

mittee 2004-07-15

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随机排列 ,随机从数据库里检索可以实现

am2000 2004-07-15

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问题是我的DW是多个表关联的,要不在视图里面建一个列,可行?

Hanson_bati_zhu 2004-07-15

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下面是一些用CoCreateGuid函数生成的唯一标识串
你看看是否能够符合你“随机”的要求
而且，没有重复的

697B0AD503714EAF9A518FC2C120D2CB
5C83325C34144C028721AB0573982CDA
BA0C683D015147708AFB68563F3F4D6F
876FDE7CF9634732ADB6C7A3AAF9EF89
0356F6B20BD742B3854FA8D567485551
AADEF43288844594AC2E379758EC5AF8
F9996E7953E846AB880F8112AAC1AFCB
02FFE4A635B04A81AE8AA209B2F659B0
4C12CA77A3224F45A0A563039542E0F1
DC95C854CF904F43A482B5D655CA19D3
E2A1BDE38B1E49C0A6B9AF0FAEEFC395
498297C1C33D4468A0ECC087C6AE3653
55647F5504CD488A9D637D31E2FB17AD
8A3358B64E2347D39E53302D2DB1ED02
4F28C719BA98416E9EED98CE31E39985
0DB6B51611AB4D7282992B464C6A20DC
19293A56FFED4B788A52246EB5C1950F
0E7A67466F724B018604B07F57A861D0
ECB81A67FF4C4D72AC49B39A2D4DF164
FD804C6493DC48B5ACB5495828D7879C
283FB73218F844E18484C420530E50FA
0C49E88195A347969D1517A3342D01A5
9C2CC46FBA934F27AC3AE253CC18B9D5
A51F63B9B3144E49B5C6967620A8C825
5A4DC6280D734D96A612D45ED451AA61
BEBA11D3B4714A1491F852D8A13BDD7D
61737ACE0A0640CDBBA0C5866E2B8C1E
7AB192D1F2844B3DBA84F0758206C8E0
2646C5584A3949FDA222EC203F070139

Hanson_bati_zhu 2004-07-15

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“顺序就要固定”是不是指下次再检索出这些数据后，顺序应该跟本次打乱的顺序一样？

如果是这样的话，你在数据库表中加一个字段，比如叫OrderID
先检索出数据
然后循环，为DW中的每条记录生成一个随机数，填写在这个OrderID字段中，
然后再按照OrderID对数据窗口进行排序

现在保存这些数据后，下次再检索出数据就用这个OrderID进行排序，应该就能够回复到上次的状态了

唯一的缺点是，用Rand可能会产生重复值
你可以用别的办法，比如用API函数CoCreateGuid，这个函数能够生成唯一ID（最起码在你的机器内是唯一的），这样就能够避免重复的问题了

试试看

一. 如果您的电脑中没有Dreamweaver 8可以先下载一个,这是下载地址:http://www.skycn.com/soft/458.html 自己电脑里有直接打开就可以了.这个软件挺好用的,我用的就是这个. 在制作拼图游戏前,我们需要制作拼图切片(就是把一个完整的图片切成若干个小图片),下面的链接是如何制作拼图切片的教程:http://blog.csdn.net/yudandan10

原文链接为：https://blog.csdn.net/gyt15663668337/article/details/82707711 与此文相关的有重大参考价值的链接：https://blog.csdn.net/weixin_40432828/article/details/82192709 本代码在原链接代码的基础上进行了简化，改成了通用版本，只需设置必要参数即可。本代码测试样例的da...

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内容概要：本文深入对比RESTful与GraphQL两种API设计范式在Python中的实现，重点分析资源导向与查询导向在数据获取效率、版本控制、缓存策略上的差异。文章从HTTP方法语义（GET/POST/PUT/PATCH/DELETE）出发，详解Flask-RESTful的资源类路由映射、Marshmallow的序列化/反序列化校验、以及HATEOAS超媒体驱动的API发现机制。通过代码示例展示Graphene的Schema定义、Resolver解析函数的N+1查询问题与DataLoader批处理优化、以及GraphQL的订阅（Subscription）实时推送实现，同时介绍FastAPI的自动OpenAPI文档生成、Pydantic模型的请求体验证与响应序列化、以及REST API的版本控制策略（URL路径/请求头/内容协商），最后给出在微服务网关、移动应用后端、数据聚合层等场景下的API设计原则与性能优化建议。直播下载：www.dtdwmp.com 直播下载：hongshida.cn 24直播网：fifa.krtw.cn 24直播网：www.lanshiglass.com 直播下载：www.jz-iot.com

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