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Mysql常用sql语句(13)- having 过滤分组结果集

测试必备的Mysql常用sql语句系列 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html 前言 having关键字对group by分组后的数据进行过滤...having支持where的所有操作符和语法 where 和 having 的一些差异性 where having 不可以使用聚合函数 可以使用聚合函数 数据 group by 前过滤 数据 group...by 后过滤 查询条件中不可以使用字段别名 查询条件中可以使用字段别名 用于过滤数据行 用于过滤分组后的结果集 根据数据表的字段直接过滤 根据已查询出的字段进行过滤 having 的语法格式 HAVING...having 单独使用的栗子 根据age分组,将分组后的结果过滤出departmen为seewo的分组记录 select *,GROUP_CONCAT(username) from yyTest group...having + where 的栗子 先查询sex = 1的所有记录 将查询的记录按照department分组 然后过滤出department=seewo的分组 select *,GROUP_CONCAT

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    Struts2学习---result结果集 result type:全局结果集:动态结果集带有参数的结果集

    这一章节主要介绍如何配置结果集,分为以下几个知识点: 结果集类型(result type) 全局结果集(global types) 动态结果集(dynamic type) 带有参数的结果集(type with...全局结果集: 全局结果集,顾名思义就是全局的,就像java代码里面的全局变量一样,可以在整个程序里面被调用。...所以这个时候我们就可以用到全局结果集了(全局结果集在一个包里面“全局”)。...动态结果集 动态结果集、 struts.xml: ${r} public...这样就完成了动态的结果集。 带有参数的结果集 当客户端发送了一个请求,这个请求含有参数,我们将这个请求重定向到其他页面,那么我们怎么将这个参数继续带到其他页面呢?

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    根据线粒体基因进行过滤

    前情提要 上篇推文中对ncount_RNA 和nFeature_RNA进行了可视化,然后基于可视化结果进行了阈值的判断,并且也给大家分享了在实际分析中的应用 其中也提到了在我们的质控脚本中,首先是计算了线粒体...、核糖体以及血红细胞的比例,然后就可视化了细胞中这些参数的情况,在基于这些数据进行一个过滤 那这期我们来了解一下如何根据线粒体、核糖体以及红血蛋白基因的比例,对细胞进行过滤 为什么要基于这些基因进行过滤...一般简单的过滤就是基于可视化的结果,设置一个上限 #过滤指标2:线粒体/核糖体基因比例(根据上面的violin图) selected_mito <- WhichCells(sce.all, expression...sce.all_filt <- subset(sce.all_filt, cells = selected_hb) dim(sce.all_filt) table(sce.all_filt$orig.ident) 根据线粒体核糖体基因进行过滤...在过滤线粒体核糖体基因推文中提到了过滤的方式 1.

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    MyBatis结果集映射

    ---- MyBatis结果集映射配置 当我们表格的字段名称与字段封装类里的属性名称对应不上的时候,我们就得在配置文件中手动配置结果集对对象属性的映射,不然MyBatis是不会自动映射的,得出来的就会是一个空对象...public interface StudentMapper { public Student selectById(int id); } 可以看到对象属性名称与表格字段名称不一致,这时候就需要配置结果集的映射器...","stuAddress":"深圳","id":24,"stuAge":20} 如果我们需要进行连接查询的时候,也需要用到结果集映射,例如我现在要查询student表与studentlog中sid一致的记录...private StudentLog studentLog; ... getter setter 略 ... } 然后需要在XML文件中使用association标签来配置连接查询的结果集映射...从以上简单的示例中,可以看到association标签完成的是一对一的级联操作的结果集映射,如果是一对多的操作时就需要使用collection标签进行结果集的映射。

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    MySQL根据结果集快速创建表并插入数据的应用场景与实践

    幸运的是,MySQL提供了一种便捷的方法,可以根据查询结果集直接创建新表并插入数据。本文将介绍这一技术的应用场景及其实践方法。...通过根据结果集创建表,可以快速将不同数据源的数据整合到一个统一的表结构中,为后续的数据分析和决策支持提供基础。历史数据归档:随着时间的推移,业务数据量不断增加。...通过编写查询语句筛选出异常数据,并根据结果集创建新表,可以集中存储这些异常数据,便于后续的分析和处理。例如,检测出某个字段中存在不符合格式要求的数据,可以将其单独存储到一个表中,以便进一步调查和修正。...查询结果按a表的创建日期升序排序。注意事项索引和约束:通过结果集创建的表默认不会包含索引和约束。在创建表后,可以根据需要为新表添加索引和约束,以提高查询性能和数据完整性。...结论MySQL根据结果集创建表并插入数据的功能,在数据仓库建设、数据分析与报告、数据清洗与校验等多种应用场景中具有广泛的应用价值。它简化了数据处理流程,提高了工作效率。

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    多结果集IMultipleResult接口

    在某些任务中,需要执行多条sql语句,这样一次会返回多个结果集,在应用程序就需要处理多个结果集,在OLEDB中支持多结果集的接口是IMultipleResult。...它可取的值有下面几个: DBPROPVAL_MR_SUPPORITED:支持多结果集 DBPROPVAL_MR_SONCURRENT:支持多结果集,并支持同时打开多个返回的结果集(如果它不支持同时打开多个结果集的话...,在打开下一个结果集之前需要关闭已经打开的结果集) DBPROPVAL_MR_NOTSUPPORTED: 不支持多结果集 这个属性可以通过接口IDBProperties接口的GetProperties...] interface ISupportErrorInfo; } 一般在程序中,使用多结果集有如下步骤 查询数据源是否支持多结果集,如果不支持则要考虑其他的实现方案 如果它支持多结果集,在调用ICommandText...循环调用接口的GetResult方法获取结果集对象。

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    pandas excel动态条件过滤并保存结果

    其中: excel文件名,不固定 sheet数量,不固定 过滤条件,不固定 二、分析需求 针对以上3个条件,都是不固定的。...因此需要设计一个配置文件,内容如下: # 查询条件,多个条件,用逗号分隔 where_dict = {     # excel文件名     "file_name": "456.xlsx",     # 过滤条件...            "sheet_name": "Sheet2",             "split_rule": ["身高=170"]         }     ] } # 创建新的新的查询结果... in i['split_rule']:             # 切割条件             key, value = j.split('=')             # 判断数值是否为数字...True) 执行代码,输出: Sheet1 条件: (df.性别=='男') & (df.年龄==21) Sheet2 条件: (df.身高==170) 它会在当前目录生成result.xlsx,打开,结果如下

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    HLAminer:根据NGS数据确定HLA分型结果

    HPTASRrnaseq_classI.sh HPTASRrnaseq_classI-II.sh wgs代表全基因组数据,rnaseq代表转录组数据; class I和class II分别对应HLA I型和II 型基因,根据测序数据的类型和预测的...这些bash脚本实际是把多个步骤放在一起了,实际运行时可以根据需要进行修改, HPTASRrnaseq_classI.sh内容如下 ###Run TASR echo "Running TASR...".../database/HLA_ABC_CDS.fasta 输出结果的文件名为HLAminer_HPTASR.csv,当多个样本同时运行时,由于生成的中间文件名字相同,为了保证顺利并行,必须在不同的文件夹下运行...33,3555.00,2.66e-63,625.8 HLA-B Prediction #1 - B*55 B*55:29,2960.00,2.36e-54,536.3 对于每个HLA 基因,会给出对应的分析结果...HLAminer通常能够给出2位或者4位的分型结果。

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    Oracle给Select结果集加锁,Skip Locked(跳过加锁行获得可以加锁的结果集)

    for update wait和select for update nowait的区别 2、Skip Locked(跳过加锁行获得可以加锁的结果集) Skip locked是oracle 11g引入的...通过skip locked可以使select for update语句可以查询出(排除已经被其他会话加锁了的数据行)剩下的数据集,并给剩下的数据集,进行加锁操作。...根据结果集,我们发现ID=1的数据行被排除了 b、测试二 新建SQL窗口1(相当于新建一个会话)代码如下:执行如下语句 select * from test8 for update ?...根据测试一的结果得出推论:如果使用skip locked的话将查询不出任何结果 新建SQL窗口2(相当于新建一个会话)代码如下:执行如下语句 select * from test8 for update...没有查出任何结果集,ok,推论正确!

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