count(1) count(*) 两者的主要区别是 count(1) 会统计表中的所有的记录数，包含字段为null 的记录。...count(字段) 会统计该字段在表中出现的次数，忽略字段为null 的情况。即不统计字段为null 的记录。...count(*) 和 count(1)和count(列名)区别 count(*)包括了所有的列，相当于行数，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL count(1)包括了忽略所有列，用1代表代码行，在统计结果的时候...，不会忽略列值为NULL count(列名)只包括列名那一列，在统计结果的时候，会忽略列值为空（这里的空不是只空字符串或者0，而是表示null）的计数，即某个字段值为NULL时，不统计。
推荐廖雪峰的sql教程，最大的特点是可以在网页上试验sql语言，其次是讲得非常实用。看完再结合gorm的文档。...思路就是通过article表来分别join成果product表、user表和project表，然后group里用productid来筛选，最后再用projectid筛选。...err error) { db := GetDB() db.Order("total desc").Table("article").Select("product_id as productid, count...Joins("left JOIN user on user.id = product.uid").Group("product.uid").
3,实例说明 示例1 SQL语句如下: select category, sum(count) as 数量之和 from groupbyDemo group by category 结果如下: ?...示例2 SQL语句如下: SELECT category, SUM(COUNT) AS 数量之和, summary FROM groupByDemo GROUP BY category ORDER BY...5, Having与Where的区别 (1)where 子句的作用是在对查询结果进行分组前，将不符合where条件的行去掉，即在分组之前过滤数据，where条件中不能包含聚组函数，使用where条件过滤出特定的行...示例1 SQL代码: SELECT category, SUM(COUNT) AS 数量之和 FROM groupByDemo GROUP BY category HAVING SUM(COUNT) >...示例2 SQL语句: SELECT category, SUM(COUNT)FROM groupByDemo WHERE COUNT > 10 GROUP BY category HAVING SUM(
本文主要介绍 SQL（Structured Query Language）中 GROUP BY 语句的相关知识，同时通过用法示例介绍 GROUP BY 语句的常见用法。...1 概述 GROUP BY 语句通常用于配合聚合函数（如 COUNT()、MAX() 等），根据一个或多个列对结果集进行分组。...一般情况下，GROUP BY 必须要配合聚合函数一起使用，通过使用聚合函数，在分组之后可以对组内结果进行计数（COUNT）、求和（SUM），求平均数（AVG）操作等。...，GROUP BY 的结果是分组内容中的第一组查询结果。...当然，在实际使用中，通常都需要将 GROUP BY 与聚合函数结合起来使用，来实现某种目的。
count COUNT()函数里面的参数是列名的的时候,那么会计算有值项的次数。...（NULL 不计入， 但是''值计入） COUNT(*)可以计算出行数，包括null COUNT（1）也可以计算出行数，1在这里代表一行 COUNT(column)对特定的列的值具有的行数进行计算，不包含...NULL值 COUNT(条件表达式)，不管记录是否满足条件表达式，只要非NULL就加1 ，所以一般都count(id=1 or null) sum sum()参数是列名的时候，计算列名的值的相加，不是统计有值项的总数...sum(id=2) 当参数是表达式的时候，统计满足条件的行数 注： 上面id指列名，=后面的代表值 本文参考：MySQL中sum和count用法总结，如需转载请注明出处
概述 GROUP BY我们可以先从字面上来理解，GROUP表示分组，BY后面写字段名，就表示根据哪个字段进行分组，如果有用Excel比较多的话，GROUP BY比较类似Excel里面的透视表。...GROUP BY必须得配合聚合函数来用，分组之后你可以计数（COUNT），求和（SUM），求平均数（AVG）等。...对员工进行计数 count(emp_no) 完整语句如下： SELECT dept_no as 部门, count( emp_no) as 人数 FROM dept_emp WHERE...HAVING count( de.emp_no ) > 30000 结果 ?...image.png 以上便是GROUP BY的一些基本使用方法介绍，如有其他问题，欢迎留言～ ---- peace~
本文主要介绍 SQL（Structured Query Language）中 GROUP BY 语句的相关知识，同时通过用法示例介绍 GROUP BY 语句的常见用法。...一般情况下，GROUP BY 必须要配合聚合函数一起使用，通过使用聚合函数，在分组之后可以对组内结果进行计数（COUNT）、求和（SUM），求平均数（AVG）操作等。...2.1 结合聚合函数 首先，不使用聚合函数，只使用 GROUP BY，查询结果如下： 上述查询结果表明，当不使用聚合函数时，GROUP BY 的结果是分组内容中的第一组查询结果。...当然，在实际使用中，通常都需要将 GROUP BY 与聚合函数结合起来使用，来实现某种目的。...例如，我们想查找“联盟和部落阵营中所有角色最早的注册时间”，则可以通过如下语句实现： 上述查询结果表明，通过使用聚合函数“MIN()”，我们找到了每个阵营中最早的注册时间。
--sql中的 where 、group by 和 having 用法解析 --如果要用到group by 一般用到的就是“每这个字” 例如说明现在有一个这样的表：每个部门有多少人 就要用到分组的技术...by 和having 解释：前提必须了解sql语言中一种特殊的函数：聚合函数， 例如SUM, COUNT, MAX, AVG等。...avg(grade) from sc where sno=3); –sql中的 where 、group by 和 having 用法解析 –如果要用到group by 一般用到的就是“每这个字”...from sc where sno=3); --sql中的 where 、group by 和 having 用法解析 --如果要用到group by 一般用到的就是“每这个字” 例如说明现在有一个这样的表...avg(grade) from sc where sno=3); –sql中的 where 、group by 和 having 用法解析 –如果要用到group by 一般用到的就是“每这个字” 例如说明现在有一个这样的表
方法一： 思路：使用group by分组，再用count计算每组的个数，最后用having比较计算后的值大于1的数据。 ...select PRODUCT_CODE from TM_CIS_REQ_PRD_HIS_COUNT group by PRODUCT_CODE,CREDIT_ORG_CODE...,REQ_DATE having count(REQ_DATE)>1 方法二： 思路：使用group by分组，再用count计算每组的个数，放到临时表...dd中，最后用where筛选出大于1的 select PRODUCT_CODE from (select count(REQ_DATE) as product from TM_CIS_REQ_PRD_HIS_COUNT... group by PRODUCT_CODE,CREDIT_ORG_CODE,REQ_DATE) as dd
注：下面的讨论和结论是基于 InnoDB 引擎的。 首先要弄清楚 count() 的语义。...所以，count(*)、count(1)和count(主键 id) 都表示返回满足条件的结果集的总行数；而 count(字段），则表示返回满足条件的数据行里面，参数“字段”不为 NULL 的总个数。...注意：count(1)执行速度比count(主键 id)快的原因：从引擎返回 id 会涉及到解析数据行，以及拷贝字段值的操作。 count(*) MySQL 执行count(*)在优化器做了专门优化。...但是这种需要专门优化的情况太多了，而且 MySQL 已经优化过 count(*) 了，你直接使用这种语句就可以了。...性能对比结论 count(可空字段) count(非空字段) = count(主键 id) count(1) ≈ count(*)
注：下面的讨论和结论是基于 InnoDB 引擎的。 首先要弄清楚 count() 的语义。...所以，count(*)、count(1)和count(主键 id) 都表示返回满足条件的结果集的总行数；而 count(字段），则表示返回满足条件的数据行里面，参数“字段”不为 NULL 的总个数。...注意：count(1)执行速度比count(主键 id)快的原因：从引擎返回 id 会涉及到解析数据行，以及拷贝字段值的操作。 count(*) MySQL 执行count(*)在优化器做了专门优化。...但是这种需要专门优化的情况太多了，而且 MySQL 已经优化过 count(*) 了，你直接使用这种语句就可以了。...性能对比结论 count(可空字段) count(非空字段) = count(主键 id) count(1) ≈ count(*) 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
这篇文章主要介绍了SQL中的group by 和 having 用法浅析，需要的的朋友参考下吧。...一、sql中的group by 用法解析： Group By语句从英文的字面意义上理解就是“根据(by)一定的规则进行分组(Group)”。 ...；然后再进行各个组的统计数据分别有多少； 二、group by 和having 解释 前提：必须了解sql语言中一种特殊的函数——聚合函数。 ...例如：SUM, COUNT, MAX, AVG等。这些函数和其它函数的根本区别就是它们一般作用在多条记录上。 ...having 子句中的每一个元素也必须出现在select列表中。有些数据库例外，如oracle. having子句和where子句都可以用来设定限制条件以使查询结果满足一定的条件限制。
[源码解析] GroupReduce，GroupCombine和Flink SQL group by 0x00 摘要 本文从源码和实例入手，为大家解析 Flink 中 GroupReduce 和 GroupCombine...0x01 缘由 在前文[源码解析] Flink的Groupby和reduce究竟做了什么中，我们剖析了Group和reduce都做了些什么，也对combine有了一些了解。...本文是笔者在探究Flink SQL UDF问题的一个副产品。起初是为了调试一段sql代码，结果发现Flink本身给出了一个GroupReduce和GroupCombine使用的完美例子。...于是就拿出来和大家共享，一起分析看看究竟如何使用这两个算子。 请注意：这个例子是Flink SQL，所以本文中将涉及Flink SQL goup by内部实现的知识。...其实，Flink正是使用了GroupReduce和GroupCombine来实现并且优化了group by的功能。
但是，在实际使用过程中，我们可能会遇到不同的 COUNT 函数写法，比如 COUNT(*)、COUNT(主键id)、COUNT(字段) 和 COUNT(1)，这些写法在效率上有何差别呢？...但需要注意的是，只有在表没有 WHERE 子句和 GROUP BY 子句时，才能使用这种优化方式。...这是因为 COUNT(1) 是常量，在大多数情况下都不需要执行计算和类型转换，但是在某些数据库（例如 Oracle）中，COUNT(字段) 的运行会比 COUNT(1) 更快，因为这个字段已经处于缓存状态...综上所述，我们可以得出以下结论：当查询的表中不存在 WHERE 子句和 GROUP BY 子句时，COUNT(*) 可能比 COUNT(主键id) 稍微快一点。...在单表查询时，COUNT(1) 和 COUNT(字段) 的性能通常相同，因为它们使用的优化方案也相同。在多表查询时，COUNT(1) 通常比 COUNT(字段) 更快。
在select count(?) from t这样的查询语句里面，count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)等不同用法的性能，有哪些差别。...但是这种需要专门优化的情况太多了，而且MySQL已经优化过count(*)了，你直接使用这种用法就可以了。...所以结论是： 按照效率排序的话，count(字段)count(主键id)count(1)≈count(*)，所以我建议你，尽量使用count(*)。...我们提到了在不同引擎中count(*)的实现方式是不一样的，也分析了用缓存系统来存储计数值存在的问题。...而把计数值也放在MySQL中，就解决了一致性视图的问题。 InnoDB引擎支持事务，我们利用好事务的原子性和隔离性，就可以简化在业务开发时的逻辑。这也是InnoDB引擎备受青睐的原因之一。
问题导读 1.你认为如何初始化spark sql？ 2.不同的语言，实现方式都是什么？ 3.spark sql语句如何实现在应用程序中使用？...为了使用spark sql，我们构建HiveContext （或则SQLContext 那些想要的精简版）基于我们的SparkContext.这个context 提供额外的函数为查询和整合spark sql...使用HiveContext，我们构建SchemaRDDs.这代表我们机构化数据，和操作他们使用sql或则正常的rdd操作如map（）....相反，一旦我们有了结构化HiveContext实例化，我们可以导入 implicits 在例子2中。导入Java和Python在例子3和4中。...在这种情况下，我们load Twitter数据【json格式】,和给它一个name,注册为 “临时表”，因此我们可以使用sql查询。
在Access中不可以使用“order by 数量之和 desc”，但在SQL Server中则可以。...SQL Server中虽然支持“group by all”，但Microsoft SQL Server 的未来版本中将删除 GROUP BY ALL，避免在新的开发工作中使用 GROUP BY ALL。...Access中是不支持“Group By All”的，但Access中同样支持多列分组，上述SQL Server中的SQL在Access可以写成 select 类别, 摘要, sum(数量) AS 数量之和...(列名) 统计记录数 注意和count(*)的区别 示例5：求各组平均值 select 类别, avg(数量) AS 平均值 from A group by 类别; 示例6：求各组记录数目 select...by的作用并不是很大，SQL Server支持compute和compute by，而Access并不支持 SQL compute by 的使用 https://www.cnblogs.com/Gavinzhao
在使用数据库的时候，需要将查询出来的一列按照逗号合并成一行。...原表名字为 TABLE ，表中的部分原始数据为： +---------+------------------------+ | BASIC | NAME | +-------...中没有 GROUP_CONCAT 命令，查找后发现命令 concat_ws ： ResultDF.createOrReplaceTempView("BIGDATA") val dataDF=spark.sql...("select BASIC,concat_ws(',',collect_set(NAME)) as NAMES from BIGDATA group by BASIC") 得到结果： +-------...| +----------+------------------------------------------------+ 也可以用另一个方法： import org.apache.spark.sql.functions
今天写代码时遇到一个需求是这样的： 取表内最新的一条数据，根据用户名分组 本来以为又是那种 需求，然后就开始写sql，写完一运行，报错。。。...然后发现GROUP BY必须放在ORDER BY的前面 但这样又会导致不能取最新的一条数据 于是用了一个“子查询”的办法解决 <select id="cowBeer" resultType="map"...FROM [表名] AS msg, [表名] AS user WHERE [条件] ORDER BY [创建时间字段] DESC ) r GROUP
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