我想知道在postgres发生了什么,考虑一下这段准备运行的片段
select id,
value,
array_agg(id) over (order by value asc) as "array_agg(id) with order",
array_agg(id) over () as "array_agg(id) without order"
from
(
values
(1, 1000),
(2, 2000)
) as rows (id, value)
order by id asc
您可能会
在Postgres 9.1中,我使用的窗口函数如下:
SELECT a.category_id, (dense_rank() over w) - 1
FROM (
_inner select_
) a
WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY score)
我不知道的是,如何也选择窗口范围中的元素总数。如果我只使用count(*) over w,它会告诉我到目前为止在窗口中看到了多少个元素,而不是窗口中的总数。
我在这里的核心问题是,cume_dist()是从1开始计算,而不是从0开始计算,以表示前面或等于您的行数。percenti
我有一个表t,它有以下数据:
name | n
------------+---
school | 4
hotel | 2
restaurant | 6
school | 3
school | 5
hotel | 1
当我运行以下查询时,结果有点奇怪。
select name, n,
first_value(n) over (partition by name order by n desc),
last_value(n) over (partition by name order by n)
我有张桌子:
fname|o_details| cost
eva |coat|125
eva |coat|225
eva |shirt|60
eva |slipper|20
farida|coat|100
farida|shirt|50
farida|shoes|80
farida|skirt|30
henry|shoes|80
我试图理解以下几个方面的区别:
sum(cost) over(partition by fname order by fname desc) as part_by_fname,
sum(cost) over(partition by fname order b
我一直在致力于一个Meteor应用程序,并希望增加多页功能与主干的路由功能。然而,当我这样做时:
meteor add backbone
meteor add underscore
然后尝试在应用程序中创建一个简单的“hello World”,它会与消息一起崩溃:
ReferenceError: Backbone is not defined
at app/backbone.js:33:2
at run (/Users/timj/Documents/backbone/.meteor/local/build/server/server.js:142:63)
at Array.forEach (n
我正在努力理解,窗口函数是如何内部工作的。
ID,Amt
A,1
B,2
C,3
D,4
E,5
如果我运行这个,就会给出total列中每条记录中所有金额的总和。
Select ID, SUM (AMT) OVER () total from table
但是当我运行这个,它会给我累积的总和。
Select ID, SUM (AMT) OVER (order by ID) total from table
试图了解当它的OVER()和OVER(order by ID)
我所理解的是,当没有在OVER中定义分区时,它将一切都视为单个分区。但是无法理解当我们在order by Id中添加over
我正在运行一个PySpark作业,并收到以下消息:
WARN org.apache.spark.sql.execution.Window: No Partition Defined for Window operation! Moving all data to a single partition, this can cause serious performance degradation.
该消息指明了什么,以及如何为窗口操作定义分区?
编辑:
我正试着在整个专栏上排名。
我的数据组织如下:
A
B
A
C
D
我想:
A,1
B,3
A,1
C,4
D,5
我不认为应该有一个.part
遵循来自vertica的示例
CREATE TABLE employees(emp_no INT, dept_no INT);
INSERT INTO employees VALUES(1, 10);
INSERT INTO employees VALUES(2, 30);
INSERT INTO employees VALUES(3, 30);
INSERT INTO employees VALUES(4, 10);
INSERT INTO employees VALUES(5, 30);
INSERT INTO employees VALUES(6, 20);
INSERT INTO em
此答案显示如何从滴答器生成高/低/打开/关闭值:
我试图在此基础上实现一个解决方案(PG9.2),但很难为first_value()获得正确的值。
到目前为止,我已经尝试了两个问题:
SELECT
cstamp,
price,
date_trunc('hour',cstamp) AS h,
floor(EXTRACT(minute FROM cstamp) / 5) AS m5,
min(price) OVER w,
max(price) OVER w,
first_value(price) OVER w,
在读取了ORC的数据后,我正在重新划分数据框架,
Available cores 6
df = spark.read.orc("filePath")
df.rdd.getNumPartitions()
Giving output as 12 partitions ( It is expected job ran locally so ( cores * 2) in my case 6 * 2 = 12)
Now i am increasing the partitions
df = df.repartition(50)
df.rdd.getNumPartitions()
当将Sails.js部署到DigitalOcean上的dokku-alt时,我得到以下错误。在安装Sails.js时,它似乎失败了,但是我找不到有关此错误消息的任何信息。我想知道这个错误信息意味着什么,以及如何解决这个问题。谢谢你的帮助!
终端
-----> Building dependencies
No cache available
Installing node modules
npm WARN deprecated grunt-lib-contrib@0.7.1: DEPRECATED. See readme: https://gith