【数据处理】大库订货数据匹配

select  distinct a.商品编码,a.品名,a.规格,a.最终进价 大库价格,c.curcsprc 进价,a.最终进价-c.curcsprc 差价,d.qty 西部,e.qty 东部,f.qty 中区
from lhdh201408 a
left join lhspm b on a.商品编码=b.pluid
left join 商品码 c on b.barcode=c.bcd
left join (select pluno,sum(qty) qty from xbxs where rq between ‘20140501‘ and ‘20140801‘ group by pluno ) d on c.pluno=d.pluno
left join (select pluno,sum(qty) qty from dbxs where rq between ‘20140501‘ and ‘20140801‘ group by pluno ) e on c.pluno=e.pluno
left join (select pluno,sum(qty) qty from zqxs where rq between ‘20140501‘ and ‘20140801‘ group by pluno ) f on c.pluno=f.pluno
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【数据处理】大库订货数据匹配,布布扣,bubuko.com

时间: 2024-08-02 23:11:03

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【数据处理】大库订货会数据处理

SELECT * FROM LHDH201408 update LHDH201408 set 促销进价=原进价 where 促销进价 is null update LHDH201408 set 促销配销价=促销进价 where 促销配销价 is null update LHDH201408 set 公司让扣=0 where 公司让扣 is null update LHDH201408 set 供应商让扣=0 where 供应商让扣 is null ALTER TABLE LHDH201408 A

大数据管理:数据集成的技术、方法与最佳实践 读书笔记三

7.1 什么是数据仓库 数据仓库是基于特定的数据结构(以及有关应用程序)所构建的数据的中央存储库,以便为分析和报表提供 一致的数据源.面向整个组织创建的企业数据仓库(Enterprise Data Warehouse,EDW)用于对整个组织的信息 进行分析.大多数情况下,超大型组织中会有多个企业级数据仓库,每个都拥有组织中某个很大组成部分的数 据,如某个区域,或者很大的功能域.批处理数据集成方案通常用于将数据置入或者移出数据仓库.数据仓库架 构的设计要达到以下目的:为整个组织的分析提供一致可用的

mysql(五)------针对主从同步的情况两个库进行数据校对及恢复

两台MySQL,发生了种种种种,导致了两个表的数据不一致,但是同步还在正常进行,后来意识到这种问题(可能之前skip啊,或者一开始搭建的时候就是不一致的状态),该如何修复呢?如果数据量小的情况可以考虑从新导数据,如果数据量很大的话,那就太要命了于是可以用percona-toolkit这个工具修复并并检查这种情况的再主备同步的时候在进行如下操作:在主库上安装pt-table-checksum安装: 1.安装软件包: # yum install perl perl-devel perl-Time-H

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sharepoint给文档库每个数据条添加权限

前言 老大任务,做一个读取文档库把里面的每一条数据添加权限.挺起来很简单,但是做起来,还是很简单,哈哈.因为我没有接触过这些代码,所以得不断的请教了.大题明白了,简单实现了一下,应用控制台先做了一下简单的功能,里面有写死的,但是完全可以写活. 代码部分 //读取网站集 SPSite site = new SPSite ("http://localhost"); SPWebApplication webApp = site.WebApplication; SPWeb web = site

Python-使用Magellan进行数据匹配总结

参考:http://www.biggorilla.org/zh-hans/walkt/ 使用Magellan进行数据匹配过程如下: 假设有两个数据源为A和B, A共有四列数据:(A_Column1,A_Column2,A_Column3,A_Column4) B共有五列数据: (B_Column1,B_Column2,B_Column3,B_Column4,B_Column5) 假设A_Column1和B_Column1是相关的,而A_Column2和B_Column2相关的 1.首先建立合并列

R语言︱情感分析文本操作技巧汇总(打标签、词典与数据匹配等)

笔者寄语:情感分析中对文本处理的数据的小技巧要求比较高,笔者在学习时候会为一些小技巧感到头疼不已. 主要包括以下内容: 1.批量读取txt字符文件(导入.文本内容逐行读取.加入文档名字). 2.文本清洗(一级清洗,去标点:二级清洗去内容:三级清洗,去停用词) 3.词典之间匹配(有主键join.词库匹配%in%) 4.分词之后档案id+label的加入 5.情感打分(关联情感词join.情感分数aggerate.情感偏向) -------------------------------------

大v用户数据统计分析

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JDBC:数据库操作:处理大对象CLOB数据

目标: 了解大对象处理基本原理, 掌握CLOB数据的读,写操作. 可以使用CLOB类处理大文本数据. 大对象处理主要指CLOB和BLOB两种类型字段.可以大量存储文字. 要想在程序中处理这样的大数据操作,则必须使用preparedStatement完成.所有文件内容通过IO流方式从大文本字段中保存和读取. 写入大数据对象: 使用PreparedStatement接口中的方法. void setAsciiStream(int parameterIndex, InputStream x, int l