sql 统计日本所有城市的人口

mysql没有提供unix时间戳的专门处理函数,所以,如果遇到时间分组,而你用的又是整型unix时间戳,则只有转化为mysql的其他日期类型! FROM_UNIXTIM()将unix时间戳转为datetime等日期型! 特殊情况:createtime为int时,写法如下 select * from paycord where month(FROM_UNIXTIME(createtime, '%y-%m-%d')) = month(curdate()) and year(FROM_UNIXTIME

统计常用的sql  统计常用的sql语句: 今天的所有数据:select * from 表名 where DateDiff(dd,datetime类型字段,getdate())=0 昨天的所有数据:select * from 表名 where DateDiff(dd,datetime类型字段,getdate())=1 7天内的所有数据:select * from 表名 where DateDiff(dd,datetime类型字段,getdate())<=7 30天内的所有数据:select *

说明 1 2 3 4 5 SELECT YEAR('2014-10-29')   //2014 SELECT MONTH('2014-10-29')  //10 SELECT DAY('2014-10-29')  //29 SELECT QUARTER('2014-10-29')  //4  季度 SELECT DAYOFWEEK('2014-10-29') //4  星期 一.年度查询查询本年度的数据 1 2 3 SELECT * FROM blog_article WHERE year( F

现有数据如上图所示,要求统计出日期相同的Count总数,并且加一列统计前面日期Count的总和 1 SELECT SUM([Count]) AS DayTotal, SUM(SUM([Count])) over (order by [Datetime]) Total, [datetime] FROM Table_3 2 GROUP BY [DateTime] 3 ORDER BY [DateTime] DESC 结果如下: Total列是日期小于当前行的DayTotal列的总和:比如第三行 日期

数据表格如下:      我使用的是mysql数据库,因此相关的sql为 CREATE TABLE `stuscore` ( `id` int(11) NOT NULL auto_increment, `name` varchar(20) default NULL, `subject` varchar(20) default NULL, `score` varchar(20) default NULL, `stuid` varchar(10) default NULL, PRIMARY KEY 

最近看到有个例子很有意思,特地重现下. 使用Spark SQL分析数据 这一步,我们使用Spark SQL按照星座对2000W数据进行分组统计, 看看哪个星座的人最喜欢开房.当然, 使用纯Spark也可以完成我们的分析, 因为实际Spark SQL最终是利用Spark来完成的.实际测试中发现这些数据并不是完全遵守一个schema, 有些数据的格式是不对的, 有些数据的数据项也是错误的. 在代码中我们要剔除那么干扰数据.反正我们用这个数据测试者玩, 并没有严格的要求去整理哪些错误数据. 先看代码:

-- 统计三月的每天的数据量 select count(*),substr(t.date,1,10) from table t where t.date like '2010-03%' group by substr(t.date,1,10) ; --统计从5月19到6月29的数据量 SELECT substr(a.feed_publish_time,1, 10) AS '日期', count(*) AS '医说数' FROM xm_feed a WHERE a.feed_publish_tim

sql代码如下: 统计重复的数据 select MingCheng from tabShouFeiGongShi group by MingCheng having count(MingCheng) >= 2 select * from (select *from tabShouFeiGongShiwhere  MingCheng in (select MingCheng from tabShouFeiGongShi group by MingCheng having count(MingChe

[SQL基础]统计信息解释 在平时优化SQL的时候,最长用的就是:SET STATISTICS ON,它可以用来查看我们写的查询语句到底性能如何,不过,究竟这个性能的指标是怎么样的呢?首先需要明白的,就是各项数据的意义. 以下解释来自MSDN(点击查看) 输出项 含义 Table 表的名称. scan count 执行的扫描次数. logical reads 从数据缓存读取的页数. physical reads 从磁盘读取的页数. read-ahead reads 为进行查询而放入缓存的页数.