mysql count distinct 统计结果去重

在处理一个大数据量数据库的时候突然发现mysql对于count(*)的不同处理会造成不同的结果 比如执行SELECT count(*) FROM tablename即使对于千万级别的数据mysql也能非常迅速的返回结果而对于SELECT count(*) FROM tablename WHERE.....mysql的查询时间开始攀升 仔细查阅累下手册,发现当没有WHERE语句对于整个mysql的表进行count运算的时候MyISAM类型的表中保存有总的行数,而当添加有WHERE限定语句的时候My

学时服务器查询教练所带人数时,使用select count(distinct(u_STRNO))时报超出内存错误.后参考“mysqld-nt: Out of memory解决方法”http://jingyan.baidu.com/article/020278116b428d1bcd9ce568.html?qq-pf-to=pcqq.c2c 修改参数: key_buffer            = 512K    #global buffer   => key_buffer           

今天在查询一个表行数的时候,发现count(1)和count(*)执行效率居然是一样的.这跟Oracle还是有区别的.遂查看两种方式的执行计划: mysql> select count(1) from customer; +----------+ | count(1) | +----------+ | 150000 | +----------+ 1 row in set (0.03 sec) mysql> flush tables; Query OK, 0 rows affected (0.0

spark 例子count(distinct 字段) 例子描述: 有个网站访问日志,有4个字段:(用户id,用户名,访问次数,访问网站) 需要统计: 1.用户的访问总次数去重 2.用户一共访问了多少种不同的网站 这里用sql很好写 select id,name,count(distinct url) from table group by id,name 其实这个题目是继官方和各种地方讲解聚合函数(aggregate)的第二个例子,第一个例子是使用aggregate来求平均数. 我们先用简易版来

SQL Server 2005版本开始支持了窗口函数(Windowing Function)和OVER字句.SQL Server 2012版本开始支持了窗口函数的ORDER BY字句实现连续/累计聚合功能.但是有个功能到SQL Server 2014版本为止(从目前SQL Server 2016 CTP3来看,还是不支持),就是COUNT(DISTINCT XXX) OVER(PARTITION BY YYY ORDER BY ZZZ). 一直觉得这个事情没有办法用比较巧妙地办法做到,只能是用C

MySQL按时间统计每个小时记录数 方案1: ? 1 2 3 4 5 6 7 SELECT  @rownum := @rownum + 1 AS ID,         CONCAT((CASE WHEN t.hour = 24 THEN 0 ELSE t.hour END),':00:00') AS TIME, COUNT(*) AS COUNT FROM (SELECT id, HOUR(DATE_FORMAT(createtime,'%H:%i:%s'))+1 AS HOUR FROM b

1.官方文档: count:COUNT(expr) [over_clause] https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/group-by-functions.html#function_count 1.1 实例: select update_time,sid,group_concat(if(age > '1', tid, NULL)),count(DISTINCT if(age =1,tid,null)) as current_t from tb_s_me

在使用mysql时,有时需要查询出某个字段不重复的记录,虽然mysql提供有distinct这个关键字来过滤掉多余的重复记录只保留一条,但往往只用它来返回不重复记录的条数,而不是用它来返回不重记录的所有值.其原因是distinct只能返回它的目标字段,而无法返回其它字段,这个问题让我困扰了很久,用distinct不能解决的话,我只有用二重循环查询来解决,而这样对于一个数据量非常大的站来说,无疑是会直接影响到效率的.所以我花了很多时间来研究这个问题,网上也查不到解决方案,期间把容容拉来帮忙,结果是

先大概了解一下zabbix数据库结构: 1.groups表 可以根据组名查到组ID 2.找到组ID就可以根据组ID找出这个组下面的所有服务器的ID,这个关系在hosts_groups表里面: 3.有了hostid就可以在hosts表里查看这台机器的基本信息了: items表则可以根据hostid查出这台服务器的所有监控项: 4.终于在items表查到itemid,利用这个itemid在trends和trends_uint这两个表中统计出我们需要的数据 我python水平挺菜的,很多面向对象的功能