转:http://www.111cn.net/database/mssqlserver/43368.htm 本文章介绍了关于sql多级分类汇总实现方法及数据结构,有碰到问题的同学可参考一下. 据库结构如下 类别表 分类id 上级分类id 分类名称 分类级别 排序值 代码如下 复制代码 id parentid categoryname categorylevel ordering c11 c12 c13 c14 c111 c112 然后 内容表是 内容id 类别id ......... 代码如下

特别喜欢 ThinkPHP_3.2.3 框架的Model,结合官方手册及查看源代码,汇总出其大体用法: 核心转换方法: $this->parseWhere($where); $whereStr .= $this->parseThinkWhere($key, $val); $this->parseWhereItem($this->parseKey($key), $val); // 内连接.左连接.右连接 UserModel.class.php // SQL:( SELECT * FR

# pandas新增数据列(直接赋值.apply.assign.分条件赋值) # pandas在进行数据分析时,经常需要按照一定条件创建新的数据列,然后进行进一步分析 # 1 直接赋值 # 2 df.apply方法 # 3 df.assig方法 # 4 按条件选择分组分别赋值 import pandas as pd # 0 读取csv数据到dataframe df = pd.read_csv("beijing_tianqi_2018.csv") print(df.head()) # 1

之前发了一片模拟合并,详见模拟Excel同一列相同值的单元格合并 在之前的文章中介绍了思想,其中Excel采用的二维数组模拟,今天花了点时间,学习了一下C#操作Excel,实现了类似的效果! 准备 需要导入Microsoft.Office.Interop.Excel; using Microsoft.Office.Interop.Excel; 实现 关键函数: /// <summary> /// /// </summary> /// <param name="she

创建多条件的数据透视表,源数据如下: 插入数据透视表 根据需求拖拽字段(统计该地区下销售人员销售业绩) 数据透视结果 数据透视表布局的各个区域说明 区域 说明 数值 用于显示汇总值数据 行标签 用于将字段显示为报表侧面的行,位置较低的行嵌套在紧靠它上方的另一行中 列标签 用于将字段显示为报表顶部的列,位置较低的列嵌套在紧靠它上方的另一列中 报表筛选 用于筛选报表数据

<div class="layui-layout layui-layout-admin" style="padding-left: 20px;"> <div class="layui-row" style="margin-top: 20px;"> //搜索开始 <form class="layui-form" action="" onsubmit="

string xblx = dw1.GetItemString(row, "c_xblx"); string xbid = dw1.GetItemString(row, "c_xbid"); string express = "evaluate('sum(if(c_xblx=\"" + xblx + "\"" + " and " + "c_xbid=\""

原文地址:http://blog.const.net.cn/a/9340.htm 一.针对wireshark最常用的自然是针对IP地址的过滤.其中有几种情况: (1)对源地址为192.168.0.1的包的过滤,即抓取源地址满足要求的包. 表达式为:ip.src == 192.168.0.1 (2)对目的地址为192.168.0.1的包的过滤,即抓取目的地址满足要求的包. 表达式为:ip.dst == 192.168.0.1 (3)对源或者目的地址为192.168.0.1的包的过滤,即抓取满足源或

select * from a pivot(sum([总业绩]) for 周期 in ([1月],[2月],[3月],[4月])) as b

https://bbs.csdn.net/topics/392217817?page=1 问题: --创建测试表 IF EXISTS (SELECT * FROM sys.objects WHERE object_id = OBJECT_ID(N'[dbo].[TB]') AND type in (N'U')) DROP TABLE [dbo].[TB1] GO CREATE TABLE [dbo].[TB1]( [卡状态] [nvarchar] () NULL, [卡类型] [nvarchar

<C语言程序设计>编程总结汇总 院系: 专业年级: 班级名称: 学号: 姓名: 指导教师: 完成时间: 自我评价: 计算机科学与技术专业教研室 2018 年秋季学期 第四周编程总结 题目4-1. A乘以B (5 分) 看我没骗你吧 -- 这是一道你可以在10秒内完成的题:给定两个绝对值不超过100的整数A和B,输出A乘以B的值. 1).实验代码#include<stdio.h> int main(){ int A , B ,C; scanf("%d %d",&a

1. 去掉cxGrid中台头的Box 解决:在tableview1的ptionsview的groupbybox=false; 2．统计功能 解决:(1) tableview 1. tableview1的optionsviewfooter=ture 2.然后在cxGRid1的customize..中的summary 的footer.add需要合计的列kind= skSum 在Footer的第一列显示[合计:]   加一个Summary项,Column设为Grid的第一列,Kind设为skNone 

这些都不是原创,只是平时收集到资料然后整理的,有些可能百度一下到处都是而且还大同小异也有些不是很好找,现在贴出来希望给那些用到cxGrid的人会有所帮助 1. 去掉cxGrid中台头的Box 解决:在tableview1的ptionsview的groupbybox=false; ***************************************************************************** 2．统计功能 解决:(1) tableview tablevie

[编者按]数据库分库分表从互联网时代开启至今,一直是热门话题.在NoSQL横行的今天,关系型数据库凭借其稳定.查询灵活.兼容等特性,仍被大多数公司作为首选数据库.因此,合理采用分库分表技术应对海量数据和高并发对数据库的冲击,是各大互联网公司不可避免的问题. 虽然很多公司都致力于开发自己的分库分表中间件,但截止目前,仍无完美的开源解决方案覆盖此领域. 分库分表适用场景 分库分表用于应对当前互联网常见的两个场景——大数据量和高并发.通常分为垂直拆分和水平拆分两种. 垂直拆分是根据业务将一个库(表)拆

在Footer的第一列显示[合计:] 加一个Summary项,Column设为Grid的第一列,Kind设为skNone 在该Summary项的OnGetText事件中,输入: procedure TFormExpense.tvExpenseTcxGridDBDataControllerTcxDataSummaryFooterSummaryItems2GetText( Sender: TcxDataSummaryItem; const AValue: Variant; AIsFooter: Bo

分面设置在ggplot2应该也是要经常用到的一项画图内容,在数据对比以及分类显示上有着极为重要的作用, 下面是两个经常要用到的分面函数. facet_wrap(facets, nrow = NULL, ncol = NULL, scales = "fixed", shrink = TRUE, as.table = TRUE, drop = TRUE) facet_grid(facets, margins = FALSE, scales = "fixed", spac

1. 使用excel的统计函数对excel进行多条件汇总求和: =SUMIFS($D$:$D$, $A$:$A$, :$B$, :$C$, "三级片") 例如: =SUMIFS(求和列范围, 条件一列范围,条件一, 条件二列范围,条件二,...) 此公式的含义是,对D2至D8进行求和,条件为A2至A8中的条件为亳州市汉广天工绿色中药材初加工有限公司, B2至B8中的条件为白芍, C2至C8的条件为三级片 2. 使用自动求和功能自动进行行累加统计 选中要求和的行和列,点击自动求和,会将求

1. 去掉cxGrid中台头的Box解决:在tableview1的ptionsview的groupbybox=false; 2．统计功能解决:(1) tableview1. tableview1的optionsviewfooter=ture2.然后在cxGRid1的customize..中的summary 的footer.add需要合计的列kind= skSum在Footer的第一列显示[合计:]  加一个Summary项,Column设为Grid的第一列,Kind设为skNone  在该Sum

分库分表理解 分库分表应用于互联网的两个场景;大量数据和高并发,通常策略有两种:垂直分库,水平拆分 垂直拆分:是根据业务将一个库拆分为多个库,将一个表拆分为多个表,例如:将不常用的字段和经常访问的字段分开存放,在实际开发由于跟业务关系紧密,所以一般采用水平拆分. 水平拆分:则是根据分片算法讲一个库拆分为多个库,来进行维护,与垂直拆分不同,水平拆分是按照一定的规则进行拆分,将不同的数据拆分至不同的物理库. 关系型数据库在大于一定数据量的情况下检索性能会急剧下降.在面对互联网海量数据情况时,所有数据

数据库分库分表从互联网时代开启至今,一直是热门话题.在NoSQL横行的今天,关系型数据库凭借其稳定.查询灵活.兼容等特性,仍被大多数公司作为首选数据库.因此,合理采用分库分表技术应对海量数据和高并发对数据库的冲击,是各大互联网公司不可避免的问题. 虽然很多公司都致力于开发自己的分库分表中间件,但截止目前,仍无完美的开源解决方案覆盖此领域. 分库分表适用场景 分库分表用于应对当前互联网常见的两个场景——大数据量和高并发.通常分为垂直拆分和水平拆分两种. 垂直拆分是根据业务将一个库(表)拆分为多个库

Makefile的工作流程 http://c.biancheng.net/view/7091.html Makefile文件是什么? 我们教程主要是讲的是 Makefile .很多 Linux(Unix) 做开发的初学者不了解 Makefile 是什么,甚至大部分 Windows 开发工程师对 Makefile 都特别陌生.这个其实很正常,如果你是在 Windows 下作开发的话不需要去考虑这个问题,因为 Windows 下的集成开发环境(IDE)已经内置了 Makefile,或者说会自动生成