一.分析 Spark提供了非常丰富的算子,可以实现大部分的逻辑处理,例如,要实现行转列,可以用hiveContext中支持的concat_ws(',', collect_set('字段'))实现.但是这有明显的局限性[sqlContext不支持],因此,基于编码逻辑或自定义聚合函数实现相同的逻辑就显得非常重要了. 二.列转行代码实现 package utils import com.hankcs.hanlp.tokenizer.StandardTokenizer import org.apach

继上篇<SQL 列转行 合并多条记录>后,有网友反馈新的需求还是不太会用. 现举例说明 一,网友需要如下的效果: 其实,这个需求依然可以我上篇的方法进行解答,但为了实现分组,需要distinct group1,同时,为了根据key1,key2,key3是否相同进行分组,所以要用where进行连接. 语法格式:select .....from t1 where key1=a.key1 and key2=a.key2... for xml path('') 二,进入正题,代码如下: select

在工作中,大家可能会遇到一些SQL列转行.行转列的问题,恰好,我也遇到了,就在此记录一下.此处所用的是SQLServer2008R2. 行转列,列转行,都要预先知道要要处理多少数据,在此我就以三种方案来说明一下,分别是case when.PIVOT.For XML. 列转行: 首先创建测试数据: --测试语句,准备创建表的语句:如下 CREATE TABLE dbo.test1 ( id int IDENTITY(1,1) NOT NULL PRIMARY KEY NONCLUSTERED, t

--列转行,逗号拼接指定列的值Oracle中写法:select wmsys.wm_concat(Field1) from TableASQL Server中写法:SELECT STUFF(( SELECT  ',' + Field1 from TableA FOR XML PATH('')), 1, 1, '')

test表: 执行列转行sql: select student, sum(case Course when '语文' then Score else null end) 语文, sum(case Course when '数学' then Score else null end) 数学, sum(case Course when '英语' then Score else null end) 英语 from test group by student 得到结果:

select OrderID,ProdDetailID from A 表A : OrderID,ProdDetailID 1             6 1             7 1             9 2              5 2             3 如:orderID=1 的列转行select STUFF((SELECT ','+ cast(ProdDetailID as varchar(4)) FROM A  where A.OrderID=1 FOR XML

需求:按照分组,将多条记录内容合并成一条,效果如下: 数据库示例: CREATE TABLE [t2]([NID] [bigint] NULL,[district] [nvarchar](255) NULL,[town] [nvarchar](255) NULL); insert into t2 values(1,'淮上区','曹老集镇'); insert into t2 values(2,'淮上区','淮滨街道'); insert into t2 values(3,'淮上区','梅桥乡');

原表:转过的表: 代码: ) set @sql = 'select AssetRecordId ' select @sql = @sql + ' , max(case ExtendName when ''' + ExtendName + ''' then ExtendValue else null end) [' + ExtendName + ']' ) as a set @sql = @sql + ' from dbo.AssetExtend where AssetRecordId=61 gr

SQL code------ 合并列值  --******************************************************************************************* 表结构,数据如下:  id    value  ----- ------  1    aa  1    bb  2    aaa  2    bbb  2    ccc    需要得到结果:  id    values  ------ -----------  1   

--行转列 固定xml语法 declare @xml xml ; set @xml=cast('<v>2</v><v>4</v><v>3</v><v></v>' as xml); select tab.val.value('.'/*xpath 语法*/,'nvarchar(100)') d from @xml.nodes('/v') tab(val) --outer apply 是可以用到前面表的变量 sele

合并列值   --*******************************************************************************************  表结构,数据如下:   id    value   ----- ------   1    aa   1    bb   2    aaa   2    bbb   2    ccc      需要得到结果:   id    values   ------ -----------   1    

假设有张学生成绩表(tb)如下:Name Subject Result张三 语文 74张三 数学 83张三 物理 93李四 语文 74李四 数学 84李四 物理 94*/ -------------------------------------------------------------------------/*想变成 姓名         语文        数学        物理          ---------- ----------- ----------- -------

select * from dbo.orders  group by  custid  with cube    select custid ,row_number() over(order by empid) as number from  orders    select count(*) from orders where empid >'5' and orderid in ('10248','10249')    drop table test  create table test(id

1.需要实现一个单行的统计报表 思路先用一个union查出单列,然后再把单列转成单行 2.实现 SELECT MAX(CASE WHEN type = 1 THEN num ELSE 0 END) AS 'GeneralCnt', MAX(CASE WHEN type = 2 THEN num ELSE 0 END) AS 'HistoryCnt' from ( select '1' as 'type',count(*) as 'num' from General union all selec

  declare @result varchar(255) set @result = ” select @result = @result + cast(F_IT_FWID as varchar(255)) +‘,’ from [TJFX].[dbo].[TB_JG_SJTJFXB201412] where F_IT_FWLX=1 select left(@result,len(@result) – 1) as fwid 转自http://ibear.me/2015/08/15/39

1.加载驱动: Class.forName("com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver"); DriverManager.getConnection("jdbc:sqlserver://192.168.0.63:1433;DatabaseName=test","sa","hnzsfwq"); 2.分页: --top not in方式 select top 条数 * from ta

行表: 行表 姓名 属性 属性值 JACK 身高 180 JACK 体重 80 JACK 年龄 27 TOM 身高 164 TOM 体重 59 TOM 年龄 20 列表: 列表 姓名 身高 年龄 体重 JACK 180 27 80 TOM 164 20 59 行转列就是将行表转换为列表,反之为列转行. --================================================================== ----------------------------行

行列之间的互相转换是ETL中的常见需求,在Spark SQL中,行转列有内建的PIVOT函数可用,没什么特别之处.而列转行要稍微麻烦点.本文整理了2种可行的列转行方法,供参考. 本文链接:https://www.cnblogs.com/hhelibeb/p/10310369.html 测试数据准备 本文的环境是Windows 10, Spark 2.4,开发语言是Python.首先构建一点初始测试数据, from pyspark.sql import SparkSession spark = S

本文分享在Azure Databricks中如何实现行转列和列转行. 一,行转列 在分组中,把每个分组中的某一列的数据连接在一起: collect_list:把一个分组中的列合成为数组,数据不去重,格式是['a','a','b'] collect_set:把一个分组中的列合成为集合,数据去重,格式是['a','b'] 用于连接文本数组的函数,通过sep把数组中的item分割开,连接成一个字符串: concat_ws(sep, [str | array(str)]+) 举个例子,把每个用户的gam

多行转字符串 这个比较简单,用||或concat函数可以实现  SQL Code  12    select concat(id,username) str from app_userselect id||username str from app_user 字符串转多列 实际上就是拆分字符串的问题,可以使用 substr.instr.regexp_substr函数方式 字符串转多行 使用union all函数等方式 wm_concat函数 首先让我们来看看这个神奇的函数wm_concat(列名