select column_2,count(column_2) as 'count(column_2)' ,count(column_1) as 'count(column_1)' ,count(*) as 'count(*)' from dbo.T1 group by column_2 还是上次的数据源 http://www.cnblogs.com/SignalTips/p/4281751.html 这次是有group by的聚合 其实count(*)是最符合大众预期的. 最令人困惑是coun

x在传统关系型数据库中,group by与count(distinct)都是很常见的操作.count(distinct colA)就是将colA中所有出现过的不同值取出来,相信只要接触过数据库的同学都能明白什么意思. count(distinct colA)的操作也可以用group by的方式完成,具体代码如下: select count(distinct colA) from table1; select count(1) from (select colA from table1 group

例如这样一个表,我想统计email和passwords都不相同的记录的条数 CREATE TABLE IF NOT EXISTS `test_users` ( `email_id` ) unsigned NOT NULL auto_increment, `email` ) NOT NULL, `passwords` ) NOT NULL, PRIMARY KEY (`email_id`) ) ENGINE ; INSERT INTO `test_users` (`email_id`, `emai

在统计查询中,经常会用到count函数,这里是基础的 MYSQL 行转列 以及基本的聚合函数count,与group by 以及distinct组合使用 -- 创建表 CREATE TABLE `tb_student` ( `id` ) NOT NULL, `stu_name` ) CHARACTER SET utf8mb4 DEFAULT NULL COMMENT '学生姓名', `tea_name` ) DEFAULT NULL COMMENT '教师姓名', `stu_class` ) D

import java.net.UnknownHostException; import com.mongodb.BasicDBList; import com.mongodb.BasicDBObject; import com.mongodb.DB; import com.mongodb.DBCollection; import com.mongodb.Mongo; public class MongoDBTest { private static DB db = null; static{

MySQL中distinct和group by性能比较[转] 之前看了网上的一些测试,感觉不是很准确,今天亲自测试了一番.得出了结论(仅在个人计算机上测试,可能不全面,仅供参考) 测试过程: 准备一张测试表 1 CREATE TABLE `test_test` ( 2 `id` int(11) NOT NULL auto_increment, 3 `num` int(11) NOT NULL default '0', 4 PRIMARY KEY (`id`) 5 ) ENGINE=MyISAM

创建一个测试表 IF OBJECT_ID( 'dbo.T1' , 'U' )IS NOT NULL BEGIN DROP TABLE dbo.T1; END; GO )); GO INSERT INTO dbo.T1( column_1 , column_2 ) , , , '); INSERT INTO dbo.T1( column_1) ) , (); INSERT INTO dbo.T1( column_2) '); GO SELECT * FROM dbo.T1; GO 使用各种coun

mysql distinct和group by性能   1,测试前的准备 //准备一张测试表 mysql> CREATE TABLE `test_test` ( ->   `id` int(11) NOT NULL auto_increment, ->   `num` int(11) NOT NULL default '0', ->   PRIMARY KEY  (`id`) -> ) ENGINE=MyISAM  DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCR

一:DISTINCT 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,但最

具体业务场景:根据某些字段组合去重得到所有字段结果. 遇到的error:sql_mode=only_full_group_by. 原因是mysql配置问题. distinct: 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. $ select count(distinct name) from students; 根据两个字段组合去重 $ sel

1:COUNT DISTINCT         SELECT          COUNT(DISTINCT [QS_QuestionStem].Id)  AS ReqCount1,         [QS_QuestionStem].Content AS Content         FROM [EL_QuestionBank].[QS_QuestionStem] AS [QS_QuestionStem]         INNER JOIN [EL_QuestionBank].[QS_Q

看了很多文章,这两个SQL语句在不同的数据库上面的实现上可能有相同或有不同,但是应当要明确它们在功能概念上的区别,最终得出结论: GROUP BY 用来使用聚集函数获得值,比如 AVG, MAX, MIN, SUM 和 COUNT,而 DISTINCT 用于去除重复值. 要根据实际的应用场景来使用(即使它们有时候返回的结果是一样的) PS - 个人博客链接 Distinct 与 Group by 的比较

注:这些技术是通用的,只不过我们选择使用Postgres的语法.使用独特的pgAdminIII生成解释图形. 很有用,但太慢 Count distinct是SQL分析时的祸根,因此它是我第一篇博客的不二选择. 首先:如果你有一个大的且能够容忍不精确的数据集,那像HyperLogLog这样的概率计数器应该是你最好的选择.(我们会在以后的博客中谈到HyperLogLog.)但对于需要快速.精准答案的查询,一些简单的子查询可以节省你很多时间. 让我们以我们一直使用的一个简单查询开始:哪个图表的用户访问

表名: user_active_day (用户日活表) 表内容: user_id(用户id)   user_is_new(是否新用户 1:新增用户 0:老用户) location_city(用户所在地区) partition_date(日期分区) 需求: 找出20180901至今的xxx地区的用户日活量以及新增用户量 思路: 筛选日期分区和地区,统计user_id的数量为用户日活量,统计user_is_new = 1的数量为新增用户量. 最开始写的hql语句 select partition_d

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

当数据量非常大,在同一个query中计算多个不相关列的distinct时,往往很容易出现数据倾斜现象,导致运行半天都不能得到结果. 比如以下的SQL语句(a, b, c没有相关性): select distinct(a), distinct(b), distinct(c) from tableName; 改进方案:把计算的distinct先group by,然后再计算: select distinct(t.a), distinct(t.b), distinct(t.c) from( select

Create table trade ( sell_id int,  --卖家 buy_id int, -- 卖家 time date --交易时间 ) sell_id, buy_id, time s1, b2, 2013-1-1 s1, b3, 2013-1-1 s1, b2, 2013-1-2 s2, b4, 2013-1-2 select sell_id, count(buy_id) from trader group by sell_id 结果是:  s1, 3 s2, 1 select

在数据表中记录了用户验证时使用的书目,现在想取出所有书目,用DISTINCT和group by都取到了我想要的结果,但我发现返回结果排列不同,distinct会按数据存放顺序一条条显示,而group by会做个排序(一般是ASC). DISTINCT 实际上和 GROUP BY 操作的实现非常相似,只不过是在 GROUP BY 之后的每组中只取出一条记录而已.所以,DISTINCT 的实现和 GROUP BY 的实现也基本差不多,没有太大的区别,同样可以通过松散索引扫描或者是紧凑索引扫描来实现.

原文地址:HybridDB · 性能优化 · Count Distinct的几种实现方式 HybridDB是阿里基于GreenPlum开发的一款MPP分析性数据库,而GreenPlum本身基于PostgreSQL. 如此,HybridDB的优化思路和手段难免会受到PostgreSQL影响和限制. 文中的语句最终优化得到了几个不同计划,其优化的语句简化后形如 select count(distinct c1) from t group by c2; 这条语句在HybridDB下实现: 每个服务器自

有这么一个表 记录了id, p_id, p_name , p_content , p_time 1  343        aaa            aaaaaa   2012-09-01 2  344        bbb             bbbbbb 2012-09-02 3  321        ccc             cccccccc 2012-09-03 4 343         aaa             aaaaaa 2012-09-04 想查询不重复的

[优化]COUNT(1).COUNT(*).COUNT(常量).COUNT(主键).COUNT(ROWID).COUNT(非空列).COUNT(允许为空列).COUNT(DISTINCT 列名) 1.1  BLOG文档结构图 1.2  前言部分 1.2.1  导读和注意事项 各位技术爱好者,看完本文后,你可以掌握如下的技能,也可以学到一些其它你所不知道的知识,~O(∩_∩)O~: ① COUNT(1)和COUNT(*)的区别(重点) ② 10046和10053的使用 ③ “SELECT COUN