原创 sql結果集合並用union all 不同表的列合併用join
結果集合並用union all 不同表的列合併用join SELECT "模塊名", "事件編碼", "點擊數量", "使用時長（單位：分）" FROM (SELECT T.fun_name as "模塊名", T.event
2020-04-05 20:34:38
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原创 跨系統見的認證和授權除了用cas外
權限的控制1，框架，2代碼實現思路類似 token的設計： 1，已進入頁面所有的按鈕都在客戶端，服務端存有token,一旦點擊了就刪除後臺的token，第二次就匹配不上，就不可請求 2，用戶id和鹽值生成固定的token-
2020-03-21 02:40:03
原创 聚合函數理解
所有的聚合函數都是依照group by 去計算在組內中所有元素行 SELECT "部門", toInt64(multiIf(isNull("最大數量"),0,"最大數量")) AS "最大數量","統計類型",'空格' AS "空格" F
2020-03-18 07:53:30
原创 行轉列中對應單位列的處理
行轉列中，列名對應的單位可以固定的寫在原始的列名上 例如： 原油：WTI：期貨價格：美利堅合衆國（日度）(美元/噸) sql： select * from (select D.DATA_DATE AS "日期",
2020-03-18 07:53:30
原创 類似枚舉，數字轉文字，轉的文字用單引號''
類似枚舉，數字轉文字，轉的文字用單引號'' 對於統計而言慎用表之間的left join ，表連接會增加主表的條數，除非連接的從表可以通過where 條件控制只有一條和主表連接，否則去重 SELECT (case
2020-03-18 07:53:30
原创 sql中的統計完全按照group by 的粒度統計
sql中的統計完全按照group by 的粒度統計，前面的字段多粒度就細，想要更粗的粒度可以再外面包一層字段少的，粗粒度的聚合 davinci中只選一個粗粒的維度相當於外包一層見粗粒度示例---維度就是聚合的粒度，維度越多，結果集基礎上聚
2020-03-18 07:53:30
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原创 行轉列的應用合併多行綜合定位
行轉列的應用： 可以利用行轉列把一個事件的多行屬性放在一行，和事件關聯，綜合定位事件，不必像之前一樣放在一個綜合屬性，|分隔然後用數組切分函數 原sql 可以利用行轉列把一個事件的多行屬性放在一行，和事件關聯，綜合定位事件 S
2020-03-14 03:14:13
原创 行專列效果
示例： 原表： SELECT * FROM demo_test 查詢結果： 統計需求： SELECT project, N,Y , Y/(N+Y) FROM ( SELECT
2020-03-12 04:16:00
原创 綜合性的環比報表sql
10： 1，取整或者固定小數round(AVG(click_records),0) 2，any(today())聚合函數避免聚合列結合排序就是分組序列第一個的值----------聚合函數的聚合字段，算的級別根據此字段在group by
2020-03-04 21:08:26
原创 davinci篩選問題
1，sql中篩選 。0 的不顯示 SELECT "用戶對象", "二級部門", "總人數", "總註冊量", "當日註冊量", multiIf(isNull("月活賬號數量"),0,"月活賬號數量") AS "月活賬號數量" , m
2020-02-29 02:43:33
原创 davinci sql表達式可以用字段運算
SELECT T.dept_one as "用戶對象", AVG(( CASE WHEN (server_time >=toDate($g$)) THEN member_count ELSE NULL
2020-02-29 02:43:23
原创 互斥兩行統計結果按照主鍵拼接到一起
用left join連接兩個結果集,最後以此爲結果集，將主鍵（可以是聯合主鍵），和連接兩側特有列查出 SELECT "指標代碼", "指標名", "所屬庫", "所屬部分",T1."提取量", T2."導出量" from ( S
2020-02-27 06:17:39
原创 davinci報棧溢出
可能是sql驗證的正則表達式出問題，導致遞歸調用 1，調整數據正規化 2，調整正則 3，註釋正則校驗 public List<Map<String, Object>> query4List(String sql, int lim
2020-02-24 23:28:18
原创 數據庫去重彙總 count(distinct xxx) 與distinct ； count（case when ）
總括： SELECT T.dept_one as "部門", COUNT(DISTINCT ( CASE WHEN (is_week='1') THEN name ELSE NULL end )) as
2020-02-24 23:28:18