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谢谢非常有用那
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写的很详细
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di1984HIT:
学习了,学习了
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大写的赞..
AIX内存概述(原创)
DB2 olap函数概述
在线分析处理函数(OLAP)是DB2中扩展了关系模型、使关系模型能够理解行集合内的排序方式的重要函数之一。典型的 DB2在线分析处理的格式包括两部分:函数部分和OVER表达式部分。
函数部分包括:ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK、FIRST_VALUE、LAST_VALUE、LAG、LEAD、COUNT、MIN、MAX、AVG、SUM
over表达式部分在示例中进行介绍,这里不具体介绍语法
OLAP函数介绍
SELECT
ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY SALARY) AS 序号,
NAME AS 姓名,
DEPT AS 部门,
SALARY AS 工资
FROM
(
--姓名 部门 工资
VALUES
('张三','市场部',4000),
('赵红','技术部',2000),
('李四','市场部',5000),
('李白','技术部',5000),
('王五','市场部',NULL),
('王蓝','技术部',4000)
) AS EMPLOY(NAME,DEPT,SALARY);
查询结果如下:
序号 姓名 部门 工资
1 赵红 技术部 2000
2 张三 市场部 4000
3 王蓝 技术部 4000
4 李四 市场部 5000
5 李白 技术部 5000
6 王五 市场部 (null)
很多人非常不理解,怎么两个函数能这么写呢?甚至有人怀疑上面的SQL语句是不是真的能执行。其实,ROW_NUMBER是个函数没错,它的作用从它的名字也可以看出来,就是给查询结果集编号。但是,OVER并不是一个函数,而是一个表达式,它的作用是定义一个作用域(或者可以说是结果集),
注意OVER前面的函数只对OVER定义的结果集起作用。
SELECT
ROW_NUMBER() OVER() AS 序号,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY DEPT ORDER BY SALARY) AS 部门序号,
NAME AS 姓名,
DEPT AS 部门,
SALARY AS 工资,
AVG(SALARY) OVER(PARTITION BY DEPT) AS 部门平均工资,
AVG(SALARY) OVER() AS 全员平均工资
FROM
(
--姓名 部门 工资
VALUES
('张三','市场部',4000),
('赵红','技术部',2000),
('李四','市场部',5000),
('李白','技术部',5000),
('王五','市场部',NULL),
('王蓝','技术部',4000)
) AS EMPLOY(NAME,DEPT,SALARY);
查询结果如下
:
序号 部门序号 姓名 部门 工资 部门平均工资 全员平均工资
1 1 张三 市场部 4000 4500 4000
2 2 李四 市场部 5000 4500 4000
3 3 王五 市场部 (null) 4500 4000
4 1 赵红 技术部 2000 3666 4000
5 2 王蓝 技术部 4000 3666 4000
6 3 李白 技术部 5000 3666 4000
OVER是一个表达式,它的作用是定义一个作用域(或者可以说是结果集),OVER前面的函数只对OVER定义的结果集起作用。
ORDER BY的作用大家应该非常熟悉,用来对结果集排序。PARTITION BY的作用其实也很简单,和GROUP BY 的作用相同,用来对结果集分组。
到此为止,大家应该对OLAP函数的套路有一定的了解和体会了吧。如果结果集的列中存在null,当我们该列排序时,null会被作为无限大处理,如果我们想把控制null排序的位置呢?使用NULLS FIRST或者NULLS LAST即可,请看下面的SQL:
SELECT
ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY SALARY desc NULLS FIRST) AS RN,
RANK() OVER(ORDER BY SALARY desc NULLS FIRST) AS RK,
DENSE_RANK() OVER(ORDER BY SALARY desc NULLS FIRST) AS D_RK,
NAME AS 姓名,
DEPT AS 部门,
SALARY AS 工资
FROM
(
--姓名 部门 工资
VALUES
('张三','市场部',4000),
('赵红','技术部',2000),
('李四','市场部',5000),
('李白','技术部',5000),
('王五','市场部',NULL),
('王蓝','技术部',4000)
) AS EMPLOY(NAME,DEPT,SALARY);
查询结果如下:
RN RK D_RK 姓名 部门 工资
1 1 1 王五 市场部 (null)
2 2 2 李四 市场部 5000
3 2 2 李白 技术部 5000
4 4 3 张三 市场部 4000
5 4 3 王蓝 技术部 4000
6 6 4 赵红 技术部 2000
请注意ROW_NUMBER和RANK之间的区别,RANK是等级,排名的意思,李四和李白的工资都是5000,他们并列排名第二。张三和王蓝的工资都是4000,怎么RANK函数的排名是第四,而DENSE_RANK的排名是第三呢?这正是这两个函数之间的区别。由于有两个第二名,所以RANK函数默认没有第三名。
现在又有个新问题,假设让你查询一下每个员工的工资以及工资小于他的所有员工的平均工资,该怎么办呢?请看下面的SQL:
SELECT
NAME AS 姓名,
SALARY AS 工资,
SUM(SALARY) OVER(ORDER BY SALARY NULLS FIRST ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS 小于本人工资的总额,
SUM(SALARY) OVER(ORDER BY SALARY NULLS FIRST ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS 大于本人工资的总额,
SUM(SALARY) OVER(ORDER BY SALARY NULLS FIRST ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS 工资总额1,
SUM(SALARY) OVER() AS 工资总额2
FROM
(
--姓名 部门 工资
VALUES
('张三','市场部',4000),
('赵红','技术部',2000),
('李四','市场部',5000),
('李白','技术部',5000),
('王五','市场部',NULL),
('王蓝','技术部',4000)
) AS EMPLOY(NAME,DEPT,SALARY);
查询结果如下:
姓名 工资 小于本人工资的总额 大于本人工资的总额 工资总额1 工资总额2
王五 (null) (null) 20000 20000 20000
赵红 2000 2000 20000 20000 20000
张三 4000 6000 18000 20000 20000
王蓝 4000 10000 14000 20000 20000
李四 5000 15000 10000 20000 20000
李白 5000 20000 5000 20000 20000
上面SQL 中的OVER部分出现了一个ROWS子句,我们先来看一下ROWS子句的结构:
ROWS BETWEEN <上限条件> AND <下限条件>
其中“上限条件”可以是如下关键字:
UNBOUNDED PRECEDING
<number> PRECEDING
CURRENT ROW
“下线条件”可以是如下关键字:
CURRENT ROW
<number> FOLLOWING
UNBOUNDED FOLLOWING
注意,以上关键字都是相对当前行的,UNBOUNDED PRECEDING表示当前行前面的所有行,也就是说没有上限;<number> PRECEDING表示从当前行开始到它前面的<number>行为止,例如,number=2,表示的是当前行前面的2行;CURRENT ROW表示当前行。
OVER表达式还可以有个子句,那就是RANGE,它的使用方式和ROWS 十分相似,或者说一模一样,作用也差多不,不过有点区别,如下所示:
RANGE BETWEEN <上限条件> AND <下限条件>
其中的<上限条件> 、<下限条件>和ROWS一模一样,如下的SQL演示它们之间的区别:
SELECT
NAME AS 姓名,
DEPT AS 部门,
SALARY AS 工资,
FIRST_VALUE(SALARY, 'IGNORE NULLS') OVER(PARTITION BY DEPT) AS 部门最低工资,
LAST_VALUE(SALARY, 'RESPECT NULLS') OVER(PARTITION BY DEPT) AS 部门最高工资,
SUM(SALARY) OVER(ORDER BY SALARY ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS ROWS,
SUM(SALARY) OVER(ORDER BY SALARY RANGE BETWEEN 500 PRECEDING AND 500 FOLLOWING) AS RANGE
FROM
(
--姓名 部门 工资
VALUES
('张三','市场部',2000),
('赵红','技术部',2400),
('李四','市场部',3000),
('李白','技术部',3200),
('王五','市场部',4000),
('王蓝','技术部',5000)
) AS EMPLOY(NAME,DEPT,SALARY);
查询结果如下:
姓名 部门 工资 部门最低工资 部门最高工资 ROWS RANGE
张三 市场部 2000 2000 4000 4400 4400
赵红 技术部 2400 2400 5000 7400 4400
李四 市场部 3000 2000 4000 8600 6200
李白 技术部 3200 2400 5000 10200 6200
王五 市场部 4000 2000 4000 12200 4000
王蓝 技术部 5000 2400 5000 9000 5000
上面SQL的RANGE子句的作用是定义一个工资范围,这个范围的上限是当前行的工资-500,下限是当前行工资+500。例如:李四的工资是3000,所以上限是3000-500=2500,下限是3000+500=3500,那么有谁的工资在2500-3500这个范围呢?只有李四和李白,所以RANGE列的值就是3000(李四)+3200(李白)=6200。以上就是ROWS和RANGE得区别。
上面的SQL 还用到了FIRST_VALUE和LAST_VALUE两个函数,它们的作用也非常简单,用来求OVER 定义集合的最小值和最大值。值得注意的是这两个函数有个参数,'IGNORE NULLS' 或 'RESPECT NULLS',它们的作用正如它们的名字一样,用来忽略NULL值和考虑NULL值。
还有两个函数我们没有介绍,LAG和LEAD,这两个函数的功能非常强大,请看下面SQL:
SELECT
NAME AS 姓名,
SALARY AS 工资,
LAG(SALARY,0) OVER(ORDER BY SALARY) AS LAG0,
LAG(SALARY) OVER(ORDER BY SALARY) AS LAG1,
LAG(SALARY,2) OVER(ORDER BY SALARY) AS LAG2,
LAG(SALARY,3,0,'IGNORE NULLS') OVER(ORDER BY SALARY) AS LAG3,
LAG(SALARY,4,-1,'RESPECT NULLS') OVER(ORDER BY SALARY) AS LAG4,
LEAD(SALARY) OVER(ORDER BY SALARY) AS LEAD
FROM
(
--姓名 部门 工资
VALUES
('张三','市场部',2000),
('赵红','技术部',2400),
('李四','市场部',3000),
('李白','技术部',3200),
('王五','市场部',4000),
('王蓝','技术部',5000)
) AS EMPLOY(NAME,DEPT,SALARY);
查询结果如下:
姓名 工资 LAG0 LAG1 LAG2 LAG3 LAG4 LEAD
张三 2000 2000 (null) (null) 0 -1 2400
赵红 2400 2400 2000 (null) 0 -1 3000
李四 3000 3000 2400 2000 0 -1 3200
李白 3200 3200 3000 2400 2000 -1 4000
王五 4000 4000 3200 3000 2400 2000 5000
王蓝 5000 5000 4000 3200 3000 2400 (null)
我们先来看一下LAG 和 LEAD 函数的声明,如下:
LAG(表达式或字段, 偏移量, 默认值, IGNORE NULLS或RESPECT NULLS)
LAG是向下偏移,LEAD是想上偏移,大家看一下上面SQL的查询结果就一目了然了。
函数 OVER(PARTITION BY 子句 ORDER BY 子句 ROWS或RANGE子句)
OLAP函数的应用
上文已经介绍了OLAP函数的基本使用方法,这里介绍OLAP函数的相关应用
SELECT
date AS 日期,
tax AS 税收,
sum(tax) OVER(partition BY year(date) order by month(date)) AS 当年累计税收,
sum(tax) OVER() AS 全部税收
FROM
(
--时间 税收
VALUES
('01/01/2000',4000),
('02/01/2000',2000),
('03/01/2000',5000),
('04/01/2000',5000),
('01/01/2001',NULL),
('02/01/2001',4000)
) AS EMPLOY(date,tax);
查询结果如下:
日期 税收 当年累计税收 全部税收
01/01/2000 4000 4000 20000
02/01/2000 2000 6000 20000
03/01/2000 5000 11000 20000
04/01/2000 5000 16000 20000
01/01/2001 [NULL] [NULL] 20000
02/01/2001 4000 4000 20000
可以看到在进行聚集的集合中引入一个排序方式,DB2将不处理一个报告( reporting ) 函数,而是处理一个累加( cumulative )函数。累加函数是一种标量-聚集函数,它对当前行以及集合中当前行之前(相对排序方式而言)的所有行进行操作。这里,计算了以年份为界限每月税收的累加和。观察上面数据可以看到,计算到2011-01-01时,累计税收以2011-01-01的税收为起点,重新开始计算。
SELECT *
FROM ( select row_Number() over(order by id asc) as row_next,id ,name from staff ) AS A
WHERE ROW_next BETWEEN 3 AND 5;
取第三行到第五行
这种方法有如下,特点
对事务和性能的影响
在这种方法中,开发人员需要以编程的方式处理事务。如果去掉 row_next 子句( ROW_NEXT BETWEEN ? and ? ),那么将返回所有匹配选择标准的行。 上面使用的 SELECT * FROM 子句可以看作一个临时表,里面存有匹配选择标准的整个结果集,然后从这个临时表中返回落在给定行范围内的结果集。使用 rownumber() 功能时对系统会有额外的性能影响,因为数据库首先要获取所有匹配选择标准的行,然后再每次从结果集获取下一行记录时都得访问数据库,直到获得了给定范围内的所有行为止。因此,如果再使用这种方法的进行排序的同时有人进行了dml操作,则有可能出现取重的情况。
代码的可移植性
几乎所有的 RDBMS 系统都支持从结果集的开始部分或结尾部分获取任意数量的行,但是所使用的 SQL 语法却有所差异。因此,如果我们要更换数据库供应商,就不得不修改相应的查询。
提供无缝的后退按钮功能
如果我们的设计需要具有浏览器后退按钮功能,并且用户希望每次都能够查看最近的来自数据库的信息,那么这种设计可以提供一个可行的解决方案。其缺点是,对于每个结果页面,都可能需要访问数据库,这样就大大地影响了性能。
基本上,URL 查询都会有内嵌的搜索参数,这些参数用于提供给 SQL Query。例如,下面就是一个可能的 URL 查询:
http://localhost:8050/ProductSearch?minprize=50&maxprice=100&pagecount=20&resultsPerpage=10
当用户单击浏览器上的后退按钮时,将在浏览器中显示的前一个 URL 就是:
http://localhost:8050/ProductSearch?minprize=50&maxprice=100&pagecount=10&resultsPerpage=10
我们假设,在会话中提供了最近页面的 id。因此,可以像下面这样来跟踪浏览器后退按钮:
if(!session.getAttribute("pageID).equalsIgnoreCase
(request.getAttribute("pageCount")){
//Then user has clicked the back button
//Get possible search parameters, pagecount
//and resultsPerPage from URL and formulate
//a dynamic URL and post the information back
//to the servlet.The URL would be
http://localhost:8050/ProductSearch?minprize=50&
maxprice=100&pagecount=10&resultsPerpage=10
return;
//Done display the results screen page
}
通过使用这种方法,用户就可以查看数据库的最新信息。
关于olap函数的其他使用方法可以参考
http://www.searchdatabase.com.cn/ShowContent_9290.htm
参考至:http://www.cnblogs.com/Fskjb/archive/2011/02/28/1967429.html
http://www.ibm.com/developerworks/cn/data/library/techarticles/0110lyle/0110lyle.html
http://www.ibm.com/developerworks/cn/data/library/techarticles/0307balani/0307balani.html
http://blog.csdn.net/andyxm/article/details/2795356
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内容概要:文章全面解析了宇树科技人形机器人的发展现状、技术实力、市场炒作现象及其应用前景和面临的挑战。宇树科技成立于2016年,凭借春晚舞台的惊艳亮相和社交媒体的热议迅速走红,其人形机器人具备先进的运动控制算法、传感器技术和仿生结构设计。然而,市场炒作现象如高价租赁、二手市场炒作和虚假宣传等影响了市场秩序。尽管存在炒作,人形机器人在工业、服务和家庭领域仍具广阔前景,但也面临技术升级、成本控制、安全性和政策监管等挑战。 适合人群:对机器人技术、人工智能以及科技发展趋势感兴趣的读者,包括科技爱好者、投资者和相关行业的从业者。 使用场景及目标:①帮助读者了解宇树科技人形机器人的技术特点和发展历程;②揭示市场炒作现象及其影响;③探讨人形机器人的应用前景和面临的挑战。 其他说明:文章强调了宇树科技人形机器人在技术上的突破和市场上的表现,同时也提醒读者关注市场炒作现象带来的风险,呼吁各方共同努力推动人形机器人产业健康发展。
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超透镜是一种将具有特殊电磁特性的纳米结构、按照一定方式进行排列的二维平面透镜,可实现对入射光振幅、相位、偏振等参量的灵活调控,在镜头模组、全息光学、AR/VR等方面具有重要应用,具有颠覆传统光学行业的潜力。 目前,超透镜解决方案的市场处于起步阶段,企业根据客户的具体需求和应用场景为其定制专用超透镜或超透镜产品。 根据QYResearch最新调研报告显示,预计2031年全球超透镜解决方案市场规模将达到29.26亿美元,未来几年年复合增长率CAGR为79.55%。 全球范围内,超透镜解决方案主要生产商包括Metalenz, Inc., Radiant Opto-Electronics (NIL Technology),迈塔兰斯、纳境科技、山河元景等,其中前五大厂商占有大约77.84%的市场份额。 目前,全球核心厂商主要分布在欧美和亚太地区。 就产品类型而言,目前红外超透镜解决方案是最主要的细分产品,占据大约96.76%的份额。 就产品类型而言,目前消费电子是最主要的需求来源,占据大约36.27%的份额。 主要驱动因素: 独特性能优势:超透镜解决方案具有更轻薄、成本更低、成像更好、更易集成、更高效及更易自由设计等优势。能以微米级厚度实现传统厘米级透镜功能,还可集多个光学元件功能于一身,大幅减小成像系统体积、重量,简化结构并优化性能。 技术创新推动:超透镜解决方案技术不断取得进步,设计技术和工艺水平持续提升,其性能和稳定性得以不断提高。制造工艺方面,电子束光刻等多种技术应用到超透镜解决方案生产中,推动超透镜解决方案向更高分辨率、更高产量、更大面积、更高性能的方向发展。 市场需求增长:消费电子、汽车电子、医疗、工业等众多领域快速发展,对高精度、高性能光学器件需求不断增加。如在手机摄像头中可缩小模组体积、提升成像分辨率和降低成本;在汽车电子领域能提高车载摄像头、激光雷达等传感器性能。
内容概要:本文详细介绍了基于MATLAB和优化工具Gurobi/Cplex实现的新能源并网电力市场调度模型。该模型通过IEEE30节点系统进行仿真,重点探讨了风电接入对传统火电调度的影响。文中展示了关键决策变量如机组启停状态、实时出力以及风电出力的定义方法,并深入解析了目标函数的设计,特别是总成本函数中燃料成本、启停成本、备用成本和弃风惩罚之间的权衡。此外,文章还讨论了直流潮流约束的作用,以及节点电价计算背后的经济学原理。最后,通过对不同情景的模拟实验,验证了模型的有效性和实用性。 适用人群:适用于从事电力系统研究、电力市场运营管理和新能源并网调度的专业人士和技术人员。 使用场景及目标:①帮助理解和掌握新能源并网对电力市场调度的具体影响;②为制定合理的电力市场规则和政策提供理论依据和技术支持;③指导实际电力系统的调度操作,提高系统运行效率和经济效益。 其他说明:文中提供的代码片段和具体实现细节有助于读者更好地理解模型的构造和求解过程。同时,强调了在实际应用中需要注意的问题,如弃风惩罚系数的选择、备用容量的配置等。
用Python开发的爬取二手车网站数据及其分析的程序,爬取的时候采用selenium驱动google浏览器进行数据的抓取,抓取的网页内容传入lxml模块的etree对象HTML方法通过xpath解析DOM树,不过二手车的关键数据比如二手车价格,汽车表显里程数字采用了字体文件加密。据的展示采用pyecharts,它是一个用于生成 Echarts 图表的类库。爬取的数据插入mysql数据库和分析数据读取mysql数据库表都是通过pymysql模块操作。