# 如何实现MySQL中的collect_set函数
## 介绍
在MySQL中，collect_set函数用于将一列中的多个值合并为一个集合，并去除重复元素。这在数据处理中非常有用，特别是在统计分析中。本文将向您展示如何在MySQL中实现collect_set函数，并教您如何将这一知识传授给新手开发者。
## 整体流程
首先，让我们通过以下表格展示实现“mysql collect_set”这
原创
2024-03-15 07:17:47
148阅读
游标的概念游标 cursor1.cursor 游标 (不同于select的一次性全部取出) 比如一条where语句，对应了N条结果，而对应N条结果集组成的资源，取出资源的接口/句柄，就是游标 我们沿着游标，可以一次只取一行2.基本知识#declare 声明游标
declare 游标名 cursor for select_statement
#open 打开游标资源
open 游标名
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2024-06-05 07:21:45
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# 如何实现MySQL中的COLLECT_SET
## 简介
在MySQL中，COLLECT_SET函数用于将多个行中的某个字段的值收集到一个集合中。本文将向刚入行的小白开发者介绍如何实现MySQL中的COLLECT_SET函数。
## 整体流程
下面是实现MySQL中COLLECT_SET函数的整体流程：
1. 创建一个用于存储数据的表
2. 插入一些示例数据
3. 使用SELECT语句结
原创
2023-12-31 08:40:18
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SQLPlus中set命令set echoon
--设置运行命令是是否显示语句
set feedback on
--设置显示“已选择XX行”
set colsep |
--设置列与列之间的分割符号
set pagesize 10
--设置每一页的行数
set serveroutput on
--设置允许显示输出类似dbms_output
set heading on
--设置显示列名
set ti
# 实现Hive中collect_set开窗函数
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(创建临时表) --> B(使用窗口函数汇总数据)
B --> C(使用collect_set函数)
```
## 表格步骤
| 步骤 | 说明 |
| ------------- | -
原创
2024-06-03 06:01:40
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MySQL没有`collect_set`函数的问题在于，它并不直接支持此类函数。`collect_set`通常出现在其他数据库如Hive中，MySQL需要用其他方法实现相似的功能。接下来我们将通过各个模块来详细探讨解决这个问题的过程。
## 环境预检
在处理MySQL的功能扩展之前，要确保环境符合要求。以下是机械硬件拓扑的概览，目的是为了保证我们有足够的资源来进行部署和测试。
```merm
# MySQL collect_set使用
## 概述
在MySQL中，collect_set函数用于将一列数据中的重复值去重并返回一个集合。这对于需要统计或查询某一列中的唯一值是非常有用的。
本文将介绍如何使用MySQL的collect_set函数，并提供详细的步骤和代码示例。
## 整体流程
整体来说，使用MySQL的collect_set函数需要经历以下步骤：
1. 创建数据库和数
原创
2023-11-10 11:47:09
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collect_set函数（1）创建原数据表
hive (gmall)>
drop table if exists stud;
create table stud (name string, area string, course string, score int);
（2）向原数据表中插入数据
hive (gmall)>
insert into table stud values
1.数据准备原始数据 创建dept.txt文件，并赋值如下内容，上传HDFS。部门编号 部门名称 部门位置id
10 行政部 1700
20 财务部 1800
30 教学部 1900
40 销售部 1700创建emp.txt文件，并赋值如下内容，上传HDFS。员工编号 姓名 岗位 薪资 部门
7369 张三 研发 800.00 30
7499 李四 财务 1600.00 20
7521 王
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2024-09-30 14:26:51
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1. def cume_dist(): Column–CUME_DIST 小于等于当前值的行数/分组内总行数–比如，统计小于等于当前薪水的人数，所占总人数的比例d1,user1,1000
d1,user2,2000
d1,user3,3000
d2,user4,4000
d2,user5,5000
df.withColumn("rn1",cume_dist().ov
Spark SQL实现原理-逻辑计划优化-Project合并规则：CollapseProject该规则主要是对select操作（对应Project逻辑计划）进行合并。在进行介绍其效果时，有一些基本概念需要说明。确定和不确定列：当select时，若指定了某个列名，或通过该列进行某个确定的运算时，则该列是确定的；当在进行select时，指定的列或数据不确定时，则该数据时不确定的，比如：select R
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2023-12-21 12:38:08
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先描述一下查看表中所有记录的语句以便查看所做的操作（以下所有语句建议自己敲，不要复制以免出错）： user表，字段有 id， name，age，sex；id为主键，自增，插入时可以写 NULL 或者 DEFAULT； 以下实列都以user表为列； CREATE TABLE user( -> id INT UNSIGN
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2023-11-10 11:07:20
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CRUD（增删改查）基础一. CRUD二. 新增 （Create）1. 单行数据 + 全列插入2. 多行数据 + 指定列插入三. 查询（Retrieve）1. 全列查询2. 指定列查询3. 查询字段为表达式4. 别名5. 去重：DISTINCT6. 排序：ORDER BY7. 条件查询：WHERE四. 修改（Update）五. 删除（Delete） 一. CRUD注释：在SQL中可以使用“–空格
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2024-06-21 21:23:01
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在Hive的开窗函数实战的文章中，主要介绍了Hive的分析函数的基本使用。本文是这篇文章的延续，涵盖了Hive所有的条件函数和日期函数，对于每个函数，本文都给出了具体的解释和使用案例，方便在工作中查阅。条件函数assert_true(BOOLEAN condition)解释如果condition不为true，则抛出异常，否则返回null使用案例select assert_true(1<2)
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2023-08-13 10:09:24
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在使用Presto中实现collect_set函数之前，我们首先需要了解一下Presto和collect_set函数的基本概念。
Presto是一个高效的分布式SQL查询引擎，它可以快速地查询大规模的数据。而collect_set函数是Presto中用于聚合数据的函数，它可以将一个列中的数据进行去重和聚合，最终返回一个不重复的值集合。
接下来，我们来看一下如何在Presto中实现collect
原创
2024-05-20 10:24:16
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这篇主要介绍数据库的库操作，也就是增删改查（CRUD），在介绍CRUD之前，我们看看数据库里面对象如何分层管理和它们之间的关系。Mysql数据库数据对象分为四层：系统（DBMS）-> 数据库（DB）-> 数据表（Table）-> 字段（Field）四个的管理和包含关系，可以用下图来表示 图解：&n
# Hive collect_set函数是否包含
## 引言
在大数据领域中，数据处理是一个非常重要的环节。而Hive是一个常用的数据仓库工具，用于处理和分析大规模数据集。在Hive中，collect_set函数是一个非常常用的函数，用于返回一个集合，其中包含给定列的所有不同的值。然而，对于初学者来说，collect_set函数的用法和功能可能并不清楚。本文将详细介绍Hive的collect_
原创
2024-01-16 09:33:18
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WinCE下的注册表可以分为两种，一种是RAM based，另外一种是HIVE based了.这要根据你在PB里添加的是哪种配置. 用PB向导新建的WinCE工程文件默认会用RAM based. Hive 注册表可以实现掉电不丢失数据.那它是如何实现这种机制的呢. RAM based 注册表因为是把信息保存在内存中的，所以掉电之后信息会丢失(现在有很多消费电子类产品用后备电池在主电源切断后继续给内
第三章 hive的安装hive安装包：http://hive.apache.org/downloads.html
apache所有安装包：http://archive.apache.org/dist/
jps命令可以检查后台的进程
hive的安装模式(嵌入模式、本地模式、远程模式)第四章 hive的管理4-1 hive的管理之CLI方式hive的启动方式
- CLI(命令方式)
- web界面方式
# 实现Hive collect_set删除的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将会指导一位刚入行的小白如何实现"Hive collect_set删除"的操作。在本教程中，我们将使用Hive的内置函数collect_set来收集和删除重复的元素。
## 整体流程
下面是实现Hive collect_set删除的整体流程，我们将按照以下步骤逐步进行：
| 步骤 | 描述 |
| --- |
原创
2023-12-31 10:27:35
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