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【笔记】Cross Join&lag与lead函数

Oracle Cross Join交叉连接语法 CROSS JOIN 指定第一个表的所有行与第二个表的所有行连接。如果 table1 中有“x”行，table2 中有“y”行，则交叉连接结果集有 x*y 行。当没有指定匹配的连接列时，通常会发生这种情况。简单来说，可以说如果连接查询中的两个表没有连接条件，那么 Oracle

IfcLagTime

实体定义 IfcLagTime描述了两个进程之间的序列关系中可能存在的时间参数。 IfcLagTime提供有关序列中前置进程和后续进程之间存在的时滞的信息。时滞的断言对于序列是可选的，但对于专门处理在特定时间发生的过程的工作计划，应该断言时滞。滞后时间具有持续时间类型。这允许识

KingbaseES lag 和 lead 函数

1.简介 lag与lead函数是跟偏移量相关的两个分析函数，通过这两个函数可以在一次查询中取出同一字段的前N行的数据(lag)和后N行的数据(lead)作为独立的列,从而更方便地进行进行数据过滤。 2.语法 LEAD/lag (expression [, offset [, default_value]]) OVER ( [PARTITION BY part

oracle相邻两行数据的计算--lag()与lead() 函数

一、简介相邻行之间的计算：按照某个字段排序后，获取下一行某一列的数据，再来求差值lag(字段,偏移量,默认值) over (order by 排序字段) 下一行的数据lead(字段,偏移量,默认值) over (order by 排序字段) 上一行的数据二、示例数据准备 -- Create table create table DDXX ( ti

记一次oracle 连续记录合并处理（LAG，LEAD，row_number()）

需求下图中的数据,要求取出 seq 1,2 ;合并3~6，取最早生效时间，和最晚失效时间 ;合并7~10，取最早生效时间，和最晚失效时间。以上需求理解为: 连续的cust_id 需要合并方案：使用（LAG，LEAD，row_number()）等函数处理测试数据 create table TMP_MIG_ACCOUNT ( acct_id NUMBER(1

R语言中滞后差分 diff()函数

1、 > a <- c(3, 5, 2, 7, 9, 3) ## 测试数值向量 > a [1] 3 5 2 7 9 3 > diff(a, lag = 1) ## lag = 1，后一个数减去前一个数的差 [1] 2 -3 5 2 -6 > diff(a, lag = 2) ## lag = 2，后面的数每隔一个数减去前面一个数的差 [1] -1 2

Kafka消费进度监控

Kakfa消费滞后程度有个专门的名称：消费者 Lag 或 Consumer Lag。所谓滞后程度，就是指消费者当前落后于生产者的程度。比方说，Kafka 生产者向某主题成功生产了 100 万条消息，你的消费者当前消费了 80 万条消息，那么我们就说你的消费者滞后了 20 万条消息，即 Lag 等于 20 万。一个正常工

开窗函数中的lead与lag方法

lead LEAD(col, offset, default) col - 指你要操作的那一列 offset - 偏移几行，如果是1就是下1行，以此类推 default - 如果下一行不存在，用什么值填充 lag LAG(col, offset, default) col - 指你要操作的那一列 offset - 偏移几行，如果是1就是下1行，以此类推 default - 如果上一行

To check the LAG between Primary & Standby database

To check the LAG between Primary & Standby database #!/bin/bash# ################################################## This script MUST run from the Primary DB server.# It checks the LAG between Primary & Standby database# To be run by ORACLE us

Smoothed Z-score Algorithm 数据异常点算法

Smoothed Z-score Algorithm 简介时序异常检测，可以检测实时时间序列数据中的峰值信号并且平滑数据数据的一种算法，说人话就是找出数据的异常突变点并且同时平滑曲线，线性O(n)复杂度原理利用数据均值(mean)和标准差(std)来判断数据是否为异常值算法具体实现：使用一个长度为lag的滑

PostgreSQL lag，lead获取记录前后的数据

场景：获取该行与下一行某一字段数据，获取该行与上一行某一字段数据 1、测试数据： postgres=# select * from tb1; id | name ----+------ 1 | aa 2 | aa 3 | aa 4 | aa 5 | aa | bb | cc (7 rows) 2. lag(value any [, offset integer [, default any

统计用户连续登陆最大的天数

注意：断一天也算连续登陆 1、创建建表语句 create table demo( id string, dt string ) row format delimited fields terminated by '\t'; 2、数据准备 1001 2021-08-01 1001 2021-08-02 1001 2021-08-03 1001 2021-08-05 1001 2021-08-06 100

ORACLE lag()与lead() 函数

一、简介　　lag与lead函数是跟偏移量相关的两个分析函数，通过这两个函数可以在一次查询中取出同一字段的前N行的数据(lag)和后N行的数据(lead)作为独立的列,从而更方便地进行进行数据过滤。这种操作可以代替表的自联接，并且LAG和LEAD有更高的效率。 over()表示 lag()与lead()操作

kafka 计算 offset 和 lag

consumer-offset.sh #!/bin/bash cd /opt/kafka_2.12-2.4.1 while [ true ]; do /bin/sleep 1 ./bin/kafka-consumer-groups.sh --describe --bootstrap-server localhost:9092 --group test-in6-1-group |sed '1,2d'| awk '{cf +=$4;pf +=$5;lag +=$6};END

sql解答-距离上一次登录日期之差diff_lag_1

背景有一张每日全量用户表，需要计算每天用户的活跃、流失统计、需要清洗一张明细表；示例如下：最终完成代码如下：群友提供的关心信息很厉害其他参考 SQL 窗口函数速查表_Tony.Dong的专栏-CSDN博客]

Python中实现SQL中窗口函数lag

Python的 shift 代码示例 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: UTF-8 -*- import os.path import pandas as pd from datetime import datetime if __name__ == "__main__": top_file_dir = r"C:\Users\filter" according_dir = [ datet

M-LAG-2

1.5）M-LAG 正常工作场景流量转发 M-LAG双活系统建立成功后即进入正常的工作，M-LAG主备设备负载分担共同进行流量的转发，转发行为没有区别。下面介绍M-LAG在正常工作情况下是如何进行流量转发的。单播流量转发： M-LAG双活系统在接入设备双归接入场景下的已知单

python 领先-滞后分析 lead-lag regression

理论格兰杰Granger因果关系检验只能得出两变量之间是否存在因果关系 https://max.book118.com/html/2018/0613/172349596.shtm 名字有误，并非因果这个例子揭示了Granger Causality和因果关系的本质区别：前者说的是一种可预测性（forcasting），如果A事件对于预测B事件是有用的，那么我们

Codeforces Round #677 (Div. 3) D. Districts Connection思维1200

题目链接 Problem - 1433D - Codeforces 题目美好的一天，从看不懂题目开始~~ Example input 4 5 1 2 2 1 3 3 1 1 1 4 1 1000 101 1000 4 1 2 3 4 output YES 1 3 3 5 5 4 1 2 NO YES 1 2 2 3 3 4 YES 1 2 1 3 1 4 题意给n个区域，用n-1个路把它们连

datediff()、adddate()、lag()、lead()

1.datediff() datediff(startdate,enddate) 返回两个日期相差的天数 2.date_add() #对于某个日期加上n分钟n秒 #对于某个日期加上n小时n分钟n秒 #对于日期加上几天几小时几分钟几秒钟 3.lag()和lead() lag(字段名称 , 向上偏移量 , 超出范围时默认值) over (partion

在计量实证中常见操作问题小结，计量经济圈专刊

文末有计量经济圈的重大资料福利。引语：下面是关于计量经济学在具体操作中遇到的一些问题，以及他们的相关解答思路。计量经济学已经发展到了较为成熟阶段，但计量经济圈认为，理论计量需要在实证计量之前进行，否则我们就会失去一个分析框架。 3.1.Zellner-SUR与One step-SGMM方法，用Zel

Kafka的Lag计算误区及正确实现

-前言-消息堆积是消息中间件的一大特色，消息中间件的流量削峰、冗余存储等功能正是得益于消息中间件的消息堆积能力。然而消息堆积其实是一把亦正亦邪的双刃剑，如果应用场合不恰当反而会对上下游的业务造成不必要的麻烦，比如消息堆积势必会影响上下游整个调用链的时效性，有些中间件如Ra

601. 体育馆的人流量

编写一个 SQL 查询以找出每行的人数大于或等于 100 且 id 连续的三行或更多行记录。返回按 visit_date 升序排列的结果表。链接：https://leetcode-cn.com/problems/human-traffic-of-stadium 用lead lag大法可以选出！但是要注意选出的有三个部分，头，尾，中！头是指后两个都>=100，中

库存账龄报表开发总结——Sqlserver LAG()的使用

库存账龄报表开发总结——Sqlserver LAG()的使用开发需求根据出入库流水明细，查询对应产品库存状态：包含库龄、库存量及其金额等。注意:出库按照先入先出的规则进行。例如: 物品数量日期A102020-01-01A202020-02-01A302020-03-03A-52020-04-10A-352020-05-15A3002020-06-1

数据挖掘：分享两个Pandas使用小陷阱

原文首发：这里这里主要分享数据分析过程中两个很小的陷阱。 concat比较耗时背景是有上万个csv文件，想把他们整合到一个文件里，推荐整合后的格式保存为大数据里的.parquet，可以节省很多空间。整合多文件时，不要着急用concat，而是先list到一起，最后统一concat。原因是concat的时