aggregation

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    我有一个像 select field1 ,field2 ,field3 count(field4) from ( ...subquery... ) 这是我发言的一个相当原始的最小化的SELECT语句。 我需要的是一种方法,包括count(field4)定义 无需声明field1 - by子句field3在一组。 因为这是全部动态的,我不能说在语句中选择了多少个字段 以及语句中

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    中的预汇总数据(具有平均值和计数)的中位数如何才能对已经汇总的数据进行适当的median计算? 说我有看起来像这样的 > df <- data_frame(name = c("A","B","C","D"), count = c(1,3,5,2), avg = c(100,50,20,10)) > df # A tibble: 4 × 3 name count avg <c

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    我想创建一个可以在MongoOperations的aggregate()函数中使用的聚集。 所以创建聚集,我用AggregationOperation名单如下: ApplicationContext ctx = new AnnotationConfigApplicationContext(MongoConfig.class); MongoOperations mongoOperation

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    我有一个包含3个字段的索引:user_id,count,timestamp。 我希望能够通过user_id聚合计数,这对于弹性搜索很容易,但是,我也希望能够做的是对这个结果数据的百分位数。 这可能吗?

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    我有2个MySQL表, 一个将与需要汇总(表1)新行进行更新。 ,以及一个应该使用mysql触发器自动填充聚合数据的表(表2)。 鉴于表的模式: 实施例用于表1: 表要被汇集 UNIQUE KEY uniqueid(uniqueid,ci,ai,status) 实施例用于表2: 的汇总表 UNIQUE KEY IX_Unique_daily(ai,ci,day) 的SQL触发器应该是这样的: DE

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    编辑2:我意识到我可以使用dcast()来做我想做的事情。不过,我不想计算事件数据中的所有事件,只有那些在另一个数据集中指定的日期之前发生的事件。我似乎无法弄清楚如何使用dcast()中的子集参数。到目前为止,我已经尝试过: dcast(dt.events, Email ~ EventType, fun.aggregate = length, subset = as.Date(Date) <=

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    这里的值的TOP X%是表 parcel| packet|a |b | c 1 | p1 |20|40|50 1 | p2 |20|90|50 1 | p3 |50|40|50 2 | p1 |80|40|50 2 | p2 |20|90|50 3 | p1 |10|80|50 3 | p2 |20|0|50 每个包裹有分组,并且每个分组具有,b和c的

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    我有一个递归查询,其中我得到如下所示的数组行。我怎么可能将所有行合并到一行中的一个数组中并删除重复项?订购并不重要。 --my_column-- "{431}" "{431,33}" "{431,60}" "{431,28}" "{431,1}" "{431,226}" "{431,38}" "{431,226,229}" "{431,226,227}" "{431,226,2

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    我有ElasticSearch 2.4,我试图对包含多个令牌的String类型的文本字段进行聚合。有问题的字段是一个称为mailingAddress的地址字段。例如,下面是在地址栏中查找NY的几个结果。 { "from": 0, "size": 100, "sort": [ { "_score": { "order": "desc"

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    我对COM聚集的一些理论问题: 是否可以删除外部组件,但保留了内部组件? (我想不是,但我不是100%确定的。) 内部元件是否有可能由两个不同的外部元件(直接)聚合? 如果对另外两个问题的答案是否定的,那么它是正确的,'COM聚合'相当于UML组合而不是聚合?