【SQL】redshift的 array （基础）

最新推荐文章于 2025-02-13 14:11:10 发布
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分类专栏： SQL
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/MagicMystery/article/details/117707904
本文介绍了Redshift中对数组的常见操作，包括将多列合并为数组、拼接数组、展开数组、获取数组长度、字符串拆分为数组、选取数组元素及数组切片等，详细阐述了每个操作的方法和应用场景。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. 将多列合并为一个数组

-- array里的值可以类型相同，也可以类型不同
select ARRAY(col1,col2,col3) as new_array
from my_schema.my_table

2. 拼接数组

SELECT ARRAY_CONCAT(ARRAY(10001,10002),ARRAY(10003,10004))
--结果为
[10001,10002,
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AWS数据分析全栈实战（Redshift+SageMaker）
qq_42568323的博客
04-03 1033
order_id：订单IDdate：订单日期（YYYY-MM-DD）：客户IDsales：销售额discount：折扣率category：产品类别region：销售区域此外，还可以生成产品和客户的辅助信息。本文重点针对销售额数据构建预测模型，数据集记录数不少于50万条，以模拟真实工业级数据量。本文详细介绍了如何利用Python构建一个端到端的时间序列预测流水线，通过Prophet和ARIMA模型对电商销售数据进行预测，并利用MLflow跟踪实验，实现模型持续监控与版本管理。
redshift mysql_和支持的 Amazon Redshift 与 PostgreSQL 数据库之间的数据类型差异MySQL - Amazon Redshift...
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02-11 480
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redshift 学习总结
kevin_zhangwen的专栏
07-14 1万+
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redshift多层json解析
warm_day的博客
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redshift数据库中的sql语法
dontlikerabbit的博客
09-30 1103
添加完schema：mysql_us_portal后，才能查到该shema下表ow_product的列信息。–查询schema：mysql_tp_data下所有的表。–给search_path添加scheme。
redshift——sql常用
Darin2017的博客
05-12 3073
1、日期截取 where trunc( lesson_start_time) = '2022-05-10'，后方日期必须加引号，不然无法识别； 2、日期缩写 3、字符串连接：concat可以使用，也可以替换为|| 示例：select tutor_user_id||student_user_id||'hello' from t1; 4、CHAR_LENGTH 函数等同于len函数，length函数 5、select charindex('fish', 'dogfish'); 返回指定字符串在字
官方教程 Redshift 01 基础理论知识和基础特性学习
Yuulily
06-21 974
1、3D计算机图形学-3D渲染管线理论基础 显卡设置: 下面的这个图的意思，有点类似mipmap，根据摄像机的距离优化贴图显示精度来完成场景优化的目的；redshift是内置了，自动优化了！ 2、Redshift 全局照明 3、一级GI和二级GI引擎 补充知识： 设置参数影响： 反射次数： 灯光剪切数值: 默认是0.001修改为0.05后，渲染到0.05一下就不再参与渲染，节省时间和效率；...
redshift语法查询array的最后一个元素，不知道array的长度，有可能为null
07-12
确认array_length函数：在Redshift中，array_length(array, dim) 返回数组长度。 下标访问：array[index]，索引从1开始。 所以，array[array_length(array, 1)] 应该返回最后一个元素，如果索引无效返回null。 ...
Amazon Redshift统计指定表中各字段的空值、空字符串或零值比例
weixin_30777913的博客
02-13 157
【代码】Amazon Redshift统计指定表中各字段的空值、空字符串或零值比例。
RedShift 到 MaxCompute 迁移实践指导
数据库技术
11-09 505
1.概要 本文档详细介绍了Redshift和MaxCompute之间SQL语法的异同。这篇文档有助于加快sql任务迁移到MaxCompute。由于Redshift和MaxCompute之间语法存在很多差异，因此我们需要修改Redshift上编写的脚本,然后才能在MaxCompute中使用，因为服务之间的SQL方言不同。 2.迁移前RedShift于MaxCompute的各项对比差异 2.1.1数据类型对比及类型转化 类别 MaxCompute
postgresql 函数 regexp_split_to_table、regexp_split_to_array
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11-28 2万+
这两个函数都是用来将字符串转换成格式化数据，一个是转换成结果集，一个是转换成数组。 regexp_split_to_table 函数 select regexp_split_to_table(coalesce('/home/postgres/pg_basebackup.sh',''),E'\/') ; regexp_split_to_table --------------------...
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Numpy的数组基本索引与切片（容易踩坑的点） 数组的切片操作 列表的切片 在了解numpy的数组切片之前，我们首先来看看list切片操作。显然，切片操作会将原始数组的选区进行复制然后赋值给新的变量list_slice，这样在对切片进行操作时，原列表数值并不会发生改变。 list = [1 for x in range(10)] print(list) list_slice = list[3:5] list_slice[1] = 12 print(list) print(list_slice) """ ou
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02-05 404
一 数组(array)go语言中的数组是固定长度的。使用前必须指定数组长度。go语言中数组是值类型。如果将数组赋值给另一个数组或者方法中参数使用都是复制一份，方法中使用可以使用指针传递地址。声明：var arrayName = [arraySize]dataType{xxx,xxx,xxx....}　　//定义全局数组例如：var b = [10]int{1,2,3,4,5,6,7,8,9,0}v...
MATLAB实现基于蒙特卡罗树搜索（MCTS）进行无人机三维路径规划的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
最新发布
07-29
内容概要：本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目，核心算法采用蒙特卡罗树搜索（MCTS）。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题，通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制，实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模，还集成了障碍物检测与避障机制，确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程，并提供了详细的代码示例。此外，项目采用模块化设计，支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群：具备一定编程基础，特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员；从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师；对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标：①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用；②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程；③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径，提高飞行安全性和效率；④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明：项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现，还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如，通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量，结合环境建模与障碍物感知保障路径安全，利用GPU加速推理提升计算效率等。此外，项目还强调了代码模块化与调试便利性，便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等，展示了广阔的应用前景和发展潜力。
langchain4j-tablestore-1.0.0-alpha1.jar中文文档.zip
07-29
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
langchain4j-coherence-1.0.0-beta1.jar中文文档.zip
07-29
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
基于MATLAB的GUI指纹识别与匹配系统：实现二值化、M连接及特征提取
07-29
内容概要：本文介绍了基于MATLAB的指纹识别与匹配系统，该系统利用图形用户界面（GUI）实现了指纹图像的预处理、特征提取以及匹配功能。具体来说，系统首先通过图像读取、二值化和M连接等预处理步骤对指纹图像进行优化，然后从中提取脊线特征及其关键点，最后将这些特征与数据库中的指纹特征进行比对并计算匹配百分比。整个流程不仅提高了指纹识别的效率和准确性，还提供了直观的操作界面供用户使用。 适合人群：对生物识别技术和MATLAB有一定了解的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要高效、准确地进行指纹识别的应用场合，如门禁系统、身份验证等安全领域。目标是帮助用户快速搭建和测试指纹识别系统，同时提升系统的易用性和可靠性。 阅读建议：读者可以重点关注各个处理环节的具体方法和技术细节，尤其是二值化、M连接和特征提取的过程，这对于理解和改进现有系统非常有帮助。此外，还可以尝试替换不同的指纹数据集来评估系统的性能表现。
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