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去重最新娱乐体验_去重函数(2024年12月深度解析)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：话题更新日期：2024-11-29

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SQL基础查询与去重技巧总结在处理数据表查询时，掌握基本的SQL操作至关重要。以下是五种基础的查询操作，帮助你轻松处理数据：四则运算 𐟧 你可以在SELECT语句中使用加、减、乘、除等四则运算。例如： ```sql SELECT 列1 + 1000, 列2 * 12 FROM 表1; ``` 排序 𐟓Š 使用ORDER BY语句可以按升序（ASC）或降序（DESC）对结果进行排序。例如： ```sql SELECT column1, column2 FROM table1 ORDER BY column2 DESC; ``` 筛选 𐟎 通过LIMIT语句可以筛选特定行数的数据。例如，要筛选第1行到第5行的数据，可以这样写： ```sql SELECT column1, column2 FROM table1 ORDER BY column2 DESC LIMIT 0,5; ``` 去重 𐟔„ 使用DISTINCT关键词可以去除重复的行。例如： ```sql SELECT DISTINCT column FROM table1; ``` 字集连接组合 𐟌 使用CONCAT或CONCAT_WS函数可以将多个列的值连接成一个字符串。例如： ```sql SELECT CONCAT_WS(“,“, 列1, 列2, ...) FROM 表1; ``` 条件查询 𐟔 通过WHERE语句可以进行各种条件的查询：比较逻辑运算 𐟓 例如： ```sql SELECT * FROM 表1 WHERE column1 > x; ``` 逻辑运算 𐟧銠例如： ```sql SELECT * FROM 表1 WHERE NOT (column1 > x AND column2 <> y); ``` 范围查询 𐟓 例如： ```sql SELECT DISTINCT column2 FROM 表1 WHERE column2 BETWEEN x AND y; ``` 空值查询 𐟌€ 例如： ```sql SELECT * FROM 表1 WHERE column1 IS NULL; ``` 模糊查询 𐟔 使用LIKE关键词可以进行模糊匹配。例如： ```sql SELECT * FROM 表1 WHERE column1 LIKE ‘%x%’; SELECT * FROM 表1 WHERE column1 LIKE ‘x_’; SELECT * FROM 表1 WHERE column1 LIKE ‘__’; ``` 通过这些基础的SQL查询操作，你可以轻松处理各种数据表查询需求。

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新手必学：7个防侵权和去重技巧嘿，新手小白们！做自媒体的时候，避免侵权和视频重复可是头等大事。今天我就来分享7个超实用的防侵权和去重技巧，绝对是你做自媒体路上必备的法宝哦！避免封面重复 𐟎芥𐁩⥏輦﨧†频的门面担当！很多人看视频除了标题，封面图也是吸引他们的重要因素。所以，尽量让你的封面图有特色，别和别人重复。避免内容重复 𐟓 内容方面，尽量进行二次创作。开头不要和别人的一样，剪辑的视频开头也不要和已有的视频开头一样。时间控制也很重要，比如别人发了一段2分15秒的视频，你可以剪辑一段2分40秒的，这样就不会被认定为重复内容啦。素材必须混剪 𐟎슥𝱧‰‡或者剧情里几个亮点拼成一段视频，至少要用7段素材。剪掉中间啰嗦或没用的部分，然后拼接起来，这样视频看起来更专业。添加片头和片尾 𐟎劧‰‡头简单介绍一下自己以及本期视频内容，片尾预告一下下期内容，这样能吸引粉丝的关注度。一般片头片尾控制在5秒左右即可。调整画面颜色 𐟌ˆ 锐化加5，饱和度加10，对比度加5。这样能让你的视频看起来更鲜艳，更吸引人。添加原创底色 𐟎芧”覉‹机挡住摄像头，录制一段全黑视频。先导入这段全黑视频，再用画中画导入你剪辑好的视频，这样就能添加原创底色啦。更改视频格式 𐟓‚ 导出时设置为1080p，30帧，MD5。这样能让你的视频看起来更清晰，更专业。以上就是我今天分享的防侵权和去重技巧啦！如果你觉得对你有帮助，记得点赞、收藏加关注哦～ ✌️ 希望这些技巧能帮到你们，祝大家都能做出超棒的自媒体视频！

终于有人讲清楚了【连续问题】的解决方法！ 𐟎�ꤱ：去重用户活跃日期由于一个用户在同一天可能多次活跃，我们只需要知道用户是否在某天活跃，因此需要对用户ID和活跃日期进行去重处理。 𐟓… 步骤2：窗口函数排序在去重后的结果基础上，使用`row_number()`函数进行开窗操作，以`userid`分组，并按日期升序排序，得到每个用户按日期升序的排名。 𐟔„ 步骤3：序减定组【序减定组】是指利用`row_number`排序后的连续名次与日期差值来定义不同的连续日期组合。如果日期也是连续的，那么日期和排序的差值就是一个固定常数。 𐟓Š 步骤4：计算连续天数通过`group by`和`having count`来计算每个分组中的连续天数。这样就能得到每个用户在不同日期的连续活跃天数。

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