where del_flag=0 和 id如果为空的话,bid=0 如果id不等于空的话,id=0

时间: 2023-08-22 11:09:29 浏览: 106
您的问题是关于SQL语句的,您可以使用以下语句实现您的需求: ``` UPDATE table_name SET bid = 0 WHERE del_flag = 0 AND id IS NULL; UPDATE table_name SET id = 0, bid = 0 WHERE del_flag = 0 AND id IS NOT NULL; ``` 以上语句中,第一条语句会将id为NULL的记录的bid字段更新为0,第二条语句会将id不为NULL的记录的bid和id字段都更新为0。这里假设表名为table_name,您需要将其替换为您实际使用的表名。
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where del_flag=0 和 id如果为空的话,用bid=0这个sql怎么写

您可以使用以下 SQL 语句来实现: ``` SELECT * FROM table_name WHERE del_flag=0 AND (id IS NULL OR id='') AND bid=0; ``` 这个 SQL 语句的意思是从 `table_name` 表中选择所有 `del_flag` 为 0 并且 `id` 是空或者为 null,以及 `bid` 等于 0 的记录。

select i.id, i.name, i.group_id, i.max_people, i.create_time, u.nick_name, w.shrimp, gb.total, gpo.order_total, gpo.rake_total, gpo.shell_total, gpo.consume_total from im_group_information i left join im_group g on g.group_id = i.group_id and g.admin=2 left join (select group_id, count(group_id) total from im_group where is_delete=0 group by group_id) gb on gb.group_id = i.group_id left join (select bid, count(bid) order_total, sum(rake) rake_total, sum(price) shell_total, count(distinct uid) consume_total from g_prop_order where is_delete=0 group by bid) gpo on gpo.bid = g.u_id left join u_user u on u.id = g.u_id left join u_wallet w on w.id = g.u_id left join (select uid, count(distinct uid) offline_total from u_online_log group by uid) l on g.u_id = l.uid where i.is_delete = 0;怎么查到im_group_information群组表中七天内登陆过的用户数量

可以使用子查询结合条件判断的方式来查询七天内登陆过的用户数量,具体实现如下: ``` SELECT COUNT(DISTINCT l.uid) AS login_total FROM im_group_information i LEFT JOIN im_group g ON g.group_id = i.group_id AND g.admin = 2 LEFT JOIN u_user u ON u.id = g.u_id LEFT JOIN u_online_log l ON g.u_id = l.uid WHERE i.is_delete = 0 AND l.login_time >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY) ``` 这里使用了 `COUNT(DISTINCT l.uid)` 来统计七天内登陆过的用户数量,同时在 `WHERE` 子句中加入条件 `l.login_time >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY)` 来筛选出七天内登陆过的用户。
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帮我把下面一段C++代码改写成python代码:#include "Trade.h" #include "WPrice.h" #include <algorithm> double normalCDF(double x) // Phi(-∞, x) aka N(x) { return std::erfc(-x / std::sqrt(2)) / 2; //erfc()是互补误差函数,该返回值表示标准正态分布下var小于x的概率,即N(x) } CTrade::CTrade(double tick) : wp_bid(0.01), wp_ask(0.01), m_tick(tick), m_TimeRound(50) { newday(NULL); } CTrade::~CTrade() { } void CTrade::OnBook(const BTRec& btRec) { wp.setGamma(0.1); wp_bid = wp.getWP(&btRec.Bids); wp_ask = wp.getWP(&btRec.Asks); if (wp_mid > 0){ //wp_mid初始化为-1,仅遇到第一条BTRec记录时条件为false double wp_now = (wp_bid + wp_ask) / 2; //updated wp_mid int volume = btRec.volume; //volume between two orderbook records double ratio = normalCDF((wp_now - wp_mid) / (2 * m_tick)); //m_tick = tick = 0.2 double buyvolume = ratio*volume, sellvolume = (1 - ratio)*volume; m_TimeRound.update(buyvolume, sellvolume, btRec.rec_time.timestamp); //volume moving average if (mv_volume < 0) { mv_volume = volume; mv_buyvolume = buyvolume; } else{ mv_volume += 0.002*(volume - mv_volume); mv_buyvolume += 0.002*(buyvolume - mv_buyvolume); } // round trip volatility if (time_ini < 0 || btRec.rec_time.timestamp - time_ini >= time_scale){ if (time_ini>0){ double dp = wp_now - wp_ini; volatility += 0.05*(dp*dp - volatility); } time_scale = m_TimeRound.getTime() * 1000; //in milliseconds time_ini = btRec.rec_time.timestamp; wp_ini = wp_now; } } wp_mid = (wp_bid + wp_ask) / 2; } void CTrade::newday(const char* p) { wp_mid = -1; m_TimeRound.newday(p); volatility = 16 * m_tick*m_tick; time_slapse = -1, time_scale = -1, wp_ini = -1, time_ini = -1; mv_buyvolume = mv_volume = -1; }

print("开始执行推荐算法....") #spark.sql(etl_sql).write.jdbc(mysql_url, 'task888', 'overwrite', prop) # 获取:用户ID、房源ID、评分 etl_rdd = spark.sql(etl_sql).select('user_id', 'phone_id', 'action_core').rdd rdd = etl_rdd.map(lambda x: Row(user_id=x[0], book_id=x[1], action_core=x[2])).map(lambda x: (x[2], x[1], x[0])) # 5.训练模型 model = ALS.train(rdd, 10, 10, 0.01) # 7.调用模型 products_for_users_list = model.recommendProductsForUsers(10).collect() # 8.打开文件,将推荐的结果保存到data目录下 out = open(r'data_etl/recommend_info.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') # 9.设置写入模式 csv_write = csv.writer(out, dialect='excel') # 10.设置用户csv文件头行 user_head = ['user_id', 'phone_id', 'score'] # 12.写入头行 csv_write.writerow(user_head) # 13.循环推荐数据 for i in products_for_users_list: for value in i[1]: rating = [value[0], value[1], value[2]] # 写入数据 csv_write.writerow(rating) print("推荐算法执行结束,开始加工和变换推荐结果....") # 14.读取推荐的结果 recommend_df = spark \ .read \ .format('com.databricks.spark.csv') \ .options(header='true', inferschema='true', ending='utf-8') \ .load("data_etl/recommend_info.csv") # 注册临时表 recommend_df.createOrReplaceTempView("recommend") # 构造 spark执行的sql recommend_sql = ''' SELECT a.user_id, a.phone_id, bid,phone_name, phone_brand, phone_price, phone_memory ,phone_screen_size,ROUND(score,1) score FROM recommend a,phone b WHERE a.phone_id=b.phone_id ''' # 执行spark sql语句,得到dataframe recommend_df = spark.sql(recommend_sql) # 将推荐的结果写入mysql recommend_df.write.jdbc(mysql_url, 'recommend', 'overwrite', prop) 解释一下这段代码

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