结果直接存储到原表中吗
时间: 2023-10-03 11:02:27 浏览: 27
可以使用Hive的INSERT语句将结果插入到原表中。具体的SQL语句如下:
```sql
INSERT INTO TABLE wuyangke
SELECT d_max_temperature,
CASE WHEN d_max_temperature > avg_temp THEN 1 ELSE 0 END AS is_greater
FROM (
SELECT d_max_temperature, AVG(d_max_temperature) OVER () AS avg_temp
FROM wuyangke
) t;
```
该语句会先使用子查询获取`d_max_temperature`列的均值,并将结果命名为`avg_temp`。然后,在主查询中对每个值进行判断,如果该值大于均值,则输出1,否则输出0,并将结果命名为`is_greater`。最后,使用INSERT语句将结果插入到原表`wuyangke`中。注意,这种方式会修改原表的数据,请谨慎使用。
相关问题
sql中视图的值改变会影响原表吗
在 SQL 中,视图是虚拟表,是由 SELECT 语句定义的查询结果集。视图本身不存储数据,而是基于原表或其他视图的 SELECT 语句的查询结果进行定义。因此,对视图的更改不会直接影响到原表,但是视图中的数据更改可能会影响到原表。
具体地说,如果视图中的数据更改是通过 UPDATE、INSERT 或 DELETE 语句进行的,那么这些更改将反映在原表中。但是,如果视图中的数据更改只是在 SELECT 语句中进行的,不涉及实际的数据更改,则不会影响原表中的数据。
需要注意的是,如果视图中的数据更改影响到原表中的数据,可能会引起级联更新的问题,即原表中的其他相关数据也会受到影响。因此,在更改视图的数据时,需要谨慎处理,以避免意外的影响。
原生的多进程不能直接获取返回值吗
原生的多进程(`multiprocessing.Process`)在启动子进程时,是无法直接获得子进程的返回值的。这是因为进程之间是相互独立的,每个进程都有自己的内存空间,无法直接访问其他进程的内存空间。
为了解决这个问题,我们可以使用进程间通信(IPC)的方式来实现子进程向主进程返回数据。常用的 IPC 方法包括消息队列、管道、共享内存等。在 Python 中,我们可以使用 `multiprocessing` 模块提供的 `Queue` 类来实现进程间通信。
具体而言,我们可以在主进程中创建一个 `Queue` 对象,然后将这个对象传递给子进程。子进程在执行完任务后,将结果放入队列中。主进程从队列中获取结果即可。
以下是一个示例程序:
```python
import multiprocessing
def worker(num, queue):
result = num * num
queue.put(result)
if __name__ == '__main__':
queue = multiprocessing.Queue()
processes = []
for i in range(4):
p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i, queue))
processes.append(p)
p.start()
for p in processes:
p.join()
results = []
while not queue.empty():
result = queue.get()
results.append(result)
print(results)
```
在这个示例程序中,我们创建了一个 `worker` 函数,它会计算一个数的平方,并将其放入一个队列中。我们使用 `multiprocessing.Queue` 来创建一个队列,并将其作为参数传递给 `worker` 函数。我们使用 `multiprocessing.Process` 来创建 4 个进程,并将 `worker` 函数和队列作为参数传递给它们。我们使用一个列表来存储进程对象,并在启动所有进程后,使用 `join` 方法等待所有进程完成。
当所有进程都完成后,我们从队列中获取每个进程的返回值,并将其放入一个列表中。最后,我们打印出这个列表,它应该是一个包含了每个数的平方的列表。
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