怎样将occupied-room默认值设为一:SELECT `h`.`name` AS `hotel_name`, `rt`.`name` AS `room_type`, `rt`.`room_num` AS `total_rooms`, `r`.`booked_quantity` AS `occupied_rooms`,( `rt`.`room_num` - `r`.`booked_quantity` ) AS `vacant_rooms`,(( `r`.`booked_quantity` / `rt`.`room_num` ) * 100 ) AS `occupancy_rate%` FROM (( `hotels` `h` JOIN `room_types` `rt` ON (( `h`.`id` = `rt`.`hotel_id` ))) LEFT JOIN `has_bookingrel` `r` ON (( `rt`.`id` = `r`.`room_type_id` )))

时间: 2023-07-20 09:42:55 浏览: 49
您可以使用IFNULL函数将`occupied_rooms`的默认值设为1,如下所示: ``` SELECT `h`.`name` AS `hotel_name`, `rt`.`name` AS `room_type`, `rt`.`room_num` AS `total_rooms`, IFNULL(`r`.`booked_quantity`, 1) AS `occupied_rooms`, (`rt`.`room_num` - IFNULL(`r`.`booked_quantity`, 1)) AS `vacant_rooms`, ((IFNULL(`r`.`booked_quantity`, 1) / `rt`.`room_num`) * 100) AS `occupancy_rate%` FROM `hotels` `h` JOIN `room_types` `rt` ON `h`.`id` = `rt`.`hotel_id` LEFT JOIN `has_bookingrel` `r` ON `rt`.`id` = `r`.`room_type_id` ``` 这里使用了`IFNULL()`函数,如果`booked_quantity`为null,则将其默认值设为1。
相关问题

#256个block memory_size = 256 #pid进程号 class Process: def __init__(self, pid, block, duration): self.__block = block self.__duration = duration self.__pid = pid self.__memory = None @property def pid(self): return self.__pid @property def block(self): return self.__block @property def duration(self): return self.__duration def set_memory(self, memory_start, memory_end): self.__memory = (memory_start, memory_end) def get_memory(self): return self.__memory class MemoryAllocator: def __init__(self, memory_size): self.__memory_blocks = [None] * memory_size def memory_view(self): '''return the array of the use of memory blocks.''' return tuple(self.__memory_blocks) def allocate_memory(self, block_start, length, process): for block_id in range(block_start, block_start+length): assert self.__memory_blocks[block_id] is None, 'tend to allocate occupied blocks' self.__memory_blocks[block_id] = process process.set_memory(block_start, length) def free_memory(self, process): assert process.get_memory() is not None, 'process should already hold memory blocks' block_start, length = process.get_memory() for block_id in range(block_start, block_start+length): assert self.__memory_blocks[block_id] == process, 'the orresponding memory blocks should be assigned to the process' self.__memory_blocks[block_id] = None

这段代码实现了一个简单的内存分配器和进程类。其中,内存分配器使用一个数组来表示内存块的使用情况,每个进程对象都包含一个指向内存块的引用。 这段代码的实现还可以进行一些改进: 1. 内存分配器可以使用更高效的数据结构,比如位图,来表示内存块的使用情况。 2. 进程类可以添加一个方法来释放内存,而不是在内存分配器中实现。 3. 内存分配器可以添加一个方法来查找可用的内存块,而不是在进程类中实现。 4. 进程类可以将内存块的起始位置和长度作为属性,而不是在set_memory方法中设置。 下面是改进后的代码: ``` class Process: def __init__(self, pid, duration): self.__pid = pid self.__duration = duration self.__memory_start = None self.__memory_length = None @property def pid(self): return self.__pid @property def duration(self): return self.__duration @property def memory_start(self): return self.__memory_start @property def memory_length(self): return self.__memory_length def set_memory(self, start, length): self.__memory_start = start self.__memory_length = length def release_memory(self): self.__memory_start = None self.__memory_length = None class MemoryAllocator: def __init__(self, memory_size): self.__memory_blocks = [False] * memory_size def find_free_memory(self, length): for i in range(len(self.__memory_blocks) - length + 1): if all(not self.__memory_blocks[j] for j in range(i, i + length)): return i return None def allocate_memory(self, process): length = process.duration start = self.find_free_memory(length) assert start is not None, 'allocation failed' for i in range(start, start + length): self.__memory_blocks[i] = True process.set_memory(start, length) def free_memory(self, process): start = process.memory_start length = process.memory_length for i in range(start, start + length): self.__memory_blocks[i] = False process.release_memory() ``` 改进后的代码更加清晰和易于维护,也更加高效。

class ParkingSpot: def init(self, spot_id, status='Available'): self.spot_id = spot_id self.status = status def str(self): return f'Spot ID: {self.spot_id} Status: {self.status}' class ParkingLot: def init(self, num_spots): self.spots = [ParkingSpot(i) for i in range(1, num_spots+1)] def park_vehicle(self, spot_id): spot = self.spots[spot_id-1] if spot.status == 'Available': spot.status = 'Occupied' print(f'Spot {spot_id} is now occupied.') else: print(f'Spot {spot_id} is already occupied.') def release_spot(self, spot_id): spot = self.spots[spot_id-1] if spot.status == 'Occupied': spot.status = 'Available' print(f'Spot {spot_id} is now available.') else: print(f'Spot {spot_id} is already available.') def display_spots(self): for spot in self.spots: print(spot)具体解释代码意思

这段代码定义了一个停车场类(ParkingLot)和一个停车位类(ParkingSpot)。在停车场类中,初始化方法__init__()中接收一个参数num_spots表示停车位数量,会生成num_spots个停车位对象存储在spots列表中。类方法park_vehicle()和release_spot()可以分别用于停车和释放停车位,根据停车位状态(是否被占用)进行相应操作,并输出相应提示信息。类方法display_spots()用于展示当前停车位的状态信息。停车位类中,初始化方法__init__()中接收一个参数spot_id表示停车位编号,同样会根据编号生成一个状态(status)字符串,如果没有传入状态参数,则默认为'Available'。类方法str()可以返回当前停车位的状态信息。

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2023-06-10 06:10:14,356 INFO mapreduce.Job: Job job_1686300831839_0056 failed with state FAILED due to: Task failed task_1686300831839_0056_m_000001 Job failed as tasks failed. failedMaps:1 failedReduces:0 killedMaps:0 killedReduces: 0 2023-06-10 06:10:14,536 INFO mapreduce.Job: Counters: 9 Job Counters Failed map tasks=1 Killed map tasks=3 Launched map tasks=4 Data-local map tasks=4 Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=20374 Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=0 Total time spent by all map tasks (ms)=20374 Total vcore-milliseconds taken by all map tasks=20374 Total megabyte-milliseconds taken by all map tasks=20862976 2023-06-10 06:10:14,561 WARN mapreduce.Counters: Group FileSystemCounters is deprecated. Use org.apache.hadoop.mapreduce.FileSystemCounter instead 2023-06-10 06:10:14,566 INFO mapreduce.ExportJobBase: Transferred 0 bytes in 19.7479 seconds (0 bytes/sec) 2023-06-10 06:10:14,582 WARN mapreduce.Counters: Group org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter is deprecated. Use org.apache.hadoop.mapreduce.TaskCounter instead 2023-06-10 06:10:14,582 INFO mapreduce.ExportJobBase: Exported 0 records. 2023-06-10 06:10:14,582 ERROR mapreduce.ExportJobBase: Export job failed! 2023-06-10 06:10:14,585 ERROR tool.ExportTool: Error during export: Export job failed! at org.apache.sqoop.mapreduce.ExportJobBase.runExport(ExportJobBase.java:445) at org.apache.sqoop.manager.SqlManager.exportTable(SqlManager.java:931) at org.apache.sqoop.tool.ExportTool.exportTable(ExportTool.java:80) at org.apache.sqoop.tool.ExportTool.run(ExportTool.java:99) at org.apache.sqoop.Sqoop.run(Sqoop.java:147) at org.apache.hadoop.util.ToolRunner.run(ToolRunner.java:76) at org.apache.sqoop.Sqoop.runSqoop(Sqoop.java:183) at org.apache.sqoop.Sqoop.runTool(Sqoop.java:234) at org.apache.sqoop.Sqoop.runTool(Sqoop.java:243) at org.apache.sqoop.Sqoop.main(Sqoop.java:252)

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