原文链接 http://www.oracle.com/technetwork/database/bi-datawarehousing/twp-bp-for-stats-gather-12c-1967354.pdf 译者 杨禹航 何时收集统计信息 为了选择最佳执行计划,优化器必须可以获得有代表性的统计信息。有代表性的统计数据不必是最新的,而是一组能够帮助优化器确定执行计划中每个操作所能返回的行数。 自动统计信息收集任务 Oracle会在预定义维护窗口期间 (工作日10pm 到2am 和周末6am 到2am
代码下载地址:https://github.com/f641385712/netflix-learning
SQL索引建议是帮助数据库优化器创造最佳执行路径,需要遵循数据库优化器的一系列规则来实现。CloudDBA需要首先计算表统计信息,是因为:
ifnull(col,value)判断col是否为空,为空则使用自己提供的值value
在 Hudi 0.10 中,我们引入了对高级数据布局优化技术的支持,例如 Z-order和希尔伯特空间填充曲线[1](作为新的聚类算法),即使在经常使用过滤器查询大表的复杂场景中,也可以在多个列而非单个列上进行数据跳过。
窗口函数是对where或者group by 子句处理后的结果进行操作,所以窗口函数原则上只能写在select 子句中。
导读:今天主要和大家交流的是网易在数据湖Iceberg的一些思考与实践。从网易在数据仓库建设中遇到的痛点出发,介绍对数据湖Iceberg的探索以及实践之路。
导读:在数据科学中,通常会使用统计信息来描述和汇总数据。本节介绍几个具有此类功能的描述性统计数据。
字段的统计数据是 CBO 优化器估算执行计划代价的重要依据。而字段的统计数据可以分为两类:
1 为什么引入新 NDV 算法 字段的统计数据是 CBO 优化器估算执行计划代价的重要依据。而字段的统计数据可以分为两类: 1. 概要统计数据:如 NDV 字段平均长度 ACL 最大、最小值等 2. 柱状图数据:也叫直方图(histograms)记录 NDV 和它们出现的频率 NDV 也叫做唯一值数,是对表的字段唯一值个数的统计,对于第一类数据,实际上可以通过一次扫描表获取所有字段的统计数据。 但是,对于大型表的分析,为减少资源消耗,需要通过采样分析。由于采样具有随机性,对于一些数据分布不均匀的字段,通过采
随着业务发展,这些表会越来越大,如果处理不当,查询统计的速度也会越来越慢,直到业务无法再容忍。
摘要:本文介绍去哪儿数据平台在使用 Flink + Iceberg 0.11 的一些实践。内容包括:
tp5数据库查询 注: 打印出最后一条数据库操作的sql语句 echo Db::getLastSql();
在数据分析的时候,一般首先要对数据进行描述性统计分析(Descriptive Analysis),以发现其内在的规律,再选择进一步分析的方法。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述,主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形,常用的指标有均值、中位数、众数、方差、标准差等等。 》》接下来我们讲讲在Excel2007中完成描述性统计分析。 一、案例场景 某网站的专题活动积累了一定访问数据后,需要统计流量的的均值、区间,以及给出该专
排序算法是老生常谈的了,但是在面试中也有会被问到,例如有时候,在考察算法能力的时候,不让你写算法,就让你描述一下,某个排序算法的思想以及时间复杂度或空间复杂度。我就遇到过,直接问快排的,所以这次我就总结梳理一下经典的十大排序算法以及它们的模板代码。
平静心湖起涟漪,开始新的挑战。我会根据每周工作繁忙程度来完成作业,时间充裕的时候尽量高质量完成,忙的时候采用懒人模式。作业的日期、质量等无法固定,可能会迟到,但不会缺席。
俗话说的好,“一图顶十表”。我们经常在Nature,Science杂志的各种高级文章中看到异常优美的图片,大都是这样色儿的:
统计运算非常常用。本文介绍Pandas中的统计运算函数,这些统计运算函数基本都可以见名知义,使用起来非常简单。
上图展示了大部分用户使用Hudi的场景。通常用Flink或者Spark或者Hudi内置工具DeltaStreamer读取数据源,写入原始表。这些表可以被不同的查询引擎读取,做常规的数据湖分析,或者做批处理。同时用Hudi提供的库可以搭建增量ETL管道,写入衍生表中。Hudi促进形成了一套生态系统,包含众多管理数据的功能,可以有效地分离高度优化的数据层和其上面搭建的查询层。
本节讨论成本优化器的基础:统计。通过示例进行讲解。这里会由很多执行计划,后续会更加详细讨论这些计划如何运行。现在只需要注意每个计划的第一行看到的数字以及行数。这些是行数估计值。
某地区经过对城镇交通状况的调查,得到现有城镇间快速道路的统计数据,并提出“畅通工程”的目标:使整个地区任何两个城镇间都可以实现快速交通(但不一定有直接的快速道路相连,只要互相间接通过快速路可达即可)。现得到城镇道路统计表,表中列出了任意两城镇间修建快速路的费用,以及该道路是否已经修通的状态。现请你编写程序,计算出全地区畅通需要的最低成本。
随着科学技术的发展,用户对频率计也提出了新的要求。除通常的频率计所具有的功能外,还要有数据处理功能,统计分析功能,时域分析功能等等,或者包含电压测量等其他功能。这些要求有的已经实现或者部分实现,但要真正完美的实现这些目标,对于生产厂家来说,还有许多工作要做,而不是表面看来似乎发展到头了。
哈喽各位铁汁们常用的八大排序我们都一起实现了,但是前面我们的实现过程大部分都是比较排序,不知道大家听说过计数排序这种非比较排序?它的性能再某些场景甚至能达到惊人的 O(N)
作者简介 黄玮(Fuyuncat) 资深 Oracle DBA,致力于数据库底层技术的研究,其作品获得广大同行的高度评价。 个人网站 www.HelloDBA.com 在 Oracle 12c 当中,
目前市面上流行的三大开源数据湖方案分别为:Delta、Iceberg 和 Hudi,但是 Iceberg是一个野心勃勃的项目,因为它具有高度抽象和非常优雅的设计,为成为一个通用的数据湖方案奠定了良好基础。目前 Flink+Iceberg 构建全场景实时数仓已经有了非常良好的实践,本文带大家简单了解下Iceberg。后面五分钟学大数据会有一期专门介绍基于Flink+Iceberg打造T+0实时数仓,本文算是这篇文章的前置铺垫。
在使用 pandas 进行数据分析时,进行一定的数据探索性分析(EDA)是必不可少的一个步骤,例如常见统计指标计算、缺失值、重复值统计等。
统计学是应用数学的一个分支,主要通过利用概率论建立数学模型,收集所观察系统的数据,进行量化的分析、总结,并进而进行推断和预测,为相关决策提供依据和参考。统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据,统计学可以摘要并且描述这份数据,这个用法称作为描述统计学。另外,观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型,以之来推论研究中的步骤及母体,这种用法被称做推论统计学。
在 Oracle 12c 当中,优化器的一个新特性就是提供了新类型的柱状图数据,Top - N 频率柱状图和混合柱状图。优化器利用它们可以更加高效、精确地计算执行计划代价,选择最优计划。这里将探究一下 Top - N 频率柱状图在什么情况下获得、以及它如何影响优化器的选择率的计算。 12c 在线文档描述: Top - N 频率柱状图是频率柱状图的一个变种,它忽略了那些"非流行数据"(即出现频率低的数值)。例如,1000枚硬币中只有一枚面值1分的硬币,那在创建柱状图分组时,它就可以被忽略。Top - N 频率柱状图能产生一个更利于"流行数据"(高频率数据)的柱状图。
Elasticsearch聚合查询是一种强大的工具,允许我们对索引中的数据进行复杂的统计分析和计算。本文将详细解释一个聚合查询示例,该查询用于统计满足特定条件的文档数量,并计算其占总文档数量的百分比。这里回会分享如何统计某个字段的空值率,然后扩展介绍ES的一些基础知识。
“数据湖”、“湖仓一体”及“流批一体”等概念,是近年来大数据领域热度最高的词汇,在各大互联网公司掀起了一波波的热潮,各家公司纷纷推出了自己的技术方案,其中作为全链路数字化技术与服务提供商的袋鼠云,在探索数据湖架构的早期,就调研并选用了Iceberg作为基础框架,在落地过程中深度使用了Iceberg并进行了部分改造,在这个过程中,我们积累出了一些经验和探索实践,希望通过本篇文章与大家分享,也欢迎大家一起共同讨论。
或许你可能知道SAP HANA工作室在SLT复制时扮演的是被动的角色。所有你在数据配置(Data Provisioning)屏幕看到的信息都是来自于本地的SAP HANA表。
1 <概述> 1.1 <目的> <读取 WinCC 在线表格控件中特定数据列的最大值、最小值和时间戳,并在外部对 象中显示。如图 1 所示。左侧在线表格控件中显示项目中归档变量的值,右侧静态 文本中显示的是表格控件中温度的最大值、最小值和相应的时间戳。
上一篇文章 : (9条消息) 【JDK8 新特性 5】Stream流介绍和常用方法的使用_一切总会归于平淡的博客-CSDN博客
corr()函数默认计算的是两个变量之间的皮尔逊相关系数。该系数用于描述两个变量间线性相关性的强弱,取值范围为[-1,1]。系数为正值表示存在正相关性,为负值表示存在负相关性,为0表示不存在线性相关性。系数的绝对值越大,说明相关性越强。- 上表中第1行第2列的数值0.982321,表示的就是年销售额与年广告费投入额的皮尔逊相关系数,其余单元格中数值的含义依此类推。需要说明的是,上表中从左上角至右下角的对角线上的数值都为1,这个1其实没有什么实际意义,因为它表示的是变量自身与自身的皮尔逊相关系数,自然是1。- 从上表可以看到,年销售额与年广告费投入额、成本费用之间的皮尔逊相关系数均接近1,而与管理费用之间的皮尔逊相关系数接近0,说明年销售额与年广告费投入额、成本费用之间均存在较强的线性正相关性,而与管理费用之间基本不存在线性相关性。前面通过直接观察法得出的结论是比较准确的。- 第2行代码中的read_excel()是pandas模块中的函数,用于读取工作簿数据。3.5.2节曾简单介绍过这个函数,这里再详细介绍一下它的语法格式和常用参数的含义。- read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None)
随着表中记录(数据行)的不断积累,存储数据逐渐增加,有时我们可能希望计算出这些数据的合计值或者平均值等,这个时候就需要使用SQL语句的汇总操作等方法。 一:对表进行聚合排序 1:聚合函数 通过SQL对数据进行某种操作或计算时需要使用函数。SQL有五种常用的函数: ● COUNT:计算表中数据的行数(记录数)。 ● SUM:计算表中数值列中数据的合计数。 ● AVG:计算表中数值列中数据的平均值。 ● MAX:计算表中数值列中数据的最大值。 ● MIN:计算表中数值列中数据的最小值。 如上所示,用于汇总的函
说明:有点忙,这本书最近更新慢了一些,抱歉!这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接:
总第503篇 2022年 第020篇 对于数据库来说,慢查询往往意味着风险。SQL执行得越慢,消耗的CPU资源或IO资源也会越大。大量的慢查询可直接引发业务故障,关注慢查询即是关注故障本身。本文主要介绍了美团如何利用数据库的代价优化器来优化慢查询,并给出索引建议,评估跟踪建议质量,运营治理慢查询。 1 背景 2 基于代价的优化器介绍 2.1 SQL执行与优化器 2.2 代价模型介绍 2.3 基于代价的索引选择 2.4 基于代价的索引推荐思路 3 索引推荐实现 3.1 前置校验 3.2 提取关键列名 3.3
通常,当面对大量数据时,第一步是计算相关数据的汇总统计信息。也许最常见的汇总统计数据是均值和标准差,它允许你汇总数据集中的“典型”值,但其他汇总也很有用(总和,乘积,中位数,最小值和最大值,分位数等)。
最近我们被客户要求撰写关于极值理论EVT的研究报告,包括一些图形和统计输出。 “In cauda venenum”是您在极值理论一书中看到的第一句话:Laurens de Haan 和 Anna Ferreira 的介绍,这是关于您在应用 EVT 时将要处理的数据的性质的非常富有表现力的句子,极端数据通常具有更重要的尾部信息,反映真实行为
窗口函数,也叫OLAP函数(Online Anallytical Processing,联机分析处理),可以对数据库数据进行实时分析处理。
假设有这样子一个题:数组里有20个随机数,取值范围为从0到10,要求用最快的速度把这20个整数从小到大进行排序。
9,3,5,4,9,1,2,7,8,1,3,6,5,3,4,0,10,9 ,7,9
1、每年 select year(ordertime) as year,count(*) as count from 订单表 group by year(ordertime) 2、每月 select year(ordertime) as year, month(ordertime) as month, sum(Total) as sun_total from 订单表 group by year(ordertime), month(ordertime) 3、每日 select year(ordert
descirbe方法只能针对序列或数据框,一维数组是没有这个方法的;同时默认只能针对数值型的数据进行统计:
冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。
如果需要汇总数据而不是检索,SQL 提供专用函数,可用于检索数据,以便分析和报表生成。这种类型的检索例子有:
本文将首先介绍 Spark AQE SkewedJoin 的基本原理以及字节跳动在使用 AQE SkewedJoin 的实践中遇到的一些问题;其次介绍针对遇到的问题所做的相关优化和功能增强,以及相关优化在字节跳动的收益;此外,我们还将分享 SkewedJoin 的使用经验。
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