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MySQL中的DATEDIFF()、PERIOD_DIFF()和TIMESTAMPDIFF()函数使用

DATEDIFF() 函数返回两个日期之间的天数 用法:DATEDIFF(date1,date2) date1 和 date2 参数是合法的日期或日期/时间表达式。...注意:只有值的日期部分参与计算,具体的时间不参与计算,计算两个日期之间的天数要用DATEDIFF不能用period_diff 案例: SELECT DATEDIFF('2021-10-01','2021...SELECT DATEDIFF('2021-09-30','2021-10-01') AS DiffDate ----->-1 SELECT DATEDIFF('2021-09-30 00:00:00...如果使用DATE值,则TIMESTAMPDIFF函数将其视为时间部分为“00:00:00”的DATETIME值。 unit参数是确定(end-begin)的结果的单位,表示为整数。...如果使用SECOND而不是MINUTE,则TIMESTAMPDIFF函数将考虑SECOND部分 SELECT TIMESTAMPDIFF(SECOND, '2021-10-01 10:00:00', '

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    hive计算日期差函数datediff,hive修改日期连接符

    本文主要讲述怎样用hive计算日期差问题。 首先,hive本身有一个UDF,名字是datediff。...我们来看一下这个日期差计算的官方描述,(下面这个是怎么出来的): hive> desc function extended datediff;     //*查函数功能*// OK datediff(date1...Example: > SELECT datediff('2009-30-07', '2009-31-07') FROM src LIMIT 1; 从上面的描述可以看出datediff用法很简单,就是...datediff('日期1','日期2'),其中日期是有格式的,目前支持以下两种格式: yyyy-MM-dd HH:mm:ss yyyy-MM-dd 但是,看上面的显示 hive function里对datediff...这里我的一个列子: SELECT datediff('2013-10-15', '2013-9-15') FROM words LIMIT 1; 如果我的日期是2013/10/15这样的,该这么办?

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    本文主要讲述怎样用hive计算日期差问题。 首先,hive本身有一个UDF,名字是datediff。...我们来看一下这个日期差计算的官方描述,(下面这个是怎么出来的): hive> desc function extended datediff;     //*查函数功能*// OK datediff(date1...Example: > SELECT datediff('2009-30-07', '2009-31-07') FROM src LIMIT 1; 从上面的描述可以看出datediff用法很简单,就是...datediff('日期1','日期2'),其中日期是有格式的,目前支持以下两种格式: yyyy-MM-dd HH:mm:ss yyyy-MM-dd 但是,看上面的显示 hive function里对datediff...这里我的一个列子: SELECT datediff('2013-10-15', '2013-9-15') FROM words LIMIT 1; 如果我的日期是2013/10/15这样的,该这么办?

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    CUDA 线程ID 计算方式;NVIDIA GPGPU;

    thread ID 的计算方式,简单来说很像小学学的除法公式,本文转载自同学一篇博客;并进行简单修改; 被除数 = 除数 * 商 + 余数 用公式表示:线程Id = blockId * blockSize...高维度坐标转一维坐标公式 id = Dx * Dy * z + Dx * y + x;坐标从0开始;维度从1开始; 搞清楚了这些,我们找几个例子开始计算: 1D grid, 1D block blockSize...= blockDim.x blockId = blockIdx.x threadId = threadIdx.x Id = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x...block blockSize = blockDim.x(一维 block 的大小) blockId = Dx * Dy * z + Dx * y + x (三维 grid 中 block 的 id...) threadId = Dx * y + x (二维 block 中 thread 的 id) = blockDim.x * threadIdx.y + threadIdx.x Id =

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    使用redis生成全局id

    本文将详细介绍如何使用Redis在Java应用程序中生成全局唯一ID,并探讨其应用场景。 为什么使用Redis生成全局ID?...在分布式系统中,使用Redis生成全局ID有以下几个优势: 高性能: Redis是一种高性能的内存数据库,能够提供快速的读写操作,适合用于高并发场景下的ID生成。...可以采用分布式锁来保证ID的唯一性,或者使用更复杂的算法来生成ID,如Snowflake算法。 性能瓶颈: 随着系统的增长,生成全局ID的压力可能会增加。...通过使用Redis生成全局ID,可以确保每个订单都有一个唯一的标识符,避免了订单号重复的问题。 用户注册: 当用户注册新账户时,需要分配一个唯一的用户ID。...使用Redis生成全局ID可以帮助管理分布式事务,并避免事务ID冲突的问题。

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    react-id-swiper 的使用

    使用门槛低,无论是在函数组件里还是在类组件中,很容易调用。 在 2.1.0 之后 react-id-swiper 用起了 React Hook,demo 里给出的基本都是函数组件的使用方法。...笔者的使用场景则是在类组件中,和函数组件不太一样的地方主要在如何获取 swiper 对象 ( react-id-swiper 的作者给了 Hook 写法的 demo ),进而使用它的方法和属性。...按照文档安装后,假设现在需要在 A 组件中使用 Swiper,A 组件是一个竖向整屏滑动的长列表,效果可以参考 fullpage 的官网首页: // A.js import Swiper from 'react-id-swiper...'; import "react-id-swiper/lib/styles/scss/swiper.scss"; ......(一页内的内容太多所以有 scroll)会有手势冲突,需要调整“敏感度”平衡这种冲突 threshold: 60, // 当需要整屏滚动的时候,默认的 height 会导致容器计算错误

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    在 NHibernate 中使用 Snow Flake ID

    其核心思想是: 使用 41bit 作为毫秒时间戳; 10bit 作为机器的 ID ( 5 个 bit 是数据中心,5 个 bit 的机器 ID ); 12bit 作为毫秒内的流水号(意味着每个节点在每毫秒可以产生...数据库实现 关于 Snow Flake ID 算法的实现, 已经有多种语言版本的实现, 这里以 PostgreSQL 为例, 使用 sql 实现个简化版。...在数据库使用这个 ID 也很容容易, 只要设置数据表的对应的列的默认值即可, 示例如下: CREATE TABLE public.snow_flake_test ( id bigint NOT...string Name { get; set; } } Id 是在数据库生成的, 所以应该使用的生成器为 trigger-identity , 对应的 xml 映射文件为如下: <class name...Test execution time: 4.5339 Seconds 毫无悬念, 单元测试通过, 可以在 NHibernate 中愉快的使用 Snow Flake ID 了。

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    macOS使用TeamViewer ID避免连接失败

    macOS使用TeamViewer ID避免连接失败 作者:matrix 被围观: 13,460 次 发布时间:2019-02-27 分类:零零星星 | 6 条评论 » 这是一个创建于 1282...TeamViewer使用频繁或者被检测到某些ip段中会被标记为商业行为的使用,也就会要求付费。对应的TeamViewer ID也就会被要求进行商业授权许可。...期间尝试过mac端的向日葵远程控制端和系统自带的屏幕共享,前者只能查看不能操作,后者完全连接不上亦或使用内网VNC地址成功,使用apple id就连接失败,mac端qq就根本没这个功能。...has been reset to free” 方法2 TeamViewer会把ID进行标记,所以换一个新的ID就可以使用了。...这样就可以切换新ID 方法3 使用脚本修改,切换TeamViewer新ID 感谢@zhovner的一键切换脚本TeamViewer ID Changer for MAC OS解决帮了大忙: 测试版本:TeamViewer

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    MongoDB主键:使用ObjectId () 设置_id字段

    在MongoDB中,_id字段是集合的主键,以便可以在集合中唯一地标识每个文档。_id字段包含唯一的Object ID 值。...默认情况下,在集合中插入文档时,如果您没有在字段名称中添加带有_id的字段名称,则MongoDB将自动添加一个Object id字段,下图所示: ?...如果要确保在创建集合时MongoDB不会创建_id字段,并且要指定自己的ID作为集合的_id,则需要在创建集合时明确定义它。 在显式创建id字段时,需要使用名称中的_id创建它。...db.Employee.insert({_ id:10,“ EmployeeName”:“ Smith”}) 代码说明: 1....我们假设正在创建集合中的第一个文档,因此在创建集合时在上述语句中,我们显式定义了字段_id并为其定义了一个值。 如果命令执行成功,现在使用find命令显示集合中的文档,则将显示以下输出结果: ?

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    python使用UUID库生成唯一ID

    IDentifier Python 中叫 UUID GUID —— Globally Unique IDentifier C# 中叫 GUID 它通过MAC地址、时间戳、命名空间、随机数、伪随机数来保证生成ID...可以保证全球范围内的唯一性,但MAC的使用同时带来安全性问题,局域网中可以使用IP来代替MAC。...2、uuid2()——基于分布式计算环境DCE(Python中没有这个函数) 算法与uuid1相同,不同的是把时间戳的前4位置换为POSIX的UID。实际中很少用到该方法。...4、uuid4()——基于随机数 由伪随机数得到,有一定的重复概率,该概率可以计算出来。...5、uuid5()——基于名字的SHA-1散列值 算法与uuid3相同,不同的是使用 Secure Hash Algorithm 1 算法 使用方面: 首先,Python中没有基于DCE的,所以uuid2

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    为什么建议使用递增的业务ID

    为什么要使用递增的业务ID 1. 易于管理和跟踪 使用递增的业务ID可以使得数据管理和跟踪变得更加容易。...例如,我们可以使用二分查找算法来快速定位到特定的业务ID,或者使用基于比较的排序算法来对业务ID进行排序。 2. 有助于数据库性能优化 使用递增的业务ID还可以帮助优化数据库的性能。...而对于递增的业务ID,由于其具有顺序性,因此在建立索引时,可以使用B树或者B+树这种基于比较的数据结构,从而使得索引的查找效率更高。...查询效率提升:由于递增的业务ID具有顺序性,因此在进行范围查询时,可以直接通过比较业务ID的大小来确定查询范围,从而提高查询效率。 3. 业务的连续性 使用递增的业务ID还可以帮助保持业务的连续性。...ID;二是使用内存数据库,如Redis,其提供的INCR命令可以用来生成高效的递增ID;三是使用分布式协调服务,如ZooKeeper,其提供的顺序节点可以用来生成持久化的递增序列号。

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    基于Spark的ID Mapping——Spark实现离线不相交集计算

    使每行数据中 > 为了保证迭代过程最终可以收敛,不妨将图中所有边都当做有向边处理,方向都是节点ID较大的节点指向节点ID较小的节点,这样最终计算得到的不相交集必是以集合中ID最小的点为根,即所有节点都指向所在集合中...ID最小的点。...保证Pi不重复 第一步处理完之后,原始数据中还会存在一个问题:多条边相交于一个ID较大的节点,这会导致ID较大的节点成为潜在的根节点。...推测执行 由于数据量比较大,计算时会使用较大的并发来执行,对于同一个job经常出现大部分task都执行很快,只是在等2-3个task的执行,而观察发现并没有明显的数据倾斜。...程序运行使用16核64G内存的分布式Spark运行环境,迭代过程中partition个数为64,整体运行时间在20分钟左右,基本达到了业务使用的要求。

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    这些留存分析的计算方式,你知道吗(6)

    它能帮助公司了解用户在使用产品或服务过程中的行为模式和忠诚度。 二、常见的留存分析使用场景: 应用分析:开发者利用留存分析可以了解用户下载应用后的使用情况,评估应用的吸引力和粘性。...三、以实际case案例分享如何实现留存分析: 该查询使用了DATEDIFF()函数来计算注册日期和事件日期之间的天数差异,然后筛选出两个日期相差一天的用户。...WHERE DATEDIFF(day, registration_date, event_date) >= 1; 四、次日留存3种实现方式对比 方案一:使用子查询 -- 计算成本:高。...结构: -- 计算成本:中等。...retention_rate FROM fact_table GROUP BY registration_date; -- 使用lag 函数 方案三:自连接 -- 计算成本:低。

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    一道SQL题的前世今生

    假设某APP场景下,有以下数据需求: 表1,新增用户表,t_new_user 字段:uid 用户id,reg_date新增日期 表2,收藏行为表,t_favorite_act 字段:uid 用户id,fav_date...(这里使用的是不置0的方式)。具体在这里就不展开了。 我们继续讨论。 变式4:留存计算 回到我们开篇的问题,有没有觉得,需求的逻辑和留存很像。留存通常是指之前有过某种行为,后续依然有。...我们可以使用下面的方法计算留存。累计活跃表:t_user_active_accu(uid 用户id,act_date 活跃日期)。这种情况我们依然可以请datediff帮助我们计算留存。...) b 上面两种计算留存的方式都比较好理解,使用了datediff函数,但需要注意使用的场景,一种是增量表,一种是全量表。...总结 本文我们从一道SQL题目出发,讨论了使用union all 和datediff简化代码的过程,以及由此衍生出来的相关问题。由于表是虚构的,代码并未经过完全测试,主要在于理解其中的技巧和原理。

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    留存和流失指标

    二.数据和指标计算 1.数据来源 1.1 数据库表:用户表/登录表(用户注册时间,最近登录时间,登录地点) 1.2 用户埋点数据:考虑到有些产品,尤其是海外产品是非登录状态可用,所以采用埋点上报数据。...1 THEN user_id ELSE null END ) / COUNT(DISTINCT CASE WHEN DATEDIFF($day, event_day) id...DATEDIFF($day, event_day) id ELSE null END ) / COUNT(DISTINCT CASE WHEN DATEDIFF($day...周流失率 Week Chrun Ratio, 上周登录/使用产品,但本周未登录/使用过的用户占上周(使用过/活跃)用户的比例。...月流失率 Month Churn Ratio, 上月登录/使用产品,但在本月未登录/使用过的用户占上月(使用过/活跃)用户的比例。 流失通常看周流失或者月流失指标。

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