熊军(老熊) 云和恩墨西区总经理 Oracle ACED,ACOUG核心会员 这个案例发生在某天早上,运行在配置为128GB内存、64CPU的HP Superdome上的系统出现CPU占用将近100%,运行队列达到60~80,应用反应速度很慢的异常情况。 在用户反映速度很慢后,检查Oracle,发现很多的会话在等待latch free,latch#为98: SQL> select * fromv$latchname where latch#=98; LATCH# NAME -
Oracle提供了索引监控特性来判断索引是否被使用。在Oracle 10g中,收集统计信息会使得索引被监控,在Oracle 11g中该现象不复存在。尽管如此,该方式仅提供的是索引是否被使用。索引被使用的频率未能得以体现。下面的脚本将得到索引的使用率,可以很好的度量索引的使用情况以及根据这个值来判断当前的这些索引是否可以被移除或改进。
原作者:Harald van Breederode 译者: 魏兴华 审核: 魏兴华 DBGeeK社区联合出品 原文链接:https://prutser.wordpress.com/2013/01/03/demystifying-asm-required_mirror_free_mb-and-usable_file_mb/ 在我的课上一个经常被问到的问题是ASM如何计算磁盘组REQUIRED_MIRROR_FREE_MB和USABLE_FILE_MB的值,这个问题的答案跟很多复杂问题的答案一样:要
我们在用hive取数的时候,有的时候只是跑一个简单的join语句,但是却跑了很长的时间,有的时候我们会觉得是集群资源不够导致的,但是很大情况下就是出现了"数据倾斜"的情况。
Oracle的GROUP BY语句除了最基本的语法外,还支持ROLLUP和CUBE语句。如果是ROLLUP(A, B, C)的话,首先会对(A、B、C)进行GROUP BY,然后对(A、B)进行GROUP BY,然后是(A)进行GROUP BY,最后对全表进行GROUP BY操作。如果是GROUP BY CUBE(A, B, C),则首先会对(A、B、C)进行GROUP BY,然后依次是(A、B),(A、C),(A),(B、C),(B),(C),最后对全表进行GROUP BY操作。 grouping_id()可以美化效果:
有人经常被问到的问题是ASM如何计算磁盘组REQUIRED_MIRROR_FREE_MB和USABLE_FILE_MB的值,这个问题的答案跟很多复杂问题的答案一样:要看情况。
今天在对生产系统做监控的时候,发现一个process的cpu消耗很高,抓取了对应的session和执行的sql语句。 发现是一个简单的update语句,这样一条如果CPU消耗较大,很可能是由于全表扫描的。 UPDATE COMM_ACTIVITY SET COMM_ACTIVITY.EXTRACT_STATUS = NVL(:1 , EXTRACT_STATUS), COMM_ACTIVITY.SOURCE_TYPE = NVL(:2 , SOURCE_TYPE), OPERATOR_ID = :3 , A
💬个人网站:【芒果个人日志】 💬原文地址:SAP ABAP——OPEN SQL(五)【GROUPING & SORT】 - 芒果个人日志 (wyz-math.cn) 💂作者简介: THUNDER王,一名热爱财税和SAP ABAP编程以及热爱分享的博主。目前于江西师范大学会计学专业大二本科在读,同时任汉硕云(广东)科技有限公司ABAP开发顾问。在学习工作中,我通常使用偏后端的开发语言ABAP,SQL进行任务的完成,对SAP企业管理系统,SAP ABAP开发和数据库具有较深入的研究。 💅文
以身高为例,以学校为总体,假设学校51578人,会有5178个身高,这5178个身高如下表:
1 . 决策树规则表示形式 : 决策树 中蕴含的 规则可以使用 IF-THEN 形式表示 ;
期望最大化算法(Expectation-Maximization Algorithm,简称EM算法)是一种迭代优化算法,主要用于估计含有隐变量(latent variables)的概率模型参数。它在机器学习和统计学中有着广泛的应用,包括但不限于高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)、隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)以及各种聚类和分类问题。
如果sum函数指定的字段在数据库中全部为null,那么sum函数将返回null,而非0
《通过索引提升SQL性能案例一则》提到的案例,处理不太准确,有必要纠正下,更要谢谢老虎刘老师的耐心指正。
以前的文章Python小案例(五)循环判断进行分组介绍了如何使用python解决循环判断的问题。现在重新回顾一下这个问题背景:有一列按照某规则排序后的产品,想打包进行组合售卖。要求按顺序进行价格累积,当价格累积超过2000后,需要从下一个产品重新开始打包。
LOOP 实现简单的循环,如果不在SQL逻辑中增加退出循环的条件,可以用其来实现简单的死循环。
📷 💂作者简介: THUNDER王,一名热爱财税和SAP ABAP编程以及热爱分享的博主。目前于江西师范大学本科在读,同时任汉硕云(广东)科技有限公司ABAP开发顾问。在学习工作中,我通常使用偏后端的开发语言ABAP,SQL进行任务的完成,对SAP企业管理系统,SAP ABAP开发和数据库具有较深入的研究。 ---- 💅文章概要: 各位小伙伴们大家好呀!今天继续SAP ABAP系列文章的讲解,本节带来的内容是OPEN SQL中GROUP BY语句和HAVING语句以及ORDER BY语句的介绍,希
Fork/Join框架是从Java1.7开始提供的一个并行处理任务的框架,它的基本思路是将一个大任务分解成若干个小任务,并行处理多个小任务,最后再汇总合并这些小任务的结果便可得到原来的大任务结果。
查询选择器(默认前缀为db.test.) 语句 说明 备注 find() 查询全部数据 默认每200ms将数据flush到硬盘 find({id:1}) 精确查询 find({id:{$lt:5}) id小于5的全部数据 同样的还有$lte(小于等于)、$lt(小于)、$gt(大于)、$gte(大于等于) find({id:[1,2]}) 某个范围内 $nin(不在某个范围内,低效,会使索引失效)、$ne(不等于,低效,会使索引失效) find({$or:[{id:1},{id:2}]} 等同sql or
在项目开发中,经常会遇到这样一种场景,当修改A表的一条数据时,需要关联修改B表、C表甚至其他更多表的数据,为什么会这样呢?
导读:数据清洗是数据分析的必备环节,在进行分析过程中,会有很多不符合分析要求的数据,例如重复、错误、缺失、异常类数据。
MySQL从5.0版本开始支持存储过程和函数。存储过程和函数能够将复杂的SQL逻辑封装在一起,应用程序无须关注存储过程和函数内部复杂的SQL逻辑,而只需要简单地调用存储过程和函数即可。
前言 在之前的文章《聊聊Mysql优化之索引优化》中,笔者简单介绍了Mysql索引优化的原理和一些使用场景,然而Mysql索引优化的内容还远远不止这些。在实际工作中,我们有时候会碰到明明已经建了索引,但是查询速度还是上不去的问题,这时候就要当心了,有可能你的查询语句根本就没使用到索引,因为Mysql索引在某些情况下会失效,今天我将为大家介绍下Mysql索引优化中不得不提防的坑。 为了方便下文讲解,我们先建2张表:user表和address表(由于不同MySQL版本与执行引擎的优化方法不一样,所以本文所举的例
一、建表规约 1、表达是与否概念的字段,必须使用 is_xxx 的方式命名,数据类型是 unsigned tinyint(1 表示是, 0 表示否) 。 2、表名、字段名必须使用小写字母或数字, 禁止出现数字开头,禁止两个下划线中间只出现数字。数据库字段名的修改代价很大,因为无法进行预发布,所以字段名称需要慎重考虑。 3、表名不使用复数名词。 4、主键索引名为 pk_字段名; 唯一索引名为 uk_字段名; 普通索引名则为 idx_字段名。 5、小数类型为 decimal,禁止使用 float 和 doubl
日本市场和欧洲市场的总交易是 1.2 亿,什么,单位是什么,如果不对单位做处理,那单位相当于是混合的,也就失去了意义。
HAVING是SQL中一个非常重要的功能,本文中将会介绍SQL中HAVING子句的用法。
聚合函数对一组值执行计算并返回单一的值。除 COUNT 以外,聚合函数忽略空值,如果COUNT函数的应用对象是一个确定列名,并且该列存在空值,此时COUNT仍会忽略空值。
本案例适合作为大数据专业数据科学导引、数据清洗或机器学习实践课程的配套教学案例。通过本案例,能够达到以下教学效果:
储存过程是一个可编程的函数,它在数据库中创建并保存。它可以有SQL语句和一些特殊的控制结构组成。当希望在不同的应用程序或平台上执行相同的函数,或者封装特定功能时,存储过程是非常有用的。数据库中的存储过程可以看做是对编程中面向对象方法的模拟。它允许控制数据的访问方式。存储过程通常有以下优点:
最近在使用ElasticSearch来查询我们的一些实时数据,中间也遇到不少的问题,今天在此简单总结记录一下。es的功能的确十分强大,大部分数据库能实现的需求,基本在es里面都能实现,当然两者都有一些
稳定性指的是参与对比两者相同指标差异性很小。机器学习使用训练数据(训练集和验证集)建模,使用测试数据模拟生产环境数据测试模型结果,其建模的假设是:训练数据涵盖了该问题所有的案例数据,即训练数据和测试(生产)数据之间的差异是很小的。
最近在rebuild index时提示unable to extend temp segment by 8192 in tablespace..的错误提示。这个是个比较常见的错误。索引在创建的时候需要使用到该用户缺省的临时表空间进行排序,以及在索引表空间生成临时段。如果当前的索引表空间限制了自动扩展或者已经达到了数据文件的最大值,此错误提示便会出现。下面是具体的分析及其解决过程。
那么这时候,小伙伴萌就会问到,我其实可以把窗口聚合的写法也转换为 Group 聚合,只需要把 Group 聚合的 Group By key 换成时间就行,那这两个聚合的区别到底在哪?
3.4、数据展示3.4.1、环境准备3.4.2、编写代码3.4.3、最终预览3.5、定时任务四、项目总结
上一篇《事件统计 | performance_schema全方位介绍》详细介绍了performance_schema的事件统计表,但这些统计数据粒度太粗,仅仅按照事件的5大类别+用户、线程等维度进行分类统计,但有时候我们需要从更细粒度的维度进行分类统计,例如:某个表的IO开销多少、锁开销多少、以及用户连接的一些属性统计信息等。此时就需要查看数据库对象事件统计表与属性统计表了。今天将带领大家一起踏上系列第五篇的征程(全系共7个篇章),本期将为大家全面讲解performance_schema中对象事件统计表与属性统计表。下面,请跟随我们一起开始performance_schema系统的学习之旅吧~
丨导语丨 让你的报表和分析师一样智能~ 在日常数据看板制作的过程中,我们常常会遇到以下痛点: ✦业务指标体复杂,当有底层逻辑或数据表变动时,需要同时修改多个图表,维护不便且容易遗漏和出错。 ✦指标拆分维度多样,通常只选取相对重要的维度展示,需要分析时再手动写sql获取数据,临时取数工作量大。 ✦很难用一个看板同时满足不同用户的分析需求,例如用户A只需查看聚合指标,用户B却需要进行更细致的分析。 ✦ 为了解决上述问题场景,在DataTalk平台的黑科技系列中,“变量”功能可以说是一大利器。 充分利用变量
为什么子查询叫做复杂查询呢?因为子查询相当于查询嵌套查询,因为嵌套导致复杂度几乎可以被无限放大(无限嵌套),因此叫复杂查询。下面是一个最简单的子查询例子:
本章介绍多表查询的概念,什么是笛卡尔集,等值连接、不等值连接、外连接、自连接和层次查询等多表连接查询的内容。
存储过程是事先经过编译并存储在数据库中的一段sql语句的集合,调用存储过程可以简化应用开发人员的很多工作,减少数据在数据库和应用服务器之间的传输,对于提高数据处理的效率是有好处的。存储过程思想上很简单,就是数据库sql语言层面的代码封装与重用。
针对 datastream api 大家都比较熟悉了,还是那句话,在 datastream 中,你写的代码逻辑是什么样的,它最终的执行方式就是什么样的。
大家好,我是老羊,今天我们来学习 Flink SQL 中的· Over 聚合操作。
上一篇16 L2正则化对抗“过拟合”提到,为了检测训练过程中发生的过拟合,需要记录每次迭代(甚至每次step)模型在训练集和验证集上的识别精度。其实,为了能更好的调试和优化TensorFlow程序,日志(logging)和监测(monitoring)需求远不止“识别精度”。在训练过程中不断变化的“损失”、“更新速率”(step/sec)甚至“概率分布”等信息,都是帮助我们深入理解模型与训练的关键信息。 对此,TensorBoard提供了尽善尽美的支持。它能将所记录的动/静态信息,方便的可视化成直观的图形,
儿子有点不服气,温柔地说道:你管爷爷叫爸爸,你管姥爷还叫爸爸,这不就是两个爸爸吗
生产环境中有一些sql语句是不定时炸弹,不声不响的运行着,可能相关的表很大,运行时间达数小时,甚至数天。 上周在生产环境中发现一条sql语句,运行时间几乎是按照天来计算的。看到这种sql语句,就希望能够马上能够找到立竿见影的效果,不过欲速则不达,需要做不少工作。一定要反复验证可行。 sql语句的运行情况如下: SQL Execution ID : 16777217 Execution Started : 10/18/2014 11:46:30 First Refresh Time : 10/18/201
上一篇 16 L2正则化对抗“过拟合 ”提到,为了检测训练过程中发生的过拟合,需要记录每次迭代(甚至每次step)模型在训练集和验证集上的识别精度。其实,为了能更好的调试和优化TensorFlow程序,日志(logging)和监测(monitoring)需求远不止“识别精度”。在训练过程中不断变化的“损失”、“更新速率”(step/sec)甚至“概率分布”等信息,都是帮助我们深入理解模型与训练的关键信息。 对此,TensorBoard提供了尽善尽美的支持。它能将所记录的动/静态信息,方便的可视化成直观的图形
客户终身价值是企业在特定客户与企业关联期间从特定客户那里获得的利润。每个行业都有自己的一套指标,可以跟踪和衡量这些指标,以帮助企业瞄准正确的客户并预测未来的客户群。
储存过程是一个可编程的函数,它在数据库中创建并保存。它可以有SQL语句和一些特殊的控制结构组成。当希望在不同的应用程序或平台上执行相同的函数,或者封装特定功能时,存储过程是非常有用的。数据库中的存储过程可以看做是对编程中面向对象方法的模拟。它允许控制数据的访问方式。
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