有用户点击日志记录表 t_click_log_025,包含user_id(用户ID),click_time(点击时间),请查询出连续点击三次的用户数;
用户行为类数据是最常见的大数据形式,比如电信的通话记录、网站的访问日志、应用商店的app下载记录、银行的账户信息、机顶盒的观看记录、股票的交易记录、保险业的保单信息,连锁超市会员的购物信息、交通违法信息、医疗就诊记录。 用户行为类数据的特点在于用户数量庞大,但每个用户的行为数量较小,针对用户行为的计算较为复杂,用户之间的关联计算相对较少。 用户数量庞大。通话记录中的电话号码、访问日志中的用户编号、账户信息中的银行账户、交易记录中股票账户、保单信息中的被保险人,这些都是用户行为类数据中的用户。用户
今天我们讲一些在做报表和复杂计算时非常实用的分析函数。由于各个数据库函数的实现不太一样,本文基于 Oracle 12c 。
你真的会玩SQL吗?系列目录 你真的会玩SQL吗?之逻辑查询处理阶段 你真的会玩SQL吗?和平大使 内连接、外连接 你真的会玩SQL吗?三范式、数据完整性 你真的会玩SQL吗?查询指定节点及其所有父节点的方法 你真的会玩SQL吗?让人晕头转向的三值逻辑 你真的会玩SQL吗?EXISTS和IN之间的区别 你真的会玩SQL吗?无处不在的子查询 你真的会玩SQL吗?Case也疯狂 你真的会玩SQL吗?表表达式,排名函数 你真的会玩SQL吗?简单的 数据修改 你真的会玩SQL吗?你所不知道的 数据聚合 你真的会玩S
我们现在从讨论编程模型和 API 转向实现它们的系统。模型和 API 允许用户描述他们想要计算的内容。在规模上准确地运行计算需要一个系统——通常是一个分布式系统。
上两篇里介绍了几种基本的维度表技术,并用示例演示了每种技术的实现过程。本篇说明多维数据仓库中常见的事实表技术。我们将讲述五种基本事实表扩展,分别是周期快照、累积快照、无事实的事实表、迟到的事实和累积度量。和讨论维度表一样,也会从概念开始认识这些技术,继而给出常见的使用场景,最后以销售订单数据仓库为例,给出Kettle实现的作业、转换和测试过程。
大家好,我是Maynor。相信大家和我一样,都有一个大厂梦,作为一名资深大数据选手,深知SQL重要性,接下来我准备用100天时间,基于大数据岗面试中的经典题,以每日1题的形式,带你过一遍热门SQL题及恰如其分的解答。
本篇节选自书籍《对比Excel,轻松学习SQL数据分析》一书,主要讲解数据分析面试中常见的30道SQL面试题。1-10题见:30道经典SQL面试题讲解(1-10) 11 行列互换 现在我们有下面这么一个表row_col_table,这个表中每年每月的销量是一行数据: year_num month_num sales 2019 1 100 2019 2 200 2019 3 300 2019 4 400 2020 1 200 2020 2 400 2020 3 600 2020 4 800 我们需要把上面
这部分介绍一下R语言中的聚合窗口函数,R语言中的聚合窗口函数与sql中的窗口函数有点差异,R语言中的相同记录的累计求和累计平均不再相同。
自助报表需求已经是越来越普遍,各行业的应用软件中,不管是主动还是被动,都在思考并在努力实现自助报表功能
接上一道题目大数据面试SQL044-统计每个用户累计访问次数我们再进一步探查sum()聚合函数使用over()开窗后有order by和没有order by的区别。
Apache Druid是一个高性能的实时分析数据库。它是为快速查询和摄取的工作流而设计的。Druid的优势在于即时数据可见性,即时查询,运营分析和处理高并发方面。
TDengine Database开源项目里已经包含了性能对比测试的工具源代码。https://github.com/taosdata/TDengine/tests/comparisonTest,并基于这个开源的测试工具开展了TDengine和InfluxDB对比测试,TDengine和OpenTSDB对比测试,TDengine和Cassandra对比测试等一系列性能对比测试。为了更客观的对比TDengine和其他时序数据库(Time-Series Database)的性能差异,本项目采用由InfluxDB团队开源的性能对比测试工具来进行对比测试,相同的数据产生器,相同的测试用例,相同的测试方法,以保证测试的客观公平。
我们不管是基于 Hadoop 的数据仓库(如 Hive ),还是基于传统 MPP 架构的数据仓库(如Teradata ),抑或是基于传统 Oracle 、MySQL 、MS SQL Server 关系型数据库的数据仓库,其实都面临如下问题:
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库,它使用二维数组形式,类似Excel表格,并封装了很多实用的函数方法,让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
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。
本篇节选自书籍《对比Excel,轻松学习SQL数据分析》一书,主要讲解数据分析面试中常见的30道SQL面试题。1-10题见:30道经典SQL面试题讲解(1-10)
一、事实表基础 二、事实表设计规则 三、事实表设计方法 四、有事实的事实表 五、无事实的事实表 六、聚集型事实表
有如下用户访问数据t_visit_stat_044,包含用户ID(user_id),访问日期(visit_date),当天访问次数(visit_cnt)
都说“金九银十”,马上十月份即将结束,相信还有相当多的小伙伴没找到合适的工作。在笔试过程中,总会出现那么一两道“有趣”的SQL题,来检测应聘者的一个逻辑思维,这对于初入职场的“小白”也是非常不友好。不用担心,本篇博客,博主整理了几道在面试中高频出现的“SQL”笔试题,助你在接下来的面试中一往无前,势如破竹!
在SQL中有一类函数叫做聚合函数,例如sum()、avg()、max()等等,这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行,一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的。但是有时我们想要既显示聚集前的数据,又要显示聚集后的数据,这时我们便引入了窗口函数。窗口函数又叫OLAP函数/分析函数,窗口函数兼具分组和排序功能。
有一张销售记录表 t_sales,它记录了公司在某个年份的销售记录。由于一些原因,目前只能看到两个字段:month 和 quantity,它们分别对应的中文描述是月份和售额。
请编写 SQL 查询,计算从注册当天开始的每个用户在注册后第1天、第3天、第7天的学习留存率。留存率的计算方式是在注册后的特定天数内继续学习的用户数除以当天注册的用户总数。结果应包含日期、留存天数和留存率。
如果一次性需要插入大批量数据 ( 比如 : 几百万的记录 ) ,使用 insert 语句插入性能较低,此时可以使
窗口函数是 SQL2003 标准才开始有的一系列 SQL 函数,用于应付一些复杂运算是比较方便。但是普遍使用的 MySQL 数据库对窗口函数支持得却很不好,直到最近的版本才开始有部分支持,这当然就让 MySQL 程序员很郁闷了。
7 Kibana可视化和仪表盘 ---- 可视化页面 在Kibana中,所有的可视化组件都是建立在Elasticsearch聚合功能的基础上的。Kibana还支持多级聚合来进行各种有用的数据分析 创建可视化 创建可视化分三步 选择可视化类型 选择数据源(使用新建的搜索或已保存的搜索) 配置编辑页面上的可视化聚合属性(度量和桶) 可视化的类型 区域图 数据图 折线图 Markdown小部件 度量 饼图 切片地图 垂直柱状图 度量和桶聚合 度量和桶的概要来自Elasticsearch的聚合功能,这两个概念在Ki
移动互联时代大浪淘沙,「数据」亦主沉浮。各家公司在追逐产品不断完善的同时,也都在累积各自的用户数据反哺产品。而随着数据的不断累积庞大也容易带来一些难以用老旧方法解决的问题,这些问题驱使着企业的大数据体系迭代演进,也再次把「大数据技术」推向高潮。
前2篇分别系统性介绍了numpy和matplotlib的入门基本知识,今天本文自然是要对pandas进行入门详细介绍,通过本文你将系统性了解pandas为何会有数据分析界"瑞士军刀"的盛誉。
今天分享的内容是MySQL里面的group by语句,部分案例节选自极客时间的《MySQL45讲》,大家有兴趣可以购买相应课程进行学习,废话就不多说了,直接从例子开始吧。
对于无线通信来说,时钟同步至关重要,是基站正常工作的必要条件。如果同步有问题,轻则切换成功率降低,重则系统无法运行。
导读:面对一个新数据集时,人们往往会关心数据中的异常值、数据的分布形式、行列之间的关系等。SQL是一种专为数据计算设计的语言,其中已经内置了许多数据汇总函数,也支持用户编写SQL命令实现更为复杂的汇总需求。
如果一次性需要插入大批量数据,使用insert语句插入性能较低,此时可以使用MySQL数据库提供的load指令进行插入。操作如下:
如果一次性需要插入大批量数据(比如: 几百万的记录),使用insert语句插入性能较低,此时可以使用MySQL数据库提供的load指令进行插入。操作如下:
表值函数(table-valued function, TVF),顾名思义就是指返回值是一张表的函数,在Oracle、SQL Server等数据库中屡见不鲜。
来源:http://www.fhadmin.org/webnewsdetail8.html
Pandas是一个强大且灵活的Python数据处理和分析库。它提供了高效的数据结构和数据操作工具,使得数据分析变得更加简单和便捷。本文将详细介绍Pandas库的常用功能和应用场景,并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。
本篇介绍 matplotlib 中直方图的用法。直方图用来表示变量的分布特征。matplotlib 中用 hist() 函数用来绘制直方图。
窗口函数(window functions),也被称为 “开窗函数”,也叫OLAP函数(Online Anallytical Processing,联机分析处理),可对数据库数据进行实时分析处理。它是数据库的标准功能之一,主流的数据库比如Oracle,PostgreSQL都支持窗口函数功能,MySQL 直到 8.0 版本才开始支持窗口函数。
本篇文章介绍SpringBoot项目集成TDengine后,如何通过MyBatis的mapper操作数据的增删改查,以及数据库,表的创建。
国庆假期花了一些时间,首次尝试并玩转 grafana,这几天继续不断优化和完善,如今看着自己的成果,相当满意。——逐步接近我想要的理想后台啦。
大家好,我是东哥。本篇继续分享风控的内容,关于如何用python实现vintage报表及可视化图的实战。
本文将从Collectos中构建收集器入手,详细介绍java8提供了哪些收集器,重点介绍:toList、toSet、toCollection、joining、groupBy(包含多级分组)、reducing的核心实现原理与使用示例。
很多大数据计算都是用 SQL 实现的,跑得慢时就要去优化 SQL,但常常碰到让人干瞪眼的情况。 比如,存储过程中有三条大概形如这样的语句执行得很慢:
摘要:本文由社区志愿者陈政羽整理,Apache Flink 社区在 5 月份发布了 1.13 版本,带来了很多新的变化。文章整理自徐榜江(雪尽) 5 月 22 日在北京的 Flink Meetup 分享的《深入解读 Flink SQL 1.13》,内容包括:
监控服务主动拉取被监控服务的指标,被监控服务一般通过主动暴露metrics端口或者通过Exporter的方式暴露指标,监控服务依赖服务发现模块发现被监控服务,从而去定期的抓取指标
本文介绍了对月销售订单历史记录的汇总统计,包括对订单金额、订单数量、产品信息、客户信息、销售员信息的统计,并分析了汇总数据的趋势变化。同时,本文还提供了对历史记录进行查询和过滤的方法,以及导出到Excel表格的示例代码。
通过搭建jmeter+grafana+influxdb 的性能测试平台,解决了通过可视化面板实时观察压测过程中的各项性能指标数据。一般大家搭建这样的平台,都会选用官方提供的现有版面模板直接导入使用,它满足了大部分的基础需求。但是在团队真正的使用起来后,随着使用频率和使用人数的增加会发现些问题。
索引是加速数据库查询的关键。在设计表结构时,应该根据查询的需求添加合适的索引。常用的索引包括主键、唯一索引、普通索引、联合索引、前缀索引(vachar、text这种长的数据并且只需要前几个区分度就很高)等。
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