在本文中，我们将详细介绍如何使用Linux命令和工具在Linux系统中根据日期过滤日志文件。图片什么是日志文件？在计算机系统中，日志文件用于记录系统、应用程序和服务的运行状态和事件。...日志文件可以包含有关错误、警告、信息和调试信息等内容。它们对于故障排除和系统监控至关重要。在Linux系统中，常见的日志文件存储在/var/log目录下。...使用日期过滤日志文件的方法方法一：使用grep命令和日期模式grep命令是一种强大的文本搜索工具，它可以用于在文件中查找匹配的文本行。我们可以使用grep命令结合日期模式来过滤日志文件。...方法二：使用find命令和-newermt选项find命令用于在文件系统中搜索文件和目录。它可以使用-newermt选项来查找在指定日期之后修改过的文件。...本文介绍了四种常用的方法：使用grep命令和日期模式、使用find命令和-newermt选项、使用rsyslog工具和日期过滤以及使用journalctl命令和日期过滤选项。
10、制作标靶图 10.1 标靶图的概念和用途 标靶图在通常的情况下是在基本条形图的基础上增加一些参考线，参考区间，可以帮助分析人员更加直观的了解两个度量之间的关系。...1、在标靶图中线和分步用到的最多 2、范围一般默认选择第二个 3、值可以自定义添加选择，求值类型也自由选择，标签可以隐藏修改自定义 ③月度计划值->详细信息->点击图中的平均值->编辑，范围->每个单元格...其通过条状图来显示项目，进度，和其他时间相关的系统进展的内在关系随着时间进展的情况。其普遍用到项目管理中。...每一个线都对应着对应的交货信息 ②显示延迟天数大小：点击实际交货日期下拉列表->创建->计算字段（延迟天数=实际交货日期-计划交货日期） ? ?...这个连接和sql里面的jion一样，都是选择相同的键进行连接 下面为制作步骤： ①先做条形图：子类别->列，利润->行（下拉列表->快速表计算->汇总），利润->标签 ?
，参考区间，可以帮助分析人员更加直观的了解两个度量之间的关系。...二月份电量销售额完成情况 通常使用的是横向的条形图 以二月份电量销售额完成情况为参考，对日期进行筛选 通常使用的是横向的条形图，所以行列互换下 点击当期值->添加参考线->线、总计（月度计划值）、平均值...普遍用于项目管理 交货延期情况的甘特图 计划交货日期->列（显示为下拉列表下面的天），供应商名称、物资类别->行 显示延迟天数大小：点击实际交货日期下拉列表->创建->计算字段（延迟天数=实际交货日期-...不同的日期类型选择 绿色的代表真正的日期，蓝色的并不是日期，它只是把前面的一个数字单独拿出来作为一个分类的符号，因此我们在选择时，要选用绿色的标签。...超市不同子类产品的盈亏瀑布图 工作表连接 和sql中类似 制作步骤 1.先做条形图：子类别->列，利润->行（下拉列表->快速表计算->汇总），利润->标签 2.选择制作甘特图
计算列：是指在原表的基础上新增一列，新增的列相当于新的字段被使用，通常被用作过程计算的分析和创建新维度分析，也可以用作直接计算使用。...3）在使用的过程中 ’ ’ 单引号中间是写“表名”、 []中括号中间写“字段名”、 “”双引号代表“字符串”。...直接开始表达式介绍: 同比-环比 相信在很多分析场景中，同比和环比永远都不会缺席，无论是在月度分析，季度分析还是年度分析的。大家都会关注相对于上个时间维度，或者同期维度的变化情况。...同比分析： 年度同比其实就是计算当前年的总合计和上一年的总合计，然后计算同期增长率即可。...Calculate( SumX(basetable,[订单金额]), Values([年度])) 上述表达式中，首先创建了一个临时表，在临时表中新增两个字段，年和金额。
那么如何才能建立合理模型呢？ 笔者认为要具备以下条件：一是理解业务数据，知道主要分析的指标及潜在的报表分析需求；二是对DAX表达计算逻辑、特性有一定的了解。...而利润表和现金流量表则是时期数据，是反映一个时间段内收入、利润、现金流量变化的数据，但是由于利润表和现金流量表是本年累计数，即报表日期中2019年3月31日是指1-3月累计数，2019年6月30日是指1...第二步：确定分析维度 首先，时间和公司名称这两个维度是必须，也很容易发现。但是后面报表科目应该怎么处理呢？...具体操作如下： 在PQ编辑器中对查询生成的资产负债表选择除公司代码、报告日期之外的其他列后右击，选择逆透视列，完成后更改下列名，如下： ? ?...] 年季名称 = [年]&[季度名称] 在自动生成的日期建立这些字段主要是便于后期筛选和计算。
可以用作生成固定范围的日期，也可以用来作为限定条件来对聚合计算进行限制。...语法 DAX= DATESBETWEEN(,,) 参数 日期列：对日期列的引用。 开始日期：可以是固定日期，也可以是日期表达式。...如果开始日期是9月1日，那么9月1日当天的值属于计算范围，而不是从9月2日开始计算。 例子 示例文件： [1240] 为了准确表达DATESBETWEEN函数的用法，白茶随机模拟了一份数据。...日期函数会自动填充，将非连续的日期填充变得连续。 而DATESBETWEEN函数只考虑节点和事实。...（文件在知识星球PowerBI丨需求圈） [1240] 这里是白茶，一个PowerBI的初学者。[1240]
日期（Date）与时间（Time）（后文统称为“时期数据”）在时间序列与面板数据分析中经常出现，在 Stata 中掌握处理这类数据的函数很有必要。1....使用“mdy()”函数，我们可以获得指定日期与1960年1月1日的差距。...例如，对于2020年1月20日这个日期，在 Stata 中其实是用 21934 这个数值表示的。...只要搞清楚时期数据的处理逻辑，使用合适的时期函数自然也不再困难，上面对于日度日期数据（daily dates）的处理也完全适用于周度（weekly）、月度（monthly）和季度（quarterly）数据...以上文中已经转换为 Stata Dates 的变量admit为例，使用month 和year 函数，可以提取该变量中的时间成分，即月和年。
第2参数 Dates 包含日期的列 可选第3参数 Filter 逻辑或过滤器表达式 可选第4参数 YearendDate 年度结束时间，包含月和日的字符串格式。...例如”04/30” B) 返回 值（标量）——单独的一个值 C) 注意事项 返回以当前时间为到期日进行的表达式结果 日期参数可以是返回日期列的表达式/逻辑表达式 D) 作用 返回累计截止目前日期为指定日的...，表达式计算结果。...E) 案例 当年年度累计_TOTAL:=TotalYTD([销售金额],'日历'[Date]) 当年季度累计_TOTAL:=TotalQTD([销售金额],'日历'[Date]) 当年月度累计_TOTAL...请注意：因为这里面还有日的筛选器，所以要显示到月就需要把日这个条件忽略后进行，使用了All('日历'[Date])。
我们有一个查询服务，可以在这两个存储中存取实时数据，而客户服务则会使用这些数据。 旧的 Lambda 架构 目前，我们在三个不同的数据中心都拥有实时管道和查询服务。...为了降低批处理计算的开销，我们在一个数据中心运行批处理管道，然后把数据复制到其他两个数据中心。...在该解决方案中，我们去掉了批处理组件，利用实时组件实现了低延迟和高准确度的数据，从而简化了架构，减少了批处理管道中的计算成本。...对于服务层，我们使用 Twitter 内部的 LDC 查询服务，其前端在 Twitter 数据中心，后端则是 Bigtable 和 BigQuery。...聚合计数验证 我们将计数验证过程分成两个步骤。首先，我们在数据流中，在重复数据删除之前和之后，对重复数据的百分比进行了评估。
[1240] 咋说呢，白茶之前分享过关于月度环比、年同比、日环比的问题，有的小伙伴就问我说，咋不弄个周环比呢？白茶一寻思，也对！不差这一个！本期呢，白茶决定分享一下做周环比的思路。...在DAX函数中，有过专门的时间智能函数，比如：XTD本期至今（年/季/月），TOTALMTD，TOTALQTD，TOTALYTD，但是唯独没有“周”这一说，很典型的中国式报表。...这个函数，是根据DATE日期列，生成一个年度第几周的函数。 它的第二参数只有两个选项：1和2。 输入1表示周日是第一天。（国外的星期一） 输入2表示周一是第一天。...然后呢，利用CALCULATE+FILTER的经典模式，聚合年周相同的销售数据，同时利用MAX进行判定，让数据的计算维持在事实表范围内，以免出现很多没有销售数据，但是出现累计的情况。...比如说白茶使用的是年周，如果不使用年，只用第几周的概念，那么就很有必要限定年份。） 后面的就简单了，计算差额，求环比。
需要有一个包含datetime字段的'ds'列和一个包含我们想要建模/预测的值的'y'列。 在我们对这些数据进行分析之前，我们需要对y变量进行log变换，尝试将非平稳数据转换为平稳数据。...因为我们使用的是月度数据，Prophet会绘制趋势和每年的季节性，但是如果你使用的是日度数据，你会看到一个周的季节性图表。...从趋势和季节性上看，我们可以看到趋势在潜在的时间序列中起了很大的作用，而季节性在年初和年底的时候发挥了更大的作用。...你会注意到“y_orig”列中充满了“NaN”。这是因为“未来日期”行没有原始数据。 现在，让我们看一下如何比缺省情况下的Prophet库更好地可视化这些数据。...第三部分 在前面两个部分，我们预测了未来24个月的月度销售数据。在此部分中，我们想看看如何使用Prophet库中的‘holiday’结构来更好地预测具体事件。
像上例中，使用sale_price(销售单价)作为累加的对象, current——sum的结果为在它之前的销售单价的合计。这种统计方法称为累计。...ROLLUP—同时得出合计和小计 使用GROUPING运算符可以很容易就得到合计和小计。...在GROUP BY中添加“登记日期”（不使用ROLLUP）: --在GROUP BY中添加“登记日期”（不使用ROLLUP） SELECT product_type, regist_date, SUM...ROLLUP之后会是什么样子： --在GROUP BY中添加“登记日期”（使用ROLLUP） SELECT product_type, regist_date, SUM(sale_price) AS...GROUPING函数—让NULL更加容易分辨 在上例中我们会发现，在超级分组记录中，regist_date列为NULL，而在原始记录中，“运动T衫”的登记日期同样为NULL，那么这两种NULL如何分辨呢
Google Cloud 构建了这样一个软件系统： 将以太坊区块链同步到 Google Cloud 上可运行 Parity 语言的计算机中。...取消按日期分区的数据规范，并将其存储在 BigQuery 平台上，进行简单且具有成本效益的探索。...下图是截止到2018年8月2日，Data Studio 上的数据可视化结果： 从上表中我们可以看出：2017年9月13日，$ OMG接收者数量大幅增加，而发送者数量则无异常变化，为什么出现这样的情况？...由于数据由以太坊钱包地址之间的转移组成，因此，我们可以使用有向图数据结构进行分析。 下图是相同数据子集的可视化结果：数据来源于至少包含两个贸易伙伴的前50,000个交易。...假设我们想找一个与“迷恋猫”游戏的 GeneScience 智能合约机制相类似的游戏，就可以在 BigQuery 平台上通过使用 Jaccard 相似性系数中的 JavaScript UDF 进行实现。
将您的数据仓库放入云中 因此，现在考虑到所有这些情况，如果您可以使用BigQuery在云中构建数据仓库和分析引擎呢？...将BigQuery看作您的数据仓库之一，您可以在BigQuery的云存储表中存储数据仓库的快速和慢速变化维度。...当您从运营数据存储中创建周期性的固定时间点快照时，(使用)SCD模型很常见。例如，季度销售数据总是以某种时间戳或日期维度插入到DW表中。...使用BigQuery数据存储区，您可以将每条记录放入每个包含日期/时间戳的BigQuery表中。...您可以在您完全控制数据和报告之后才付钱。 敬请关注此博客，了解Grand Logic如何帮助您在云中构建数据仓库。
这是CUBE系列第三篇文章，前两篇： 将Power Pivot模型数据取值到单元格中（第1节） 将Power Pivot模型数据取值到单元格中（第2节） 今天是中秋国庆长假前的最后一个工作日，首先预祝各位读者双节快乐...节日分析可能需要和去年的相同节日对比，或者和上个节日对比，或者和节前对比；平时分析可能既要看年度汇总数据，又要看月度汇总，还有上周的，昨天的等等。...在Excel可以像在Power BI一样操作，但是，你也可以忘记时间智能函数，只写一个度量值： M_销售额:=SUM('销售明细'[销售额]) 你没有看错，只写基础度量值，然后在表格界面使用CUBESET...最简单的数据提取如下图所示，手动收入需要提取数据的开始日期和结束日期，在G列使用CUBEVALUE函数调用Power Pivot中新建的销售额度量值，CUBERSET指定日期范围为E列和F列的值。...任意日期周期对比时，只需改变E和F的日期范围，下拉G列的CUBE公式，年、季、月、周、日、节日，都是随意。 接下来可能会遇到一个问题，我想看每个维度的详细数据（本例为每个员工），怎么办？
我们在元数据表中引入了多模式索引，以显着提高文件索引中的查找性能和数据跳过的查询延迟。元数据表中添加了两个新索引 1....列统计索引包含所有/感兴趣的列的统计信息，以改进基于写入器和读取器中的键和列值范围的文件裁剪，例如在 Spark 的查询计划中。 默认情况下它们被禁用。...使用元数据表进行data skipping 随着在元数据表中增加了对列统计的支持，数据跳过现在依赖于元数据表的列统计索引 (CSI)，而不是其自己的定制索引实现（与 0.10.0 中添加的空间曲线相比）...例如，如果您有将时间戳存储为字符串的列“ts”，您现在可以在谓词中使用人类可读的日期来查询它，如下所示date_format(ts, "MM/dd/yyyy" ) < "04/01/2022"。...• 当使用标准 Record Payload 实现时（例如，OverwriteWithLatestAvroPayload），MOR 表只会在查询引用的列之上获取严格必要的列（主键、预合并键），从而大大减少对数据吞吐量的浪费以及用于解压缩的计算并对数据进行解码
比如说：我有一个表，其中的一列是日期，那么这个数据能进行汇总统计么？比如说1月1日+2月1日，结果等于3月2日？...这里需要注意的是，小数的计算函数也属于整数，但是要考虑到四舍五入这个概念。比如事实表明明没有空值和0，但是计算结果呈现在表格里面有，这就有可能是系统四舍五入了。...但是货币属于带单位的可计算类型，常用的SUM啊、MIN啊、MAX啊等等，对它都是可进行计算的。 日期时间：这类函数不能直接使用聚合函数，因为不符合逻辑。...需要我们使用日期函数或者其他函数转换之后才能进行聚合计算。但是最常用的还是为数据限制时间概念，比如说财务经常涉及到的同比、环比、年/季度/月累计等等，设定一个时间范围，进行聚合计算。...比如：SUM（'表'销售金额），这就是一个布尔值，也是计算表达式。 文本：文本函数。比如说：我有一组销售事实表，里面有一列是订单号：2019010112034001。
技术上也是列压缩存储，缓存执行模型，向量技术处理数据，SQL标准遵循ANSI-2011 SQL，全托管云服务，用户可选择部署在AWS、Azure和GCP上，当然它也支持本地部署。...Google BigQuery：源于Google的Dremel技术，无索引、Serverless技术、动态调整计算与存储资源，存储按非压缩数据量来计费，计算按照查询使用的slot来计费。...最佳性能SQL的数量：同样，还是Redshift在最多场景性能表现最好，Synapse是第二，但差距已经不大了。而Snowflake和BigQuery在22个场景中没有执行时长最短的。...在并发性能方面，Snowflake和BigQuery似乎没有Redshift和Synapse控制得好。 性价比方面，Redshift和Synapse差不多，BigQuery最贵。...Snowflake和BigQuery在市场上的宣传一直都是强调其易用性和易管理性（无需DBA），这方面在本次测试中没有涉及。
3.smallint 占两个字节也分为有符号和无符号两种。 4.mediumint 占3字节也分为有符号和无符号两种。...对于文本和二进制类型： 常用的有： (1)char(m) m范围是0-255,定长 eg: char(20)如果你存放，'abc' ，实际在表中的存在形 式为...‘abc’ 建 议： 如果表的某列长度固定，比如 产品编号，学号，而且 在255内，我们应当使用char,如果长度不能取得，或者长度大于 255,小于65535，则使用varchar。...（3）text 该类型，可以表示更大的字串、 （4）日期类型： 1. date (日期：年-月-日) 对于date只保留...如果删除表 ，使用（drop语句） 3.同insert和update一样，从一个表中删除记录将引起其它 表的参照完整性问题，在修改数据库数据时，头脑中应该始终不 要忘记这个潜在的问题。
在项目中经常需要从基础数据中提取数据进行处理后显示给老板或客户一些报表，这时数据量大，涉及表多，简单的表处理SQL无法满足，且需要重复使用，这时就要使用存储过程来处理大数据和复杂的业务逻辑。...年后的 ”销售面积” 83600.00 ，在这里你会发现229900和产品1的项目合计的“累计销售面积”相同，这个是正确的，项目合计中的累积面积并不等于 以前年+当年+以后年，请理解一下这个滑动聚合概念...其中需要传入两个参数：项目ID和年份 下面来理一理整体的思路： 如果只统计一个产品显示以上的数据该如何写呢？你可以先试一下。...B统计各产品取所有的合计 放入表C 从表C统计累积销售面积、累积销售面积比例，累积销售金额 更新表C 从表C 列转行，转换后的表只有 产品、统计类型、日期，值4列；(每个产品对应的0-12、13 月对应的值...，用于计算比例 #TempSaleDtl：通过日期过滤，且加工过后的销售明细，包括增加累积列，以前年度、以后年度、项目合计的记录 #tempSaleDtl2：列转行后的数据集 #tempSaleDtl3
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