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”事务引起的锁等待分析案例

导读 作者:周晓,知数堂第8期学员 曾在TP-LINK任Oracle DBA和系统运维工作,目前在六度人和科技做MySQL DBA,主导多次与数据库相关的项目重构与设计、数据无停服迁移,帮助开发优化了大量 一、现象 生产环境数据库在某一刻突然发现大量活跃连接,而且大部分状态是updating。 在本案例基本上能确定的是第2个原因:事务开启之后,sql也执行了,但中间又做别的事情去了。那么怎样才能知道这个事务是什么内容呢? (听云监控里面显示该事务里面调用了1300次) 五、总结 首先根据但是的现场快照,分析锁等待关系;根据以前的经验,怀疑是“”事务中有无关的调用;根据程序日志和听云分析出对应的接口;但开发说没有事务,于是进一步通过分析 本文即是一个大事务锁的分析案例,也展示了引用各种工具,去分析论证的过程。

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”事务引起的锁等待分析案例

一、现象 生产环境数据库在某一刻突然发现大量活跃连接,而且大部分状态是updating。 在本案例基本上能确定的是第2个原因:事务开启之后,sql也执行了,但中间又做别的事情去了。那么怎样才能知道这个事务是什么内容呢? 有三种情况: 1、这个事务执行到一半,它需要操作的数据被别人锁住,等待了这么久 2、类似事务要操作5000条数据,但是一条一条的操作,然后一起提交(已出现过类似的例子) 3、事务务执行完成很快,但调用其它接口迟迟没有返回 三、 论证 于是走另外一个思路,分析binlog。 (听云监控里面显示该事务里面调用了1300次) 五、总结 首先根据但是的现场快照,分析锁等待关系;根据以前的经验,怀疑是“”事务中有无关的调用;根据程序日志和听云分析出对应的接口;但开发说没有事务,于是进一步通过分析

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    案例】大数据攻略案例分析及结论

    ,以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点,并提供领先企业的典型案例以资借鉴。 而这种介入,是建立在对于线上与线下海量用户数据分析的基础之上。相比传统狂轰滥炸或等客上门的营销,大数据营销无论在主动性和精准性方面,都有非常的优势。它是目前主要的大数据应用领域。 b 建立自己在互联网上的平台,比如朝阳悦城利用自己的微信、微博等平台收集消费者评论数据。 有的企业从组织设计上发力,将大数据纳入业务分析部门的管理之下,用业务统驭数据。对于朝阳悦城,由主要负责战略和经营分析的部门来管理大数据工作,其中的大数据分析人员则作为支持人员。 在具体操作中,悦城对微信的数据挖掘,挖掘什么样的关键词,由业务分析人员确定,而具体挖掘则由数据部门做;有的企业从流程设计上着手,推动业务部门与数据部门人员之间的沟通,建立数据人员工作与效果挂钩的考核机制

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    Python数据分析案例-药店销售数据分析

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    数据】金融领域7数据科学案例

    人工智能工具,特别是自然语言处理,数据挖掘和文本分析有助于将数据转化为智能数据治理和更好的业务解决方案,从而提高盈利能力。 实时分析 实时分析通过分析来自不同来源的大量数据从根本上改变财务流程,并快速识别任何变化并找到对其的最佳反应。财务实时分析应用有三个主要方向: 欺诈识别 金融公司有义务保证其用户的最高安全级别。 由于数据量巨大,只有经验丰富的数据科学家才能精确分解。 算法交易 这个领域可能受实时分析的影响最大,因为每秒都会受到影响。根据分析传统和非传统数据的最新信息,金融机构可以做出实时有利的决策。 而且由于这些数据通常只在短时间内才有价值,因此在这个领域具有竞争力意味着使用最快的方法分析数据。 在此领域结合实时和预测分析时,另一个预期会开启。 我们认为,我们主要关注金融领域的7数据科学用例,但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法,请在评论部分分享您的想法。

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    【学习】数据分析之SPSS数据分组案例

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    产品运营数据分析——SPSS数据分组案例

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    数据分析激活电力价值,八案例深度解析电力大数据应用

    腾讯云商业智能分析产品由北京永洪商智科技有限公司提供,永洪BI-一站式大数据分析平台 大数据分析激活电力价值,八案例深度解析电力大数据应用 麦肯锡曾有报告预测,在全球范围内,大数据分析方案的广泛使用能够带来每年 通过使用智能电表等智能终端设备可采集整个电力系统的运行数据,再对采集的电力大数据进行系统的处理和分析,从而实现对电网的实时监控;进一步结合大数据分析与电力系统模型对电网运行进行诊断、优化和预测,为电网实现安全 3.通过数据分析有效提升电力行业营销服务水平 电力用户可以基于永洪一站式大数据分析平台,将更多的明细数据提供给业务部门,由业务部门自服务完成数据应用。 结语 如大数据分析这样的信息新技术必将激活电力大数据中蕴含的价值,也必将释放电力大数据的市场潜力。 有关电力行业案例及应用场景,可以致电永洪科技010-53381518,亦可申请免费试用,开启永洪一站式大数据分析平台的体验之旅。

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    今天我们来分享一个月度的薪酬数据分析案例,首先我们来看下面这张薪酬数据表,这是来自于一家零售行业的月度薪酬数据表,在薪酬的字段上包含了薪酬类别和员工考核的数据,这些字段都是一般企业的日常的薪酬数据 ,针对下面这张表,我们如何来做月度的数据分析,接下来我们和大家做这个数据分析过程的分享。 一、薪酬数据关键指标 在分析建模之前,我们首先需要通过这张表来分析判断需要做哪些关键指标的数据分析,根据数据分析的目的和对月度薪酬模块的支持,我们选出了以下的分析关键指标 薪酬结构:各个部门,岗位的薪酬各类别的薪酬结构对比 月度薪酬数据对比:各个部门当月应发工资的数据对比 各部门薪酬带宽和薪酬平均值:各个部门薪酬带宽的对比和平均值的折线图 上班工时对 部门岗位绩效数据对比 二、关键字指标数据透视表和透视图 1、每个部门和岗位的薪酬对比 ,在仪表盘的数据切片器上,选择了部门,通过不同的部门来进行数据的交互,具体如下: 所以我们可以参考上面的建模思路,可以来做月底的或者季度的薪酬数据分析

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    金融领域7数据科学案例

    人工智能工具,特别是自然语言处理,数据挖掘和文本分析有助于将数据转化为智能数据治理和更好的业务解决方案,从而提高盈利能力。 实时分析 实时分析通过分析来自不同来源的大量数据从根本上改变财务流程,并快速识别任何变化并找到对其的最佳反应。财务实时分析应用有三个主要方向: 欺诈识别 金融公司有义务保证其用户的最高安全级别。 由于数据量巨大,只有经验丰富的数据科学家才能精确分解。 算法交易 这个领域可能受实时分析的影响最大,因为每秒都会受到影响。根据分析传统和非传统数据的最新信息,金融机构可以做出实时有利的决策。 而且由于这些数据通常只在短时间内才有价值,因此在这个领域具有竞争力意味着使用最快的方法分析数据。 在此领域结合实时和预测分析时,另一个预期会开启。 我们认为,我们主要关注金融领域的7数据科学用例,但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法,请在评论部分分享您的想法。

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    数据】银行业9数据科学应用案例

    对于新帐户,欺诈检测算法可以调查非常高的热门项目购买量,或者在短时间内使用类似数据打开多个帐户。 2 管理客户数据 银行有义务收集,分析和存储大量数据数据分析使我们能够创建个性化营销,在适当的时间在正确的设备上为合适的人员提供合适的产品。数据挖掘广泛用于目标选择,以识别新产品的潜在客户。 6 实时和预测分析 ? 分析在银行业中的重要性不可低估。机器学习算法和数据科学技术可以显着改善银行的分析策略,因为银行业务的每个使用案例都与分析密切相关。 区分真正相关的数据和噪音有助于有效解决问题和制定更明智的战略决策。实时分析有助于了解阻碍业务的问题,而预测分析有助于选择正确的技术来解决问题。 要构建推荐引擎,数据专家需要分析和处理大量信息,识别客户配置文件,并捕获显示其交互的数据以避免重复提供。 ? 推荐引擎的类型取决于算法的过滤方法。

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    数据可视化案例「建议收藏」

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    2021年数据Spark(二十八):SparkSQL案例三电影评分数据分析

    ---- 案例三:电影评分数据分析      使用电影评分数据进行数据分析,分别使用DSL编程和SQL编程,熟悉数据处理函数及SQL使用,业务需求说明: 对电影评分数据进行统计分析,获取Top10电影 数据格式如下,每行数据各个字段之间使用双冒号分开: 数据处理分析步骤如下: 第一步、读取电影评分数据,从本地文件系统读取  第二步、转换数据,指定Schema信息,封装到DataFrame  第三步、 基于SQL方式分析  第四步、基于DSL方式分析 代码实现      电影评分数据分析,经过数据ETL、数据分析(SQL分析和DSL分析)及最终保存结果,整套数据处理分析流程,其中涉及到很多数据细节,完整代码如下 {DataFrame, Dataset, SparkSession} import org.apache.spark.storage.StorageLevel /**  * 需求:对电影评分数据进行统计分析             .limit(10)         //resultDF.printSchema()         resultDF.show(10)         /*// TODO: 将分析的结果数据保存

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