在实际应用中，对一个基本表或视图做简单查询是比较少的，大多情况下都要求对数据表进行筛选、分组或排序，这就需要用到高级查询。...0 或 1 CUBE 除了返回由 GROUP BY 子句指定的列外，还返回按组统计的行 ROLLUP 与 CUBE 不同的是，此选项对 GROUP BY 子句中的列顺序敏感，其只返回第一个分组条件指定的列的统计行...语句也可以包含 WHERE 子句，并对满足条件的查询进行分组。...都可以与 GROUP BY 语句组合使用，HAVING 和 WHERE 的不同之处在于: 在 WHERE 子句中，在分组进行以前，消除不满足条件的行，在 HAVING 子句中，在分组之后条件被应用，即...WHERE 子句作用于表和视图，HAVING 子句作用于分组 HAVING 子句可在条件中包含聚合函数，但 WHERE 不能 对查询进行集合运算 在实际数据库应用中，对数据的操作不可能只针对一个基本表来进行
1.TOP 子句 TOP 子句用于规定要返回的记录的数目。 对于拥有数千条记录的大型表来说，TOP 子句是非常有用的。...mi, n 秒 ss, s 毫秒 ms 微妙 mcs 纳秒 ns 12. join函数 sql之left join、right join、inner join的区别 left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录...right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录 inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的行 13. group by group by...对结果集分组，针对每一组返回一行。...取整函数 1 trunc（value,precision）按精度(precision)截取某个数字,不进行舍入操作。
这大多是因为 Aggregation Pipeline 需要兼顾各种情况, 比如嵌入数组的 rewind, 还有对第一次聚合数据进行再聚合等....在很多常用情况下, 应用只需要简单的分组聚合, 最多对聚合结果数据进行过滤和排序. 这时候我们希望能通过更简单的方式来获得结果....groupValue, Object... groupValues) 按照分组数据返回聚合结果数据, 分组数据的给出顺序应该和 SimpleAggregation.groupXxx 方法中给出的分组顺序一致.... val(Map groupValues) - 按照分组数据返回聚合结果, 分组数据和分组名字对应....实例分析 下面我们将使用上节中的简单例子来介绍 Act-morphia 的简单聚合 API 如何满足常用的数据聚合需求.
引言 使用索引实现 group by，最简单的方式，大概就是这样了： 存储引擎按顺序一条一条读取记录，返回给 server 层。 server 层判断记录是否符合 where 条件。...如果当前记录的分组前缀和上一条记录的分组前缀一样，说明还是同一个分组，只需要进行分组求和、分组计数，不需要计算平均值。...松散索引扫描自带去重功能，不需要借助临时表，和包含 distinct 关键字的聚合函数天生更匹配。紧凑索引扫描则需要借助临时表对记录进行去重。...紧凑索引扫描，存储引擎按顺序一条一条读取记录，返回给 server 层，server 层判断记录是否符合 where 条件，然后对符合条件的记录进行聚合函数逻辑处理。...（和紧凑索引扫描一样）+ 松散索引扫描自带的记录去重功能，避免了使用临时表对记录去重。
当别人还在磨磨唧唧的手动复制粘贴一天才能搞定的事情，你用vlookup一个小时就完成了。人与人的差别也是这么产生的。 image.png 如何快速掌握vlookup？...前面我们聊了什么是vlookup，以及如何使用。现在我们继续聊聊： 如何使用vlookup查找重复值？ 如何使用vlookup进行数据分组？...image.png 如何使用vlookup进行数据分组？ 在数据处理的过程中，有时候为了分析数据的需要，我们会对一些数据进行分组处理，分析数据各组间的关系。...image.png 如何对这样的数据分组呢？主要用vlookup函数来实现。 第1步，我们在表的右边建立一个分组定义。确定3组消费类型各自的区间范围，将每一组区间范围的最小值作为阈值。...在进行VLOOKUP函数进行数据的匹配查找时，因为我们要把第2个参数在哪里找里的值全部选中，然后按F4按钮将相对引用变成绝对引用。也就是在列号和行号前面加了符号美元符号$。
前面我们聊了什么是vlookup，以及如何使用。现在我们继续聊聊： 如何使用vlookup查找重复值？ 如何使用vlookup进行数据分组？ 如何使用vlookup查找重复值？...如何使用vlookup进行数据分组？ 在数据处理的过程中，有时候为了分析数据的需要，我们会对一些数据进行分组处理，分析数据各组间的关系。...如何对这样的数据分组呢？主要用vlookup函数来实现。 第1步，我们在表的右边建立一个分组定义。确定3组消费类型各自的区间范围，将每一组区间范围的最小值作为阈值。...在使用vlookup函数时，在很多情况下使用的是精确匹配，而在进行分组时需要用模糊匹配，所以这里要输入“1”来进行模糊匹配。 第3步，我们需要对第3个参数在哪里找，按下图进行修改。...在进行VLOOKUP函数进行数据的匹配查找时，因为我们要把第2个参数在哪里找里的值全部选中，然后按F4按钮将相对引用变成绝对引用。也就是在列号和行号前面加了符号美元符号$。
聚焦大盘 指标一多，问题来了：如何快速知道业务SLA发生变化，并对业务运营状况了然于胸？...通过腾讯自研监控平台的多层分组管理功能可解决这一问题： 机器分组：首先可以按不同服务模块部署的机器进行分组管理，例如腾讯会议-代理层、腾讯会议-连接层、腾讯会议-逻辑层、......构建视图：将机器分组后，默认会把该分组机器上报的所有指标汇聚构建成一个视图，以便业务可以按模块查看不同分组视图下的指标情况； 指标分组：然后再把分组上报的指标进一步进行分组管理，例如加入会议、主持人操作...用户无需预注册，便可上报指标，通过极简的方式完成指标上报和告警配置； 开放了实例分组的功能，用户可以按服务模块把不同的CVM或SCF实例做分组管理，方便查看各分组下的指标视图； 目前只把自研监控的部分能力上线...日志监控：使用腾讯云日志服务CLS（上报业务或系统组件日志并进行检索查询和存储），通过腾讯云监控-日志监控功能，自定义多个维度和指标，进行多维分析展示，并完成相关告警配置，形成日志存储-检索-监控-告警的场景化解决方案
准备工作 在编程实现业务功能之前，首先考虑如何对【查询词】进行中文分词及将日志数据解析封装。...= null && log.trim.split("\\s+").length == 6) // 对每个分区中数据进行解析，封装到SogouRecord .mapPartitions...========== /* 从搜索时间字段获取小时，统计个小时搜索次数 */ val hourSearchRDD: RDD[(String, Int)] = recordsRDD // 提取小时和分钟...= null && log.trim.split("\\s+").length == 6) // 对每个分区中数据进行解析，封装到SogouRecord .mapPartitions...，统计个小时搜索次数 */ val hourSearchRDD: RDD[(String, Int)] = recordsRDD // 提取小时和分钟 .map
将输入记录按给定表达式分组，输出时每个记录代表一个分组，每个记录的 _id 是区分不同组的 key。输出记录中也可以包括累计值，将输出字段设为累计值即会从该分组中计算累计值。...可以给 _id 传入记录的方式按多个值分组。...，其中指定字段的值为记录数 功能类似基本操作指令中的*count()* sort 根据指定的字段，对输入的记录进行排序。...: "trousers", "size": ["S"] } { "_id": "5", "product": "sweater", "size": ["M", "L"] } 我们根据 size 字段对这些记录进行拆分...sweater", "size": "M" } { "_id": "5", "product": "sweater", "size": "L" } 拆分后，保留原数组的索引 我们根据 size 字段对记录进行拆分后
分组函数的介绍 分组函数作用于一组数据，并对一组数据返回一个值....)：返回每组的总和 AVG([DISTINCT|ALL] column|expression)：返回每组的平均值 SUM和AVG函数只能够对数值类型的列或表达式操作 select sum(sscore)...除了COUNT(*)和DISTINCT(COLUMN)之外，其他所有分组函数都会忽略列表中的空值，然后再进行计算 在分组函数中使用NVL函数可以使分组函数强制包含含有空值的记录 select avg(...，所有列都必须包含在GROUP BY子句中 --按照班级分组后求每个班级的得分最高的值，如果想将sclass查出则需要在group by语句中指定按其进行分组得到每班最大值 select sclass,...不能在WHERE子句中限制分组信息，要在HAVING子句中对数据组进行限制 --查询所有女生中按照院系和班级排序后平均成绩大于60的相关信息 select sdept,sclass,avg(nvl(sscore
combiner） 3：平均值 （可以使用combiner，但必须做相应的处理，即迂回算法，举例如下） 给定用户的评论列表，按天计算每小时的评论长度...：简单的对指定时间段的记录数进行统计是很常见的，统计小数量级的唯一实例计数 汇总：用来执行对数据的某些字段进行汇总 二：过滤模式 1：简介 过滤模式也可以被认为是一种搜索形式，如果你对找出所有具备特定信息的记录感兴趣...：可以使用随机返回True or False的评估函数做过滤，可以通过调小true返回的概率实现对结果集合大小的控制 ** 移除低分值数据：将不满足某个特定阀值的记录过滤出去 2.2：布隆过滤， 对每一条记录...分箱：是在不考虑记录顺序的情况下对记录进行分类，目的是将数据集中每条记录归档到一个或者多个举例 两者的不同之处在于分箱是在Map阶段对数据进行拆分，其好处是减少reduce的工作量，通常使资源分布更有效...，缺点是每个mapper将为每个可能输出的箱子创建文件，对后续的分析十分不利3：全排序和混排模式 全排序：关注的是数据从记录到记录的顺序，目的是能够按照指定的键进行并行排序。
原因是这个场景并不高频，可能通过控制MQ消费线程数来减少对机器资源的消耗。...每条消息被某个消费者消费完成后不会立即在队列中删除，云消息队列 RocketMQ 版会基于每个消费者分组维护一份消费记录，该记录指定消费者分组消费某一个队列时，消费过的最新一条消息的位点，即消费位点。...也就是如何判定一个消息在服务端有没有过期呢？ 看情况。不同的RocketMQ服务器都会不同。以阿里的云消息队列RocketMQ版为例： 5.0系列实例： 最短24小时。 最长720小时。...企业铂金版：存储时长为3天，若您购买实例的存储空间规格不足时，云消息队列 RocketMQ 版会按存储时间滚动删除最早的消息，此时消息的存储时长可能不足3天。...队列中消息位点MinOffset、MaxOffset和每个消费者分组的消费位点ConsumerOffset的关系如下： ConsumerOffset≤MaxOffset： 当消费速度和生产速度一致，且全部消息都处理完成时
2.1.2 特殊符号 行协议中一些字段对特殊符号较敏感，当需要使用这些敏感符号作为字段的一部分时，需要在前面加\进行转义处理。 ? 注意 1. 行协议对空格敏感，标签集和指标集中间必须有空格。...的最近一天的数据 select * from cpu_usage where host='server01' and time>now()-1d 3.3 GROUP BY 根据用户指定的标签或者时间间隔对查询结果数据进行分组...3.4 ORDER BY 对结果集进行排序，排序方式包括时间升序和时间降序 ? ? 3.5 LIMIT ? ?...3.6 SLIMIT 返回指定查询的前N个时间序列线中的时序数据，一般与GROUP BY搭配使用。 SLIMET是对分组个数进行限制，LIMIT是对记录数进行限制。 3.7 OFFSET ? ?...对分组进行分页啦。 3.9 时间语法 作为时序数据库， 支持丰富的时间计算、时间查询、时间分组等操作。 时间语法支持绝对时间和相对时间。
先来说说上线前，这个上线包含新增实例分组发布、新增机器发布、在原有机器上发布。新增实例分组意味着你需要和旧分组仔细对比配置，包括日记级别配置。...同时你的操作变更还得周知产品、测试人员和其他同事，不能只有你、代码评审者、领导知道本次变更操作。避免当其他服务受到牵连时，其他人只能通过查看上线记录或者翻查代码提交记录才知道应该找谁。...当上线前检查完成后，就可以发布部署了，一般将操作的服务实例按分组、机房分别分批部署，我这里强调的是分组、分机房，强调的是并不仅仅是以全部实例按多少比例部署，当然我们通常按30%的比例进行分批部署。...不过，如果你的比例刚好命中某个分组或者某个机房全部实例时，那就意味着这个分组、机房的服务在全量上线，就很有可能出现无服务提供者的情况，如果上线失败，情况就不是短暂性的了。...分批部署第一步一般是每个机房选择一台进行发布验证，这样有助于我们及时地发现问题，避免影响扩散，甚至有些功能需要数据的积累才能验证，所以有时也会分时间段部署，每间隔一个小时部署一小比例的服务实例。
，为防止操作失误我们对所有的修改都进行热备，以便灾难恢复。...05个人企业数据隔离和多活容灾 个人企业数据隔离、SET 隔离和多活本质上是从不同维度对存储进行拆分，然后按策略路由调度，我们希望多种维度的拆分规则能够统一处理，这样方案更加优雅，实现起来也可以按部就班地迭代...因为不同号段的 ID 会存储于不同的 Redis 实例，我的做法是按编号规则解析，将存量数据按编号进行迁移（现在看起来可能比较容易，不过当时想到这的时候确实兴奋不已）。...6.9 容灾演练 对会议核心存储做了这么大的改造，其价值是什么？效果如何？ 模拟个人流量冲击，不影响企业服务；模拟广州挂掉，流量切换到上海仍可以正常继续提供服务；制定计划，定期进行容灾演练。...因此基于质量优先的原则，决定对存量数据进行迁移。
WHERE可以直接使用表中字段作为筛选条件，但不能使用分组中的计算函数作为筛选条件，HAVING必须要与GROUP BY配置使用，可以把分组计算的函数和分组字段作为筛选条件 在需要对数据进行分组统计的时候...EXTRACT() 函数用于返回日期/时间的单独部分，比如年、月、日、小时、分钟等。...EXTRACT() 函数用于返回日期/时间的单独部分，比如年、月、日、小时、分钟等。...子查询按返回结果集进行分类： 表子查询：返回的结果是一个行的集合，N行N列，（N>=1）。表子查询经常用于父查询的FROM子句中。 行子查询：返回的结果是一个列的集合，一行N列，（N>=1）。...16-游标：对于数据集中的记录， 该怎么逐条处理？ 游标：对结果集中的每一条记录进行定位，并对指向的记录中的数据进行操作的数据结构。 18-权限管理：如何控制数据库访问，消除安全隐患？
如上图所示，在实时分位数计算的通用组件中，其基础架构和执行过程主要分为以下几个关键步骤： 从上游业务方读取需要统计分位数的原始数据 根据业务方需求的分组规则，按分组聚合为TDigest数据结构，...； 2）通过FlatMap方法，按不同字段将一条数据展开为多条（具体内容将在第3节详细介绍）； 3）根据业务设计的查询维度，按不同的key对数据进行分组操作 4）分别将每个key的数据合并为一个TDigest...但是，已经计算好的两个分位数结果是无法进行聚合操作的。 例如：针对手百APP的用户访问时长，我们可以将某一天中每个小时访问时长的和(SUM)进行累加，从而获得这一天的访问时长总和。...但我们如果记录了每个小时中访问时长的80分位数，则无法对这些分位数进行聚合，即无法求得这一天中访问时长的80分位数。...此外，二进制数据中从右至左每一位与字段的对应关系为： 第1位对应os_version 第2位对应manufacturer 第3位对应app_version 由此可得，任意字段聚合查询的排列如何方式如下表所示
5开始的5行记录 排序检索数据： 排序数据 SELECT pname FROM product ORDER BY pname 按多个列排序数据 SELECT pid,market_price,pname...FROM product ORDER BY market_price,pname 按多个列排序时，排序列之间用,隔开，并且按列的顺序来排序数据，先排价格，后排名称 指定排序方向 降序排序(按照价格降序排序...DATE_FORMAT() 返回一个格式化的日期或时间串 DAY() 返回一个日期的天数部分 DAYOFWEEK() 对于一个日期，返回对应的星期几 HOUR() 返回一个时间的小时部分 MINUTE...() 返回一个时间的分钟部分 MONTH() 返回一个日期的月份部分 NOW() 返回当前日期和时间 SECOND() 返回一个时间的秒部分 TIME() 返回一个日期时间的时间部分 YEAR() 返回一个日期的年份部分...COUNT(*)>2 HAVING和WHERE的差别 这里有另一种理解方法，WHERE在数据 分组前进行过滤，HAVING在数据分组后进行过滤。
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