如何统计表的数据数量 1. count(*) 在统计一个表行数的时候，我们一般会使用 select count(*) from t。那么count(*) 是如何实现的呢？...1.2 InnoDB 在InnnoDB中，需要把数据一行行的读出来，累计计数。 1.3 为什么InnoDB 不跟MyISAM一样把数据存起来？...count() 是一个聚合函数，对于返回的结果集，逐行判断，如果不为null，则累计值加1. count(*), count(1), count(主键id) 返回的都是满足条件的数据总行数。...用缓存系统计数 对于更新频繁的数据库，可能会考虑使用缓存系统支持。但是缓存系统有可能丢失更新。另一种情况就是，缓存有可能在多个会话并发操作的时候，出现数据不一致的情况。 3....用数据库计数 将表数量的计数值存放在单独的表中。 3.1 解决了崩溃失效的问题 InnoDB支持崩溃恢复不丢失数据。 3.2 解决了数据不一致问题 ?
问题描述 测试表如下: 上面的日期是精确到日的，我现在要按照年月来将上表的数据分组统计,并求出number的平均值。...001' GROUP BY createTime ORDER BY createTime 运行结果 总结 成功解决了我的大问题，因为这个问题纠结了好久，曾经还考虑过要不要在后端给集合分组和建立月数据表
use information_schema; select table_name,table_rows from tables where table_s...
，国内的地方和行业上也有相应的指南发出，如贵州省的《政府数据 数据分类分级指南》、金融行业的《金融数据安全 数据安全分级指南（送审稿）》和《证券期货业数据分类分级指引》等。...：整体数据分类分为三大类数据，分别为用户数据类、业务数据类和公司数据类，三个一级数据分类又可以进一步细分到二级和三级数据，基于最细化的层级，给其定义相应的数据价值级别，进而汇总形成组织整体的数据分类分级清单...、商品详情数据等；爱奇艺优酷更多的是视频类数据等；除此之外，还有包含一些通用类数据，比如市场数据、业务分析数据等。...c）公司数据分类 公司数据主要包含人事数据、财务数据、法务数据、采购数据、日志数据、代码数据、制度数据等二级数据分类，二级数据可以分为两类，一类为通用数据类，如日志、制度等；一类为定制数据类，如人事、财务等...数据使用方可以基于数据地图上的库、表、字段和敏感级别信息进行数据访问权限申请，不同的级别数据权限走不同的数据申请流程。
如果你是做大数据的，经常需要在PPT里处理一些数据图表，但是美观程度总是不如人意，那么数据图表应该怎么做才美观? 其实你不是不懂做PPT数据图表，而是选择太多，你不知要做成怎样才是你需要的。...商业PPT离不开数据，但是我们平常在PPT里看到的数据图表都非常丑，也根本没法看，那么怎样在PPT里做好数据图表呢？ 首先了解为什么要做数据图表?...在面对一些枯燥的数据处理上，为了更加直观的传统信息，我们常常喜欢把文本数据的内在关系梳理成图形的形式，达到“一图胜千言”的效果。这就要求对数据进行分类——排列——视觉设计。...既然你已经有了数据，分类和排列自然不用说，你也知道怎么做。我们重点来谈最重要的一点:视觉设计。数据图表设计的目的是帮助观众快速理解内容，了解我们传达的意图。所以我们需要更加扁平化，保持简约。...一 设计样式-图表型 常常会看到在一个p里面使用全屏的图表，比如小米发布会的数据图表。
炼丹笔记干货 作者：时晴 要精确建模，数据是重中之重，但是模型的输入是受限的，如果数据有缺陷没做清洗，那模型就不可能精准，当你得到不准确结果的时候，第一要怀疑的不是用错模型，而是用错了数据。...数据格式处理 通常情况下，数据集的格式可能是将日期存储为字符串，或将某些数字字段存储为文本值。要正确应用某些数据操作，需要确保数据存储为正确的类型。...对冗余行进行过滤 如果聚合了来自多个源的数据，那么还可能会遇到数据集部分重叠的风险。假设将过去3个月的销售数据合并，但其中两组记录了一周的销售数据。...然而，了解数据集中的数据是很重要的。如果存在重复行的正当原因，则删除重复行不会改善数据集，而是会通过删除经常发生的度量来降低数据集的质量。...数据可读和可解析 如果不想学习如何使用正则表达式，或者只想删除几个特定的单词，那么还有其他方法可以清理数据，使其更适合于模型训练。使用replace函数可以找到目标数据，并将其替换为预期的数据。
一、数据产品竞品分析的困惑 何时做分析，需求评审时却经常被开发或领导Diss，你知道竞品是怎么做的么?竞品分析究竟什么时候、以什么样的频次去做呢?...体验难深入，数据产品隐藏的业务逻辑非常多，一些同学通过商业化数据产品的试用账号体验竞品功能，但多数Demo账号只提供基础的功能，有的连数据都没有，需要自己导入数据、连接数据库才能正常使用。...同行信息输入：前辈交流或加入数据产品经理交流群，群里分享交流数据产品或行业趋势，获取信息背书。...三、总结：数据产品竞品四要三不要 竞品分析的文章很多，本文主要结合数据产品的特性分享数据产品竞品分析的技巧，除了讲到的五个步骤三个方法外，还有几点建议，希望对你未来的数据产品工作有所帮助： 四要： 要养成定期做竞品分析的习惯...不要罗列功能缺少洞见，知道竞品是做什么的有什么功能不是目标，重要的是优缺点判断以及你准备怎么做的结论。 在做竞品分析过程中，你最常用的分析方法是什么，分析过程曾遇到过哪些困惑，是如何解决的呢?
DAU涨啦，DAU又降啦； DAU又涨了，DAU又降啦…… 大量数据分析师的工作，就消耗在这种无聊的叨叨中。更糟糕的是：很多涨跌，只是单纯的开发埋点没做好，数据丢失等脑残问题导致的，没啥有价值发现。...数据分析师只能颤颤巍巍的答道：要！搞！高！ 今天系统讲解下，这个僵局怎么破。...问题在于： 第一：这些手段运营自己都知道，根本不需要数据分析 第二：手段真管用？...因此，针对轻度用户和新用户，可以直接推最拿得出手商品/内容，一方面直接提升DAU，另一方面测探用户需求，获取数据。...数据分析的价值，在于在盲目推广中，找到更多刚性需求，从而降低成本，用更贴近用户需求的方法保持活跃。 只不过这样做，需要商品/活跃/优惠/内容/用户等方面，大量的基础数据建设。
以下文章来源于接地气学堂 ，作者接地气的陈老师 DAU涨啦，DAU又降啦； DAU又涨了，DAU又降啦…… 大量数据分析师的工作，就消耗在这种无聊的叨叨中。...更糟糕的是：很多涨跌，只是单纯的开发埋点没做好，数据丢失等脑残问题导致的，没啥有价值发现。 当业务方来问：那我要拉升DAU，能做啥？ 数据分析师只能颤颤巍巍的答道：要！搞！高！...问题在于： 第一：这些手段运营自己都知道，根本不需要数据分析 第二：手段真管用？...因此，针对轻度用户和新用户，可以直接推最拿得出手商品/内容，一方面直接提升DAU，另一方面测探用户需求，获取数据。...数据分析的价值，在于在盲目推广中，找到更多刚性需求，从而降低成本，用更贴近用户需求的方法保持活跃。 只不过这样做，需要商品/活跃/优惠/内容/用户等方面，大量的基础数据建设。
注意：很多做数据的同学，在这一步会很纠结。越是做数据的，越想用一个精细的模型来论证未来走势。...数据分析师作为第三方角色，可以输出更有说服力的答案。...结合数据，找到更好的套路，才是数据分析的作用方式。 想找套路，就要先研究套路。这里需要数据分析师对常用的业务套路所有了解。比如在线课程，是有常用推广方式的： ?...当然，这种层层递进的逻辑方法，也是数据分析的短板。从经验上看，数据分析师做的方案往往倾向于保守，往往缺少创意，这些都是太过理性的后遗症。而实际上商业成功往往不是理性的结果。...所以基于数据提可行性建议，可能不会被采纳，但只会越来越被重视。经济大潮来了，怎么都能成功，现在水势不明的时候，就是数据方法大放异彩了。与大家共勉。
“用数据分析，精准定位用户，精准发现用户需求，精准推荐产品”是很多很多地方都在吹的故事。...好在互联网平台能记录数据，这也就是通过数据实现精准分析的前提。 ? 因此，精准不是一个绝对值，而是一个相对概念。...2 提高投放精准度 用数据提升精准度，第一步就是投放渠道。信息得先到达用户，才有转化的可能。...类似的，设计类问题都可以用测试/分组对比来观察效果，比直接用数据预测的更好。 ? 4 提高商品精准度 第三步是提高商品的精准度。...数据分析实现精准是需要过程，需要时间，需要经验积累的。把明显的问题先处理好，不然有太多的细节可以让人沉迷，最后也看不到效果改进。 这里做数据的新手很容易犯一个问题，就是：不看场景，直接怼模型。
121 1-12-122 1-13-131 2-21-211 2-21-212 相信到这里大家已经可以发现，这里的树的路径就是table中对应的行，路径中的节点对应的就是table中的列，我们只要把分类数据填充到树中...MaxDeep是树的最大深度，用于判断补齐空节点的，EachLevelCodeLenghth树的Code模式下的每级代码的长度如0001一级节点的长度就为4，ItemTex与ItemValue是传入从数据库获取的层级数据的代码与名称...FieldName 再看下节点的数据结构 public string NodeCode { set; get; } public string NodeName { set...} } } 填充完毕后我们就可以开始将路径抽出，路径自上往下可能找起来比较复杂，那么我们从底层节点向上寻找路径，这样就会变的非常简单了，先添加一个table统计表的对象...} return list; } 这样我们就能使用两层循环开始构造了，但是我们还要考虑到合并的操作，所以要记录每个节点下最多的子节点树，因为统计表是已最小级别的数目来计算行数的
作者：蒋步星 来源：数据蒋堂 本文共1200字，建议阅读9分钟。 在数据查询时，有时会碰到数据量很大的清单报表。 在数据查询时，有时会碰到数据量很大的清单报表。...绝大多数产品都是使用数据库分页的方法来做的。 具体来讲，就是利用数据库提供的返回指定行号范围内记录的语法。...可能出现数据不一致 一般来说，每次按页取数时发出的SQL是独立的。这样，如果在两页取数之间数据库又有了插入删除动作，这时取出来的数据将是最新的，很可能和原来的页号匹配不上了。...把取数和呈现做成两个异步线程，取数线程发出SQL后就不断取出数据并缓存到本地存储中，呈现线程根据页数计算出行数到本地缓存中去获取数据显示。...这样，只要已经取过的数据就能快速呈现，不会有等待感，还没取到的数据需要等待一下也是正常可理解的；而取数线程只涉及一句SQL，在数据库中是同一个事务，也不会有不一致的问题。这样，两个问题都能得到解决。
数据可视化可以让我们很直观的发现数据中隐藏的规律，察觉到变量之间的互动关系，可以帮助我们更好的给他人解释现象，做到一图胜千文的说明效果。...但是在数据科学中，几乎都离不开pandas数据分析库，而pandas可以做： 数据采集：如何批量采集网页表格数据？...数据读取：pd.read_csv/pd.read_excel 数据清洗（预处理）：理解pandas中的apply和map的作用和异同 可视化，兼容matplotlib语法(今天重点) 准备工作 如果你之前没有学过...使用的是伦敦天气数据，一开始我们只有12个月的小数据作为例子 #jupyter notebook中需要加这行代码 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot...更多数据 一开头的数据只有12条记录(12个月)的数据，现在我们用更大的伦敦天气数据 import pandas as pd df2 = pd.read_csv('data/londonweather.csv
数据分析是SEO优化中一项非常重要的工作，数据分析是以现有网站的内容为基础，分析那些内容是用户点击比较多以及哪些内容用户更加受欢迎。从而更多展示用户喜欢的内容，降低网站的跳出率增加网站黏性。...数据分析能从很大程度上促进网站关键词排名。 1：发现问题。数据分析的前提是发现问题，如果只是盲目的寻找不同是难以发现数据体现的问题的。...关于网站的各种问题都可以提出然后带着问题去分析数据。 2：分析pv、uv、ip、跳出率和平均访问时长 pv、uv、ip是互相关联的。...（2）着陆页分数据纯碎的体现外链、推广链接和排名的效果，如果没有关键词排名，可以直接评测推广、外链的效果。 （3）搜索词。...（2）页面上下游是体现用户浏览网页的轨迹，从上下游的数据可以统计布局的内链用户点击最多的文章是哪一篇，以及哪些页面的跳出率高。页面上下游数据最能说明内链布局效果。
有同学问：每次做的数据分析报告，业务方看了不是说“我早知道了”，就是说“你这不符合业务常识”。搞得人很郁闷。...2、证据：能支撑猜想的论据，包括数据、事实、逻辑推理等。 3、结论：基于假设+证据，论证产生的业务结论。...如果大区经理能力真的是主要矛盾，那业绩数据上会有明显变化（如下图所示）如果只是有略微差距，甚至没有差距，那就能直接否掉这条假设。在数据证据充足的情况下，可以大胆下判断，用数据说话，业务方也无力反驳。...有些同学看了会说：老师，这些看数据的维度，我们BI里也有。是滴，罗列数据是很简单的。比如把销售业绩按大区，按门店拆解，分日、周、月输出，这是很多BI都有的。...然而问题是，这样单纯的罗列没有任何逻辑，没有回答任何业务方疑问，没有引导业务方思考，它就只是一张张数据表而已。在没有逻辑的时候，甚至列的数据越多越招人嫌。
以柏睿数据内存分布式数据库RapidsDB来说明的话，自动优化体现在2个阶段：数据入库过程和数据入库后。我这里重点分享一下数据入库后。...RapidsDB使用了一种高级的算法，允许它在新增或更新数据时尽可能保持有序。这个过程被称为background merger，并且为使行段的数据顺序能够得到持续优化，则该过程会一直在后台自动运行。...当background merger在运行过程中，在库内数据被增删改等改变时，它会停止到当前任务并且重新开始。鉴于每次只处理一小块行段数据，所以被停止的任务影响的只是少量的数据。...如果数据有一个完美的全局顺序，它将由一个排序的行段组组成。如果刚入库的原始数据是以完全随机的顺序排列的，那么它会包含与行段一样多的排序行段组。
这已经不是数据安全的问题第一次出现在公众面前，作为数据从业者，我们也应该意识到数据安全的重要性。...所以，在大数据安全的治理上，我们需要做的工作还有很多。 本文将通过数据安全的意义，数据安全知识体系，大数据安全实践，Kerberos 认证，Apache Ranger实践，数据加密六个部分来介绍。...本文将介绍大数据安全的理论与实践经验，特别是实践部分，如果这些工作都还没有做的话，建议逐步开展，数据治理是一个长期的过程，不管是数据安全还是之前我们一直在学习的元数据管理与数据质量等等问题，都需要不断的完善...大数据遭受异常流量攻击 大数据所存储的数据非常巨大，往往采用分布式的方式进行存储，而正是由于这种存储方式，存储的路径视图相对清晰，而数据量过大，导致数据保护，相对简单，黑客较为轻易利用相关漏洞，实施不法操作...大数据信息泄露风险 大数据平台的信息泄露风险在对大数据进行数据采集和信息挖掘的时候，要注重用户隐私数据的安全问题，在不泄露用户隐私数据的前提下进行数据挖掘。
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