这需要两次遍历表:一次用于分母,一次用于百分比。对于针对大型表的 BI 查询(即:对于大多数 BI 查询),更多的表传递会显著降低性能。
窗口函数(Window Functions)是SQL标准中的一个高级特性,它允许用户在不改变查询结果集行数的情况下,对每一行执行聚合计算或其他复杂的计算。这些计算是基于当前行与结果集中其他行之间的关系进行的。窗口函数特别适用于需要执行跨多行的计算,同时又想保持原始查询结果集的行数不变的场景。
当你在 Excel 中输入这个问题,Excel 将立即“意会”,把“服装”分类下不同产品的销售量数据,以可视化图表的方式呈现在你眼前。
前面,我在文章《DAX的核心,其实只有4个字!》里提到,DAX核心思想,就是“筛选、计算”四个字,当然,这个总结非常抽象,接下来,我会用一个又一个的例子来给大家具体讲,大家将慢慢体会到,几乎所有的度量都紧紧围绕这个思想而展开。
mysql当前的版本,运行的时间,以及当前系统时间。 MySQL服务器版本信息表明MySQL服务器包含和不包含哪些特点。 MySQL服务器运行时间表明报告价值的代表性。服务器运行时间对于评估报告是很重要的,因为如果服务器不运行几个小时的话,输出报告有可能存在曲解和误导性。有时甚至运行几个小时时间都是不够的,比如,MySQL服务器运行了午夜的6个小时几乎没有业务访问过。最理想的情况是,MySQL服务器运行一天之后再运行mysqlreport来输出报告,这样报告的代表价值要比系统刚运行时要好的多。 在性能场景的运行周期前启动mysql,在性能场景结束后生成mysqlreport会比较有用。比如此例中,场景运行了1小时后执行了mysqlreport。
初学者常见错误是混淆数据与格式的处理,本文就看看这种数据与格式问题是如何使你成为挖坑与踩坑者
本文我们将介绍如何使用JMeter+InfluxDB+Grafana打造压测可视化实时监控。
px其实就是像素的意思,全称pixel,也就是图像的基本采样单位。对于不同的设备,它的图像基本单位是不同的,比如显示器和打印机。而我们通常所说的显示器分辨率是指桌面设定的分辨率,不是显示器的物理分辨率,但是现在我们的桌面分辨率和物理分辨率几乎是一致的,因为这样显示效果最佳。所以总的来说px就是对应我们显示器的分辨率。这样就会有个问题就是如果使用px的话我们就要根据不同电脑的分辨率来做自适应,有点麻烦。
墨墨导读:在数据科学家岗位的面试中,窗口函数(WINDOW function)是SQL函数家族中经常会被问到的主题。在本文中,我会根据面试的问题,问题模式和解决问题的基本策略向你展示一些典型的窗口函数,并提供一些示例的分步解决方案。
本文介绍的监控解决方案由高性能时序数据库InfluxDB、时序分析监控工具Grafana及Agentless自动化工具Ansible构成:Ansible负责不间断抓取服务器硬件指标数据,并将数据存储在数据库InfluxDB中;时序分析监控工具Grafana负责从InfluxDB中读取并展示指标数据,设定阈值,配置预警。
时序数据是指时间序列数据。时间序列数据是同一统一指标按时间顺序记录的数据列。在同一数据列中的各个数据必须是同口径的,要求具有可比性。时序数据可以是时期数,也可以时点数。
瀑布图是因为形似瀑布流水而称之为瀑布图( Waterfall Plot)。瀑布图采用绝对值与相对值结合的方式,适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系。常被用于盈亏分析、账单详情分析等业务场景。
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第6天,前面我们介绍了如何用Tableau可视化?,今天介绍项目实战:如何制作报表?通过一个项目学会如何制作报表,最终的案例效果如下图。
“六度空间”理论又称作“六度分隔(Six Degrees of Separation)”理论。这个理论可以通俗地阐述为:“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个,也就是说,最多通过五个人你就能够认识任何一个陌生人。” “六度空间”理论虽然得到广泛的认同,并且正在得到越来越多的应用。但是数十年来,试图验证这个理论始终是许多社会学家努力追求的目标。然而由于历史的原因,这样的研究具有太大的局限性和困难。随着当代人的联络主要依赖于电话、短信、微信以及因特网上即时通信等工具,能够体现社交网络关系的一手数据已经逐渐使得“六度空间”理论的验证成为可能。
进程是正在执行的一个程序或命令,每一个进程都是一个运行的实体,都有自己的地址空间,并占用一定的系统资源。
实际工作场景中,会遇到需要处理时序表。对于少量的时点时序数据,明细数据+数据透视表,也是很快能处理完成。大量的话,可能会出现有一点慢,同时一些计算字段的每次都要设置,不太方便处理。整理一个思路:将系统的时点时序数据进行汇总整合,并形成时序表。
今天给大家介绍一下TOP、OFFSET-FETCH、SET ROWCOUNT用法笔记,希望对大家能有所帮助!
这篇文章是『读者分享系列』第二篇,这一篇来自袁佳林同学,这是他在读完我的书以后做的第一个Python报表自动化项目,现在他把整体的思路以及实现代码分享出来,希望对你有帮助。
right 属性规定元素的右边缘。该属性定义了定位元素右外边距边界与其包含块右边界之间的偏移。
数据透视表是一种可以快速汇总、分析大量数据表格的交互式分析工具。使用数据透视表可以按照数据表格的不同字段从多个角度进行透视,并建立交叉表格,用以查看数据表格不同层面的汇总信息、分析结果以及摘要数据。
https://blog.csdn.net/ransom0512/article/details/78114167
接着上一篇 精读《15 大 LOD 表达式 - 上》 ,这次继续总结 Top 15 LOD Expressions 这篇文章的 9~15 场景。
1. 直方图的功能 “直方图”分析工具可计算数据单元格区域和数据接收区间的单个和累积频率。此工具可用于统计数据集中某个数值出现的次数,其功能基本上相当于函数FREQUENCY。所不同的是可以添加累积百分比、百分比排序及插入图表等。 需要注意的是,该工具只能对数值型标志进行统计,且各组频数是包含组上限的。如统计学生成绩,若组限确定为“60以下、60-70、70-80、80-90、90-100”则统计结果将60分划分为不及格组之中。因此可根据最小分值差确定上限,如“0-59.5,…”,更强大的数据整理工具可使用
插件地址:https://docs.sonarqube.org/display/PLUG/Plugin+Library
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 本文将介绍DAX中的基础表函数。 表函数是DAX中的一种常规函数,它返回的结果不是一个标量值,而是一个表。当需要编写DAX查询和迭代表的高级计算时,表函数非常有用。本文会介绍相关的计算示例。 本文的目标是介绍表函数的概念,而并非提供所有DAX表函数的详细说明。 《DAX权威指南》一书的第12章和第13章中介绍了更多的表函数。本文将解释DAX中最常见和重要的表函数的作用,以及如何在常见的场景中,包括标量表达式中使用它们。 01 表函数介绍 到目前为止,你
当今时代处在信息大爆发的时代,信息借助互联网的潮流在全球自由的流动,产生了各式各样的平台系统和软件系统,越来越多的业务也会导致系统的复杂性。
新建完成的年龄在度量内是错误的,我们需要把它拖到维度内。 展示:年龄->行,Counts->文本
在 OpenXML 里面的文本排版里面使用到 spcPct (Spacing Percent) 和 spcPts(Spacing Points)两个不同的单位用来表示段前空白和段后空白以及行间距
引言:本文学习整理自exceluser.com,非常好的一篇文章,特分享于此,供有兴趣的朋友参考。
StarRocks 提供两种监控报警的方案。企业版用户可以使用内置的 StarRocksManager,其自带的 Agent 从各个 Host 采集监控信息,上报至 Center Service,然后做可视化展示。StarRocksManager 提供邮件和 Webhook 的方式发送报警通知。如果您有二次开发需求,需要自行搭建部署监控服务,也可以使用开源 Prometheus+Grafana 方案,StarRocks 提供了兼容 Prometheus 的信息采集接口,可以通过直接连接 BE 或 FE 的 HTTP 端口来获取集群的监控信息。
在不打扰居民的前提下,统计住房空置率的一种方法是根据每户用电量的连续变化规律进行判断。判断方法如下:
数据库SQL分析函数/窗口函数专题,值得收藏!几乎涵盖所有数据库,例如:Oracle、Hive、MySQL8.0、MaxComputer等。企业面试中,更是钟情分析函数问题,笔试、面试到基本跑不了。
近期要做一些sql优化的工作,虽然记得一些常用的sql 优化技巧,但是在工作中还是不够,所以需要借助工具的帮助,数据库的解释计划阐明了sql的执行过程,展示了执行的细节,我们只要根据数据库告诉我们的问题按图索骥的分析就好了,但是解释计划也不是那么容易看懂,所以今天就学习下解释计划的一些参数的意义。
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。
表示强调, 表示更强烈的强调。并且在浏览器中 默认用斜体表示, 用粗体表示。两个标签相比,目前国内前端程序员更喜欢使用表示强调。
今天在一个关注度颇高的技术公众号上看到一篇Oracle分析函数的文章,和我2009年写的博文很像,仔细看了一下,或许互联网上的抄袭不叫抄袭吧,愤愤然把之前的帖子翻了出来,结果还得靠申诉才能争取原创。后来修改了一会儿,还是发出去吧。
OpenTSDB(Open time series data base),开发时间序列数据库。DB这个词很有误导性,其实并不是一个db,单独一个OpenTSDB无法存储任何数据,它只是一层数据读写的服务,更准确的说它只是建立在Hbase上的一层数据读写服务。行业内各种db都很多了,为什么还会出现它?它到底有什么好?它做了什么?别着急,我们来一一分析下。 其实OpenTSDB不是一个通用的数据存储服务,看名字就知道,它主要针对于时序数据。什么是时序数据,股票的变化趋势、温度的变化趋势、系统某个指标的变化趋势……其实都是时序数据,就是每个时间点上纪录一条数据。 关于数据的存储,我们最熟悉的就是mysql了,但是想想看,每5分钟存储一个点,一天288个点,一年就10万+,这还是单个维度,往往在实际应用中维度会非常多,比如股票交易所,成千上万支股票,每天所有股票数据就可能超过百万条,如果还得支持历史数据查询,mysql是远远扛不住的,必然要考虑分布式存储,最好的选择就是Hbase了,事实上业内基本上也是这么做的。(我对其他分布式存储不了解,就不对比了)。 了解Hbase的人都知道,它可以通过加机器的水平扩展迅速增加读写能力,非常适合存储海量的数据,但是它并不是关系数据库,无法进行类似mysql那种select、join等操作。 取而代之的只有非常简单的Get和Scan两种数据查询方式。这里不讨论Hbase的相关细节,总之,你可以通过Get获取到hbase里的一行数据,通过Scan来查询其中RowKey在某个范围里的一批数据。如此简单的查询方式虽然让hbase变得简单易用, 但也限制了它的使用场景。针对时序数据,只有get和scan远远满足不了你的需求。 这个时候OpenTSDB就应运而生。 首先它做了数据存储的优化,可以大幅度提升数据查询的效率和减少存储空间的使用。其次它基于hbase做了常用时序数据查询的API,比如数据的聚合、过滤等。另外它也针对数据热度倾斜做了优化。接下来挨个说下它分别是怎么做的。
数据库设计规范是个技术含量相对低的话题,只需要对标准和规范的坚持即可做到。当系统越来越庞大,严格控制数据库的设计人员,并且有一份规范书供执行参考。在程序框架中,也有一份强制性的约定,当不遵守规范时报错
数据质量一直是数据仓库领域一个比较令人头疼的问题,因为数据仓库上层对接很多业务系统,业务系统的脏数据,业务系统变更,都会直接影响数据仓库的数据质量。因此数据仓库的数据质量建设是一些公司的重点工作。
在进行数据分析时,经常会用到一些分析指标和术语,这些指标和术语可以帮助我们打开思路,从多种角度对数据进行深度解读。
Prometheus 提供了本地存储,本文主要讲述 Prometheus 自带的 tsdb 时序数据库。
进程(Process)是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动,是系统进行资源分配和调度的基本单位,是操作系统结构的基础。在早期面向进程设计的计算机结构中,进程是程序的基本执行实体;在当代面向线程设计的计算机结构中,进程是线程的容器。程序是指令、数据及其组织形式的描述,进程是程序的实体。以上这段话来自百度百科。
系统现在共有447个进程,其中处于运行中的有1个,445个在休眠(sleep),stoped状态的有0个,zombie状态(僵尸)的有1个。
top: 动态查看进程变化,监控 linux 的系统状况,是 Linux 下常用的性能分析工具,能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况,类似于 Windows 的任务管理器。
不管做什么事情,我们都需要做好充足的准备。盖房子需要打地基,根基不稳地动山摇。我们学习也一样,所以我们想学好一个东西必须根基要打牢。好了废话不多说了,我们来打下prometheus的根基。 ##数据模型 prometheus存储是时序数据(time-series),即按照相同时许(相同的名字和标签),以时间维度存储连续的数据的集合。
很多人都认为Power BI 仅仅是一个可视化界面展示的工具,还不清楚Power BI 的每个模块是如何相互影响和关联的,或如何将每一模块结合起来运用到工作实践中去,最终通过数据“原材料”的高效加工为企业决策者做出一道“美味佳肴”?
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