count(distinct ),在数据量大的情况下，效率较低，如果是多count(distinct )效率更低，因为count(distinct)是按group by 字段分组，按distinct...COUNT(DISTINCT)在数据量大的情况下，效率较低，如果多COUNT(DISTINCT)效率更低，因为COUNT(DISTINCT)是按GROUP BY字段分组，按DISTINCT字段排序，一般这种分布式方式是很倾斜的...；比如：男UV，女UV，淘宝一天30亿的PV，如果按性别分组，分配2个reduce,每个reduce处理15亿数据。...Hive系统内部已针对不同的查询预设定了优化方法，用户可以通过调整配置进行控制， 以下举例介绍部分优化的策略以及优化控制选项。...4.1列裁剪 Hive 在读数据的时候，可以只读取查询中所需要用到的列，而忽略其它列。
count(distinct ),在数据量大的情况下，效率较低，如果是多count(distinct )效率更低，因为count(distinct)是按group by 字段分组，按distinct字段排序...COUNT(DISTINCT)在数据量大的情况下，效率较低，如果多COUNT(DISTINCT)效率更低，因为COUNT(DISTINCT)是按GROUP BY字段分组，按DISTINCT字段排序，一般这种分布式方式是很倾斜的...；比如：男UV，女UV，淘宝一天30亿的PV，如果按性别分组，分配2个reduce,每个reduce处理15亿数据。...Hive系统内部已针对不同的查询预设定了优化方法，用户可以通过调整配置进行控制， 以下举例介绍部分优化的策略以及优化控制选项。...3.1列裁剪 Hive 在读数据的时候，可以只读取查询中所需要用到的列，而忽略其它列。
2.按columns排序 如果我们需要使用权重列按价格列打破平局进行排序，那么对于NumPy来说却有些糟糕： 如果选择使用NumPy，我们首先按重量排序，然后再按价格应用第二次排序。...使用Pandas，可以对我们预期最常被查询的列进行索引，并将搜索时间减少到On。 索引栏有以下限制： 它需要记忆和时间来建立。 它是只读的（在每次追加或删除操作后需要重新建立）。...它需要热身：第一次查询比NumPy慢一些，但随后的查询就明显快了。 5.按列连接 如果想用另一个表的信息来补充一个基于共同列的表，NumPy几乎没有用。而Pandas更好，特别是对于1:n的关系。...6.按列分组 数据分析中另一个常见的操作是按列分组。例如，为了获得每种产品的总销售量，可以做如下操作： 除了sum，Pandas还支持各种聚合函数：mean, max,min, count等等。...这里的values属性提供了对底层NumPy数组的访问，并带来了3-30倍的速度提升。 答案是否定的。Pandas 在这些基本操作上是如此缓慢，因为它正确地处理了缺失值。
count(distinct ),在数据量大的情况下，效率较低，如果是多count(distinct )效率更低，因为count(distinct)是按group by 字段分组，按distinct字段排序...COUNT(DISTINCT)在数据量大的情况下，效率较低，如果多COUNT(DISTINCT)效率更低，因为COUNT(DISTINCT)是按GROUP BY字段分组，按DISTINCT字段排序，一般这种分布式方式是很倾斜的...；比如：男UV，女UV，淘宝一天30亿的PV，如果按性别分组，分配2个reduce,每个reduce处理15亿数据。...Hive系统内部已针对不同的查询预设定了优化方法，用户可以通过调整配置进行控制， 以下举例介绍部分优化的策略以及优化控制选项。...4.1列裁剪 Hive 在读数据的时候，可以只读取查询中所需要用到的列，而忽略其它列。
SQL数据库之索引使用原则及利弊 索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。 优点 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。...在使用分组和排序 子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。 通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。...PS:正确的索引会大大提高数据查询、对结果排序、分组的操作效率。 缺点 存储空间，每个索引都要空间存储 如果非聚集索引很多，一旦聚集索引改变，那么所有非聚集索引都会跟着变。...合理应用复合索引，有某些情况下可以考虑创建包含所有输出列的覆盖索引。 对经常使用范围查询的字段，可能考虑聚集索引。 避免对不常用的列，逻辑性列，大字段列创建索引。...利用计算机硬件对按位操作（AND/OR/XOR）的强有力的支持，从而使单列内部的按位操作可以有效的转化为按位逻辑操作。 多列之间的结果聚合也可以有效的转化为按位逻辑操作。
通道是一个具有特殊功能的处理器，对I/O设备具有统一管理的功能。 总线线判优控制：确定哪个主设备能使用总线。 分为集中式和分布式两种。...链式查询方式特点：很容易扩充设备，对电路故障很敏感 计数器定时查询方式：当某个请求占用总线的设备地址与计数值一致时，便获得总线使用权，此时终止计数查询。...特点：计数可以从“0”开始，此时一旦设备的优先次序被固定，设备的优先级就按0，1，…，n的顺序降序排列；计数也可以从上一次计数的终止点开始，即循环，此时设备使用总线的优先级相等；计数器的初始值还可由程序设置...半导体存储器： 优点：体积小、功耗低、存取时间短 缺点：易失 按存取方式分类：随机存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、串行访问存储器。...三种刷新方式：集中刷新、分散刷新、异步刷新 集中刷新：在规定的一个刷新周期内，对全部存储单元集中一段时间逐渐进行刷新，此刻必须停止读/写操作。
消息分组操作分组操作即为提取统计项的统计周期属性，依据统计周期划分时间窗口并按时间窗口对展开操作后的消息进行分组；然后判断统计项是否包含多个统计运算单元，如果包含多个统计运算单元则按统计运算单元进行再分组...；判断统计项是否包含维度属性，如包含维度属性则提取维度信息并按维度进行再分组。...（3）按照预定义时间窗口将消息划分到不同的处理周期；（4）Slot对相同处理周期的消息按照Key进行优先排序，不同处理周期的消息按窗口时间排序；（5）消费线程组定时轮询各个Slot；（6）判断Slot的使用容量是否超出阈值...消费Slot消息后同时更新Slot使用容量以及最后访问时间。该消息缓冲池实现可以将尽可能多的相同计算类型的消息聚合到一起处理，减少对下游运算量和DB的写入压力。...；使用Lua脚本实现基数过滤功能可以减少对Redis的访问次数提升整体性能；使用内存基数过滤装置进行初筛可以避免不必要的重复判定；通过调整分片数可以很方便的提升基数统计的准确率。
前言： 本文使用的窗口函数需要Mysql8 阅读需要10分钟，题目有一定难度 1、窗口函数 基本语法： over (partition by order by <用户排序的列名...分组取每组最大值 案例：按课程号分组取成绩最大值所在行的数据 select 课程号,max(成绩) as 最大成绩 from score group by 课程号; 分组取每组最小值 案例：按课程号分组取成绩最小值所在行的数据...这样使用窗口函数的作用就是，可以在每一行的数据可以直观的看到，截止到本行数据，统计数据是多少行，同时可以看到每一行数据，对整体统计数据的影响。 7、如何在每个组里面比较 ?...）经典top N问题 找出每个部门排名前N的员工进行奖励 2）经典排名问题 业务需求“在每组内排名”，比如：每个部门按业绩来排名 3）在每个组里比较的问题 比如查找每个组里大于平均值的数据，可以有两种方法...： 方法1，使用前面窗口函数案例来实现 方法2，使用关联子查询 这次的题目和知识点比较难，大家可能会需要花几个小时理解和尝试，加油！
此时，可以使用"REPLACE INTO"语句，这样就不必先查询，再决定是否先删除再插入。 "REPLACE INTO"语句是基于唯一索引或主键来判断唯一（是否存在）的。...5.指定数据快照或备份 如果想要对一个表进行快照，即复制一份当前表的数据到一个新表，可以结合CREATE TABLE和SELECT： -- 对class_id=1（一班）的记录进行快照，并存储为新表students_of_class1...想到了个好主意，每10分钟的特征在于“yyyy-MM-dd HH:m”这里，如果我将“10分钟”级为单位的字符串切分出来，不管“1分钟”级的。不就能分组匹配了么，哎呀我tm真是有点佩服我自己。 ?...因此，按每分钟分组的SQL和上面按10分钟分组的SQL不同之处就在这里： group by concat( date_format( p.createTime, '%Y-%m-%d %H:' ) ,...floor( date_format( p.createTime, '%i' ) /10 ) ) 我将分钟'%i'除以10然后向下取整，再进行group by 分组，最后展示的时候我可以在处理一下加
十三、分组 分组就是把具有相同的数据值的行放在同一组中。 可以对同一分组数据使用汇总函数进行处理，例如求分组数据的平均值等。 指定的分组字段除了能按该字段进行分组，也会自动按该字段进行排序。...SELECT col, COUNT(*) AS num FROM mytable GROUP BY col; GROUP BY 自动按分组字段进行排序，ORDER BY 也可以按汇总字段来进行排序。...主索引是聚簇索引，在索引中保存了数据，从而避免直接读取磁盘，因此对查询性能有很大的提升。...对于只读数据，或者表比较小、可以容忍修复操作，则依然可以使用它。 提供了大量的特性，包括压缩表、空间数据索引等。 不支持事务。...游标：是对查询出来的结果集作为一个单元来有效的处理） 7 视图优缺点（优点：选择性的读取数据库、通过简单查询的得到一些原本需要复杂查询才能得到的结果、维护数据的独立性，试图可从多个表检索数据、对于相同的数据可产生不同的视图
您可以为您的每一条告警规则设置重复通知策略。即当告警产生时，您可以定义告警以特定的频率重复通知。 可选：不重复、5分钟、10分钟、周期指数递增...等重复频率。...周期指数递增的含义是当该告警第1次、第2次、第4次、第8次...第2的N次方次被触发时，向您发送告警信息。意义是告警信息发送时长间隔将越来越长，一定程度上避免重复告警对您的骚扰。...重复告警默认逻辑： 告警产生后的24小时内，将按您设定的重复通知频率重复给您发送告警信息。 告警产生满24小时，将默认切换为1天通知1次的策略进行重复通知。...您可以为您的每一条告警规则设置重复通知策略。即当告警产生时，您可以定义告警以特定的频率重复通知。 可选：不重复、5分钟、10分钟、周期指数递增...等重复频率。...为方便用户操作，云监控会自动创建默认云服务器策略（告警触发条件为磁盘只读、ping 不可达）和默认云数据库策略（磁盘占用空间 > 90MB或磁盘使用率 >80% 持续5分钟）
还有个@EnableDiscoveryClient可以使用其他注册中心 高可用的实现是： 在配置“eureka.client.service-url.defaultZone” 指定多个eurekaServer...优先从只读缓存取， 取不到再从loadingCache拿， 最后才是底层注册表 （请求的key是 “查询类型”） 默认60s一次清除90s内还没有renew()的注册信息（但最长可能要经过2*90s才能剔除该服务...因为对于最底层的ConcurrentHashMap使用了读写锁，三级缓存结构也是为了减少并发下的锁竞争，增强查询性能。 ---- Q2: 为什么写时用读锁，读时用写锁？...因为是要从保存最近3分钟的增量队列recentlyChangedQueue里获取增量（变动）Delta数据记录，还要计算全量注册apps的hashCode一起响应回客户端，用读写锁来保证查询的这2步能数据一致性...http://localhost:2000 ] 访问： http://localhost:2000/eureka/apps 这里会有服务者真正的ipAddr (还可以访问：localhost:2000
优化目标： 1.减少不断大量查询索引的开销（影响线上服务） 2.提高词频更新时效性与抓取时效性达到统一级别（分钟级） 3.均匀化高峰期密集写入数据库的压力 思考方案： 1.查询索引 --> 原始数据 对于词频统计这样的计算型需求...，其实没有必要使用索引资源进行单个文档定位，而是直接可以用原始文本直接进行统计 2.离线计算 --> 实时计算 在对比离线（map-reduce）和实时（spark、strom）方案的时候，主要考虑到，...比如我们有很多按渠道、按词进行统计的场景，可以对渠道、关键词进行分组并行计算。 词频统计的逻辑示意图如下: ?...这种方案下，词频的时效性可以达到N+TC(s)，其中N是batch数量，TC是每次的统计开销，如选则N为5s，那么统计结果的时效性可以达到采集时效性的5分钟。...在使用sparkstreaming的过程中，最大的难点在于对spark分布式计算编程范式的理解，需要清楚每一步transfer或action的计算上下文，合理利用数据并行化和持久化能力提升效率，充分采用资源池技术减少开销等
要更新数据，可以使用MERGE语句，该语句现在也符合ACID标准。物化视图基于访问模式优化查询。Hive支持“优化行列”（ORC）格式的表最大支持300PB。还支持其他文件格式。...information_schema数据显示了系统状态，类似于sys数据库数据，但是以一种用户友好的只读方式显示。您可以在information_schema查询中使用联接、聚合、过滤器和投影。...如果使用永久表的名称来创建临时表，则在会话期间无法访问该永久表，除非您删除或重命名该临时表。您可以创建一个与其他用户的临时表同名的临时表，因为用户会话是独立的。临时表不支持分区的列和索引。...汇总和分组数据 您可以使用AVG，SUM或MAX函数聚合数据，并使用GROUP BY子句将数据查询结果分组在一个或多个表列中。 GROUP BY子句显式对数据进行分组。...Hive支持隐式分组，这在完全聚合表时会发生。 1. 构造一个查询，该查询返回按年份分组的工程部门中所有员工的平均工资。
由于它们显示为另一个集合，因此您可以通过限制对视图的基础集合的访问来添加一层安全性，并为客户端提供对该视图的读取访问权限。...如果您想了解有关视图访问控制的更多信息，请阅读博客文章“提供对MongoDB数据的最低权限访问”。 要查看视图的创建方式，请考虑用户要查询股票价格历史记录的方案。...既然定义了视图，就可以像任何其他集合一样访问它。例如，要使用我们可以发出的视图查询“FB”库存的第一个价格条目： ? 您还可以将聚合框架与视图一起使用。...也无需将数据移出或将其转换为要查询的其他格式。可以将数据直接作为存储MongoDB的富文档进行查询。...使用MongoDB，可以轻松地横向扩展时间序列工作负载。通过使用副本集，只读客户端可以连接到副本集辅助节点以执行其查询，使主节点专注于写入。写入繁重的工作负载可以通过分片水平扩展。
，本文档除对常用优化方法进行总结介绍外，强调了如何使用ASP.NET的缓存来获得最佳性能。...为此，可以在页面前面写明： 6：使用存储过程完成数据访问 7：只读数据访问不要使用DataSet。 DataSet作为一个功能强大的、支持离线的数据库，其对性能的开销也相对较大。...方式： u ：指明页面使用缓冲 u Duration：控制缓冲有效的时间，单位为分钟。 u VaryByParam：用于指明是否缓冲的判断依据。...n 片断缓冲 在ASP.net中，除了在页面范围内使用缓冲，也还可以针对User Control使用Output Cache参数实现对用户控件的缓冲。...为了取得缓冲与数据有效性之间的平衡，可以根据需要对缓冲过期策略进行合理的设置。
这是因为我们每个数据点使用一个文档，这类似于表格模式中每个数据点的行。如图3和图4所示，该设计将产生每单位时间最大数量的文档和集合大小。 ? 图3：文档计数随时间的变化，比较每秒与每分钟架构设计 ?...查询时，我们可以在单个字段上指定日期或日期范围，这也是有效的，并且使用 UNIX 时间戳首先和最后一个进行过滤。请注意，我们使用整数值。...超过特定时间的数据对您的组织有用吗？旧数据应该如何访问？它是否可以在您需要时从备份中简单地恢复，还是需要在线并且可以作为历史分析的活动存档实时访问用户？...在大多数体系结构中，预聚合值存储在单独的集合中，因为通常对历史数据的查询与实时查询不同。通常使用历史数据，查询会查找随时间推移的趋势与个别实时事件。...在线档案策略 如果仍需要实时访问归档数据，请考虑这些查询发生的频率以及仅存储预聚合结果是否足够。 分片存档数据 归档数据和保持数据实时可访问的一种策略是使用分区分片来对数据进行分区。
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