前言 本文章主要记录下常用的sql查询,简单的直接展示语句，复杂的做一下解释。 1、sql按月统计每月订单数量要按月统计每月的订单数量，您可以使用MySQL中的日期函数和聚合函数。...然后，我们使用COUNT(*)函数计算每个订单月份中的订单数量，并将其命名为order_count。最后，我们使用GROUP BY子句按订单月份进行分组，并使用ORDER BY子句按订单月份进行排序。...执行此查询后，您将获得一个结果集，其中包含每个月的订单数量2、sql按升序排列SELECT column1, column2, ......"John" 开头的所有客户记录。...FROM table_name WHERE column_name ILIKE pattern;下述查询将返回以 "john" 开头的所有客户记录，不区分大小写SELECT * FROM customers
除了基本的查询之外，聚合索引还可以支持更复杂的聚合操作，如分组统计和数据分析。...例如，假设我们有一个包含订单信息的集合 orders，每个文档包含以下字段：order_id：订单号customer_id：客户IDorder_date：订单日期total_amount：订单总金额items...：订单商品列表我们可以使用聚合索引来对订单进行分组，按照客户ID和订单日期进行分组，并统计每个客户在每个月的订单数量和订单总金额。...首先，我们需要创建一个聚合索引：db.orders.createIndex({ "customer_id": 1, "order_date": 1 })然后，我们可以使用聚合框架来进行分组统计：db.orders.aggregate...ID、年份和月份进行分组，统计每个客户在每个月的订单数量和订单总金额。
后者尤其适合产能规划等商业应用，在此类应用中，具体的预测分位数比可能性最大的结果更为重要。 例如，根据预测自动为运动鞋下订单的系统可能需要生成订单数量，以使仓库库存在 X% 的概率下满足客户需求。...借助概率预测，根据预测的 X％ 分位数得出订单数量，可以轻松做到这一点。 客户可以通过指定相应的似然函数超参数和推理时所需的分位数来利用此功能。...拿商品销售为例，销售数量多一个数量级，商品数量就少一个数量级，每个月卖10个的商品如果有100,000种，每个月卖100个的商品就只有10,000种，每个月卖1000个的商品就只有1000种。...换而言之，时间序列在文件中以随机顺序出现。 start — 格式为 YYYY-MM-DD HH:MM:SS 的字符串。开始时间戳不能包含时区信息。 target — 表示时间序列的浮点值或整数的数组。...cat（可选）— 可用于对记录所属的组进行编码的分类特征的数组。分类特征必须编码为一个以 0 开始的正整数序列。
相信大家和我一样，都有一个大厂梦，作为一名资深大数据选手，深知SQL重要性，接下来我准备用100天时间，基于大数据岗面试中的经典SQL题，以每日1题的形式，带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。...请给出sql进行统计: (1) 给出 2017年每个月的订单数、用户数、总成交金额。 (2)给出2017年11月的新客数(指在11月才有第一笔订单) 实现？...INSERT INTO TABLE test_sql.test3 VALUES ('2018-11-02','10290284','100003243',234); 思路分析 –(1)给出 2017年每个月的订单数...–先通过日期字段 “Date” 进行分组，将每个月的数据分别分组。...–对每个分组，统计订单数(count(Order_id))、用户数(count(distinct User_id))、总成交金额(sum(amount))。 –筛选日期为2017年的数据。
分析出2020年8月和9月，每个月的北京市新老司机（首单日期在当月为新司机）的司机数、在线时长和TPH（订单量/在线时长）数据。 3....“各城市”，城市在“城市匹配数据“表中。也就是“每个城市”所以用“城市“来分组（group by）。 在 “订单数据” 表、“司机数据”表中都没有城市数据，所以需要三表联结，下面是3表的关系图。...“各城市”，城市在“城市匹配数据“表中。也就是“每个城市”所以用“城市“来分组（group by）。 在 “订单数据” 表、“司机数据”表中都没有城市数据，所以需要三表联结，下面是3表的关系图。...使用多维度拆解分析方法来拆解题目为以下子问题： 1）每个月的司机数 2）条件：新司机 2）时间条件：2020年8月和9月 3）城市条件：北京市 先来看子问题1：每个月的司机数 对于司机数的计算，用到 ...然后思路与上题一样，新司机在 “在线时长数据” 表中并没有，而是在 “司机数据”表 中通过查询语句才能得到。
②在会员数据库中，以今天为时间界限向前推固定周期（例如1年），得到包含每个会员的会员ID、订单时间、订单金额的原始数据集。一个会员可能会产生多条订单记录。 ③ 数据预计算。...从订单时间中找到各个会员距离截止时间节点最近的订单时间作为最近购买时间；以会员ID为维度统计每个用户的订单数量作为购买频率；将用户多个订单的订单金额求和得到总订单金额。... 数据介绍 案例数据是某企业从2015年到2018年共4年的用户订单抽样数据，数据来源于销售系统 数据在Excel中包含5个sheet，前4个sheet以年份为单位存储为单个sheet中，最后一张会员等级表为用户的等级表...'].max()获取一年中日期的最大值，这样方便后续针对每年的数据分别做RFM计算，而不是针对4年的数据统一做RFM计算。 ...第1行代码使用数据框的groupby以rfm_group和year为联合对象，以会员ID会为计算维度做计数，得到每个RFM分组、年份下的会员数量 第2行代码对结果列重命名 第3行代码将rfm分组列转换为
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 因项目需要，需要遍历一年中的其中几个月，获得每个月的用户数量。 变量有：开始时间–startDate，结束时间–endDate。...好了，逻辑清楚了，问题来了：怎么获取每个月份的最大时间(每个月的最后一天、最后一小时、最后一分钟、最后一秒)呢？...：2016-09-05 22:05 ，则变化到最大的时间为：2016-09-30 23:59 看代码： 1 //设置每月的最大天数 2 calendarInstance.set(Calendar.DAY_OF_MONTH...方法可以设置时间中的值比如： Calendar.SECOND 秒 Calendar.MINUTE 分钟 等等 Calendar 的getActualMaximum方法可以得到单位时间的最大值。...比如：每月最多有几天，每天最多几个小时等等 这样就得到了已知时间在单位时间(每个月)内的最大值。同理单位时间为每天的话，类似的道理。 这还没完呢。
引言在当今数字化世界中，数据是企业的生命线。对于在线零售商和电子商务平台来说，订单数据是最宝贵的资产之一。每秒处理10万+订单数据不仅可以提高业务的效率，还可以为企业带来更多机会和竞争优势。...本文将探讨如何通过优化架构来实现这一目标，并提供代码示例以供参考。架构设计要实现每秒处理10万+订单数据的目标，我们需要一个高度可扩展且高性能的架构。...数据存储优化选择适当的数据库系统，如MySQL、PostgreSQL或NoSQL数据库（如MongoDB）。使用数据库连接池来管理连接，以提高性能。此外，可以使用分区和索引来优化数据查询。...缓存热点数据使用缓存来存储热点订单数据，以减轻数据库负载。Redis是一款常用的高性能缓存数据库。...这将为您的在线零售业务带来更高的性能、可伸缩性和竞争优势。在构建和优化架构时，确保密切关注性能监控和错误处理，以确保系统的稳定性和可靠性。如果您有任何问题或建议，欢迎在下面的评论中分享您的想法。
3 详解 ES的设计理念就是分布式搜索引擎，底层其实还是基于 lucene 的. 核心思想就是在多台机器上启动多ES进程实例，组成ES集群. 3.1 基本单位 ES 中存储数据的基本单位是索引....index 相当于 MySQL 里的一张表; 而 type 没法跟 MySQL 里去类比; 一个 index 里可以有多个 type，每个 type 的字段都是差不多的，也有略微差别....就好比说你在 MySQL 中建表 有些订单是实物商品的订单，比如一件衣服、一双鞋子 有些订单是虚拟商品的订单，比如游戏点卡，话费充值 这两种订单大部分字段是一样的，但是少部分字段还是有略微差别....，详细说明参考官方文档 你可以认为 index 是一个类别的表，具体的每个 type 代表了 MySQL 中的一个表....你在 MySQL 中创建一个表，肯定是要定义表结构的，里面有哪些字段，每个字段是什么类型.
例子1： 首先计算每日的下单数量： 下单数量 = SUM ( '例子'[销售数量] ) 结果如下： [1240] 如果现在我想知道每个月的送达数量呢？...送达数量 = CALCULATE ( [下单数量], USERELATIONSHIP ( '例子'[送达日期], '日期表'[Date] ) ) 结果如下： [1240] [1240] 完美计算出每个月对应的送达数量...[1240] 例子2： 添加两个维度A、B，建立模型关系如下： [1240] 这个模型关系是为了关联度（购物篮）分析做的准备。 之前白茶写过一期购物篮的文章，提到过为什么要一个模型激活，一个未激活。...我现在想知道各个品类的订单数量： 订单数 = SUMX ( '例子', CALCULATE ( COUNTROWS ( DISTINCT ( ( '例子'[订单号] ) ) ) ) ) 结果如下： [1240...白茶会不定期的分享一些函数卡片 （文件在知识星球PowerBI丨需求圈） [1240] 这里是白茶，一个PowerBI的初学者。 [1240]
初期的你只有100个客户，那么每个月仅仅流失5个客户，找回5个客户看起来是很简单的事情，但随着业务的不断发展扩大，当你有1个亿客户的时候，那么5%的流失率意味着你每个月有500万客户流失了，这是一个巨大的数据...比如腾讯云有多种产品，每个产品有不同的标配机型以及不同的价格，以腾讯云实例为例， 如果一个客户一年中的前6个月用一款计算型配置的包月实例，其价格为560元，而后6个月却只用了包月价格70元的标准型实例，...这里有个公式来计算LTV： LTV=客户生命周期*每个周期的收入或者客户平均收入，注意其单位是一致的 那客户生命周期如何计算？...平均客户生命周期=1/流失率，注意其单位是一致的 举个栗子： a) 如果每月客户流失率为30%，表示33个月的客户生命周期为1/0.3 b) 如果每年客户流失率为30%，表示5年内的客户生命周期为1/0.3...重要的要持续跟踪这一指标的变化情况，以确保形势向好。
若没有创建过的，用例数据库文件：链接：http://pan.baidu.com/s/1qW1QxA0 密码：dqxx 连续聚合 下面的例子将使用一个EmpOrdersr汇总表，每位雇员在每个月占一行，包含该雇员在一个月内处理过的订单数量...接下来讲讲各类聚合…… 1.累积聚合 为每个雇员和每个月，返回从其开始有订单操作以来到该月份处理过的订单总量和每月的平均量，结果如下，怎么做？ ?...2.滑动聚合 滑动聚合是对序列内的一个滑动窗口进行的聚合计算，而不是从序列的开始计算到当前位置。 求雇员最近三个月（包括本月）的平均订单量（移动平均数），得到以下结果： ?...o2.ordmonth> 3个月之前的月份 and o2.ordmonth<=o1.当前月份 3.年初至今 聚合按年单位算，如求每个雇员每年内的每个月份的聚合，该怎样写？...：Count(*) 聚合中常见的函数为分组函数GROUP BY ，要注意的是 GROUP BY 原则 select后面所有列中 没有使用聚合函数的列必须出现在GROUP BY 后面
我举个具体的例子，某公司今年新购目标为5000万，销售VP开始做规划： 1、将任务分解到各个季度：Q1~Q4可以为15%、25%、30%、30%（根据业务增速确定），再将任务拆到每个月； 2、计算出每个月需要多少成熟员工...这只团队在能力培养期（前几个月），公司可以提供高质量的线索，而其长远目标是能够独立进行开源工作。 作为营销一把手要经常考虑销售-市场均衡的问题，特别是在年初和年中的关键节点上。...我熟悉的方式是：在新客户首次签约后6个月之内的客户增购以销售为主要负责人，6个月之后是以客户成功经理为主要负责人，当然权责利都是相一致的。...A、按年定任务 如果一个企业平稳发展，例如每年30%~50%的增速，当然应该按年制定销售目标，并且在一年当中坚守每个月的目标，保证每月按时达成。...B、按月下任务 但如果一个企业一年业绩增长几倍甚至十几倍，可能就只能在年初框定一个很粗糙的年度目标，然后每个月根据每个团队的情况下不同任务。
以订单表为例，假如每天的订单量在 4 万左右，那么一个月的订单量就是 120 多万，一年就是 1400 多万，随着年数的增加和单日下单量的增加，订单表的数据量会越来越庞大，订单数据的查询不会像最初那样简单快速...下面我以某个电商系统的客户表为例，数据库是 Mysql，数据体量在 100 万以上，详细介绍分页查询下，不同阶段的查询效率情况（订单表的情况也是类似的，只不过它的数据体量比客户表更大）。...下面我们一起来测试一下，每次查询客户表时最多返回 100 条数据，不同的起始下，数据库查询性能的差异。...1000000 以上的时候，对于百万级数据体量的单表，查询耗时基本上以秒为单位。...没有接触过这么大数据体量的同学，可能多少对这种查询结果会感到吃惊，事实上，这还只是数据库层面的耗时，还没有算后端服务的处理链路时间，以及返回给前端的数据渲染时间，以百万级的单表查询为例，如果数据库查询耗时
以订单表为例，假如每天的订单量在 4 万左右，那么一个月的订单量就是 120 多万，一年就是 1400 多万，随着年数的增加和单日下单量的增加，订单表的数据量会越来越庞大，订单数据的查询不会像最初那样简单快速...下面我以某个电商系统的客户表为例，数据库是 Mysql，数据体量在 100 万以上，详细介绍分页查询下，不同阶段的查询效率情况（订单表的情况也是类似的，只不过它的数据体量比客户表更大）。...下面我们一起来测试一下，每次查询客户表时最多返回 100 条数据，不同的起始下，数据库查询性能的差异。...以上的时候，对于百万级数据体量的单表，查询耗时基本上以秒为单位。...没有接触过这么大数据体量的同学，可能多少对这种查询结果会感到吃惊，事实上，这还只是数据库层面的耗时，还没有算后端服务的处理链路时间，以及返回给前端的数据渲染时间，以百万级的单表查询为例，如果数据库查询耗时
数据库（Database） MySQL数据库是一个由表、记录和字段组成的集合，其中表是数据的主要存储单位。一个数据库可以包含多个表，每个表包含多个记录，每个记录包含多个字段。...例如，一个简单的数据库可以包含一个用户表，其中每个记录代表一个用户，每个记录包含用户名、密码和电子邮件地址等字段。表（Table） 表是数据在MySQL数据库中的主要存储单位。...例如，一个用户的记录可以表示为一行数据，包含了该用户的名称、电子邮件地址和密码等信息。主键（Primary Key） 主键是表中的一列或一组列，用于唯一标识表中的每个记录。每个表只能有一个主键。...例如，如果我们有一个名为"orders"的表，它包含了订单数据，每个订单都属于一个用户，那么可以在"orders"表中添加一个名为"user_id"的外键列，它包含了"users"表中的主键id。...SET balance = balance + 100 WHERE id = 2;COMMIT;这个事务会将"accounts"表中id为1和2的账户之间转移100个单位的资金。
ES 中存储数据的基本单位是索引，比如说你现在要在 ES 中存储一些订单数据，你就应该在 ES 中创建一个索引 order_idx ，所有的订单数据就都写到这个索引里面去，一个索引差不多就是相当于是 mysql...index 相当于 mysql 数据库。而 type 没法跟 mysql 里去对比，一个 index 里可以有多个 type，每个 type 的字段都是差不多的，但是有一些略微的差别。...就好比说你在 mysql 中建表，有些订单是实物商品的订单，比如一件衣服、一双鞋子；有些订单是虚拟商品的订单，比如游戏点卡，话费充值。...每个 type 有一个 mapping，如果你认为一个 type 是具体的一个表，index 就代表多个 type 同属于的一个类型，而 mapping 就是这个 type 的表结构定义，你在 mysql...实际上你往 index 里的一个 type 里面写的一条数据，叫做一条 document，一条 document 就代表了 mysql 中某个表里的一行，每个 document 有多个 field，每个
业务场景：亿级订单数据如何实现快速读写 这次项目的对象是电商系统。该系统中大数据量的实体有两个：用户和订单。每个实体涵盖的数据量见表3-1。...订单数据根据一定的规律分布存储在不同order库里的不同order表中。 其实项目组并不是一开始就打算用分表分库，当初也评估了一下拆分存储的其他技术方案。接下来介绍当时是怎么选型的。...MySQL的分区技术 图3-1所示为MySQL官方文档中的架构图。...举个例子，订单里面有金额相关的字段，这是系统里面的核心数据，所以必须保证每个订单数据都有这些金额相关的字段，并且不管是怎样的业务逻辑修改，这些字段都要保存好，这时可以通过数据库的能力加一层校验，这样即使业务代码出了问题...这种设计模式将分表分库相关逻辑放在客户端，一般客户端的应用会引用一个jar，然后在jar中处理SQL组合、数据库路由、执行结果合并等相关功能。
在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。...该指标指在流量推广中，广告活动产生的投放费用与广告活动带来的独立访客数的比值。单位访客成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。...常见新客户指标包括一定统计周期内的新客户数量、新客户获取成本和新客户客单价。其中，新客户客单价是指第一次在店铺中产生消费行为的客户所产生交易额与新客户数量的比值。...消费频率是指客户在一定期间内所购买的次数；最近一次购买时间表示客户最近一次购买的时间离现在有多远；客户消费金额指客户在最近一段时间内购买的金额。...重复购买率可以按两种口径来统计：第一种，从客户数角度，重复购买率指在一定周期内下单次数在两次及两次以上的人数与总下单人数之比，如在一个月内，有100个客户成交，其中有20个是购买两次及以上，则重复购买率为
再存一份订单数据到商家订单库，然后以店铺ID作为Sharding Key分片，专门供商家查询订单。同样一份商品数据，如按关键字搜索，放在ES比MySQL快几个数量级。...一份订单数据，除了在订单库保存一份用于在线交易，还会在各种数据库中，以各种各样的组织方式存储，用于满足不同业务系统的查询需求。 如何能够做到让这么多份数据实时地保持同步？ 分布式事务可解决数据一致性。...要增加一个MQ解耦上下游 Canal从MySQL收到Binlog并解析成结构化数据之后，直接写入到MQ的一个订单Binlog主题中，然后每个要同步订单数据的业务方，都去订阅这个MQ中的订单Binlog...有些接收Binlog消息的下游业务，数据实时性要求高，不容忍太高的同步时延。比如说，每个电商在大促的时候，都会有一个大屏幕，实时显示现有多少笔交易，交易额。...严格来说，对每个MySQL实例，整个处理链条都必须是单线程串行执行，MQ主题也设置为只有1个分区（队列），才能保证数据同步过程中的Binlog严格有序，写到目标数据库的数据才正确。
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