我已经创建了一个表,其范围分区为
CREATE TABLE nums_range (
id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
PRIMARY KEY(id)
) PARTITION BY RANGE(id) (
PARTITION p0mil VALUES LESS THAN (1000000),
PARTITION p1mil VALUES LESS THAN (2000000),
PARTITION p2mil VALUES LESS THAN (3000000),
PARTITION p3mil
最近,我将主键从整数迁移到bigint,并找到了一个,其中作者在更新PK数据类型后手动更新表统计信息:
-- reanalyze the table in 3 steps
SET default_statistics_target TO 1;
ANALYZE [table];
SET default_statistics_target TO 10;
ANALYZE [table];
SET default_statistics_target TO DEFAULT;
ANALYZE [table];
据我所知,分析器会自动在后台运行,以保持最新的统计数据。在 (备注部分)中,我发现在一些重大更改
我正在使用SARIMA模型,使用98天的训练数据和4天的测试数据来预测时间序列。我的数据具有季节性和非平稳性。如所附的ACF和PACF图所示。使用SARIMA模型,生成了一个带有摘要的模型。我尝试在SARIMA模型中改变不同的参数,看看是否可以得到更好的拟合,但所有这些参数都会使拟合变得更差。目前的模型没有对测试数据进行合理的预测,我希望在这方面有任何想法。 ACF and PACF plot SARIMA model
我被分配创建一个bash脚本,用于检查AUTO_INCREMENT列何时接近其极限。我认为最好的方法是获得“当前自动增量值”,并将其与“最大值支持的列的数据类型”进行比较(比如tinyint为255个)。
我们的数据库中有大约2Tb的数据,我不想查询INFORMATION SCHEMA表来获取AUTO_INCREMENT,因为这需要太长时间。
因此,我不能使用(SHOW TABLE STATUS LIKE 'table_name')或(SELECT AUTO_INCREMENT FROM information_schema.tables),因为这两个查询INFORMATION
我有大约10个不同的AdWords活动设置,将用户发送到我制作的表单。当用户提交此表单时,他们将被带到一个独特的感谢页面。
我在Analytics中创建了一个新的目的地目标,每当用户登录到这个独特的感谢页面时,它都会跟踪。这似乎是有效的,但问题是,我不知道在跟踪转化率方面,哪个活动表现最好。
我想要跟踪哪个AdWord活动最有效地将用户发送到感谢页面(填写表格)
我希望在Analytics中创建一个饼图(自定义仪表板),向我显示性能最好的“切片”。
我通过制作一个饼图来创建它,在过去4个月的数据中,我说的是group by Adword Campaign id (我也尝试了campaign和C