---- Mysql 根据时间戳按年月日分组统计 -----------------来自小马哥的故事 ---- create_time时间格式 SELECT DATE_FORMAT...(create_time,'%Y%m') months,COUNT(id) COUNT FROM role GROUP BY months create_time时间戳格式
问题描述 示例对象数组如下，每个对象中都有一个时间戳，现在要求将每个对象按照其中的时间戳对应的天数进行排列，如何实现？...，对比日期是否相同，由于时间戳都是按照从小到大的顺序排列的，所以比较新时间戳的时候，只需要与排好的日期的最后一个日期进行对比，如果在最后一个日期以内就加到这个时间戳对应的日期数组中去去，如果不在就往后面日期排...（也是最小的时间戳） if (i === 0) { var tmpObj = {}; tmpObj.date = year + '-' +...month + '-' + day; // 时间戳对应的日期 tmpObj.dataList = []; // 存储相同时间戳日期的数组 tmpObj.dataList.push...(item); arr.push(tmpObj); } else { // 判断两个时间戳对应的日期是否相等，相等就加进去，不相等就另开辟新的时间戳日期
MySQL按日期分组并统计截止当前时间的总数 建表语句 SET NAMES utf8mb4; SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0; -- -----------------------...int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID编号', `REG_TIME` datetime(0) NULL DEFAULT NULL COMMENT '时间...`t_reg` VALUES (7, '2019-05-03 05:08:09', 11); SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1; 表结构如下所示：REG_COUNT 表示当天新增的用户数...现在的需求是这样的：按每天分组，查询当天新增的用户总数和截止到当前时间新增的用户总数，结果如下: SQL语句如下: SELECT reg_time, min_total AS '小计...reg_time ) ) AS temp, ( SELECT @total := 0 ) AS T1 ORDER BY reg_time; 解释一下:SELECT @total := 0,,这句的意思是给临时变量
下表显示了type和expr参数怎样被关联：type值 含义 期望的expr格式SECOND秒SECONDS MINUTE分钟MINUTES HOUR时间HOURS DAY天DAYS MONTH月MONTHS...表示显示的是建议的分隔符。如果date参数是一个DATE值并且你的计算仅仅包含YEAR、MONTH和DAY部分(即，没有时间部分)，结果是一个DATE值。否则结果是一个DATETIME值。...换句话说，”1:10″ DAY_SECOND以它等价于”1:10″ MINUTE_SECOND的方式解释，这对那MySQL解释TIME值表示经过的时间而非作为一天的时间的方式有二义性。...(1……12) %i分钟,数字(00……59) %r时间,12小时(hh:mm:ss [AP]M) %T时间,24小时(hh:mm:ss) %S秒(00……59) %s秒(00……59) %p AM或PM...date可以是一个DATE字符串、一个DATETIME字符串、一个TIMESTAMP或以YYMMDD或YYYYMMDD格式的本地时间的一个数字。
BIGINT COMMENT’访问时间戳 单位s’, scene BIGINT COMMENT’进入应用的场景’, sessionid STRING COMMENT’单次访问会话id’,...Ftime BIGINT COMMENT’按天分区’, Id STRING COMMENT’用户id’, Page BIGINT COMMENT ‘访问官网落地页id’ ) 每天千万甚至上亿的记录数，...每天会将当天访问官网的数据insert进该表 问题：求每个用户id最早一次访问不同落地页的日期（注意表B数据量大，思考如何在10分钟内将数据跑出） 首先，我的SQL不是很好，但还是尽量解决。...9,1 这样得到第十的app的名字 再根据visit_time的时间根据不同的日期筛选出最后会话访问的用户、场景和会话id SELECT user_id, scene,sessionid where...，我觉得第二题像是搜查，对于搜索肯定用ElasticSearch，后端很少用SQL进行查询。
',aggfunc='count',fill_value=0) pp2.plot.area(figsize=(12,6)) 8.高质量客户分析 按客户ID分组对订单金额求和，然后计算每个客户的订单总和占累计求和的比例...9.计算用户生命周期 求出每个客户的最早和最晚的消费日期作差得到最早和最晚的时间间隔时长，即为客户的生命周期。...("user_id").order_date.min() #按客户分组求最早的消费日期 order_date_max = user_purchase.groupby("user_id").order_date.max...() #按客户分组求最近的消费日期 (order_date_max-order_date_min).dt.days.hist(bins=40,figsize=(10,6)) 大部分客户只消费了一次，...开始时间和结束时间都是一样的所以相减为0，因此大部分客户集中在0。
ID 生成中心的架构： 开头是时间戳格式化之后的字符串，可以直接看出年月日时分秒以及毫秒。...由于分散在不同进程里面，需要考虑不同微服务时间戳不同是否会产生相同 ID 的问题。 中间业务字段，最多 4 个字符。 最后是自增序列。...序列号的开头是时间戳格式化之后的字符串，由于分散在不同进程里面，不同进程当前时间可能会有差异，这个差异可能是毫秒或者秒级别的。所以，要考虑 ID 中剩下的部分是否会产生相同的序列。...MySQL 的主键 B+ 树，如果主键越大，那么单行占用空间越多，即 B+ 树的分支以及叶子节点都会占用更多空间，造成的后果是：MySQL 是按页加载文件到内存的，也是按页处理的。...比如说查询一个用户今天的订单，并且按照创建时间倒序，那么 SQL 一般是： ## 查询数量，为了分页 select count(1) from t_order where user_id = "userid
以用户登录的最早日期作为新增日期，请计算次日留存率是多少。...； 次日留存率：t+1日留存用户数/t日新增用户； 1.根据登录日志，使用开窗函数计算出用户的最小登录时间作为新增日期first_day,然后计算当天日期和新增日期的时间差。...as date_diff from t_login_040 查询结果 2.我们根据first_day进行分组，date_diff=0的为当天新增用户，date_diff=1的为次日登录的用户 select...asc 查询结果 3.用次日留存数/新增用户数据即为留存率，因为新增可能为0，所以需要先判断。...)) as date_diff from t_login_040 )t group by first_day order by first_day asc 查询结果 四、建表语句和数据插入 create
注册后的库、表、视图和函数可以在 SQL 查询中使用。...例如，我们可以使用元数据列从 Kafka 数据中读取 Kafka 数据自带的时间戳（这个时间戳不是数据中的某个时间戳字段，而是数据写入 Kafka 时，Kafka 引擎给这条数据打上的时间戳标记），然后我们可以在...Flink SQL 中使用这个时间戳，比如进行基于时间的窗口操作。...举例： CREATE TABLE MyTable ( `user_id` BIGINT, `name` STRING, -- 读取 kafka 本身自带的时间戳 `record_time...如果设置此类，则允许有相同的时间戳出现。
我们将需要分两步获取这些视频：首先获取时间戳，然后获取实际的视频内容。...查询 — 获取最近的 10 个视频的时间戳： SELECT id, top10(created_at) AS date FROM recent_videos; 您可能注意到我们使用了一个名为 top10...这不是 ScyllaDB 中的标准函数。这是一个我们创建的用户定义函数（UDF），用于解决这个数据建模问题。该函数返回表中最近的 created_at 时间戳数组。...在 ScyllaDB 中创建新的 UDF 可以是解决您独特数据建模挑战的一个好方法。 然后，这些时间戳值可以用来查询我们想要在页面上展示的实际视频内容。...，created_at 列是主键，因为我们在第一个查询中通过该列进行过滤，以获取最近的时间戳值。
可以采用一主多从，读写分离的方案，用多个从库分摊查询流量。或者采用分库+水平分表（把一张表的数据拆成多张表来存放，比如订单表可以按user_id来拆分）的方案。 第二种：磁盘写IO瓶颈。...可以看到未来两到三年每张表的数据量也不算多，完全在可控范围。 分库分表主要是为了用户端下单和查询使用，按user_id的查询频率最高，其次是order_id。...所以我们选择user_id做为sharding column，按user_id做hash，将相同用户的订单数据存储到同一个数据库的同一张表中。...简单来说，order_id的设计思路就是，将order_id分为前后两部分，前面的部分是user_id，后面的部分是具体的订单编号，两部分组合在一起就构成了order_id。...利用脚本程序，将某一时间戳之前的老数据迁移到新库。
高基维度 如果 Rowkey 由多个字段组成，需要把高基维度放到最前面，也就是 distinct 的字段数量在千万以上，比如 user_id 放到前面，这样字段能在过滤中起到很大作用、大幅缩小查询范围。...加盐 如果组合 Rowkey 的第一部分是时间戳，HBase又是按照 Rowkey 排序的，很可能邻近的数据存到一个 HRegionServer 里，考虑到最新的数据访问频率最高，将导致某个 HRegionServer...HBase 的三维有序存储中的三维是指：rowkey（ 行主键），column key(columnFamily+)， timestamp(时间戳或者版本号) 三部分组成的三维有序存储。...column key：column key 是第二维，数据按 rowkey 字典排序后，如果 rowkey 相同，则是根据 column key 来排序的，也是按字典排序。...timestamp：时间戳，是第三维，这是个按降序排序的，即最新的数据排在最前面。
商户 id，标识订单所属的商户 id state 订单状态，具有已确认（0）、已完结（1）、已取消（2）等状态 create_time 记录的创建时间 data_version 版本号，对同一笔订单进行插入...根据 user_id 去重的记录总数，total_user_day。...根据 user_id 去重的记录总数，total_finish_user_day。...-- ${today_begin_time}：变量，代表当天00:00的时间戳。 -- ${today_end_time}：变量，代表当天23:59的时间戳。...它只能用在 ROLLUP 或者 CUBE 的查询里。
解决此问题的关键在于： 查询出每个用户的首次登录日期 在首次登录日期的基础上，查询用户次日登录情况 查询首次登录日期相对简单，仅需按用户分组、查询其最早的日期即为首次登录日期；而直接查询次日登录情况则并不容易...应该讲，两道题目非常相似，均为统计次日用户登录情况，只是前一题中定义首日为登录，这一题定义首日为安装，但仍然是统计次日留存比例，而且是按日统计的留存比例。...毫无疑问，思路仍然是先查找用户的首日信息，进而通过左连接查询次日登录情况，再根据日期分组聚合统计即可。...得到这一查询结果并不难，仅需按用户和消费日期分组聚合并判断记录条目选择平台字段即可： 1SELECT user_id, spend_date, 2 IF(count( platform )...在此基础上，由于最终目标是要查询每个交易日的用户数和交易总额，所以意味着对该结果进一步按消费日期进行分组聚合。但实际上，如果简单的这样分组统计必然会存在有些交易日不是所有平台都有结果。
，默认为当前时间戳 send_time TIMESTAMP NULL DEFAULT NULL, -- 发送时间，默认为空 update_time TIMESTAMP NULL DEFAULT...，默认为当前时间戳 update_time TIMESTAMP NULL DEFAULT NULL, -- 更新时间，默认为空 PRIMARY KEY (id),) ENGINE = INNODB...，默认为当前时间戳 send_time TIMESTAMP NULL DEFAULT NULL, -- 发送时间，默认为空 update_time TIMESTAMP NULL DEFAULT...，既要查询到属于个人的信息，同时也要查询到全局的信息。...-- 按创建时间倒序排序上述的SQL语句能够直接查询出用户的所有信息，但存在一个问题。
，默认为当前时间戳 send_time TIMESTAMP NULL DEFAULT NULL, -- 发送时间，默认为空 update_time TIMESTAMP NULL DEFAULT...，默认为当前时间戳 update_time TIMESTAMP NULL DEFAULT NULL, -- 更新时间，默认为空 PRIMARY KEY (id), ) ENGINE =...，默认为当前时间戳 send_time TIMESTAMP NULL DEFAULT NULL, -- 发送时间，默认为空 update_time TIMESTAMP NULL DEFAULT...，既要查询到属于个人的信息，同时也要查询到全局的信息。...-- 按创建时间倒序排序 上述的SQL语句能够直接查询出用户的所有信息，但存在一个问题。
clientip STRING comment '客户端Ip', cookiemd5 STRING comment 'cookiemd5', timestamp STRING comment '访问时间戳...，dt下并不存储数据，而是用来分区的，实际数据存储时，dt字段值相同的数据存入同一个子目录中，插入数据或者导入数据时，同一天的数据dt字段赋值一样，这样就实现了数据按dt日期分区存储。...而经销商的订单数据，大部分是根据user_id进行查询的。...过程，这里会将各个Map传递过来的相同分区的进行排序，然后进行分组，一个分组的数据执行一次reduce函数 - reduce函数以分组的数据为数据源，对数据进行相应的分析，输出结果为最终的目标数据 -...Reduce端的Shuffle过程后，最终形成了分好组的键值对列表，相同键的数据分为一组，分组的键是分组的键，值是原来值得列表，然后每一个分组执行一次reduce函数，根据reduce函数里的业务逻辑处理后
一、题目 有用户点击日志记录表 t_click_log_025，包含user_id(用户ID),click_time(点击时间)，请查询出连续点击三次的用户数； 连续点击三次：指点击记录中同一用户连续点击...； 2.思路一：累积求和分组法（此种方式比连续N天登录略难一些） （2.1）按照时间排序之后，使用lag()函数可以判断出当前行用户与上一行用户，是否是同一个用户； （2.2）与上一行是同一个用户的日志...按照点击时间（click_time) 进行全排序，按照用户ID（user_id)分组，按照点击时间排序； （3.2）对两次排序计算差值，按照用户和差值进行分组，相同用户，差值相同说明连续； （3.3）计算属于同一分组的数量..._025 ) t )tt group by user_id,sum_order having count(1) >=3 )ttt 查询结果 3.2 双重排序差值法 1）分别按照时间，按照不分组和按照用户分组进行排序..._025 ) t group by user_id,diff 查询结果 3）查询分组行数>=3的用户差值分组 select user_id,diff from ( select user_id, diff
实例： select concat(o.user_name,o.user_number) from user o where user_id = '1' 但是如果查询过程中有一个字符串为 null 则整个结果都将是...，也不会返回 null ，但是如果将分隔符指定为 null 则结果会全变成 null GROUP_CONCAT 将多行的字符串分组整合成一个字符串，必须配合 group 使用 group_concat(...[distinct] str1 [order by asc/desc] [separator]) distinct 可以排除重复值 order by 可以按升序 ( asc ) 或者降序 ( desc...o.class_id, group_concat(o.student_name) from student o group by o.class_id 上面这个 sql 是将学生按班级进行分组...，然后将学生的姓名拼装到一起 更复杂一些的例子，可以将学生的名字、学生的学科和分数进行分组查询并拼接结果 select o.name, group_concat(concat_ws('-
window)(timestamp, cond1, cond2, ..., condN) window： 窗口大小，从第一个事件开始，往后推移一个窗口大小来提取事件数据 timestamp： 可以是时间或时间戳类型...该函数通过pattern指定事件链，当用户行为完全满足事件链的定义是会+1；其中time时间类型或时间戳，单位是秒，如果两个事件发生在同一秒时，是无法准确区分事件的发生先后关系的，所以会存在一定的误差。...分界点的条件是路径终点或者时间差大于最大间隔； 利用arrayMap和has函数获取下标数组的掩码（由0和1组成的序列），用于最终切分，1表示分界点； 调用arraySplit函数将原始行为链按分界点切分成单次访问的行为链...将最终结果整理成可读的字符串，按行为链统计用户基数，完成。...模型 案例一 以30分钟为超时时间，按天统计所有用户的Session总数（跨天的Session也会被切割） SELECT ts_date, sum(length(session_gaps))
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