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MySQL系列之批量写入给定时间范围内的数据

需求：最近需要在mysql数据库中造大量数据进行测试，而且要求要在某段时间内，本来想通过存储过程写，不过觉得麻烦，所以想到直接通过sql写 前提条件：业务表（sys_user_action_log ）有大量的数据...，你能批量写的数据不能超过业务表的数据 INSERT INTO sys_user_action_log ( seq, ip, url, domain, title, referrer...FROM_UNIXTIME( UNIX_TIMESTAMP('2020-01-01 12:00:00') + FLOOR(0 + (RAND() * 31536000)) )： UNIX_TIMESTAMP函数以一个时间为基准...，在0到1年的基础日期中添加随机的秒数，并转为DATETIME 31536000 = 60*60*24*365 sure ， 新建存储过程也是可以的，在sqlyog，选中数据库，右键->Create...KHTML, like Gecko) Version/14.0.2 Safari/605.1.15', '1440', '2560', '24', 'System', '基础数据

1.1K10

pg 数据库，sql 语句获取两个时间字段的间隔，并且赋值给新字段

目录 1 问题 2实现 1 问题 pg 数据库，sql 语句获取两个时间字段的间隔，并且赋值给新字段 2实现 如果你在 PostgreSQL 数据库中需要计算两个时间字段的差，并将结果（间隔小时）赋值给另一个字段...，你可以使用 PostgreSQL 的日期函数和更新语句来实现这一功能。...以下是一个示例： 假设有一个表 my_table，包含以下字段： start_time：开始时间字段 end_time：结束时间字段 hour_difference：存储时间差的小时数字段 你可以执行以下...- start_time)) / 3600; 在这个 SQL 语句中，EXTRACT 函数用于提取时间字段的值，EPOCH 用于将时间间隔转换为秒，然后除以 3600 就可以得到小时数。...这将计算 end_time 减去 start_time 的小时差，并将结果更新到 hour_difference 字段中。 请替换表名和字段名为你实际使用的名称。

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    《最新出炉》系列初窥篇-Python+Playwright自动化测试-4-playwright等待浅析

    1.简介 在介绍selenium的时候，宏哥也介绍过等待，是因为在某些元素出现后，才可以进行操作。有时候我们自己忘记添加等待时间后，查了半天代码确定就是没有问题，奇怪的就是获取不到元素。...它会自动等待所有相关检查通过，然后才执行请求的操作。如果所需的检查未在给定的范围内通过则抛出timeout，操作将失败并显示TimeoutError。...如果所需的检查未在给定的范围内通过则抛出timeout，操作将失败并显示TimeoutError。...因此为了便于我们查看执行的过程，我们可以加上等待来减缓执行，但是与selenium不同，playwright通过slow_mo （单位是毫秒）减慢执行速度，它的作用范围是全局的，从启动浏览器到操作元素每个动作都会有等待间隔...这是因为我们内部依赖于异步操作，并且在使用时time.sleep(5)无法正确处理它们。 4.1牛刀小试 宏哥就按照上边的方法实践一下。

    1.2K30

    如何在Lok中使用LogQL做聚合查询

    )：计算给定范围内每个日志流的条目数 bytes_rate(log-range)：计算每个流每秒的字节数 bytes_over_time(log-range)：计算给定范围内每个日志流使用的字节数 例如...，统计MYSQL日志中在一分钟内超时时间大于10s的总数 sum by (host) (rate({job="mysql"} |= "error" !...在展开范围内支持的功能包括： rate(unwrapped-range)：计算指定时间间隔内所有值的每秒速率 sum_over_time(unwrapped-range)：指定时间间隔内所有值的总和 avg_over_time...)：指定间隔中所有点的最小值 stdvar_over_time(unwrapped-range)：指定间隔内值的总体标准方差 stddev_over_time(unwrapped-range)：指定间隔内值的总体标准偏差...quantile_over_time(scalar,unwrapped-range)：指定间隔内值的φ分位数（0≤φ≤1） 例如：获取ingress中的请求耗时TP99线 quantile_over_time

    1.5K20

    如何在Loki中使用LogQL做聚合查询

    )：计算给定范围内每个日志流的条目数 bytes_rate(log-range)：计算每个流每秒的字节数 bytes_over_time(log-range)：计算给定范围内每个日志流使用的字节数 例如...，统计MYSQL日志中在一分钟内超时时间大于10s的总数 sum by (host) (rate({job="mysql"} |= "error" !...： rate(unwrapped-range)：计算指定时间间隔内所有值的每秒速率 sum_over_time(unwrapped-range)：指定时间间隔内所有值的总和 avg_over_time(...)：指定间隔中所有点的最小值 stdvar_over_time(unwrapped-range)：指定间隔内值的总体标准方差 stddev_over_time(unwrapped-range)：指定间隔内值的总体标准偏差...quantile_over_time(scalar,unwrapped-range)：指定间隔内值的φ分位数（0≤φ≤1） 例如：获取ingress中的请求耗时TP99线 quantile_over_time

    4.8K30

    如何配置 SLO

    数据库可用性或读可用性目标 错误率：是在给定的一小时间隔内，DB 的失败 SQL 执行次数除以总 SQL 执行次数。...读错误率：是在给定的一小时间隔内，DB 的失败查询 SQL 执行次数除以总 SQL 执行次数。...：是指请求尚未超过给定 DB 吞吐量，却被 DB 吞吐量限制，导致错误码 •吞吐量错误率：是在给定的一小时间隔内，给定 DB 的吞吐量失败请求总数除以总请求数。...那么，公式示例为： 吞吐量目标% = 100% -平均吞吐量错误率 一致性目标 SLI 为： 一致性违规率：是指在给定的 DB 中，在给定的一小时间隔内，对所选的一致性级别(按总请求数划分)执行一致性保证时无法发送的成功请求...•延迟时间和：是指在应用程序提交的 SQL 成功请求导致 P99 延迟大于或等于 10ms 的一个小时间隔的总数。

    1.2K11

    学会这14种模式，你可以轻松回答任何编码面试问题

    该模式如下所示： 给定两个间隔（" a"和" b"），这两个间隔可以通过六种不同的方式相互关联： 了解和认识这六个情况将帮助你解决从插入间隔到优化间隔合并的各种问题。...合并间隔问题模式： 区间相交（中） 最大CPU负载（硬） 5、循环排序 此模式描述了一种有趣的方法来处理涉及包含给定范围内的数字的数组的问题。...循环排序模式一次在数组上迭代一个数字，如果要迭代的当前数字不在正确的索引处，则将其与在其正确的索引处的数字交换。...它们将是涉及编号在给定范围内的排序数组的问题 如果问题要求你在排序/旋转数组中查找缺失/重复/最小的数字 具有循环排序模式的问题： 查找丢失的号码（简单） 查找最小的遗漏正数（中） 6、就地反转链表 在很多问题中...跟踪" K"元素的最佳数据结构是堆。此模式将利用堆来解决一组给定元素中一次处理" K"元素的多个问题。该模式如下所示： 根据问题将" K"元素插入最小堆或最大堆。

    2.9K41

    Netty的心跳机制

    二、工作原理 在 client 与 server 之间在一定时间内没有数据交互时, 即处于 idle 状态时, 客户端或服务器就会发送一个特殊的数据包给对方, 当接收方收到这个数据报文后, 也立即发送一个特殊的数据报文...即当在指定的时间间隔内没有从 Channel 读取到数据时, 会触发一个 READER_IDLE 的 IdleStateEvent 事件. writerIdleTimeSeconds: 写超时....即当在指定的时间间隔内没有数据写入到 Channel 时, 会触发一个 WRITER_IDLE 的 IdleStateEvent 事件. allIdleTimeSeconds: 读/写超时....即当在指定的时间间隔内没有读或写操作时, 会触发一个 ALL_IDLE 的 IdleStateEvent 事件. 注意：这三个参数默认的时间单位是秒。...心跳处理类：ClientIdleStateTrigger /** * * 用于捕获{@link IdleState#WRITER_IDLE}事件（未在指定时间内向服务器发送数据），然后向<

    1.9K30

    代码面试

    Grokking the Coding Interview 模式一：滑动窗口 滑动窗口用于对给定数组和链表的特定窗口大小执行所需的操作 问题输入是线性数据结构。...该模式如下所示： 给定两个间隔（“ a”和“ b”），两个间隔可以通过六种不同的方式相互关联： 了解和认识这六个情况将帮助您解决从插入间隔到优化间隔合并的各种问题。...合并间隔问题模式： 区间相交（中） 最大CPU负载（硬） 模式五：循环排序 此模式描述了一种有趣的方法来处理涉及包含给定范围内的数字的数组的问题。...循环排序模式一次在数组上迭代一个数字，如果要迭代的当前数字不在正确的索引处，则将其与在其正确的索引处的数字交换。...它们将是涉及编号在给定范围内的排序数组的问题 如果问题要求您在排序/旋转数组中查找缺失/重复/最小的数字 具有循环排序模式的问题： 查找丢失的号码（简单） 查找最小的遗漏正数（中） 模式六：就地反转链表

    1.8K31

    SIGCOMM 2023 | Dragonfly：以更高的感知质量实现连续 360° 视频播放

    应对此问题的一种做法是在呈现截止时间之前以尽可能高的质量获取主要流中的所有视口 tile ，并简单地跳过那些未在截止时间之前到达的 tile （一种被动跳过策略）。...一个潜在的解决方案是使用这些算法，然后简单地跳过未在截止时间前到达的 tile （一种被动跳过策略），以实现连续播放。...即使 tile 可能在 (t_1，t_2) 时段内位于用户的视口中，但在某些时间间隔内（例如当该关联区域在视口中心时）它可能更为重要。...在时间 _0 时计算效用，Dragonfly 考虑了在时间窗口 (_0，_{0 +}) 内的预测视口，其中 表示前瞻窗口大小。...Pano 和 Pano-PSPNR： Pano 使用传统的 ABR 算法首先确定每个块的比特率。接下来，给定比特率，Pano 为块内的每个 tile 分配一个质量级别，以最大化所需的质量指标。

    31410

    Python 算法交易秘籍（二）

    ()方法在任何给定时刻获取给定金融工具的总卖出数量。...使用经纪人 API 获取历史数据 金融工具的历史数据是过去时间戳的时间序列数据。可以使用经纪人 API 获取给定时段的历史数据。...例如，一个交易日的时间戳看起来像是上午 9:15、9:16、9:17、9:18 等等，对于 1 分钟的蜡烛间隔，每个时间戳都是在 1 分钟的间隔内等距分布的。...图表是多个蜡烛图的组合，每个蜡烛图的长度都不同。因此，这样的图表被称为蜡烛图案图表。请注意，蜡烛间隔为 1 分钟，意味着时间戳在 1 分钟间隔内等间距排列。...所有时间戳在时间上等间隔（在市场营业时间内）。 使用线形蜡烛图案获取历史数据 金融工具的历史数据可以以 Line Break 蜡烛图案的形式进行分析，这是一种专注于价格运动的蜡烛图案。

    33120

    AutoSAR专题（四）Watchdog Manager

    • Deadline Supervision 对于非周期软件，必须满足一个截止时间。 • Logical Supervision 用于监测软件执行时序的正确性。...Alive Supervision 周期性的Supervised Entity在给定时间范围的执行次数受到限制。...通过实时监控，WdgM周期性地检查Supervised Entity的Checkpoint是否在给定时间限制内到达，以此来检查Supervised Entity的运行频率不会太高或者太低。...在这些Supervised Entity中，某个事件的发生及其随后的事件在给定时间间隔内发生，这个时间间隔有最大和最小截止期限（时间窗口）。...Deadline窗口如下图所示： Logical Supervision Logical Supervision检查Supervised Entity的代码是否按照正确的顺序执行。

    44511

    累积分布函数和直方图哪个更好？

    只是为了说明，我们刚刚使用 MATLAB 随机数生成器生成了一些正态分布的数字： x=randn(100,1)*10+50 在直方图的帮助下显示这些数字，数字的结果范围被分成一定数量的均匀间隔 - 所谓的...然后将每个 bin 内数字的绝对或相对计数绘制为相应间隔的条形图。上一个示例的结果可能如下图所示： 另一方面，在累积分布函数 (CDF) 中，已排序数字的百分比或相对计数绘制在数字本身上。...作为示例，我们将值 400 添加到上面的给定示例数字中。相应的直方图如下所示： 如果数据集很大，由于与值总数的关系相对较小，可能无法很好地看到异常值。...直方图没有表明在显示的轴限制之外仍然存在数据。 在累积分布函数内，可以通过 CDF 曲线的尾部看到异常值。它们的值在尾部的末端直接可见。此外，即使由于异常值导致x 轴重新缩放，分布类型也保持可见。...如果不更改x轴的限制以容纳所有数据，由于分布函数并未在轴限制之前结束且未到达y=1线，因此异常值的存在仍然很明显. 无穷大值的显示 如果某些无穷大值是数据集的一部分，则在直方图中根本看不到它们的存在。

    17610

    hhdb数据库介绍(10-36)

    错误标记提示：“未在设置时间范围内对数据不一致情况作出处理，变更任务自动失败”失败的表可在逻辑库中查看到，同时表信息页面也会正常显示批次行数： 数据复制过程中每批次复制的数据行数。最大不超过10000，最小不低于1复制间隔： 数据复制过程中每批次间的间隔时间。...选择“x倍SQL执行时间”即间隔时间为x倍的每批次复制数据插入新表的执行时间，选择“固定x秒”则每批次复制间隔时间是固定的x秒。...【1-30】暂停数据复制时段： 在选择的时间范围内，不进行新旧表之间的数据复制，为暂停状态，时间段过后再继续分片变更任务。...预检测过程中，如果源表所在逻辑库在24小时内已发起过主备一致性检测且结果一致，则该表预检测不再执行“主备数据一致性”检测项批量发起变更中“源表处理”、“复制间隔”设置无法自定义输入值，只支持下拉框选项执行批量任务如果批量发起的多个任务中任意一个任务被手动取消执行

    9010

    Netflix媒体数据库：媒体时间线数据模型

    更确切地说，这些事件是描述媒体文件中特定时间间隔内的元数据。...在我们的模型中,我们选择将给定的媒体文档实例中的所有事件对应一个时间线，匹配媒体文件的时间线(我们想要指出,媒体文档时间模型相当于SMIL规范中与par相关元素的时间线)。...例如，在ISO基本媒体文件格式（BMFF）文件中，样本可能不重叠并且在轨道内是连续的。但是，在媒体文档模型中，事件可能会重叠。时间线中也可能存在间隙，即没有事件的间隔。...这使我们能够提供空间查询（“获取贯穿整个电影的媒体文件的这个区域中出现的所有事件”）或时空查询（“获取给定区域中在给定时间间隔内发生的所有事件“）。...值得一提的是，对事件级时间间隔信息以及区域级空间信息的索引提供了开箱即用的时空查询能力。 以下示例显示了一个完整的媒体文档实例，该实例通过图3所示的视频序列的时间轴表示人脸检测元数据。

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    使用Kafka SQL Windowing进行自定义分区和分析

    usertype FROM TRIP_DATA_STREAM where usertype='Subscriber'; 使用Window Tumbling来执行流式分析 Window Tumbling将给定时间间隔内的数据分组到大小固定的不重叠的窗口中...由此可以看出在每个给定的时间间隔内所开始的行程都被记录了下来。 使用Window Session执行流式分析 在Window session中，数据被分组在特定的Session中。...例如，如果设置一个1分钟的Session，并且在一分钟的时间间隔内让数据不可用，则会开始一个新的Session来进行数据分组。...当数据在20秒的时间间隔内不可用时，就会开始一个新的Session来进行数据分组。 例如00:01:09到00:01:57之间的时间间隔。...使用Window Hopping执行流分析 在Window Hopping中，通过前进给定的时间间隔，将数据按给定的时间间隔分组到重叠的窗口中。

    1.8K40

    SQL函数 TIMESTAMPDIFF

    描述TIMESTAMPDIFF 函数返回指定日期部分间隔（秒、天、周等）的两个给定时间戳之间的差异（即，从另一个中减去一个时间戳）。返回的值是一个 INTEGER，即两个时间戳之间的这些间隔数。...这些时间戳可以是 %Library.TimeStamp 数据类型格式 (yyyy-mm-dd hh:mm:ss.ffff) 或 %Library.PosixTime 数据类型格式（编码的 64 位有符号整数...：如果任一时间戳表达式仅指定时间值并且间隔类型指定日期间隔（天、周、月或年），则在计算结果间隔计数之前，时间戳的缺失日期部分默认为“1900–01–01” .如果任一时间戳表达式仅指定日期值并且间隔类型指定时间间隔...（小时、分钟、秒、小数秒），则在计算结果间隔计数之前，时间戳的缺失时间部分默认为“00:00:00.000” .可以包含或省略任意位数精度的小数秒。...日期字符串必须完整且格式正确，其中包含适当数量的元素和每个元素的数字，以及适当的分隔符。年份必须指定为四位数。无效的日期值会导致 SQLCODE -8 错误。日期值必须在有效范围内。

    1.9K40

    NumPy 泊松分布模拟与 Seaborn 可视化技巧

    泊松分布简介泊松分布是一种离散概率分布，用于描述在给定时间间隔内随机事件发生的次数。它常用于模拟诸如客户到达商店、电话呼叫接入中心等事件。...公式泊松分布的概率质量函数 (PMF) 给出了在指定时间间隔内发生 k 次事件的概率，计算公式为：P(k) = e^(-λ) (λ^k) / k!其中：e^(-λ)：表示没有事件发生的概率。...示例：生成一个平均速率为 5 的事件在 10 个时间间隔内发生的次数：import numpy as npdata = np.random.poisson(lam=5, size=10)print(data...示例：绘制平均速率为 7 的事件在 1000 个时间间隔内发生的次数分布：import seaborn as snsimport numpy as npdata = np.random.poisson(...：Let us Coding，关注后即可获取最新文章推送看完如果觉得有帮助，欢迎点赞、收藏、关注

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