本期我们来聊聊互联网产品的登录是怎么回事儿，以及如何合理地定义用户的登录次数。 那就先从我们浏览网页开始说吧。当我们打开浏览器的时候，输入一个网址，敲了回车之后，就向远程服务器发送了一个请求。...这里要想统计真正的活跃，就要看看，这个用户在七天内的 PV，也就是说，我们要拿到带有用户登录态的页面浏览数据，才能统计真正的活跃，只看登录次数是不行的。...所以你看，严格意义上来说，用户的登录次数，就是输入用户名密码，并且验证通过的次数。但对于业务来说，这个数据意义并不大。...因为会话有效期可能一直续期，也可能卡在需要续期的时间点，用户并没有操作，然后当用户想操作的时候，立马又需要重新登录。所以，登录次数的意义不大，要结合续期情况和用户的具体行为分析，才有意义。...综上所述，你说的登录次数，可能跟我说的登录次数，完全不是一回事，所以，如果要统计你说的登录次数，就要清楚地描绘出用户的具体行为，比如带有登录态的时候，每次打开我们的网站，就算一次登录，类似这种。
在内网渗透的过程中，经常会遇到需要查看域用户登陆了哪些机器，目前我们收集整理了三种方法，给大家分享出来。...2.使用Logondomaincomputersuser.exe来查询 3.使用powershell枚举远程主机登陆会话PowerQuinsta 是powerview里的一个模块，可以枚举远程主机的登录会话...但是这不是重点，重点是作者详细的介绍了从qwinsta命令到windows API分析，然后再到powershell的开发，之前想表明powershell和.Net的关系，然后还可以借助.Net和其他的联系开发出更多适合场景的小工具之类的...这里可以用下面的代码查找符合关键词的对象和方法。...补充一个@xti9er提到的WMI对象: get-wmiobject|get-member 但这个不完整，详细的搜索可以这样: Get-WmiObject -List | Where-Object
现在业务部门需要分析出以下问题： 1.计算2019年6月1日至今，每日DAU（活跃用户是指有登陆的用户） 2.分析每天领取红包的用户数、人均领取金额、人均领取次数，要考虑用户属性及领取红包未登录情况。...3.分析每个月按领红包取天数为1、2、3……30、31天区分，计算取每个月领取红包的用户数，人均领取金额，人均领取次数。...4.分析每个月领过红包用户和未领红包用户的数量 【分析思路】 1.计算2019年6月1日至今，每日DAU（活跃用户是指有登陆的用户） 每日DAU（有登陆的用户数）用到的表是“用户活跃表”。...当出现“每天”要想到《猴子 从零学会sql》里讲过的分组汇总来解决这样的问题。 用“日期”来分组（group by），用count(用户ID)来汇总登录用户。...sql代码如下 select 登录日期,count(用户ID) as 活跃用户量DAUfrom 活跃用户表where 登录日期>20190601group by 登录日期; 查询结果如下 2.分析每天领取红包的用户数
对单个电话号码来说，平均每月的通话记录只有数百条，每年也不超过一万条。即使是网站的活跃用户，他们每天最多也只能产生上百条行为记录，每年不超过十万条。 用户行为的计算较为复杂。...计算用户的两次登录间隔天数、反复购买的商品、累积在线时间，这些都是针对用户行为的计算，通常具有一定的复杂性。 用户之间的关联计算较少。用户的行为相对独立，一般不需要知道其他用户即可实现计算。...首先，将某用户的数据按商品分组汇总出每件商品的购买次数;再按次数逆序排序;过滤掉只购买了一次的商品，剩下的就是反复购买的商品及购买次数。再比如计算某用户的累积在线时长。...该用户会访问多次，每次都会形成一对登录和退出，因此先要过滤出所有的登录和退出记录;再针对每一次访问，用退出时刻减去登录时刻，这就是单次时长;将多个单次时长相加，就是累积时长。...如何利用事先排序好的数据，以此简化代码书写难度并提高计算性能? 集算器是支持多节点并行计算的程序设计语言，并提供丰富的有序计算。
对于更新操作的计算，是对执行次数的计数，无论提交还是回滚都会进行累加对于事务形的应用，通过Com_commit和Com_rollback可以了解事务提交和回滚的情况，对于回滚操作非常频繁的数据库，可能意味着应用编写存在的问题...Connections:试图连接MySql服务器的次数 Uptime：服务器工作时间 Slow_queries:慢查询的次数 2 定位执行效率低的SQL语句 假设系统经过几个月运行，用户表增长约100...万数据量，DBA接到告警，CPU升高，查询越来越慢，如何定位问题并给出解决方案呢？...定位问题的方法 慢查询日志 --log-show-queries[=file_name]选项去启动 mysqlId写一个包含所有执行时间超过long_querty_time秒的sql语句的日志文件...,所以session 表的数据量很大,现在业务部门有 一具体的需求：希望了解最近一周客户的消费总金额和近一周每天不同时段用户的消费总金 额。
该业务分析要求查询结果中包括：日期（说明是按每天来汇总数据）、用户活跃数、N日留存数、N日留存率。 1.每天的活跃用户数 先来看活跃用户数这一列如何分析出？...活跃用户数对应的日期，表示每一行记录的是当天的活跃用户数。 当有“每个”出现的时候，要想到《猴子 从零学会SQL》中讲过的用分组汇总来实现该业务问题。...次日留存用户数 再来看查询结果中的次日留存用户数 次日留存用户数：在今日登录，明天也有登录的用户数。也就是时间间隔=1。...（1）这涉及到计算两个日期之间的差值，《猴子 从零学会sql》里讲到对应单函数是timestampdiff。下图是这个函数的用法。...时间间隔from c)group by a.登陆时间; 将临时表c的sql代入上面就得到了查询结果如下： 3.次日留存率 留存率=新增用户中登录用户数/新增用户数，所以次日留存率=次日留存用户数/当日用户活跃数
SQL是数据分析必备的技能了，面对数据分析问题如何快速写出一手漂亮的SQL是初学者最大的难题，本篇分享3个常考数据分析题，摘自《SQL数据分析：从基础破冰到面试题解》一书中。...现有一张网站登录情况表login_info，该表记录了所有用户的网站登录信息，包含如下两个字段。...16') ,('a001','2021-01-18') ,('a001','2021-01-19') ,('b001','2021-01-20') ,('a001','2021-01-23'); 问题：计算每个用户登录日期间隔小于...输出内容包括： user_id（用户ID） num（用户登录日期间隔小于5天的次数） 结果样例如下图所示。..., next_login_time)计算日期差，最后分组聚合统计不同user_id的记录个数，即每个用户登录日期间隔小于5天的次数。
现在运营人员找到作为数据分析师的你，想让你帮忙看看用SQL取两个数据，具体如下： 1.分析每天的访客数和他们的平均操作次数 2.统计每天符合以下条件的用户数：A操作之后是B操作，AB操作必须相邻。...image.png 那么，如何统计当天访客数以及平均操作次数呢？...题目中想要知道每天的访客数和平均操作次数，遇到这类“每个”的问题，要想到《猴子 从零学会SQL》里讲过的用“分组汇总”。...按照用户分组，所以partition by后面填上用户id。 那如何区别每个用户各个行为的先后顺序呢？按照每个用户点击的时间来区分，所以order by后面填入操作时间。...计算2019年4月19日这天，每个用户的次均停留时间，即每个用户相邻leave时刻-enter 时刻的均值。
背景 在伴鱼，服务器每天收集的用户行为日志达到上亿条，我们希望能够充分利用这些日志，了解用户行为模式，回答以下问题： 最近三个月，来自哪个渠道的用户注册量最高？...最近一周，北京地区的，发生过绘本浏览行为的用户，按照年龄段分布的情况如何？ 最近一周，注册过伴鱼绘本的用户，7 日留存率如何？有什么变化趋势？ 最近一周，用户下单的转化路径上，各环节的转化率如何？...这些条件包括： 事件类型：指用户行为，采集自埋点数据；例如登录伴鱼绘本，购买付费绘本 指标：指标分为两类，基础指标和自定义指标基础指标：总次数（pv），总用户数（uv），人均次数（pv/uv）自定义指标...分析查询：用户通过前端页面，进行事件、条件、维度的勾选，后端将它们拼接为 SQL 语句，从 ClickHouse 中查询数据，展示给前端页面。...如何高效查询 ClickHouse? 我们可以使用 ClickHouse 的内置函数，轻松实现事件分析平台所需要提供的事件分析、漏斗分析和留存分析三个功能。 事件分析可以用最朴素的 SQL 语句实现。
1 系统分析 1.1 Scenario 场景 注册、登录、查询、用户信息修改，哪个需求量最大？ 支持100M DAU。...注册，登录，信息修改 QPS 约： 100M * 0.1 / 86400 ~ 100 0.1 = 平均每个用户每天登录+注册+信息修改 Peak = 100 * 3 = 300 查询QPS约 100 M...* 100 / 86400 ~ 100k 100 = 平均每个用户每天与查询用户信息相关的操作次数（查看好友，发信息，更新消息主页） Peak = 100k * 3 = 300 k 1.2 Service...在每次数据修改的时候，会在 cache 中 delete 这个数据。若写多读少，则此时 cache 没有任何优化效果。...第三层：value Cassandra 的 Key = row_key + column_key，同一个 Key只对应一个 value 结构化信息如何存储？
对于更新操作的计算，是对执行次数的计数，无论提交还是回滚都会进行累加对于事务形的应用，通过Com_commit和Com_rollback可以了解事务提交和回滚的情况，对于回滚操作非常频繁的数据库，可能意味着应用编写存在的问题...Connections:试图连接MySql服务器的次数 Uptime：服务器工作时间 Slow_queries:慢查询的次数 定位执行效率低的SQL语句 通过慢查询日志定位那些执行效率较低的sql语句...，用--log-show-queries[=file_name]选项去启动，mysqlId写一个包含所有执行时间超过long_querty_time秒的sql语句的日志文件 慢查询日志在查询结束后才记录...同时对一些锁表进行优化 通过explain分析执行sql的执行计划 explain或者desc获取mysql如何执行select语句的信息 explain select * from user; 结果...,所以session 表的数据量很大,现在业务部门有 一具体的需求：希望了解最近一周客户的消费总金额和近一周每天不同时段用户的消费总金 额。
对于更新操作的计算，是对执行次数的计数，无论提交还是回滚都会进行累加对于事务形的应用，通过Com_commit和Com_rollback可以了解事务提交和回滚的情况，对于回滚操作非常频繁的数据库，可能意味着应用编写存在的问题...Connections:试图连接MySql服务器的次数 Uptime：服务器工作时间 Slow_queries:慢查询的次数 2 定位执行效率低的SQL语句 慢查询日志 --log-show-queries...[=file_name]选项去启动 mysqlId写一个包含所有执行时间超过long_querty_time秒的sql语句的日志文件 show processlist 慢查询日志在查询结束后才记录，...对数据量大的时时表可采取此方法。可按月自动建表分区。 存储过程与触发器的区别 两者唯一的区别是触发器不能用EXECUTE语句调用，而是在用户执行Transact-SQL语句时自动触发（激活）执行。...,所以session 表的数据量很大,现在业务部门有 一具体的需求：希望了解最近一周客户的消费总金额和近一周每天不同时段用户的消费总金 额。
PS：以下SQL代码在MySQL8.0及其以上版本运行。 题目1：找出每个部门工资第二高的员工 现有一张公司员工信息表employee，表中包含如下4个字段。...16') ,('a001','2021-01-18') ,('a001','2021-01-19') ,('b001','2021-01-20') ,('a001','2021-01-23'); 问题：计算每个用户登录日期间隔小于...5天的次数。...输出内容包括： user_id（用户ID） num（用户登录日期间隔小于5天的次数） 结果样例如下图所示。..., next_login_time)计算日期差，最后分组聚合统计不同user_id的记录个数，即每个用户登录日期间隔小于5天的次数。
现有一张网站登录情况表login_info，该表记录了所有用户的网站登录信息，包含如下两个字段。...16') ,('a001','2021-01-18') ,('a001','2021-01-19') ,('b001','2021-01-20') ,('a001','2021-01-23'); 问题：计算每个用户登录日期间隔小于...5天的次数。...输出内容包括： user_id（用户ID） num（用户登录日期间隔小于5天的次数） 结果样例如下图所示。..., next_login_time)计算日期差，最后分组聚合统计不同user_id的记录个数，即每个用户登录日期间隔小于5天的次数。
step1: 用户登录日期去重 因为一个用户同一天可能登录多次，所以我们首先需要用用户登录日期去重。...要求使用SQL统计出每个用户的累积访问次数，如下表所示： 用户id 月份 小计 累积 u01 2017-01 11 11 u01 2017-02 12 23 u02 2017-01 12 12 u03...step2: 计算每人单月访问量 为了让子查询看起来更加的美观，我们这里先用t1代替上一步的结果。通过这一步，我们就可以获取到每个用户，每个月的访问量。...step1：查询每个店铺被每个用户访问次数 因为我们最终需要获取每个店铺访问量top3的用户信息，所以在这一步，我们就先把每个店铺的每个用户的访问次数计算出来。...step2:计算每个店铺被用户访问次数排名 有了第一步每个店铺下所被访问用户的访问量，我们想获取前三，毫无疑问，我们需要使用到开窗函数 rank。
over( partition by 课程 order by 成绩 desc) as rank ... where rank <= 2 -- 前两名 三、连续问题（7 天连续登陆） 实现思路: 因为每天用户登录次数可能不止一次...，所以需要先将用户每天的登录日期去重。...计算登录日期减去第二步骤得到的结果值，用户连续登陆情况下，每次相减的结果都相同。 按照id和日期分组并求和，筛选大于等于7的即为连续7天登陆的用户。...，因此计算用户留存率是用户数据分析中必须掌握的技能之一。...同样也成为了面试经典sql之一。 留存率指标中，通常需要关注次日留存、3日留存、7日留存和月留存。对新增用户而言，需要关注更细颗粒度的数据，也就是7日内每天的留存率。
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