这需要两次遍历表：一次用于分母，一次用于百分比。对于针对大型表的 BI 查询（即：对于大多数 BI 查询），更多的表传递会显著降低性能。
题目介绍： 查询结果的质量和占比 queries-quality-and-percentage
编写一组 SQL 来查找每次查询的名称(query_name)、质量(quality) 和 劣质查询百分比(poor_query_percentage)。
MySQL Enterprise Monitor是MySQL官方提供的一款监控和管理MySQL数据库的工具。 其功能之一包括MySQL Query Analyzer工具，通过MySQL Query Analyzer可以帮助用户识别慢查询和瓶颈，监视在MySQL服务器上执行的SQL语句，并显示每个查询的详细信息、执行次数和执行时间等有关性能的详细信息。
在 SQL 数据库中，聚合函数是一组强大的工具，用于处理和分析数据。它们可以帮助您对数据进行统计、计算总和、平均值、最大值、最小值等操作。无论您是数据库开发者、数据分析师还是希望更好地了解 SQL 数据库的用户，了解聚合函数都是非常重要的。
编写一组 SQL 来查找每次查询的名称(query_name)、质量(quality) 和 劣质查询百分比 (poor_query_percentage)。
3.2容量负载测试执行 我们采用二分逼近法来寻找容量负载测试的拐点，用过python脚本向数据库中注入数据，通过delete SQL语句删除数据。固定在线用户数为100，每次测试仍旧持续运行10分钟，如果测试错误百分比在5%以内（含5%）认为测试正常，否则认为测试出现异常。设置通过的最小值与失败最大值之间差值 (精度) 为<10000。 1）建立如下代码，目的是向数据库中加入数据。
本文作者系Walt，关注SQL开发，Oracle、MySQL、PostgreSQL、TiDB等数据库，AWS、Azure、OCI等公有云计算架构和技术。
GreenPlum有两种资源管理方法：资源队列和资源组。前期我们分析过资源队列内存相关我问题gp_vmem_protect_limit如何实现，本文介绍资源组关于内存的管理机制。
具体来讲，第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看，去重计数，条件选择，合并连接，分组排序等操作。
在SSMS（SQL Server Management Studio）中，有两种图形化的执行计划可供选择。一种是估计执行计划（Ctrl+L键），另一种是实际执行计划（Ctrl+M键）。两种计划通常都是一样的，只是执行时间点不同。估计查询计划是在查询执行之前生成，而实际执行计划则是在查询输出的同时得到的。
本文介绍了浏览器渲染时，对于百分比宽度在渲染时出现的偏差，分析了出现偏差的原因，并提出了解决方案。在实际开发中，需要注意浏览器的四舍五入处理和浮点数精度问题，以保证布局的准确无误。
在响应式项目中，百分比的数值的应用越来越多，比如栅格化布局、背景定位、内边距等。以往对于这种数值，我们大都是直接采用计算器计算出来的数值。但这种数值有时会很长，特别是除不尽的数值如23.33333333%。数据不美观不说，关键对于这种小数位的位数应该如何取舍，一直以来都没有理论依据。 为了解决这个问题，我们需要先了解浏览器是如何处理这些小数位的。对于小数位的处理，不同的浏览器有不同的处理方法，主要有三种：处理成整数、保留4位小数或保留15位小数。现代浏览器基本支持保留小数位的处理。由于显示器是由像素单元组成
数据库SQL分析函数/窗口函数专题，值得收藏！几乎涵盖所有数据库，例如：Oracle、Hive、MySQL8.0、MaxComputer等。企业面试中，更是钟情分析函数问题，笔试、面试到基本跑不了。
SQL统计主要包括按运行时间排序的SQL、按CPU时间排序的SQL、按用户I/O等待时间排序的SQL、按Gets排序的SQL、按读取排序的SQL、按物理读取排序的SQL、按执行排序的SQL、按解析调用排序的SQL、按共享内存排序的SQL、按版本计数排序的SQL、SQL文本的完整列表。
术语说明 TableQueue，消息缓冲区，在并行操作中使用，用于PX进程之间的通信，或者PX进程与QC进程之间的通信，是内存中的一些page，每个消息缓冲区的大小由参 parallel_execution_message_size控制，11GR2版本默认为16K，之前的各个大版本这个值都不一样，详细请参考ORACLE官方文档。 墙面时间、持续时间指的是物理时间、钟表时间。 HASH JOIN左边，the build side of hash join，一般为小表。 HASH JOIN右边，the prob
无论是什么关系型数据库，尤其在OLTP系统中，索引是提升数据访问速度的常用方式之一，但是不同类型的数据库，对索引碎片的处理可能会略有不同。
您可以通过特定的行数或行的百分比来限制从 SQL 查询返回的行。在某些情况下，您可能需要在返回的行数受到限制之前对查询结果进行排序。
当索引所在页面的基于主关键字的逻辑顺序，和数据文件中的物理顺序不匹配时，碎片就产生了。所有的叶级页包含了指向前一个和后一个页的指针。这样就形成一个双链表。理想情况下，数据文件中页的物理顺序会和逻辑顺序匹配。整个磁盘的工作性能在物理顺序匹配逻辑顺序时将显著提升。对某些特定的查询而言，这将带来极佳的性能。当物理排序和逻辑排序不匹配时，磁盘的工作性能会变得低效，这是因为磁头必须向前和向后移动来查找索引，而不是只象某个单一方向来搜索。碎片会影响I/O性能，不过对于位于SQL Server数据缓冲内的数据页而言，碎片
参考：https://www.cnblogs.com/Marydon20170307/p/7417374.html
假如交易金额大于等于10万，认定为大单。统计产品ID，产品名称，大单数量，大单数量占比。
无论是对外提供 IaaS PaaS SaaS 的云公司，还是提供信息技术服务的乙方公司，亦或是金融 制造等各行各业的数据中心、运维部门，我们的一个非常重要的合同承诺或考核评估指标就是：SLA（即：Service-Level Agreement 服务等级协议）。
#!bin/bash # 表文件和该文件的行数 tablefile="ods_tablename.sql" lines=`cat $tablefile|wc -l` # 导入密码 export PGPASSWORD=gpadmin # 循环开始备份表中的数据 for tablename in `cat $tablefile` do # 获取该该表的位置 currentlin=`cat $tablefile |grep -rn -w "$tablename"|awk -
greenplum-table-percentage 此项目主要检测greenplum集群中膨胀的表,经过检测会生成一个csv文件，以便技术人员分析原因及解决问题 项目结构介绍 greenplum-table-percentage.sh 主脚本,修改以下信息即可运行改脚本。 1、修改该脚本中的数据库连接信息 2、修改需要检测的schema_inspect,添加时请以英文逗号分割,例如:main,history 3、运行完改脚本会在log/20190603/table-percentage/下生成一
在部署完XenDesktop虚拟桌面后，为了保证良好的用户使用体验，我们有时候会想要在用户上班之前启动一定比例的虚拟桌面到已注册状态，便于用户在上班高峰期可以立即登陆虚拟桌面减少在高峰期的启动风暴。
从管理门户运行Tune Table工具时，ExtentSize是表中当前行的实际计数。默认情况下，GatherTableStats()方法还将实际行数用作ExtentSize。当表包含大量行时，最好对较少的行执行分析。可以使用SQL tune table命令并指定%SAMPLE_PERCENT来仅对总行的一定百分比执行分析。在针对包含大量行的表运行时，可以使用此选项来提高性能。此%SAMPLE_PERCENT值应该足够大，以便对代表性数据进行采样。如果ExtentSize<1000，则无论%SAMPLE_PERCENT值如何，TUNE TABLE都会分析所有行。
百分比堆积柱状图是一个很好的展现各个指标或者物种之间比例的图谱，生物医学中常见的图就是物种相对丰度图或者菌群相对丰度，用来直观地查看各个菌群的丰富程度。今天我们就来说一下使用Origin如何做这种百分比形式的堆积柱状图(指标或物种的相对丰度图)。如下图所示：
对于数据库运行期间的各种状态的实时监控以及相关性能数据捕获对于解决性能问题，提高整体业务系统运行效率是至关重要的。在Oracle数据库中，实时捕获相关性能数据是通过ASH工具来实现的。ASH通过每秒钟抽取活动会话样本，为分析在最近时刻的性能问题提供最直接最有效的依据。本文主要讲述ASH的用法及使用。
在JavaScript中，如果你想要确保一组四舍五入后的百分比之和严格等于100%，那么你不能直接对每个百分比进行四舍五入，因为四舍五入会引入误差。但是，你可以采用一种策略，即先对所有的百分比进行常规的四舍五入，然后调整最后一个百分比的值以确保总和为100%。
Elasticsearch聚合查询是一种强大的工具，允许我们对索引中的数据进行复杂的统计分析和计算。本文将详细解释一个聚合查询示例，该查询用于统计满足特定条件的文档数量，并计算其占总文档数量的百分比。这里回会分享如何统计某个字段的空值率，然后扩展介绍ES的一些基础知识。
1. 直方图的功能 “直方图”分析工具可计算数据单元格区域和数据接收区间的单个和累积频率。此工具可用于统计数据集中某个数值出现的次数，其功能基本上相当于函数FREQUENCY。所不同的是可以添加累积百分比、百分比排序及插入图表等。 需要注意的是，该工具只能对数值型标志进行统计，且各组频数是包含组上限的。如统计学生成绩，若组限确定为“60以下、60-70、70-80、80-90、90-100”则统计结果将60分划分为不及格组之中。因此可根据最小分值差确定上限，如“0-59.5,…”，更强大的数据整理工具可使用
启用慢查询日志 mysql 中的 slow log 是用来记录执行时间较长(超过 long_query_time 秒)的 sql 的一种日志工具。 启用 slow log 在 my.cnf 中设置 [mysqld] slow_query_log=on slow_query_log_file=mysql-slow 重启 MySQL 服务。 1.工具集 五款常用工具 mysqldumpslow mysqlsla myprofi mysql-explain-slow-log
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍TreeWidget与QCharts的常用方法及灵活运用。
本次给大家介绍一个功能超强的数据处理函数transform，相信很多朋友也用过，这里再次进行详细分享下。
问题分析：已经大概知道该项目在性能优化这方面基本毫无准备，之前提到的一些解决方案完全未得到落实，对于索引只停留在可以加速概念上，对于索引的类型、结构、数据分布情况没有任何概念。登到监控平台看了一下，虚拟机的CPU使用率20%左右，内存使用率也是20%左右，和DBA同事探讨了一下大叶内存，认为在虚拟机上操作，会有一定风险。
在Java中，计算百分比是一个常见的任务，它涉及到基本的算术运算。本节将介绍如何在Java中执行基础的百分比计算。
有时我们运行MRP，但系统并没有跑出采购申请或者计划订单（后文统称建议），并且当前也没有库存或其他供应能满足需求，到底是什么原因导致的呢？本篇将给大家分析几个常见的原因。
多年来我一直在SQL中使用“between”函数，但直到最近才在pandas中发现它。
日志就跟人们写的日记一样，记录着过往的事情。但是人的日记是主观的（记自己想记的内容），而数据库的日志是客观的，根据记录内容分为以下好几种日志：
Mysql慢查询和慢查询日志分析 众所周知，大访问量的情况下，可添加节点或改变架构可有效的缓解数据库压力，不过一切的原点，都是从单台mysql开始的。下面总结一些使用过或者研究过的经验，从配置以及调节索引的方面入手，对mysql进行一些优化。 第一步应该做的就是排查问题，找出瓶颈，所以，先从日志入手 开启慢查询日志 mysql>show variables like “%slow%”; 查看慢查询配置，没有则在my.cnf中添加，如下 log-slow-queries = /data/mysqldata/
StarRocks 提供两种监控报警的方案。企业版用户可以使用内置的 StarRocksManager，其自带的 Agent 从各个 Host 采集监控信息，上报至 Center Service，然后做可视化展示。StarRocksManager 提供邮件和 Webhook 的方式发送报警通知。如果您有二次开发需求，需要自行搭建部署监控服务，也可以使用开源 Prometheus+Grafana 方案，StarRocks 提供了兼容 Prometheus 的信息采集接口，可以通过直接连接 BE 或 FE 的 HTTP 端口来获取集群的监控信息。
nmon [ -s < seconds > ] [ -c < count > ] [ -b ] [ -B ] [ -g < filename > ] [ -k disklist ] [ -C < process1:process2:..:processN > ]
Figma 官方对其超级组件使用的说明，害怕英文的同学可以查看这个链接，有个老哥已经将原版的翻译了一遍：https://www.figma.com/community/file/906004463907915536
在实际的工作中，我们经常会遇到带有百分比的数据，比如：销售率、利用率等，多种情形下都会产生百分比数据。百分比数据不能直接用于绘图，因为它是字符型的数据，我们必须进行相应的处理才能用于绘图。
管理上有这样一句名言，进行度量的工作才会得到有效的执行。反之，因为很容易忽略那些不进行度量的工作，所以不进行度量的工作通常不会得到有效的执行。因此，对于包括测试在内的任何活动，建立适当的度量都是很重要的。
怀孕是成年后一个独特的神经可塑性期。这项纵向研究追踪了围产期大脑皮层的变化，并探讨了分娩类型如何影响这些变化。我们收集了110名在怀孕晚期和产后早期经常怀孕的母亲的神经解剖学、产科和神经心理数据，以及34名在相似时间点进行评估的未分娩妇女。在怀孕后期，母亲在所有功能网络中的皮质体积都低于对照组。这些皮质差异在产后早期减弱。默认模式和额顶叶网络在围产期显示出低于预期的体积增加，这表明它们的减少可能会持续更长的时间。结果还表明，通过计划剖腹产分娩的母亲有不同的皮质轨迹。主要的胎儿畸形在29名母亲和24名未分娩妇女的独立样本中重复。这些数据表明，怀孕期间大脑皮质下降的动态轨迹，在产后期间减弱，其速度取决于大脑网络和分娩类型的不同。
JMeter是apache公司基于java开发的一款开源压力测试工具，体积小，功能全，使用方便，是一个比较轻量级的测试工具，使用起来非常简单。而且JMeter拿到安装包之后直接解压就可以使用，同时它也可以在linux/windows/macos上使用。
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