我们发现每日表将在格林尼治标准时间下午 4 点左右创建前一天的表。这意味着一天的数据至少有 16 小时不可用。一整天的时间均可一次性提供，因此当天最早的活动最多会延迟 40 小时！...这对于我们的用例来说已经足够了，因为我们的大多数查询都涵盖一个月的时间，而分析历史趋势的查询则很少见。以下查询查询我们网站blog区域10 月份的总用户数、回访用户数和新用户数，按天对结果进行分组。...这应该足以每小时加载日内数据和每日导出，以及由好奇的营销部门执行的额外临时查询。如下所示，较大的每日导出可在 5 秒内插入。 请注意，如果使用完整的 1TiB 存储，则每月最多花费 193 美元。...凭借大量的可视化选项，我们发现这是一个出色的解决方案，足以满足我们的需求。我们确实建议将表公开为物理数据集，以便可以通过超集和应用于架构中所有列的仪表板的过滤器来组成查询。...例如，许多页面都按主题进行分类，以便我们可以根据这些数据进行使用情况分析。这些数据非常小，主要用于查询时的查找。一旦我们能够通过我们的 CMS 优雅地公开这些数据，我们计划通过字典来管理这些数据。
举例来说，如果语句块X的结果为a行，语句块Y的结果为b行，则通过union all 合并后的结果将有（a+b）行。而用 union 的结果是取a和b的并集，即a、b中都存在的数据行只保留一份。...date(created_at) as time, 和 count(distinct user_id) as 每日学习用户数 这两个片段中，as 之前是表达式语句，as 之后是该语句运算结果的别名。...用户在某一天有多条留言，最终也只能为当天留言用户数贡献计数1 select date(created_at) as time, count(distinct user_id) as 每日留言用户数...换言之，没有这个条件，就表示要显示查询结果的所有数据。...group by指定数据按哪些字段分组，很多报表按日统计。前面举例中无形中也用了该方法数次，就不单独举例啦。 多表联合查询 最后说明下，相对复杂的多表查询。
'2010-03%' group by substr(t.date,1,10) 例二： sql 数据分月统计，表中只有每天的数据，现在要求求一年中每个月的统计数据（一条sql） SELECT MONTH...年的每月的统计。...注: 使用GROUP BY 的语句仍可用ORDER BY子句排序 但必须在GROUP BY之后可以使用别名但不允许对SELECT没指定的列排序 HAVING子句是对分组统计后的查询结果进行筛选...,统计函数中所使用的列不受限制. ...GROUP BY子句中不允许使用字段或计算列的别名,可直接使用表达式. GROUP BY子句指定表达式时,select指定的字段中可以不包括该表达式.
举个例子：比如男uv,女uv，像淘宝一天30亿的pv，如果按性别分组，分配2个reduce,每个reduce处理15亿数据。 面对这些问题，我们能有哪些有效的优化手段呢？...；比如：男UV，女UV，淘宝一天30亿的PV，如果按性别分组，分配2个reduce,每个reduce处理15亿数据。...4.1列裁剪 Hive 在读数据的时候，可以只读取查询中所需要用到的列，而忽略其它列。...SQL，能写出高效率的查询语句。...节省了两个临时表的读写是一个关键原因，这种方式也适用于 Oracle 中的数据查找工作。 SQL 具有普适性，很多 SQL 通用的优化方案在 Hadoop 分布式计算方式中也可以达到效果。
举个例子：比如男uv,女uv，像淘宝一天30亿的pv，如果按性别分组，分配2个reduce,每个reduce处理15亿数据。 面对这些问题，我们能有哪些有效的优化手段呢？...；比如：男UV，女UV，淘宝一天30亿的PV，如果按性别分组，分配2个reduce,每个reduce处理15亿数据。...3.1列裁剪 Hive 在读数据的时候，可以只读取查询中所需要用到的列，而忽略其它列。...SQL，能写出高效率的查询语句。...节省了两个临时表的读写是一个关键原因，这种方式也适用于 Oracle 中的数据查找工作。 SQL 具有普适性，很多 SQL 通用的优化方案在 Hadoop 分布式计算方式中也可以达到效果。
, period = "monthly", # 此参数计算每月收益 col_rename = "nflx_returns") 绘制Netflix的每日和每月收益图表 # 我们将使用折线图获取每日收益...查看Netflix的每日收益图表后，我们可以得出结论，收益波动很大，并且股票在任何一天都可以波动+/- 5％。为了了解收益率的分布，我们可以绘制直方图。...计算Netflix股票的累计收益 绘制每日和每月收益对了解投资的每日和每月波动很有用。要计算投资的增长，换句话说，计算投资的总收益，我们需要计算该投资的累积收益。...这不是我们预期的结果。由于这些股票具有巨大的价格差异（FB低于165，AMZN高于1950），因此它们的规模不同。我们可以通过按各自的y比例绘制股票来克服此问题。...现在我们将计算收益的每日和每月平均数和标准差。 为此，我们将使用 mean（） 和 sd（）函数。
SQL系列（二）最常见的业务实战 本文将通过构建三张表，几个SQL实例带大家掌握最常见的业务需求，同时这些实例也覆盖了面试中80%的考点。...计算每日练习次数、练习新用户数（以前未做过练习，今日开始做练习算作今日的练习新用户）、累积练习次数（每月单独汇总）、累积占比（每月单独汇总） 每日练习次数排名前三的试卷ID 知识点：三大窗口函数的应用...,cume_rate ,paperid_list from (-- 每日练习数据 select -- 窗口函数用于汇总 dt...精简子查询 从上面的例子也能发现，Hive与MySQL在语法习惯上有不同。MySQL习惯于先关联再整体上筛选条件和字段，但在Hive中，习惯构造好一个个的子查询，然后再关联。...不仅在局部上如此要求，在整体上也是如此，因为SQL的关联是按顺序从上到下的，因此如果前置的表在进行一对多或者多对一操作后，再与下表关联就容易出现多对多的情况。
# 计算每日收益netflix_daily_returns % tq_transmute(select = adjusted, 这指定要选择的列 ...，并且股票在任何一天都可以波动+/- 5％。...绘制每日和每月收益对了解投资的每日和每月波动很有用。...这不是我们预期的结果。...统计数据 计算单个股票的均值，标准差 我们已经有了Netflix的每日和每月收益数据。现在我们将计算收益的每日和每月平均数和标准差。 为此，我们将使用 mean（） 和 sd（） 函数。
# 计算每日收益netflix_daily_returns % tq_transmute(select = adjusted, 这指定要选择的列...col_rename = "nflx_returns") 绘制Netflix的每日和每月收益图表 # 我们将使用折线图获取每日收益 ggplot(aes(x = date..., y = nflx_returns)) + geom_line() + theme_classic() + 查看Netflix的每日收益图表后，我们可以得出结论，收益波动很大，并且股票在任何一天都可以波动...绘制每日和每月收益对了解投资的每日和每月波动很有用。...统计数据 计算单个股票的均值，标准差 我们已经有了Netflix的每日和每月收益数据。现在我们将计算收益的每日和每月平均数和标准差。 为此，我们将使用 mean（） 和 sd（）函数。
项目背景 因为客户项目急着上线，部分细节东西还没有全部打通，正好到了月末，需要进行一次对账，大部分数据倒是没有问题，针对个别的药品需要明细账的对比，所以也是直接在SQL里写了一个明细账的报表，用于对接查询使用...# 报表设计思路 1 查询药品的补药，取药及盘点的数据，按对应科室和时间排序存放到临时表里 2 将排好序的表每行进行结余数量的计算 3 查询数据 第一条中因为药品的基本信息及在对应的药格查询比较繁琐，...c.drug_cabinet_id and c.drug_cabinet_id between @start_cabinetid and @end_cabinetid and a.gcode = @gcode ) 定义了变量用于修改要查询的药品编码...03 将取药，补药及盘点数据按时间排序插入临时表 取药、补药及盘点数据通过我们刚才关联的ygkc表使用Union All联合查询可以同时显示出来，直接收成临时表可以用select into语法实现。...，因为表里面已经按科室加时间进行排序了，所以我们从上到下的遍历计算结余库存，计算公式： 结余库存=上一条对应科室的结余库存+操作数量 计算中注意的两个原则： 当遇到盘点的处理时，按实盘数来当做结余库存
pgBadger特性 · pgBadger报告有关SQL查询的所有信息： 总体统计数据。 等待最频繁的查询。 等待时间最长的查询。 生成最多临时文件的查询。 生成最大临时文件的查询。...查询大部分被取消。 最耗时的准备/绑定查询。 · 还提供分为五分钟的小时图表 SQL查询统计信息。 临时文件统计。 检查点统计。 自动真空和自动分析统计数据。 取消的查询。...· 一些关于分布的饼图： 锁定统计信息。 按类型查询(选择/插入/更新/删除)。 每个数据库/应用程序的查询类型分布。 每个数据库/用户/客户端/应用程序的会话数。...报告的SQL查询将自动突出显示和美化。...如果报表是使用此选项生成的，请使用-E或--explode。 --默认情况下，增量模式下的pgBadger只计算每日和每周报告。如果需要每月累积报告，则必须使用单独的命令指定要生成的报告。
到一个数组, 按mid_id分组(便于后边统计) collect_set将某字段的值进行去重汇总，产生array类型字段。...；过滤出一周内的数据；按设备id分组；===>count（*）得到最终结果； partition(dt='2019-02-10') from dwd_start_log where dt='2019...wk_count` bigint comment '当周用户量', `mn_count` bigint comment '当月用户量', `is_weekend` string comment 'Y,N是否是周末,用于得到本周最终结果...', `is_monthend` string comment 'Y,N是否是月末,用于得到本月最终结果' ) comment '每日活跃用户数量' stored as parquet location...如果是每日新增的设备，则在每日新增设备表中为null。
原始的意思是重采样，可分为上采样与下采样，而我们通常情况下使用的都是下采样，也就是从高频的数据中按照一定规则计算出更低频的数据，就像我们一开始说的对每日数据按月汇总那样。 ...譬如这里的字符串'M'就代表月且聚合结果中显示对应月的最后一天，常用的固化的时间窗口规则如下表所示： 规则 说明 W 星期 M 月，显示为当月最后一天 MS 月，显示为当月第一天 Q 季度，显示为当季最后一天...QS 季度，显示为当季第一天 A 年，显示为当年最后一天 AS 年，显示为当年第一天 D 日 H 小时T T或min 分钟 S 秒 L或 ms 毫秒 且这些规则都可以在前面添加数字实现倍数效果：...# 以6个月为统计窗口计算每月股票平均收盘价且显示为当月第一天 ( AAPL .set_index('date') # 设置date为index .resample('6MS'...2.2 利用groupby()+Grouper()实现混合分组 有些情况下，我们不仅仅需要利用时间类型列来分组，也可能需要包含时间类型在内的多个列共同进行分组，这种情况下我们就可以使用到Grouper
原始的意思是「重采样」，可分为「上采样」与「下采样」，而我们通常情况下使用的都是「下采样」，也就是从高频的数据中按照一定规则计算出更低频的数据，就像我们一开始说的对每日数据按月汇总那样。...应用resample()方法，传入的参数'M'是resample第一个位置上的参数rule，用于确定时间窗口的规则，譬如这里的字符串'M'就代表「月且聚合结果中显示对应月的最后一天」，常用的固化的时间窗口规则如下表所示...： 规则 说明 W 星期 M 月，显示为当月最后一天 MS 月，显示为当月第一天 Q 季度，显示为当季最后一天 QS 季度，显示为当季第一天 A 年，显示为当年最后一天 AS 年，显示为当年第一天 D...日 H 小时T T或min 分钟 S 秒 L或 ms 毫秒 且这些规则都可以在前面添加数字实现倍数效果： # 以6个月为统计窗口计算每月股票平均收盘价且显示为当月第一天 ( AAPL...2.2 利用groupby()+Grouper()实现混合分组 有些情况下，我们不仅仅需要利用时间类型列来分组，也可能需要包含时间类型在内的多个列共同进行分组，这种情况下我们就可以使用到Grouper(
举个例子：比如男uv,女uv，像淘宝一天30亿的pv，如果按性别分组，分配2个reduce,每个reduce处理15亿数据。 面对这些问题，我们能有哪些有效的优化手段呢？...；比如：男UV，女UV，淘宝一天30亿的PV，如果按性别分组，分配2个reduce,每个reduce处理15亿数据。...4.1列裁剪 Hive 在读数据的时候，可以只读取查询中所需要用到的列，而忽略其它列。...SQL，能写出高效率的查询语句。 ...节省了两个临时表的读写是一个关键原因，这种方式也适用于 Oracle 中的数据查找工作。 SQL 具有普适性，很多 SQL 通用的优化方案在 Hadoop 分布式计算方式中也可以达到效果。
SQL 是结构化查询语言（Structured Query Language）的缩写，是用于管理关系型数据库的标准语言。...语句：用于选择要显示的列，可以是分组列、聚合函数或其他列。...FROM 子句：指定要查询的表名。 GROUP BY 子句：指定一个或多个列，用于分组数据。查询的结果将按照这些列的值进行分组。...HAVING 子句：可选的，用于筛选分组后的结果。只有符合条件的分组才会被包括在结果中。 下面我们通过具体的示例来演示分组查询的用法。...01-20 1 60.00 2022-01-25 1 40.00 这个结果显示了每日的订单数量和总金额，从而帮助我们了解了订单的分布情况。
SQL 操作变慢： 如果数据库中存在一张上亿数据量的表，一条 SQL 没有命中索引会全表扫描，这个查询耗时会非常久。...如果系统处于高速发展阶段，拿商城系统来说，一天下单量可能几十万，那数据库中的订单表增长就特别快，增长到一定阶段数据库查询效率就会出现明显下降。...水平拆分的方式也很多，除了上面说的按照 id 拆表，还可以按照时间维度取拆分，比如订单表，可以按每日、每月等进行拆分。 每日表：只存储当天的数据。...每月表：可以起一个定时任务将前一天的数据全部迁移到当月表。 历史表：同样可以用定时任务把时间超过 30 天的数据迁移到 history表。 水平拆分的特点 基于数据划分，表结构相同，数据不同。...排序、分页、函数计算问题 在使用 SQL 时 order by， limit 等关键字需要特殊处理，一般来说采用分片的思路： 先在每个分片上执行相应的函数，然后将各个分片的结果集进行汇总和再次计算，最终得到结果
图9-3 设置年月变量的转换 获取系统信息步骤取得上月第一天，公式步骤用month和year函数获得上月对应的月份与年份，设置环境变量步骤设置MONTH和YEAR两个全局变量用于后面SQL作业项中的替换变量...这里的n==12只是为了方便测试，因为SQL中是以上个月的年月作为过滤条件，所以换做当月中任何一天都可以。这个作业保证了每月汇总只有在某天定期装载执行完后才开始，并且每月只执行一次。...例如可以建立每日销售周期快照，数据从事务事实表汇总而来，然后月快照数据从每日快照汇总。这样能够把一个大的查询分散到每一天进行。...该步骤要求它所合并的数据集合具有完全相同的字段结构，并且已经按步骤中指定的字段排序，否则可能导致错误结果。...所以只能在一个表输入步骤中，利用SQL查询执行所有逻辑。“Hadoop file output”步骤将查询结果输出到month_end_balance_fact表所对应的HDFS目录。
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