表统计 Presto支持基于统计的查询优化。为了使查询能够利用这些优化,Presto必须具有该查询中表的统计信息。 表统计信息通过连接器提供给查询计划者。...当前,唯一支持统计信息的连接器是Hive连接器。 统计信息通过table layout显示给查询计划者。...Hive连接器还可以收集列级别的统计信息: ? image.png 写入时自动进行列级统计信息收集由collect-column-statistics-on-write会话属性控制。...例如,Hive连接器当前不提供有关数据大小的统计信息。 可以使用SHOW STATS for命令通过Presto SQL界面显示表统计信息。 ?...对于每个计划节点,您可以看到其他统计信息(如:每个节点实例的平均输入,相关计划节点的平均哈希碰撞数)。想要检测查询的数据异常(数据倾斜,异常哈希碰撞)时,此类统计非常有用。
本篇主要分析PG的统计信息。 ORACLE统计信息迁移到PG(不接触用户数据),应用场景比较特殊,不再赘述。...into mapping values(9, 24, NULL, 'hhh'); insert into mapping values(0, 19, NULL, 'zzz'); -- 便于直观看到统计信息
查询优化器决定SQL如何执行,依赖于数据库的统计信息,下面我们介绍MySQL 5.7中innodb统计信息的相关内容。 MySQL统计信息的存储分为两种,非持久化和持久化统计信息。...一、非持久化统计信息 非持久化统计信息存储在内存里,如果数据库重启,统计信息将丢失。...,表1/16的数据被修改 非持久化统计信息的缺点显而易见,数据库重启后如果大量表开始更新统计信息,会对实例造成很大影响,所以目前都会使用持久化统计信息。...二、持久化统计信息 5.6.6开始,MySQL默认使用了持久化统计信息,即INNODB_STATS_PERSISTENT=ON,持久化统计信息保存在表mysql.innodb_table_stats和mysql.innodb_index_stats...三、统计信息不准确的处理 我们查看执行计划,发现未使用正确的索引,如果是innodb_index_stats中统计信息差别较大引起,可通过以下方式处理: 1、手动更新统计信息,注意执行过程中会加读锁:
JVM Statistics Monitoring Tool 用于监控虚拟机各种运行状态信息的命令行工具,查看虚拟机进程中的类装载、内存、垃圾收集、JIT编译等运行数据。...统计垃圾回收堆的行为 jstat -gc pid 显示格式: 图片 列说明 S0C: survivor0区的总容量 S1C: survivor1区的总容量 S0U: survivor0区已使用的容量
从在用的四家cdn的大量日志中,统计出每场直播的流量数据,包括国内流量和海外流量。 获取日志 目前已有的数据来源:四家cdn服务商。...各家厂商cdn日志的收集方法参见各自官网。...可以从文件名判断属于日志所属的cdn代码和对应的协议。...因为最终是要按照live_id分组进行统计,因此live_id作为key,中间数据如下: formatted_line = '\t'.join([live_id, datetime_str, ip, up_flow...flow_statistic_reducer.py 根据ip查询是国内流量还是海外流量,对每场直播进行统计。
由于抽样的目的是为了对总体的分布进行统计推断,为了使抽取的样本能很好地反映总体信息,必须考虑抽样方法。...标准差是根据某次抽样的原始数据计算的;而标准误是根据多次抽样的样本统计量(如均数、率等)计算的。理论上,计算标准差只需要一个样本,而计算标准误需要多个样本。...标准误是样本统计量的标准差,衡量的是抽样分布的离散度,对应的随机变量是样本统计量。比如样本均值的标准误,衡量的就是样本均值的离散度。例如:从一个population 里取样本,样本之间的区别有多大。...标准误越小,表明样本统计量与总体参数的值越接近,样本对总体越有代表性,用样本统计量推断总体参数的可靠度越大。因此,标准误是统计推断可靠性的指标。...标准差:一次抽样中个体分数间的离散程度,反映了个体分数对样本均值的代表性,用于描述统计。 标准误: 多次抽样中样本均值间的离散程度,反映了样本均值对总体均值的代表性,用于推论统计。
现在需要将每个表的信息,统计到excel中,格式如下: 库名 表名 表说明 建表语句 db1 users 用户表 CREATE TABLE `users` (...) 二、需求分析 怎么做呢?...使用Python自动录入(Great) 三、获取相关信息 需要利用的技术点,有2个。...写入表名 import xlwt import json f = xlwt.Workbook() sheet1 = f.add_sheet('统计', cell_overwrite_ok=True) row0...写入表说明和建表语句 import xlwt import json f = xlwt.Workbook() sheet1 = f.add_sheet('统计', cell_overwrite_ok=True...import xlwt import json from collections import OrderedDict f = xlwt.Workbook() sheet1 = f.add_sheet('统计
前言这是一款漂亮的信息统计卡片,大家都见过吧,这是WP博客子比主题常见的一款统计卡片,个人觉得很漂亮,就拔了下来,用在了Ty博客,喜欢的拿走吧 ----截图----教程首先,把下面的代码放到你想展示的位置此处内容需要评论回复后...其次,把下面的函数放到functions.php文件里面,这是用于获取访客的函数【获取今日更新文章】的函数请看另一篇文章:Typecho添加今日更新文章统计功能此处内容需要评论回复后(审核通过)方可阅读
影响统计信息的五个参数 innodb_stats_persistent:指定InnoDB索引统计信息是否持久化到磁盘,默认打开。...innodb_stats_persistent_sample_pages:估计索引列的基数和其他统计信息(如由分析表计算的统计信息)时要采样的索引页数。...增加该值可以提高索引统计信息的准确性,从而改进查询执行计划,但代价是在打开InnoDB表或重新计算统计信息时会增加I/O。...,表1/16的数据被修改 非持久化统计信息的缺点显而易见,数据库重启后如果大量表开始更新统计信息,会对实例造成很大影响,所以目前都会使用持久化统计信息。...,如果是innodb_index_stats中统计信息差别较大引起,可通过以下方式处理: 手动更新统计信息,注意执行过程中会加读锁: ANALYZETABLE TABLE_NAME; 如果更新后统计信息仍不准确
AUTO_INCREMENT=582 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC mysql库中有innodb_index_stats、innodb_table_stats 对innodb的信息进行统计...,可根据统计信息,分析表的复杂度,为优化做准备。...------------+-----------------------------------+ 数据详解: 可以看到IDX_dashboard_org_id_plugin_id 实际上存了3个统计信息...(原因:统计索引信息时,是根据最左原则,要统计各种组合的。...比如(a,b) 索引,要统计(a), (a,b), (a,b,pk) 三种信息,而不是只统计(a,b)这个信息) 1 stat_name=size时:stat_value表示索引的页的数量 2
有时候想在网页中向访客展示emlog博客的文章数量、评论数量、运行时间等信息,但emlog后台侧边栏没有提供相关的模块,因此需要博主自主添加博客统计信息代码。...下面是博客吧整理的emlog网站信息统计代码,已在emlog 5.3.x上测试可用。 方法一:官方缓存类统计代码。优点:加载速度快;缺点:可能信息更新不及时。...php //统计文章总数 function count_log_all(){ $db = MySql::getInstance(); $data = $db->once_fetch_array...='' AND type = 'blog'"); return $data['total']; } //统计页面总数 function count_page_all(){ $db =..."blog WHERE type = 'page'"); return $data['total']; } //统计评论总数 function count_com_all(){ $db
统计信息是个非常有用的东东,没有它,SQL优化器就好比巧妇难为无米之炊!良好高效的SQL执行计划依赖于真实的统计信息。...然而在有些情况下,比如对比生产环境与测试环境执行计划,需要使用生产环境的统计信息。而有时候呢则需要还原Oracle历史统计信息。...本文基于后者即如何还原历史统计信息来展开,同时描述了11g缺省情况下对于统计信息的调度。 ...有关统计信息的导入导出可以参考: dbms_stats 导入导出 schema 级别统计信息 dbms_stats 导入导出表统计信息 1、演示环境 sys@MMBO> select * from...(11g) 缺省情况下,Oracle为我们定义了收集统计信息的scheduler,下面列出来在Oracle 11g配置的关于自动收集统计信息的scheduler。
类装载统计 jstat -class pid Loaded 查看加载类的个数 Bytes 加载了多少个K Unloaded 卸载的类个数 Time 花费的类加载和卸载的时间 2.垃圾收集 jstat...YGCT => YoungGC的次数与时间 FGC FGCT => FullGC的次数与时间 GCT => 总的GC时间 jstats -gc pid 1000 10 进程每1秒钟打印1次垃圾回收信息
它是通过统计信息来估算记录数的。这个统计信息就是索引的“区分度”。一个索引上不同的值越多,这个索引的区分度就越好。MySQL使用“采样统计”的方式来维护统计信息。...采样统计的时候,InnoDB默认会选择N个数据页,统计这些页面上的不同值,得到一个平均值,然后乘以这个索引的页面数,就得到了这个索引的基数。而数据表是会持续更新的,索引统计信息也不会固定不变。...在MySQL中,有两种存储索引统计的方式,可以通过设置参数innodb_stats_persistent的值来选择:设置为on的时候,表示统计信息会持久化存储。这时,默认的N是20,M是10。...设置为off的时候,表示统计信息只存储在内存中。这时,默认的N是8,M是16。由于是采样统计,所以不管N是20还是8,这个基数都是很容易不准的。...MySQL 统计信息更新默认情况下innodb_stats_persistent=ON,优化器的统计信息会持久化保存在mysql.innodb_table_stats和mysql.innodb_index_stats
php // WordPress统计信息小工具 // 名称: 网站信息统计 // 独立修改并美化 // 定义小工具的类 EfanWebsitestat class EfanWebsitestat extends...construct(){ // 定义小工具的构造函数 $widget_ops = array('classname' => 'widget_Websitestat', 'description' => '显示网站的统计信息...'); // $this->WP_Widget(false, 'ly522 网站统计', $widget_ops); parent::__construct( false, '轻刻年轮- 网站统计',...instance 为之前保存过的数据 // 如果之前没有数据的话,设置默认量 $instance = wp_parse_args( (array)$instance, array( 'title' => '网站信息统计...(不建议设置图片) 完成后最后一步,在网站后台—》外观—》小工具—》 网站统计,添加到侧边栏即可完成。 转载自: https://www.ly522.com/3514.html
简介 在平时的安全测试中,信息收集是非常重要的一部分,信息收集之前少不了最重要的一步,就是判断网站是否使用了CDN。在测试过程中,如果目标使用了CDN 服务,将会影响到后续的安全测试过程。 ...方法 判断CDN的方法有很多种,在这里主要来讲解用nslookup判断并实现批量判断的目的。 使用nslookup,如果目标有CDN服务的话,那么将会返回多个IP地址(>=2个)。...nsllokup www.xxxx.com 可以清楚的看到该域名返回了两个地址,可以判断该域名使用了CDN服务。...我们的目的就是用python来判断返回ip的条目,在该图中,如果ip条目>=3条,那么就存在CDN 代码实现 主要用到的库为os,re,主要方法为正则表达式。...\d{1,3} 这个表达式的意思是提取出以x.x.x.x形式的内容 可以看到在有CDN的情况下ip条目为至少四条 再来看看没有CDN的情况 在没有CDN的情况下ip条目为三条 再来看一下不存在ip地址的情况
比如需要分析下某个 Git 仓库代码提交情况: 该仓库的代码谁提交的代码最多 该仓库的活跃度是什么样子的 各个时段的提交分析数据 每个版本的贡献排名情况 每周/每月/每年的贡献排名等等 几天前发现一个 Git 历史统计信息生成工具叫...external commands) You may now run: sensible-browser '/workspace/html/fastjson/index.html' 报告分析 常规统计
首先需要安装itchat包,很简单,pip就可以: pip install itchat 基本信息统计 代码1 # -*- coding:utf-8 -*- import itchat from...你的备注、性别、地区、签名、头像地址等等 friends = itchat.get_friends(update=True) df_friends = pd.DataFrame(friends) #性别统计...'''获取好友的省份和地区分布''' Province = df_friends.Province Province_count = Province.value_counts() #有一些好友地理信息为空...=''] #统计好友基本信息 number_of_friends = len(friends) NickName = friends[0]['NickName'] #获取自己的昵称 file_name_all...import DataFrame import pandas as pd #此时稍微等一会,会跳出一个二维码,用手机微信扫描登录即可 itchat.login() #friends里面就是你的好友信息啦
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