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PHP 计算两个时间段之间交集的天数示例

/** * 计算两个时间段之间交集的天数 * @param $startDate1 开始日期1 * @param $endDate1 结束日期1 * @param $startDate2 开始日期2 *...1在时间段2内 if($startDate1 = $startDate2 && $endDate1 <= $endDate2){ $days = $this- diffBetweenTwoDays($...startDate1, $endDate1) + 1; } // 时间段1包含时间段2 if($startDate1 < $startDate2 && $endDate1 $endDate2){ $...diffBetweenTwoDays($startDate2, $endDate2) + 1; } /** ------------ 交集换算 ------end------ */ return $days; } /** * 求两个日期之间相差的天数...< $day2) { $tmp = $day2; $day2 = $day1; $day1 = $tmp; } return ($day1 - $day2) / 86400; } 以上这篇PHP 计算两个时间段之间交集的天数示例就是小编分享给大家的全部内容了

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【运营】任意两个时间段的复购率?Power BI一招帮你搞定

Power BI一招帮你搞定 在日常的运营管理中,我们经常会遇到想要查看某个时间段的用户在下一个时间段的复购情况,而且时间段是任意的,可以按月,可以按周,可以任意选择时间段,那么这个该如何用Power...我们先整理一下思路: 既然是任意选择时间段,那么切片器一定是直接用日期切片器,选择范围。 前一个日期范围和后一个日期范围,所以需要同时有两个切片器。...我们将两个日期字段都添加为切片器: ?...这样,我们随意拖动两个滑竿,就能实现按年、季度、月、周等任意时间段的复购情况。 如果想查看明细,可以添加一个客户ID的字段来下钻: ? 在查看不同维度的复购率时,发现了一个有趣的事情: ?...有时候我们不仅关心客户本身的复购,更关心客户购买产品的复购,即虽然客户A在下一个时间段复购了,但是他在前一个时间段购买3种类别,在后一个时间段只购买了1种类别,我们也需要相应关注,比如: ?

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MySQL两个日志系统

MySQL中有两个重要的日志模块,分别是redo log(重做日志)和binlog(归档日志)。...当我们学习MySQL的时候,这两部分内容是绕不开的,本文我将来详细的介绍一下这两个日志模块,它们在设计上有很多好玩的地方,一些思想也可以在我们工作中使用。...举上边这个例子是因为MySQL也有这个问题,如果每次更新操作都需要写进磁盘,然后磁盘也要先找到对应的那条数据,然后更新,整个过程IO成本、查找成本很高,为了解决这个问题,MySQL在设计的时候就用了类似饭店记账的思路来提高更新效率...整体来看,分为两部分,一部是Server层,主要做的是MySQL功能层面的事情,还有一部分是引擎层,负责存储相关的具体事情。...这个地方为什么要有两份日志,还要从最开始的时候MySQL中没有InnoDB引擎说起,当时MySQL自带的引擎是MyISAM,但是M有ISAM没有crash-safe的能力,binlog日志只能用来归档,

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MySQL两个主要分支

// MySQL两个主要分支 // 今天说点儿概念性的东西,关于MySQL两个最流行的分支,MariaDB和Percona Server,这两个分支其实都有自己的优缺点,这里简单介绍一下分支产生的原因...开始之前,我们首先截取一个当前数据库使用流行度的一个图,来简单分析下这两个分支现在的使用情况,图截取自DB-Engine网站: ?...(以下简称MW)主导开发,MariaDB选自她女儿的名字,2008年Sun公司用10亿美金收购了MySQL,但是由于各种原因,Sun公司又将MySQL转手卖给了Oracle,MW感到失去了对MySQL的控制权...在早期,MariaDB还可以作为MySQL的替代品,从MySQL到MariaDB切换应用程序的时候,不需要做任何改动,然后众多原因导致MariaDB这个分支比MySQL官网更新的更快一点,对内核的修改逐渐增多...,意味着MariaDB的高版本数据库已经不能完全兼容MySQL的官方版本了,使用者不得不做出调整,从而适应高版本的MySQL

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重叠时间段问题优化算法详解

分析 这是一个典型的重叠时间段的统计问题。具体来说,该需求可以细分为这样几个需要解决的问题: 一个房间内同一用户的重叠时间段合并。 拆分起止时间段跨天的时段。 取得活跃的时段。...(2 min 26.36 sec) 三、改进取得活跃时段的算法 经过了前两步的数据处理,得到了结果集 t1,其中同一房间同一用户不存在重叠时间段,包括开始和结束的两个时间点也不重合,并且每行的开始时间和结束时间都不跨天...这一步是必须的,原因有两个:1. 我们必须保证对于一个房间每个时间点是唯一的;2. 必须确定某一时间点的进出方向和进出数量。这两个点是保证算法成立的充要条件。...为满足原始需求,只需要在一个会话中连续调用两个存储过程即可。250万的业务日志数据,总执行时间约为3分40秒。...而MySQL 8在SQL功能上已经接近Oracle,重叠时间段问题用一句查询即可解决: with c1 as -- 合并同一房间同一用户的重叠时间段,用于统计峰值人数 ( select

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