最近项目需要统计一段日期范围内,根据每分钟、几分钟、每天分别统计汇总某些事件/指标的发生总次数,平均发生次数,因此总结了Mysql中与时间处理、统计相关的资料。
在之前写VR360时有一个统计页面(https://vr.beifengtz.com/p/statistics.html),在此页面的数据统计时用到了很多mysql中日期函数和时间统计sql语句,当时也是参考了一些资料才写出来的。在平时开发中,涉及到统计数据、报表甚至大数据计算时一定会使用这些日期函数,其他关系数据库也是类似的,我是以mysql为例,比较简单还免费嘛。话不多说,下面直接列出常用的时间统计sql语句,记录下来方便以后学习巩固。
以天为统计周期,是常见需求。周报、月报更是常见需求。长周期项目,甚至有年报需求。我已经掌握了mysql中按天统计,如何实现按年、按月、按周统计呢?
自己做过MySQL按天,按周,按月,按时间段统计,但是不怎么满意,后来找到这位大神的博客,转载一下,谢谢这位博主的分享
上次聊到关于一个密集型写入的MySQL业务,通过读写分离完成了写入和统计的负载均衡,初步解决了写入的问题,但是统计的问题就开始日趋严重。
通过TPC-H基准测试,可获得数据库单位时间内的性能处理能力,为评估数据库系统的现有性能服务水平提供有效依据。
日常业务开发中,我们经常需要跟SQl的日期打交道,比如查询最近30天的订单,查询某一个月的订单量,统计某天每小时的下单量等等,于是整理了以下MySql时间处理函数。
前段时间的主要工作是开发统计系统, 统计公司产品的安装量和回访量,统计数据则由客户端调用C接口写入mysql数据库,即我们只需要分析客户端写入的原始数据即可。下面是对这个项目的一个总结:
在开始文章之前,我先把我今天一天做的工作大概罗列一下,看看这一天的时间都怎么被这些任务瓜分了:
面试官你好,我是面试咱们公司大数据开发实习岗位的xxx,曾就读于xx学校数据科学与大数据专业,2022年毕业。
influxdb的单机版是开源的,而集群版是商业版,influxdb被设计运行在SSD上,如果使用机器或者网络磁盘作为存储介质,会导致性能下降至少一个数量级。influxdb支持restful api,同时也支持https,为了保证安全性,非局域网建议使用https与Influxdb进行通信。
前言 继上一次《十个实用MySQL命令》后,今天奉上十个实用MySQL函数。下面都是一些比较常用且简单的函数,在工作中也是非常常用的。 函数 0. 显示当前时间 命令:。 作用: 显示当前时间。 应用场景: 创建时间,修改时间等默认值。 例子: 1. 字符长度 命令:。 作用: 显示指定字符长度。 应用场景: 查看字符长度时。 例子: 2. 日期格式化 命令:。 作用:格式化日期。 应用场景:格式化日期时。 例子: 这里支持的格式有: %y:表示年(两位数),例如: 17 年。 %Y:表示4位数中的年,
如:要实现获取下图曲线图数据(ps:当然也可能是柱状图等,数据都是一样的),默认获取七天内的数据,点击今天,7天,15天,30天可任意切换,其中今天是按小时统计.
这类问题引起了我的兴趣和好奇心,经过和业务方沟通了解,这个业务是记录回执数据的,简单来说就好比你发送了一条微博,想看看有多少人已读,有多少人留言等。所以这类场景不存在事务,会有数据的密集型写入,会有明确的统计需求。
有赞使用storm已经有将近3年时间,稳定支撑着实时统计、数据同步、对账、监控、风控等业务。订单实时统计是其中一个典型的业务,对数据准确性、性能等方面都有较高要求,也是上线时间最久的一个实时计算应用。通过订单实时统计,描述使用storm时,遇到的准确性、性能、可靠性等方面的问题。 订单实时统计的演进 第一版:流程走通 在使用storm之前,显示实时统计数据一般有两种方案: 在数据库里执行count、sum等聚合查询,是简单快速的实现方案,但容易出现慢查询。 在业务代码里对统计指标做累加,可以满足指标的快速查
个人资料: 985硕士毕业,一年c++后台开发经验。 不一样的地方在于我一面面了一个半小时,二面40分钟,然后直接hr面,给了口头offer。 一面: 1 聊项目(20分钟) 2 给你两个有序数组,找中位数。 3 c++特性 4 多态怎么实现的,虚函数,虚表。 5 父类指针查找虚表的过程。 6 c++11特性 7 右值引用和move语义 8 kafka生产者和消费者的过程。 9 kafka中partition的工作原理 10 kafka三种消息传递语义,消费者怎么能按顺序消费一个top
在MySQL中存储数据的时候,很多情况下会存储与时间相关的数据。有时候我们在数据库中存储的是时间戳的形式,但是当我们进行数据统计和分析、聚合的时候,显然是不能以时间戳的形式来进行,必须先转成符合实际需求的格式。
该文摘要总结:通过分析Flume的日志,发现Flume在MySQL异常关闭的情况下不断提交事务,导致进入无限循环的抛出异常状态。通过查询MySQL的超时配置和HiveServer的日志,发现flume与MySQL之间的断开并非长期无交互,且人为关闭MySQL服务导致连接中断。权宜之计可以在sink的代码中提交事务出异常时,修改下sink的状态为BACK.OFF,防止不断打印日志造成机器磁盘满影响其他服务。
备注:本步骤不用重复执行,第7部分已经执行完成了,重复一遍,是为了回顾文件的具体位置 将数据上传到hadoop集群所在节点
这类似于一张日志表,因此数据量很大,想要统计用户积分做排行榜时,表数据可能如下:
我们这里的需求是,记录不同用户在24小时(指定时间)内的访问量,并记录访问日志。如果达到一定的频率则封禁IP
小米公司正式成立于2010 年4 月,是一家专注于高端智能手机、互联网电视以及智能家居生态链建设的创新型科技企业。
开发环境: jdk:Jdk1.8 Scala:2.11.8 CDH6.2.1: zookeeper-3.4.5-cdh6.2.1、hadoop-3.0.0-cdh6.2.1,hive-2.1.1-cdh6.2.1、hue-4.3.0-cdh6.2.1 Sqoop:sqoop-1.4.7-cdh6.2.1 Mysql:5.7 Zeppelin:0.8.0
本篇文章会介绍Redis在项目开发中会有那些应用场景,对每个应用场景会有一个简要概述,并且会在接下来的时间对每个场景整理出文章与对应代码供开发者阅读。
在MySQL中,自带了许多功能比较强大的工具,如mysql、mysqladmin、mysqldump等。 1、mysql命令 Mysql命令是用的最多的一个命令工具了,为用户提供一个命令行接口来操作管理MySQL 服务器。可以通过mysql --help来查看其详细使用方法。
MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统,在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS(Relational Database Management System:关系数据库管理系统)应用软件之一。
最近一段时间和MYSQL的 performance_schema 较劲,之前总结的比较散,没有一个整体的观,仅仅是细枝末叶的东西。本次的对performance_schema 从总体来看,看看未来(MYSQL 8),以后观察MYSQL的性能问题需要什么改变。招招毙命其实是对老的监控方法来用“吸引体”来 attractiveness。
在项目中我们会经常遇到慢查询,当我们遇到慢查询的时候一般都要开启慢查询日志,并且分析慢查询日志,找到慢sql,然后用explain来分析
如果你找一个熟悉的朋友给你推荐书单,他会倾向于越短越好,因为他想把他知道的最好的推荐给你,让你少花时间在不重要的事情上。
自MySQL5.1.6起,增加了一个非常有特色的功能 - 事件调度器(Event Scheduler),可以用做定时执行某些特定任务(例如:删除记录、数据统计报告、数据备份等等),来取代原先只能由操作系统的计划任务来执行的工作。 值得一提的是MySQL的事件调度器可以精确到每秒钟执行一个任务,而操作系统的计划任务(如:Linux的cron)只能精确到每分钟执行一次。对于一些对数据实时性要求比较高的应用(例如:股票、赔率、比分等)就非常适合。
有人的地方就有江湖,数据库也是,sql优化这个问题,任重道远,我们总是禁不住有烂sql。怎么办呢,还好各大数据库都有相关烂sql的收集功能,而MySQL的慢查询收集也是异曲同工,配合分析sql的执行计划,这个优化就有了搞头了。
通常我们是可以连测试或者准生产环境的服务器进行日志查看的,关键的日志信息打印是非常必要的,统一的错误码帮助我们在一分钟内定位到问题,那么有ELK的时候,通过区别服务名,定位日志可尽快排错,但是难免会出现模糊匹配或者无法第一时间定位问题,个人还是喜欢用服务器查看。
一种可靠的方式是 使用解压后的备份文件(必须是Xtrabackup的物理备份)来估算当前数据库的体积。 mysqldump这种逻辑备份的方式,不便于直观的比对数据库体积的增长。
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到底什么是大数据?大数据与数据统计有什么区别?如果不理解大数据的承载底层技术,很难讲清楚。因此作为解决方案经理,技术与业务都是作为方案不可缺少的组成部分。今天我们来看一下大数据之流式计算。
基于flink实时流计算的,金融证券项目,实时大屏展示,预警模块和离线模块的处理。
Matomo需要单独使用一个数据库。如果您使用的是MySQL/MariaDB, 可以使用下面的命令新建数据库,并建立用户名和密码。
原来的主库读写压力都很大,最后做了读写分离,读节点的压力开始激增,而且随着业务的扩展,统计查询的需求越来越多,比如原来是有10个查询,现在可能变成了30个,这样一来统计压力变大,导致系统响应降低,从而导致从库的延迟也开始变大。最大的时候延迟有3个小时,按照这种情况,统计的意义其实已经不大了。
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今天和同事处理了一个MySQL慢日志的问题,从这两天开始频繁收到一些报警信息,但是查看数据库端却没有任何异常。
有的同学会觉得安装部署应该是很容易的一件事情,其实应该是这样的,但是在实际工作中会发现有很多的因素导致安装部署成为了一种耗时的工作。主要的原因在于数据库本身的安装部署是技术可控的,在这些因素之外,其实还有很多流程的贯通,这些是需要花费不少的时间的,从性价比来说,一次构建,持续改进,效果还是很不错的。
最近在监控线上日志时发现,时长会抛出如:com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.CommunicationsException: Communications link failure The last packet successfully received from the server was 4,977,174 milliseconds ago. The last packet sent successfully to the server was 1 milliseconds ago 异常信息,通常见到如上异常,是因为应用使用了连接池管理连接,有些连接已经失效了,拿失效的连接去请求mysql导致的,这个就是经典的mysql八小时的问题
随着互联网的飞速发展,业务量可能在短短的时间内爆发式地增长,对应的数据量可能快速地从几百 GB 涨到几百个 TB,传统的单机数据库提供的服务,在系统的可扩展性、性价比方面已经不再适用。为了应对大数据量下业务服务访问的性能问题,MySQL 数据库常用的分库、分表方案会随着 MySQL Sharding(分片)的增多,业务访问数据库逻辑会越来越复杂。而且对于某些有多维度查询需求的表,需要引入额外的存储或牺牲性能来满足查询需求,这样会使业务逻辑越来越重,不利于产品的快速迭代。
MySQL 5.0 以后针对超长时间数据库连接做了一个处理,即一个数据库连接在无任何操作情况下过了 8 个小时后(MySQL 服务器默认的超时时间是 8 小时),MySQL 会自动把这个连接关闭。在数据库连接池中的 connections 如果空闲超过 8 小时,MySQL 将其断开,而数据库连接池并不知道该 connection 已经失效,这个时候你请求数据库链接,连接池会将失效的 connection 给你,so~,SpringBoot 温柔的告诉你 No operations allowed after connection closed。SpringBoot 2.0 以上版本,mysql-connector-java 默认使用的是 8.0 以上版本。
最近出去旅游了,嗨皮了嗨皮,明天上班,开始做作业,今日将1.8亿数据存储的方式进行总结,欢迎大家拍砖!
最近在学习MySQL优化方面的知识。本文就数据类型和schema方面的优化进行介绍。
背景 今天在进行后台数据监控时; 需要对一天24小时的下单量进行时间段的统计; 但是下单时间字段 pay_time 选取的是 timestamp 类型; 此时需要进行时间段的数据分组剥离,在此做一下实现方式,请多指教 … 环境 框架:ThinkPHP5.1.2 系统:nginx/win10 、phpStudy2017 实现方式 1. 首先,考虑到使用的是 group分组技巧; 那么就必须要将 pay_time 中记录的字段数据进行 24时的定位切分; 这里可以用到 substrin
经常会看到学习PHP,以及网站是用PHP做的,那么到底php是何种,如果自学php大约还要多长那,我们一起来看一下吧!
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