窗口函数是 SQL2003 标准才开始有的一系列 SQL 函数，用于应付一些复杂运算是比较方便。但是普遍使用的 MySQL 数据库对窗口函数支持得却很不好，直到最近的版本才开始有部分支持，这当然就让 MySQL 程序员很郁闷了。
包括部门、岗位、工资、员工、请假、审批管理。普通员工可请假查看工资等，管理员可审批、管理员工工资等。
（实际系统跟这个图是有出入的，不过总体意思是这样。图是使用Excalidraw画的）
composite聚合类似于mysql的多字段group by，比如要按月以及所属门店两个维护来统计每个月的收益，如果用mysql来实现的话类似
Java基于ssm开发的服装商城，用户可以浏览商品和特价商品，加入购物车，直接下单支付，在我的个人中心里可以管理自己的订单，收货地址，编辑资料等。管理员可以发布商品，上下架商品，处理订单，查看销售统计，还可以管理商品的库存，出库入库，导出销售记录excel。
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
随着数据量的增大，咱们入集市的方式渐渐的从“同步数据”变成“增量导入数据”，“增量导入数据”的优点大致有两点：
引用维基百科，窗口函数能够使用一行或多行的值来返回每一行的值。使用窗口功能，不再需要自连接（self-join）来同时显示原始值和聚合值。
在我们日常开发过程中，有时候因为对索引列进行函数调用，导致索引失效。举个例子，比如我们要按月查询记录，而当我们 表中只存时间，如果我们使用如下语句，其中create_time为索引列
其中，spark-sql_2.12是Spark SQL的核心依赖，spark-core_2.12是Spark的核心依赖。注意，版本号可以根据实际情况进行调整。
网上分库分表的资料很多，这里主要是重新整理和梳理一下。如有和其他文章类似片段或解决方案，纯属前人总结或者业内标准。
使用Elasticsearch的过程中，除了全文检索，或多或少会做统计操作，而做统计操作势必会使用Elasticsearch聚合操作。
通过case when 的转换，把列的项目转换成行字段，有两种方法供参考，其中第一个方法较为简洁。
我们都知道，随着业务量的增长，数据量也会随之增加，这个时候就需要关注业务大表，因为大表会影响查询性能，DDL变更时间很长，影响业务的可用性，同时导致从库延迟很大，如果业务做了读写分离，导致用户重复操作产生脏数据，例如重复下单。
使用 Kafka，如何成功迁移 SQL 数据库中超过 20 亿条记录？我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题，他们有一张大表，这张表有 20 多亿条记录，而且还在不断增加。如果不更换基础设施，就有磁盘空间被耗尽的风险，最终可能会破坏整个应用程序。而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案，既能解决这些问题，又不需要引入高成本的维护时间窗口，导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题，他们有一张大表，这张表有 20 多亿条记录，而且还在不断增加。如果不更换基础设施，就有磁盘空间被耗尽的风险，最终可能会破坏整个应用程序。而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案，既能解决这些问题，又不需要引入高成本的维护时间窗口，导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
思考： 1.任何一个公司都是以盈利为目的，这里天善作为一个线上学习平台，核心应该是用户，以用户学习付费课程而盈利
先向大家介绍MySQL运行状态分析诊断工具这个新玩意，其思路很简单，就是遍历 SHOW GLOBAL STATUS 和 SHOW PROCESSLIST 的结果，对可能预示着有性能瓶颈的地方做出预警。主要关注几个方面：
IEE版本：5.1.40 需求：由于目前的IEE版本并不支持分区表，且删除历史数据效率很低，删除部分数据后空间释放方面也不理想。 现采用按月分表存放数据。这样卸载历史数据时，直接删除历史表即可。 改造步骤：
在上篇Vertica 分区表设计中，已经提过了Vertica的分区表创建和分区删除，但举例上并不系统， 本篇文章将系统的对分区表设计及后续的删除分区进行讲解。
如果这样存数据，对于用户量大的应用，db可能扛不住，比如 1000W 用户，一天一条，那么一个月就是 3 亿数据，非常庞大。
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？
日常对账查看账单时，经常会发现费用账单和消耗账单金额不一致，基于这个主题，本文同步一下这两者的区别及应用场景。
问题描述：运行下面的程序，在当前文件夹中生成饭店营业额模拟数据文件data.csv 然后完成下面的任务： 1）使用pandas读取文件data.csv中的数据，创建DataFrame对象，并删除其中所
LCS 是一个基于 Python Django 框架的项目，业务核心是物流订单的履约过程，包括连接上游和第三方物流服务的创建订单、轨迹与运费更新。在部署上，LCS 依据业务所在的市场不同，应用层分市场部署，并使用各自市场对应的数据库。在项目起步初期，这些不同市场的数据库共用同一套物理集群，共享内存和磁盘空间，在资源上看，是足以应付初期流量的。
点击上方蓝字关注我们吧 作者简介：董泽锋，腾讯云数据库研发工程师，主要负责腾讯云TDSQL研发工作。 ---- 【导语】随着业务的增长，mysql中保存的数据会越来越多。此时，数据库很容易成为系统性能的一个瓶颈，单机存储容量、IO、CPU处理能力都有限，当单表的数据量达到1000W或100G以后，库表的增删改查操作面临着性能大幅下降的问题。分库分表是一种解决办法。 分库分表实际上就是对数据进行切分。我们一般可以将数据切分分为两种方式：垂直（纵向）切分和水平（横向）切分。 垂直切分 垂直切分常见有垂直分
实际上，我们很多实际的业务发生是跨月、甚至是跨年的，这种情况下，可能要对这些业务按月进行拆分，比如2023年10月25日 至2024年2月24日，需要拆分出来以下4个月份阶段：
适用分区或者说分表最多的场景依然是针对时间字段做拆分， 这节我们详细讲讲如何更好的基于时间字段来拆分。分别按照年、月、日几个维度的实现方法以及一些细节注意事项。
公司的app（类似滴滴、uber）为用户提供打车服务。现有四张表，分别是“司机数据”表，“订单数据”表，“在线时长数据”表，“城市匹配数据”表。（滴滴面试题）
mysql -h主机 -P端口 -u用户 -p密码 -A 数据库 -e "select email,domain,time from ent_login_01_000" > ent_login_01_000.txt
多行函数：(聚合函数/分组函数) 解释：多条数据进入，单条结果出来(多进单出) 1).max(obj)：最大值 2).min(obj)：最小值 3).sum(num)：求和 4).avg(num)：求平均值 5).count(obj)：计数 【注意事项】： 1).max()和min()两个函数可以接受任何数据类型的实际参数 2).sum()和avg()两个函数只能接受number类型的数据 3).多行函数/聚合函数/分组函数满足自动忽略空值的特点(在某些情况下，我们不应该忽略空值...) 案例如下： 查询公司薪资最高的、最低的、工资总和以及平均值的信息？ select max(salary),min(salary),sum(salary),avg(salary) from employees; 参看如下代码并思考： select max(last_name),max(hire_date),min(last_name),min(hire_date) from employees; 关于count()的使用： 需求如下： 查询公司有多少员工？ select count(employee_id),count(last_name),count(hire_date) from employees; select count(1),count(2),count(0),count(107),count('*') from employees; 执行以上代码发现效果都是正确的，我们以后做计数操作的时候，我们都用count('*')来实现； 查看如下代码： select count(department_id),count(commission_pct) from employees; 执行以上代码发现问题所在，只要是多行函数/聚合函数/分组函数满足自动忽略空值的特点 修改以上代码实现需要的效果： select count(nvl(department_id,100)),count(nvl(commission_pct,1)) from employees; 思考：avg() = sum() / count()？ 答：以上的等式成立 需求如下： 查询公司的平均奖金率？ select avg(commission_pct),sum(commission_pct) / count(commission_pct), sum(commission_pct) / count(nvl(commission_pct,2)), sum(commission_pct) / 107, sum(commission_pct) / count(*) from employees; 作业： --1.显示系统时间(注：日期+时间) select to_char(sysdate,'yyyy/mm/dd hh24:mi:ss') from dual; --2.查询员工号，姓名，工资，以及工资提高百分之20%后的结果（new salary） select employee_id,last_name,salary,salary * 1.2 "new salary" from employees; --3.将员工的姓名按首字母排序，并写出姓名的长度（length） select last_name,length(last_name) from employees order by last_name; --4.查询各员工的姓名，并显示出各员工在公司工作的月份数（worked_month）。 select last_name,round(months_between(sysdate,hire_date),0) "worked_month" from employees; --5.查询员工的姓名，以及在公司工作的月份数（worked_month），并按月份数降序排列 select last_name,round(months_between(sysdate,hire_date),0) "worked_month" from employees order by "worked_month" desc; --方式一： select last_name || ' earns $' || salary || ' monthly but wants $' || 3 * salary "Dream Salary" from employees; --方式二： select last_name || ' earns' || to_char(salary,'$99999') || ' monthly but wants' || to_char(3 * salary,'$99999') "
语言模型究竟是如何感知时间的？如何利用语言模型对时间的感知来更好地控制输出甚至了解我们的大脑？最近，来自华盛顿大学和艾伦人工智能研究所的一项研究提供了一些见解。他们的实验结果表明，时间变化在一定程度上被编码在微调模型的权重空间中，并且权重插值可以帮助自定义语言模型以适应新的时间段。
如何实现先进先出？ 按照批次管理对仓库物料实施管理即可。即明确批次管理标准，入库产品按规定给其相应批次标识，并按照物料类别、批次号分层或分区存放，发料时，严格按照批次号发料，先进的先发. 1.使用标识 比如按月份有不同颜色的标识 2.使用好的货架，有滑道，可以自己自动滑落 ，前面低后面高，这样先入库的可以先拿出，从货架后面放入. 3.管理人员必须要有这样的意识，在发放时能确认一下 4.LOCATION管理，这样便于查询和确认 仓库管理的三要素是帐、物、卡。 对于“物”的方面，应该做到： 一、定址管理。在入库
-问题- 怎么把每个人的费用按月均摊？ 📷 - 解 - Step 01 先将月份里的“月”替换掉 📷 Step 02 按横杠分列出来起始月份和结束月份 📷 Step 03 添加自定义列，构造月份列表 📷 Step 04 计算均摊费用 📷 Step 05 展开数据 📷 最后，按需要删除不用的列即可。
在互联网时代，随着业务数量的暴增和应用规模的不断扩大，无论是oracle还是mysql这样子的关系型数据库，都会面临服务器CPU、磁盘IO和内存的各种瓶颈问题。基于此情况，各个业务团队迫切需要一种数据分片的方案将业务数据量存储成本分摊到成本可控的各个普通数据库服务器上，数据库切分的方案便应运而生。
NewLife.XCode是一个有15年历史的开源数据中间件，支持netcore/net45/net40，由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今，以下简称XCode。
注意：insert 只有new，delete 只有old ，oracle 自动添加id
因项目中用到了图表之类的信息，需要获取到很多时间的数据动态，刚开始我都是自己换算时间来计算，后来 看到手册中有更简单的方法，自己总结了一下通用的时间段统计(今天、昨天、上周、本周、上月、本月、上年、本年)。
说到excel函数，很多人第一时间想到的就是求和函数sum。作为excel入门级函数，sum的确是小白级的，以至于很多人对求和函数有点“误解”，觉得求和函数太简单了。
SQL非常强大，且具有多种功能。然而，当涉及到数据科学面试时，大多数公司只测试其少数核心概念。以下这10个概念因其在实际中应用最多，而最常出现。
Ssm服装经销系统，主要分为6个角色：管理员、资料员、采购员、仓库员、售卖员、财务。采购员进行采购入库；仓库员进行采购入库、退货入库、提货出库、折损出库等库存管理；售卖员进行填单的创建，然后去仓库那里提货，或者客户退货入库等操作；资料员管理客户信息、供应商信息、产品的录入等，财务进行月统计；管理员管理用户
对于分库分表来说，具体有两种方式：垂直拆分和水平拆分。 垂直拆分主要是业务的细化和独立，和业务联系比较密切。所以本文只讨论更通用的水平拆分。
结果：（如果指定的日期是月份的最后一天，返回的也是新的月份的最后一天，如果新的月份比指定的月份日期少，将会自动调回有效日期）
我司在某云的MySQL数据库占硬盘空间大于90%，RDS空间总空间为 700G，表A分析之后。某渠道统计的表有5亿，单表空间超过350G。
上图：CSDN每日签到，和每日练习打卡。 在很多互联网应用中，我们会存在签到送积分、签到领取奖励等这样的需求，比如：
现在无论是企业的业务系统还是互联网上的网站程序都面临着数据量大的问题，这个问题如果解决不好将严重的影响系统的运行速度，下面就针对这个问题的各种解决解决方案进行介绍。 1. 缓存和页面静态化 1.1 缓存 数据量大这个问题最直接的解决方案就是使用缓存，缓存就是将数据库中获取的结果暂时保存起来在，在下次使用的时候无需从数据库中提取，这样可以大大降低数据库压力。常用的缓存框架有Ehcache、Memcache 和 Redis等。 不过缓存也不是什么情况都适用，它主要用于数据变化不是很频繁的情况。而且如果是定期失效
PowerBI 的原生特性很多都存在优化空间，以及借助 DAX 驱动可视化有更好的表现。在这方面，我们已经用独到的方法解密了 DAX 配合业务应用的所有秘密。
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.
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
