前言： 接了一个小需求，获取用电统计的数据，要求获取最近月，周，天统计数据，MySQL 本来就包含处理这种需求的函数，这里记录下。 查询当天数据 SELECT * FROM 表名 WHERE TO_DAYS( 表中时间字段 ) = TO_DAYS(NOW()); 查询本周数据 SELECT * FROM 表名 WHERE YEARWEEK(DATE_FORMAT( 表中时间字段，'%Y-%m-%d')) = YEARWEEK(NOW()); 查询当月数据 SELECT * FROM 表名 WHERE Y
ChatGPT的上线是人工智能发展的分水岭。2022年11月30日发布之后，它在互联网上掀起了一场风暴，短短五天内用户数量就突破了一百万。
对于Git项目开发，有一些可视化的工具，如gitk，giggle等，来查看项目的开发历史。但对于大型的项目，这些简单的可视化工具远远不足以了解项目完整的开发历史，一些定量的统计数据（如每日提交量，行数等）更能反映项目的开发进程和活跃性。今天给大家推荐的这款工具：GitStats，它能生成如下的一些统计数据，并且可以图表形式进行展示对比。
随着业务发展，这些表会越来越大，如果处理不当，查询统计的速度也会越来越慢，直到业务无法再容忍。
MySQL单条SQL是单线程的，只能跑满一个core，ClickHouse相反，有多少CPU，吃多少资源，所以飞快； ClickHouse不支持事务，不存在隔离级别。这里要额外说一下，有人觉得，你一个数据库都不支持事务，不支持ACID还玩个毛。ClickHouse的定位是分析性数据库，而不是严格的关系型数据库。又有人要问了，数据都不一致，统计个毛。举个例子，汽车的油表是100%准确么？为了获得一个100%准确的值，难道每次测量你都要停车检查么？统计数据的意义在于用大量的数据看规律，看趋势，而不是100%准确。 IO方面，MySQL是行存储，ClickHouse是列存储，后者在count()这类操作天然有优势，同时，在IO方面，MySQL需要大量随机IO，ClickHouse基本是顺序IO。 有人可能觉得上面的数据导入的时候，数据肯定缓存在内存里了，这个的确，但是ClickHouse基本上是顺序IO，用过就知道了，对IO基本没有太高要求，当然，磁盘越快，上层处理越快，但是99%的情况是，CPU先跑满了（数据库里太少见了，大多数都是IO不够用）。 二、创建库
“交通行业是一个基础性产业，我们面对的是点多、线长、面广的现状。”交通运输部科学研究院交通信息中心副主任黄莉莉用这样一句话概括了交通行业特点。 交通运输部科学研究院信息中心肩负着交通行业统计数据生产和交通运输部综合交通运输大数据应用中心的工作任务，多年来专门从事交通运输相关数据的采集、处理、分析应用等工作。这样一个部门，面对管理上条块结合的交通运输行业，如何才能协调各业务领域，从质量参差不齐的数据中挖掘价值？ 12月7日，清数大数据产业联盟与清华校友总会AI大数据专委会（筹）共同主办的交通大数据思享会上，黄
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
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？
上篇文章说了连接查询的成本，主要由驱动表的扇出值和被驱动表的查询方法决定，而成本这些都是可以在%cost%表查看的，因为分为server和engine表，server不管理数据成本，里面包含连接管理，查询缓存，sql解码，sql优化，engine就是数据引擎成本，而distinct，union等特殊查询，会建立临时表，临时表看数据量可能建立磁盘或者内存，比如distinct会用unique索引建立临时表去重。
对于Git项目开发，有一些可视化的工具，如gitk，giggle等，来查看项目的开发历史。但这些简单的可视化工具远远不足以了解项目完整的开发历史，类似于gitstats的定量统计数据工具则（如每日提交量，行数等）更能反映项目的开发进程和活跃性。
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。 2、持久化统计信息在以下情况会被自动更新：
所有这些问题，都会指向一件事————研发中的估点。估点是计划的基础，不论你关注还是不关注它，它都在那里。估点不是拍脑袋，是一种对事件的客观描述方式。通过统计学可以让我们知道，用两个数字就能够描述世界——期望和方差。然而，如果没有历史数据的话，统计学的技术方法就无法应用。因此，估点既是获取研发中经验数据的开始，也贯穿于研发过程的始终。
Linux进程管理和作业管理的另外几种管理命令：vmstat,dstat,pmap,glances,kill
最近明月自【WordPress 博客微信小程序开发经验分享】开始就一直在折腾着微信小程序，虽然代码层面因为荒废多年了，再重新拾起来真的是心有余而力不足呀，好在开源的代码都是现成我只需要负责一些修修补补的事儿就可以了，这点儿还是可以自力更生的。
文中有数据派THU福利哦 在纷乱的信息时代，人们好像已经失去一种认知和辨别能力，被动接受着各种数据的信息“攻击”。虽然统计数据很容易撒谎，但没有统计数据，撒谎更容易。 2020年初新冠疫情肆虐全球之时，严谨、及时和真实的统计数据的重要性一下子凸显出来。所有人每天都会打开社交网站和新闻媒体，关注过去24小时病例的新增数据、死亡数据。各国政要不得不迅速做出几十年来最重要的决策。其中许多决定都有赖于流行病学家、医学统计学家和经济学家竞相进行的数据调查工作。新冠病毒威胁着千万人的生命，几十亿人的生活受到严重影响
餐饮企业因各种条件限制，毛利率的确定会相应变化。一个核心问题就是，毛利率实质上就是企业的定价水平。毛利率增大，虽然会提升获利水平，但也会因价格因素阻隔一定的顾客经常光临。提升毛利率一是品牌塑造法。通过形成顾客消费的高档印象，增加产品本身的眩晕感觉，以便为加大毛利奠定心理基础。二是成本控制法。在保证品质的前提下，想方设法压低进货价格，为企业扩大毛利水平做好前提准备。三是过程控制法。在加工过程，合理选配原料，科学使用，减少浪费。 今天我们用另外一种方法，通过对财务统计数据进行分析，同时对比往期数据，餐饮管理者往
导读：很多朋友加入了很多微信群，作为群中一员，你想知道这个群是否值得留下？而作为群主，你想了解目前这个群是否健康？如果有问题，那么坏了这锅粥的老鼠屎是谁？应该怎样设立群规？本文通过简单的分析给出思路，抛砖引玉，希望大家多提建议和意见。 作者：汪德诚 大数据文摘创办人 思路 人有人的调性，群有群的调性。观其言行，可对其进行粗略判断，时间跨度越长、信息越多，判断就准确。先把群聊天记录下载下来，看看能有什么收获。 数据收集 （1） 选择一个样本群：XX技术交流群 （2） 导出微信群聊记录到EXCEL 数据分析
总第503篇 2022年 第020篇 对于数据库来说，慢查询往往意味着风险。SQL执行得越慢，消耗的CPU资源或IO资源也会越大。大量的慢查询可直接引发业务故障，关注慢查询即是关注故障本身。本文主要介绍了美团如何利用数据库的代价优化器来优化慢查询，并给出索引建议，评估跟踪建议质量，运营治理慢查询。 1 背景 2 基于代价的优化器介绍 2.1 SQL执行与优化器 2.2 代价模型介绍 2.3 基于代价的索引选择 2.4 基于代价的索引推荐思路 3 索引推荐实现 3.1 前置校验 3.2 提取关键列名 3.3
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
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。
明星的一条微博的点赞数可能有几十万，甚至百万以上。那么这个「点赞功能」（会记录谁点了赞），新浪微博的数据库是如何设计的呢？
相比于其他体育运动，足球的数据统计和分析工作开展得很晚，而且鉴于比赛的特殊性也没有太多的经验可供参考。不过，随着大数据时代的到来，这种趋势越来越明显，我们需要做的不仅是搜集数据，而且需要更好的分析数据
Hadoop离线数据分析平台实战——280新增用户和总用户分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 业务总述 在本次项目中只有两个地方需要新用户数据和总用户数据， 分别为用户基本信息分析模块和浏览器分析模块， 它们的区别主要就是统计分析的维度不
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。
Mysql 事件是一种在特定时间点自动执行的数据库操作，也可以称呼为定时任务，它可以自动执行更新数据、插入数据、删除数据等操作，无需人工干预。
最近，又遇到了慢 SQL，简单的看了下，又是因为 MySQL 本身优化器还有查询计划估计不准的问题。SQL 如下：
追求 MySQL 的性能时，总听说要调整自旋锁的参数: innodb_spin_wait_delay 和 innodb_sync_spin_loops，是真的么？
自从Oracle 10g开始支持AWR以后，相比于Statspack，除了有更多新的内容可供参考，HTML保存格式也是为查看文档提供了很多便利。
仓库代码统计工具之一,可以按git提交人、提交次数、修改文件数、代码行数、注释量在时间维度上进行统计，亦可按各文件类型进行简单的统计，非常方便.
一查询数值型数据: SELECT * FROM tb_name WHERE sum > 100; 查询谓词:>,=,<,<>,!=,!>,!<,=>,=<
对任何规模的业务来说，网络监控工具都是一个重要的功能。网络监控的目标可能千差万别。比如，监控活动的目标可以是保证长期的网络服务、安全保护、对性能进行排查、网络使用统计等。由于它的目标不同，网络监控器使用很多不同的方式来完成任务。比如对包层面的嗅探，对数据流层面的统计数据，向网络中注入探测的流量，分析服务器日志等。
SELECT * FROM tb_stu WHERE sname like ‘刘%’
pidstat命令用来监控被Linux内核管理的独立任务(进程)。它输出每个受内核管理的任务的相关信息。pidstat命令也可以用来监控特定进程的子进程。间隔参数用于指定每次报告间的时间间隔。它的值为0(或者没有参数)说明进程的统计数据的时间是从系统启动开始计算的。
看到BT.CN这个域名，你的第一反应是什么？震撼吧！这种号称能抵几套房子的传奇域名其实是一下专门从事服务器相关软件及服务研发的公司。 宝塔的愿景就是让使用者更简便的使用服务器。 兼容Wind
毫无疑问，2022年对各个市场来说都是艰难的一年。投资者不得不与通胀和熊市作斗争，而传统的策略已被证明严重不足。纳斯达克（NASDAQ）和高收益债券，这些昔日的宠儿，如今已失宠，鲜有例外。美国国债是最常见的对冲股市波动的工具，但它遭遇了至少70年来最严重的下跌（而且还远不止如此）：
导读：近日，微软裁撤Windows部门，对公司进行大规模重组。此外，微软官方表示 Windows 10 用户一直在增长，该公司的统计数据显示，该操作系统在 2 月份就超过 6 亿台设备安装。但 NetMarketShare 在 3 月份提供的数据显示，Windows 10 实际上正在失去它的地位，Windows 7 再次处于领先地位。
MySQL优化器的工作之一是选择索引。通过选择索引，找到一个最优的执行方案，以最小的代价去执行语句。而评估代价大小的因素之一，就是扫描行数。因为扫描的行数越少，访问磁盘数据的次数越少，消耗的CPU资源就相应越少。另外，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。
现在我们想要实时统计有多少用户访问我们的网站，这是一个相当简单的任务，一般的做法是存储用户ID，然后计算任意时刻集合中不同ID的个数即为网站实时访问量，这是一种可行的做法，但是慢慢就会发现随着用户的不断增长，存储集合数据所需要的空间越来越大，所需要的统计成本也越来越高，因此我们需要另外一种算法来解决这个问题，即本次我们要介绍的hyperloglog概率数据结构。
今年的统计数据包括以下会议/期刊：ACL、EMNLP、NAACL、EACL、COLING、TACL、CL、CoNLL、NeurIPS、ICML、ICLR 和 AAAI。这种选择是为了覆盖机器学习和语言技术领域最知名和高级别的会议。和去年相比，我移除了 SemEval，因为它很大一部分是关注共享任务的论文，我在其它会议中也没有包括这些主题。此外，我添加了 AAAI，它在过去的排名中并没有出现。NeurIPS 去年改名了（原名为 NIPS），在这里将使用最新的名称。
印象中网上有些“XX 面试官”系列的网文也有过类似问题的讨论，那 MySQL 统计数据总数 count(*) 、count(1)和count(列名) 哪个性能更优呢？今天我们就来聊一聊这个问题。
编译|丁一 席雄芬 校对|王婧 数据会对运动队产生一定影响早已不是什么新鲜事了，并且依赖于数据的运动队数量以及对数据的依赖程度都在不断上升。Billy Beane和穷困的Oakland A队的几乎不可能的成功也许是这其中最令人难忘的故事之一（主要是因为它被拍成了电影）。 除此之外，体育杂志《 The Atlantic》最新一期封面文章报道了今年的NBA总决赛，这是被称为“自乔丹时代”之后最受瞩目的勇士队和骑士队的比赛。文章指出“这两支队伍都大量运用数据分析来指导球队如何比赛。”其实并不只是职业联赛在捣弄数字
为了方便报表应用使用数据，需将ADS各项指标统计结果导出到MySQL，方便熟悉 SQL 人员使用。
作者提出的证据当中最为常见的一种就是“统计数据”。你可能经常听到人们使用下面这个词组来帮助支撑他们的论证：“我有统计数据来证明。”
提升SELECT 的最好方式是使用索引。索引条目作为表数据行的指针，使得查询能够很快的定位到所要查找的数据。所有的MySQL数据类型都可以创建索引。
TH SCOPE 面向机器操作员和维护人员。连同 TH LINK 组件，该产品支持除 PROFINET 之外的所有常用网络协议。“该应用程序可以灵活地集成到现有系统和流程中，并且非常易于使用，因此您不需要专门的网络知识，”Softing 的现场应用工程师 Anton Winkler 报告说。它提供固定和移动访问。所有诊断数据都可以导出并进一步处理，例如在 Excel 中。“此外，还可以针对历史数据或任何定义的时间范围生成故障和网络统计数据，”Anton Winkler 继续说道。
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