寒假前半个月到现在差不多一个多月,断断续续做完了这个项目,现在终于可以开源出来了,我的想法是为这个项目编写一套完整的教程,包括技术选型分析、架构分析、业务逻辑分析、核心技术点分析、常见面试题等。不过说实话,这里面涉及的一些技术我仍然停留在仅仅是会用的阶段,当然,后面我会不断学习,了解透彻这些技术的底层原理,不断完善这套教程。
本文为作者投稿,作者简介:诸葛子房,曾供职于京东,现就职于BAT,在大数据领域有多年实践经验
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。
美图拥有十亿级用户,每天有数千万用户在使用美图的各个产品,从而积累了大量的用户数据。
美图拥有十亿级用户,每天有数千万用户在使用美图的各个产品,从而积累了大量的用户数据。 随着 APP 的不断迭代与用户的快速膨胀,产品、运营、市场等越来越依赖于数据来优化产品功能、跟踪运营效果,分析用户
目前主流的轻量化路面平整度检测技术方案为:使用车载加速度传感器采集车辆在路面上行驶时的竖向振动数据,并按照每100米计算竖向振动数据统计指标:均方根值RMS,并建立RMS与路面平整度指标:IRI之间的回归模型。检测前需要将车辆行驶至标准路段(即已知IRI真值的路段)上来回行驶对传感器进行标定,完成标定后驾驶车辆前往待检测路段进行平整度检测。
原来微信机器人的数据统计功能做的比较复杂,后面感觉微信公众号运营的需求都是功能方面的需求,而微信公众号自身后台的数据统计也做得越来越详细,我就把微信机器人的数据统计功能合并到一个菜单页,目前还有以下的功能:
推送数据报表主要用于统计某一条消息的具体下发情况。单条推送消息下发用户总量有多少,其中成功推送到手机的数量有多少,又有多少用户看到了弹窗通知、点击了弹窗通知并打开了应用。通过消息推送报表可以很直观地看到推送消息流转情况、消息下发到达成功率、用户对消息的点击情况等。
在我做开发的这些年,让我很头痛的一类问题,不是线上故障,而是数据异常,不知道有没有程序员跟我感同身受。
内容提要 一、对EF框架的性能测试 增、删、改,查测试及性能优化 二、使用sql执行 增、删、改,查测试 三、对以上两种方式对比分析 一 对EF框架的测试 1插入操作测试 测试代码(关键部分) List<Collection> list = new List<Collection>(); int i = 0; while (i < count) { Collection
尽管学校多年的信息化应用积累了大量的数据,但信息孤岛的壁垒一直没有打破,对这些数据无法进一步的挖掘、分析、加工、整理,不能给学校教育、教学、研发、总务等各方面管理决策提供科学、有效的数据支撑。目前的公司现状:
在我们日常工作中,经常会做一些数据图表数据分析工具、常见就是饼图、柱状、趋势图等.
本篇文章主要是记录整体调整Python数据统计分析项目规范性的过程,以及自己的一些思考。
导读 在软件开发的复杂世界中,数据库死锁往往是隐藏在数据操作深处的隐患,它们可能在任何时候无声无息地破坏系统的稳定性。在最新的测试中,测试工程师竟然意外发现了一个潜伏已久的数据库死锁问题。这个发现不仅展示了细致测试的重要性,也提醒我们即使是看似不起眼的系统异常,也可能是潜在大问题的冰山一角。在本文中,我们将深入探讨这个死锁是如何被发现的,以及我们可以从中学到的宝贵经验。
接下来,我们是要讲解商品详情页缓存架构,缓存预热和解决方案,缓存预热可能导致整个系统崩溃的问题以及解决方案;
在数据仓库建设中,元数据管理是非常重要的环节之一。根据Kimball的数据仓库理论,可以将元数据分为这三类:
当前互联网处理的业务场景都极为复杂,各大公司都会根据自己的业务场景搭建微服务来保证单个服务只处理一块业务,这样做能极大的提升开发效率,满足快速迭代的需要,但带来的问题却是多个服务下会导致整体服务的可用性下降。 互联网服务的可用性一般用 SLA(Service Level Agreement 可以翻译为服务水平协议)来表示,而我们通常所说的 N 个 9 就是对高可用服务的一个衡量指标。9 越多代表全年服务可用时间越长,服务会更可靠。 现今互联网架构里保证服务的高可用和高稳定性的时候,无非就是熔断、降级、限流、
很多的时候,在Presto上对数据库跨库查询,例如Mysql数据库。这个时候Presto的做法是从MySQL数据库端拉取最基本的数据,然后再去做进一步的处理,例如统计等聚合操作。
所以说,当公司业务有跨库分析时(一般情况是,业务数据库分布在各个部门),一些数据需要配合其他部门的数据进行关联查询,这个时候可以考虑Presto。但是目前,对于MySQL统计查询在性能上有瓶颈。可考虑将数据按时间段归档到HDFS中,以提高统计效率。
为了高效地使用画像标签,需要对标签进行统筹管理。标签管理最基本的功能是对标签进行增删改查操作,其中新增标签的方式多种多样;其次是围绕标签数据的信息管理,其中包括标签的分类、标签值分布以及标签生产调度信息等。
产品数据报告是产品和运营人必不可少的工作,无论是周报、月报,还是新版本表现的分析报告,都需要在围绕报告目标的基础上,对数据进行整理、分析并提炼要点,最后形成一份有指导意义、易读且美观的数据报告。
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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。
SQL索引建议是帮助数据库优化器创造最佳执行路径,需要遵循数据库优化器的一系列规则来实现。CloudDBA需要首先计算表统计信息,是因为:
微信 API 中,针对用户数据统计可以获得用户增减数据,同时还可以获得用户累计数据。
以互联网行业来说,在移动互联网发展比较成熟的现在,流量见顶,红利消失,企业竞争日趋惨烈,获取新增用户的成本日益增高。很多企业开始意识到不能一味的通过补贴、价格战、广告投放这种简单粗暴的方式抢占市场,这样的运作模式很难长时间维系。而通过精细化和数据化运营来降低成本、提升效率、最大化单用户价值的理念逐渐被越来越多的企业所接受。精细化和数据化运营的前提是要建立起一套完善的数据指标体系,借助这个数据指标体系企业可以有多方面的用途:
在大数据领域里,经常会看到例如数据挖掘、OLAP、数据统计等等的专业词汇。如果仅仅从字面上,我们很难说清楚每个词汇的意义和区别。今天,我们就来通过一些大数据在高校应用的例子,来为大家说明白—数据挖掘、
昨天下午的时候,收到一条报警信息,提示是一个异机房的从库出现了磁盘空间问题,这类问题看起来蛮好处理的,空间不够清理就是了,比如清理binlog,比如清理一些周期表等等。
这样理解,就简单多啦! 导读:在大数据领域里,经常会看到例如数据挖掘、OLAP、数据统计等等的专业词汇。如果仅仅从字面上,我们很难说清楚每个词汇的意义和区别。今天,我们就来通过一些大数据在高校应用的例
上节课我们介绍了MySQL数据写入与where条件查询的基本方法,具体可回顾MySQL数据插入INSERT INTO与条件查询WHERE的基本用法(二)。本节课我们介绍MySQL分组查询与聚合函数的使用方法。
消息报表主要用于统计消息任务的下发情况。比如,单条推送消息下发APP用户总量有多少,成功推送到手机的数量有多少,又有多少APP用户点击了弹窗通知并打开APP等。通过消息报表,我们可以很直观地看到消息推送的流转情况、消息下发到达成功率、用户对消息的点击情况等。
偶然看到网上国家统计数据,利用Python数据分析自己做了几种图表练习。主要采用Pandas来做数据统计,matplotlib来做图表可视化。
现在已经不是像网络游戏开局拿着一根小木棍打天下的时代了,这将是一场武装到牙齿的较量,对于各类“装备”的驾驭能力有时候甚至可以决定胜负。
因疫情被迫隔离,从而失去收入,导致负债或逾期的人数攀增,各行各业的人都有各自的不容易。
随着MYSQL的脚步越来越快,(更新的速度),觉得原来的监控的方式是不是也需要进行进一步的探索,当然现在的监控市场云龙混杂,成型的模式例如 percona pmm, 还有国产的蓝鲸,但这些监控在好,方式在炫酷,但也不能阻挡对数据库底层的监控的知识掌握,否则就只能看图说话,让人心里不踏实。另外很多公司的监控指标还需要灵活对待,不知道底层的监控参数输出,有怎么能开发出自己的监控系统。
越高级,越复杂的查询,也同时意味着高耗,但是平时有一些数据少,但是业务复杂的场景,可以使用下。 这里主要说明的是 go 中使用 gorm 进务查询。
越高级,越复杂的查询,也同时意味着高耗,但是平时有一些数据少,但是业务复杂的场景,可以使用下。这里主要说明的是 go 中使用 gorm 进行查询。
我们从三个各方面,前端上报,数据收集和入库,数据展示来介绍了如何打造一个测速系统。
通过一个小的业务点出发,搭建一个可以实例使用的项目工程,将各种知识点串联起来; 实战演练专题中,每一个项目都是可以独立运行的,包含若干知识点,甚至可以不做修改直接应用于生产项目;
有赞数据报表中心为商家提供了丰富的数据指标,包括30+页面,100+数据报表以及400+不同类型的数据指标,它们帮助商家更合理、科学地运营店铺,同时也直接提供分析决策方法供商家使用。并且,每天在跑的底层任务和涉及的数据表已经达到千级别。面对如此庞大的数据体系,作为测试如何制定质量保障策略呢?这篇文章将从:1.有赞数据链路 、2.数据层测试、 3.应用层测试、 4.后续规划这四个方面展开。
在MySQL使用的过程中,所谓的性能问题,在大部分的场景下都是指查询的性能,导致查询缓慢的根本原因是数据量的不断变大,解决查询性能的最常见手段是:针对查询的业务场景,设计合理的索引结构。
背景 Storm是TRC(腾讯实时计算)平台的核心组件。与Hadoop不同,storm之上没有像hive,pig之类的解放应用开发人员效率的工具。开发原生的storm应用必须掌握storm的api,开发门槛高,调试困难,效率低下。 EasyCount(SQL on strom)是构建在storm之上的一套实时计算系统。应用开发人员只需通过配置定制化的脚本来完成业务逻辑的描述,能够快速实现各种实时统计需求,降低使用门槛,提升开发效率。 系统设计与实现 上图是EC系统的架构图。用于描述用户业务逻辑的SQL
1、主要是解决,作为一个数据共享的数据库,存在的数据库统计,然后将计算的数据量输出到自己使用的数据库,进行主页面展示。
数据维护:包括教师个人信息、教学获奖、发表论文、科研项目、指导竞赛、海外培训、进修项目、教学学时与调课等数据的增删改查,保存各类图片;
如果你理解 POSTGRESQL 的原理,尤其是在MVCC 上关于事务,在Update 或者 Delete 数据后,留下的 dead rows,是需要清理的,所以就引出了我们今天要看的 vacuum.
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