今天select * from 表名 where to_days(时间字段名) = to_days(now());昨天SELECT * FROM 表名 WHERE TO_DAYS( NOW( ) ) - TO_DAYS( 时间字段名) <= 1近7天SELECT * FROM 表名 where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 7 DAY) <= date(时间字段名)近30天SELECT * FROM 表名 where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 30
xx 最近项目涉及需求,前端有个 最新 的按钮 就是查询数据库 最近一个月的数据 这里是使用SQLAlchemy使用的 当然我们可能经常涉及一些数据库查询最近30天,一个月,一周,12小时或者半小
最近多次看到用SQL查询连续打卡信息问题,自己也实践一波。抛开问题本身,也是对MySQL窗口函数和自定义变量用法的一种练习。
group查询就是分组查询,为什么要分组查询?因为我们想按某个维度进行统计。下面来看个图:
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。
在 MySQL 中的日期和时间系列的最后一部分中,我们将通过编写 SELECT 查询来将迄今为止学到的所有知识付诸实践,以获得对数据的与日期相关的细节。
最近在公司做了几张报表,还记得刚开始要做报表的时候都快把SQL给忘光了(当时在广州休假了1个月多,在实习期间也没咋写过SQL),回到公司的第一个需求就是做报表。
最近在公司做了几张报表,还记得刚开始要做报表的时候都快把SQL给忘光了,回到公司的第一个需求就是做报表。
数据应用过程中,数据源的准确性和有效性是数据分析的基础。根据实际业务逻辑定义数据校准指标体系,搭建数据中心的质量监控面板及时发现数据异常,从而实现保证数据质量的目的。
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来源:https://blog.csdn.net/zwgdft/article/details/106291463
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
早期传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据,一般采用20个维度左右的数据,利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。信用相关程度强的数据维度大概在十个左右,包含年龄、职业、收入、学历、工作单位、借贷情况、房产,汽车、单位、还贷记录等;而互联网金融公司在利用大数据进行风控的同时,会根据需求利用多维度数据来识别借款人风险,维度包括不限于:社交类数据、消费类数据、行为类数据、多源银行账户数据等。
在线日期/天数计算器: http://tools.zalou.cn/jisuanqi/date_jisuanqi
周日晚3点进行全量备份 周一到周六每天进行增量备份, 全量保存4周 增量保存近一周的每天数据
最近在自学jsp,这就少不了和数据库打交道啊,相信大家对SQLserver和MySQL不陌生吧。 在视频上老师用的是sqlserver数据库,但是我用的时候却是mysql数据库,可真的是吃了不少的苦头啊 。 直接上代码吧
Unix时间戳(Unix timestamp),是一种时间表示方式,定义为从格林威治时间1970年01月01日00时00分00秒起至现在的总秒数。
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。
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国内现在有大量的公司都在使用 Elasticsearch,包括携程、滴滴、今日头条、饿了么、360安全、小米、vivo等诸多知名公司。
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上文中增加了定时归档,现在一些大表磁盘空间一直不释放,导致数据库文件越来越大。现在介绍下数据导入导出方案。
在mysql中,这种计算可用TIMESTAMPDIFF函数来解决,但是解决过程中需要将数据多次加工。
(下一篇) 16 条 yyds 的代码规范 40 个 SpringBoot 常用注解
用户画像,即用户信息标签化,通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据,进而对用户或者产品特征属性进行刻画,并对这些特征进行分析、统计,挖掘潜在价值信息,从而抽象出用户的信息全貌。
相信很多小伙伴们,在日常对接开发时,有很多大表在业务上并没有采取任何形式的切分,数据不停地往一张表里灌入,迟早有一天,磁盘空间报警。作为一个DBA,侧重点是对数据库的操作性能(大表增加字段/索引,QPS等)和存储容量加以考虑,我们会建议开发对数据库里的大表进行数据归档处理,例如将3个月内的订单表保留在当前表,历史数据切分后保存在归档表中,之后归档表从主库上移走以便腾出磁盘空间,并将其迁移至备份机中(有条件的可以将其转换为TokuDB引擎),以便提供大数据部门抽取至HDFS上。
使用JSP、layui、MySQL完成的图书馆系统,包含:用户图书借阅、图书管理员、系统管理员界面,功能齐全。
最近又遇到了一次慢查把db(mariadb10)几乎打挂的案例,作为一个核心支付系统的技术负责人,真是每日如履薄冰。因为之前支付系统经常出问题,现在各个BG对支付系统都盯得很紧。这次要不是我及时让DB给暴力清理数据,没准又提一个P2故障;
在画像系统搭建的过程中,数据存储的技术选型是非常重要的一项内容,不同的存储方式适用于不同的应用场景。本章主要介绍使用Hive、MySQL、HBase、Elasticsearch存储画像相关数据的应用场景及对应的解决方案。
这里是一个使用日期函数的例子。下面的查询选择了所有记录,其date_col的值是在最后30天以内:
把所有的考研单词存储到数据库中,每天定时在两个时间点,上午7:30、下午6:30,将属于当天的单词发送到指定的邮箱中。一个月一遍。一年12遍,我想再笨的人也会背下来的。
N个机台将业务数据发送至服务器,服务器程序将数据入库至MySQL数据库。服务器中的javaweb程序将数据展示到网页上供用户查看。
上篇文章 已经对 Redis 基础命令进行了一个大致的学习,接下来我们就需要解决 Issue“增加用户活跃度统计” 啦!
概述: 对于我们的生产数据库,都需要定时做备份,以免数据丢失。比如每日备份,同时也需要将以前的进行清理。此处我展示的是只保留最新的 31 天数据。
随着用户的一切行为数据可以被企业追踪到,企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据为经营分析和精准营销服务,而要做精细化运营,首先要建立本企业的用户画像。
函数在计算机语言的使用中贯穿始终,函数的作用是什么呢?它可以把我们经常使用的代码封装起来,需要的时候直接调用即可。这样既提高了代码效率,又提高了可维护性。在 SQL 中我们也可以使用函数对检索出来的数据进行函数操作。使用这些函数,可以极大地提高用户对数据库的管理效率。
8月23日消息,今年以来,由于PC市场需求下滑,导致OEM、ODM厂商的库存大幅上升,同时零售渠道的库存水位也于第二季度末攀升至新高,使得各OEM/ODM厂商的存货周转天数明显拉长,这也加剧了对于PC市场后续走向的疑虑。其中,库存相对高于其它同业的华硕,及大幅下修全年出货量的仁宝,皆被看衰。
股市跌宕起伏。7 月初 A 股飙升,股票瞬间成为大家的热门讨论话题,「现在入场还来得及吗?」几乎成为新的问候语。
用户画像的核心在于给用户“打标签”,每一个标签通常是人为规定的特征标识,用高度精炼的特征描述一类人,例如年龄、性别、兴趣偏好等,不同的标签通过结构化的数据体系整合,就可与组合出不同的用户画像。
请编写 SQL 查询,计算从注册当天开始的每个用户在注册后第1天、第3天、第7天的学习留存率。留存率的计算方式是在注册后的特定天数内继续学习的用户数除以当天注册的用户总数。结果应包含日期、留存天数和留存率。
(1)用户签到,插入一条记录,根据create_time查询昨日是否签到,有签到则max_time在原基础+1,否则,max_time=0
根据业务需求变更,明星员工的id,统一为5位数,目前不足五位数的全部在后面补0。比如:1号明星的工号为10000
导读:在互联网步入大数据时代后,用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑,其中最大的变化在于,用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据,这是企业经营活动的真实记录,如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估,成为企业基于更大数据量背景的问题所在。
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