2,统计行数时,如果不加where,它可以直接取到结果,因为它可以利用存储引擎的特性直接获得这个值,比如count(*)
签到功能相信大家都很熟悉了,功能就是用户每天可以签到一次,连续签到固定天数可以获得奖励。这里我把功能简单化:
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!
但是使用explain select count(*) from country;的时候,发现行数rows达到6897,让我大吃一惊。
统计一个表的数据量是经常遇到的需求,但是不同的表设计及不同的写法,统计性能差别会有较大的差异,下面就简单通过实验进行测试(大家测试的时候注意缓存的情况,否则影响测试结果)。
AI 科技评论按,本文本文来自公众号“程序员小灰”(ID:chengxuyuanxiaohui),原载于知乎,AI 科技评论获授权转载。
为满足用户标签的统计需求,小灰利用Mysql设计了如下的表结构,每一个维度的标签都对应着Mysql表的一列:
今天遇到一个问题,需要统计每个问题小区在当周的连续出现次数,连续次数大于等于4次,则定义为质差小区。 刚接手时感觉比较简单,实际做发现不是那么回事,统计出来的是每周出现的次数,而不是每周连续出现的次数。
redis的五种数据类型相信大家都非常清楚了,任何人问你基本都能脱口而出(string,hash,list,set,zset)。如果还不清楚,建议先看看redis基础,但是还有这几种类型很多人会忽略到。比如 Setbit(位操作),GEO(地理位置信息)等等。
相当一部分大数据分析处理的原始数据来自关系型数据库,处理结果也存放在关系型数据库中。原因在于超过99%的软件系统采用传统的关系型数据库,大家对它们很熟悉,用起来得心应手。
日志服务最近在原有 30+ 种数据采集渠道 基础上,新增 MySQL Binlog、MySQL select 等数据库方案,仍然主打快捷、实时、稳定、所见即所得的特点。
我们使用 MySQL 内置的函数(FROM_UNIXTIME(),UNIX_TIMESTAMP()),可以将日期转化为数字,用 INT UNSIGNED 存储日期和时间
最近刷完了LeetCode中的所有数据库题目,深深感到有些题目还是非常有深度和代表性的,而且比较贴合实际应用场景,特此发文以作分享。
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:
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
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。
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。
爱可生华东交付部DBA,主要负责MySQL日常问题处理及DMP产品支持。爱好跳舞,追剧。
文章目录 1. 题目 2. 解题 1. 题目 表 Accounts: +---------------+---------+ | Column Name | Type | +---------------+---------+ | id | int | | name | varchar | +---------------+---------+ id 是该表主键. 该表包含账户 id 和账户的用户名. 表 Logins: +------------
大家在平时运维过程中应该都了解过或者使用过一些 binlog 解析工具,比如今天要介绍的 my2sql 和 binlog2sql 。my2sql 是基于 my2fback 、binlog_rollback 工具二次开发而来的(go语言),binlog2sql 是 python 语言开发的 mysql binlog 解析工具,两者都可以通过解析 binlog 文件,生成原始 SQL ,回滚SQL ,去除主键的 insert sql 等,然后实现数据快速闪回,主从切换后的数据补偿等功能。
1、利用instr连接表做字段查询,group_concat做值的合并: create table ab(product_id int,product_name varchar(10), product_type_id varchar(10)); insert into ab values(1,'产品A','1,2'),(2,'产品B','2,3'); create table ac(product_type_id int,product_type_name varchar(10)); insert
日常应用运维工作中,Dev或者db本身都需要统计表的行数,以此作为应用或者维护的一个信息参考。也许很多人会忽略select count(*) from table_name类似的sql对数据库性能的影响,可当你在慢日志平台看到执行了数千次,每次执行4秒左右的查询,你还会无动于衷吗?作为一个有担当敢于挑战的dba,你们应该勇于说no,我觉得类似的需求不可避免但不应该是影响数据库性能的因素,如果连这个都摆不平公司还能指望你干什么。经过几番深思总结,我根据查询的需求,分为模糊查询和精确查询,可以通过下面的三种方式来择优选择。下面测试是线上一个日志表,表大小在6个G左右。
但是,由于每一行的 id%100 的结 果是无序的,所以我们就需要有一个临时表,来记录并统计结果。
查询连续记录并对这些连续数据统计取出指定连续次数的记录,这类操作并不多,但出现时会比较棘手。
Structured Streaming 非常显式地提出了输入(Source)、执行(StreamExecution)、输出(Sink)的3个组件,并且在每个组件显式地做到fault-tolerant(容错),由此得到整个streaming程序的 end-to-end exactly-once guarantees。
窗口函数是OVER(),其中对应子句有PARTITION BY 以及 ORDER BY子句,所以形式有:
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;
本文中带来的是LeetCode-SQL的第178题,讲解的是关于MySQL中的排名问题,非常重要和实用的一篇文章,真心建议搜藏保存:
还是昨天的问题,统计每周内问题小区连续出现天数,MySQL可以实现吗?答案是肯定的,就是过程很曲折。 数据库查询语言基本都是针对整列的,不像excel是单元格粒度的,要判断行与行之间的差异比较麻烦。 建表语句如下:
当数据量过大时,在一页中查看数据是一件非常麻烦的事情,而且现在很多浏览器也都是分页显示数据,例如:
在使用数据库制作各种统计数据的时候,需要对数据进行排序,比如按照分数、销量、人数等数值进行排序,通常排序的方法有两种:
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
-- 每个表单独文件和单独表空间,而不是放在系统表空间,每个表的文件表空间允许操作系统在表被截断或删除时回收磁盘空间。每表文件表空间还支持动态和压缩行格式以及相关功能
前几天,有开发误操作,要求恢复数据,用my2sql rollback模式抢救回来。今天介绍一下该工具,并做个总结,后续有时间看看该工具的代码实现。
昨天写了一篇 mongodb 的一些操作,但是在真实业务中 mysql 确实使用最多的。在缓存方面的我们有了 redis 这样的 nosql 数据库,而 mongodb 在业务等级和 mysql 基本是平级的,当然从使用程度上说,mysql 这样关系型数据库统计地位确实根深蒂固的。
对数据库中的记录依据某个字段进行排序是一种常见需求,虽然简单的Order by可以胜任,但如果想要输出具体的排名却难以直接实现。如果再考虑重复排名或者分类排名,那么情况就更为复杂。
本文若未特意说明使用的数据表,均为 MySQL索引(四)常见的索引优化手段 中的示例表。
使用索引时,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by ,group by 涉及的列上建立索引。
随着2月的春风吹拂,Oracle 19c 的第一个 Exadata 版本发布将马上发布出来,等待可测试版本的朋友们马上即可如愿了。
分区就是将表的数据按照特定规则存放在不同的区域,也就是将表的数据文件分割成多个小块,在查询数据的时候,只要知道数据数据存储在哪些区域,然后直接在对应的区域进行查询,不需要对表数据进行全部的查询,提高查询的性能。同时,如果表数据特别大,一个磁盘磁盘放不下时,我们也可以将数据分配到不同的磁盘去,解决存储瓶颈的问题,利用多个磁盘,也能够提高磁盘的IO效率,提高数据库的性能。常见的分区类型有:Range分区、List分区、Hash分区、Key分区:
InnoDB 是 MySQL 数据库中最常用的存储引擎之一,它使用了 B+ 树索引结构来实现高效的数据访问。在本篇文章中,我们将介绍 InnoDB 的索引结构以及为什么使用 B+ 树实现索引。
应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by ,group by 涉及的列上建立索引
当我们交友平台在线上运行一段时间后,为了给平台用户在搜索好友时,在搜索结果中推荐并置顶他感兴趣的好友,这时候,我们会对用户的行为做数据分析,根据分析结果给他推荐其感兴趣的好友。
作为一名数据分析师,利用SQL熟练的取数是一项必备的基础能力。除了SQL以外,Python的pandas也为我们提供了SQL的大多数功能。自从从事算法之后就很少写SQL了,今天在整理印象笔记时趁机复习了一下,也花了点时间把SQL中主要的增删改查方法用pandas对应实现一遍。可以说是非常实用了。
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
我们知道在流计算场景中,数据是源源不断的流入的,数据流永远不会结束,那么计算就永远不会结束,如果计算永远不会结束的话,那么计算结果何时输出呢?本篇将介绍Apache Flink利用持续查询来对流计算结果进行持续输出的实现原理。
MySQL:关系型数据库,主要面向OLTP,支持事务,支持二级索引,支持sql,支持主从、Group Replication架构模型(本文全部以Innodb为例,不涉及别的存储引擎)。
SQL Server医疗信息管理系统数据库【英文版-源码】–(Medical Management System Database)
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