在 MySQL 中,最常见的去重方法有两个:使用 distinct 或使用 group by,那它们有什么区别呢?接下来我们一起来看。
1、题记 Elasticsearch有没有类似mysql的distinct的去重功能呢? 1)如何去重计数? 类似mysql: select distinct(count(1)) from my_table; 2)如何获取去重结果。 类似mysql:SELECT DISTINCT name,age FROM users; 2、需求 1)对ES的检索结果进行去重统计计数。 2)对ES的检索结果去重后显示。 3、分析 1)统计计数需要借助ES聚合功能结合cardinality实现。 2)去重显示结果有两种方式:
启用慢查询日志 mysql 中的 slow log 是用来记录执行时间较长(超过 long_query_time 秒)的 sql 的一种日志工具。 启用 slow log 在 my.cnf 中设置 [mysqld] slow_query_log=on slow_query_log_file=mysql-slow 重启 MySQL 服务。 1.工具集 五款常用工具 mysqldumpslow mysqlsla myprofi mysql-explain-slow-log
通过TPC-H基准测试,可获得数据库单位时间内的性能处理能力,为评估数据库系统的现有性能服务水平提供有效依据。
最近遇到一个业务需求,要统计一张mysql大表每天/每周/每月的记录量(该表每天产生的记录量在好几百万)。当然有朋友会说,select count(1) from xxx 不就完事了吗?
有两种启用方式:1, 在my.cnf 里 通过 log-slow-queries[=file_name]
1. MySQL的语法: 2. MySQL语法的定义顺序: (1) 指定查询的字段(2) 指定是否去重(3) 指定表名(4) 指定联表方式(5) 指定联表条件(6) 指定判断条件(7) 指定分组字段(8) 指定分组后的过滤条件(9) 指定排序方式(10) 指定分页显示方式 3. MySQL语法的执行数序: (1) 先找到查询的左表(2) 指定左表和右表联表的条件(3) 找到联表的右表生成笛卡尔积临时表(4) 根据判断条件找出符合条件的数据(5) 把结果按照指定的字段进行分组(6) 通过分组再次过滤出符合
今天上班的时候,要对一个数据库中的所有慢日志记录进行做一个统计,统计出数据库中所有慢日志用时最长的10条,这个需求乍一听比较简单,数据库中的满日志大概有5万多条吧,走个全表扫描也就不到半秒的时间。我第一反应是:
在MySQL数据库中,经常会遇到需要对数据进行分组和去重的情况。为了达到这个目的,我们通常会使用GROUP BY和DISTINCT这两个关键字。虽然它们都可以用于去重,但是它们具有不同的用法和效果。本文将详细解析MySQL中的GROUP BY和DISTINCT的用法,并比较它们对同一字段的去重效果是否相同。
只要source端产生了changelog数据,后面的算子是可以自动处理update消息的,简单理解,你可以认为:
hash大家都不陌生,不同的hash又不一样的特征,今天的主要内容就是带大家一起来学习了解一下不同的hash。
《小白学习MySQL - 增量统计SQL的需求》中,我们提到了一个MySQL增量统计需求的SQL,其实不止文中用的方案,还会有其他的,很多朋友都提到可以使用MySQL 8.0支持的开窗函数来解决。
1. 之前我们所学的都是DDL语句,接下来所学的才是真正的DML语句。 插入数据的sql语句就是insert into table_name (column1, column2, ……) values (data1, data2, ……),values左边的括号不加时,默认代表对表的所有列进行插入,不忽略任何一列,加上括号时,可以自己指定某些列进行插入,但值得注意的是如果某些列没有default约束,你还将其忽略进行数据插入的话,则插入数据的操作一定会失败。values右边的括号个数表示向表中插入几行的数据,括号中用逗号分隔开来的数据分别一 一对应表中的列字段。
前一阵在写很多sql及类sql语句,发现自己的记忆力可以说是相当烂了,上午刚查过插入语句怎么写,下午就忘记了需要重新查,,而且隐隐约约的有点强迫症??只要记得不是特别清晰,就需要去重新查,看,记一遍,十分浪费时间,因此在这里将自己用到的sql语句记下来,方便后续的查找!!
最近发现有些同学并不太了解大数据开发工程师这个职位,所以想简单介绍一下什么是大数据开发工程师,当前互联网公司的数据开发到底是什么样子的?和一般的Java或者PHP工程师在工作上有什么区别?
数组的赋值: PHP中的数组既可以做数组,也可以做键值对字典,且不存在限制,非常灵活.
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:
写这篇文章是首先我之前也是做过消息中心的需求,当时3y开源了它的项目Austin,当时觉得挺好的,之后我负责的消息中心重构了一版,现在想想也挺开心的。所以想把之前学习的整理了下来。
MySQL限制数据重复的方式:表上增加主键(Primary Key)或增加唯一性索引(Unique)
例如,使用 MySQL 数据库判重,或使用 List.contains() 或 Set.contains() 判重就不可行,因为 MySQL 在数据量大时查询就会非常慢,而数据库又是及其珍贵的全局数据库资源。
查询数据的本质:mysql会到你本地的硬盘上找到对应的文件,然后打开文件,按照你的查询条件来找出你需要的数据。下面是完整的一个单表查询的语法 select * from,这个select * 指的是要查询所有字段的数据。 SELECT distinct 字段1,字段2... FROM 库名.表名 #from后面是说从库的某个表中去找数据,mysql会去找到这个库对应的文件夹下去找到你表名对应的那个数据文件,找不到就直接报错了,找到了就继续后面的操作 WHERE 条件 #从表中找符合条件的数据记录,where后面跟的是你的查询条件 GROUP BY field(字段) #分组 HAVING 筛选 #过滤,过滤之后执行select后面的字段筛选,就是说我要确定一下需要哪个字段的数据,你查询的字段数据进行去重,然后在进行下面的操作 ORDER BY field(字段) #将结果按照后面的字段进行排序 LIMIT 限制条数 #将最后的结果加一个限制条数,就是说我要过滤或者说限制查询出来的数据记录的条数关于上面这些内容,我们在下面一个一个的来详细解释
Doris由百度大数据部研发,之前叫百度Palo,于2017年开源,2018年贡献到 Apache 社区后,更名为Doris。
在业务开发中常遇到关联查询使用count()函数做统计的需求,同样在使用该函数时如果处理不当会导致统计出的数据是真实数据N倍的问题,出现重复问题导致统计不准确。出现该问题的原因是关联查询的主表与关联表关联关系不是一对一而是一对多的关系。
itest开源敏捷测试管理,testOps践行者,极简的任务管理,测试管理,缺陷管理,测试环境管理,接口测试5合1,又有丰富的统计分析。可按测试包分配测试用例执行,也可建测试迭代(含任务,测试包,BUG,接口)来组织测试工作,也有测试环境管理,还有很常用的测试度量;对于发版频繁,需求常变,itest还可导出用例,线下修改、执行,新增后再导入(同步)到线上;且可根据测试策略来设置测试流程,并可实时调整;在测试看板中,能查看迭代报告,测试包执行情况,测试任务进展,也可以在看板上直接执行用包用例。待接口测试几轮迭代,比较完善后,就着手和CD/CI打通的集成实现!
history # 表示上一条 !! # 上一条命令的最后一个参数 !$ # 执行history的第555条 !!555 # 执行最近的一条以vi开头的 !vi # 键补全 vi 按两下出来全部v
参考文章-https://www.cnblogs.com/melonjiang/p/6536876.html
MySQL 5.7 引入 sys库 用于帮助 DBA 分析一些问题。 sys 库里面就是一些存储过程,视图,函数等。
索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,"最优"的索引有时比一个"好的"索引性能要好两个数量级。
通过日志,我们可以获得很多有用的信息,最常见的日志信息包括应用产生的访问日志、系统的监控日志,本文所针对的日志是大数据离线任务产生的运行日志。目前日志解析功能依附于有赞大数据平台,也就是有赞的 data_platform,为该平台的一个功能。
本文作者:sevenyjluo ,腾讯 CSIG 前端开发工程师 很多业务都需要进行运营数据统计,如统计用户数、调用量等等。相较于传统方式,在拥抱云计算的大潮下,如何借助腾讯云上 PAAS 产品无服务云函数 SCF(Serverless CloudFunction),云数据库(MySQL),以及结合报表可视化工具"小马 BI"(https://xiaoma.tencent.com/#/),来快速开发我们的运营报表呢? 效果展示、架构介绍 运营日报的整体架构如下: 简单概括下,就是通过云函数的定时触
mysql方案, 随着nosql的流行,大数据的持续热点,但是mysql仍然不可替代,对于大多数的中小项目,低于千万级的数据量,采用mysql分表+cache,是完全可以胜任的,而且稳定性是其他方案无可比拟的:
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:
MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统,在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS(Relational Database Management System:关系数据库管理系统)应用软件之一。
Hadoop离线数据分析平台实战——310新增会员和总会员分析 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 模块介绍 新增会员统计类似新增用户统计,也是统计新增u_mid的个数, 在新增用户统计中,我们是统计launch事件中,uuid的唯一个数, 那
实时车辆分布情况,是指在一段时间内(比如:10分钟)整个城市中每个区分布多少量车。这里要注意车辆的去重,因为在10分钟内一定会有很多的车,经过不同的卡口。这些车牌相同的车,我们只统计一次。其实就是根据车牌号去重。
MySQL 5.7 引入sys库 用于帮助DBA分析一些问题。 sys库里面就是一些存储过程,视图,函数等。
Linux top命令用于实时显示 process 的动态,当我们在命令框中敲入top命令然后回车之后,可以看到如下输出:
2、 数据库命名规范,统一:hs_xxxx;表名不超过40个字符(即最大只能40个字符)
日志就跟人们写的日记一样,记录着过往的事情。但是人的日记是主观的(记自己想记的内容),而数据库的日志是客观的,根据记录内容分为以下好几种日志:
项目场景是给做用户年报,项目属于活动类型,需要维持1个月左右,需要统计用户操作的一些数据,主要是统计方面的,当时注册用户大概280w左右,书单、评论、打赏还可以,之前的数据做过分表,只有阅读记录log大概将近1亿条,是个大难点。
本项目基于BootStrap + Jsp + Servlet + MySQL+ Tomcat的开发模式和Maven构建工具进行FosuForum(校园论坛)的制作。
Mysql慢查询和慢查询日志分析 众所周知,大访问量的情况下,可添加节点或改变架构可有效的缓解数据库压力,不过一切的原点,都是从单台mysql开始的。下面总结一些使用过或者研究过的经验,从配置以及调节索引的方面入手,对mysql进行一些优化。 第一步应该做的就是排查问题,找出瓶颈,所以,先从日志入手 开启慢查询日志 mysql>show variables like “%slow%”; 查看慢查询配置,没有则在my.cnf中添加,如下 log-slow-queries = /data/mysqldata/
Hadoop离线数据分析平台实战——370外链信息分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 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 外链信息分析规则 和地域信息分析一样,在外链分析系统中, 我们也只是统计活跃用户、总会话以及跳出会话这三个指标的数据。 其中活跃用户和总会话个数和地域分析一样
前言 继上一次《十个实用MySQL命令》后,今天奉上十个实用MySQL函数。下面都是一些比较常用且简单的函数,在工作中也是非常常用的。 函数 0. 显示当前时间 命令:。 作用: 显示当前时间。 应用场景: 创建时间,修改时间等默认值。 例子: 1. 字符长度 命令:。 作用: 显示指定字符长度。 应用场景: 查看字符长度时。 例子: 2. 日期格式化 命令:。 作用:格式化日期。 应用场景:格式化日期时。 例子: 这里支持的格式有: %y:表示年(两位数),例如: 17 年。 %Y:表示4位数中的年,
这已经是这个系列的第五期了,从PS到SYS,基本上这两个可以获取整体的MYSQL8的性能信息(目前学到的需要整体在8.022版本才有之前介绍的所有的功能,8.018可以有90%的功能)。所以选择MYSQL 从高可用的角度以及监控的角度来看,版本至少应该在8.022以上。
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:
提到复杂查询,MYSQL 头疼的旅程就开始了,当然优化的方法和其他的数据监控也不大同,MYSQL的语句优化属于发散性思维,只要你能用上的方法都可以,可不限制于数据库本身的语句优化。所以MYSQL的优化好像是一个讲不完的故事。
接下来详细说一下在这几个方面做的一些事情以及如何解决遇到的一些问题与将要做的事情。
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