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
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
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:
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。
有赞使用storm已经有将近3年时间,稳定支撑着实时统计、数据同步、对账、监控、风控等业务。订单实时统计是其中一个典型的业务,对数据准确性、性能等方面都有较高要求,也是上线时间最久的一个实时计算应用。通过订单实时统计,描述使用storm时,遇到的准确性、性能、可靠性等方面的问题。 订单实时统计的演进 第一版:流程走通 在使用storm之前,显示实时统计数据一般有两种方案: 在数据库里执行count、sum等聚合查询,是简单快速的实现方案,但容易出现慢查询。 在业务代码里对统计指标做累加,可以满足指标的快速查
需求背景:有个 调用统计日志存储和统计需求 ,要求存储到mysql中;存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于 直接入库并发太高,可能会把mysql干垮 。
Linux进程管理和作业管理的另外几种管理命令:vmstat,dstat,pmap,glances,kill
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。
Wordpress Stats Plugin,WordPress 母公司 Automattic 提供的统计工具,非常不错的统计插件。 翻译自:Weblog Tools Collection 的 APAD: WordPress Stats Plugin
背景 今天在进行后台数据监控时; 需要对一天24小时的下单量进行时间段的统计; 但是下单时间字段 pay_time 选取的是 timestamp 类型; 此时需要进行时间段的数据分组剥离,在此做一下实现方式,请多指教 … 环境 框架:ThinkPHP5.1.2 系统:nginx/win10 、phpStudy2017 实现方式 1. 首先,考虑到使用的是 group分组技巧; 那么就必须要将 pay_time 中记录的字段数据进行 24时的定位切分; 这里可以用到 substrin
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?
高效诊断性能问题,需要提供完整可用的统计信息,好比医生给病人看病的望闻问切,才能够正确的确诊,然后再开出相应的药方。Oracle数据库为系统、会话以及单独的sql语句生成多种类型的累积统计信息。本文主要描述Oracle性能统计涉及到的相关概念及统计对象,以更好的利用统计信息为性能调整奠定基础。
前段时间的主要工作是开发统计系统, 统计公司产品的安装量和回访量,统计数据则由客户端调用C接口写入mysql数据库,即我们只需要分析客户端写入的原始数据即可。下面是对这个项目的一个总结:
目前项目在移动端上,首推使用微信小程序。各项目的小程序访问数据有必要进行采集入库,方便后续做统计分析。虽然阿拉丁后台也提供了趋势分析等功能,但一个个的获取数据做数据分析是很痛苦的事情。通过将数据转换成sql持久化到数据库上,为后面的数据分析和展示提供了基础。
前面发布了一篇关于clickhouse常用的基础语法,有很多浏览量,这次给小伙伴分享几个进阶语法,比如如何实现分时统计,当然是通过我们的toStartOfDay()语法实现的,如何实现聚合某一列,如何更新操作,我会举几个例子供大家参考使用。 想了解其他数据库语法,请看。
所谓“埋点”,是数据采集领域(尤其是用户行为数据采集领域)的术语,指的是针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程。
新增龙虎榜-个股上榜统计数据接口,目前接口主要是提供最近 5, 10, 30, 60 天的龙虎榜上榜统计数据。
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:
以下内容节选自《运营之上:互联网业务的全局运营方法论与实践》一书! ---- --正文-- 运营人看哪些数据? 第一大类是原始数据,包括如下几类。 (1)市场属性数据:行业数据、竞品数据,以及获得用户流量的渠道属性数据,包括渠道分类、曝光、点击、播放、流量、成本等数据。 (2)用户属性数据:包括地址、性别、年龄、学历、国籍、兴趣爱好、邮箱等标签数据。 (3)用户行为数据:包括注册、点击、阅读、上传、下载、听歌、收藏、评论、分享、下单、购买、支付等与商品或内容发生互动行为的数据。 用户行为又可以分为核心价值
项目中一直有计算DAU这类的需求,业务开发者往往埋个点,其他是事情就交给数据团队了。
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
通常情况下,分页接口一般会查询两次数据库,第一次是获取具体数据,第二次是获取总的记录行数,然后把结果整合之后,再返回。
在刚刚OOW19会上的《python and mysql 8.0 document store》topic中,终于看到了MySQL即将在8.0.18中支持hash join,自从被Oracle收购后,又一特性被引入到MySQL中,有了Hash Join,SQL的性能将得到显著的提升,同学们期盼已久,迫不及待的等待测试,BTW:Oracle数据库在1996年7.3版本中就已经推出了hash join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。
近几年来,我们发现只需要在网上快速搜索一下,便可轻松获取全球发展的重要统计数据。由于现在获取信息如此便捷,许多人认为记住这些数据没有任何意义。他们会说,“需要的时候查找一下就好啦!”
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。
点击上方蓝字可直接关注!方便下次阅读。如果对你有帮助,可以点个在看,让它可以帮助到更多同志~
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:
大数据文摘作品,转载要求见文末 演讲人 | Mona Chalabi 翻译 | 王子君、海波、白丁、蒋晔 后期 | 郭丽(终结者字幕) 大数据文摘后台回复“志愿者” 了解如何加入大数据文摘字幕组! 生活中,我们随处可见各种各样的数据——广告、新闻、公司会议、工作汇报中比比皆是,甚至算命和星座,也开始用数据来证明自己的真实性。 越来越多的数据引用,一方面证明更多的行业与个人开始关注并运用统计,另一方面,也可能会让人迷失在错综纷杂的数据中。 那么,对于众多对数据有兴趣,但非专业出身、不需要太深度复杂学习相关知识
以上是几种常见的设计方案,具体根据业务场景去选择。当然实际业务场景中也可借助一些系统已经使用的中间件,比如Redis
新型冠状病毒笼罩下的新年,让每个中国人都感到恐慌和揪心。我们每天为前线的白衣天使和平民英雄们的事迹感动而落泪,也为不法分子哄抬物价,无良个人以权谋私等自私自利的行为而感到痛心疾首。作为普通人,我们最大的贡献就是宅在家里,响应钟南山院士的号召,做好个人防护,不为疫情添负担,不为他人添麻烦。最近看到很多大佬都为“战疫”贡献了自己的技术力量,有的人提供了数据和接口支持,有的人做了app,有的人做了webapp。看到这些举动,我也跃跃欲试,静下心去做,总会做点东西出来,于是我做了一版微信小程序,主要是想方便自己和家人朋友们查询下最新的数据,毕竟大家都用微信。
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
前面我们说了join查询原理,最基本的是嵌套查询,这种不推荐,如果数据量庞大,因为内存是有限的,不能放下所有的数据,可能查询到后面的时候,前面的数据就从内存从释放,为了减少磁盘的查询次数,有了join buffer这个缓存区,专门放被驱动表的数据,用来匹配查询出来的驱动表数据是否符合,当然还是建议用索引来查询。
最近,线上的 ETL 数据归档 SQL 发生了点问题,有一个 UPDATE SQL 跑了两天还没跑出来:
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
字段的统计数据是 CBO 优化器估算执行计划代价的重要依据。而字段的统计数据可以分为两类:
今天我们推出了TensorFlow数据验证(TensorFlow Data Validation, TFDV),这是一个可帮助开发人员理解、验证和监控大规模机器学习数据的开源库。学术界和工业界都非常关注机器学习算法及其性能,但如果输入数据是错误的,所有这些优化工作都白费。理解和验证数据对于少量数据来说似乎是一项微不足道的任务,因为它们可以手动检查。然而,在实践中,数据太大,难以手动检查,并且数据通常大块连续地到达,因此有必要自动化和规模化数据分析、验证和监视任务。
1 为什么引入新 NDV 算法 字段的统计数据是 CBO 优化器估算执行计划代价的重要依据。而字段的统计数据可以分为两类: 1. 概要统计数据:如 NDV 字段平均长度 ACL 最大、最小值等 2. 柱状图数据:也叫直方图(histograms)记录 NDV 和它们出现的频率 NDV 也叫做唯一值数,是对表的字段唯一值个数的统计,对于第一类数据,实际上可以通过一次扫描表获取所有字段的统计数据。 但是,对于大型表的分析,为减少资源消耗,需要通过采样分析。由于采样具有随机性,对于一些数据分布不均匀的字段,通过采
系统初期使用的是分布式微服务,但是所有业务模型都在同一个数据库实例上,数据库的压力会非常大,这时需要找出系统执行频率比较高的SQL,进行优化。这里重点描述定位问题的方法,使用的数据也都是测试环境数据。
来源:DeepHub IMBA本文约2000字,建议阅读5分钟本文中,我们查看了所有怪物统计数据,以及它们与CR以及彼此之间的关系程度。 龙与地下城(DND)于1974年发行第一版,现在所有RPG游戏都有它的影子,可以说它影响了全世界的RPG,对于RPG来说,最主要的一个特点就是有着不同类型的怪物,而我们可以通过《dungeon master guide》中提供的Challenge Rating(CR)公式来创建我们自己的怪物,因为我们也是地牢大师的一员,对吧。 《龙与地下城》让玩家能够自由地与好友一起游
AWR是Automatic Workload Repository的简称,中文叫着自动工作量资料档案库。既然是仓库,又是保存负载数据,所以保存的是数据库性能相关的数据。即特定数据库或者实例在过去运行期间整个性能表现。AWR能实现性能数据的收集,处理,维护,以及给出调整参考等。这些收集到的数据被定期保存到磁盘,可以从数据字典查询以及生成性能报告等。
文中据说窥到了Oracle今后行动的一些端倪,是的从去年以来,我们一直都在等待着这个巨人的行动。
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。
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。
Exporter for machine metrics prometheus/node_exporter
昨天有位网友问ytkah:同一个订阅号发出,同一篇微信文章,在同一天的18:29查看阅读量时是8627,点赞量是62。为什么在20:32时查看阅读量时却是4837,点赞量是72。这是为什么呢?ytkah联系了一些做公众号的朋友,有几位也反映有类似的情况。6月21日和6月22日两天发布的头条图文,阅读量突然增加,发现阅读量近乎翻倍。这两天的数据只有阅读数明显提升,点赞数似乎没有太大变化。同时,昨天下午微信公众号的后台编辑也出现短暂异常,在约20分钟时间内,后台编辑页面出现了内容无法保存和图片无法
龙与地下城(DND)于1974年发行第一版,现在所有RPG游戏都有它的影子,可以说它影响了全世界的RPG,对于RPG来说,最主要的一个特点就是有着不同类型的怪物,而我们可以通过《dungeon master guide》中提供的Challenge Rating(CR)公式来创建我们自己的怪物,因为我们也是地牢大师的一员,对吧。
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云