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ECharts实现mysql 数据图表

采用Ajax,通过php,从mysql取出数据,然后将数据使用ECharts展示。如果想要动态刷新图标,那么设置一个定时器,定时取数,就可以达到目的。...image.png 数据数据库名:kali 表名:ecahrts 字段有:id city sun av qs详细结构如下: Idcitysunavqs1我150067813422非180046512453...> 主要参数说明:读取数据库中的数据,并且复制给数组arr验证将上面php保存为api.php,访问127.0.0.1/api.php这里需要注意的是,在数据库中我的字段city是中文。...Ajax读取数据后是乱码,于是我采用mysqli_query(mysqli,"set names 'utf8'");将其通过php编码即可。...绘制图表 引用各种js <script type="text/javascript" src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts/dist/echarts.min.js

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Grafana使用mysql作为数据源,呈现图表

数据源准备 首先安装好mysql,将监控的日志数据写入到mysql之中。如下图: ? 好了,这里就已经准备好了相关的测试模拟数据。那么下面就使用Grafana来配置图表看看。...添加数据源 在登陆系统后的首页,就可以进行数据源的添加了。 ? ? ? ? ?...访问不了 localhost:3306 的原因是因为Grafana是使用docker容器启动的,而容器当然没有部署mysql。 所以,修改mysql访问配置如下: ? ?...好了,数据mysql已经配置好了。下一步就是配置图表的呈现了。 回到首页,点击表格(Dashboard) ? 创建Table表格 ? ?...在面板创建新的图表 ? ? 编辑曲线图Graph ? ? 从上这个图表的配置我一开始也没太理解清楚,配置过后,看着图表呈现就更加好的理解了。 ? 根据图表的内容,我查询的分析如上图。 ?

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通过MySQL自动同步刷新Redis

想象一下这样的场景:在一个多人在线的游戏里,排行榜、好友关系、队列等直接关系数据的情景下,如果直接和MySQL正面交手,大量的数据请求可能会让MySQL疲惫不堪,甚至过量的请求将会击穿数据库,导致整个数据服务中断...在这种架子里,当我们在业务层有数据查询需求时,先到Redis缓存中查询,如果查不到,再到MySQL数据库中查询,同时将查到的数据更新到Redis里;当我们在业务层有修改插入数据需求时,直接向MySQL发起请求...通过MySQL触发器刷新Redis 在上一节的基础上,我们想让MySQL在增删改查的时候自动调用UDF,还需要借助MySQL触发器。触发器可以监听INSERT、UPDATE、DELETE等基本操作。...插入数据时,通过触发器调用UDF,实现了自动刷新Redis的数据。...数据库,进而Redis能够自动同步刷新

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Grafana使用mysql作为数据源,呈现图表

需求 近期在使用python写一套模拟API请求的监控项目,考虑数据可视化这方面就采用grafana来呈现,下面来看看怎么弄。 数据源准备 首先安装好mysql,将监控的日志数据写入到mysql之中。...如下图: 好了,这里就已经准备好了相关的测试模拟数据。那么下面就使用Grafana来配置图表看看。...添加数据源 在登陆系统后的首页,就可以进行数据源的添加了。 访问不了 localhost:3306 的原因是因为Grafana是使用docker容器启动的,而容器当然没有部署mysql。...所以,修改mysql访问配置如下: 好了,数据mysql已经配置好了。下一步就是配置图表的呈现了。...在面板创建新的图表 编辑曲线图Graph 从上这个图表的配置我一开始也没太理解清楚,配置过后,看着图表呈现就更加好的理解了。 根据图表的内容,我查询的分析如上图。

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Excel图表技巧10:快速调整图表数据

我们今天介绍的技巧是通过鼠标可以快速调整图表数据,而图表自身也会作出相应的调整。 如下图1所示,根据示例数据,创建了一个柱状图。 ? 图1 此时,如果我们要将数据换成B部门,很简单!...首先,选择图表,此时相应的图表数据也会自动选择,如上图1所示。 接着,将鼠标移至A部门所在的数据列,当光标变成十字方向箭头时,拖动使得红色和蓝色选择区域至B部门,图表也相应更新,如下图2所示。 ?...图3 你可以使用这种技巧快速制作4个部门的图表。 首先,将当前图表复制3份并排列整齐,如下图4所示。 ? 图4 然后,选择右上角的图表,按照上文所述的方法将数据拖到B部门,结果如下图5所示。 ?...图5 同理,更改下面两个图表数据,结果如下图6所示。 ? 图6 小结:在绘制图表时,拖动鼠标对数据图表元素进行调整是一种常用操作。

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高维数据图表(一)

1 什么是高维数据 高维数据在这里泛指高维和多变量数据,它蕴含的数据特征与二维、三维不同空间数据不同。其中,高维是指数据具有多个独立属性,多变量是指数据具有多个相关属性。...与常规的低维可视化方法相比,高维数据可视化面临的挑战是如何呈现单个数据点的各属性数据值分布,以及比较多个高维数据点属性之间的关系,从而提升高维数据的分类、聚类、关联、异常值检测、属性选择、属性关联等任务效率...高维数据可视化分类(来源:《Python数据可视化之美》) 常见的高维数据可视化的4种方法如上图所示: (1)基于点的方法:以点为基础展现单个数据点与其他数据点之间的关系(如距离、相似性、聚类等)...(4)基于样本的方法:采用图标或基本统计图表方法编码单个高维数据点,并将所有数据在空间排列方便用户进行对比分析。...散点布局 折线的相似性 以数据序号为索引的填充颜色块对比 样本的排列对比 适应范围 分析数据点之间关系 分析各属性之间关系 大规模数据集的全属性同步比较 少量数据点的全属性比较 2 高维数据的变换展示

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Matplotlib引领数据图表绘制

Matplotlib引领数据图表绘制 前言 在数据科学领域,数据可视化是一种强大的工具,能够将复杂的数据转化为易于理解和分析的图形。...Matplotlib作为Python中最流行的数据可视化库,为我们提供了丰富的绘图功能和灵活的绘图选项。本文将深入探索Matplotlib。...2sin(x)") # plt.legend(loc=1) plt.legend(loc='best') plt.show() 图例的位置由 loc 关键字控制,其取值范围为 0-10,每个数字代表图表中的一处位置...,它为我们提供了丰富的绘图功能和定制选项,使得数据的可视化变得轻松而有趣。...通过学习和应用Matplotlib,我们能够将复杂的数据转化为直观的图表,更好地理解数据,支持决策和分析。

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数据可视化图表

但同时我们也面临着这样一些问题: 写 PPT、做 demo 时,心中有万千想法和海量数据想要去展现,但总是最后还是以文字和枯燥的图表堆叠呈现了出来,苦于怎么把这些数据展现的直观、性感、一看就懂。...常见的图表选择原则文章有很多,这里只做简单总结,重点是从逆向来看常见场景选用以及按照数据关系选用,最后是使用中会遇到的一些常见问题。...基础图形及特点 接下来给大家介绍下数据可视化图表的基本类型和选用原则,选用正确的数据可视化的图表。 ① 柱形图(Bar Chart) ?...② 按数据关系选择 根据可视化专家 Andrew Abela 对该数据关系分类方式的提炼,他提出将图表展示的数据关系分为四类:比较、分布、构成和联系。...充分了解每种图表类型的特征,针对于实际的使用场景,判定其数据关系,结合场景判定图和图表类型选择指南,从而有效的传递数据信息,让你的数据更加直白,make sense!

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WebSocket 实现数据实时刷新

WebSocket 是HTML5的一个新协议,WebSocket 使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单,允许服务端主动向客户端推送数据。...WebSocket 事件 当你获取 Web Socket 连接后,你可以通过send()方法来向服务器发送数据,并通过 onmessage 事件来接收服务器返回的数据等。...,会触发onmessage事件,参数res.data中包含server传输过来的数据 ws.onmessage = function (res) { console.log('接收数据:'+...ws.send(JSON.stringify(stocks)) }, 1000) }) 通过node index.js命令启动服务器可查看服务器端打印结果 3客户端–建立WebSocket 实现数据实时刷新...模拟WebSocket 实现数据实时刷新 建立连接 关闭连接 window.addEventListener('DOMContentLoaded', function

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数据架构」TOGAF建模:数据发布图表

数据发布图的目的是显示数据实体、业务服务和应用程序组件之间的关系。该图显示了应用程序组件如何在物理上实现逻辑实体。这样可以进行有效的规模调整和这使得IT足迹得以细化。...此外,通过将业务价值分配给数据,可以获得应用程序组件业务临界性的指示。该图可能显示数据复制和数据主引用的系统所有权。在此实例中,它可以显示两个副本以及它们之间的主-副本关系。...此图可以包括服务;也就是说,服务封装数据并驻留在应用程序中,或者驻留在应用程序中并访问封装在应用程序中的数据的服务。 UML/BPMN EAP Profile ?...数据库组件:表示存储库。在纯SOA体系结构中,这些元素不应该出现。但是,对于遗留分析或技术架构,建模存储库或存储库部署可能非常有用。 持久化实体。 Archimate ? 应用程序组件。 数据对象。...在此模型中,数据被本地化到存储库或实体应用程序组件中 ---- 本文:http://jiagoushi.pro/togaf-modeling-data-dissemination-diagrams

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怎么利用多线程 LRU 刷新突破 MySQL 瓶颈?

In this blog post, we’ll discuss how to use multi-threaded LRU flushing to prevent bottlenecks in MySQL...在这篇文章中,我们会讨论怎么利用多线程LRU刷新突破MySQL的瓶颈。...在《MySQL 5.7: initial flushing analysis and why Performance Schema data is incomplete》中,我们看到InnoDB 5.7...首先,我们先描述下单页刷新的概念。如果数据库工作(活跃)数据集大于可用的buffer pool,已经存在的数据页就要面临清理或者被刷(接着清理掉),从而为查询腾出空闲页。...这些页面是可以立即用于放置新读取的数据页的。它的页面列表的长度由 innodb_lru_scan_depth参数控制,并且清理线程通过执行LRU批量刷新来填充此列表。

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