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。
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
自然的想法,寻找每个店铺是否连续三天都有销售额。利用现有的表,构造一个中间表,中间表既有当前日期的销售额,又有当前日期后两天的销售额,然后筛选销售额大于0的店铺名称即可。这种思路可以有(至少)两种实现方式。
-- 工资加1000 select empno,ename,job,sal+1000 from emp;
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:
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。
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。
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。
某音某团某节面试时,经常会问到连续登录问题,这个问题看似简单,属于那种“一看就会,一做就懵”的问题,网上分享的一些解题思路,逻辑上比较复杂,今天笔者来分享一种简洁而通用的解题思路,应付此类问题变得游刃有余。
有一张学习打卡表 his_sign 表,简单起见,只设置了两个字段(id,create_ts),一个是主键,另一个是打卡时间。his_sign 表的数据如下,我们要统计出这张表里面最长的连续打卡记录。
MySQL从5.1版本开始支持分区的功能。分区是指根据一定的规则,数据库把一个表分解成多个更小的、更容易管理的部分。就访问数据库的应用而言,逻辑上只有一个表或一个索引,但是实际上这个表可能由数十个物理分区对象组成,每个分区都是一个独立的对象,可以独自处理,可以作为表的一部分进行处理。分区对应用来说是完全透明的,不影响应用的业务逻辑。 MySQL分区的优点主要包括以下4个方面: 和单个磁盘或者文件系统分区相比,可以存储更多数据。 优化查询:在Where子句中包含分区条件时,可以只扫描必要的一个或多个分区来
就访问数据库的应用而言,逻辑上只有一个表或一个索引,但是实际上这个表可能由数10个物理分区对象组成,每个分区都是一个独立的对象,可以独自处理,可以作为表的一部分进行处理。
前言:在当前的数据分析岗位中,多数人在做着SQL-Boy\SQL-Girl的工作,在数据分析面试中,SQL是必不可少的一环,对于SQL不仅有常见函数用法的考察,更多时候面试官喜欢出一些编程类题目,本文我们来了解一下那些典型的SQL面试题。(文中的问题均以MySQL为例)
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。
redis实现方案,使用bitmap来实现,bitmap是redis 2.2版本开始支持的功能,一般用于标识状态,
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。
区别读、写多数据源方式进行数据的存储和加载。 数据的存储(增删改)一般指定写数据源,数据的读取查询指定读数据源(读写分离会基于主从复制)
select date_add(now(),interval 31 day); 返回'2014-10-13 11:10:17' ,这是31天后的日期。
从1叠加到100{ echo $[$(echo +{1..100})] echo $[(100+1)*(100/2)] seq -s '+' 100 |
–check-column:用来指定一些列,这些列在导入时候检查是否被作为增量数据;
数据库单表到达一定量后,性能会有衰减,像mysql\sql server等犹为明显,所以需要把这些数据进行分区处理。同时有时候可能出现数据剥离什么的,分区表就更有用处了!
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: +------------
一位B站粉丝,问我后端Java和前端Vue,如何实现一个简单的签到功能,在吃了顿大餐后,顺便也把主要过程分享一下。
很明显采用ORM模型,有着很多的优点。它把面向数据库的编写代码转换成面向对象的编写,而且各种数据操作都转化成类中方法和属性的方法。除此之外,我们不用去写复杂的SQL语句。
1、基于给定区间边界,得到若干个连续区间范围,按照分区键的落点,把数据分配到不同的分区。
本文将通过构建三张表,几个SQL实例带大家掌握最常见的业务需求,同时这些实例也覆盖了面试中80%的考点。
笔者最近工作中遇见一个性能瓶颈问题,MySQL表,每天大概新增776万条记录,存储周期为7天,超过7天的数据需要在新增记录前老化。连续运行9天以后,删除一天的数据大概需要3个半小时(环境:128G, 32核,4T硬盘),而这是不能接受的。当然如果要整个表删除,毋庸置疑用
一、优化分类 二、测试数据样例 参考mysql官方的sakina数据库。 三、使用mysql慢查询日志对有效率问题的sql进行监控 第一个,开启慢查询日志。第二个,慢查询日志存储位置。第三个,没有使用
定时任务调度‼️‼️ crond+玩法较多,可以设置自动校准时间,自定开启服务等 A 命令: #语法 crontab [选项] -e #编辑crontab定时任务 -l #查询crontab任务,列出当前所有任务调度 -f #删除当前用户所有的crontab任务 crontab -r #终止任务调度 service crond restart #重启任务调度 systemctl status|restart|stop crond.service #实例===========================
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:
如果用过MSSQL或者是Oracle中的窗口函数(Oracle中叫分析函数),然后再使用MySQL 8.0之前的时候,就知道需要在使用窗口函数处理逻辑的痛苦了,虽然纯SQL也能实现类似于窗口函数的功能,但是这种SQL在可读性和以及使用方式上大打折扣,看起来写起了都比较难受。
X 市建了一个新的体育馆,每日人流量信息被记录在这三列信息中:序号 (id)、日期 (visit_date)、 人流量 (people)。
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。
1000万行数据,由10万个用户+每用户100条记录组成,同样使用书中所提及的构造序列的表值函数轻松构造完成。
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
SQL Server医疗信息管理系统数据库【英文版-源码】–(Medical Management System Database)
量化回测,苦于MySQL久矣,特别是进行股票日内因子构建分析或全市场因子测试的时候,每当按下回车时,MySQL就跟丢了魂一样,查询费时,大吞吐量读取也非常耗时。虽然MySQL的优化技巧足够写一本书,但这些都需要交给专业的DB工程师去做,量化打工人没有能力更没有时间倒腾这些。那有没有省时省力,高效存储股票行情数据的解决办法呢。带着这个问题,编辑部简单的搜索了一下,总体分为几个方案:
首先要先介绍一下InnoDB逻辑存储结构和区的概念,它的所有数据都被逻辑地存放在表空间,表空间又由段,区,页组成。
l 对于唯一ID或其它可用字符串或数字表示的值,选择用数字列好过用字符串列。因为相比对应的字符串,可使用更少的字节存储大数字,同时,转换并比较数字速度更快且消耗更少的内存。
SQL 注释是用来在 SQL 语句中添加对代码的解释说明。SQL 支持两种类型的注释符号。
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。
MySQL分区 是一种数据库优化的技术,它允许将一个大的表、索引或其子集分割成多个较小的、更易于管理的片段,这些片段称为“分区”。每个分区都可以独立于其他分区进行存储、备份、索引和其他操作。这种技术主要是为了改善大型数据库表的查询性能、维护的方便性以及数据管理效率。
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!
在最近的项目中,我们需要保存大量的数据,而且这些数据是有有效期的,为了提供查询效率以及快速删除过期数据,我们选择了MySQL的分区机制。把数据按照时间进行分区。 分区类型 ---- Range分区:最为常用,基于属于一个给定连续区间的列值,把多行分配给分区。最常见的是基于时间字段. 基于分区的列最好是整型,如果日期型的可以使用函数转换为整型。 List分区:LIST分区和RANGE分区类似,区别在于LIST是枚举值列表的集合,RANGE是连续的区间值的集合。 Hash分区:基于给定的分区个数,将
在我们项目开发中,数据库及表的设计可以说是非常重要,我遇到过很多库表设计比较杂乱的项目,像表名、字段名命名混乱、字段类型设计混乱等等,此类数据库后续极难维护与拓展。我一直相信只有优秀的库表设计才能发挥出MySQL最大的性能,前面有篇文章也分享了数据库的使用规范,本篇文章主要讲几个库表设计的小技巧,希望对大家有所启发。
我们都知道,在Mysql 中,如果数据量过大的话,就有可能在查询过程中会出现各种超时的情况,毕竟如果一个表的数据量过大的时候,一个简单的单表查询都会有点慢,所以,就有了各种中间件的存在,比如说 MyCat,ShardingJDBC 等分库工具,但是今天了不起不说这个,我们来说说这个Mysql自己的分区,我们不做分库操作。
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(1 ) vim /home/my.sh写入内容 date >> /home/mycal和cal >>/home/mycal
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