当前分布式数据库架构有不少,但是总体架构相差不大,主要组件都包含协调节点、数据分片、元数据节点、全局时钟。一种常见的分布式架构如下图:
首先要确定什么是最后一条。 是编辑时间最新的为最后一条,还是某个字段数字最大的未最后一条。 比如以时间最大为最后一条,则将符合条件的资料都筛选出来,再按时间排序,再取一笔资料。 SQL如下:
原理是先获取到最大的salary-maxSalary,然后根据salary降序排序,取第一条salary小于该maxSalary的记录.
方法1:查询出结果后将时间排序后取第一条(只能取到一条,并且不能查询不同客户的记录)
朋友圈,微博,都是 Feed 流产品,还有图片分享网站 Pinterest,花瓣网等又是另一种形式的 Feed 流产品。很多 App 也都会有一个模块,叫动态或消息广场,这些也是 Feed 流产品。
最近工作中有遇到查询分组第一条的问题,由此想到了一些关于 select 返回数据的顺序的几个问题。
微博,微信朋友圈,Pinterest是典型的feed流业务,系统中的每一条消息就是一个feed。
回到未排序的数组,试另一个算法 "归并排序"。第一件事是检查数组大小是否 > 1,如果是,就把数组分成两半,因为数组大小是 8,所以分成两个数组,大小是 4,但依然大于 1,所以再分成大小是 2 的数组,最后变成 8 个数组,每个大小为 1,现在可以"归并"了,"归并排序"因此得名。
现有一张订单表 t_order 有订单ID、用户ID、商品ID、购买商品数量、购买时间,请查询出每个用户的第一条记录和最后一条记录。样例数据如下:
有趣的算法(十)——归并排序思想解决用户数据清洗 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、问题阐述 近期工作中接触到一个很有趣的算法,在此进行分享。 当前有一个千万条级别的用户数据,其中包含用户openid、用户是否有效状态。其中,这些用户是关注微信公众号的用户,openid是可以从微信拿到的接口中,确定的用户信息。 每个用户关注或者取消关注,系统可以从微信接口中获取信息,并且每个新关注的用户,系统会搜索现有库,如果用户openid已经在数据库中存在,则将其状态置为有效;如果用户不存在,则新增一条记录,
答:微博,微信朋友圈,Pinterest是典型的feed流业务,系统中的每一条消息就是一个feed。
上一篇《feed流拉取,读扩散,究竟是啥?》关于feed流的拉取还是推送,只写了一半“拉取”,今天把另一半“推送”(写扩散)的坑填完。
在实际应用中, 为了降低单表的数据量, 会对较大的表进行水平切分, 将单表的数据切分到多表多库中.
众所周知,Spark的核心是RDD(Resilient Distributed Dataset)即弹性分布式数据集,属于一种分布式的内存系统的数据集应用。Spark主要优势就是来自RDD本身的特性,RDD能与其他系统兼容,可以导入外部存储系统的数据集,例如,HDFS、HBase或者其他Hadoop数据源。 1、RDD的基本运算 RDD运算类型说明转换(Transformation)转换运算将一个RDD转换为另一个RDD,但是由于RDD的lazy特性,转换运算不会立刻实际执行,它会等到执行到“动作”运算,才会
例:查找最晚入职员工的所有信息 CREATE TABLE `employees` ( `emp_no` int(11) NOT NULL, `birth_date` date NOT NULL, `first_name` varchar(14) NOT NULL, `last_name` varchar(16) NOT NULL, `gender` char(1) NOT NULL, `hire_date` date NOT NULL, PRIMARY KEY (`emp_no`));
查询报告列表,并要关联出该报告最后修改记录的用户和最后修改记录的时间,每条报告对应修改记录会有多条,是典型的1对多结构,对修改记录统计只显示一条可以使用报告ID进行GROUP BY分组,对修改时间可以使用MAX函数来取最后的修改时间,但是修改用户ID,使用MAX函数可能会乱。这时需要使用 ORACLE 的 KEEP 函数了:
lag() over() SELECT C.*,LAG(C.column,1) OVER(ORDER BY C.column) FROM Table C; 第一条记录已经无法再取前一条记录,所以LAG()函数返回空。 SQL为意思如下。 LAG(C.CNAME, 1) 表示取前一条记录的CNAME的值。 OVER(ORDER BY C.CNO)表示按CNO来排序,然后决定记录之间的前后关系 lag() over(partition by column order by column)
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Es低版本(1.x)的scroll操作还有一个变种:scan,其在指定size时真实返回的是size * num_of_shards条数据,比如scan请求返回size=10条数据,而索引本身有5个shard,那么一次scan将返回10*5=50条数据,另外在第一次请求时只执行初始化操作,不会返回数据,在第二次请求时才会返回数据。
其实CEP复杂事件处理,简单来说你可以用通过类似正则表达式的方式去表示你的逻辑,表现能力非常的强,用过的人都知道
1、Hive窗口函数 我们先来介绍一下Hive中几个常见的窗口函数,row_number(),lag()和lead()。 row_number() 该函数的格式如下: row_Number() OVER (partition by 分组字段 ORDER BY 排序字段 排序方式asc/desc) 简单的说,我们使用partition by后面的字段对数据进行分组,在每个组内,使用ORDER BY后面的字段进行排序,并给每条记录增加一个排序序号。 lag() 该函数的格式如下: lag(字段名,N) over
一、单表查询的语法 SELECT 字段1,字段2... FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY field HAVING 筛选 ORDER BY field LIMIT 限制条数 二、关键字的执行顺序 1.找到表:from 2.拿着where指定的约束条件,去文件/表中取出一条条记录 3.将取出的一条条记录进行分组group by,如果没有group by,则整体作为一组 4.将
前段meldown漏洞事件的影响,那段时间也正好在读Paul的论文关于内存屏障的知识,其中有诸多细节想不通,便陷入无尽的煎熬和冥想中,看了《计算机系统结构》、《深入理解计算机系统》、《大话处理器》等经典书籍,也在google上搜了一大堆资料,前前后后、断断续续地折腾了一个多月,终于想通了,现在把自己的思想心得记录下来,希望对有这方面困惑的朋友有些帮助。
当业务数据达到一定量级(比如:mysql单表记录量>1千万)后,通常会考虑“分库分表”将数据分散到不同的库或表中,这样可以大大提高读/写性能。但是问题来了,对于 select * from table limit offset , pagesize 这种分页方式,原来一条语句就可以简单搞定的事情会变得很复杂,本文将与大家一起探讨分库分表后"分页"面临的新问题。
任何一个系统,分页查询都是必不可少的吧 ,MySQL中的分页查询 就是 limit呗 ,你有没有感觉到 越往后翻页越慢 ,常见的SQL如下
换句话说,业务中使用 SELECT 语句的时候除了不可避免的搭配 WHERE 以外,还会配合 ORDER BY 进行使用。
换句话说,业务中使用 SELECT 语句的时候除了不可避免的搭配 WHERE 以外,还会配合 ORDER BY进行使用。
前言:当业务数据达到一定量级(比如:mysql单表记录量>1千万)后,通常会考虑“分库分表”将数据分散到不同的库或表中,这样可以大大提高读/写性能。但是问题来了,对于 select * from table limit offset , pagesize 这种分页方式,原来一条语句就可以简单搞定的事情会变得很复杂,本文将与大家一起探讨分库分表后”分页”面临的新问题。
本文由徐宁发表于腾讯大讲堂,原题“程序员如何把你关注的内容推送到你眼前?揭秘信息流推荐背后的系统设计”,有改动和修订。
遇到的问题 1、最初阶段 系统中做了一个监控功能,用于记录所有的请求数据,数据插入频繁,量非常大,比如一天1000万条。考虑到数据插入的效率,就使用内存KV缓存来保存。写入过程是在接收到请求后放入到线程池中,然后线程池异步处理后写入。到这问题基本上没什么事情。 2、新的需求 后面数据保存了,就需要在运维系统中可以查询到,所以这个缓存还必须是分布式的。于是就换成了redis,这样系统都可以连接到。但是数据量太大,需要分页查询,这就有点头痛了。还好redis是可以支持有序集合的,而且可以通过zrange来获取指
| 导语 本文将总结一下常用的基于时间线Feed流的后台存储设计方案。结合具体的业务场景,讲述一下根据实际需求,在基本设计思路上做一些灵活运用。 01 背景介绍 Feed流产品在我们手机APP中几乎无处不在,常见的Feed流比如微信朋友圈、新浪微博、今日头条等。对Feed流的定义,可以简单理解为只要大拇指不停地往下划手机屏幕,就有一条条的信息不断涌现出来。就像给牲畜喂饲料一样,只要它吃光了就要不断再往里加,故此得名Feed(饲养)。 大多数Feed流产品都包含两种Feed流,一种是基于算法推荐,另一种是
1.项目背景: 飞机航班经常会因为各种原因,如天气原因,雷雨、大雾、大风等情况,或机场原因,导致航班的延误甚至取消,现在有一批航班的历史数据,基于这些数据,对航班的各种重要指标做统计分析,如最繁忙航线、某机场起降最频繁时段等等;最后,利用机器学习,对航班延误做预测,旅客可参考这些统计及预测结果调整行程安排。 2.建设目标: 亲自动手搭建项目所需的实验环境:搭建hadoop集群、分析航空数据的一些指标;
针对如下这条SQL,使用了row_number()函数,但外层使用了rownum,
请编写 SQL 查询,计算从注册当天开始的每个用户在注册后第1天、第3天、第7天的学习留存率。留存率的计算方式是在注册后的特定天数内继续学习的用户数除以当天注册的用户总数。结果应包含日期、留存天数和留存率。
本来这篇文章我前两个星期就打算写了,提纲都列好了,但是后面我去追《漫长的季节》这部剧去了,这就花了一个周末的时间,再加上后面一些其它的事,导致没来得及写
2、 通过这个函数 select a.* row_number() over(partition by 分组的字段 order by 排序时间 desc) as rn from (结果集) a
优化目标 1.减少 IO 次数 IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段。 2.降低 CPU 计算 除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了。order by, group by,distinct … 都是消耗 CPU 的大户(这些操作基本上都是 CPU 处理内存中的数据比较运算)。当我们的 IO 优化做到一定
说到learning to rank,大家应该都比较熟悉,但是说到用XGB做learning to rank,很少有人实现过.举个例子,比方说赛马,我们可以基于马的个头,体重,历史战绩等信息,建立XGB模型,进行二分类,最后选择赢的概率最高的马.这样做并没有问题,但是考虑到马是否能跑赢,和对手紧密相关,不管我选的马能力如何,只要他能跑赢同场比赛其他马即可,这就是排序.
hello~大家好我是SamGor~ 写在前面 最近工作上有蛮多困难的地方,每天都揪心地很,归根到底还是心态不够强大,心态崩了,自然事情也很难去很好的完成✅了,还好最近有老婆和家人的陪伴,也算是熬了
查询出list ,代码里面需要根据一个字段进行分组,之后根据时间字段进行排序,找到分组之后,最新的一条数据的集合进行返回
Yii 为我们提供了非常丰富的查询,在这里小伙儿不一一列举了,下面是 api 链接,预知更多,请点击观看(点击 db 菜单即可) Yii2.0 查询数据库
各种各样的新鲜事系统,如 Facebook,Twitter,微博,微信朋友圈,以微博为例:
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分页加载通常适用于客户端,通常是为了防止一次返回导致客户端崩溃,所以采用下拉加载更多的方式,为了防止数据重复的现象,数据传递建议使用唯一标识id。 普通的下拉加载方式 对于普通的下拉加载我们通常处理方式分为以下步骤: 1 客户端传递请求数目大小和上一次请求最后一条数据的id或者时间(如果是第一次请求则可以不传递) 2 对于后端按照终端请求的id或者时间进行某种特定次序排列,取固定数目返回给终端。由此便可以保证终端每次获取到正确数据
【数据库】MySQL进阶七、 limit用法与varchar排序 limit用法 limit是mysql的语法 select * from table limit m,n 其中m是指记录开始的index,从0开始,表示第一条记录 n是指从第m+1条开始,取n条。 select * from tablename limit 2,4 即取出第3条至第6条,4条记录。 MySQL中怎么对varchar类型排序问题 asc 升级 desc降序 在mysql默认order by 只对数字与日期类型可以排序,但对于va
导读 软件测试人员在工作使用SQL语言中的查询是使用得最多的,而查询也是SQL语言中最复杂的,很多测试人员只使用到其中最简单的查询 1.数据库的使用 现在在任何项目中都有数据的存在,那么在测试过程中查看数据库中的数据是必不可少的步骤,那什么情况下测试人员会查看数据库呢? 比如有一个测试场景是注册新用户,用户在前端页面上添加了一个新用户,点击提交后,弹出提示用户注册成功。 这时预期结果中就应该包含查询数据库: 查询user表中新增一条数据,数据字段的信息与注册信息一致; 查询password表中新增一条数据
对于rownum来说它是oracle系统顺序分配为从查询返回的行的编号,返回的第一行分配的是1,第二行是2,依此类推,这个伪字段可以用于限制查询返回的总行数,且rownum不能以任何表的名称作为前缀。
基本语法格式: SELECT 字段1,字段2... FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY field 分租 HAVING 筛选 ORDER BY field 排序 LIMIT 限制条数
ElasticSearch是一款强大的搜索引擎,它能够帮助我们快速地搜索海量数据。然而,在处理大量数据时,ElasticSearch的性能可能会受到影响。其中一个常见的问题是深度分页,也就是当我们需要获取大量数据时,ElasticSearch需要处理的数据量太大,导致性能下降。
我们在使用pandas读取文件数据时,可以设定初始的索引。 这里我用之前 爬取过的 拉勾网产品经理岗位数据进行演示如下:
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