Matomo需要单独使用一个数据库。如果您使用的是MySQL/MariaDB, 可以使用下面的命令新建数据库，并建立用户名和密码。
在大环境下的数据库主要有两种情况会出现负重过载： 1. 海量数据的实时统计，比如报表统计 2. 数据库连接数不够用，网站瞬时访问数过大 在这次分享会上有人提出了mysql集群的概念，其实mysql集群用的并不多，因为mysql用来做集群维护成本实在太高了，而且据我了解没有几个大项目才用了mysql集群，正式投入生产环境的几乎没有。我们一般用主从复制来做就行了。 考虑到实时统计，如果1亿条数据，数据库要做统计并且计算的话，那么效率是很低下的，更别说多表关联了，如果有多个客户端来查看报表的话，那么基本整个数据库
现在“大数据”非常的火。我们看到有各种相关的技术文章和软件推出，但是，当我们面对真正日常的业务时，却往往觉得无法利用上“大数据”。初步想来，好像原因有两个：第一个原因是，我们的数据往往看起来不够“大”，导致我们似乎分析不出什么来。第二个原因是，大数据往往其作用在于“预测”，比如给用户推荐商品，就是通过预测用户的消费倾向；给用户推送广告，局势通过预测用户的浏览习惯。然而很多时候我们要的并不是预测，而是弄明白用户本身的情况。 对于业务中产生的数据，一般我们期望有几种用途：一是通过统计，用来做成分析报告，帮助人
报表测试是一项重要的测试内容，因为面对的使用群体一般是公司高层或者用户中的重要群体。出现问题影响较大，所以必须仔细且谨慎对待。本文根据自己之前的测试经验，结合其它相关资料，做个简单的总结汇总，如有其它建议，可以留言或者私聊，期待沟通交流。
报表功能是自控系统经常用的一个功能，用过报表功能，我们能用表格的方式，查询到历史数据，也能通过报表分析、统计，并根据报表调整工艺配方等等。以往组态软件，对报表支持力度上都不是很友好，数据不能自定义的编写，或者格式不是特别美观，又或者不能直接打印报表等等诸多因素。我们萌发了，能否利用EXCEL强大的报表做出我们需要的表格呢。经过摸索，我们顺利做出了EXCEL报表。
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
这里所指的Report Painter是SAP ECC产品中的一个报表开发工具，中文名为报表绘制器。经常与Report Painter一同提出的Report Writer是其前身，原应用于SAP R/3产品中，后升级为Report Painter。
中安威士数据库审计系统（简称VS-AD），是由中安威士（北京）科技有限公司开发的具有完全自主知识产权的数据库审计产品。该系统通过监控数据库的多重状态和通信内容，不仅能准确评估数据库所面临的风险，而且可以通过日志记录提供事后追查机制。主要功能包括：敏感数据发现、性能监控、风险扫描、数据活动监控等。支持旁路、直连、软件探针等多种部署方式。
在企业生产管理和运营的数字化转型过程中，报表工作作为基础型工作，其自动化、智能化已经成为了必然趋势，也是判断其数字化转型是否成功的前提。所以选择一套合适的报表工具软件显得尤为重要，这不仅可以降低工作量、提高工作效率和报表工作的准确性，还可以增强决策的实时性和科学性，为企业的发展提供有力的支持。
“是的，你我从未谋面，但是你的一切我都知道，你喜欢逛的网站、爱看的电影、常叫外卖的那家餐厅......”
Navicat for SQLite是一套强大和全面的SQLite图形用户介面工具，提供完整的服务器管理功能。它配备了数据编辑、SQL查询和数据模型工具，并支持所有SQLite对象类型。 Navicat for SQLite主要功能包括数据传输、导入或导出、数据同步、报表、以及更多。凭借精心设计的用户界面，可以简便快捷地以安全且简单的方法创建、组织、访问和共享信息，优化SQLite工作流程，提高工作效率。 Navicat for SQLite 主要功能如下： Navicat Cloud Navi
综合日志审计平台，通过集中采集信息系统中的系统安全事件、用户访问记录、系统运行日志、系统运行状态等各类信息，经过规范化、过滤、归并和告警分析等处理后，以统一格式的日志形式进行集中存储和管理，结合丰富的日志统计汇总及关联分析功能，实现对信息系统日志的全面审计。
java应用监控之调用链跟踪选型之Zipkin、Pinpoint、SkyWalking、CAT
支持 Transaction、Event、Heartbeat、Metric 四种消息模型
从这张大数据的整体架构图上看来，大数据的核心层应该是：数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层，可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。
一、云HIS系统框架简介 1、技术框架（1）总体框架：SaaS应用，全浏览器访问前后端分离，多服务协同服务可拆分，功能易扩展图片（2）技术细节：前端：Angular+Nginx后台：Java+Spring，SpringBoot，SpringMVC，SpringSecurity，MyBatisPlus，等数据库：MySQL + MyCat缓存：Redis+J2Cache图片消息队列：RabbitMQ任务调度中心：XxlJob接口技术：RESTful API + WebSocket + WebService报表
数据存储涉及到数据库的概念和数据库语言,这方面不一定要深钻研,但至少要理解数据的存储方式、数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少,精通最好。可从常用的select查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。
点击关注公众号，Java干货及时送达 我们先来看看这张图，这是某公司使用的大数据平台架构图，大部分公司应该都差不多： 从这张大数据的整体架构图上看来，大数据的核心层应该是：数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层，可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。 所以我下面就按这张架构图上的线索，慢慢来剖析一下，大数据的核心技术都包括什么。 一、数据采集 数据采集的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。 数据源的种类比较多： 网站日志： 作为互联网行业，
日志审计是指通过全面收集企业软件系统中常见的安全设备、网络设备、数据库、服务器、应用系统、主机等设备所产生的日志（包括运行、告警、操作、消息、状态等）并进行存储、审计、分析，识别发现潜在安全事件与安全风险。日志审计同样属于数据安全领域的重要组成部分。
来源：润乾软件 作者：蒋步星 编辑：刘晴敏 本文字数为2219字，建议阅读6分钟 本文由蒋步星讲述了报表性能优化的问题。 应用系统中的报表，作为面向业务用户的窗口，其性能一直被高度关注。用户输入参数后都希望立即就能看到统计查询结果，等个十几二十秒还能接受，等到三五分钟的用户体验就非常恶劣了。 那么，报表为什么会慢，又应当从哪里入手进行性能调优呢？ 数据准备 当前应用中的报表大都用报表工具开发，当报表响应太慢时，不明就里的用户就会把矛头指向使用报表工具的开发人员或者报表工具厂商。其实，大多数情况
在如今的商业环境下，数据分析和可视化是非常重要的一环。不仅可以帮助企业更好地了解自身情况，还能为决策提供有力支持。因此，选择一个好用的商业图表工具对于报表开发人员来说是非常重要的。下面将为大家介绍7款热门商业图表工具，其中第一个是VeryReport商业图表工具。
腾讯云 BI 是一款敏捷自助式数据分析的 BI 产品，系统采用敏捷自助式设计，提供从数据接入到模型分析、数据可视化呈现的全流程 BI 能力，能够有效整合企业多业务数据源，帮助经营者快速获取决策数据依据。使用者仅需通过简单拖拽即可完成复杂的报表输出过程，帮助用户快速实现报表的分享、推送、评论互动等协作场景，腾讯云 BI 可以辅助企业经营者快速获取决策数据依据及数据门户看板。
数据猿导读 证券行业是中国计算机应用高度密集的行业之一，如何利用好各项数据是券商摆脱低层次的同质化竞争，走向差异化服务优势的重要途径。那么以数据为基础，通过数据分析指导服务和决策就显得尤为重要。 本篇
本文共1200字，建议阅读9分钟。 在数据查询时，有时会碰到数据量很大的清单报表。
1 Oracle AWR 介绍 Oracle Database 10g 提供了一个显著改进的工具：自己主动工作负载信息库 (AWR:Automatic Workload Repository)。 Oracle 建议用户用这个代替 Statspack。AWR 实质上是一个 Oracle 的内置工具。它採集与性能相关的统计数据。 并从那些统计数据中导出性能量度，以跟踪潜在的问题。与 Statspack 不同，快照由一个称为 MMON 的新的后台进程及其从 进程自己主动地每小时採集一次。为了节省空间，採集的数据在 7 天后自己主动清除。
对于一个公司来说，选择合适的BI工具非常重要，不仅可以帮助公司准确刻画用户画像，预测用户行为，还能避免一些盲目的商业行为或者错误的战略布局，大大提高公司的效率。每个公司的需求不同，选择BI工具时的关注点也不同，笔者总结了以下几点以供大家参考。
我们知道已经有很多像Awtstat这样的使用perl、c或者c++开发的强大的日志分析工具，但是同样也有很多使用PHP开发并且开源的日志分析软件，今天我就收集了一些与大家分享。
CellReport 是一个为复杂统计报表为核心目标的制作、运行工具。你可以使用数据库、excel文件、api服务、已有报表等为数据源，通过内置的集合函数组织数据，以类excel界面设计最终呈现结果。
近日，葡萄城正式发布Wyn Enterprise 商业智能分析软件，这是一款前所未有的商业智能软件，将 BI 和报表融为一体。
在线客服系统是通过独立应用程序或嵌入式脚本代码进行的实时即时通讯消息交换。早期互联网发展还不流行的时候，那时候的网页结构还比较单一，很多企业的网站上只是简单挂一个邮箱地址，qq按钮或者电话号码。随着时代的发展，越来越多的企业网站或者商城网站网页开始对接在线客服系统。
BI报表几乎是每个企业领导者决策必不可少的工具，今天通过一个实际的案例带大家体验腾讯云BI报表，希望的对BI报表选型的朋友提供一些帮助！
前端设计器采用基于vue、luckysheet、echarts等前端技术实现的网页方式 后端报表引擎核心基于netcore6 实现
事件报警数据库通常用关系数据库就可以完成，技术难度不是很大。比如在SQL server数据库里创建一个table，包含如下几列：报警产生时间，确认时间，报警名称，描述，报警等级，确认与否等信息；有新报警，用insert语句将数据插入；读取的时候用select语句进行查询。
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。
MySQL是一个广泛使用的关系型数据库管理系统，具有强大的数据存储和查询功能。在某些情况下，我们需要以一种逐行或逐批处理的方式来访问查询结果集，这时MySQL游标（Cursor）就派上了用场。本文将深入探讨MySQL游标的作用、用法以及适用场景，帮助您更好地理解和应用这一数据库技术。
2023年是人工智能爆火的一年，ChatGPT为首的一系列的大模型的出现，让生成式人工智能彻底火了一把。但有人会说，GPT对于我们数据开发来说并没有什么作用啊？
关于数据仓库的概念、原理、建设方法论，网上已经有很多内容了，也有很多的经典书籍，本文更想聊聊企业数据仓库项目上的架构和组件工具问题。
1. 数据分析多层模型介绍 这个金字塔图像是数据分析的多层模型，从下往上一共有六层： 底下第一层称为Data Sources 元数据层。 比如说在生产线上，在生产的数据库里面，各种各样的数据，可能是银
BI又叫商业智能，简单点说就是从本质上改变企业做决策拍脑袋的情况。BI的定义分为广义和狭义两种。
Doris 是分布式、面向交互式查询的分布式数据库，主要部分是 SQL，内部用到 MPP 技术。
公司最近要升级数据库，SQL Server 2008R2-->2012。再开始升级之前先找了点资料分析一下2012的新特性和功能，提前预热一下。 2012中主要关注一下三个领域： 性能：改进的核心支持、列存储索、更强的压缩能力和alwayson等功能； 自助服务：借助于新的数据探索工具（如Power View）,SQL Azure Bussiness Intellingence(BI)、数据质量和主数据选项，以及PowerPivot for SharePoint 的改进，使用户在任何时候任何地方都可以访问数
公司最近要升级数据库，SQL Server 2008R2–>2012。再开始升级之前先找了点资料分析一下2012的新特性和功能，提前预热一下。
Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以 支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景 。基于此，Apache Doris 能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景，用户可以在此之上构建用户行为分析、AB 实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。
通过一个小的业务点出发，搭建一个可以实例使用的项目工程，将各种知识点串联起来; 实战演练专题中，每一个项目都是可以独立运行的，包含若干知识点，甚至可以不做修改直接应用于生产项目；
awrsqrpt.sql用来分析某条指定的SQL语句，通过awrsqrpt.sql脚本，awr能够生成指定曾经执行过的SQL的执行计划，当时消耗的资源等情况。
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：
比如说在生产线上，在生产的数据库里面，各种各样的数据，可能是银行的业务数据，也可能是电信运营商在交换机里面采集下来的数据等等，然后这些生产的数据通过ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程，通过这个过程，我们可以把需要的数据放到数据仓库里面，那这个数据仓库就是多层模型中的第二层。
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