我想先讲解一下Kafka中的数据采集和统计机制 你会不会好奇,kafka监控中,那些数据都是怎么计算出来的 比如下图这些指标
数据质量（Data Quality）是数据分析结论有效性和准确性的基础也是最重要的前提和保障。数据质量保证（Data Quality Assurance）是数据仓库架构中的重要环节，也是ETL的重要组成部分。 我们通常通过数据清洗（Data cleansing）来过滤脏数据，保证底层数据的有效性和准确性，数据清洗一般是数据进入数据仓库的前置环节，一般来说数据一旦进入数据仓库，那么必须保证这些数据都是有效的，上层的统计聚合都会以这批数据作为基础数据集，上层不会再去做任何的校验和过滤，同时使用稳定的
在Web和移动应用的业务场景中，我们经常需要保存这样一种信息：一个key对应了一个数据集合。我举几个例子。
当我们对一张数据表中的记录进行统计的时候，习惯都会使用 count 函数来统计，但是 count 函数传入的参数有很多种，比如 count(1)、count(*)、count(字段) 等。
账单用来反映您每月在腾讯云消费情况以及对应的资源详情。账单按照展示的颗粒度，支持以下五个层级的视角展示：
有朋友问了我如下这样一个问题，最后的解决过程挺有意思的，让我发现了直方图统计信息里我之前没有注意到的两个知识点，这里跟大家分享一下。 问题 数据库的版本是11.2.0.3： 创建一个测试表T1： SQ
DataTable中数据记录的统计我们在使用SqlServer这些数据库时，可以轻松的通过SumC#
ListView做为Android中最常使用的列表控件,主要用来显示同一类的数据，如应用列表，商品列表等。ListView的详细使用与介绍可查阅官方文档ListView。这里不再展示叙述。
（2）对于由严重问题（故障）的要及时修理，并记录修理日期、设备名、编号、修理厂家、修理费用、责任人等。
最近在极客时间看丁奇大佬的《MySQL45讲》，真心觉得讲的不错，把其中获得的一些MySQL方向的经验整理整理分享给大家，有兴趣同学可以购买相关课程进行学习。
over_clause 表示 COUNT 以窗口函数工作，MySQL 8.0 开始支持，这个不在本文展开，感兴趣的同学请参考 Section 14.20.2, “Window Function Concepts and Syntax”。
count(1)、count() 都是检索表中所有记录行的数目，不论其是否包含null值。 count(1)比count()效率高。
这次给大家分享两个Es查询问题的实际案例，分别跟文本匹配和统计查询有关，直接进入正题。
说明执行truncate，表的统计信息不会被删除，除非执行了统计信息采集，truncate table和表和索引的统计信息，没有任何关联。
DML操作是指对数据库中表记录的操作，主要包括表记录的插入（insert），更新（update），删除（delete）和查询（select），是开发人员日常使用最频繁的操作。
Oracle数据库的性能视图几乎可以说是最引以为骄傲的功能，在那样细粒度的采样统计强度下，依然保持卓越的性能，基于这些性能数据采样之后形成的AWR，更是Oracle DBA分析数据库性能问题的最重要手段之一。
从 Oracle 到 PostgreSQL ：从 Uptime 到数据库实例运行时间
having 对分组后的数据进行条件筛选，与where相似，但是只针对分组后的数据，where无法筛选聚合函数
nmon [ -s < seconds > ] [ -c < count > ] [ -b ] [ -B ] [ -g < filename > ] [ -k disklist ] [ -C < process1:process2:..:processN > ]
information_schema是mysql自带的一个信息数据库，其保存着关于mysql服务器所维护的所有其他数据库的信息，如数据库名，数据库的表，表栏的数据类型与访问权限等
JAVA 1.8 + MYSQL 8 +VUE 本项目基于前后端分离架构： 服务端：springboot 前端：vue
ＭySQL 的InnoDB引擎会维护着用户表每个索引的统计信息，来帮助查询优化器选择最优的执行计划，详细的来说，key的分布情况能决定多表join的顺序，也能够决定查询使用哪一个索引。这些统计信息可以由专门的后台线程刷新，也可以由用户也可以显示的调用Analyze table的命令来刷新统计信息，本文基于最新的 MySQL 8.0 来具体分析一下刷新统计信息的具体实现。
count(1) count(*) 两者的主要区别是 count(1) 会统计表中的所有的记录数，包含字段为null 的记录。 count(字段) 会统计该字段在表中出现的次数，忽略字段为null 的情况。即不统计字段为null 的记录。 count(*) 和 count(1)和count(列名)区别 count(*)包括了所有的列，相当于行数，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL count(1)包括了忽略所有列，用1代表代码行，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL count(列名)只包括列名那
很多人认为count(1)执行的效率会比count()高，原因是count()会存在全表扫描，而count(1)可以针对一个字段进行查询。其实不然，count(1)和count(*)都会对全表进行扫描，统计所有记录的条数，包括那些为null的记录，因此，它们的效率可以说是相差无几。而count(字段)则与前两者不同，它会统计该字段不为null的记录条数。
在做性能测试需要收集操作系统一些指标方便分析，如果是多台linux系统我们怎么用一个命令启动nmon收集指标，不妨这样试一试,其实有很多方法比如用python、java等等工具，这边文章有最原始ant命令执行命令与下载文件清除文件。
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。
在上文中性能工具之linux三剑客awk、grep、sed详解，我们已经详细介绍 linux 三剑客的基本使用，接下来我们看看具体在性能测试领域的运用，本文主要介绍的是在 Tomcat 和 Nginx access日志的统计分析。
Flink的 Web 页面中提供了一些页面标签，用于监控作业的检查点。这些监控统计信息即使在作业终止后也可以看到。Checkpoints 监控页面共有四个不同的 Tab 页签：Overview、History、Summary 和 Configuration，它们分别从不同角度进行了监控，每个页面都包含了与 Checkpoint 相关的指标。
导读：很多朋友加入了很多微信群，作为群中一员，你想知道这个群是否值得留下？而作为群主，你想了解目前这个群是否健康？如果有问题，那么坏了这锅粥的老鼠屎是谁？应该怎样设立群规？本文通过简单的分析给出思路，抛砖引玉，希望大家多提建议和意见。 作者：汪德诚 大数据文摘创办人 思路 人有人的调性，群有群的调性。观其言行，可对其进行粗略判断，时间跨度越长、信息越多，判断就准确。先把群聊天记录下载下来，看看能有什么收获。 数据收集 （1） 选择一个样本群：XX技术交流群 （2） 导出微信群聊记录到EXCEL 数据分析
直播的热潮还未褪去，使得直播系统开发行业持续发展，一套完整的直播系统包括安卓端，iOS端以及后端设置，后端是前端功能实现的基础，那么后端都应该有哪些功能呢？
在 Hudi 0.10 中，我们引入了对高级数据布局优化技术的支持，例如 Z-order和希尔伯特空间填充曲线[1]（作为新的聚类算法），即使在经常使用过滤器查询大表的复杂场景中，也可以在多个列而非单个列上进行数据跳过。
市面上的出入库软件众多，解决方式和适用场景也都不一样。本文仅以草料二维码平台为例，扫特定品类二维码，记录该品类的出入库信息，进而统计出各品类的库存数。目前草料的方案仅适用于一品一码管理模式，涵盖配件库存管理、原料库存管理等。
默认情况下，数据库会为列收集基本统计信息，但不会收集直方图信息。Oracle通过指定DBMS_STATS的METHOD_OPT参数来创建直方图。METHOD_OPT参数可以接受如下的输入值：
题目：开幕式开始了，空中绽放了一颗二叉树形的巨型焰火。 给定一棵二叉树 root 代表焰火，节点值表示巨型焰火这一位置的颜色种类。请帮小扣计算巨型焰火有多少种不同的颜色。
资深数据库专家，专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生，为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
上一篇《事件统计 | performance_schema全方位介绍》详细介绍了performance_schema的事件统计表，但这些统计数据粒度太粗，仅仅按照事件的5大类别+用户、线程等维度进行分类统计，但有时候我们需要从更细粒度的维度进行分类统计，例如：某个表的IO开销多少、锁开销多少、以及用户连接的一些属性统计信息等。此时就需要查看数据库对象事件统计表与属性统计表了。今天将带领大家一起踏上系列第五篇的征程(全系共7个篇章)，本期将为大家全面讲解performance_schema中对象事件统计表与属性统计表。下面，请跟随我们一起开始performance_schema系统的学习之旅吧~
统计活跃用户这个案例非常经典，也是我当时学习redis时，接触到的第一个让我眼睛一亮的使用方式 场景 用户登录后需要记录，以便以后进行登录统计 统计需求主要有： （1）今天的登录用户数 （2）3天内都登录过的用户 （3）7天内登录过的用户 常规解决方案 如果不用redis，通常做法是在用户登录时记录日志，或者在数据库中添加一条登录记录 然后按照需求进行定时统计 redis解决方案 redis的 bit 操作非常适合处理这个场景 因为bit的值为 0或1，用户是否登录也可以用 0或1
在 Web 和移动应用的业务场景中，我们经常需要保存这样一种信息：统计用户在手机 App 上的签到打卡信息。
计数器是收集作业统计信息的有效手段之一，用于质量控制或应用级统计。计数器还可辅 助诊断系统故障。如果需要将日志信息传输到 map 或 reduce 任务， 更好的方法通常是看 能否用一个计数器值来记录某一特定事件的发生。对于大型分布式作业而言，使用计数器 更为方便。除了因为获取计数器值比输出日志更方便，还有根据计数器值统计特定事件的 发生次数要比分析一堆日志文件容易得多。
一直有朋友问，是不是表建了索引，一定会使用索引，在RBO时代，访问效率会参考一些规则，优先级高的，认为效率就高，例如索引就比全表扫描效率高，但CBO时代，则会以成本为依据，谁的成本低，谁的效率就高，这样更科学。
资产管理系统测试用例 测试用例编号 功能点 用例说明 前置条件 输入 执行步骤 预期结果 重要程度 执行用例测试结果 17、资产申购（测试用例个数：71个） ZCGL-ST-SRS017-001 资产申购列表页 左侧【资产申购】按钮有效性验证 登录成功 无 无 进入资产申购管理页面 中 通过 ZCGL-ST-SRS017-002 资产申购列表页 资产申购管理页面正确性验证 资产管理员正确打开资产申购管理页面 无 无 1、页面title显示“资产申购”； 2、面包屑导航显示“当前位置：首页>资
1、每年 select year(ordertime) as year,count(*) as count from 订单表 group by year(ordertime) 2、每月 select year(ordertime) as year, month(ordertime) as month, sum(Total) as sun_total from 订单表 group by year(ordertime), month(ordertime) 3、每日 select year(ordert
相信在此之前，很多人都只是记忆，没去理解，只知道count(*)、count(1)包括了所有行，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL，count(列名)只统计列名那一列，在统计结果的时候，会忽略列值为NULL的记录。
select语句除了可以查看数据库中的表格和视图的信息外,还可以查看SQL Server的系统信息、复制、创建数据表。其查询功能强大，是SQL语言的灵魂语句，也是SQL中使用频率最高的语句。
Perf 是一个 Linux 性能分析工具。它可以帮助我们找出程序的性能瓶颈，提高代码运行效率。Perf 的全称是 Performance Counters for Linux (PCL)。它是 Linux 内核中一种用于性能分析的子系统，通过统计硬件和软件事件，帮助我们了解程序的运行情况。
在上一篇 《事件记录 | performance_schema全方位介绍"》中，我们详细介绍了performance_schema的事件记录表，恭喜大家在学习performance_schema的路上度过了两个最困难的时期。现在，相信大家已经比较清楚什么是事件了，但有时候我们不需要知道每时每刻产生的每一条事件记录信息， 例如：我们希望了解数据库运行以来一段时间的事件统计数据，这个时候就需要查看事件统计表了。今天将带领大家一起踏上系列第四篇的征程(全系共7个篇章)，在这一期里，我们将为大家全面讲解performance_schema中事件统计表。统计事件表分为5个类别，分别为等待事件、阶段事件、语句事件、事务事件、内存事件。下面，请跟随我们一起开始performance_schema系统的学习之旅吧。
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