说明：stat命令是Linux系统中的一个常用命令，用于查看文件或目录的属性信息。
昨天有个网友在公众号留言问我~ 统计符合B列条件的A列不重复的计数（多个重复算一个） 我读了两边，领悟了他的问题，就是统计符合条件的另外一列的不重复单元格个数！ 这个问题有三个关键点 1、符合条件
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。
linux文本处理命令是一类对文件进行操作的命令，通过使用文本处理命令，可以轻松的对文件进行排序，拆分，合并等操作,熟练掌握文本处理命令，在生物信息文本处理中，有十分重要的意义。
1.下面三种方式，在多数情况下效率是基本相同的，但问题在于，很多情况下，我们数据库可能有脏数据，比如重复数据，或者某条数据重要字段是null的，那下面的这几种，会把这种脏数据也统计上，本质都是统计满足条件的行数的：
多语言混搭开发工程师，多年 PHP、Python 项目开发经验，曾就职 360、绿盟科技，7年工作经验。擅长于 Web 安全开发、性能优化、分布式应用开发&设计等多方面，51Reboot 金牌讲师。
Non_unique：如果是唯一索引，则值为 0，如果可以有重复值，则值为 1 Key_name：索引名字 Seq_in_index：索引中的列序号，比如联合索引 idx_a_b_c (a,b,c) ，那么三个字段分别对应 1,2,3 Column_name：字段名 Collation：字段在索引中的排序方式，A 表示升序，NULL 表示未排序 Cardinality：索引中不重复记录数量的预估值，该值等会儿会详细讲解 Sub_part：如果是前缀索引，则会显示索引字符的数量；如果是对整列进行索引，则该字段值为 NULL Null：如果列可能包含空值，则该字段为 YES；如果不包含空值，则该字段值为 ’ ’ Index_type：索引类型，包括 BTREE、FULLTEXT、HASH、RTREE 等
平时的仓库物料管理，有很多种材料要进进出出。 如果是用Excel做手工台账的，可以看看我的分享！ 我有手工台账如下： 小本买卖，上面都是便利店的王牌销售产品！ 随着种类的不断丰富，我想知道我进货的
今天还是数据分析的学习，如果你觉得文章太长太没意思，欢迎拉到底部直接看大纲总结，一秒学会（学不会我也不负责，让你不看全文）。
直方图是表上某个字段在按照一定百分比和规律采样后的数据分布的一种描述，最重要的作用之一就是根据查询条件，预估符合条件的数据量，为sql执行计划的生成提供重要的依据
一个Kafka的Message由一个固定长度的header和一个变长的消息体body组成 header部分由一个字节的magic(文件格式)和四个字节的CRC32(用于判断body消息体是否正常)构成。当magic的值为1的时候，会在magic和crc32之间多一个字节的数据：attributes(保存一些相关属性，比如是否压缩、压缩格式等等)；如果magic的值为0，那么不存在attributes属性 body是由N个字节构成的一个消息体，包含了具体的key/value消息
date - print or set the system date and time
Linux系统作为一种常用的操作系统，具有丰富的命令行工具，其中包括了许多用于统计数据的命令。这些命令可以帮助系统管理员和开发人员轻松地分析和处理数据。本文将介绍一些常用的Linux统计命令，帮助读者更好地理解和使用它们。
该文将从Redis的角度来总结几种页面访问统计，这里的页面统计是针对某一个具体的页面进行每天的数量统计，后面文章内容涉及到的page_id指的就是页面的独立ID，每一个页面的ID都是不重复的。演示代码使用Laravel5.8版本实现。具体代码可以参考https://gitee.com/bruce_qiq/laravel-design.git。
1、我们都知道在SQL中有一类函数叫做聚合函数,例如sum()、avg()、max()等等,这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行,一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的,但是有时我们想要既显示聚集前的数据,又要显示聚集后的数据,这时我们便引入了窗口函数。
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最近拜读《收获，不止SQL优化》一书，并做了笔记，方便自己以后回顾，同时放在网上或许也有益于别人
本文将介绍10种处理海量数据问题的常见方法，也可以说是对海量数据的处理方法进行一个简单的总结，希望对你有帮助。
回想一下，一般情况下求中位数的做法：类似于快排的partition，找到一个数，使比它小的数的个数占到总数的一半就行。
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/home 普通用户的宿主目录，用户数据存放在其主目录中lib 存放必要 的运行库
* 任意个任意字符 ? 任意一个字符 # 注释字符 \ 脱义字符 | 管道符 find /etc/ -type f -name “*conf” -exec cat {} >> 1.txt \; //在
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。简单地说，你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
建立表s1，id字段为int类型，设置为自增主键 create table s1( id int AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name char(20), age int );
上周有位粉丝给我发了一个这样的问题：怎么处理17G的sql数据库文件。这个问题的其实有些大数据的处理的方向，当然肯定是把这些数据放在mysql数据库里或者Hive里查询操作比较方便。毕竟像Hadoop全家桶就是为了解决大数据而生的。
【强制】不要使用count(列名)或count(常量)来替代count()，count()是SQL92定义的标准统计行数的语法，跟数据库无关，跟NULL和非NULL无关。 说明：count(*)会统计值为NULL的行，而count(列名)不会统计此列为NULL值的行。
二、管道 1.管道 （1）是什么? 命令从 标准输入 到 读取数据，并将 数据 发送到 标准输出 的能力，是使用了名为 管道 的 shell特性。 （2）管道操作符“|”（怎么做） 使用管道操
本文将简单总结下一些处理海量数据问题的常见方法。当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎讨论。
交叉表查询可以将同一个表中的一个或多个字段作为行标签，另一个字段作为列标签，然后对表中的某个字段进行某种统计计算（例如计数，求和、平均值等）。
导读：无论你的工作内容是什么，掌握一定的数据分析能力，都可以帮你更好的认识世界，更好的提升工作效率。数据分析除了包含传统意义上的统计分析之外，也包含寻找有效特征、进行机器学习建模的过程，以及探索数据价值、找寻数据本根的过程。
本篇文章介绍了统计计数的基本原理以及Presto的实现思路，精确统计和近似统计的细节及各种优缺点，并给出了统计计数在具体业务使用的建议。
一、Linux目录结构 你想知道为什么某些程序位于/bin下，或者/sbin，或者/usr/bin，或/usr/sbin目录下吗？例如，less命令位于/usr/bin目录下。为什么没在/bin中，或/sbin，或/usr/sbin目录中？所有这些目录之间有什么不同？ 在这篇文章中，让我们回顾一下Linux的文件系统结构，并理解各上层目录的含义。 蓝色：表示目录 青色：表示链接 黑色：表示文件 1、/- 根每一个文件和目录从根目录开始。只有root用户具有该目录下的写权限。请注意，/root是ro
前言：Linux基本指令学到这里也快接近尾声了，如果对前面内容还有不清楚建议回顾这两篇文章 。
十道海量数据处理面试题与十个方法总结 一、十道海量数据处理面试题 1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 此题，在我之前的一篇文章算法里头有所提到，当时给出的方案是：IP的数目还是有限的，最多2^32个，所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存，然后进行统计。 再详细介绍下此方案：首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出
有赞使用storm已经有将近3年时间，稳定支撑着实时统计、数据同步、对账、监控、风控等业务。订单实时统计是其中一个典型的业务，对数据准确性、性能等方面都有较高要求，也是上线时间最久的一个实时计算应用。通过订单实时统计，描述使用storm时，遇到的准确性、性能、可靠性等方面的问题。 订单实时统计的演进 第一版：流程走通 在使用storm之前，显示实时统计数据一般有两种方案： 在数据库里执行count、sum等聚合查询，是简单快速的实现方案，但容易出现慢查询。 在业务代码里对统计指标做累加，可以满足指标的快速查
功能：用于读取某日志文件，可指定某个匹配条件，返回文本中匹配到的该行和前面的n行。
根据实际应用场景划分，SQL语句可分为统计类、查询类、更新类等不同类型。在语句设计中，核心关注点是优化执行效率，旨在降低语句执行耗时，并最小化对CPU、内存、I/O以及网络带宽等资源的消耗。为提高效率，通常采用一系列手段，包括充分利用索引、缩小操作粒度、简化操作复杂度等。下面我们先来看一下统计类语句的注意事项。
正文部分 SAP HANA处理大量数据速度快的机制理解 1：HANA使用列存储的数据管理优化数据存取 从列去读取数据库表，其他忽略 2：对于内存和CPU之间的访问速度差异，增加内核，压缩数据 3：使用列存储技术高效利用CPU的缓存。 行存储数据的读取方式容易造成内存的数据读取及高速缓存的丢失 4：利用新型CPU预读取的技术夹克数据的读取 就是读取一个缓存数据的同时，预读另一个缓存数据。 HANA采用了行列混合的存储模式 即在单一数据库系统中，能支持两种不同的数据存储模式。 传统意义上数据库表是一个二维表，由
作者：林冠宏 / 指尖下的幽灵 掘金：https://juejin.im/user/587f0dfe128fe100570ce2d8 博客：http://www.cnblogs.com/linguanh/ GitHub ： https://github.com/af913337456/ 腾讯云专栏： https://cloud.tencent.com/developer/user/1148436/activities ---- 仅列举一些解决方法，事实的解决方案是非常多的。 这些
一、Linux目录结构 你想知道为什么某些程序位于/bin下，或者/sbin，或者/usr/bin，或/usr/sbin目录下吗？例如，less命令位于/usr/bin目录下。为什么没在/bin中，
Haplovew目前主要接受：Linkage Format；PHASE format；PLINK format；Hapmap format；Haps format等格式的输入文件，下面将对这些文件的具体格式做以介绍。
传统虚拟化技术与容器技术对比 1、传统的虚拟化技术 传统的虚拟化技术会在已有主机的基础上创建多个虚拟主机，然后在每个虚拟主机上安装独立的操作系统，并由虚拟主机的内核空间和用户空间来运行应用程序
（说明：我们拿到的bed文件时常是客户在Windows系统下编辑好的，其行尾是\r\n，在进行NGS分析前最好将其转换为Unix风格的行尾\n。）
数据质量一直是数据仓库领域一个比较令人头疼的问题，因为数据仓库上层对接很多业务系统，业务系统的脏数据，业务系统变更，都会直接影响数据仓库的数据质量。因此数据仓库的数据质量建设是一些公司的重点工作。
正常请求到数据后，如果我们想把统计数据制成图表就非常的麻烦。 今天给大家带来比较实用的两个方法，把数组去重且显示每一个数据重复的次数 ---本文章为原创文章，转载请注明出处--- 下文代码有详细的注释，再次就不做赘述了直接上代码 **方法一(使用对象记录重复的元素，以及出现的次数) <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document</title> </head> <body> <script>
本篇是如何调优 Oracle SQL系列文章第五篇：查询优化器概念之关于优化器组件。
经过 uniq 命令的处理，重复的行被合并成一个，没有重复的行被保留，同时在行前面加上了出现的次数。
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