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MySQL 系列】MySQL 按照当前年月周日统计数据

前言: 接了一个小需求,获取用电统计的数据,要求获取最近月,周,天统计数据,MySQL 本来就包含处理这种需求的函数,这里记录下。...不然会报:org.xml.sax.SAXParseException: 元素内容必须由格式正确的字符数据或标记组成(具体可以看下这篇文章: 传送门 ) 统计某年每个月的数据量 SELECT MONTH(...日期字段 ),COUNT( 1 ) FROM 表名 WHERE YEAR ( 日期字段 ) = 查询年份 GROUP BY MONTH ( 日期字段 ); 其他统计 SQL 查询本年度数据 SELECT...`TABLES` WHERE TABLE_SCHEMA = 'database_name'; 查询阻塞语句 SELECT r.trx_id waiting_trx_id, r.trx_mysql_thread_Id...waiting_thread, r.trx_query waiting_query, b.trx_id blocking_trx_id, b.trx_mysql_thread_id blocking_thread

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    【Flink实战】用户统计按照省份维度统计新老用户

    event":"browse", "net":"WiFi", "device":"4759947c-cd47-433c-ac8f-ae923a6d38b6", "version":"V1.2.0" } 统计分析...Exception { return Tuple2.of(value.f0, value.f1); } }).sum(2).print("按照省份维度统计新老用户...这样会存在问题,出现问题的时候后面的数据就阻塞了**(流处理吞吐量问题)** 日志中是商品与相关信息是记录的ID,需要去连表查询数据库补全数据,考虑与外部数据连通的性能 需要支持异步的数据库 只需要按照...工作中:很大程度都是各种维度的统计分析 离线数仓 实时数仓 较多的维度 操作系统 + 新老用户 新老用户 省份 + 新老用户 操作系统 + 省份 + 新老用户 运营商 + 省份 + 新老用户...运营商 + 新老用户 ==> KeyBy(…).sum(index) 会遇到的统计问题 每N(小时/分钟)统计一次 每10分钟统计一次 从xxxx==>xxxx事件段内的各种维度(…) 统计

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    laravel实现按月或天或小时统计mysql数据的方法

    在PHP里怎么比较简单的实现按时间(如按月,按天,按小时)来统计表里的数据呢?...如:要实现获取下图曲线图数据(ps:当然也可能是柱状图等,数据都是一样的),默认获取七天内的数据,点击今天,7天,15天,30天可任意切换,其中今天是按小时统计....不过我的实现方法有一个小缺点,当某个小时内是没有数据的,那么该小时不会出现,不过这个应该可以通过前端的形式弥补 好了,废话不多说,上图上代码! ? 1....start,$end){ //计算时间差值,以决定格式化时间格式 $diff = strtotime($end)-strtotime($start); //分组条件 1天内按小时分组...,strtotime($end)); } $data = $query- get(); return $data; } 以上这篇laravel实现按月或天或小时统计mysql

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    MySQL 总是差八个小时如何破?

    的这个时间跟我系统的时间其实就差了 8 小时MySQL 本身的时间都不对,那你将来插入/查询的时间肯定也不对。...而我们的北京时间比 UTC 快了 8 小时,即 UTC+8。...serverTimezone=UTC 小伙伴们看一下,在数据库连接地址中,我特意设置了时区为 UTC,这个时区比我们目前的时区慢了 8 小时,我们来看看用这样一个错误的时区,操作的结果是什么样子的。...相同道理,大家也可以自行尝试设置 serverTimezone=Asia/Tokyo,时区设置为东京,东京比我们早一个小时,东京的 13 点就是我们的 12 点,那么最终查询结果就是 12 点。...yyyy-MM-dd HH:mm:ss",timezone = "Asia/Shanghai") 大家看到,这段代码如果没有设置 timezone 属性,那么默认的时区就是 UTC,也会导致最终的时间差了 8 小时

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    【技巧】如何快速按照日期分组

    问题的提出 在处理数据的时候,我们常常需要按照日期对数据进行分类汇总,例如每周、每月、每年汇总等。常见的做法是建立一个用于分类的变量,然后再按照这个变量进行汇总。...按照周进行分类 如果我们想要每周对变量 x求均值,只要在 keyby语句中指定 week=week(date)即可: # 按照周进行分组 dt[, .(x = mean(x)), keyby = ....按照星期进行分类 如果想要按照星期(周一到周日)分类,只要把 week函数改成 wday即可: # 按照星期进行分组 res <- dt[, .(x = mean(x)), keyby = ....按照“每个三天”分类 为了按照任意间隔进行分类,我们需要用到 data.table包中的 ceiling_date函数。...# 按照“每3天”进行分组 dt[, .(x = mean(x)), keyby = .

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    Mysql——分组统计

    前言 作者简介:友友们大家好,我是你们的小王同学 个人主页:小王同学 系列专栏:牛客刷题专栏 推荐一款非常火的面试、刷题神器牛客刷题 今天给大家带来的系列是:Mysql——分组统计...mysql 刷题 系列 牛客网 牛客网里面有非常多得面试真题 包含 java sql c++等多种语言实现  select语句 使用group   by子句对列进行分组【先创建测试表】 select...分组 的sql 语句 -- 显示 每个部门的平均工资和最低工资 select avg(sal),max(sal),deptno from emp group by deptno; -- 按照每个部门的每钟岗位的平均工资...avg(sal)AS avg_sal,deptno from emp group by deptno having avg_sal <2000; 别名的效率相比于更高一些 以上就是小王同学带给大家带来的Mysql

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    MySQL统计信息简介

    作者:王小龙@网易乐得DBA 原文地址: http://mp.weixin.qq.com/s/698g5lm9CWqbU0B_p0nLMw MySQL执行SQL会经过SQL解析和查询优化的过程,解析器将...查询优化器决定SQL如何执行,依赖于数据库的统计信息,下面我们介绍MySQL 5.7中innodb统计信息的相关内容。 MySQL统计信息的存储分为两种,非持久化和持久化统计信息。...二、持久化统计信息 5.6.6开始,MySQL默认使用了持久化统计信息,即INNODB_STATS_PERSISTENT=ON,持久化统计信息保存在表mysql.innodb_table_stats和mysql.innodb_index_stats...目前MySQL并没有提供直方图的功能,某些情况下(如数据分布不均)仅仅更新统计信息不一定能得到准确的执行计划,只能通过index hint的方式指定索引。...新版本8.0会增加直方图功能,让我们期待MySQL越来越强大的功能吧!

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    Thinkphp中MySQL按照中文拼音排序问题的处理

    背景 由于客户需求,需要按照汉字的首字拼音排序,项目开发中免不了数据的排序问题,排序中又免不了对中文的处理。...今天分享一下如何mysql中对中文进行排序,介绍下thinkphp连贯操作的order底层原理 例:M(‘Project’)->order(‘name’)->select(); 这段代码最后转换成原生...php代码是这样的: select * from `project` order by `name`; 原生代码按照汉字排序是这样的: select * from `project` order by...数据查询的时候不管是按添加时间还是按修改时间排序,用户都不满意,领导说:应该按照名字排序嘛,这样用户就可以预见他想要的数据在什么地方了 ?...第二种 修改表结构不修改查询语句: 重点在红框位置,告诉mysql这个字段按照gbk编码处理(也可以是gb2312_chinese_ci) ? ?

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    MySQL 统计信息简介

    MySQL执行SQL会经过SQL解析和查询优化的过程,解析器将SQL分解成数据结构并传递到后续步骤,查询优化器发现执行SQL查询的最佳方案、生成执行计划。...查询优化器决定SQL如何执行,依赖于数据库的统计信息,下面我们介绍MySQL 5.7中innodb统计信息的相关内容。 MySQL统计信息的存储分为两种,非持久化和持久化统计信息。...二、持久化统计信息 5.6.6开始,MySQL默认使用了持久化统计信息,即INNODB_STATS_PERSISTENT=ON,持久化统计信息保存在表mysql.innodb_table_stats和mysql.innodb_index_stats...目前MySQL并没有提供直方图的功能,某些情况下(如数据分布不均)仅仅更新统计信息不一定能得到准确的执行计划,只能通过index hint的方式指定索引。...新版本8.0会增加直方图功能,让我们期待MySQL越来越强大的功能吧!

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