要按月统计每月的订单数量，您可以使用MySQL中的日期函数和聚合函数。假设您有一个名为"orders"的表，其中包含订单信息，并且有一个名为"order_date"的列，其中包含订单的日期。
为每一条记录添加create_time和update_time是非常明智的选择，分别表示当前记录第一次添加和最后一次更改的时间戳。
其中，spark-sql_2.12是Spark SQL的核心依赖，spark-core_2.12是Spark的核心依赖。注意，版本号可以根据实际情况进行调整。
使用Elasticsearch的过程中，除了全文检索，或多或少会做统计操作，而做统计操作势必会使用Elasticsearch聚合操作。
我司在某云的MySQL数据库占硬盘空间大于90%，RDS空间总空间为 700G，表A分析之后。某渠道统计的表有5亿，单表空间超过350G。
自己做过MySQL按天，按周，按月，按时间段统计，但是不怎么满意，后来找到这位大神的博客，转载一下，谢谢这位博主的分享
窗口函数是 SQL2003 标准才开始有的一系列 SQL 函数，用于应付一些复杂运算是比较方便。但是普遍使用的 MySQL 数据库对窗口函数支持得却很不好，直到最近的版本才开始有部分支持，这当然就让 MySQL 程序员很郁闷了。
我们都知道，随着业务量的增长，数据量也会随之增加，这个时候就需要关注业务大表，因为大表会影响查询性能，DDL变更时间很长，影响业务的可用性，同时导致从库延迟很大，如果业务做了读写分离，导致用户重复操作产生脏数据，例如重复下单。
ETL，Extraction-Trasformation-Loading，即数据读取，转换，装载的过程，是构建数据仓库的重要环节。
在互联网时代，随着业务数量的暴增和应用规模的不断扩大，无论是oracle还是mysql这样子的关系型数据库，都会面临服务器CPU、磁盘IO和内存的各种瓶颈问题。基于此情况，各个业务团队迫切需要一种数据分片的方案将业务数据量存储成本分摊到成本可控的各个普通数据库服务器上，数据库切分的方案便应运而生。
MySQL单条SQL是单线程的，只能跑满一个core，ClickHouse相反，有多少CPU，吃多少资源，所以飞快； ClickHouse不支持事务，不存在隔离级别。这里要额外说一下，有人觉得，你一个数据库都不支持事务，不支持ACID还玩个毛。ClickHouse的定位是分析性数据库，而不是严格的关系型数据库。又有人要问了，数据都不一致，统计个毛。举个例子，汽车的油表是100%准确么？为了获得一个100%准确的值，难道每次测量你都要停车检查么？统计数据的意义在于用大量的数据看规律，看趋势，而不是100%准确。 IO方面，MySQL是行存储，ClickHouse是列存储，后者在count()这类操作天然有优势，同时，在IO方面，MySQL需要大量随机IO，ClickHouse基本是顺序IO。 有人可能觉得上面的数据导入的时候，数据肯定缓存在内存里了，这个的确，但是ClickHouse基本上是顺序IO，用过就知道了，对IO基本没有太高要求，当然，磁盘越快，上层处理越快，但是99%的情况是，CPU先跑满了（数据库里太少见了，大多数都是IO不够用）。 二、创建库
对于分库分表来说，具体有两种方式：垂直拆分和水平拆分。 垂直拆分主要是业务的细化和独立，和业务联系比较密切。所以本文只讨论更通用的水平拆分。
“增删改查”都是查找问题，因为你都得先找到数据才能对数据做操作。那存储系统性能问题，其实就是查找快慢问题。
SELECT * FROM tb_stu WHERE sname like ‘刘%’
一查询数值型数据: SELECT * FROM tb_name WHERE sum > 100; 查询谓词:>,=,<,<>,!=,!>,!<,=>,=<
composite聚合类似于mysql的多字段group by，比如要按月以及所属门店两个维护来统计每个月的收益，如果用mysql来实现的话类似
想象一下，导入Elastic日报能在Kibana做哪些分析呢？ 1）title 词频统计 2）编辑发布文章统计 3）2017，2018，2019日报量统计 4）日报按月统计 5）编辑发日报时间按区间统计 6）关键词检索，如：性能、设计、优化、实战等 7）....
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.
以天为统计周期，是常见需求。周报、月报更是常见需求。长周期项目，甚至有年报需求。我已经掌握了mysql中按天统计，如何实现按年、按月、按周统计呢？
Java基于ssm开发的服装商城，用户可以浏览商品和特价商品，加入购物车，直接下单支付，在我的个人中心里可以管理自己的订单，收货地址，编辑资料等。管理员可以发布商品，上下架商品，处理订单，查看销售统计，还可以管理商品的库存，出库入库，导出销售记录excel。
使用 MySQL Scheduler 和 Event 周期性创建数据表，下面提供的是按月建表计划任务及事件通过 ON SCHEDULE EVERY 1 MINUTE 语句完成。
Ssm服装经销系统，主要分为6个角色：管理员、资料员、采购员、仓库员、售卖员、财务。采购员进行采购入库；仓库员进行采购入库、退货入库、提货出库、折损出库等库存管理；售卖员进行填单的创建，然后去仓库那里提货，或者客户退货入库等操作；资料员管理客户信息、供应商信息、产品的录入等，财务进行月统计；管理员管理用户
数据库表： • 表输出 • 更新，删除，插入/更新 • 批量加载（mysql，oracle） • 数据同步 文件： • SQL 文件输出 • 文本文件输出 • XML 输出 • Excel Output/Excel Writer 其他（报表、应用）
网上分库分表的资料很多，这里主要是重新整理和梳理一下。如有和其他文章类似片段或解决方案，纯属前人总结或者业内标准。
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大家好，我是Maynor。相信大家和我一样，都有一个大厂梦，作为一名资深大数据选手，深知SQL重要性，接下来我准备用100天时间，基于大数据岗面试中的经典SQL题，以每日1题的形式，带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。
先向大家介绍MySQL运行状态分析诊断工具这个新玩意，其思路很简单，就是遍历 SHOW GLOBAL STATUS 和 SHOW PROCESSLIST 的结果，对可能预示着有性能瓶颈的地方做出预警。主要关注几个方面：
上面的参数是对所有存储引擎的表进行累计，下面参数是针对InnoDB存储引擎的，累加算法略有不同
当谈到在Java应用程序中进行数据库访问时，MyBatis 是一个备受欢迎的持久层框架。它的强大之处在于提供了灵活性和可定制性，使得数据库操作变得更加简便。在这篇文章中，我们将深入介绍 MyBatis 中的<choose> 标签，它是一个有趣且功能强大的元素，用于在 SQL 映射文件中进行条件选择。
通过上述参数可以了解当前DB应用是插入更新为主还是查询为主，以及各类的SQL执行比例。
SQL优化 通过show status命令了解各种sql的执行效率 查看本session的sql执行效率 show status like 'Com_%'; 查看全局的统计结果 SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_%' 查看服务器的状态 show global status; 结果 Com_select:执行select操作的次数，依次查询之累加1 Com_insert:执行insert操作的次数，对于批量插入的insert操作，只累加依次 Com_update:执行update操作
NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件，支持nfx/netcore，由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今，以下简称XCode。
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
IEE版本：5.1.40 需求：由于目前的IEE版本并不支持分区表，且删除历史数据效率很低，删除部分数据后空间释放方面也不理想。 现采用按月分表存放数据。这样卸载历史数据时，直接删除历史表即可。 改造步骤：
大家吼，我是你们的朋友煎饼狗子——喜欢在社区发掘有趣的作品和作者。【每日精选时刻】是我为大家精心打造的栏目，在这里，你可以看到煎饼为你携回的来自社区各领域的新鲜出彩作品。点此一键订阅【每日精选时刻】专栏，吃瓜新鲜作品不迷路！ *当然，你也可以在本篇文章，评论区自荐/推荐他人优秀作品（标题+链接+推荐理由），增加文章入选的概率哟~
随着数据量的增大，咱们入集市的方式渐渐的从“同步数据”变成“增量导入数据”，“增量导入数据”的优点大致有两点：
客户访问和咨询主题，顾名思义，分析的数据主要是客户的访问数据和咨询数据。但是经过需求调研，这里的访问数据，实际指的是访问的客户量，而不是客户访问量。原始数据来源于咨询系统的mysql业务数据库。 用户关注的核心指标有：1、总访问客户量、2、地区独立访客热力图、3、访客咨询率趋势、4、客户访问量和访客咨询率双轴趋势、5、时间段访问客户量趋势、6、来源渠道访问量占比、7、活跃页面排行榜。 总访问客户量 说明：统计指定时间段内，访问客户的总数量。能够下钻到小时数据。 展现：线状图 指标：访问客户量 维度：年、季度、月 粒度：天 条件：年、季度、月 数据来源：咨询系统的web_chat_ems_2019_12等月表
云和恩墨旗下的DBASK小程序近期增加了数据库 MongoDB、Redis、 Elasticsearch、DB2、Weblogic 等新的的专题栏目和一些新的技术专家，另外，也新关联了技术闲谈、OB、架构文摘、51CTO技术栈等等数据领域的公众号，欢迎大家阅读分享。
ps: 按照时间段(年月日)进行显示时, 用到了 DATE_FORMAT() 函数, 这个改动会对后面的统计带来意想不到的影响
不懂数据分析的 growth hacker 不是好运营。近日我想要统计我家产品 xue.cn 用户的编程自学行为的频次，且在不给技术开发部门带来任何新需求的情况下自力更生。那么，我该如何定义并统计这个数据指标呢？
上述例子中，存储在表中的数据都不是应用程序所需要的。我们需要直接从数据库中检索出转换、计算或格式化过的数据，而不是检索出数据，然后再在客户端应用程序中重新格式化。
通过下面的图片可以看出，MySQL基础语法分为四部分：连接数据库，对数据库的操作，对表中的数据操作，对表操作等等。
作者介绍 杨江， 6年Oracle工作经验，4年Oracle数据库专业服务经验，擅长性能优化、性能问题诊断、故障排查、GOLDENGATE。 影响数据库性能的因素有很多，从大的方面可以分为硬件和软件。硬件包括CPU、内存、存储、网络设备等，软件方面包括操作系统版本、操作系统参数、数据库版本、数据库参数、数据库架构、运行的SQL代码等。 以上因素中，运行的SQL代码可单独归为一类，这部分内容多变，可控性较低，与业务强关联，动态影响，难以准确捕获，问题此消彼长难以根除。通过我们处理的故障类型统计，80%的性能问
这篇文章是关于pandasql，Yhat 写的一个模拟 R 包 sqldf 的Python 库。这是一个小而强大的库，只有358行代码。pandasql 的想法是让 Python 运行 SQL。对于那些来自 SQL 背景或仍然「使用 SQL 思考」的人来说，pandasql是一种利用两种语言优势的好方式。
一般来说这部分的考核主要是，考察你们的Python 爬虫(在没有数据的情况下)、Python pandas 基础数据分析、matplotlib 绘制直方图、饼状图、散点图和误差线图等多种图形，我总结了一下：
概述：在评测各个云厂商的云数据库的时候，我们经常被各种复杂的数据迷惑，不知道该怎么看数据库的性能，怎么评比价格，怎么选出性价比超高的产品，对于大部分没法试用（原因你知道的，费用太高）的产品，就只能听厂商宣传了，今天我们来一起探讨如何评选出一款性价比超高的云数据库。 PS: 目前主流的云数据库一般分两大类，一类是互联网公司常用的开源数据库MySQL,一类是Windows下标配的SQL Server，这两大类产品都拥有自己的客户群。本次评测也围绕这两类展开。 PPS: 本次参与评测的厂商有：AWS（国际），AW
java实现的企业批量排班系统，出差请假打卡统计，排班，设置部长，发布公告等功能。人脸识别考勤打卡。
日常对账查看账单时，经常会发现费用账单和消耗账单金额不一致，基于这个主题，本文同步一下这两者的区别及应用场景。
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