MySQL里的数值类型分得很细，光整型数据就有多种数据类型。...对于MySQL的数据类型，我们来说说bigint,如果按照无符号数，最大的值为18446744073709551615，这是一个相当大的数字，如果从有符号数据的角度来看就是-1，那么问题来了，在MySQL...，两者是没有差别的，如果是实际的场景中，这可是天壤之别。...*/; 这样看来对于binlog中，有符号数和无符号数都会按照无符号数来转换，当然直接看数据类型是没有标识有符号和无符号的差别的。...所以如果是单纯要解析binlog处理数据就需要考虑到这个地方的差别，对此一种思路是查看information_schema中的列信息来做出更加明确的判断。
活跃性：每天中每小时的、每周中每天的、每周中每小时的、每年中每月的、每年的提交量。 作者数：列举所有的作者（提交数，第一次提交日期，最近一次的提交日期），并按月和年来划分。.../test 5、统计执行结束后，在本地生成了test结果目录，目录生成的文件结构如下所示。 打开index.html报告，如下图所示。...“3206天，其中1400天是活跃天.”...时间维度的效率分析：每天中每小时的、每周中每天的、每周中每小时的、每年中每月的、每年的提交量。 2....提交者维度的活跃度统计：列举所有的作者（提交数，第一次提交日期，最近一次的提交日期），并按月和年来划分。 3. 按照文件数：按日期划分，按扩展名名划分。 4.
活跃性：每天中每小时的、每周中每天的、每周中每小时的、每年中每月的、每年的提交量。 作者数：列举所有的作者（提交数，第一次提交日期，最近一次的提交日期），并按月和年来划分。.../test 5、统计执行结束后，在本地生成了test结果目录，目录生成的文件结构如下所示。 ? 打开index.html报告，如下图所示。...“3206天，其中1400天是活跃天.”...时间维度的效率分析：每天中每小时的、每周中每天的、每周中每小时的、每年中每月的、每年的提交量。 ? ? 2....提交者维度的活跃度统计：列举所有的作者（提交数，第一次提交日期，最近一次的提交日期），并按月和年来划分。 ? 3. 按照文件数：按日期划分，按扩展名名划分。 ? 4.
本项目设计的Hive查询任务主要有： 1.统计19年-21年每月降水量对比 2.统计19年-21年每月温度情况 3.统计2005年-2022年天气情况词云图 4.统计每个时间段天气情况 5.统计每个时间段风向...统计每月降水量占全年的比例；对于第一个任务统计每个北京市每月降水量占全年比例，在Mapper中对每次读入的字符串进行分割，将北京市作为key，每月作为value传入Reducer，通过重写clean_up...函数，统计出全市总降水量，在reduce函数中将每个北京市的每月降水量除以全年得到比例。...2.统计每月温度占全年的比例； 3.统计天气情况的比例；对于第二三个任务统计不同在各自大类中的比例，在Mapper种对每次的字符串进行分割，将作为key，天气温度作为限定条件，将作为value传入Redurcer...每月降水量对比图 统计2005年-2022年天气情况词云图，如下图所示。 每月降水量对比图 6.项目总结与展望 本次项目对我来说在编程能力以及自学能力上是一个锻炼。
典型的粒度声明如下： 订单中，每个商品项作为下单事实表中的一行，粒度为每次下单； 每周的订单次数作为一行，粒度就是每周下单； 每月的订单次数作为一行，粒度就是每月下单； （3）确定维度...“事实”这个术语表示的是业务事件的度量值（可统计次数、个数、件数、金额等），例如，订单事件中的下单金额。 ...2）周期型快照事实表 周期型快照事实表中不会保留所有数据，只保留固定时间间隔的数据，例如每天或者每月的销售额，或每月的账户余额等。 ...如：形成日，周，月粒度汇总明细，或者基于某一个维度，如商品类目粒度的汇总日表，统计便于下一步报表数据结构的组织。...所谓派生指标，即由统计周期+修饰词+统计粒度+原子指标组合加工而成的指标 其中，统计周期：指的是想要统计的时间周期，比如天、周、月 修饰词：指的是业务的约束，通常出现在SQL的where条件中，
一.简介 仓库代码统计工具之一,可以按git提交人、提交次数、修改文件数、代码行数、注释量在时间维度上进行统计，亦可按各文件类型进行简单的统计，非常方便....虽然以代码行数来衡量项目或者程序员并不是一件靠谱的事，但是从统计角度看趋势对于技术管理人员还是很有帮助的！...GitStats就是这样的工具，它能生成以下统计数据，并以图表形式进行对比 常规的统计：文件总数，行数，提交量，作者数。...活跃性：每天中每小时的、每周中每天的、每周中每小时的、每年中每月的、每年的提交量。 作者数：列举所有的作者（提交数，第一次提交日期，最近一次的提交日期），并按月和年来划分。...文件数：按日期划分，按扩展名名划分。 行数：按日期划分。
若一个表的MOB文件存储在MOB区域（MOB region）中，则意味着该区域中将存在大量的MOB文件。请参考下图中HBase MOB架构。 ?...对应分区r2中startkey的散列值 在MOB区域中，从2016.1.1-2016.1.2，r1分区中每天有两个MOB文件，2016.1.1当天，分区r2中有三个MOB文件 通过MOB压缩后，r1、r2...由于只有在同一区并且为同一天的MOB文件才可压缩，因此在一个MOB区域中的目录下一年产生的MOB文件数量为365乘以分区数目。...根据ISO8601定义的周（起始为周一结束为周日），若采用周策略进行MOB压缩后，则每个分区每周会产生一个文件，同理，用压缩方法按月压缩，每月会生成一个文件，最终在一个MOB区域目录下的文件数分别为52...用户可通过HBase shell在创建表时设置该属性。例如： ? 同时也可以改变该属性字段值 ? 如果压缩策略从每日改为每周或每月，或从每周改为每月，则下一个MOB压缩将重新压缩之前压缩的MOB文件。
每周评出: 有奖活跃用户: 连续7天活动 每月评,等等......其实简单说就是统计一下连续7天(或者连续30天)有多少人连续登陆过 咱们先来想一想传统的方案 很容易就会想到只要用户登陆了，我在表中插入一条数据，并且记录上对应的日期，然后用mysql里面的记录来逐个判断...但这样是存在一些问题的，主要的问题在于用户量高达1亿，每个用户登陆一次就远远的超过mysql的极限了，更不要说统计一星期了，而且用上group ,sum运算,计算也是非常慢的。...先分析一下思路，对于某一天来说，我们可以把这一天想像成一根小木棍，分成了不同的段落，每个段落对应的就是用户的位(因为有user_id)，默认值都是0，只要有人登陆了，就把对应的用户的位置标为1即可。...我们可以把每一天作为一个键，然后每天对用户登陆状态进行标记，在最后用每天做一个"与运算"就可以准确的知道哪些用户连续登陆了。
一、周期快照简介 周期快照事实表中的每行汇总了发生在某一标准周期，如一天、一周或一月的多个度量。其粒度是周期性的时间段，而不是单个事务。...有些数据仓库用户，尤其是业务管理者或者运营部门，经常要看某个特定时间点的汇总数据。下面在示例数据仓库中创建一个月销售订单周期快照，用于按产品统计每个月总的销售订单金额和产品销售数量。...但即便是在如此简单的场景下，我们仍然需要建立独立的周期快照事实表。事务事实表的数据量都会很大，如果每当需要月销售统计数据时，都从最细粒度的事实表查询，那么性能将会差到不堪忍受的程度。...很明显，本例中decision节点的作用就是控制在并且只在一个月当中的某一天执行周期快照表的数据装载，其它日期不做这步操作。之所以这里是'02'是为了方便测试。...fn_month_sum函数接收年月作为参数，因此不必要非得1号执行，任何一天都可以。这个工作流定义保证了每月汇总只有在每天汇总执行完后才执行，并且每月只执行一次。工作流的DAG如图1所示。 ?
每行由6个域组成： 分钟小时每月的天月星期命令 上述6个域之间用空格或Tab分开，其中： 分钟：分钟域，值的范围是0到59 小时：小时域，值的范围是0到23 每月的天：日期，值的范围是1到31 月份：月份...FMS的备份方法 一、备份数据说明： Foxmail Server系统的数据分为以下几种： 邮件数据：存在于系统相应目录中。...目录结构为：[邮件数据存放根目录]/[服务域名]/[用户帐号第一个字母小写]/[用户帐号]/[邮箱结构].例如，在默认安装的情况下一个在 bodachina.com域中的admin用户他的邮箱目录为：/...请把相关文件打包，移动到日志存放目录中。 对临时数据进行删除。在系统运行了一段时间后，系统数据目录中，会积累了一定容量的临时数据。为了提高系统的效率和空余系统磁盘空间，请把临时数据删除。...数据备份方法说明： 当系统出现灾难性故障，可以通过恢复备份数据来恢复系统，步骤如下： 把邮件数据备份包maildata.tar恢复到系统的邮件数据存放目录中;把用户信息备份文件userdata.sql恢复到数据库中
我们来统计一下sleep这个词在twitter上出现的频率。 ? 看来很多人喜欢在睡前会说一声我睡了。那我们再看一个更有意思的 :"Thursday"这个词的每天出现的频率。 ?...最后要说的是以上的分析在统计上都是不严谨的，twitter上的信息杂音非常大，又有很强的demographic bias，有很多因素都没有考虑。我们只能希望大数定律能过弥补一些误差。...软件使用了最为传统的MySQL，这是一个存了400亿条数据的MySQL数据库。我花了大量时间去做优化，尝试了各种各样的partition, ordering, indexing。...最后可以实现一天之内对100-200亿条数据进行线型搜索或过滤，或者几秒钟内调取某一天的或某一条tweet。 这台服务器现在留在了MIT，毕业后我把它提供给了一位教授做研究。...PS: 这个项目在2013年停止了，因为social media已经不在火，而且twitter于2013年中关闭了相关的API接口。
在MySQL中，MyISAM建议使用固定长度代替可变长度列；InnoDB建议使用varchar类型，因为在InnoDB中，内部行存储格式没有区分固定长度和可变长度。...（反正我么碰到过LOB类型数据） 8）尽量将表字段定义为NOT NULL约束，这时由于在MySQL中含有空值的列很难进行查询优化，NULL值会使索引以及索引的统计信息变得很复杂，可以使用0或者空字符串来代替...对于只需要精确到某一天的数据类型，建议使用DATE类型，因为他的存储空间只需要3个字节，比TIMESTAMP还少。...（真的是技术文，欢迎补充） 优化③：索引 索引是一个表优化的重要指标，在表优化中占有极其重要的成分，所以上篇索引优化详解没看过的可以先看看，这里不再赘叙。...1.创建一张日充值表,记录每天充值总额 2.每天用定时器对当前充值记录进行结算 3.创建每月充值表,每月最后一天用定时器计算总额 4.则要查询总额,则从月报表中汇总，再从日报表查询当天之前的数据汇总，再加上今天的使用当天流水表记录今天的流水
每行由6个域组成： 分钟小时每月的天月星期命令 上述6个域之间用空格或Tab分开，其中： 分钟：分钟域，值的范围是0到59 小时：小时域，值的范围是0到23 每月的天：日期，值的范围是1到31 月份：月份...FMS的备份方法 1.备份数据说明： Foxmail Server系统的数据分为以下几种： 1.1邮件数据： 存在于系统相应目录中。...具体命令： 或者直接把数据库目录打包备份，在mysql数据库存放数据的目录下可以看到一个名叫qmail的数据库，用户可以用上面的打包方式对qmail数据库进行数据备份。 2.3对地址本数据进行备份。...4.数据回复方法说明： 当系统出现灾难性故障，可以通过恢复备份数据来恢复系统，步骤如下： 把邮件数据备份包maildata.tar恢复到系统的邮件数据存放目录中； 把用户信息备份文件userdata.sql...恢复到数据库中，具体方法是：用数据库帐号进入数据库（默认为qmail）； 通过命令show tables获取所有表信息； 通过命令drop table [表名]，把所有表删除； 退出数据库；通过命令mysql
我们来统计一下 sleep 这个词在 Twitter 上出现的频率。 看来很多人喜欢在睡前会说一声我睡了。那我们再看一个更有意思的 : “Thursday”这个词的每天出现的频率。...最后要说的是以上的分析在统计上都是不严谨的，Twitter 上的信息杂音非常大，又有很强的 demographic bias，有很多因素都没有考虑。我们只能希望大数定律能过弥补一些误差。...软件使用了最为传统的 MySQL，这是一个存了 400 亿条数据的 MySQL 数据库。我花了大量时间去做优化，尝试了各种各样的 partition, ordering, indexing。...最后可以实现一天之内对 100-200 亿条数据进行线型搜索或过滤，或者几秒钟内调取某一天的或某一条 tweet。 这台服务器现在留在了 MIT，毕业后我把它提供给了一位教授做研究。...PS: 这个项目在2013年停止了，因为social media已经不在火，而且twitter于2013年中关闭了相关的API接口。
我们来统计一下 sleep 这个词在 Twitter 上出现的频率。 看来很多人喜欢在睡前会说一声我睡了。...最后要说的是以上的分析在统计上都是不严谨的，Twitter 上的信息杂音非常大，又有很强的 demographic bias，有很多因素都没有考虑。我们只能希望大数定律能过弥补一些误差。...软件使用了最为传统的 MySQL，这是一个存了 400 亿条数据的 MySQL 数据库。我花了大量时间去做优化，尝试了各种各样的 partition, ordering, indexing。...最后可以实现一天之内对 100-200 亿条数据进行线型搜索或过滤，或者几秒钟内调取某一天的或某一条 tweet。 这台服务器现在留在了 MIT，毕业后我把它提供给了一位教授做研究。...PS: 这个项目在2013年停止了，因为social media已经不在火，而且twitter于2013年中关闭了相关的API接口。
很多应用比如签到送积分、签到领取奖励： 签到 1 天送 10 积分，连续签到 2 天送 20 积分，3 天送 30 积分，4 天以上均送 50 积分等 如果连续签到中断，则重置计数，每月初重置计数 显示用户某个月的签到次数...在日历控件上展示用户每月签到情况，可以切换年月显示 最简单的设计思路就是利用MySQL保存签到数据（t_user_sign），如下： 字段名 描述 id 数据表主键（AUTO_INCREMENT） fk_diner_id...用户签到：往此表插入一条数据，并更新连续签到天数 查询根据签到日期查询 统计根据 amount 统计 如果这样存数据，对于用户量大的应用，db可能扛不住，比如 1000W 用户，一天一条，那么一个月就是...bitmap 的很多操作比如存储、获取、统计等指令，使用起来非常方便。...统计用户签到情况 获取用户某月签到情况，默认当前月，返回当前月的所有日期以及该日期的签到情况。 SignController ?
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。...(),INTERVAL 1 WEEK) 中时间字段 ); 中间的 1 是一周的意思，2 周就填写 2 查询最近一月内数据 SELECT * FROM 表名 WHERE DATE_SUB...(CURDATE(),INTERVAL 1 MONTH) 中时间字段 ); 查询当年每月的统计数据 SELECT MONTH('表中日期字段'), COUNT(*) FROM '表名...' WHERE YEAR(CURDATE()) GROUP BY MONTH('表中日期字段'); PS：在复制 SQL 的时候需要注意，Mybatis 无法解析 = 这样的符号，需要使用...SELECT * FROM 表名 WHERE quarter( FROM_UNIXTIME( 日期字段 ) ) = quarter(curdate( )); 查询 7 天的数据 SELECT * FROM
最近遇到一个业务需求，要统计一张mysql大表每天/每周/每月的记录量（该表每天产生的记录量在好几百万）。当然有朋友会说，select count(1) from xxx 不就完事了吗？...于是想到了redis里的HyperLogLog，这种数据类型一般很少用，但是计算count是它的强项，性能极快（具体原理可参考文末文章） 一、基本用法 1.1 向HyperLogLog中添加元数 pfadd...如上图，可以用 "表名_天"做为key，然后把每行记录的主键Id扔进去，如果操作执行成功，会返回1 1.2 统计HyperLogLog中的基数(即：去除重复后的元素个数) pfcount key名 ?...可以借助cannal工具，订阅mysql的binlog，实时消费mq，扔到redis里。...不过，世界上并没有银弹，HyperLogLog也并非完美无缺，它的统计值是有一定误差的，并非1个不漏，对于计算日活/海量数据定性分析，这些是没问题的，但是如果用于统计具体金额之类的，就不建议使用了。
ctime n 查找系统中最后n*24小时被改变文件状态的文件 -mmin n 查找系统中最后N分钟被改变文件数据的文件 -mtime n 查找系统中最后n*24小时被改变文件数据的文件 -...nogroup 查找无有效所属组的文件，即该文件所属的组在/etc/groups中不存在。...-fstype：查找位于某一类型文件系统中的文件，这些文件系统类型通常可以在配置文件/etc/fstab中找到，该配置文件中包含了本系统中有关文件系统的信息。...-cpio：对匹配的文件使用cpio命令，将这些文件备份到磁带设备中。 -type 查找某一类型的文件，诸如： b - 块设备文件。 d - 目录。 c - 字符设备文件。 p - 管道文件。...find / -name php.ini 2.查找/home/www目录中以.log为后缀的文件 find /home/www -name "*.log" 3.查找/home/www目录中5天前更改的文件
获取Bitmaps中某个偏移量的值 获取键的第offset位的值（从0开始算） 3、bitcount 统计字符串被设置为1的bit数。...解决基数问题有很多种方案： （1）数据存储在MySQL表中，使用distinct count计算不重复个数 （2）使用Redis提供的hash、set、bitmaps等数据结构来处理 以上的方案结果精确...Redis推出了HyperLogLog Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定的...将一个或多个HLL合并后的结果存储在另一个HLL中，比如每月活跃用户可以使用每天的活跃用户来合并计算可得 案例演示 1.统计某博客网站每天独立访客的人数，用HLL数据类型存取 127.0.0.1:6379...127.0.0.1:6379> geodist china:city shanghai beijing km "1068.1535" 4.以给定的经纬度为中心，找出某一半径内的城市 127.0.0.1
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