今天下午的源码课,主要是对上两次课程中留的作业的讲解,除了几个逻辑执行计划的优化器外, 重点是planAggregateWithOneDistinct(有一个count distinct情况下生成物理执行计划的原理)。
当索引是很长的字符序列时,这个索引将会很占内存,而且会很慢,这时候就会用到前缀索引了。所谓的前缀索引就是去索引的前面几个字母作为索引,但是要降低索引的重复率,索引我们还必须要判断前缀索引的重复率。先看这样一张表:
元旦前一周到现在总共接到9个sparksql相关的优化咨询,这些案例中,有4个和count(distinct)有关。
OLTP原始数据(mysql)——》数据采集(ODS)——》清洗转换(DWD)——》统计分析(DWS)——》导出至OLAP(Mysql),如图:
这两天发现了一款有趣的数据库DuckDB,它的设计思路来源于sqlite,但是与sqlite不同的是,sqlite是行式数据库,而DuckDB是列式数据库。除此以外,两者非常相似:两个都是基于本地文件系统设计的,都有着完整的数据库体系(客户端、SQL解析器、SQL优化器和存储引擎等等),安装和使用都非常方便。在一些数据分析场景下,比如临时跑个数,不想安装MySQL或者分布式数据库等,应该大有可为。下面基于DuckDB的官方文档和相关博客,做一些简单介绍。
为什么SQL存在性能问题?我们通过10053,可以看到经过Oracle转换的SQL如下所示,
openGauss向量化执行引擎中分组聚合有两种实现方式:排序和hash。本文介绍排序实现机制下的distinct分组聚合如何实现。分组聚合也分为两种使用方式:普通group by和grouping sets等分组集,其中普通group by就是每次查询生成一个分组的聚合;而grouping sets、cube或者rollup分组集就是每次查询生成不同级别或者多个维度的聚合,详见:
关注产品对应用户的黏性,评判APP初期能否留下用户,以及活跃用户规模增长的情况,尤其在在AARRR模型,留存被单独说明为一个用户运营数据指标。
es中的去重,cartinality metric,对每个bucket中的指定的field进行去重,取去重后的count,类似于count(distcint)
在表中,可能会包含重复值。这并不成问题,不过,有时您也许希望仅仅列出不同(distinct)的值。关键词 distinct用于返回唯一不同的值。
在Oracle 11g中,已经添加APPROX_COUNT_DISTINCT函数,但相关文档中没有体现,用于提高使用DBMS_STATS包收集统计信息时计算不同值(NDV)数量的速度。 Oracle数据库12c(12.1.0.2)中,文档中已经包含了此函数,因此我们可以在应用程序中将其作为支持的SQL函数使用。
Flink SQL可以指定空闲状态(即未更新的状态)被保留的最小时间 当状态中某个 key对应的 状态未更新的时间达到阈值时, 该条状态被自动清理。
转载自:https://www.cnblogs.com/leonlee/p/6042461.html
在表中,可能会包含重复值。这并不成问题,不过,有时您也许希望仅仅列出不同(distinct)的值。关键词 distinct用于返回唯一不同的值。 表A: 表B: 1.作用于单列 select d
from sakila.city_demo group by city order by cnt desc limit 10;
注:以下讨论核心在于解释原理,所涉及到的数据和表结构均为虚构。本文代码较多,如果看不清楚,可以在后台回复“sql”获取本文PDF版本。
在极易同质化的今天,流量竞争着实激烈,提高用户留存的重要性不言而喻,且存量用户的获客成本远远低于拉新成本。
COUNT可以在引用表或视图的SELECT查询或子查询中使用。 COUNT可以在SELECT列表或HAVING子句中与普通字段值一起出现。
通过索引选择性来确定前缀索引截取的字节位数,索引的选择性指不重复的索引值与数据总量的比值。索引的选择性越高则查询效率越高,因为选择性更高的索引可以让mysql在查找的时候过滤掉更多的行。
”销售订单表”记录了销售情况,每一张数据表示哪位顾客、在哪一天、哪个网点购买了什么产品,购买的数量是多少,以及对应产品的零售价
为了保证前缀索引有较高的选择性,同时又不能太长可以使用计算完整列的选择性,并使前缀的索引性接近于完整列的选择性,方法如下:
用法和COUNT类似,唯一的区别在于COUNT_BIG返回的值类型为bigint,COUNT返回的值类型为int。
昨天和朋友交流,联想起Oracle的两个特性,approx_count_distinct 和 SQL in Silicon,从软件到硬件,从典型SQL入手的优化,Oracle一步一步走向细节和性能的极致。 在Oracle 12c中,有一个新的函数被引入进来 - approx_count_distinct 。这个函数的作用是,当我们进行Count Distinct计算时,给出一个近似值。 TOM说,这个函数会带来5x ~ 50x的性能提升,精度可以达到97%以上。在不需要绝对精确的返回值时,这个函数可以发挥其
手机中的相机是深受大家喜爱的应用之一,下图是某手机厂商数据库中的用户行为信息表中部分数据的截图。
预聚合是高性能分析中的常用技术,例如,每小时100亿条的网站访问数据可以通过对常用的查询纬度进行聚合,被降低到1000万条访问统计,这样就能降低1000倍的数据处理量,从而在查询时大幅减少计算量,提升响应速度。更高层的聚合可以带来进一步的性能提升,例如,在时间维按天聚合,或者通过站点而不是URL聚合。
例如,select actor_id from actor where actor_id+1=5;
编写一个程序,读人10 个数并且显示互不相同的数(即一个数出现多次,但仅显示一次)。(提示,读人一个数,如果它是一个新数,则将它存储在数组中。如果该数已经在数组中,则忽略它。)输入之后,数组包含的都是不同的数。下面是这个程序的运行示例:
使用group by column1,column2,..按columm1,column2进行分组,即column1,column2组合相同的值为一个组
此题的核心是怎么计算用户的留存数/留存率?用户留存率是电商行业经常用到的指标,用户的留存数指“第一天登录,以后几天还继续登录的用户数”,"留存率=次日的留存数/当日总的用户数"。因此先要计算出每日的总的用户数、次日的留存数,然后再计算留存率。
Oracle Database 12.2 已经让广大粉丝望眼欲穿,虽然文档已然发布,但是实验无从做起。 现在,可以通过 Oracle Live SQL 站点(文末原文链接指向该站点),在线体验Orac
Hive OLAP多维聚合函数是增强版的Group By语句。一般和Group By同时使用,用来进行多维分析。 本文总结Hive三种常用的多维聚合函数:With Cube 任意维度聚合、Grouping Sets 指定维度聚合、With Rollup 层级维度聚合。
游戏开服前两天(2022-08-13至2022-08-14)的角色登录和登出日志如下
项目github地址:bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star,留言,一起学习进步
GROUPING SETS, GROUPING__ID, CUBE, ROLLUP 这几个分析函数通常用于OLAP中, 不能累加,而且需要根据不同维度上钻和下钻的指标统计, 比如,分小时、天、月的UV数。
“用户活跃表”记录了用户的登录信息,包括用户标识、用户登录日期,以及是否是新用户(如果是新注册的用户值为1;如果是老用户,值为0)。
MySQL 提供了许多聚合函数,常见的如sum,avg,count,min,max等。
今天带来的是LeetCode for SQL的第三题,主要考察的是group by分组统计和数据去重distinct的用法。
问题:查询运单创建日期在0501-0531期间不同单量区间的客户分布。最终得出的数据如下:
1、(单选)有表 song(id,song_name,album,play_count,fav_count)分别表示歌曲的主键id、歌曲名、专辑名、播放次数和收藏次数,以下与order by相关的sql错误的是:
包含 distinct 关键字的 aggregation 由 4 个物理执行步骤组成。我们使用以下 query 来介绍:
在MySQL数据库中,经常会遇到需要对数据进行分组和去重的情况。为了达到这个目的,我们通常会使用GROUP BY和DISTINCT这两个关键字。虽然它们都可以用于去重,但是它们具有不同的用法和效果。本文将详细解析MySQL中的GROUP BY和DISTINCT的用法,并比较它们对同一字段的去重效果是否相同。
不管是任何数据库.都会有查询功能.而且是很重要的功能.上一讲知识简单的讲解了表的查询所有.
写一段 SQL 来查找每天 仅 使用手机端用户、仅 使用桌面端用户、 同时 使用桌面端和手机端的用户人数和总支出金额。
工作中经常需要汇总数据而不是将它们全部检索出来(实际数据本身:返回实际数据是对时间和处理资源的浪费),这种类型的检索有以下特点:
1)当使用组函数的select语句中没有group by子句时,中间结果集中的所有行自动形成一组,然后计算组函数;
在使用SQL提数的时候,常会遇到表内有重复值的时候,比如我们想得到 uv (独立访客),就需要做去重。
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