文章目录 一、前言 二、基本语法 三、条件统计的实现 1、利用条件表达式 2、利用case when 语句 四、总结: 一、前言 我的数据库测试表结构如下,现在统计gid大于1的数量 二、基本语法...count()函数统计数据表中包含的记录行的总数,或者根据查询结果返回列中包含的数据行数。...COUNT(字段名)计算指定列下总的行数,计算时将忽略空值的行 三、条件统计的实现 1、利用条件表达式 select count(IF(gid>1,1,null)) from goods; 2、利用...case when 语句 select count(case when gid>1 then 1 else null end) from goods; 四、总结: 使用count()函数实现条件统计的基础是对于值为
数据记录统计函数: AVG(字段名) 得出一个表格栏平均值 COUNT(*|字段名) 对数据行数的统计或对某一栏有值的数据行数统计 MAX(字段名) 取得一个表格栏最大的值...,转载无需和我联系,但请注明来自仙士可博客www.php20.cn 上一篇: mysql...格式化字符串生成订单号的方法 下一篇: mysql字符串截取
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...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
按天统计 1、创建基础表 CREATE TABLE num (i INT); INSERT INTO num (i) VALUES (0),(1),(2),(3),(4),(5),(6),(7),(8)...numlist WHERE adddate('2018-03-01', numlist.id) <= date_add('2018-03-01',interval 1 month) 复制 3、需要统计的数据...sign_date) unmber FROM user GROUP BY udate) u on temp.date = u.udate order by temp.date 复制 查看结果集 按月统计差不多
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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!
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!
之前写过一遍文章,记录了Mysql统计近30天的数据,无数据填0的方式。...原文地址: Mysql统计近30天的数据,无数据的填充0_lsqingfeng的博客-CSDN博客_mysql统计30天内的数据 而最近在做统计分析的时候,遇到了一个统计近6个月的数据需求。...当时我这一看,这不是和我之前做的统计近30天的数据的需求差不多么,就准备照搬过来,但是却发现整体思路是一致的,但是生成这个近六个月的数据,有点不知所措。...核心思路还是要生成近6个月的月份数据。...LIMIT 6 ) a 得到的结果如下: 有了近6个月的数据,我们就可以进行业务数据的关联了。
统计一些数据, 分别统计 每个EventNo 在某段FlowNo内的: Coin数, 记录数, 本Event完成的Uid数(同个Uid同个EventNo只记一次) sql: select EventNo
现在需要将每个表的信息,统计到excel中,格式如下: 库名 表名 表说明 建表语句 db1 users 用户表 CREATE TABLE `users` (...) 二、需求分析 怎么做呢?...熟悉语法之后,就可以写入到excel中了 编辑 excel.py,代码如下: import xlwt import json f = xlwt.Workbook() sheet1 = f.add_sheet('统计...写入表名 import xlwt import json f = xlwt.Workbook() sheet1 = f.add_sheet('统计', cell_overwrite_ok=True) row0...写入表说明和建表语句 import xlwt import json f = xlwt.Workbook() sheet1 = f.add_sheet('统计', cell_overwrite_ok=True...import xlwt import json from collections import OrderedDict f = xlwt.Workbook() sheet1 = f.add_sheet('统计
参考材料:mysql官网文档:https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/innodb-persistent-stats.htmlhttps://dev.mysql.com...针对扫描行数,实际上MySQL在真正开始执行语句之前,并不能精确地知道满足这个条件的记录有多少条。它是通过统计信息来估算记录数的。这个统计信息就是索引的“区分度”。...MySQL使用“采样统计”的方式来维护统计信息。采样统计的时候,InnoDB默认会选择N个数据页,统计这些页面上的不同值,得到一个平均值,然后乘以这个索引的页面数,就得到了这个索引的基数。...在MySQL中,有两种存储索引统计的方式,可以通过设置参数innodb_stats_persistent的值来选择:设置为on的时候,表示统计信息会持久化存储。这时,默认的N是20,M是10。...MySQL 统计信息更新默认情况下innodb_stats_persistent=ON,优化器的统计信息会持久化保存在mysql.innodb_table_stats和mysql.innodb_index_stats
1.环境准备 1.1 mysql 开启binlog log_bin=mysql-bin binlog_format=ROW expire_logs_days=30 1.2 flink的cdc依赖 com.alibaba.ververica flink-connector-mysql-cdc...1.3.0 说明: 该依赖已经内置了debezium进行处理mysql 变更数据并发送了,所以我们不需要额外的方式,简化了异常...mysql → debezium → kafka的这种方式和数据流程。..."); result.print(); 说明:cdc 最开始发起人是 吴邪,所以是通过table api的方式处理的,目前已经代码实现了很多对应的逻辑处理,方便使用和统计。
作者:有数有据 来源:https://blog.csdn.net/juwikuang/article/details/108504812 平均工资 2020年9月全国招收程序员352733人。...2020年9月全国程序员平均工资14469元,工资中位数12500元,其中95%的人的工资介于5250元到35000元。 ? 主要城市工资 ? 按职能 (一线城市数据) ?
使用 Redis 统计集合的基数一般有三种方法,分别是使用 Redis 的 HashMap,BitMap 和 HyperLogLog。...所以 HyperLogLog 是否适合在比如统计日活月活此类的对精度要不不高的场景。 这是一个很惊人的结果,以如此小的内存来记录如此大数量级的数据基数。...下面,我们就来讲解一下 HyperLogLog 是如何模拟伯努利过程,并最终统计集合基数的。...此时为了性能考虑,是不会去统计当前的基数的,而是将 HyperLogLog 头的 card 属性中的标志位置为 1,表示下次进行 pfcount 操作的时候,当前的缓存值已经失效了,需要重新统计缓存值。...在后面 pfcount 流程的时候,发现这个标记为失效,就会去重新统计新的基数,放入基数缓存。
当mysql left join 或者 right join 时,有时候会发现count(*)是无法统计正确数据的 主要原因是因为,left 与right join的特性问题 例如我需要查询所有有提现记录的会员总数... m on m.user_id = u.id WHERE ( m.add_time >= '2017-08-27' ) -- group by user_id 统计时group by需要去除 当这时候统计条数是错误的...,将会统计出left join的数据 ?...那该怎么统计这个数据呢?...mysql子查询则可以统计出该结果 select count(*) FROM ( SELECT u.id FROM chenrui_users u LEFT JOIN chenrui_money_log
MySQL count() 函数我们并不陌生,用来统计每张表的行数。但如果你的表越来越大,且是 InnoDB 引擎的话,会发现计算的速度会越来越慢。...在这篇文章里,会先介绍 count() 实现的原理及原因,然后是 count 不同用法的性能分析,最后给出需要频繁改变并需要统计表行数的解决方案。...另外在使用 show table status 时,也可以查询出行数,而且速度很快,但需要注意的是,该命令是通过索引统计的值来采样估算的。官方文档说误差可以有 40%-50%....而且还有一点,由于 redo log 的支持,在 MySQL 发生异常时,是可以保证 crash-safe。...总结 MySQL count() 函数的执行效率和底层的数据引擎有关。MyISAM 不加 where 条件,查询会很快,但不支持事务。
mysql -- 查询超时记录 select * from visit_record t where t.accesstime>to_date('2013-09-1','yyyy-MM-dd') and...showDaiBanxiangJsp.do' or t.accessurl='/newOA/user/showDaiBanXiangList.do' ) order by t.totaltimecost desc ; -- 统计超时率...最大耗时 from stat t group by t.ACCESSURL order by 平均耗时 desc; -- 时间分布(异常统计...null)) as '17' from stat t group by t.ACCESSURL with ROLLUP; -- 日期分布(正常统计
通常我们在安装mysql实例时,都是使用默认的时区(中国大陆的服务器,通常就是GMT+8北京时区),随着业务的发展,如果业务实现了全球化,需要支持(多时区)按当地时间来汇总数据时,就会涉及到时区转换问题...比如,有下面这张订单表(为简化问题,仅保留了id、下单时间2个字段) - 注:mysql实例为GMT+8时区 ?...如果按GMT+1时区(即:欧洲地区)来统计的话,上面的数据就不对了,欧洲地区比北京时间早7小时,即:北京时间 2020-10-25 00:00:00,对应于欧洲当地时间 2020-10-24 17:00...幸好,mysql提供了一个CONVERT_TZ函数,可以用于时区转换,基本用法如下: ?...参考:https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/date-and-time-functions.html#function_convert-tz
这一节内容,整理一些管理 MySQL 会经常用到的统计语句,比如表的碎片率、非 InnoDB 的表、所有用户和所有业务库等。...schema_name from information_schema.schemata where schema_name not in ('information_schema','sys','mysql...b_myisam | 0 | +--------------+--------------+------------+ 4 rows in set (0.50 sec) 注意:该命令统计的数据量为估值...所有用户 select distinct concat("'",user,'''@''',host,"';") as user from mysql.user; 效果如下: +------------...'@'localhost'; | | 'mysql.session'@'localhost'; | | 'mysql.sys'@'localhost'; | | 'root'@'localhost
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