核酸采样登记数据分布在多个数据库中(减轻单数据库并发写入压力,按用户区域、终端等进行了划分),需要将分散的数据汇总起来后续做统一业务处理。
在公司内部,我们数据团队有幸与顺风车业务线深入合作,在满足业务方实时数据需求的同时,不断完善实时数仓内容,通过多次迭代,基本满足了顺风车业务方在实时侧的各类业务需求,初步建立起顺风车实时数仓,完成了整体数据分层,包含明细数据和汇总数据,统一了DWD层,降低了大数据资源消耗,提高了数据复用性,可对外输出丰富的数据服务。
N个机台将业务数据发送至服务器,服务器程序将数据入库至MySQL数据库。服务器中的javaweb程序将数据展示到网页上供用户查看。
4). 数仓架构分层:一般分为操作数据层(ODS)、公共维度模型层(CDM)和应用数据层(ADS),其中公共维度模型层包括明细数据层(DWD和汇总数据层(DWS)
以阿里巴巴OneData建设为例:一般分为操作数据层(ODS:Operational Data Store)、公共维度模型层(CDM)和应用数据层(ADS)。其中公共维度模型层包括明细数据层(DWD和汇总数据层(DWS)。
通常的命名方式是:ODS_应用系统名(或缩写)_数据库类型_(数据库名称可省略)_数据表名_加载方式(增量还是全量),表名不能太长,一般不超过30字。如:
最近项目需要统计一段日期范围内,根据每分钟、几分钟、每天分别统计汇总某些事件/指标的发生总次数,平均发生次数,因此总结了Mysql中与时间处理、统计相关的资料。
慢查询分析工具【mysqldumpslow】 常用的慢查询日志分析工具 汇总除查询条件外其他完全相同的SQL,并将分析结果按照参数中所指定的顺序输出 语法: mysqldumpslow -s r -t 10 slow-mysql.log -s order(c,t,l,r,at,al,ar) c:总次数 t:总时间 l:锁的时间 r:总数据行 at,al,ar :t,l,r平均数【列如:at = 总时间/总次数】 -t top指定取前面几条作为执行结果 这个工具必须登录到Mysql服务端,才能使用 慢查询分析
在使用 Oracle、MySQL 以及 MongoDB 数据库时,其中查询时经常遇到 null 的性能问题,例如 Oracle 的索引中不记录全是 null 的记录,MongoDB 中默认索引中会记录全是 null 的文档,MongoDB 查询等于 null 时,表示索引字段对应值是 null 同时还包括字段不存在的文档。因为 MongoDB 是动态模式,允许每一行的字段都不一样,例如记录 1 中包括包括字段 A 等于 1,记录 2 包括字段 A 等于 null,记录 3 不包括字段 A,那么索引中不仅会包括 A 等于 null 的文档,同时也记录不包括 A 字段的文档,同样会赋予 null 值(空数组属于特殊的)。正是由于这些设计规则不同,难免在使用过程中遇到各种性能问题。常见查询包括统计 null 总数以及对应明细数据。其中以汇总统计为例:
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。
本文涉及:MySQL自带的性能测试工具mysqlslap的使用及几个性能调优的方法 性能测试工具—mysqlslap mysqlslap是MySQL自带的一款非常优秀的性能测试工具。使用它可以 模拟多个客户端并发向服务器发出查询、更新等请求,然后输出简单的报告 可选参数 --engines:代表要测试的引擎,可以有多个,用分隔符隔开 --iterations:代表要运行这些测试多少次 --auto-generate-sql :代表用系统自己生成的SQL脚本来测试 --auto-generate-sql-l
在使用ORACLE、MYSQL以及MongoDB数据库时,其中查询时经常遇到NULL的性能问题,例如Oracle的索引中不记录全是NULL的记录,MongoDB中默认索引中会记录全是null的文档,MongoDB查询等于null时,表示索引字段对应值是null同时还包括字段不存在的文档.因为MongoDB是动态模式,允许每一行的字段都不一样,例如记录1中包括包括字段A等于1,记录2包括字段A等于null,记录3不包括字段A,那么索引中不仅会包括A等于null的文档,同时也记录不包括A字段的文档,同样会赋予null值(空数组属于特殊的).正是由于这些设计规则不同,难免在使用过程中就会遇到各种性能问题.常见查询包括统计null总数以及对应明细数据.其中以汇总统计为例.
本文介绍了如何基于Falcon的Process进行大数据量ETL处理,并利用Oozie进行调度。通过在Falcon的Advanced Options中配置自定义的Shell脚本,可以实现对大数据量的ETL处理。同时,通过在Oozie中定义Sqoop Action,可以实现将数据抽取到Hive表中。Oozie会基于Falcon的Process定义生成对应的Action,并将其添加到Oozie Workflow中。最后,通过在Oozie Workflow中调用Sqoop Action,实现大数据量的ETL处理。
SQL 中我们一般使用 GROUP BY 进行归类汇总,比如微信机器人高级版对消息类型中进行汇总的 SQL 为:
转载自https://blog.csdn.net/u011479200/article/details/78633382
本文节选自《基础软件之路 - 企业级实践及开源之路》一书,该书集结了中国几乎所有主流基础软件企业的实践案例,由 28 位知名专家共同编写,系统剖析了基础软件发展趋势、四大基础软件(数据库、操作系统、编程语言与中间件)的领域难题与行业实践以及开源战略、生态建设与人才培养。
使用日志对MySQL进行监视是一种重要的方法,通过日志可以评估服务器的操作状态,服务器崩溃后可以帮助进行数据恢复,使用复制功能时,能够帮助用户判断慢查询,此外还可以帮助用户确认安全合规等问题。本篇将介绍MySQL的各种日志。
在MySQL中,优化数据查询和生成报表是至关重要的任务,WITH ROLLUP是一个用于在查询结果中生成合计行的特殊子句。它可以在GROUP BY子句中使用,以在结果中添加额外的行,显示分组的合计值。
前言 阅读本文前,请先回答下面两个问题: 1. 数据库和数据仓库有什么区别? 2. 某大公司Hadoop Hive里的关系表不完全满足完整/参照性约束,也不完全满足范式要求,甚至第一范式都不满足。这种情况正常吗? 如果您不能五秒内给出答案,那么本文应该是对您有帮助的。 注:如果您还不清楚完整参照性约束,请参考《数据库关系建模》 :,如果您还不了解范式,请参考《更新异常与规范化设计》 。 数据库的"分家" 随着关系数据库理论的提出,诞生了一系列经典的RDBMS,如Oracle,MySQL,SQL Server
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:
项目github地址:bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice
数据仓库是数据化运营和数字化转型的底层基础设施,数据仓库不完善或者建设质量差,再好的上层建筑(数据应用产品或工具)也很难牢固地生存下去。在数据仓库建设时,绕不开开地话题就是数仓分层。
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
对于sql开发人员来说,需要了解开发的数据库应用于哪种类型,下面对数据库的应用做了分类
导读:面对一个新数据集时,人们往往会关心数据中的异常值、数据的分布形式、行列之间的关系等。SQL是一种专为数据计算设计的语言,其中已经内置了许多数据汇总函数,也支持用户编写SQL命令实现更为复杂的汇总需求。
随着我司业务飞速增长,实时数仓的建设已经提上了日程。虽然还没有正式开始实施,但是汲取前人的经验,做好万全的准备总是必要的。本文简单松散地记录一下想法,不涉及维度建模方法论的事情(这个就老老实实去问Kimball他老人家吧)。
多维分析是数据仓库系统下游常见的基础应用,底层数据是包含多种粒度汇总结果的Cube,用于提供上卷,下钻等操作的数据支持。创建Cube的工具有很多,本文重点介绍在多维汇总场景下,由传统开发模式替换为HiveCube开发模式过程中碰到的问题以及处理经验,主要包括以下方面的内容:
在本文中,您将学习如何在对数据库进行分区时使用数据背后的语义。这可以极大地提高您的应用程序的性能。而且,最重要的是,您会发现您应该根据您独特的应用程序域定制您的分区标准。
初次接触 TiDB,是通过同程网首席架构师王晓波先生的分享,当时同程网正在使开发和数据库全面往开源方向转型,由于业务需要,很多在线业务数据量和访问量都非常的大,而 MySQL 无法满足大数据量下的复杂查询需求,为了使数据库分片对开发透明,同程自研了 DBrouter 。但分片后的合并、实时汇总统计及全量数据的监控仍然是困扰我们的一个难点。一直没有特别好的办法解决。
本人前段时间经历了一个全球化的报表项目(java+mysql),刚开始业务只在国内开展,所有报表用户都是中国人,涉及时间/日期的数据,统一用北京时间即可。后来业务逐渐扩大到海外市场,很多国外用户也会使用该系统,这样默认用北京时间来显示就不太友好了。
这两天把自己的 Hadoop/Hive/Spark 集群环境搭好了,准备正式的做点试验,写点文章。
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新冠肺炎是一种具有最长达24天潜伏期的新型突发性传染疾病,这种特性给疫情防控带来了巨大的挑战,随着感染规模的不断扩增,简单的人为治理已不太奏效,使用“大数据”技术手段来辅助人为治理社会有助于快速准确的定位问题关键,帮助决策者及时作出下一步规划。
I. 安装与配置 Centos 下可以直接通过yum进行安装 yum install mytop 使用姿势和top命令一样,直接用即可 mytop 可能提示没有权限,如下 # mytop !500Cannot connect to MySQL server. Please check the:
服务器环境:centos6.7 + tomcat7.0.69 + jdk1.7.0_55 + mysql5.6.28
我们在数仓项目的时候往往是需要将它分层的,但是为什么分层你真正的了解过吗,那它分层的好处又是什么呢。好我们今天就针对这个话题进行讲解。如果你还不了解数仓中的模型可以去看这篇(数仓模型设计详细讲解),编写不易请给个一键三连。
1.2.2 DWM 轻度汇总层(MID或DWB, data warehouse basis)
本文介绍了如何使用PIG和Jython实现统计某段时间内数据表中多个进程的指标变化量,并使用PIG的UDF功能实现自定义函数的扩展。通过PIG的5个步骤,即加载数据、过滤数据、分组数据、应用UDF函数、将结果输出到文件,可以完成数据计算和汇总。
本文介绍数据建模的基础方法论,并通过建模实例的建模实践,输出对模型结构、设计模式的经验技巧与自我理解。
数据质量一直是数据仓库领域一个比较令人头疼的问题,因为数据仓库上层对接很多业务系统,业务系统的脏数据,业务系统变更,都会直接影响数据仓库的数据质量。因此数据仓库的数据质量建设是一些公司的重点工作。
要求: 呼叫系统(Call Center)每天会有大量的电话进线数据,领导们要查看每天的进线数汇总,并且要求把 每天从上午8点到上午12点以及下午2点到晚上8点这两个时间段的数据汇总 “视”为当天的数据。--即分组依据 思路:把时间段折分成连续二段,一段是从当天08:00到11:59分的数据,一段是当日12:01到19:59分的数据,然后用union all合并起来,最后再用sum求和 代码 select sum(总数) 总数,时间 from ( select count(ID) 总数,
☞ 03.OLAP引擎 [ Kylin Druid Presto Impala Kudu ADB ES .. ]
在初次介绍用户画像项目的时候我们谈到过,按照实现方式,标签可以分为匹配型,统计型和挖掘型。之前已经为大家介绍了关于用户画像项目中匹配型标签的开发流程。
随着实时技术的不断发展和商家实时应用场景的不断丰富,有赞在实时数仓建设方面做了大量的尝试和实践。本文主要分享有赞在建设实时数仓过程中所沉淀的经验,内容包括以下五个部分:
数据应用,是真正体现数仓价值的部分,包括且又不局限于 数据可视化、BI、OLAP、即席查询,实时大屏,用户画像,推荐系统,数据分析,数据挖掘,人脸识别,风控反欺诈等等。
大数据互联网时代下大家耳熟能详的名词,但是我们离大数据有多远呢?从2011Hadoop1.0问世到现在,渐渐地大数据解决方案已经趋向成熟,笔者觉得也是时间来学习接触一下大数据解决一些在工作中实际遇到的
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