想实现根据时间升序排序取出同班级下一个进入班级的时间，然后判断同一班级上一个人和下一个人是否连续,并生成符合分组条件的连续分组id。
在2月1日之前，有 A,B,C 三家企业下过订单，而2月1号到3月1号有 A,D,E 企业下过订单，找到存在2月1号到3月1号而不存在 2月1号之前的客户，也就是 D,E企业就是新客户。
本文介绍了数据库函数和数值处理函数的基本概念和用法，包括文本处理函数、日期和时间处理函数以及数值处理函数。通过实际例子阐述了如何利用这些函数进行数据库操作，提高数据库操作效率。同时，也介绍了常用的文本处理函数和日期时间处理函数，为实际应用提供了参考。
五一期间原计划是写两篇文章，看一本技术类书籍，结果这五天由于自律性过于差，禁不住各种诱惑，我连电脑都没打开过，计划完美宣告失败。所以在这能看出和大佬之间的差距，人家没白没夜的更文，比你优秀的人比你更努力，难以望其项背，真是让我自愧不如。
下边会介绍多种实现延时队列的思路，文末提供有几种实现方式的 github地址。其实哪种方式都没有绝对的好与坏，只是看把它用在什么业务场景中，技术这东西没有最好的只有最合适的。
xjjdog导语：延时，是每个男人的梦想。现实中很难，但代码中却条条大路通罗马。学会了这些，让你的梦想插上翅膀。
内容概要 利用主索引提升SQL的查询效率是我们经常使用的一个技巧，但是有些时候MySQL给出的执行计划却完全出乎我们的意料，我们预想MySQL会通过索引扫描完成查询，但是MySQL给出的执行计划却是通过全表扫描完成查询的，其中的某些场景我们可以利用覆盖索引进行优化。 前些天，有个同事跟我说：“我写了个SQL，SQL很简单，但是查询速度很慢，并且针对查询条件创建了索引，然而索引却不起作用，你帮我看看有没有办法优化？”。 我对他提供的case进行了优化，并将优化过程整理了下来。 优化前的表结构、数据量、SQL、
注意:一般我们都是直接使用Flink提供好的BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor
现有注册用户表table_user，有两个字段：user_id(用户id)、reg_tm(注册时间)。有订单表table_order,有三个字段：order_id(订单号)、order_tm(下单时间)、user_id(用户id)。
在外卖订单中，有时用户会指定订单的配送时间。现定义：如果用户下单日期与期望配送日期相同则认为是即时单，如果用户下单日期与期望配送时间不同则是预约单。每个用户下单时间最早的一单为用户首单，请计算用户首单中即时单的占比。
本篇节选自书籍《对比Excel，轻松学习SQL数据分析》一书，主要讲解数据分析面试中常见的30道SQL面试题。 1-20道可以看： 30道经典SQL面试题讲解(1-10) 30道经典SQL面试题讲解(11-20) 21 获取新增用户数 现在有一个用户表user_reg_table，这张表存储了每位用户的uid(用户id)、reg_time(注册时间)等其他信息，我们想知道某一天的新增用户数，以及该天对应的过去7天内每天平均新增用户数，该怎么实现呢？ user_reg_table表如下所示： uid re
现在要做的是在 t_order 表中增加一列 last_id，用于展示上一个状态为“成功”的订单的 id，若找不到符合条件的订单，则 last_id 为 NULL。
订单表t_order水平分割到n个物理库，为保证数据均匀分布到n个库中，一般根据hash(order_id)%n，sharding column不使用购买人id或商户id是因为他们的订单有多有少，会导致每个库数据不均匀。
本文是Distributed systems for fun and profit的第三部分，本文是阅读该文后的一些记录。
本文介绍了如何利用Rust语言和Cargo管理大型游戏服务器的程序架构，实现了游戏服务器的模块化设计，并利用Websocket通信机制实现了跨平台的游戏服务器通信。同时，本文还介绍了一些重要的基础概念和技术，包括Rust语言、Cargo、Websocket、游戏服务器、分布式系统、同步复制、负载均衡、Rust设计模式等。通过本文的学习，读者可以掌握利用Rust和Cargo开发高性能、可扩展、跨平台的游戏服务器的程序架构和技巧。
今天我们来聊一聊分布式事务，在传统的单体应用中，事务的控制非常简单，Spring框架都为我们做了封装，我们只需简单地使用@Transactional注解就能进行事务的控制，然而在分布式应用中，传统的事务方案就出现了极大的问题：
本文总结了使用ETL处理大数据技术进行数据仓库建设的过程，包括数据提取、转换和加载（ETL）过程的构建和部署。主要介绍了ETL处理大数据的几种方法和技术，重点讲解了Apache NiFi和Talend这两个流行的开源ETL工具在大数据环境中的使用。
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16-RabbitMQ高级特性-延迟队列 延迟队列 延迟队列，即消息进入队列后不会立即被消费，只有到达指定时间后，才会被消费。 需求： 下单后，30分钟未支付，取消订单，回滚库存。 新用户注册成功7天后，发送短信问候。 实现方式： 对于上面两种需求，一般有两种实现方式： 定时器 延迟队列 定时器：设置一个轮询时间，间隔一段时间对数据库进行扫描对比，当符合定时的数据则进行处理； 缺点： 不优雅，因为不管设置多少间隔时间，都会对数据库产生多次扫描的执行，影响性能； 而且间隔的时间范围对具体时间点存在一定的误差
本文通过介绍如何利用Sqoop对不同数据源进行数据导入，详细描述了Sqoop的导入流程、数据源配置、抽取和加载方式，并通过实例介绍了具体操作。
刚开始接触 FlinkSQL 时，对 LAST_VALUE 特别好奇，虽然工作当中有在用到，但还是特别的想知道它是怎么实现的，今天终于可以总结一下
在学习过ShardingSphere-JDBC相关的操作之后，现在使用其对数据库进行水平拆分。
TopN 的需求场景不管是在离线计算还是实时计算都是比较常见的，例如电商中计算热门销售商品、广告计算中点击数前N的广告、搜索中计算搜索次数前N的搜索词。topN又分为全局topN、分组topN, 比喻说热门销售商品可以直接按照各个商品的销售总额排序，也可以先按照地域分组然后对各个地域下各个商品的销售总额排序。本篇以热门销售商品为例，实时统计每10min内各个地域维度下销售额top10的商品。
如果一高频查询例如以下 SELECT * FROM user WHERE area=’amoy’ AND sex=0 ORDER BY last_login DESC limit 30; 怎样建立索引？描写叙述考虑的过程
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/153233.html原文链接：https://javaforall.cn
"分表后分页"，在之前的文章里提过这个点，但是不够详细，最近笔者在工作也遇到了类似的问题，详细的说下这个过程如何实现。
随着互联网的越来越普及，用户越来越多，系统性能瓶颈成了越来越热门的话题。要解决性能问题的技术手段有很多，比如：缓存、CDN加速、页面静态化、集群、分布式、异步等。
今天select * from 表名 where to_days(时间字段名) = to_days(now());昨天SELECT * FROM 表名 WHERE TO_DAYS( NOW( ) ) - TO_DAYS( 时间字段名) <= 1近7天SELECT * FROM 表名 where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 7 DAY) <= date(时间字段名)近30天SELECT * FROM 表名 where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 30
1、内存： spark的dirver和executor内存及对应spark作业参数 涉及内存调优就三个参数：spark.driver.memory ，-executor-memory 和 spark.yarn.executor.memoryOverhead 2、并发：在 Spark 应用程序中，尽量避免不必要的 Shuffle 操作。例如，使用合适的转换操作（如 map、filter）来代替需要 Shuffle 的操作（如 reduceByKey）。 这样可以减少数据的传输和磁盘读写，提高并发性能及 SQL脚本 涉及并发优化就1个参数：spark.sql.shuffle.partitions 3、CPU：spark的executor的CPU核数和对应spark作业参数（不建议改） 涉及内存调优就1个参数：-executor-cores
上篇文章FF009的SQL_text有一处符号错误, 有学员发现, 已修正, 并奖励学员大红包一个.
技术社群的这篇文章《技术分享 | 如何校验 MySQL&Oracle 时间字段合规性》，介绍了对MySQL和Oracle数据库插入时间规范校验方面的问题，这种操作很少见，但校验的场景，还是很常见的。
本文实例讲述了yii 框架实现按天，月，年，自定义时间段统计数据的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
在开发过程中我们经常会使用分页，核心技术是使用limit进行数据的读取，在使用limit进行分页的测试过程中，得到以下数据：
在互联网普及上升、网络零售发展驱动下，电商行业发展迅猛，用户规模持续增长。在此背景下，对用户的行为分析已经不是人力所能解决的。利用数据挖掘，机器学习的方式分析行为数据可以让从业者更好的发展其业务，调整方向，增加营收。
（五）进阶技术 5. 快照 前面实验说明了处理维度的扩展。本篇讨论两种事实表的扩展技术。 有些用户，尤其是管理者，经常会要看某个特定时间点的数据。也就是说，他们需要数据的快照。周期快照和累积快照是两种处理事实表扩展的技术。 周期快照是在一个给定的时间对事实表进行一段时期的总计。例如，一个月销售订单周期快照是每个月底时总的销售订单金额。 累积快照用于跟踪事实表的变化。例如，数据仓库可能需要累积（存储）销售订单从下订单的时间开始，到订单中的商品被出库、运输和到达的各阶段的时间点数据来跟踪订单生命周期的进展情况。用户可能要取得在某个给定时间点，销售订单处理状态的累积快照。 下面说明周期快照和累积快照的细节问题。 周期快照 本节以销售订单的月底汇总为例说明如何实现一个周期快照。 首先需要添加一个新的事实表。图（五）- 5-1中的模式显示了一个名为month_end_sales_order_fact的新事实表。该表中有两个度量值，month_order_amount和month_order_quantity，这两个值是不能加到sales_order_fact表中的。不能加到sales_order_fact表中的原因是，sales_order_fact表和新的度量值有不同的时间属性（数据的粒度不同）。sales_order_fact表包含的是每天一条记录。新的度量值要的是每月的数据。使用清单（五）- 5-1里的脚本建立month_end_sales_order_fact表
一个watermark 代表了 watermark所包含的timestamp 数值,表示后来的数据已经再也没有小于或等于这个时间的了.
在MySQL使用的过程中，所谓的性能问题，在大部分的场景下都是指查询的性能，导致查询缓慢的根本原因是数据量的不断变大，解决查询性能的最常见手段是：针对查询的业务场景，设计合理的索引结构。
该项目主要对某平台用户消费行为进行画像分析，通过pandas的灵活使用，对月销量、客户复购率、回购率、客户分层、高质量客户、留存率、消费间隔等进行多维度分析。以下为部分节选内容，完整数据和代码可在文末扫码了解👇
该表记录了球队、球员号码、球员姓名、得分分数以及得分时间。现在球队要对比赛中表现突出的球员做出奖励。
作者：董伟柯，腾讯 CSIG 高级工程师 综述 Flink 作为流式数据处理框架的领跑者，在吞吐量、时延、准确型、容错性等方面都有优异的表现。在 API 方面，它为用户提供了较底层的 DataStream API，也推出了 Table API 和 SQL 等编程接口。特别来看，SQL 以其易用、易迁移的特点，深受广大用户的欢迎。 在常见的数据分析场景中，JOIN（关联）操作是一项很有挑战性的工作，因为它涉及到左右两个表（流）的状态匹配，对内存的压力较大；而相比恒定的批数据而言，流数据更加难以预测，例如数据可
Flink 作为流式数据处理框架的领跑者，在吞吐量、时延、准确型、容错性等方面都有优异的表现。在 API 方面，它为用户提供了较底层的 DataStream API，也推出了 Table API 和 SQL 等编程接口。特别来看，SQL 以其易用、易迁移的特点，深受广大用户的欢迎。
使用ARIMA模型，您可以使用序列过去的值预测时间序列。在本文中，我们从头开始构建了一个最佳ARIMA模型，并将其扩展到Seasonal ARIMA（SARIMA）和SARIMAX模型。
随着电子商务的兴起，订单处理变得非常重要，而订单超时处理是其中一个关键环节。在传统的Web应用程序中，订单超时通常通过定时任务或其他方式实现。但是，在微服务架构中，我们可以利用Spring Boot和Redis等现代工具来更有效地处理订单超时。本文将介绍如何整合Spring Boot和Redis，以实现订单超时处理。
Oracle分析函数实际上操作对象是查询出的数据集，也就是说不需二次查询数据库，实际上就是oracle实现了一些我们自身需要编码实现的统计功能，对于简化开发工作量有很大的帮助，特别在开发第三方报表软件时是非常有帮助的。Oracle从8.1.6开始提供分析函数。
这篇博客讲的是SQL server的分页方法，用的SQL server 2012版本。下面都用pageIndex表示页数，pageSize表示一页包含的记录。并且下面涉及到具体例子的，设定查询第2页，每页含10条记录。
产品反馈，用户在使用分页列表时，出现数据重复的问题，查看代码后发现对应的分页SQL并没有使用order by进行排序，但是印象中Mysql的InnoDB引擎会默认按照主键id进行排序，本地测试了一下的确出现了部分数据在不同的页都出现的问题。
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。
上两篇里介绍了几种基本的维度表技术，并用示例演示了每种技术的实现过程。本篇说明多维数据仓库中常见的事实表技术。我们将讲述五种基本事实表扩展，分别是周期快照、累积快照、无事实的事实表、迟到的事实和累积度量。和讨论维度表一样，也会从概念开始认识这些技术，继而给出常见的使用场景，最后以销售订单数据仓库为例，给出Kettle实现的作业、转换和测试过程。
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