计时 Setex 命令为指定的 key 设置值及其过期时间.如果 key 已经存在, SETEX 命令将会替换旧的值 基本命令: redis 127.0.0.1:6379> SETEX KEY_NAME TIMEOUT VALUE 例子: redis 127.0.0.1:6379> SETEX mykey 60 redis OK redis 127.0.0.1:6379> TTL mykey 60 redis 127.0.0.1:6379> GET mykey "redi

按周   select DATE_FORMAT(create_time,'%Y%u') weeks,count(caseid) count from tc_case group by weeks;   按月   select DATE_FORMAT(create_time,'%Y%m') months,count(caseid) count from tc_case group by months;    按天   select DATE_FORMAT(create_time,'%Y%m%d')

WINDOWS 2003 SERVER系统时间24小时制与12小时格式不一致问题,而导致论坛或BLOG不能正常显示更新日期的问题及解决方法问题的方法. 在WIN2003上出现这种情况的原因是在程序中使用VBScript语言中的时间函数“Now()”时取得系统的时间时发生的不正常现象,当你使用这个函数时,虽然我们在[控制面板]-[区域和语言选项]-[自定义]中设置了如下正常内容:H:mm:ss,但是当你使用VBScript中的NOW()函数,仍然显示如下形式:2006-06-25 上午 11:52

众所周至,拼多多的待遇也是高的可怕,在挖人方面也是不遗余力,对于一些工作3年的开发,稍微优秀一点的,都给到30K的Offer,当然,拼多多加班也是出名的,一周上6天班是常态,每天工作时间基本都是超过12个小时,也是相当辛苦的.废话不多说,今天我们来聊一聊拼多多的一道后台面试真题,是一道简单的架构类的题目:拼多多有数亿的用户,那么对于某个网页,怎么使用Redis来统计一个网站的用户访问数呢? 使用Hash 哈希是Redis的一种基础数据结构,Redis底层维护的是一个开散列,会把不同的key映射到

阅读本文大概需要 2.8 分钟. 作者:沙茶敏碎碎念 众所周至,拼多多的待遇也是高的可怕,在挖人方面也是不遗余力,对于一些工作 3 年的开发,稍微优秀一点的,都给到 30K 的 Offer. 当然,拼多多加班也是出名的,一周上 6 天班是常态,每天工作时间基本都是超过 12 个小时,也是相当辛苦的. 废话不多说,今天我们来聊一聊拼多多的一道后台面试真题,是一道简单的架构类的题目: 拼多多有数亿的用户,那么对于某个网页,怎么使用 Redis 来统计一个网站的用户访问数呢? 使用 Hash 哈希是

众所周至,拼多多的待遇也是高的可怕,在挖人方面也是不遗余力,对于一些工作3年的开发,稍微优秀一点的,都给到30K的Offer,当然,拼多多加班也是出名的,一周上6天班是常态,每天工作时间基本都是超过12个小时,也是相当辛苦的.废话不多说,今天我们来聊一聊拼多多的一道后台面试真题,是一道简单的架构类的题目:拼多多有数亿的用户,那么对于某个网页,怎么使用Redis来统计一个网站的用户访问数呢? 使用Hash 哈希是Redis的一种基础数据结构,Redis底层维护的是一个开散列,会把不同的key映射到

MySQL按时间统计每个小时记录数 方案1: ? 1 2 3 4 5 6 7 SELECT  @rownum := @rownum + 1 AS ID,         CONCAT((CASE WHEN t.hour = 24 THEN 0 ELSE t.hour END),':00:00') AS TIME, COUNT(*) AS COUNT FROM (SELECT id, HOUR(DATE_FORMAT(createtime,'%H:%i:%s'))+1 AS HOUR FROM b

今天拿到一个查询需求,需要统计某一天各个时间段内的记录数量. 具体是统计某天9:00至22:00时间段,每半小时内订单的数量,最后形成的数据形式如下: 时间段          订单数 9:00~9:30 xx个 9:30~10:00 xx个 ...   如果说是按每个小时来统计订单数量,这个是比较简单的,只要将订单表中的OrderTime字段中的小时取出,然后根据每个小时的值进行group by就可以了. select T.timehour,count(T.orderid) as number

package sogolog import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 统计每小时搜索次数 */ /* 搜狗日志示例 访问时间(时:分:秒) 用户ID [查询词] 该URL在返回结果中的排名 用户点击的顺序号 用户点击的URL 00:00:00 2982199073774412 [360安全卫士] 8 3 download.it.com.cn/softweb/s

Time字段以小时分组统计 select datepart(hour,time) hour,count(1) count from table where Similarity<75 group by datepart(hour,time) order by count desc From:https://www.cnblogs.com/xuejianxiyang/p/11202931.html 5分钟,半个小时,任意间隔分组分组 开发中遇到过问题就是对时间以半个小时分钟分组,如统计08:00-

拼多多有数亿的用户,那么对于某个网页,怎么使用Redis来统计一个网站的用户访问数呢? 使用Hash 哈希是Redis的一种基础数据结构,Redis底层维护的是一个开散列,会把不同的key映射到哈希表上,如果是遇到关键字冲突,那么就会拉出一个链表出来. 当一个用户访问的时候,如果用户登陆过,那么我们就使用用户的id,如果用户没有登陆过,那么我们也能够前端页面随机生成一个key用来标识用户,当用户访问的时候,我们可以使用HSET命令,key可以选择URI与对应的日期进行拼凑,field可以使用用户

1.小时风云榜 GDHourList.js /** * 小时风云榜 */ import React, { Component } from 'react'; import { StyleSheet, Text, View, TouchableOpacity, Image, ListView, Dimensions, ActivityIndicator, Modal, // 模态 AsyncStorage, // 缓存数据库(数据持久化) } from 'react-native'; // 引入

在构建应用的时候, 我们经常需要对用户的一举一动进行记录, 而其中一个比较重要的操作, 就是对在线的用户进行记录. 本文将介绍四种使用 Redis 对在线用户进行记录的方案, 这些方案虽然都可以对在线用户的数量进行统计, 但每个方案都有一些自己特有的操作, 并且各个方案的性能特征以及资源消耗也各有不同. 方案 1 :使用有序集合 每当一个用户上线时, 我们就执行 ZADD 命令, 将这个用户以及它的在线时间添加到指定的有序集合中: ZADD "online_users" <use

有这样的一个场景需求:有上亿的用户,要统计这批用户的登陆情况,例如一周连续登陆,连续三天是是否登陆,一周活跃天数等用户 存在的挑战 数据如何尽可能用小的空间存储 如何能快速获取指定的数据 如果使用文件保存 会有如下问题: 文件分割变得十分麻烦 数据检索非常不方便 用户关联操作复杂 如果使用数据库表 会有如下问题: 占用空间增长速度快,表急剧增大 使用索引,易产生碎片,每次插入数据还要维护索引,影响性能 要用group ,sum等运算,计算较慢 使用redis位图进行存储(setbit/getbi

不管是设置相对当前时间有多久时间差的时间,思路:先获取当前时间的时间戳,再根据需求加减时间获得新的时间戳,然后取年月日与时分秒.实例: // 设置默认时间——先转化为毫秒数,加上 24 小时的毫秒数,再转化回来 function setTime () { let t = new Date().getTime() + 24 * 60 * 60 * 1000; //24小时 * 60分钟 * 60秒 * 1000 let d = new Date(t); let theMonth = d.getMo

前言 我们先思考一个常见的业务问题:如果你负责开发维护一个大型的网站,有一天老板找产品经理要网站每个网页每天的 UV 数据,然后让你来开发这个统计模块,你会如何实现? 统计uv的常用方法以及优缺点 其实要是单纯的统计pv是比较好办的,直接用redis的incr就行,但是uv的话,它要去重,同一个用户一天之内的多次访问请求只能计数一次.这就要求每一个网页请求都需要带上用户的 ID,无论是登陆用户还是未登陆用户都需要一个唯一 ID 来标识. set 比较容易想到的是为每一个页面一个独立的 set 集

–bigkeys redis-cli -h <host> -p <port> -n <db> --bigkeys 这条命令会从指定的 Redis DB 中持续采样,实时输出当时得到的 value 占用空间最大的 key 值,并在最后给出各种数据结构的 biggest key 的总结报告: user $ redis-cli -h myhost -p 12345 --bigkeys # Scanning the entire keyspace to find biggest

redis中的sentinel的作用? Redis-Sentinel是Redis官方推荐的高可用性(HA)解决方案,当用Redis做Master-slave的高可用方案时,假如master宕机了,Redis本身(包括它的很多客户端)都没有实现自动进行主备切换,而Redis-sentinel本身也是一个独立运行的进程,它能监控多个master-slave集群,发现master宕机后能进行自动切换. 它的主要功能有以下几点: 不时地监控redis是否按照预期良好地运行; 如果发现某个redis节点运

1.统计客户忘问量 2.查询某位ID客户是否登录 一亿用户,统计数据10M左右,比较省空间 set usercount 0 设置一个变量,用于记录客户访问量setbit usercount 2 0   两部操作将所有位数都变成0setbit usercount 3 0 bitcount usercount ID 8888 用户登录setbit usercount 4999 1     将4999位改成1,记录4999登陆过bitcount usercount     统计有多少位是1,统计出客户

Redishttps://redis.io/ Redis快速入门 - Redis教程http://www.yiibai.com/redis/redis_quick_guide.html wget http://download.redis.io/releases/redis-3.2.8.tar.gztar xzf redis-3.2.8.tar.gzcd redis-3.2.8make utils/install_server.sh redis-cliset foo barget foo red

http://dy.163.com/v2/article/detail/DQT2ROO10511RVML.html