背景 消息报表主要用于统计消息任务的下发情况.比如,单条推送消息下发APP用户总量有多少,成功推送到手机的数量有多少,又有多少APP用户点击了弹窗通知并打开APP等.通过消息报表,我们可以很直观地看到消息推送的流转情况.消息下发到达成功率.用户对消息的点击情况等. 个推在提供消息推送服务时,为了更好地了解每天的推送情况,会从不同的维度进行数据统计,生成消息报表.个推每天下发的消息推送数巨大,可以达到数百亿级别,原本我们采用的离线统计系统已不能满足业务需求.随着业务能力的不断提升,我们选择了Fli

MySQL的使用用法如下所示:格式:if(Condition,A,B)意义:当Condition为true时,返回A:当Condition为false时,返回B.作用:作为条件语句使用.mysql的if用法解决同一张数据表里面两个字段是否相等统计数据量.1.需求,主要是同一张数据表里面两个字段是否相等,判断这张表里面,实际数据和对账数据的值是否相等,可以判断合格率. SELECT s.source_code, sum( s.actual_count ) AS act_count, count(

做一个项目,第一件事情就是问:“这个数据库多大?” 下面是统计数据库数据量大小的方法 通常我们会使用命令: "sp_helpdb @dbname" 例如,查询数据库"testdb3"的使用量 exec sp_helpdb testdb3   "sp_helpdb"是最常用的命令, 但是注意:该命令显示的数据库大小"db_size"并不是指现存有效数据的大小,而是指:数据库物理文件 “数据文件大小 + 日志文件大小”的总和  

统计各部门人数很简单,通过部门分组即可,要统计部门以下下级部门的人数也简单,通过递归.要统计所有有下级部门的部门人数(包含下级)页比较简单, 先查询出有下级的部门,在对每个部门进行递归查询,如下: ) s ,b.b0200 from a01 a, ( start connect by prior d.b0200=d.b0203) b /*查询工会id为1的所有有下级的工会*/ connect by prior d.b0200=d.b0203) group by b.b0200 这个方法是最简单的

概要: 计算HIVE BI库下每天数据表总大小及增量 输出: 总大小:xxxG 日同比新增数据量:xxxG 周同比新增数据量:xxxG 月同比新增数据量:xxxG 总表数:xxx 日新增表数:xxx 周新增表数:xxx 月新增表数:xxx 最大的20张表: ...... 表数据增量TOP20: ...... 代码: bi_report.sh #!/bin/bash GIGA=1000000000 content="\n" prefix='bi' today=`date -d"

感觉好久没有写sql语句了... 今天需要写一个统计某一天的数据时,考虑到字段的内容格式是:  2018-12-18 09:36:23 我开始写的是: select count(id) as reCount from t1 where dateValue(atTime)=" & sqlDate(theDate) 数据量在1万行记录的时候,尽然需要 3 秒+时间才能完成. 等所有代码完工后,我试着使用 Between  语句: select count(id) as reCount fro

转载请注明原文地址:http://www.cnblogs.com/ygj0930/p/6138288.html 在上一篇博文我们提到,分页有三种方法.其中,第三种是我们最常用的.然而,在实际应用过程中我们会发现,select count(*) from tname 语句在统计某表内记录总数时,如果表内数据量达到一定规模(比如100W条),这个语句就会执行得非常慢.有什么办法可以加快统计出表内记录总数呢? 这里,我们需要借助一个中间表来记录数据库内各表记录总数.然后,在我们需要知道某表的记录总数来

http://www.cnblogs.com/qinche/archive/2012/08/09/app.html 由于今天要监控数据,急需统计实例中1有多少库2库里有多少表3每个表有多少数据 --将写好的代码贴出来,用到如下的: --sysobjects:在数据库每个对象(约束.默认值.日志.规则.存储过程)占一行. --sysindexes:数据库中的每个索引和表在表中各占一行. --syscolumns:每个表和视图中的每列在表中占一行,存储过程中每个参数在表中占一行. select * 

工作过程中,如果一个数据库的表比较多,手工编写统计脚本就会比较繁琐,于是摸索出自动生成各表统计数据量脚本的通用方法,直接上代码: /* 脚本来源:https://www.cnblogs.com/zhang502219048/p/10970193.html */ ), Num int) exec sp_MSforeachtable 'insert into #t select ''?'', count(*) from ?' select replace(replace(TableName,'[',

sql server的数据库个数.表个数及表的数据量统计   --由于今天要监控数据,急需统计实例中1有多少库2库里有多少表3每个表有多少数据 --将写好的代码贴出来,用到如下的: --sysobjects:在数据库每个对象(约束.默认值.日志.规则.存储过程)占一行.  --sysindexes:数据库中的每个索引和表在表中各占一行.  --syscolumns:每个表和视图中的每列在表中占一行,存储过程中每个参数在表中占一行.  select * from sysobjects  selec

表结构 SELECT t1.TABLE_NAME, t1.COLUMN_NAME, t1.DATA_TYPE || '(' || t1.DATA_LENGTH || ')', t2.COMMENTS -- missing_count(t1.TABLE_NAME, t1.COLUMN_NAME) counts FROM USER_TAB_COLS t1, USER_COL_COMMENTS t2 WHERE t1.TABLE_NAME = t2.TABLE_NAME AND t1.COLUMN_N

需求:添加创建了分库分表后,业务可能将数据已经写入,但未来得及接入到otter汇总库.接入汇总库前需要初始化这部分数据. 1.导出 ip_port_list ) len=${#ip_port_list[@]} ;i;i++)) do db_ip=`echo ${ip_port_list[i]} | awk -F[:] '{print $1}'` db_port=`echo ${ip_port_list[i]} | awk -F[:] '{print $2}'` mysql >/dev/null

本过程适用于Oracle数据量统计. create or replace procedure SP_GET_TAB_COUNT as v_tableName HDSD_TJ.Tablename%type; v_tableCount HDSD_TJ.Tablecount%type; v_tmp varchar2(500); v_tmp2 varchar2(500); v_tmp3 varchar2(500); cursor cur_tab is select tableName from HDSD

场景:HBase存储在Azure上,现在通过访问Azure Storage的接口,获取HBase中各个表的数据量. 注意: 1.Azure存储,默认的副本数为2,即共存3份,但只收1份的费用,取到的size也是1份的大小.如果是自建HDFS,则不同. 2.此处访问的是Azure Storage的接口,还可以访问HBase的接口来获取数据量(另行验证). c#代码: using Microsoft.WindowsAzure.Storage;using Microsoft.WindowsAzure.

一.背景说明 在Flink中对流数据进行去重计算是常有操作,如流量域对独立访客之类的统计,去重思路一般有三个: 基于Hashset来实现去重 数据存在内存,容量小,服务重启会丢失. 使用状态编程ValueState/MapState实现去重 常用方式,可以使用内存/文件系统/RocksDB作为状态后端存储. 结合Redis使用布隆过滤器实现去重 适用对上亿数据量进行去重实现,占用资源少效率高,有小概率误判. 这里以自定义布隆过滤器的方式,实现Flink窗口计算中独立访客的统计,数据集样例如下:

查看最新用户表统计信息 select owner,table_name,last_analyzed from dba_tables where owner not like '%SYS%' order by 1,3; SELECT Table_Name,Num_Rows,Blocks,Empty_Blocks,Avg_Space,Chain_Cnt,Avg_Row_Len,Sample_Size,Last_AnalyzedFROM Dba_Tables WHERE owner = 'SCOTT'

神经科学,依靠单一深度学习算法解决不同任务.视觉信号传送到听觉区域,大脑听学习处理区域学会“看”(Von Melchner et al., 2000).计算单元互相作用变智能.新认知机(Fukushima,1980),哺乳动物视觉系统结构,处理图片强大模型架构,现代卷积网络基础(LeCun et al., 1998c).神经网络基于整流线性单元(rectified linear unit)神经单元模型.原始认知机(Fukushima,1975)更复杂.简化现代版,Nair and Hinton(

前面 FLink 的文章中我们已经介绍了说 Flink 已经有很多自带的 Connector. 1.<从0到1学习Flink>—— Data Source 介绍 2.<从0到1学习Flink>—— Data Sink 介绍 其中包括了 Source 和 Sink 的,后面我也讲了下如何自定义自己的 Source 和 Sink. 那么今天要做的事情是啥呢?就是介绍一下 Flink 自带的 ElasticSearch Connector,我们今天就用他来做 Sink,将 Kafka 中

分享一个SQLSERVER脚本(计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间) 很多时候我们都需要计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间 这里共享一个脚本 CREATE TABLE #tablespaceinfo ( nameinfo ) , rowsinfo BIGINT , reserved ) , datainfo ) , index_size ) , unused ) ) ); DECLARE Info_cursor CURSOR FOR SELECT '[' + [name]

背景介绍: 环境:Linux 5.5 + Oracle 10.2.0.4 某普通表T,由于前期设计不当没有分区,如今几年来的数据量已达9亿+, 空间占用大约350G,在线重定义为分区表不现实,故采取申请时间窗口停此表应用,改造为分区表. 若T表数据量适当,可选用在线重定义操作时,可参考:http://www.cnblogs.com/jyzhao/p/3876634.html 1.创建分区表 2.设置新建分区表为nologging, 重命名原表T为T_OLD 3.并行直接路径插入 4.为分区表建立

http://blog.csdn.net/kingsix7/article/details/38928685 1.CI 控制器添加方法 $this->show_fields_array=array(            "truename"=>"列1",            "item_goods"=>"列2",            "item_store"=>"列3