InfluxDB 聚合函数实用案例 文章大纲 InfluxDB 简介 InfluxDB是GO语言编写的分布式时间序列化数据库,非常适合对数据(跟随时间变化而变化的数据)的跟踪.监控和分析.在我们的项目中,主要是用来收集设备实时上传的值.从而分析该设备值的趋势图和各个设备的能耗占比等一系列功能.InfluxDB的功能很强大,文档也很详细.可美中不足的是,它的单机性能并不是很理想.因为InfluxDB存储的数据量本身是非常巨大的,在执行一些时间范围比较大的sql语句,耗时会很长,甚至直接崩溃.而开源

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/6008477.html 关于统计信息对数据行数做预估,之前写过对非相关列(单独或者单独的索引列)进行预估时候的算法,参考这里. 今天来写一下统计信息对于复合索引在预估时候的计算方法和潜在问题. 本文原形来自于是个实际业务问题,某SQL在利用一个符合索引做查询的时候,发现始终会出现预估误差较大的情况, 而改变复合索引的列顺序,这个预估行数的误差会发生变化, 也就是说,Create index idx_index1 ON Ta

前提  本文仅讨论SQL Server查询时, 对于非复合统计信息,也即每个字段的统计信息只包含当前列的数据分布的情况下, 在用多个字段进行组合查询的时候,如何根据统计信息去预估行数的. 利用不同字段的统计信息做数据行数预估的算法原理,以及SQL Server 2012和SQL Server 2014该算法的差异情况, 这里暂时不涉及复合统计信息,暂不涉及统计信息的更新策略及优化相关话题,以及其他SQL Server版本计算方式. 统计信息是什么 简单说就是对某些字段的数据分布的一种描述,让SQ

转载自:http://blog.codinglabs.org/articles/how-web-analytics-data-collection-system-work.html 网站数据统计分析工具是网站站长和运营人员经常使用的一种工具,比较常用的有谷歌分析.百度统计和腾讯分析等等.所有这些统计分析工具的第一步都是网站访问数据的收集.目前主流的数据收集方式基本都是基于javascript的.本文将简要分析这种数据收集的原理,并一步一步实际搭建一个实际的数据收集系统. 数据收集原理分析 简单来

导读网站数据统计分析工具是各网站站长和运营人员经常使用的一种工具,常用的有 谷歌分析.百度统计和腾讯分析等等.所有这些统计分析工具的第一步都是网站访问数据的收集.目前主流的数据收集方式基本都是基于javascript的.在此简要分析数据收集的原理,并按照步骤,带领大家一同搭建一个实际的数据收集系统. 数据收集原理分析 简单来说,网站统计分析工具需要收集到用户浏览目标网站的行为(如打开某网页.点击某按钮.将商品加入购物车等)及行为附加数据(如某下单行为产生的订单金额等).早期的网站统计往往只收集一

Having where 子句的作用是在对查询结果进行分组前,将不符合where条件的行去掉,即在分组之前过滤数据,条件中不能包含聚组函数,使用where条件显示特定的行. having 子句的作用是筛选满足条件的组,即在分组之后过滤数据,条件中经常包含聚组函数,使用having 条件显示特定的组,也可以使用多个分组标准进行分组. 总之,select 后用where过滤,找到符合条件的元组. 而一旦需要 按某个值分组,用group by语句,需要在组内进行过滤时,就用having,如having

数据库操作中,经常会因为导数据造成数据重复,需要进行数据清理,去掉冗余的数据,只保留正确的数据 一:重复数据根据单个字段进行判断 1.首先,查询表中多余的数据,由关键字段(name)来查询. select * from OA_ADDRESS_BOOK where name in (select name from OA_ADDRESS_BOOK group by name having count(name)>1) 2.删除表中重复数据,重复数据是根据单个字段(Name)来判断,只留有rowid

项目需要统计在线用户数量,系统部署在集群环境下,使用会话粘贴的方式解决Session问题.要想得到真实在线用户数,必须是所有节点的总和. 这里考虑使用memcached存放用户登录数据,key为userid统计在线用户数据,只需要统计key的总数.memcached因为性能的缘故, 没有提供遍历整个缓存当中对象的功能,不过memcached也提供了很多命令来监控memcached的状态,例如stats命令就有: stats stats reset stats malloc stats maps

pv流量 什么是PV? 解答:PV是指页面刷新的次数,每一次页面刷新,就算做一次pv流量. PV高一定代表来访者多吗? 解答:不一定如此,一般来说,PV与来访者的数量成正比,但是PV并不直接决定页面的真实来访者数量,例如,同一个来访者通过不断的刷新页面,也可以制造出非常高的PV. PV(page view),即页面浏览量,或点击量:通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标:当然,有时还会同时考察另外一个指标,即uv(unique visitor),指访问某个站点或点击某条新闻的

数据库操作中,经常会因为导数据造成数据重复,需要进行数据清理,去掉冗余的数据,只保留正确的数据 一:重复数据根据单个字段进行判断 1.首先,查询表中多余的数据,由关键字段(name)来查询. select * from   table_name  where name in (select name from table_name  group by name having count(name)>1) 2.删除表中重复数据,重复数据是根据单个字段(name)来判断,只留有rowid最小的记录

drop proc test 删除存储过程 go  用于在 SSMS 和 SQLCMD 中将其之前的 T-SQL 语句作为一个批处理提交给 SQL Server 实例.GO 不是 T-SQL 语句,只是由这些特定客户端指定的提交批处理的方式.批处理(Batch)是 SQL SERVER 客户端作为一个单元发送给服务的一个或多个 T-SQL 语句的集合-客户端将此集合一次性的提交给实例,而服务会将其编译为一个执行计划. create proc test(name varchar(128),mont

Python获得百度统计API的数据并发送邮件 小工具  本来这么晚是不准备写博客的,当是想到了那个狗子绝对会在开学的时候跟我逼逼这个事情,所以,还是老老实实地写一下吧.   Baidu统计API的使用 系统环境: Python2 requests库:发出请求 json库:json处理 getSiteList的使用 官方文档在此,说实话,这是我使用百BaiduAPI最坑的一次,在这个官方文档的getSiteList中,完全不告诉你请求参数是什么. 首先,需要获得百度统计API的token,在这里

function initGrid() { localGrid = jQuery("#tbList"); localGrid.jqGrid({ data: localData, datatype: "local", gridview: true, height: , width: '90%', rowList: [,], colNames: innerColumns, autowidth: true, hoverrows: false, multiselect: f

问题: 使用映射文件实现查询一对多或多对多时只返回一条数据问题 解决方法: 导致这种情况出现的问题是因为两个表中的主键是一样所以出现了数据覆盖问题. 解决方式一:修改数据库表中的主键(这种方法比较麻烦). 解决方式二:在查询语句中修改一个表的主键使其不一致即可,例子: 表User主键为id,表Book主键为id,映射结果集时设置表Book的主键id为b_id即可. <resultMap id="resultUserMap" type="books.com.boot.mo

$('#refreshbtn').click(function() { $("#t_auclot").datagrid("reload",serializeForm($('#mysearch'))); }); <a id="refreshbtn" class="easyui-linkbutton">刷新</a> easyui  datagrid  reload方法 如果当前页面,在第二页,点击刷新按钮,

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,'[',

1 开发一个注重性能的JDBC应用程序不是一件容易的事. 当你的代码运行很慢的时候JDBC驱动程序并不会抛出异常告诉你. 本系列的性能提示将为改善JDBC应用程序的性能介绍一些基本的指导原则,这其中的原则已经被许多现有的JDBC应用程序编译运行并验证过. 这些指导原则包括: 正确的使用数据库MetaData方法  只获取需要的数据  选用最佳性能的功能  管理连接和更新 以下这些一般性原则可以帮助你解决一些公共的JDBC系统的性能问题. 使用数据库Metadata方法 因为通过ResultSet

分析 Elasticsearch有一个功能叫做聚合(aggregations),它允许你在数据上生成复杂的分析统计.它很像SQL中的GROUP BY但是功能更强大. 举个例子,让我们找到所有职员中最大的共同点(兴趣爱好)是什么: GET .monitoring-es-6-2018.08.16/_search{ "aggs": { "all_interests": { "terms": { "field": "sour

文 | 子龙 有技术,有干货,有故事的斜杠青年 一,写在前面的话 最近公司需要按天,按小时查看数据,可以直观的看到时间段的数据峰值.接到需求,就开始疯狂百度搜索,但是搜索到的资料有很多都不清楚,需要自己去总结和挖掘其中的重要信息.现在我把分享出来了呢,希望大家喜欢. 针对sqlserver, 有几点需要给大家说清楚(不懂的自行百度): master..spt_values 是什么东西?能用来做什么? 如何产生连续的时间段(年, 月, 天,小时,分钟) 二,master..spt_values是什

在数据库中我们经经常使用sql语句对表进行简单的统计排序,对于日期字段.我们能够简单的对其进行order. 对于复杂一点的能够按日期中的年.月,日分别进行group,order. 按年份进行group,统计排序: SELECT YERA(established_time) ,COUNT(*) AS num <span style="font-size: 13.75px; font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">FROM `ta

查询 text 表中,user_name字段值重复的数据及重复次数 select user_name,count(*) as count from text 删除 text 表中,重复出现的数据只保留 ID 最大的一条数据,没有重复的数据不删除. AND id not in( select id from (select max(id) as id,count(user_name) as count from text order by count desc) as tab) AND id no