http://www.jb51.net/article/136685.htm 这篇文章主要介绍了PHP+MySQL实现对一段时间内每天数据统计优化操作,结合具体实例形式分析了php针对mysql查询统计相关优化操作技巧,需要的朋友可以参考下 在互联网项目中,对项目的数据分析必不可少.通常会统计某一段时间内每天数据总计变化趋势调整营销策略.下面来看以下案例. 案例 在电商平台中通常会有订单表,记录所有订单信息.现在我们需要统计某个月份每天订单数及销售金额数据从而绘制出如下统计图,进行数据分析. 订

mysql删除有外链索引数据Cannot delete or update a parent row: a foreign key constraint fails 问题的解决办法查询:DELETE FROM `goods` WHERE `goods_id` = '11'错误代码: 1451Cannot delete or update a parent row: a foreign key constraint fails (`webDB`.`goods_properties_detail`,

对于所有的需求,当你不知道怎么处理的时候,你就先用最简单的方法,或者说的明白一点,用最原始的方法,先实现业务需求再说. 一.对提现队列数据表“ims_checkout_task”进行汇总统计,按月汇总统计每个月的提现总额,提现总次数. 1.SQL操作如下: SELECT id , ' , ' , ' , ' , ' , ' , ' , ' , ' , ' , ' , ' FROM ims_checkout_task 2.数据库返回如下: 3.关键词:case when //流程控制语句case语

Mysql统计每年每个月的数据(前端页面统计图实现) 最终想实现的效果图,在这里就不多废话了,直接上效果图,由于测试数据有几个月是为0的,所以数据图看着会有点怪怪. 接下来是数据库的两个表,这里直接给你们代码了,你们根据自己的需求更改即可 -- 会员充值表 CREATE TABLE rechargeinfo( r_num INT PRIMARY KEY COMMENT '充值编号', v_card ) COMMENT '会员卡号', r_recharge DOUBLE COMMENT '充值金额

关系 将实体与实体的关系,反应到最终数据表的设计上来,将关系分为三种,一对多,多对多,多对多. 所有关系都是表与表之间的关系. 一对一: 一张表的一条记录一定只对应另外一张表的一条记录,反之亦然. 例 Id 姓名 性别 年龄 电话号码 1 张三 男 23 13320848263 一对多 一张表中有一条记录,对应另一张表多条记录但是反过来,另一张表的一条记录只能对应这张表的一条记录. 例母亲与孩子的关系 多对多 一张表中的一条记录对应另外一张表的多条记录,同时另一张表的一条记录对应另外一张表的多条

一.mysql的分表策略 根据经验,Mysql表数据一般达到百万级别,查询效率会很低,容易造成表锁,甚至堆积很多连接,直接挂掉: 1,水平分割: 水平(横向)拆分:将同一个表的数据进行分块保存到不同的数据库中,来解决单表中数据量增长出现的压力. 表结构设计水平切分.常见的一些场景包括a). 比如在线电子商务网站,订单表数据量过大,按照年度.月度水平切分 b). Web 2.0网站注册用户.在线活跃用户过多,按照用户ID范围等方式,将相关用户以及该用户紧密关联的表做水平切分 c). 例如论坛的置顶

1. 获取窗口迟到的数据 主要流程就是给迟到的数据打上标签,然后使用相应窗口流的实例调用sideOutputLateData(lateDataTag),从而获得窗口迟到的数据,进而进行相关的计算,具体代码见下 WindowLateDataDemo package cn._51doit.flink.day10; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.java.tup

数据库简介 概念 什么是数据库?简单来说,数据库就是存储数据的"仓库", 但是,光有数据还不行,还要管理数据的工具,我们称之为数据库管理系统! 数据库系统 = 数据库管理系统 + 数据库 + 数据库管理员 DataBase System (DBS)= DataBase Management System (DBMS) + DataBase(DB) + DataBase Administrator(DBA) 数据库: 对大量的信息进行管理的高效的解决方案,按照数据结构来组织.存储和管理数

MySQL查询数据表中数据记录(包括多表查询) 在MySQL中创建数据库的目的是为了使用其中的数据. 使用select查询语句可以从数据库中把数据查询出来. select语句的语法格式如下: select selection_list // 要查询的内容,选择哪些列 from table_list // 从什么表中查询,从何处选择行 where primary_constraint // 查询时需要满足的条件,行必须满足的条件 group by grouping_columns // 如何对结果

Mysql每天执行计划,保留最新的10条数据,其余的删除 1.Mysql 保留最新的10条数据 sql语句: DELETE tb FROM tbname AS tb,( SELECT id FROM tbname ORDER BY id desc LIMIT 9,1 ) AS tmp WHERE tb.id<tmp.id 2.新建存储过程(Navicat中) CREATE PROCEDURE test() BEGIN DELETE tb FROM testdata AS tb,( SELECT

MySQL 对分组后的同类数据进行拼接字符串 写后台方法时遇到个问题,需要将表内同一订单号的操作记录流水进行简单拼接输出,不想取出来再操作,找了个mysql的方法直接操作 //group_concat对组内的每一行数据拼接,内部可以排序.使用separator 进行分割 //concat_ws对一行内的各个字段进行拼接,第一项指定分隔符,后续的有null会忽略 select oid, group_concat(concat_ws('|',atime,(select `level` from pr

最近用Maxwell解析MySQL的Binlog,发送到Kafka进行处理,测试的时候发现一个问题,就是Kafka的Offset严重倾斜,三个partition,其中一个的offset已经快200万了,另外两个offset才不到两百.Kafka数据倾斜的问题一般是由于生产者使用的Partition接口实现类对分区处理的问题,一般是对key做hash之后,对分区数取模.当出现数据倾斜时,小量任务耗时远高于其它任务,从而使得整体耗时过大,未能充分发挥分布式系统的并行计算优势(参考Apache Kaf

上周我们这个10人的小团队开发的推荐拉新系统, 日拉新人数已接近4万人.过去几个月这个系统从无到有, 拉新从日增几千稳步增长到日增几万, 同事们几个月来,每天工作13个小时以上,洗澡时间都没有, 有时就住在公司, 回家怕吵到家人,只能睡客厅地板, 周日也不能保证休息. 大家的全力投入,不懈努力才能有这个结果. 非常感慨团队产生的的化学反应, 和惊人的生产效率. 产品稳定后,最近全面转入大数据分析, 和机器学习阶段, 开始做真正的增长黑客实践. spark, R, scala都是刚刚开始深入地学习

一.前言 通过 MySQL Replication 功能所实现的扩展总是会受到数据库大小的限制,一旦数据库过于庞大,尤其是当写入过于频繁,很难由一台主机支撑的时候,我们还是会面临到扩展瓶颈.这时候,我们就必须许找其他技术手段来解决这个瓶颈,那就是我们这一章所要介绍的数据切分技术. 二.何谓数据切分 有些文章中称之为数据的 Sharding.其实不管是称之为数据的 Sharding 还是数据的切分,其概念都是一样的.简单来说,就是指通过某种特定的条件,将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个

mysql快速导入5000万条数据过程记录(LOAD DATA INFILE方式) 首先将要导入的数据文件top5000W.txt放入到数据库数据目录/var/local/mysql/data/${db_name}/ 下,并确保导入用户拥有这个txt文件的权限,否则会报Error 13错误 1.${table_name}换myisam,我们的场景对事务没啥要求,innodb引擎速度太慢了,原来导入12个小时都没导完2.导入前修改参数和禁止索引更新mysql> SET SESSION BULK_I

一. 数据倾斜的现象 多数task执行速度较快,少数task执行时间非常长,或者等待很长时间后提示你内存不足,执行失败. 二. 数据倾斜的原因 常见于各种shuffle操作,例如reduceByKey,groupByKey,join等操作. 数据问题 key本身分布不均匀(包括大量的key为空) key的设置不合理 spark使用问题 shuffle时的并发度不够 计算方式有误 三. 数据倾斜的后果 spark中一个stage的执行时间受限于最后那个执行完的task,因此运行缓慢的任务会拖累整个

MySQL查询近一个月的数据 近一个月统计SQL select user_id, user_name, createtime from t_user where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 MONTH) <= date(createtime); 同理,近一个星期为: INTERVAL 7 DAY. @完

解决网页中Waiting (TTFB)数据加载过慢的问题 最近做了一个网页,在本地测试良好,数据可以得到很快的反馈,但是当部署到云端Linux上时候,就会出现加载缓慢的问题.本地测试,得到数据大概3s之内,云端Linux测试,得到数据需要25-40s之间(赤裸裸的车祸现场).先放一张车祸现场的截图. 等待时间23秒,赤裸裸的车祸现场. 在介绍一下项目,nodejs技术栈.express框架,数据库使用mysql以及sqlite. 后端使用的是async中的瀑布模型处理程序中的流程.为了得到各个函

业务背景:公司存证产品升级,随着数据量的增加,存证产品线按业务分表,导致以往的存证关联数据需要做数据同步更新.版本发布前,通过当前存储过程解决数据升级问题. ##创建存证文档关联情况下更新所用存储过程 CREATE PROCEDURE evi_doc_refs_eid_deal() begin ; ; ; ; ; ; set totalPage = totalSize/pageSize; ) do #对分页的起始下标计算,以便分页查询时使用 set startIndex = pageNum *p

方法一:存储过程 1.存储过程如下: delimiter $$ DROP PROCEDURE IF EXISTS data CREATE PROCEDURE data(in i int) BEGIN DO INSERT INTO goods VALUES('','锤子手机',i); ; END WHILE; end $$ ; call proll(@id); 2.执行存储过程前将表中的数据清空 3)存储过程执行的时间需要:0.312秒 4)执行存储过程后,查看表中数据,如下图: 问题:goods

MySQL删除操作其实是假删除 因为近期在重构优化一个业务的时候 发现有一张表(send_log)数据量将近1700W 左右  占用数据大小17G,索引18G左右  而我们的核心应用在使用的时候 会去临时查询这张表 获取一些数据 先不管设计的合不合理吧,因为是维护  不出问题为第一要务 所以想到要物理删除一下表数据  计划把18年1000W左右数据给腾出空间  但运维执行删除操作后  发现情况没有那么理想  行数是少了  但表空间 大小 没降下去 在 InnoDB 中,你的 delete 操作,