怪物猎人p3数据库(怎么对数据库查询进行group)
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2023-11-29
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1. 怪物猎人p3数据库,怎么对数据库查询进行group?
在日常查询中,索引或其他数据查找的方法可能不是查询执行中最高昂的部分,例如:MySQL GROUP BY 可能负责查询执行时间 90% 还多。MySQL 执行 GROUP BY 时的主要复杂性是计算 GROUP BY 语句中的聚合函数。UDF 聚合函数是一个接一个地获得构成单个组的所有值。这样,它可以在移动到另一个组之前计算单个组的聚合函数值。当然,问题在于,在大多数情况下,源数据值不会被分组。来自各种组的值在处理期间彼此跟随。因此,我们需要一个特殊的步骤。
处理 MySQL GROUP BY让我们看看之前看过的同一张table: mysql> show create table tbl G *************************** 1. row *************************** Table: tbl Create Table: CREATE TABLE `tbl` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `k` int(11) NOT NULL DEFAULT '0', `g` int(10) unsigned NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `k` (`k`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2340933 DEFAULT CHARSET=latin1 1 row in set (0.00 sec)
并且以不同方式执行相同的 GROUP BY 语句:
1、MySQL中 的 Index Ordered GROUP BY
mysql> select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5;
+---+---+
| k | c |
+---+---+
| 2 | 3 |
| 4 | 1 |
| 5 | 2 |
| 8 | 1 |
| 9 | 1 |
+---+---+
5 rows in set (0.00 sec)
mysql> explain select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5 G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: index
possible_keys: k
key: k
key_len: 4
ref: NULL
rows: 5
filtered: 100.00
Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
在这种情况下,我们在 GROUP BY 的列上有一个索引。这样,我们可以逐组扫描数据并动态执行 GROUP BY(低成本)。当我们使用 LIMIT 限制我们检索的组的数量或使用“覆盖索引”时,特别有效,因为顺序索引扫描是一种非常快速的操作。如果您有少量组,并且没有覆盖索引,索引顺序扫描可能会导致大量 IO。所以这可能不是最优化的计划。
2、MySQL 中的外部排序 GROUP BYmysql> explain select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5 G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 998490
filtered: 100.00
Extra: Using filesort
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5;
+---+---+
| g | c |
+---+---+
| 0 | 1 |
| 1 | 2 |
| 4 | 1 |
| 5 | 1 |
| 6 | 2 |
+---+---+
5 rows in set (0.88 sec)
如果我们没有允许我们按组顺序扫描数据的索引,我们可以通过外部排序(在 MySQL 中也称为“filesort”)来获取数据。你可能会注意到我在这里使用 SQL_BIG_RESULT 提示来获得这个计划。没有它,MySQL 在这种情况下不会选择这个计划。一般来说,MySQL 只有在我们拥有大量组时才更喜欢使用这个计划,因为在这种情况下,排序比拥有临时表更有效(我们将在下面讨论)。
3、MySQL中 的临时表 GROUP BYmysql> explain select g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 998490
filtered: 100.00
Extra: Using temporary
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> select g, sum(g) s from tbl group by g order by null limit 5;
+---+------+
| g | s |
+---+------+
| 0 | 0 |
| 1 | 2 |
| 4 | 4 |
| 5 | 5 |
| 6 | 12 |
+---+------+
5 rows in set (7.75 sec)
在这种情况下,MySQL 也会进行全表扫描。但它不是运行额外的排序传递,而是创建一个临时表。此临时表每组包含一行,并且对于每个传入行,将更新相应组的值。很多更新!虽然这在内存中可能是合理的,但如果结果表太大以至于更新将导致大量磁盘 IO,则会变得非常昂贵。在这种情况下,外部分拣计划通常更好。请注意,虽然 MySQL 默认选择此计划用于此用例,但如果我们不提供任何提示,它几乎比我们使用 SQL_BIG_RESULT 提示的计划慢 10 倍 。您可能会注意到我在此查询中添加了“ ORDER BY NULL ”。这是为了向您展示“清理”临时表的唯一计划。没有它,我们得到这个计划: mysql> explain select g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tbl partitions: NULL type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 998490 filtered: 100.00 Extra: Using temporary; Using filesort 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)在其中,我们获得了 temporary 和 filesort “两最糟糕的”提示。MySQL 5.7 总是返回按组顺序排序的 GROUP BY 结果,即使查询不需要它(这可能需要昂贵的额外排序传递)。ORDER BY NULL 表示应用程序不需要这个。您应该注意,在某些情况下 - 例如使用聚合函数访问不同表中的列的 JOIN 查询 - 使用 GROUP BY 的临时表可能是唯一的选择。如果要强制 MySQL 使用为 GROUP BY 执行临时表的计划,可以使用 SQL_SMALL_RESULT 提示。
4、MySQL 中的索引基于跳过扫描的 GROUP BY前三个 GROUP BY 执行方法适用于所有聚合函数。然而,其中一些人有第四种方法。mysql> explain select k,max(id) from tbl group by k G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: range
possible_keys: k
key: k
key_len: 4
ref: NULL
rows: 2
filtered: 100.00
Extra: Using index for group-by
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> select k,max(id) from tbl group by k;
+---+---------+
| k | max(id) |
+---+---------+
| 0 | 2340920 |
| 1 | 2340916 |
| 2 | 2340932 |
| 3 | 2340928 |
| 4 | 2340924 |
+---+---------+
5 rows in set (0.00 sec)
此方法仅适用于非常特殊的聚合函数:MIN() 和 MAX()。这些并不需要遍历组中的所有行来计算值。他们可以直接跳转到组中的最小或最大组值(如果有这样的索引)。如果索引仅建立在 (K) 列上,如何找到每个组的 MAX(ID) 值?这是一个 InnoDB 表。记住 InnoDB 表有效地将 PRIMARY KEY 附加到所有索引。(K) 变为 (K,ID),允许我们对此查询使用 Skip-Scan 优化。仅当每个组有大量行时才会启用此优化。否则,MySQL 更倾向于使用更传统的方法来执行此查询(如方法#1中详述的索引有序 GROUP BY)。虽然我们使用 MIN() / MAX() 聚合函数,但其他优化也适用于它们。例如,如果您有一个没有 GROUP BY 的聚合函数(实际上所有表都有一个组),MySQL 在统计分析阶段从索引中获取这些值,并避免在执行阶段完全读取表: mysql> explain select max(k) from tbl G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: NULL partitions: NULL type: NULL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: NULL filtered: NULL Extra: Select tables optimized away 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)过滤和分组
我们已经研究了 MySQL 执行 GROUP BY 的四种方式。为简单起见,我在整个表上使用了 GROUP BY,没有应用过滤。当您有 WHERE 子句时,相同的概念适用: mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g order by NULL limit 5 G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tbl partitions: NULL type: range possible_keys: k key: k key_len: 4 ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index condition; Using temporary 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)对于这种情况,我们使用K列上的范围进行数据过滤/查找,并在有临时表时执行 GROUP BY。在某些情况下,方法不会发生冲突。但是,在其他情况下,我们必须选择使用 GROUP BY 的一个索引或其他索引进行过滤:mysql> alter table tbl add key(g);
Query OK, 0 rows affected (4.17 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>1 group by g limit 5 G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: index
possible_keys: k,g
key: g
key_len: 4
ref: NULL
rows: 16
filtered: 50.00
Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g limit 5 G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: range
possible_keys: k,g
key: k
key_len: 4
ref: NULL
rows: 1
filtered: 100.00
Extra: Using index condition; Using temporary; Using filesort
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
根据此查询中使用的特定常量,我们可以看到我们对 GROUP BY 使用索引顺序扫描(并从索引中“放弃”以解析 WHERE 子句),或者使用索引来解析 WHERE 子句(但使用临时表来解析 GROUP BY)。根据我的经验,这就是 MySQL GROUP BY 并不总是做出正确选择的地方。您可能需要使用 FORCE INDEX 以您希望的方式执行查询。2. 如何获取航空公司的kml文件?
要获取航空公司的KML文件,您可以尝试以下几种方法:
1. 官方网站下载:许多航空公司会在其官方网站上提供下载航线和航班数据的选项。您可以前往航空公司的官方网站,并查找包含KML文件的下载链接或资源。
2. 航空数据提供商:有些第三方航空数据提供商可能会提供航空公司的数据,并允许您以KML文件的形式下载。您可以搜索并联系这些提供商,查询是否有适用于您需要的航空公司的KML文件。
3. 数据库查询:有一些在线航空数据库可以查询并导出航空公司的航线数据,其中一些数据库可能支持将数据导出为KML文件。您可以尝试使用这些数据库之一,输入您感兴趣的航空公司的名称,然后导出相关KML文件。
请注意,获取航空公司KML文件的可用性和使用方式可能会根据航空公司和数据提供商而有所不同。建议您在使用这些数据时遵守相关数据使用要求,并尽可能从可靠和官方的来源获取数据。
3. sci号怎么查?
查询sci检索号的方法:
1)登陆“Web of science”数据库。
2)点击选择页面上的“Web of Science”,点“go”。
3)引文数据库选择:Science Citation Index Expanded (SCI-EXPANDED)--1995-至今,或Social Sciences Citation Index (SSCI)--1998-至今。
4)通过作者姓名或者论文标题等方式找到自己所发表的论文。
5)点击“论文标题”后,页面中有“被引频次”,页面右端有“施引文献列表”,选择页面下端的“保存为HTML格式”(或者是TXT格式),点击“保存”.(默认文件名为savedrecs”)。
6)打开保存后的文件,查找UT WOS,该数字即为SCI收录/索引号。(以前是“UT ISI”详见文末UT WOS和UT ISI的区别)。
4. 一般用哪些工具做大数据分析?
其实,大数据分析这个部分是很大的模块,包括从底层数据仓库搭建到最后的数据展示,非常复杂。
你说的是业务、IT都能用的数据处理和展现部分吧,今天就推荐一个。
前言"数据可视化工具,可爱者甚番。分析师独爱R,自Python以来,世人盛爱matplotlib。余独爱FineBI之出分析而不拖沓,做可视化还算酷炫......."。哈哈,秀个拙劣~
本文向大家介绍最近更新的一个数据分析可视化神器——FineBI。和Tableau、PowerBI都是同属一类工具,自助式BI。
之前我在一些回答里面也有过推荐,不过我更爱他的兄弟FineReport,以至于换了两家公司都连续推荐采购。但最近新出的5.0版本着实让我惊艳了一把,给人的感觉,比PowerBI更成熟稳定功能更多,平价版的Tableau替代!
接下来讲重点讲解它的主要功能、特点和同类具的对比、以及基本使用方法。
后面还会再针对这个工具写一篇详细深入的上手教程。
阅读目录前言FineBI的主要功能FineBI的主要特点FineBI Vs 其他同类产品FineBI的分析思想获取方法&学习资料小结FineBI的主要功能先来说说BI,BI全称商业智能(Business Intelligence),是一套完整的数据解决方案,将企业的数据有效整合,快速制作可视化报表,以供业务决策。它一般涉及数据仓库(现也和很多大数据方案对接)、ETL、OLAP分析,权限控制等模块。
顾名思义,FineBI是一款BI商业智能工具,能简单快速的生成各种酷炫的可视化数据报表,做有目的性的数据分析。
所以,它主要完成下面几个工作:
1. 数据的整合
2. 数据的分析和可视化
3. 报表制作与发布
FineBI的主要特点BI工具那么多,为何我要重点推荐这款BI工具呢?
Tableau和PowerBI的好自不用我多说,知乎上大家都议论了很多。
但这款BI做为国产,不由得让我产生好奇和好感,值得关注和鼓励。更何况它能够足以应对基本的数据分析,不虚于那两者,且具备下面几大特点:
1、打通各类数据源
FineBI能够从各种数据源中抓取数据进行分析,除了支持大家常用的Oracle、SQLServer、MySQL等数据库,还支持SAP BW、HANA、Essbase等多维数据库。
大数据前端分析,FineBI可对接Hadoop、Kylin、Derby、Gbase、ADS、Hbase、Mongodb等大数据平台。在对接方面有自己的分布式连接方案。
下图是FineBI的数据连接窗口:
还支持导入Excel数据,支持从R语言脚本导入数据。所以基本能对接各类数据源,打通并整合。
2. 易用性(无需编程)
笔者给自己的定位是一枚数据科学家,因此不会也不能将过多精力放在可视化工作上。毕竟数据库/数据仓库系统架构,数据挖掘算法研究等工作更是重中之重。而FineBI采用的拖拽数据字段,自动出图的操作方式,将我从可视化的泥潭中解放出来,把更多精力投放到数据管理,算法研究和业务沟通上。下图展示了FineBI清爽商务的工作界面。
易用性还体现在数据处理方面。
要知道一份数据拿到在分析是还是要做很多公式计算、过滤筛选处理的。惊喜的是这个工具内置了各种计算公式、过滤组件。
比如时间过滤,大家觉得还要手写公式么。
各种现成的计算公式,基本告别SQL和代码。
这里展示的仅仅是一小个方面,绝大多数商业公司出品的软件在易用性方面完爆开源产品。
3、可视化颜值高
一些图表(出自官方)
下面这些图是笔者20分钟不到就做好的,稍加美化,估计也能达到大部分客户在颜值上的要求了:
要知道同样的工作使用R语言的ggplot2至少要2小时(含调试),使用Python的matplotlib就更久了。
4、数据权限管控
FineBI的数据权限管控,可以说是很专业了,这也是开源和商业不能比的。
笔者是FineReport的深度用户,FineReport是报表应用工具,应用面更广,数据安全性要求也更高,FineBI差不多是沿用了其兄弟产品的一套权限管理方案。可以对不同部门/岗位/角色的人员,进行数据源/业务包/数据表/分析报表的权限管控。简单来讲,你可以让不同人看到仅有自己权限下的报表和数据。
嗯,暂时就说这几点,再说有打广告嫌疑了......
FineBI Vs 其他同类产品1. FineBI VS Excel
两者是不太一样的产品,Excel更全面更加注重数据处理,而FineBI比较精简更注重报表及可视化,FineBI更像是数据透视表+少量VBA。不过两者结合用相得益彰。
2. FineBI VS R语言ggplot2
ggplot2其实是R语言的可视化包,因此对于熟悉R语言的人来说,使用ggplot2会非常得心应手。同时由于ggplot2是由编程语言R驱动,因此它在定制化方面肯定做得比FineBI要好。但是要写一定量代码,这个不是每个人都擅长,毕竟如果是简单的分析,大可不必入R的门。
3. FineBI VS Echarts等开源图表
Echarts一般是给前端程序员用的,需要编程语言JS驱动,不推荐没有编程基础的分析师使用,虽然Echarts可视化更丰富。
4. FineBI VS 其他商用BI工具(如Tableau、PowerBI等)
功能方面都没有太大差异,就是你多一个,我少一个的区别。对大部分人来说日常的数据分析足够了。
使用感都有所不同,FineBI有个建立业务包环节,对数据做业务/场景区分。PowerBI属于组件拖拽式风;Tableau在分析时和FineBI差不多,探索式分析,调整可视化样式。
实际企业级商用有差异,因为要考虑得更多。企业级应用出产品使用上还要更多关注平台对接,架构方案,数据抽取方式还有性能,包括之前提的权限管控等,FineBI和Tableau更有商用基因,具体要看自己的实际需求和使用环境。
综上所述,以上的工具都没有单纯的优劣之分,具体问题具体分析,什么需求用什么工具。不过,如果你想快速地做美观的可视化报表,那FineBI值得一学。
FineBI的数据分析思想用FineBI做数据分析,总体的思路是这样的,和Tableau有点像:
1.先连接数据库,导入数据源。支持的数据源类型前文已说过。
2.然后初步处理数据,选择要分析的字段,分组汇总、新增列、合并表、行列转换等等。
3.接着进行数据分析。如果没目的,可以先根据自己的假设拖拽数据字段,看看数据是什么趋势是否有规律,渐渐摸清楚思路,所谓探索性分析。如果有目的,直接可视化就行。
4.最后形成可视化分析报告,导出或分享。
这里,我后面会出个一个详细的案例,可能会更能理解。
小结有些人可能会对商业软件带有一种排斥观念,个人觉得这是比较幼稚的。商业软件固然需要花钱,但劣质的开源软件更可能浪费大家的宝贵时间。显然我们应该将精力更多的投放到数据和算法本身以及具体业务上,工具只不过是工具罢了。
这个观点比较主观,不过请不要纠结,因为FineBI是免费的,企业级部署会有2个并发限制,需要购买lic。
5. 工商年报营业收入从哪里查看?
可以通过以下途径查看企业的工商年报和营业收入:
1. 国家企业信用信息公示系统:该系统是由国家市场监管总局主管,用于公示企业工商登记信息和年报等相关信息。在系统中搜索企业名称或统一社会信用代码,可以查看到该企业的年报信息,包括营业收入等财务数据。
2. 企业信用报告服务机构:一些第三方机构提供企业信用报告服务,通过购买相关报告可以获取企业的工商年报信息,其中包括营业收入等财务数据。这些机构一般有自己的数据库和数据采集方式,提供更详细和全面的企业信用信息。
3. 金融机构和商业信息数据库:一些金融机构和商业信息数据库也提供企业的工商年报和财务数据查询服务。通过登录相关机构或数据库的网站,可以使用企业名称或统一社会信用代码进行查询,获取营业收入等相关数据。
请注意,企业的工商年报和财务数据一般只对特定的人群开放,有些信息可能需要付费或具备特定的权限才能查看。建议在查询之前确认相关机构和数据库的使用规则和费用。
6. 三者有何区别和联系?
数据库(DataBase,简称DB)
数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。数据库能为各种用户共享,具有较小冗余度、数据间联系紧密而又有较高的数据独立性等特点。
数据库管理系统(DataBase Mangement System,简称DBMS)
数据库管理系统是一种操纵和管理数据库的软件,用于建立、使用和维护数据库,简称DBMS。
它对数据库进行统一的管理和控制,以保证数据库的安全性和完整性。用户通过dbms访问数据库中的数据,数据库管理员也通过dbms进行数据库的维护工作。它可使多个应用程序和用户用不同的方法在同时或不同时刻去建立,修改和询问数据库。
数据库系统(DataBase System,简称DBS)
数据库系统一般由4个部分组成:
1、数据库(DataBase,DB)
2、硬件:构成计算机系统的各种物理设备,包括存储所需的外部设备。硬件的配置应满足整个数据库系统的需要。
3、软件:包括操作系统、数据库管理系统及应用程序。
4、人员:主要有4类。①系统分析员和数据库设计人员;②应用程序猿;③利用接口或查询语言访问数据库的相关人员;④数据库管理员。
7. 护资考试查不到证书数据是为什么?
您好,有可能是以下原因导致护士资格考试无法查到证书数据:
1. 数据尚未更新:可能是考试成绩或证书数据尚未被及时录入或更新到相关数据库中,需要等待一段时间后才能查询到。
2. 输入错误:查询证书数据时,可能输入了错误的信息,如姓名、身份证号码或考试编号等。请仔细核对输入信息是否准确。
3. 网络故障:查询系统可能因为网络故障或维护而无法正常工作,建议稍后再尝试查询。
4. 数据丢失或损坏:在极少数情况下,可能出现数据丢失或损坏的情况,导致无法查询到证书数据。这种情况下,建议联系相关考试机构或部门寻求帮助。
如果遇到以上问题仍无法查询到证书数据,建议联系相关考试机构或部门,提供相关信息并咨询解决方案。
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1. 怪物猎人p3数据库,怎么对数据库查询进行group?
在日常查询中,索引或其他数据查找的方法可能不是查询执行中最高昂的部分,例如:MySQL GROUP BY 可能负责查询执行时间 90% 还多。MySQL 执行 GROUP BY 时的主要复杂性是计算 GROUP BY 语句中的聚合函数。UDF 聚合函数是一个接一个地获得构成单个组的所有值。这样,它可以在移动到另一个组之前计算单个组的聚合函数值。当然,问题在于,在大多数情况下,源数据值不会被分组。来自各种组的值在处理期间彼此跟随。因此,我们需要一个特殊的步骤。
处理 MySQL GROUP BY让我们看看之前看过的同一张table: mysql> show create table tbl G *************************** 1. row *************************** Table: tbl Create Table: CREATE TABLE `tbl` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `k` int(11) NOT NULL DEFAULT '0', `g` int(10) unsigned NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `k` (`k`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2340933 DEFAULT CHARSET=latin1 1 row in set (0.00 sec)
并且以不同方式执行相同的 GROUP BY 语句:
1、MySQL中 的 Index Ordered GROUP BY
mysql> select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5;
+---+---+
| k | c |
+---+---+
| 2 | 3 |
| 4 | 1 |
| 5 | 2 |
| 8 | 1 |
| 9 | 1 |
+---+---+
5 rows in set (0.00 sec)
mysql> explain select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5 G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: index
possible_keys: k
key: k
key_len: 4
ref: NULL
rows: 5
filtered: 100.00
Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
在这种情况下,我们在 GROUP BY 的列上有一个索引。这样,我们可以逐组扫描数据并动态执行 GROUP BY(低成本)。当我们使用 LIMIT 限制我们检索的组的数量或使用“覆盖索引”时,特别有效,因为顺序索引扫描是一种非常快速的操作。如果您有少量组,并且没有覆盖索引,索引顺序扫描可能会导致大量 IO。所以这可能不是最优化的计划。
2、MySQL 中的外部排序 GROUP BYmysql> explain select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5 G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 998490
filtered: 100.00
Extra: Using filesort
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5;
+---+---+
| g | c |
+---+---+
| 0 | 1 |
| 1 | 2 |
| 4 | 1 |
| 5 | 1 |
| 6 | 2 |
+---+---+
5 rows in set (0.88 sec)
如果我们没有允许我们按组顺序扫描数据的索引,我们可以通过外部排序(在 MySQL 中也称为“filesort”)来获取数据。你可能会注意到我在这里使用 SQL_BIG_RESULT 提示来获得这个计划。没有它,MySQL 在这种情况下不会选择这个计划。一般来说,MySQL 只有在我们拥有大量组时才更喜欢使用这个计划,因为在这种情况下,排序比拥有临时表更有效(我们将在下面讨论)。
3、MySQL中 的临时表 GROUP BYmysql> explain select g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 998490
filtered: 100.00
Extra: Using temporary
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> select g, sum(g) s from tbl group by g order by null limit 5;
+---+------+
| g | s |
+---+------+
| 0 | 0 |
| 1 | 2 |
| 4 | 4 |
| 5 | 5 |
| 6 | 12 |
+---+------+
5 rows in set (7.75 sec)
在这种情况下,MySQL 也会进行全表扫描。但它不是运行额外的排序传递,而是创建一个临时表。此临时表每组包含一行,并且对于每个传入行,将更新相应组的值。很多更新!虽然这在内存中可能是合理的,但如果结果表太大以至于更新将导致大量磁盘 IO,则会变得非常昂贵。在这种情况下,外部分拣计划通常更好。请注意,虽然 MySQL 默认选择此计划用于此用例,但如果我们不提供任何提示,它几乎比我们使用 SQL_BIG_RESULT 提示的计划慢 10 倍 。您可能会注意到我在此查询中添加了“ ORDER BY NULL ”。这是为了向您展示“清理”临时表的唯一计划。没有它,我们得到这个计划: mysql> explain select g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tbl partitions: NULL type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 998490 filtered: 100.00 Extra: Using temporary; Using filesort 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)在其中,我们获得了 temporary 和 filesort “两最糟糕的”提示。MySQL 5.7 总是返回按组顺序排序的 GROUP BY 结果,即使查询不需要它(这可能需要昂贵的额外排序传递)。ORDER BY NULL 表示应用程序不需要这个。您应该注意,在某些情况下 - 例如使用聚合函数访问不同表中的列的 JOIN 查询 - 使用 GROUP BY 的临时表可能是唯一的选择。如果要强制 MySQL 使用为 GROUP BY 执行临时表的计划,可以使用 SQL_SMALL_RESULT 提示。
4、MySQL 中的索引基于跳过扫描的 GROUP BY前三个 GROUP BY 执行方法适用于所有聚合函数。然而,其中一些人有第四种方法。mysql> explain select k,max(id) from tbl group by k G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: range
possible_keys: k
key: k
key_len: 4
ref: NULL
rows: 2
filtered: 100.00
Extra: Using index for group-by
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> select k,max(id) from tbl group by k;
+---+---------+
| k | max(id) |
+---+---------+
| 0 | 2340920 |
| 1 | 2340916 |
| 2 | 2340932 |
| 3 | 2340928 |
| 4 | 2340924 |
+---+---------+
5 rows in set (0.00 sec)
此方法仅适用于非常特殊的聚合函数:MIN() 和 MAX()。这些并不需要遍历组中的所有行来计算值。他们可以直接跳转到组中的最小或最大组值(如果有这样的索引)。如果索引仅建立在 (K) 列上,如何找到每个组的 MAX(ID) 值?这是一个 InnoDB 表。记住 InnoDB 表有效地将 PRIMARY KEY 附加到所有索引。(K) 变为 (K,ID),允许我们对此查询使用 Skip-Scan 优化。仅当每个组有大量行时才会启用此优化。否则,MySQL 更倾向于使用更传统的方法来执行此查询(如方法#1中详述的索引有序 GROUP BY)。虽然我们使用 MIN() / MAX() 聚合函数,但其他优化也适用于它们。例如,如果您有一个没有 GROUP BY 的聚合函数(实际上所有表都有一个组),MySQL 在统计分析阶段从索引中获取这些值,并避免在执行阶段完全读取表: mysql> explain select max(k) from tbl G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: NULL partitions: NULL type: NULL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: NULL filtered: NULL Extra: Select tables optimized away 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)过滤和分组
我们已经研究了 MySQL 执行 GROUP BY 的四种方式。为简单起见,我在整个表上使用了 GROUP BY,没有应用过滤。当您有 WHERE 子句时,相同的概念适用: mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g order by NULL limit 5 G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tbl partitions: NULL type: range possible_keys: k key: k key_len: 4 ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index condition; Using temporary 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)对于这种情况,我们使用K列上的范围进行数据过滤/查找,并在有临时表时执行 GROUP BY。在某些情况下,方法不会发生冲突。但是,在其他情况下,我们必须选择使用 GROUP BY 的一个索引或其他索引进行过滤:mysql> alter table tbl add key(g);
Query OK, 0 rows affected (4.17 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>1 group by g limit 5 G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: index
possible_keys: k,g
key: g
key_len: 4
ref: NULL
rows: 16
filtered: 50.00
Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g limit 5 G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: range
possible_keys: k,g
key: k
key_len: 4
ref: NULL
rows: 1
filtered: 100.00
Extra: Using index condition; Using temporary; Using filesort
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
根据此查询中使用的特定常量,我们可以看到我们对 GROUP BY 使用索引顺序扫描(并从索引中“放弃”以解析 WHERE 子句),或者使用索引来解析 WHERE 子句(但使用临时表来解析 GROUP BY)。根据我的经验,这就是 MySQL GROUP BY 并不总是做出正确选择的地方。您可能需要使用 FORCE INDEX 以您希望的方式执行查询。2. 如何获取航空公司的kml文件?
要获取航空公司的KML文件,您可以尝试以下几种方法:
1. 官方网站下载:许多航空公司会在其官方网站上提供下载航线和航班数据的选项。您可以前往航空公司的官方网站,并查找包含KML文件的下载链接或资源。
2. 航空数据提供商:有些第三方航空数据提供商可能会提供航空公司的数据,并允许您以KML文件的形式下载。您可以搜索并联系这些提供商,查询是否有适用于您需要的航空公司的KML文件。
3. 数据库查询:有一些在线航空数据库可以查询并导出航空公司的航线数据,其中一些数据库可能支持将数据导出为KML文件。您可以尝试使用这些数据库之一,输入您感兴趣的航空公司的名称,然后导出相关KML文件。
请注意,获取航空公司KML文件的可用性和使用方式可能会根据航空公司和数据提供商而有所不同。建议您在使用这些数据时遵守相关数据使用要求,并尽可能从可靠和官方的来源获取数据。
3. sci号怎么查?
查询sci检索号的方法:
1)登陆“Web of science”数据库。
2)点击选择页面上的“Web of Science”,点“go”。
3)引文数据库选择:Science Citation Index Expanded (SCI-EXPANDED)--1995-至今,或Social Sciences Citation Index (SSCI)--1998-至今。
4)通过作者姓名或者论文标题等方式找到自己所发表的论文。
5)点击“论文标题”后,页面中有“被引频次”,页面右端有“施引文献列表”,选择页面下端的“保存为HTML格式”(或者是TXT格式),点击“保存”.(默认文件名为savedrecs”)。
6)打开保存后的文件,查找UT WOS,该数字即为SCI收录/索引号。(以前是“UT ISI”详见文末UT WOS和UT ISI的区别)。
4. 一般用哪些工具做大数据分析?
其实,大数据分析这个部分是很大的模块,包括从底层数据仓库搭建到最后的数据展示,非常复杂。
你说的是业务、IT都能用的数据处理和展现部分吧,今天就推荐一个。
前言"数据可视化工具,可爱者甚番。分析师独爱R,自Python以来,世人盛爱matplotlib。余独爱FineBI之出分析而不拖沓,做可视化还算酷炫......."。哈哈,秀个拙劣~
本文向大家介绍最近更新的一个数据分析可视化神器——FineBI。和Tableau、PowerBI都是同属一类工具,自助式BI。
之前我在一些回答里面也有过推荐,不过我更爱他的兄弟FineReport,以至于换了两家公司都连续推荐采购。但最近新出的5.0版本着实让我惊艳了一把,给人的感觉,比PowerBI更成熟稳定功能更多,平价版的Tableau替代!
接下来讲重点讲解它的主要功能、特点和同类具的对比、以及基本使用方法。
后面还会再针对这个工具写一篇详细深入的上手教程。
阅读目录前言FineBI的主要功能FineBI的主要特点FineBI Vs 其他同类产品FineBI的分析思想获取方法&学习资料小结FineBI的主要功能先来说说BI,BI全称商业智能(Business Intelligence),是一套完整的数据解决方案,将企业的数据有效整合,快速制作可视化报表,以供业务决策。它一般涉及数据仓库(现也和很多大数据方案对接)、ETL、OLAP分析,权限控制等模块。
顾名思义,FineBI是一款BI商业智能工具,能简单快速的生成各种酷炫的可视化数据报表,做有目的性的数据分析。
所以,它主要完成下面几个工作:
1. 数据的整合
2. 数据的分析和可视化
3. 报表制作与发布
FineBI的主要特点BI工具那么多,为何我要重点推荐这款BI工具呢?
Tableau和PowerBI的好自不用我多说,知乎上大家都议论了很多。
但这款BI做为国产,不由得让我产生好奇和好感,值得关注和鼓励。更何况它能够足以应对基本的数据分析,不虚于那两者,且具备下面几大特点:
1、打通各类数据源
FineBI能够从各种数据源中抓取数据进行分析,除了支持大家常用的Oracle、SQLServer、MySQL等数据库,还支持SAP BW、HANA、Essbase等多维数据库。
大数据前端分析,FineBI可对接Hadoop、Kylin、Derby、Gbase、ADS、Hbase、Mongodb等大数据平台。在对接方面有自己的分布式连接方案。
下图是FineBI的数据连接窗口:
还支持导入Excel数据,支持从R语言脚本导入数据。所以基本能对接各类数据源,打通并整合。
2. 易用性(无需编程)
笔者给自己的定位是一枚数据科学家,因此不会也不能将过多精力放在可视化工作上。毕竟数据库/数据仓库系统架构,数据挖掘算法研究等工作更是重中之重。而FineBI采用的拖拽数据字段,自动出图的操作方式,将我从可视化的泥潭中解放出来,把更多精力投放到数据管理,算法研究和业务沟通上。下图展示了FineBI清爽商务的工作界面。
易用性还体现在数据处理方面。
要知道一份数据拿到在分析是还是要做很多公式计算、过滤筛选处理的。惊喜的是这个工具内置了各种计算公式、过滤组件。
比如时间过滤,大家觉得还要手写公式么。
各种现成的计算公式,基本告别SQL和代码。
这里展示的仅仅是一小个方面,绝大多数商业公司出品的软件在易用性方面完爆开源产品。
3、可视化颜值高
一些图表(出自官方)
下面这些图是笔者20分钟不到就做好的,稍加美化,估计也能达到大部分客户在颜值上的要求了:
要知道同样的工作使用R语言的ggplot2至少要2小时(含调试),使用Python的matplotlib就更久了。
4、数据权限管控
FineBI的数据权限管控,可以说是很专业了,这也是开源和商业不能比的。
笔者是FineReport的深度用户,FineReport是报表应用工具,应用面更广,数据安全性要求也更高,FineBI差不多是沿用了其兄弟产品的一套权限管理方案。可以对不同部门/岗位/角色的人员,进行数据源/业务包/数据表/分析报表的权限管控。简单来讲,你可以让不同人看到仅有自己权限下的报表和数据。
嗯,暂时就说这几点,再说有打广告嫌疑了......
FineBI Vs 其他同类产品1. FineBI VS Excel
两者是不太一样的产品,Excel更全面更加注重数据处理,而FineBI比较精简更注重报表及可视化,FineBI更像是数据透视表+少量VBA。不过两者结合用相得益彰。
2. FineBI VS R语言ggplot2
ggplot2其实是R语言的可视化包,因此对于熟悉R语言的人来说,使用ggplot2会非常得心应手。同时由于ggplot2是由编程语言R驱动,因此它在定制化方面肯定做得比FineBI要好。但是要写一定量代码,这个不是每个人都擅长,毕竟如果是简单的分析,大可不必入R的门。
3. FineBI VS Echarts等开源图表
Echarts一般是给前端程序员用的,需要编程语言JS驱动,不推荐没有编程基础的分析师使用,虽然Echarts可视化更丰富。
4. FineBI VS 其他商用BI工具(如Tableau、PowerBI等)
功能方面都没有太大差异,就是你多一个,我少一个的区别。对大部分人来说日常的数据分析足够了。
使用感都有所不同,FineBI有个建立业务包环节,对数据做业务/场景区分。PowerBI属于组件拖拽式风;Tableau在分析时和FineBI差不多,探索式分析,调整可视化样式。
实际企业级商用有差异,因为要考虑得更多。企业级应用出产品使用上还要更多关注平台对接,架构方案,数据抽取方式还有性能,包括之前提的权限管控等,FineBI和Tableau更有商用基因,具体要看自己的实际需求和使用环境。
综上所述,以上的工具都没有单纯的优劣之分,具体问题具体分析,什么需求用什么工具。不过,如果你想快速地做美观的可视化报表,那FineBI值得一学。
FineBI的数据分析思想用FineBI做数据分析,总体的思路是这样的,和Tableau有点像:
1.先连接数据库,导入数据源。支持的数据源类型前文已说过。
2.然后初步处理数据,选择要分析的字段,分组汇总、新增列、合并表、行列转换等等。
3.接着进行数据分析。如果没目的,可以先根据自己的假设拖拽数据字段,看看数据是什么趋势是否有规律,渐渐摸清楚思路,所谓探索性分析。如果有目的,直接可视化就行。
4.最后形成可视化分析报告,导出或分享。
这里,我后面会出个一个详细的案例,可能会更能理解。
小结有些人可能会对商业软件带有一种排斥观念,个人觉得这是比较幼稚的。商业软件固然需要花钱,但劣质的开源软件更可能浪费大家的宝贵时间。显然我们应该将精力更多的投放到数据和算法本身以及具体业务上,工具只不过是工具罢了。
这个观点比较主观,不过请不要纠结,因为FineBI是免费的,企业级部署会有2个并发限制,需要购买lic。
5. 工商年报营业收入从哪里查看?
可以通过以下途径查看企业的工商年报和营业收入:
1. 国家企业信用信息公示系统:该系统是由国家市场监管总局主管,用于公示企业工商登记信息和年报等相关信息。在系统中搜索企业名称或统一社会信用代码,可以查看到该企业的年报信息,包括营业收入等财务数据。
2. 企业信用报告服务机构:一些第三方机构提供企业信用报告服务,通过购买相关报告可以获取企业的工商年报信息,其中包括营业收入等财务数据。这些机构一般有自己的数据库和数据采集方式,提供更详细和全面的企业信用信息。
3. 金融机构和商业信息数据库:一些金融机构和商业信息数据库也提供企业的工商年报和财务数据查询服务。通过登录相关机构或数据库的网站,可以使用企业名称或统一社会信用代码进行查询,获取营业收入等相关数据。
请注意,企业的工商年报和财务数据一般只对特定的人群开放,有些信息可能需要付费或具备特定的权限才能查看。建议在查询之前确认相关机构和数据库的使用规则和费用。
6. 三者有何区别和联系?
数据库(DataBase,简称DB)
数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。数据库能为各种用户共享,具有较小冗余度、数据间联系紧密而又有较高的数据独立性等特点。
数据库管理系统(DataBase Mangement System,简称DBMS)
数据库管理系统是一种操纵和管理数据库的软件,用于建立、使用和维护数据库,简称DBMS。
它对数据库进行统一的管理和控制,以保证数据库的安全性和完整性。用户通过dbms访问数据库中的数据,数据库管理员也通过dbms进行数据库的维护工作。它可使多个应用程序和用户用不同的方法在同时或不同时刻去建立,修改和询问数据库。
数据库系统(DataBase System,简称DBS)
数据库系统一般由4个部分组成:
1、数据库(DataBase,DB)
2、硬件:构成计算机系统的各种物理设备,包括存储所需的外部设备。硬件的配置应满足整个数据库系统的需要。
3、软件:包括操作系统、数据库管理系统及应用程序。
4、人员:主要有4类。①系统分析员和数据库设计人员;②应用程序猿;③利用接口或查询语言访问数据库的相关人员;④数据库管理员。
7. 护资考试查不到证书数据是为什么?
您好,有可能是以下原因导致护士资格考试无法查到证书数据:
1. 数据尚未更新:可能是考试成绩或证书数据尚未被及时录入或更新到相关数据库中,需要等待一段时间后才能查询到。
2. 输入错误:查询证书数据时,可能输入了错误的信息,如姓名、身份证号码或考试编号等。请仔细核对输入信息是否准确。
3. 网络故障:查询系统可能因为网络故障或维护而无法正常工作,建议稍后再尝试查询。
4. 数据丢失或损坏:在极少数情况下,可能出现数据丢失或损坏的情况,导致无法查询到证书数据。这种情况下,建议联系相关考试机构或部门寻求帮助。
如果遇到以上问题仍无法查询到证书数据,建议联系相关考试机构或部门,提供相关信息并咨询解决方案。
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