简述问题“统计最新时刻处于某一状态的设备的数量” 1. 首先子查询结果,可以看到每个设备最新的状态信息 2.1 在子查询的基础上,对设备状态进行分组,进行统计每个状态的设备数量 2.1.1 可以看到处于'火警'状态的数量是2,没有问题,但是看下一张图 2.1.2 可以看到处于'故障'状态的数量是(n/a),此处便出现问题,如果你将此值返回,service层则会报nullpointexception,进行try...catch可以解决 serviceImpl层处理方式 2.2 在子查询的基础上,不

主表: public partial class Activity { [Key] public int pkActivity { get; set; } public int fkEmployee { get; set; } public string ActivityName { get; set; } public DateTime RegistrationStartDateTime { get; set; } public DateTime RegistrationEndDateTime

下拉框属性关键:IncrementalFilteringMode="StartsWith" DropDownStyle="DropDown" ASPxGridView中金额.数量.总计(写在GridView下  如图):     数量总计代码: #region 付款前显示列表总计 decimal gird_money1 = decimal.Parse(ASPxGridView1.GetTotalSummaryValue(ASPxGridView1.TotalSumm

Solr中的group与facet的区别 如果是简单的使用的话,那么Facet与group都可以用来进行数据的聚合查询,但是他们还是有很大的区别的. 首先上facet跟group的操作: Facet的例子: public voidFacetFieldQuery() throws Exception { solrServer = createSolrServer(); SolrQueryquery = newSolrQuery();//建立一个新的查询 query.setQuery("jobsNa

Solr中的group与facet的区别 facet 自己理解就是分组聚合用的, 如下说明 http://blog.csdn.net/a925907195/article/details/47257243 Solr中的group与facet的区别 如果是简单的使用的话,那么Facet与group都可以用来进行数据的聚合查询,但是他们还是有很大的区别的. 首先上facet跟group的操作: Facet的例子: public voidFacetFieldQuery() throws Excepti

  问题导读 1.哪些情况会遇到io受限制? 2.哪些情况会遇到cpu受限制? 3.如何选择机器配置类型? 4.为数据节点/任务追踪器提供的推荐哪些规格? 随着Apache Hadoop的起步,云客户的增多面临的首要问题就是如何为他们新的的Hadoop集群选择合适的硬件. 尽管Hadoop被设计为运行在行业标准的硬件上,提出一个理想的集群配置不想提供硬件规格列表那么简单. 选择硬件,为给定的负载在性能和经济性提供最佳平衡是需要测试和验证其有效性.(比如,IO密集型工作负载的用户将会为每个核心主轴

作者:Itzik Ben-Gan  翻译:张洪举 此文摘自作者的<Microsoft SQL Server 2012 T-SQL基础>. 分组集就是你据以分组的一个属性集.传统上,SQL中的单个聚合查询定义一个单个分组集.例如,下面的四个查询每个定义了一个单个分组集. SELECT empid, custid, SUM(qty) AS sumqty FROM dbo.Orders GROUP BY empid, custid; SELECT empid, SUM(qty) AS sumqty

SSH动态查询封装接口介绍 1.查询记录总条数 public int count(Class c,Object[][] eq,Object[][] like,String[] group,String[] asc,String[] desc); 2.分页动态查询记录 public List<?> search(Class c,Object[][] eq,Object[][] like,String[] group,String[] asc,String[] desc,int start, in

利用python的pandas库进行数据分组分析十分便捷,其中应用最多的方法包括:groupby.pivot_table及crosstab,以下分别进行介绍. 0.样例数据 df = DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'],'key2':['one','two','one','two','one'],'data1':np.random.randn(5),'data2':np.random.randn(5)}) df #[Out]# data1 data2

[版权申明] http://blog.csdn.net/javazejian/article/details/61614366 出自[zejian的博客] 关联文章: MySQL的初次见面礼基础实战篇 MySQL的进阶实战篇 本篇将以最简单的方式呈现并演绎MySQL数据库的必知必会的知识点,通过本篇博文您将会对mysql从起点到终点的较为全面的认识,关于mysql的知识,将分两篇来记录,即MySQL的基础实战篇和MySQL的进阶实战篇,以下是本篇的主要知识点. 基础实战篇 环境准备 数据库与表的

随着Apache Hadoop的起步,云客户的增多面临的首要问题就是如何为他们新的的Hadoop集群选择合适的硬件. 尽管Hadoop被设计为运行在行业标准的硬件上,提出一个理想的集群配置不想提供硬件规格列表那么简单. 选择硬件,为给定的负载在性能和经济性提供最佳平衡是需要测试和验证其有效性.(比如,IO密集型工作负载的用户将会为每个核心主轴投资更多). 在这个博客帖子中,你将会学到一些工作负载评估的原则和它在硬件选择中起着至关重要的作用.在这个过程中,你也将学到Hadoop管理员应该考虑到各种

1. OAOR 创建模板, Class name:SOFFICEINTEGRATIONClass type:  OTObject key:  ZZCSDRP_0030 2.双击表模板创建Excel 模板, 3.上传成功后可以看到模板, 双击可以显示模板 注意点:关键字可以不写 !!!注意关键字 = 文件名 二.示例 1. 取数据, 2.ALV显示 3. 选中行进行导出 *&--------------------------------------------------------------

一.数据库初始化脚本: Create TABLE HAND_CUSTOMERS ( CUSTOMERS_NO ), CUSTOMERS_NAME ), CUSTOMERS_GENDER ), CUSTOMERS_BIRTH_DATE Date ); comment on TABLE HAND_CUSTOMERS is '顾客表'; comment on COLUMN HAND_CUSTOMERS.CUSTOMERS_NO is '客户编号'; comment on COLUMN HAND_CUS

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

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 所谓压力测试是指,通过确定一个系统的瓶颈或者不能接收的性能点,来获得系统能提供的最大的服务级别的测试.通俗地讲,压力测试是为了发现在什么条件下您的应用程序的性能会变得不可接受.通常进行压力测试均是测试人员的工作,但是研发人员或多或少也需要对压力测试有个基本的了解.这里我跟大家一起学习如何使用两个常用工具进行压力测试,即badboy和Jmeter. 2.badb

简介 Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统.它最初由LinkedIn公司开发,之后成为Apache项目的一部分.Kafka是一种快速.可扩展的.设计内在就是分布式的,分区的和可复制的提交日志服务. Kafka架构 它的架构包括以下组件: 话题(Topic):是特定类型的消息流.消息是字节的有效负载(Payload),话题是消息的分类名或种子(Feed)名. 生产者(Producer):是能够发布消息到话题的任何对象. 服务代理(Broker):已发布的消息保存在一组服务器中,它们被

本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个partition内的消息

本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个partition内的消息

PM面试分为BW.BO两部分,根据顾问的简历和应聘的岗位所侧重的问题不同. BW包括基础知识.增量.增强.LO抽取.数据源. BO包括 CR.CR.WEBI.UNI. 一. 基础知识 技术面试 1. BW中的数据对象有Info Object,Cube,DSO,Info set,Multi-provider,visual provider. 其中IO,Cube,DSO是实际的物理存储对象,Info set和 Multi-provider可以理解成为建立在其他物理存储对象上的视图,是不存储数据滴 2

作者: Jason Guo 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,并保证即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消息消费,同时保证每个partition内的消息顺序传输 同时支持离线数据处理和实时数据处理 为什么要用Message Queue 解耦 在项目

修改时间 修改内容 修改人 2016.3.12 创建 刘永志 2016.6.18 完成 刘永志 Jmeter简介 Jmeter的基本概念 百度百科: Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具.用于对软件做压力测试,它最初被设计用于Web应用测试,但后来扩展到其他测试领域. 它可以用于测试静态和动态资源,例如静态文件.Java 小服务程序.CGI 脚本.Java 对象.数据库.FTP 服务器, 等等.JMeter 可以用于对服务器.网络或对象模拟巨大的负载,来自