(1)先创建一张测试表: CREATE TABLE `用户购买订单` ( `购买时间` datetime(6) NULL DEFAULT NULL, `用户` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL, `费用` decimal(20, 2) NULL DEFAULT NULL ) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_gene

create table #timeseries(Times datetime not null) go declare @firstdate datetime , @lastdate datetime declare @MI int begin set @firstdate='8/8/2012 6:00' set @lastdate ='8/9/2012 6:00' set @MI=datediff(MI,@firstdate,@lastdate) --嵌套循环 while(@MI>=0) b

转载链接:https://www.nowcoder.com/discuss/95812 目前的打算是还要写一个假设检验的汇总和机器学习的汇总. 之前写的概率论汇总: https://www.nowcoder.com/discuss/95737 另外欢迎大家讨论这些题和贡献自己遇到的题目. 推荐一个介绍SQL网站吧,是我和我同学找工作时经常看的:http://www.dscademy.com/languages/sql 餐馆菜单输出最贵的五道菜 https://www.nowcoder.com/d

我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS(Query Per Second,每秒处理请求数),解决每秒数万次的高并发场景,这个指标非常关键.举个例子,我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms,同时,系统内有20台Apache的Web服务器,配置MaxClients为500个(表示Apache的最大连接数目). 那么,我们的Web系统的理论峰值QPS为(理想化的计算方式): 20*500/0.1 = 100000 (10万QPS) 咦?我们的系统似乎很强大,1秒钟可以处理完10万的

statspack 是一个DBA经常用的调优工具, 它的主要作用是, 针对数据库的不同时刻做快照, 然后来比对快照之前的差异和瓶颈, 快照可以是手动的也可以是自动的, 从 oracle 10g开始, oracle推出了新工具-自动负载信息库( automatic workload repository, AWR), AWR 是用来替换statspack的, 实现的原理与statspack基本相同, 只是功能更强大, 在 11g中继续加强. Statspack 概述 及安装 在数据库中 Stats

php解决高并发(转发:https://www.cnblogs.com/walblog/articles/8476579.html) 我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS(Query Per Second,每秒处理请求数),解决每秒数万次的高并发场景,这个指标非常关键.举个例子,我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms,同时,系统内有20台Apache的Web服务器,配置MaxClients为500个(表示Apache的最大连接数目). 那么,我们的Web系统的理论峰值QPS

需求:媳妇儿最近担心宝宝的吃奶时间不够规律,网上说是正常平均3小时喂奶一次,让我记录下每次的吃奶时间,分析下实际是否偏差很大,好在下次去医院复查时反馈给医生. 此外,还要注意有时候哭闹要吃奶,而实际只吃了两口便不吃了.这种情况要特殊标记下,如果不算这种情况的话,分析看是否正常. 环境:Oracle 11.2.0.4 1.记录每次吃奶时间 2.计算吃奶时间间隔 1.记录每次吃奶时间 我在自己的Oracle测试环境中创建了一张表t_baby,用于实现记录宝宝每次的吃奶时间: test@DEMO> d

本文是<使用SQL计算宝宝每次吃奶的时间间隔>的续篇,因为我工作繁忙,时常不能及时帮助媳妇儿记录,为了让不懂数据库的媳妇儿也可以自己用手机熟练操作.我继续做了一些修正和封装: 1.给媳妇儿的手机下载一个terminal终端软件terminus,实现只需打开app就可以连接到环境: 2.跟媳妇儿进一步沟通需求,按她能够接受的使用习惯来修正并封装程序,原则是尽可能的简化操作. 先来看下改进后最终的使用效果: --1.手机上打开terminus软件,点击进入到终端,输入 h 可以看到所有命令的说明:

原文:在论坛中出现的比较难的sql问题:35(时间间隔计算问题) 所以,觉得有必要记录下来,这样以后再次碰到这类问题,也能从中获取解答的思路.

目前程序从功能上其实已经完全满足客户(当然我这里的客户都是指媳妇儿^_^)需求,具体可参考: 使用SQL计算宝宝每次吃奶的时间间隔 使用SQL计算宝宝每次吃奶的时间间隔(续) 那么本篇 使用SQL计算宝宝每次吃奶的时间间隔(数据保障篇) 存在的意义在哪呢? 原因很简单,就是因为我们作为技术人,实际需要考虑的要更多.比如本篇从数据保障层面,我们必须要考虑数据的一致性和安全性等.而且我们要很清楚,这些需求并不是客户不关注不需要,很可能只是因为客户并不知道可能会出现什么问题,不知道如果一旦出现硬件损坏

最近遇到一个非常奇特的问题,在一个 ASP.NET Core 项目中从 SQL Server 2008 R2 中查询获取 100 条记录竟然耗时 10 多秒,如果是查询本身慢,那到不是什么奇特的问题. 说它非常奇特是因为耗时主要发生在 SqlDataReader 读取数据时 2019-04-04 21:31:58.546 [Information] Executed DbCommand ("2,656"ms) ... 2019-04-04 21:32:10.690 [Debug] A

SQL查询订单平均审核时长 今天在写一个sql,需求是算一个订单在执行状态中的各个节点的时长 比如在订单中,状态0为开始接单,状态3为已经审核,那么现在需要计算每个客服的平均审核时长 像图中所示:这个id为2770的客服,下了两张订单,并且已经完成审核,一张订单的审核时间为 : TIMESTAMPDIFF( SECOND, os.created_date , os.created_date )= 57秒 另一张的单据审核的时长为16分钟左右,那么这个客服的平均审核时长应该为 SUM(所有单据的审

--Group by State_ts "per X minutes"select to_char(state_ts, 'hh24')||':'||floor(to_char(state_ts, 'mi')/15)*15 tm, report_type, count(report_type)from PETRA_ODRC_PP_01.tru_Reg_txn_reportwhere state_ts > to_date('15-Mar-19 08.00.00 AM','DD-MON

' second as TSec from dual -- 计算 60秒 前的时间 ' minute as TMin from dual -- 计算 10分 前的时间 ' hour as UTCTime from dual -- 计算 8小时 前的时间 / as UTCTime from dual -- 计算 8小时 前的时间 select sysdate - interval '8 2' day to hour as UTCTime from dual -- 计算 8天2小时 前的时间 sel

一.建表 1.创建表的两种方式 *客户端工具 *SQL语句 2.使用SQL语句创建表 表名和字段名不能使用中文:(一般为字母开头,字母.数字.下划线组成的字符串): CREATE TABLE关键字后跟上表名,字段名在括号中列出且以逗号分隔: 最后以分号结尾: 不区分大小写,但最好关键字都大写:按一定的规则缩进: 每个字段都需要设置数据类型: 常用的数据类型有以下几个大类: 字符类 数值类 日期和时间类 二进制类 3.常见的数据类型 字符串数据类型 数据类型的两个作用: 存储什么数据 如何储存 字

SQL Server的IO性能受到物理Disk的IO延迟和SQL Server内部执行的IO操作的影响.在监控Disk性能时,最主要的度量值(metric)是IO延迟,IO延迟是指从Application创建IO请求,到Disk完成IO请求的时间延迟.如果物理Disk不能及时完成IO请求,跟不上请求负载的速度,那么SQL Server就容易出现性能问题.SQL Server内部在执行一些特定的操作时,会和Disk做读写交互,这也会影响物理硬盘响应SQL Server的IO请求的性能,使查询进程处

在数据库服务器中,内存是数据库对外提供服务最重要的资源之一, 不仅仅是Sql Server,包括其他数据库,比如Oracle,MySQL等,都是一类非常喜欢内存的应用. 在Sql Server服务器中,最理想的情况是Sql Server把所有所需的数据全部缓存到内存中,但是这往往也是不现实的,因为数据往往总是大于可用的物理内存 可以说内存是否存在压力能够直接决定数据库能否高效运行, 同时,如果内存出现压力,同时也会影响到CPU的使用和存储性能,可以说是一损俱损,具有连带性. 那么,如何识别内存是

你真的会玩SQL吗?系列目录 你真的会玩SQL吗?之逻辑查询处理阶段 你真的会玩SQL吗?和平大使 内连接.外连接 你真的会玩SQL吗?三范式.数据完整性 你真的会玩SQL吗?查询指定节点及其所有父节点的方法 你真的会玩SQL吗?让人晕头转向的三值逻辑 你真的会玩SQL吗?EXISTS和IN之间的区别 你真的会玩SQL吗?无处不在的子查询 你真的会玩SQL吗?Case也疯狂 你真的会玩SQL吗?表表达式,排名函数 你真的会玩SQL吗?简单的 数据修改 你真的会玩SQL吗?你所不知道的 数据聚合

Suppose that a website contains two tables, the Customers table and the Orders table. Write a SQL query to find all customers who never order anything. Table: Customers. +----+-------+ | Id | Name | +----+-------+ | 1 | Joe | | 2 | Henry | | 3 | Sam

1.绝对值   SQL:select abs(-1) value  O:select abs(-1) value from dual  2.取整(大)   S:select ceiling(-1.001) value   O:select ceil(-1.001) value from dual  3.取整(小)   S:select floor(-1.001) value   O:select floor(-1.001) value from dual  4.取整(截取)  S:select