使用场景 当你需要将一组主机的某个指标进行统计时,zabbix聚合就派上用场了.例如:你要将Mysql组的所有/data分区的已用空间进行统计,你就可以使用zabbix聚合的grpsum函数进行统计. 语法 聚合监控项Key的语法是:groupfunc["host group","item key",itemfunc,timeperiod] 支持的组函数(groupfunc)有: 组功能 描述 grpavg 平均值 grpmax 最大值 grpmin 最小值 grp

我们一般通过表达式$sum来计算总和.因为MongoDB的文档有数组字段,所以可以简单的将计算总和分成两种:1,统计符合条件的所有文档的某个字段的总和:2,统计每个文档的数组字段里面的各个数据值的和.这两种情况都可以通过$sum表达式来完成.以上两种情况的聚合统计,分别对应与聚合框架中的 $group 操作步骤和 $project 操作步骤. 1.$group 直接看例子吧. Case 1 测试集合mycol中的数据如下: { title: 'MongoDB Overview', descrip

analysis简介 分析器就是对测试结果数据进行分析的组件,它是LR三大组件之一,保存着大量用来分析性能测试结果的数据图,但并不一定要对每个视图进行分析,可以根据实际情况选择相关的数据视图进行分析,分析结果可以生成一些不同格式的测试报告. 一.设置选项 analysis中的数据是怎么得到的呢?其实在场景运行的时候,默认情况下,所有的vuser信息都保存在该vusr的负载机上.只有当场景运行结束后,这些数据才会自动进行整理或合并,这时负载机上所有vuser的信息和数据都将被传输到结果目录中.默认

原文:http://www.cnblogs.com/Chilam007/p/6445165.html analysis简介 分析器就是对测试结果数据进行分析的组件,它是LR三大组件之一,保存着大量用来分析性能测试结果的数据图,但并不一定要对每个视图进行分析,可以根据实际情况选择相关的数据视图进行分析,分析结果可以生成一些不同格式的测试报告. 一.设置选项 analysis中的数据是怎么得到的呢?其实在场景运行的时候,默认情况下,所有的vuser信息都保存在该vusr的负载机上.只有当场景运行结束

本文转自:https://www.cnblogs.com/Chilam007/p/6445165.html Analysis简介 分析器就是对测试结果数据进行分析的组件,它是LR三大组件之一,保存着大量用来分析性能测试结果的数据图,但并不一定要对每个视图进行分析,可以根据实际情况选择相关的数据视图进行分析,分析结果可以生成一些不同格式的测试报告. 一.设置选项 analysis中的数据是怎么得到的呢?其实在场景运行的时候,默认情况下,所有的vuser信息都保存在该vusr的负载机上.只有当场景运

Elasticsearch支持最直方图聚合,它在数字字段自动创建桶,并会扫描全部文档,把文档放入相应的桶中.这个数字字段既可以是文档中的某个字段,也可以通过脚本创建得出的. 桶的筛选规则 举个例子,有一个price字段,这个字段描述了商品的价格,现在想每隔5就创建一个桶,统计每隔区间都有多少个文档(商品). 如果有一个商品的价格为32,那么它会被放入30的桶中,计算的公式如下: rem = value % interval if (rem < 0) { rem += interval } buc

上文 对聚合报告的结果字段进行了概要的讲述释义,同时对吞吐量.传输速率.分位数等进行了详细的阐述,此文针对上文中描述的吞吐量及传输速率的计算进行详细的实例计算演示. 多不闲述,直入主题! 实际操作步骤如下所示: 1.获取聚合报告结果文件和聚合报告 在聚合报告页面中添加聚合报告结果保存文件,添加方法如下图所示:

先看下 http://www.cnblogs.com/bonelee/p/6236962.html 这里对于环形数据库的介绍,便于理解归档这个操作! 转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6de3aa8a0102wk0y.html 早期的OpenStack监控(遥测)项目ceilometer被一分为四(Ceilometer.Gnocchi.Aodh.Panko),各司其职!其中Ceilometer负责采集计量数据并加工预处理:Gnocchi主要用来提供资源索引和存储

Oracle提供了求和(SUM),平均值(AVG)等聚合函数,但没有提供连乘的聚合函数. 比如有一个表如下: ID NUM 1 4 2 2 3 2 如果要求NUM列的连乘数,即求: 4*2*2 ,目前Oracle中没有提供类似函数,但可以通过某种变换来求. 公式为:  MUL(num) = EXP(SUM(LN(num))) 数学上推导如下: 设  x = 4 * 2 * 2 ln(x) = ln(4*2*2) => ln(4) + ln(2) + ln(2) => sum(ln(num) x

一.绑定.插入数据列 数据集字段绑定 二.公式 1.单元 格计算 1.两个单元格(C7,I7)和 2.等于某单元格的值 D7等C7单元格的值 3.C7/8(除) 4.除数被除数为零.空的处理 http://help.finereport.com/doc-view-367.html =IF(B2=0,"0",A2/B2)//零 =IF(len(B2)=0,"0",A2/B2)//为空  //判断为空的话用isnull()或len($$$)=0. 5.连续多个单元格和

一个每天1000万PV的网站需要什么样的性能去支撑呢?继续上一篇,下面我们就来计算一下,前面我们已经搞到了一票数据,但是这些数据的意义还没有说.技术是为业务服务的,下面就来说说怎么让些数据变得有意义. 一.聚合报告初识聚合报告是不是有些眼熟,是的你没看错,他跟Apache AB的结果是类似的,事实上LoadRunner也会有一票这样类似的数据.下面分别说下各个数据的意义,其中标成红色的是需要特别关注的. 1. #Samples:样本数,如果你看过上一篇,这个就是前面我们那个公式算出来的结果(Lo

概述 今天看到一篇文章讲解VU.RPS.RT,中间有一个公式如下图 并发数 = RPS * 响应时间  于是我在本地做了几次实验,试图验证一下公式的准确性 实验网站 www.baidu.com 第一次实验 100线程,一次迭代,启动时间1s,线程组和聚合报告如图所示 从结果可以看出,100并发/s,一次迭代,平均响应时间是68ms 如果根据上面公式来看的话 RPS = 并发数/响应时间 = 100/0.068 ,大约是1470/S 但是我们在线程组中可以看出,预置的RPS是 100/S 差距有点

排序查询 语法:order by 子句 order by 排序字段1 排序方式1 , 排序字段2 排序方式2... 排序方式: ASC:升序,默认的. DESC:降序. 注意: 如果有多个排序条件,则当前边的条件值一样时,才会判断第二条件. 聚合函数 将一列数据作为一个整体,进行纵向的计算. count:计算个数 一般选择非空的列:主键 select count(id) from 表名 max:计算最大值 min:计算最小值 sum:计算和 avg:计算平均值 注意:聚合函数的计算,排除null

PSENet V2昨日刚出,今天翻译学习一下. 场景文本检测是场景文本阅读系统的重要一步,随着卷积神经网络的快速发展,场景文字检测也取得了巨大的进步.尽管如此,仍存在两个主要挑战,它们阻碍文字检测部署到现实世界的应用中.第一个问题是速度和准确性之间的平衡.第二个是对任意形状的文本实例进行建模.最近,已经提出了一些方法来处理任意形状的文本检测,但是它们很少去考虑算法的运行时间和效率,这可能在实际应用环境中受到限制.在本文中,我们提出了一种高效且准确的任意形状文本检测器,称为 PSENet V2,它

原文来自MySQL 5.7 官方手册:12.20.3 MySQL Handling of GROUP BY SQL-92和更早版本不允许SELECT列表,HAVING条件或ORDER BY列表引用未在GROUP BY子句中命名的非聚合列的查询.即以下查询是被禁止的: SELECT o.custid, c.name, MAX(o.payment) FROM orders AS o, customers AS c WHERE o.custid = c.custid GROUP BY o.custid

  由于代价计算步骤只考虑了局部的相关性,对噪声非常敏感,无法直接用来计算最优视差,所以SGM算法通过代价聚合步骤,使聚合后的代价值能够更准确的反应像素之间的相关性,如图1所示.聚合后的新的代价值保存在与匹配代价空间C同样大小的聚合代价空间S中,且元素位置一一对应. 图1:代价聚合前后视差图示意图   为了获得较好的匹配效果,SGM算法依旧采用全局立体匹配算法的思路,即全局能量最优化策略,简单来说就是寻找每个像素的最优视差使得整张影像的全局能量函数最小.全局能量函数的定义如公式1所示: 式1 全

Title:ElasticSearch实战系列四: ElasticSearch的聚合查询基础使用教程之度量(Metric)聚合 前言 在上上一篇中介绍了ElasticSearch实战系列三: ElasticSearch的JAVA API使用教程,介绍了ElasticSearch Java API基础的语法,基本的增删改查(对应SQL语句), 本篇则来介绍一下ElasticSearch 聚合查询的使用JAVA API 和 DSL语句的使用 . ElasticSearch Aggregation 聚

前言: 归一化(区别于标准化)一般是指,把数据变换到(0,1)之间的小数.主要是为了方便数据处理,或者把有量纲表达式变成无量纲表达式,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权. 不过还是有很多人使用时将归一化(normalization)和标准化(standardization)两个概念混淆,在这里我们就不过多讨论了.这里的归一化主要指的是这个常用的公式: x' = (x - X_min) / (X_max - X_min) 最近使用openlayers添加heatmap图层的时候,查看官方文

第三天笔记 第三天笔记 SQL练习Hive 常用函数关系运算数值计算条件函数日期函数重点!!!字符串函数Hive 中的wordCount1.1 Hive窗口函数1.1.1 聚合开窗函数聚合开窗函数实战:实战1:Hive用户购买明细数据分析实战1需求:1.1.2 排序开窗函数实战2:Hive分析学生成绩信息Hive 行转列Hive 列转行Hive自定义函数UserDefineFunctionUDF:一进一出函数加载方式UDTF:一进多出方法一:使用 explode+split方法二:自定UDTFU

[原文地址]https://docs.mongodb.com/manual/ 聚合 聚合操作处理数据记录并返回计算后的结果.聚合操作将多个文档分组,并能对已分组的数据执行一系列操作而返回单一结果.MongoDB提供了三种执行聚合的方式:聚合管道,map-reduce方法和单一目的聚合操作. 聚合管道 MongoDB的聚合框架模型建立在数据处理管道这一概念的基础之上.文档进入多阶段管道中,管道将文档转换为聚合结果.最基本的管道阶段类似于查询过滤器和修改输出文档形式的文档转换器. 其他的管道为分组和

在前一篇文中,我们对一个聚合SDK服务端所需要实现的功能作了简单的分析.通过两个主要场景的功能流程图,我们可以看到,作为多款游戏要适配多个渠道的统一请求转发中心,TYPESDK服务端主要需要实现的功能有以下几个要点: l  接收请求和返回响应,通常是HTTP的请求响应. l  获取配置信息. n  识别游戏,根据请求中的信息,获取到具体游戏的相关配置. n  识别渠道,根据请求中的信息,获取针对具体渠道的配置. n  根据请求中的信息,获取特定游戏在渠道上的参数 l  处理请求逻辑,根据请求种类