背景1 : 随着接入数据和处理数据的增加,生产脚本也越来越多,脚本由于前期的开发人员没有做到规范管理,导致脚本很乱。 解决方案: 1) 在lunix上规范目录,按平台,业务模块分目录存放。 2) 做好版本管理,提交到生产的脚本必须要commit到svn服务器。 3
背景1 : 随着接入数据和处理数据的增加,生产脚本也越来越多,脚本由于前期的开发人员没有做到规范管理,导致脚本很乱。
解决方案:
1) 在lunix上规范目录,按平台,业务模块分目录存放。
2) 做好版本管理,提交到生产的脚本必须要commit到svn服务器。
3) lunix上的目录是反应到svn的目录映射。
背景2 :脚本中很多地方有范围,指标,参数值,怎么把这些做的更灵活,而不是写死?
解决方案:
1)尽量把中文或英文映射为数字,不仅节省存储资源,还使程序更灵活。
比如:平台有 pc电脑,手机等,那就可以分别用1代表pc电脑 2 代表手机 3 代表其它。同时做一个码表来解释对应的关系。
主页 0 a
电台 1 b
语种 2 c
华语 3 d
多级目录的解析
/主页/电台/语种/华语
/0/1/2/3
/1/2/3
/xxx/xxx/xxx/xxx
如果多级目录有变化,怎么自动适应目录变化或者 回归二进制本质,用二进制表示。
2) 灵活应用参数列表,做一个的参数码表,动态生成hql语句。
比如:现在要分时段统计,用户出现次数,时段如下:
早上 6:00 -8:00
上午 8:00-12:00
中午 12:00-14:00
下午 14:00-18:00
晚上 18:00-23:00
深夜 23:00-00:00
凌晨 00:00-6:00
做一个码表 id comment time_region val par1 par2
1 早上 6:00 -8:00 1 6 8
2 上午 8:00-12:00 2 8 12
3 中午 12:00-14:00 3 12 14
4 下午 14:00-18:00 4 14 18
5 晚上 18:00-23:00 5 18 23
6 深夜 23:00-24:00 6 23 24
7 凌晨 00:00-6:00 7 0 6
读取该表,动态拼hql ,用后面的val分别代表这些时段。不管以后时段怎么修改,只要修改码表就行了。
比如要写如下的hive_sql
insert overwrite table common.order select userid ,case when hour_time>=0 and hour_time<=2 then '00_03' when hour_time>=3 and hour_time<=5 then '03_06' when hour_time>=6 and hour_time<=7 then '06_08' when hour_time>=8 and hour_time<=11 then '08_12' when hour_time>=12 and hour_time<=13 then '12_14' when hour_time>=14 and hour_time<=17 then '14_18' when hour_time>=18 and hour_time<=23 then '18_24' else '0' end as hour_time ,count(distinct dt) hour_dt_num where dt >='2014-10-01' and dt<='2014-10-30' group by userid, case when hour_time>=0 and hour_time<=2 then '00_03' when hour_time>=3 and hour_time<=5 then '03_06' when hour_time>=6 and hour_time<=7 then '06_08' when hour_time>=8 and hour_time<=11 then '08_12' when hour_time>=12 and hour_time<=13 then '12_14' when hour_time>=14 and hour_time<=17 then '14_18' when hour_time>=18 and hour_time<=23 then '18_24' else '0' end
可以写成这样子:
#!/bin/bash # # add by lishc 2014-11-25 mysql=`which mysql` user="root" password="123" database="test" table="parm" command="select par1,par2,id from test.$table " $mysql -u${user} -p${password} -e "${command}" >m.txt ###初始化 echo " insert overwrite table common.order">mysql.sql echo " select ">>mysql.sql echo " userId " >>mysql.sql echo " case ">>mysql.sql sed -i -e '1d' m.txt cat m.txt |while read line do par1=$(echo "${line}"|awk -F ' ' '{print $1}') par2=$(echo "${line}"|awk -F ' ' '{print $2}') id=$(echo "${line}"|awk -F ' ' '{print $3}') echo "par1: ${par1}" echo "par2: ${par2}" echo " when hour_time >=${par1} and hour_time<=${par2} then '${id}' ">>mysql.sql Done
3) 所有的脚本存放在数据库中,用程序解析参数,并调用执行。
可参考kettle设计:
每个步骤组件化:输入,输出,执行脚本,执行sql,管理执行顺序。
由于ETL过程或数据分析模型,都是一些有序的sql或脚本操作。

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適したオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。

MySQLクエリのパフォーマンスが低いことの主な理由には、インデックスの使用、クエリオプティマイザーによる誤った実行計画の選択、不合理なテーブルデザイン、過剰なデータボリューム、ロック競争などがあります。 1.インデックスがゆっくりとクエリを引き起こし、インデックスを追加するとパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。 2。説明コマンドを使用してクエリ計画を分析し、オプティマイザーエラーを見つけます。 3.テーブル構造の再構築と結合条件を最適化すると、テーブルの設計上の問題が改善されます。 4.データボリュームが大きい場合、パーティション化とテーブル分割戦略が採用されます。 5.高い並行性環境では、トランザクションの最適化とロック戦略は、ロック競争を減らすことができます。

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。


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