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重新学习MySQL数据库12:从实践sql语句优化开始

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/a724888/article/details/79394168 本文不堆叠网上海量的sql优化技巧或是诀窍。

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使用DLA轻松实现漏斗数据分析

概述 漏斗分析是帮助运营人员分析一个多步骤过程中每一步的转化与流失情况。假设我们在购买商品的过程中,需要触发的事件包括 “启动”,“登陆”,“搜索商品”,“查看商品”,“生成订单”等。运营人员需要分析某段时间内(比如2017年1月5号到2017年2月5号),在全部用户中依次有序触发 “登陆” —> “搜索商品” —> “查看商品” —> “生成订单“ 事件的人群的转化流失情况,即计算全部用户中触发了“登陆”事件的总人数A,A中触发“搜索商品”事件的总人数B,B中触发“查看商品”事件的总人数C,以及C中触发“生成订单”事件的总人数D。

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DLA新增函数发布:手机号查询所属省、城市、运营商

概述 本月,Data Lake Analytics(https://www.aliyun.com/product/datalakeanalytics,https://et.aliyun.com/bdad/datalake)发布了手机号查询所属省、城市、运营商的内置函数。

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常见的Web安全漏洞及测试方法介绍

背景介绍 Web应用一般是指B/S架构的通过HTTP/HTTPS协议提供服务的统称。随着互联网的发展,Web应用已经融入了我们的日常生活的各个方面。在目前的Web应用中,大多数应用不都是静态的网页浏览,而是涉及到服务器的动态处理。

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RDS MySQL 8.0 Recycle Bin

RDS MySQL 8.0 Recycle Bin 背景         MySQL 在生产环境使用过程中,会伴随着开发和运维人员的误操作,比如 DROP TABLE / DATABASE,这类 DDL 语句不具有可操作的回滚特性,而导致数据丢失,AliSQL 8.0 新特性支持回收站功能(Recycle Bin),临时把删除清理的表转移到回收站,并保留可设置的时间,方便用户找回数据。

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Apache Carbondata接入Kafka实时流数据

1.导入carbondata依赖的jar包 将apache-carbondata-1.5.3-bin-spark2.3.2-hadoop2.7.2.jar导入$SPARKHOME/jars;或将apache-carbondata-1.

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‘大案牍术’遇上阿里云数据库POLARDB,火花四起

唐代的案牍,现代的数据,新设的衙门,宛如企业的创新部门,怎么能少了时代潮流下的新型技术呢?

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21分钟教会你分析MaxCompute账单

阿里云大计算服务MaxCompute是一款商业化的大数据分析平台,其计算资源有预付费和后付费两种计费方式。并且产品每天按照project为维度进行计量计费(账单基本情况下会第二天6点前产出)。本文使用的为云上客户真实数据,故在下文中的截图都mask掉了。

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MySQL中left join相关问题整理

【说明】本文主要是针对以下两个问题进行的分析整理:1、如果SQL中存在left join,是否绝对无法改写?2、在left join左边的表,并不一定就是驱动表,explain执行计划可能会将left join右边的表作为驱动表,什么情况下,会产生这种情况? 【left join的用途】 我们先来了解下left join的实际用途,即它会产生什么效果。

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MySQL到ADB PG版表结构转换工具

工具提供将MySQL中的表结构转换为ADB PG版规范的表结构

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AnalyticDB for PostgreSQL使用资源队列进行负载管理与隔离

背景 对于一个数据库实例来说,CPU和内存资源是有限的,而这些资源又极大地影响着数据库的查询性能。因此,当数据库负载高到一定程度的时,各个查询之间可能会相互竞争CPU和内存资源,造成整体的查询性能低下。

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海量监控日志基于EMR Spark Streaming SQL进行实时聚合

从EMR-3.21.0 版本开始将提供Spark Streaming SQL的预览版功能,支持使用SQL来开发流式分析作业。结果数据可以实时写入Tablestore。 本文以LogHub为数据源,收集ECS上的日志数据,通过Spark Streaming SQL进行聚合后,将流计算结果数据实时写入Tablestore,展示一个简单的日志监控场景。

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海量监控日志基于EMR Spark Streaming SQL进行实时聚合

从EMR-3.21.0 版本开始将提供Spark Streaming SQL的预览版功能,支持使用SQL来开发流式分析作业。结果数据可以实时写入Tablestore。 本文以LogHub为数据源,收集ECS上的日志数据,通过Spark Streaming SQL进行聚合后,将流计算结果数据实时写入Tablestore,展示一个简单的日志监控场景。

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海量监控日志基于EMR Spark Streaming SQL进行实时聚合

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Redis中缓存雪崩、缓存穿透、缓存降级等概念的简单说明

Redis中缓存雪崩、缓存穿透、缓存降级等概念的简单说明(言简意赅,不啰嗦): 1、缓存雪崩:缓存集中过期,新缓存还没能刷入进来,导致所有请求(查询)都走数据库,给数据库内存和CPU巨大压力,严重导致数据库宕机,进而造成系统崩溃。

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DataWorks新手引导

DataWorks新手引导,持续更新。对DataWorks产品有任何疑惑,欢迎文档下方留言,我们会定期处理。

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即将发版!Apache Flink 1.9 版本有哪些新特性?

文整理自开源大数据专场中阿里巴巴高级技术专家杨克特(鲁尼)先生的精彩演讲,主要讲解了Apache Flink过去和现在的发展情况,同时分享了对Apache Flink未来发展方向的理解。

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MySQL5.7运行CPU达百分之400处理方案

MySQL5.7运行CPU达百分之400处理方案用户在使用 MySQL 实例时,会遇到 CPU 使用率过高甚至达到 100% 的情况。本文将介绍造成该状况的常见原因以及解决方法,并通过 CPU 使用率为 100% 的典型场景,来分析引起该状况的原因及其相应的解决方案。

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日志服务数据加工最佳实践: 从RDS-MySQL拉取数据做富化

本篇覆盖日志服务数据加工最佳实践: 从RDS-MySQL拉取数据做富化的各种场景, 包括定期刷新拉取所有, 拉取部分数据, 拉取后再过滤数据, 调整返回表格结构等

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