Generate Series in Redshift and MySQL_MySQL
A lot of the charts and tables made inPeriscopeare time series, and the queries behind them are often easier when you can join and aggregate against a list of dates. Not having a complete list of dates causes gaps in the results, changing them in a misleading way:
Postgres has a great function for generating a list of dates (seeUse generate_series to get continuous results), and making a list of the last 60 days withgenerate_series
is easy:
<code>select now()::date - generate_series(0, 59)</code>
Accomplishing the same thing in Redshift and MySQL requires a little more work.
Date Series from a Numbers Table
The simplest alternative togenerate_series
is to create a table containing a continuous list of numbers, starting at 0, and select from that table. (If you have a table with a sequentialid
column and never delete rows from it, you can just select theid
column from that table instead of creating a new numbers table).
<code>select n from numbers;</code>
Returns this list of rows: 0, 1, 2, 3...
Now that you have a numbers table, convert each number into a date:
Redshift:
<code>select (getdate()::date - n)::date from numbers</code>
MySQL:
<code>select date_sub(date(now()), interval n day) from numbers</code>
A numbers table is more convenient than a dates table since it never needs to be refreshed with new dates.
Redshift: Date Series using Window Functions
If you don't have the option to create a numbers table, you can build one on the fly using a window function. All you need is a table that has at least as many rows as the number of dates desired. Using a window function, number the rows in any table to get a list of numbers, and then convert that to a list of dates:
<code>select row_number() over (order by true) as nfrom users limit 60</code>
And now creating the list of dates directly:
<code>select (getdate()::date - row_number() over (order by true))::date as nfrom users limit 60</code>
MySQL: Date Series using Variables
With variables in MySQL, we can generate a numbers table by treating a select statement as a for loop:
<code>set @n:=-1;select (select @n:= @n+1) nfrom users limit 60</code>
And now creating the list of dates directly:
<code>set @n:=date(now() + interval 1 day);select (select @n:= @n - interval 1 day) nfrom users limit 60</code>
Now that we've made a list of dates, aggregating and joining data from other tables for time series charts is a breeze!

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La numérisation complète de la table peut être plus rapide dans MySQL que l'utilisation d'index. Les cas spécifiques comprennent: 1) le volume de données est petit; 2) Lorsque la requête renvoie une grande quantité de données; 3) Lorsque la colonne d'index n'est pas très sélective; 4) Lorsque la requête complexe. En analysant les plans de requête, en optimisant les index, en évitant le sur-index et en maintenant régulièrement des tables, vous pouvez faire les meilleurs choix dans les applications pratiques.

Les capacités de recherche en texte intégral d'InNODB sont très puissantes, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité de la requête de la base de données et la capacité de traiter de grandes quantités de données de texte. 1) INNODB implémente la recherche de texte intégral via l'indexation inversée, prenant en charge les requêtes de recherche de base et avancées. 2) Utilisez la correspondance et contre les mots clés pour rechercher, prendre en charge le mode booléen et la recherche de phrases. 3) Les méthodes d'optimisation incluent l'utilisation de la technologie de segmentation des mots, la reconstruction périodique des index et l'ajustement de la taille du cache pour améliorer les performances et la précision.

Oui, MySQL peut être installé sur Windows 7, et bien que Microsoft ait cessé de prendre en charge Windows 7, MySQL est toujours compatible avec lui. Cependant, les points suivants doivent être notés lors du processus d'installation: téléchargez le programme d'installation MySQL pour Windows. Sélectionnez la version appropriée de MySQL (communauté ou entreprise). Sélectionnez le répertoire d'installation et le jeu de caractères appropriés pendant le processus d'installation. Définissez le mot de passe de l'utilisateur racine et gardez-le correctement. Connectez-vous à la base de données pour les tests. Notez les problèmes de compatibilité et de sécurité sur Windows 7, et il est recommandé de passer à un système d'exploitation pris en charge.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source. 1) Créez une base de données et des tables: utilisez les commandes CreateDatabase et CreateTable. 2) Opérations de base: insérer, mettre à jour, supprimer et sélectionner. 3) Opérations avancées: jointure, sous-requête et traitement des transactions. 4) Compétences de débogage: vérifiez la syntaxe, le type de données et les autorisations. 5) Suggestions d'optimisation: utilisez des index, évitez de sélectionner * et utilisez les transactions.

La différence entre l'index cluster et l'index non cluster est: 1. Index en cluster stocke les lignes de données dans la structure d'index, ce qui convient à la requête par clé et plage primaire. 2. L'index non clumpant stocke les valeurs de clé d'index et les pointeurs vers les lignes de données, et convient aux requêtes de colonne de clés non primaires.

Dans la base de données MySQL, la relation entre l'utilisateur et la base de données est définie par les autorisations et les tables. L'utilisateur a un nom d'utilisateur et un mot de passe pour accéder à la base de données. Les autorisations sont accordées par la commande Grant, tandis que le tableau est créé par la commande Create Table. Pour établir une relation entre un utilisateur et une base de données, vous devez créer une base de données, créer un utilisateur, puis accorder des autorisations.

MySQL et MARIADB peuvent coexister, mais doivent être configurés avec prudence. La clé consiste à allouer différents numéros de port et répertoires de données à chaque base de données et ajuster les paramètres tels que l'allocation de mémoire et la taille du cache. La mise en commun de la connexion, la configuration des applications et les différences de version doivent également être prises en compte et doivent être soigneusement testées et planifiées pour éviter les pièges. L'exécution de deux bases de données simultanément peut entraîner des problèmes de performances dans les situations où les ressources sont limitées.

MySQL prend en charge quatre types d'index: B-Tree, hachage, texte intégral et spatial. 1. L'indice de tree B est adapté à la recherche de valeur égale, à la requête de plage et au tri. 2. L'indice de hachage convient aux recherches de valeur égale, mais ne prend pas en charge la requête et le tri des plages. 3. L'index de texte complet est utilisé pour la recherche en texte intégral et convient pour le traitement de grandes quantités de données de texte. 4. L'indice spatial est utilisé pour la requête de données géospatiaux et convient aux applications SIG.
