Bagaimana untuk menanyakan nilai kuantiti dalam MySQL
Latar Belakang
Konsep kuantil
Dalam statistik dan analisis data, kuantil (atau kuartil) sering digunakan untuk menerangkan ciri statistik pengedaran data. Secara umumnya, nilai kuantil dibahagikan kepada empat bahagian yang sama iaitu kuantil pertama (Q1), kuantil kedua (Q2) (iaitu median), kuantil ketiga (Q3) dan Perbezaan melampau (IQR). Antaranya, 1/4 daripada data adalah lebih kecil daripada kuantil pertama, 1/4 daripada data lebih besar daripada kuantil ketiga, dan 50% tengah data adalah antara kuantil pertama dan kuantil ketiga. Dalam statistik, kuantil pertama merujuk kepada nombor dalam 25% teratas daripada keseluruhan jujukan selepas satu set data disusun mengikut urutan saiz; di kedudukan tengah; dan kuantil ketiga merujuk kepada nombor di bahagian bawah 25% daripada keseluruhan jujukan selepas satu set data disusun mengikut susunan saiz. Median ialah kuartil kedua. Dalam analisis data, nilai kuantil boleh membantu kita memahami pengagihan data dan menentukan sama ada data itu berat sebelah kepada satu pihak atau bagaimana penyebarannya. Apabila pengedaran data tidak sekata, nilai kuantil boleh mewakili perbezaan dalam data dengan lebih tepat.
Latar Belakang Perniagaan
Julat pengedaran denominasi kupon yang dikeluarkan oleh peniaga ialah [1, 20], dan setiap kupon akan ditandakan dengan denominasi yang sepadan. Untuk mengawal kos kupon dengan tepat, adalah perlu untuk memahami pengeluaran kupon dalam masa nyata untuk membuat penilaian yang lebih tepat. Melalui pemantauan masa nyata jumlah kupon yang dikeluarkan, jumlah purata kupon yang dikeluarkan dan nilai kuantiti amaun yang dikeluarkan (memahami jumlah purata kupon yang dikeluarkan dalam selang masa yang berbeza), anda boleh mempunyai pemahaman yang lebih jelas tentang pengeluaran kupon.
Pada masa ini, perniagaan telah menyusun penunjuk berikut dan memerlukan pelajar menyediakan data Semua penunjuk adalah berdasarkan minit sebagai butiran statistik:
Jumlah yang dikeluarkan: Jumlah kupon yang dikeluarkan
Jumlah kupon yang dikeluarkan Purata: Jumlah amaun yang dikeluarkan/Jumlah amaun yang dikeluarkan Purata 0.1 peratus daripada jumlah kupon yang dikeluarkan: Jumlah kupon yang dikeluarkan seminit diisih mengikut denominasi, dengan denominasi yang lebih besar di hadapan dan yang lebih kecil denominasi kemudiannya. , 2, 2, maka nilai purata bagi kuantil 0.1 ialah 10]Purata 0.2 persentil jumlah kupon yang dikeluarkan: Jumlah kupon yang dikeluarkan seminit diisih mengikut denominasi, dengan denominasi yang lebih besar di hadapan dan denominasi yang lebih kecil terakhir. Kira 20% teratas daripada jumlah kupon yang dikeluarkan setiap minit [contohnya, susunan denominasi kupon ialah: 10,9,8,8,6,5,4,4,2,2. , maka purata peratusan 0.2 ialah (10+9)/2=9.5]Petunjuk seperti volum terbitan dan jumlah purata kupon boleh dilaksanakan menggunakan MySQL Jadi bagaimana untuk menggunakan MySQL untuk membuat pertanyaan kuantil nilai? BerfikirMySQL melaksanakan pengisihanrow_number() over ( partition by a1.min order by metric_value desc) as orderNum
SELECT * FROM sales ORDER BY amount DESC LIMIT 10;
select hour,min, count(1) as cn from table where dt=20230423 and hour=11 and min>=0 and min<=30 group by hour,min
select dt,a2.hour,a2.min as min,metric_value, round(cn*N%) as cn, orderNum from ( select dt,hour,a1.min as min, metric_value, row_number() over ( partition by a1.min order by metric_value desc) as orderNum from table a1 where dt=20230423 and hour=11 and min>=0 and min<=30 ) as a2 inner join ( select hour,min , count(1) as cn from table c where dt=20230423 and hour=11 and min>=0 and min<=30 group by hour,min ) a3 on a2.hour=a3.hour and a2.min=a3.min
select dt,hour,min, round(avg(metric_value)) as metric_value from ( select dt,a2.hour,a2.min as min,metric_value, round(cn*?) as cn, orderNum from ( select dt,hour,a1.min as min, metric_value, row_number() over ( partition by a1.min order by metric_value desc) as orderNum from table a1 where dt=20230423 and hour=11 and min>=0 and min<=30 ) as a2 inner join ( select hour,min, count(1) as cn from table a1 where dt=20230423 and hour=11 and min>=0 and min<=30 ) as a3 on a2.hour=a3.hour and a2.min=a3.min ) as q where cn>orderNum group by dt,hour,min order by dt,hour,min
Penjelasan Sebelum menggunakan MySQL untuk mengira nilai kuantil, nilai kuantil sentiasa untuk menanyakan data pengeluaran kupon setiap minit melalui program Java, dan kemudian mengisih dan hitungkan min. Masalah terbesar dengan pelaksanaan program ialah jika jumlah kupon yang dikeluarkan agak besar, maka penunjuk nilai kuantiti untuk satu tempoh masa perlu disoal, yang akan memberi tekanan yang besar kepada program. Sebenarnya, kami mempunyai masalah ini dalam perniagaan sebenar kami. Setiap kali anda menanyakan 2 jam data nilai kuantil, lebih sejuta data akan dimuatkan ke dalam program Java, yang sangat menakutkan untuk perkhidmatan pertanyaan data. Untuk menyelesaikan masalah ini, kita mesti melaksanakan pertanyaan nilai kuantil melalui MySQL.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menanyakan nilai kuantiti dalam MySQL. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

Anda boleh membuka phpmyadmin melalui langkah -langkah berikut: 1. Log masuk ke panel kawalan laman web; 2. Cari dan klik ikon phpmyadmin; 3. Masukkan kelayakan MySQL; 4. Klik "Login".

Buat pangkalan data menggunakan Navicat Premium: Sambungkan ke pelayan pangkalan data dan masukkan parameter sambungan. Klik kanan pada pelayan dan pilih Buat Pangkalan Data. Masukkan nama pangkalan data baru dan set aksara yang ditentukan dan pengumpulan. Sambung ke pangkalan data baru dan buat jadual dalam penyemak imbas objek. Klik kanan di atas meja dan pilih masukkan data untuk memasukkan data.

Anda boleh membuat sambungan MySQL baru di Navicat dengan mengikuti langkah -langkah: Buka aplikasi dan pilih Sambungan Baru (Ctrl N). Pilih "MySQL" sebagai jenis sambungan. Masukkan nama host/alamat IP, port, nama pengguna, dan kata laluan. (Pilihan) Konfigurasikan pilihan lanjutan. Simpan sambungan dan masukkan nama sambungan.

MySQL dan SQL adalah kemahiran penting untuk pemaju. 1.MYSQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka, dan SQL adalah bahasa standard yang digunakan untuk mengurus dan mengendalikan pangkalan data. 2.MYSQL menyokong pelbagai enjin penyimpanan melalui penyimpanan data yang cekap dan fungsi pengambilan semula, dan SQL melengkapkan operasi data yang kompleks melalui pernyataan mudah. 3. Contoh penggunaan termasuk pertanyaan asas dan pertanyaan lanjutan, seperti penapisan dan penyortiran mengikut keadaan. 4. Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu -isu prestasi, yang boleh dioptimumkan dengan memeriksa penyataan SQL dan menggunakan perintah menjelaskan. 5. Teknik pengoptimuman prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi menyertai dan meningkatkan kebolehbacaan kod.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data relasi sumber terbuka, terutamanya digunakan untuk menyimpan dan mengambil data dengan cepat dan boleh dipercayai. Prinsip kerjanya termasuk permintaan pelanggan, resolusi pertanyaan, pelaksanaan pertanyaan dan hasil pulangan. Contoh penggunaan termasuk membuat jadual, memasukkan dan menanyakan data, dan ciri -ciri canggih seperti Operasi Join. Kesalahan umum melibatkan sintaks SQL, jenis data, dan keizinan, dan cadangan pengoptimuman termasuk penggunaan indeks, pertanyaan yang dioptimumkan, dan pembahagian jadual.

Redis menggunakan satu seni bina berulir untuk memberikan prestasi tinggi, kesederhanaan, dan konsistensi. Ia menggunakan I/O multiplexing, gelung acara, I/O yang tidak menyekat, dan memori bersama untuk meningkatkan keserasian, tetapi dengan batasan batasan konkurensi, satu titik kegagalan, dan tidak sesuai untuk beban kerja yang berintensifkan.

Memulihkan baris yang dipadam secara langsung dari pangkalan data biasanya mustahil melainkan ada mekanisme sandaran atau transaksi. Titik Utama: Rollback Transaksi: Jalankan balik balik sebelum urus niaga komited untuk memulihkan data. Sandaran: Sandaran biasa pangkalan data boleh digunakan untuk memulihkan data dengan cepat. Snapshot Pangkalan Data: Anda boleh membuat salinan bacaan pangkalan data dan memulihkan data selepas data dipadam secara tidak sengaja. Gunakan Pernyataan Padam dengan berhati -hati: Periksa syarat -syarat dengan teliti untuk mengelakkan data yang tidak sengaja memadamkan. Gunakan klausa WHERE: Secara jelas menentukan data yang akan dipadam. Gunakan Persekitaran Ujian: Ujian Sebelum Melaksanakan Operasi Padam.
