前言 本文来自Prometheus官网手册和 Prometheus简介 Prothetheus查询 Prometheus提供一个函数式的表达式语言PromQL (Prometheus Query Language),可以使用户实时地查找和聚合时间序列数据.表达式计算结果可以在图表中展示,也可以在表达式浏览器中以表格形式展示,或者作为数据源, 以HTTP API的方式提供给外部系统使用. 一.例子 本文档仅供参考, 对于学习,从几个例子开始可能更容易. 二.表达式语言数据类型 在Prometheu

为了提高开发者的易用性,Rafy 领域实体框架在很早开始就已经支持使用 Linq 语法来查询实体了.但是只支持了一些简单的.常用的条件查询,支持的力度很有限.特别是遇到对聚合对象的查询时,就不能再使用 Linq,而只能通过构造底层查询树的接口来完成了.由于开发者的聚合查询的需求越来越多,所以本周我们将这部分进行了增强. 接下来,本文将说明 Rafy 框架原来支持的 Linq 语法,以及最新加入的聚合查询支持及用法.   使用 Linq 查询的代码示例 public WarehouseList G

-------------------------------------------------自己偷的懒,或许用加倍时间也补不回来,珍惜现在的拥有的时光,把我现在! 上节回顾 基于对象的跨表查询(子查询语句) ******* 正向查询按字段,反向查询按表名小写 一对多查询 book.publish Book对象 ------------------------- Publish对象 publish.book_set.all() 多对多查询 book.authors.all() Book对象

昨日内容回顾 # 一对多的添加方式1(推荐) # book=Book.objects.create(title="水浒传",price=100,pub_date="1643-4-12",publish_id=1) # print(book.title) # 一对多的添加方式2 # publish必须接受一个对象 # xigua=Publish.objects.filter(name="西瓜出版社").first() # book=Book.obj

昨日内容回顾 # 一对多的添加方式1(推荐) # book=Book.objects.create(title="水浒传",price=100,pub_date="1643-4-12",publish_id=1) # print(book.title) # 一对多的添加方式2 # publish必须接受一个对象 # xigua=Publish.objects.filter(name="西瓜出版社").first() # book=Book.obj

在BI服务中通过查询聚合语句分析定位慢查询/聚合分析,小结如下: 慢查询定位: 通过Profile分析慢查询 对于查询优化: 通过添加相应索引提升查询速度: 对于聚合大数据方案: 首先要说明的一个问题是,对于OLAP型的操作,期望不应该太高.毕竟是对于大量数据的操作,光从IO就已经远超通常的OLTP操作,所以要求达到OLTP操作的速度和并发是不现实的,也是没有意义的.但并不是说一点优化空间也没有. 这样优化之后预计在可以提升一部分查询性能,但是并不能解决.原因开头说了,对OLAP就不能期望这么高

一.基于双下划线的跨表查询 Django 还提供了一种直观而高效的方式在查询(lookups)中表示关联关系,它能自动确认 SQL JOIN 联系.要做跨关系查询,就使用两个下划线来链接模型(model)间关联字段的名称,直到最终链接到你想要的model 为止. 核心得学会通知ORM引擎什么时候,join哪张表 join看似复杂,实则最简单.因为把字段列出来之后,就相当于单表操作了!想怎么取值都可以! 正向查询按字段,反向查询按表名小写用来告诉ORM引擎join哪张表 返回值是QuerySet

use MySchoolTwo    -- 简单查询    select * from Student    -- 话说这种查询的效率要比 * 要高级点    select sId , sName , sAge , sNo , sBirthday , sClassId , sSex from Student    select sName from student    -- 给列改名三种方式    select sName as '' 姓名'' , sAge as '' 年龄 '', sNo

一.多表的创建 from django.db import models # Create your models here. class Author(models.Model): id = models.AutoField(primary_key=True) name = models.CharField(max_length=32) age = models.IntegerField() au = models.OneToOneField(to='AuthorDetail',to_fiel

# -------------------------------------------------------------------------------------------------------- # 三张表 出版社表 书籍表 作者表 # # # 书籍表 # class Book(models.Model): # name = models.CharField(max_length=20) # price = models.IntegerField() # pub_date =

一.聚合查询 aggregate(*args, **args) 先引入需要的包,再使用聚合查询 #计算所有图书的平均价格 from django.db.models import Avg Book.objects.all().aggregate(Avg('price')) aggregate()是QuerySet 的一个终止子句,意思是说,它返回一个包含一些键值对的字典.键的名称是聚合值的标识符,值是计算出来的聚合值.键的名称是按照字段和聚合函数的名称自动生成出来的.如果你想要为聚合值指定一个名

注:阅读此篇文章,需要有一定的Mongo基础.基本的不会再重复介绍. 例:  有两张表,一张是博客列表,另外一张是博客的标签表.现在我们要做两张表的插入和关联查询. 创建两张表的Schema 主表blog //博客schema var blogSchema = new mongoose.Schema({ title: {type: String}, //博客题目 abstract: {type: String}, //摘要 content: {type: String}, //文章内容 clic

使用聚合函数查询 group by关键字通常和聚合函数一起使用 .count()函数 count()函数用来统计记录的条数 举例:使用count()函数统计employee表的记录数 select count(*) from employee; 举例:使用count()函数统计employee表中不同d_id值得记录数 select d_id, count(*) from employee group by d_id; 注释:从这个例子可以看出,表中的记录先通过group by 关键字进行分组,

聚合函数 (1)count() 统计总数 查询男性总数 select count(*) as 男性 from students where gender=1; (2)max() 最大值 查询男性中年龄最大值 select max(age) as 男性最大年龄 from students where gender=1; (3)min() 最小值 查询女性中身高最小值 select min(height) as 女性最矮身高 from students where gender=2; (4)sum(

day18 两个表student和user student id s_name s_age s_sex user id u_name u_age u_sex 批量插入 insert into student s_name,s_sex select u_name,u_sex from user; //把user表的u_name 和u_sex字段所存储的内容插入到student表的s_name s_sex里面 模糊查询: like搭配" %" %表示任意字符,可以有也可以没有 查询stud

/*****************************根据时间查询每天的数据***************************************/ @tm_start:开始时间 @tm_end:结束时间 sql语句: Select CONVERT(DATE, c.dt_rec) DT,COUNT(*) CT      From dbo.YY_client c      where c.dt_rec between  CONVERT(varchar(50),@tm_start,20

一.项目演示效果例如以下: 项目源码下载地址: http://pan.baidu.com/s/1pL6o5Mb password:5myq 二.使用 聚合数据SDK: (1)聚合数据官网地址:http://www.juhe.cn/ (2)注冊账号-创建一个新应用(在个人中心页面-数据中心-申请数据)–填入自己的应用–找到分类–天气预报-全国天气预报 (3)下载sdk (因为项目使用的是1点几的版本号,所以请下载:包括在我的项目中!) (4)參考开发文档:http://www.juhe.cn/ju

), km ), cj ) ); select * from score; ,); ,); ,); ,); ,); ,); ,); ,); ,); ,); ,); ,); ; 查询此同学的总成绩: ; select xh,sum(cj) from score group by xh; 查询每一个同学的各科总和成绩: select km,max(cj) from score group by km; 查询各个科目的最高成绩: select km,avg(cj) from score group b

--聚合函数 -- sum() -- 求和 select sum(age) from student; -- count() -- 求数量 -- 数据量 select count(*) as '数量' from student; -- max() --最大值 select max(age) as '最大值' from student; -- min -- 最小值 select min(age) as '最小值' from student; -- avg() --求平均值 select avg(a

Group大约需要一下几个参数. key:用来分组文档的字段.和keyf两者必须有一个 keyf:可以接受一个javascript函数.用来动态的确定分组文档的字段.和key两者必须有一个 initial:reduce中使用变量的初始化 reduce:执行的reduce函数.函数需要返回值. cond:执行过滤的条件. finallize:在reduce执行完成,结果集返回之前对结果集最终执行的函数.可选的 测试数据 //测试的数据 db.stocks.insert({"day": &

[SQL基础教程] 3-1 对表进行聚合查询 聚合函数 用于合计的函数称为聚合函数或者集合函数 COUNT SUM AVG MAX MIN SELECT COUNT(*) FROM table; SELECT COUNT(col) FROM table 理解 聚合函数在SELECT子句中使用: 以为输入. 法则 3-1 COUNT(*) 计算包含NULL的数据行; COUNT() 计算NULL除外的数据行. 法则 3-2 聚合函数在处理数据时将NULL排除在外,但COUNT(*)除外. 法则 3