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  • MySQL,查询及格人数,不及格人数

    千次阅读 2018-03-24 14:42:00
    2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

    一个表score,字段是name,class,score。分别代表姓名,所在班级,分数。
    要求用一条语句查出每个班的及格人数和不及格人数,格式为:class,及格人数,不及格人数。
    SELECT `class`,
    SUM(CASE WHEN score>=60 THEN 1 ELSE 0 END),
    SUM(CASE WHEN score>=60 THEN 0 ELSE 1 END)
    FROM score
    GROUP BY 1            //1代表第1列 或 GROUP BY `class` 

    --
    -- 表的结构 `score`
    --
     
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS `score` (
      `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
      `name` varchar(50) NOT NULL,
      `class` int(11) NOT NULL,
      `score` varchar(10) NOT NULL,
      `txt` varchar(50) NOT NULL,
      PRIMARY KEY (`id`)
    ) ENGINE=MyISAM  DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=9 ;
     
    --
    -- 转存表中的数据 `score`
    --
     
    INSERT INTO `score` (`id`, `name`, `class`, `score`, `txt`) VALUES
    (1, '张三', 1, '60', ''),
    (2, '李四', 2, '80', ''),
    (3, '张三1', 1, '20', ''),
    (4, '李四2', 2, '40', ''),
    (5, '张三2', 1, '50', ''),
    (6, '李四3', 2, '90', ''),
    (7, '王五', 1, '90', ''),
    (8, '李六', 2, '85', '');

    转载于:https://my.oschina.net/u/3545218/blog/1670747

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  • MySQL 查询部门人数大于2的员工信息

    千次阅读 2016-06-15 21:00:00
    2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

    如下表,查询部门人数大于2的员工信息,并把员工姓名和头衔一起输出出来

    1.员工表(employee)

    2.部门表(department)

    3.Sql语句:

    select CONCAT(name,title) ,sex,employee_no,department_id from test.employee where department_id in(select department_id from test.employee group by department_id HAVING(count(department_id)>1));

    4.结果

    5.主要Concat(string,string,....)和HAVING()的使用

    6.太晚了,后续补上。。。哇嘎嘎

     

    转载于:https://my.oschina.net/u/2416019/blog/692603

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  • 钉钉开放了丰富的服务端接口能力,开发者可以借助这些接口能力,实现企业系统与钉钉的集成打通。 调用钉钉接口时,需使用HTTPS协议、JSON数据格式、UTF8编码,访问域名为https://oapi.dingtalk.com。 POST请求请在...

    钉钉开放了丰富的服务端接口能力,开发者可以借助这些接口能力,实现企业系统与钉钉的集成打通。
    调用钉钉接口时,需使用HTTPS协议、JSON数据格式、UTF8编码,访问域名为https://oapi.dingtalk.com。

    POST请求请在HTTP Header中设置 Content-Type:application/json。

    由于工作的需求,需要实现一个JavaWeb发送钉钉群消息的功能,然后就去看文档看文档...

    话说接口文档这东西不沉住心就会好难看的懂(¯﹃¯)额!

    本文最后附上jar包下载地址

    1.首先得注册一个应用,获取access_token

     官网地址:https://open-doc.dingtalk.com/microapp/serverapi2/eev437

     说明:access_token是由appKey和appSecret发送请求去获取的,有效期为两小时。

     注意:创建应用第2步的 “ 服务器出口IP ” 即是本机的IP地址,百度获取即可。不是必填的参数可以不填。

     

    创建应用完成后,发送请求获取access_token

    //获取access_token
    public static String GetAccessToken() throws ApiException {
        DefaultDingTalkClient client = new DefaultDingTalkClient("https://oapi.dingtalk.com/gettoken");
    
        OapiGettokenRequest request = new OapiGettokenRequest();
        request.setAppkey("appkey");
        request.setAppsecret("appsecret");
        request.setHttpMethod("GET");
    
        OapiGettokenResponse response = client.execute(request);
       
        return response.getAccessToken();
    }

    返回说明:  

    {
        "errcode": 0,
        "errmsg": "ok",
        "access_token": "fw8ef8we8f76e6f7s8df8s"
    }

     

    2.发送群信息

     拿到有效的access_token就可以发送群信息啦!

     注意:chatid ” 群会话的id,可以通过dd.chooseChat获取,也可以在调用创建群会话接口的返回结果里面获取。

     dd.chooseChat获取:

    1. ​打开jsApi调试页面,调试页面地址: https://wsdebug.dingtalk.com/
    2. 使用手机钉钉扫描页面中的二维码
    3. 在调试页面Ctrl+F到这个接口  biz.chat.chooseConversationByCorpId
    4. .输入你的 cropId 点击右侧的执行按钮

          此时手机会弹出chatid,保存即可:

    public  static String SendMsg(String access_token,String content) throws ApiException {
        DingTalkClient client = new DefaultDingTalkClient("https://oapi.dingtalk.com/chat/send");
        OapiChatSendRequest request = new OapiChatSendRequest();
        request.setChatid("chatid");//通过JSAPI控制台获取
    
        OapiChatSendRequest.Msg msg = new OapiChatSendRequest.Msg();
        msg.setMsgtype("text");
        OapiChatSendRequest.Text text = new OapiChatSendRequest.Text();
        text.setContent(content);
        msg.setText(text);
    
        request.setMsg(msg);
        OapiChatSendResponse response = client.execute(request, access_token);
    
        return response.getErrmsg();
    }

    返回说明: 

    {
        "errcode": 0,
        "errmsg": "ok",
        "messageId":"abcd"
    }

     

    3.查询群消息已读人员列表

     说明:拿到access_token和messageId就可以查询已读人员列表了

    public String GetReadListLength(String access_token,String messageId) throws ApiException {
        DingTalkClient client = new     DefaultDingTalkClient("https://oapi.dingtalk.com/chat/getReadList");
        OapiChatGetReadListRequest request = new OapiChatGetReadListRequest();
        request.setHttpMethod("GET");
        request.setMessageId(messageId);//发送群消息接口返回的加密消息id
        request.setCursor(0L);//分页查询的游标
        request.setSize(20L);//分页查询的大小
        OapiChatGetReadListResponse response = client.execute(request, access_token);
    
        return response.getReadUserIdList().size();
    }

    返回说明:  

    {
        "errcode": 0,
        "errmsg": "ok",
        "next_cursor": 200467002472,
        "readUserIdList": [
            "08055214478567"
        ]
    }

     

    参数 说明
    errcode 返回码
    errmsg 对返回码的文本描述内容
    next_cursor 下次分页获取的起始游标
    readUserIdList 已读人员的userId列表

     

    实现效果如下: 

     

     

     

    jar包下载地址:

    https://download.csdn.net/download/weixin_38407595/10989653

    展开全文
  • 高并发账户记录查询

    2020-12-17 10:56:18
    高并发账户记录查询在银行、互联网企业、通信企业中广泛存在。例如:网上银行、手机银行、电商个人账户查询、互联网游戏账户等等。这类查询有三个共同点: 1、 数据总量非常大。用户数量本身就非常多,再加上多年的...

    【摘要】
    面对高并发账户记录查询问题,按照本文的介绍一步一步操作,就能有效提升性能。点击了解高并发账户记录查询

     

    问题描述

    高并发账户记录查询在银行、互联网企业、通信企业中广泛存在。例如:网上银行、手机银行、电商个人账户查询、互联网游戏账户等等。这类查询有三个共同点:

    1、  数据总量非常大。用户数量本身就非常多,再加上多年的账户数据,数据量可以达到几千万甚至上亿条。

    2、  访问人数众多。几百万甚至上千万人访问,属于高并发查询。

    3、  不能让用户等待。手机、网页要达到秒级响应,否则严重影响用户体验。

    下面以某银行账户活期明细查询为例,给出这类问题的解决办法。

    某银行共一亿个活期账户,每个账户平均每月有7条数据,每年数据总量84亿条。每条数据中的机构字段,还要关联分支机构表(几千条)记录。在性能上,要求单台服务器支持一千个以上的查询,响应时间不能超过1秒。

    有序行存

    活期明细数据随着时间增长非常快,一年就有84亿条。如果放到内存中,需要大量内存空间,硬件投入成本太高,所以要放到硬盘上存储。分支机构表只有几千条数据,可以放在内存中存储。

    在硬盘上存储,要考虑是行存还是列存。列存数据分块压缩,能减少遍历数据量。但由于账户查询是随机的,整块读取会有额外解压计算。而且每次取数都针对整个分块,复杂度较高,性能不如行存。因此,这个场景要选择行存存储,如下图:

    ..

    图1:行存和列存

    具体的实现可以采用Java、C++、SPL等高级语言。这里我们以代码量最少的SPL语言为例讲解。

      A
    1 =connect("db").cursor(“select *   from detail order by id")
    2 =file("detailR.ctx") 
    3 =A2.create@r(ID,CORPID,AMT).append(B1)

    代码示例1

    A1:连接生产数据库,用游标读取活期存款数据,按照账户id排序。

    A2:建立本地组表文件。

    A3:建立组表,并从数据库游标读取活期存款明细数据,写入文件。

     

    其中,A3中的@r选项,就是建立行存文件。一年84亿条数据都导出,时间会比较长。但是这是一次性的工作,后续就只需要追加增量数据即可。增量数据的追加方法,后面会有介绍。如果按照账户排序会对生产数据库造成较大压力,可以导出之后基于文件排序。排序使用SPL的sortx函数,具体用法参见函数参考。

    利用索引

    要利用索引提速,先要对明细文件建立索引。由于明细数据量大,建立的索引文件也会很大。很难全部加载到内存中。可以建立多级索引,如下图:

    ..

    图2:多级缓存

    还是以SPL为例,建立多级索引,只需要在“代码示例1”的基础上,增加一个网格即可:

      A
    1 =connect("db").cursor(“select *   from detail order by id")
    2 =file("detailR.ctx") 
    3 =A2.create@r(ID,CORPID,AMT).append(B1)
    4 =A2.open().index(index_detailR_id;ID)

    代码示例2

    A4:对行存文件建立索引文件。

     

    加载的索引级别越多,占用存储空间越大。同时,账户id的跨度变小,加载到内存中后,索引效果也会变好。查询时可以根据内存大小,尽可能加载更多级别的索引,可以有效提高查询速度。

    在查询之前,系统初始化或者数据变动时,要预先加载多级索引,以SPL代码为例:

      A B
    1 if !ifv(detailR) =file("detailR.ctx").open().index@3(index_detailR_id)
    2   =env(detailR,B1)

    代码示例3

    A1:判断全局变量中是否存在detailR,如果存在,表示已经加载了索引。

    B1:如果全局变量中没有detailR,那么打开组表加载三级索引。@2或者@3表示加载2或者3级索引。

    B2:detailR存入全局变量。

     

    这段预先加载的初始化代码(代码示例3),可以保存成init.dfx,放入集算器主目录(main path),在节点机(unitServer)启动的时候会自动被调用,如下图:

    ..

    图3:节点机自动调用初始化代码

     

    由于我们提前准备好的活期数据是对账户id物理有序的,查询时根据索引找到账户id后,可以在硬盘连续读取,显著减少磁盘IO,有效提速,如下图:

    ..

    图4:索引和有序行存

    查询账户10100,先利用内存中预先加载的多级索引和索引文件,快速定位到活期明细数据文件中的位置,再连续读取到账户id有变化为止。因为数据是按照账户id物理有序的,所以文件的其他位置不可能再有10100账户的数据了。

    利用索引查询的示例代码如下:

      A
    1 =detailR.icursor   (;ID=="10100",index_detailR_id).fetch()

    代码示例4

    A1:全程变量detailR已经缓存了三级索引,现在可以基于它利用索引,按照条件取出账户为10100的记录。

     

    每个账户的数据量并不大,所以可以全部读入内存。

    活期明细前端应用(网页或者APP),要通过集算器的JDBC驱动调用SPL代码查询。调用的时候,需要将账户id作为参数传给SPL程序。例如:定义一个网格参数countid,传入账户id为10100。A1中的代码就要改为:=detailR.icursor (;ID==countid,index_detailR_id).fetch()。

    关联查询

    查到指定账户数据装入内存后,可以将机构数据也读入内存。在内存中关联计算,性能可以得到保障。示例代码如下:

      A
    1 =detailR.icursor (;ID==countid,index_detailR_id).fetch()
    2 =file("corp.btx").import@b(corp_id,corp_name).keys(corpid)
    3 =A1.switch(corp_id,A2:corp_id)
    4 return A3.new(id,corp_id.corp_name:corp_name,amt)

    代码示例5

    A2:读入机构数据。

    A3:账号10100的活期明细数据关联机构数据。

    A4:将账户id、分支机构名称和金额返回给前端调用者(网页或者APP)。

     

    机构数据可以在应用系统初始化的时候加载入内存,不必每次读取,查询速度更快。在上面提到的init.dfx中增加代码如下:

      A B
    1 if !ifv(detailR) =file("detailR.ctx").open().index@3(index_detailR_id)
    2   =env(detailR,B1)
    3 if !ifv(corp) =file("corp.btx").import@b(corp_id,corp_name).keys(corpid)
    4   =env(corp,B3)

    代码示例6

    预先加载机构数据之后,查询代码要在“代码示例5”的基础上去掉加载机构数据的部分,修改之后的查询代码如下:

      A
    1 =detailR.icursor (;ID==countid,index_detailR_id).fetch()
    2 =A1.switch(corp_id,corp:corp_id)
    3 return A3.new(id,corp_id.corp_name:corp_name,amt)

    代码示例7

    A2:直接用预先加载的全程变量corp和活期明细数据关联计算,省去了每次查询加载机构数据的时间。

    数据更新

    活期明细存款是按账号有序的,并不是按日期有序。所以,不能在末尾追加当日新增数据。活期明细几十亿条,如果每天有序归并新数据的话,耗时太长。每月归并一次的方案比较理想。如果将活期明细数据看成是主文件,那么更新原理如下图:

    ..

    图5:数据更新

     

    数据更新的示例代码如下:

      A B C
    1 if day(now())==1 =file("detailR.ctx").reset() /每月重整
    2 =connect("db").cursor(“select *   from detail where date=?",date(now())) /读当日数据
    3 =file("detailR.ctx").open().append@a(A2) /每日归并

    代码示例8

    A1、B1:如果是每月1日,重整文件。

    A2:从生产数据库中读入当日数据。

    A3:将当日数据有序归并到集算器自动生成的补文件中。

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