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  • 有时不仅仅需要对字段进行筛选,对某个时间段进行筛选依旧是很常见的操作。 给定需求: 查看最近一周的数据 首先点击 1,在 2 出选择单位,可以选择单位为:秒、分钟、小时、每天、每周、每年 ,为起点单位,截止...

    筛选时间段

    有时不仅仅需要对字段进行筛选,对某个时间段进行筛选依旧是很常见的操作。

    给定需求: 查看最近一周的数据

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    首先点击 1,在 2 出选择单位,可以选择单位为:秒、分钟、小时、每天、每周、每年 ,为起点单位,截止日期也是同样的设置方法。另外有一种更简单的常用的方式,经常在业务数据查询中被使用。这种快捷的方法,是最常用的,常用来查看最近一段时间数据状态。

    image-20191128195616256

    另外相信你也看到了柱状图,柱状图是用来干什么的呢?柱状图 x 轴是时间区间,y 轴在这个时间区间内数据个数,这个能反映什么呢?这张图表实时反映的了数据的状态,哪里是高峰哪里是低峰。加入你以后遇到的是检测日志的,在某个时间范围内,日志频繁触发,那可能就是服务出问题了。或者就那订单业务场景来说吧,你可以清楚的看到,哪个时间段是人们购买机票的高峰期,从而进一步分析业务。

    image-20191128200200969

    默认柱状图的 x 轴时间区间可能不能满足你的需求,你想要更细粒度或者更粗粒度的时间范围,这这个界面中依然可以设置。点击下拉框,选择时间粒度。

    image-20191128201157426

    image-20191128201232046

    另外经常还会碰到一种需求,我们想要查看,数据最多的那个柱状图里面的数据,你只需要点击那个柱状图,下面的数据会立马更新

    image-20191128201449452

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    小结

    这个界面是进入 Kibana 某个索引的主页,通过查看某个时间段的柱状图能够得到很多的信息,像阈值处理,特别是网站访问,假设这些数据是用户访问网站的登录信息,就能够查看到哪个时间段用户比较多,如果需要做服务器并发阈值设置,像数据库连接池,或者其他多线程任务,就可以参考这个指标来设置。

    笔者经常需要查看某个时间段内的数据量情况,因为分析某个指标的问题,需要在具体的时间段内来看,本课时以实践为主,因为为了更好理解以及使用方法,一定要亲自去实验。

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  • 最近遇到这样一个需求:有一组数据,这组数据有一个字段叫支付时间,现在要筛选出这些数据中最近三个月有过支付情况,且三个月前无支付情况记录。首先观察下数据集字段,经过处理后,保留了5个字段,其中当前...

    最近遇到这样的一个需求:有一组数据,这组数据有一个字段叫支付时间,现在要筛选出这些数据中最近三个月有过支付情况,且三个月前无支付情况的记录。

    首先观察下数据集字段,经过处理后,保留了5个字段,其中当前时间是原表没有的,统一用121日作为当前时间,增加这个字段的目的是用当前时间减去支付时间,得出时间差。

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    了解完数据集基本情况后,接下来就要回到需求,如何查询出有且仅有近三个月支付记录的编码。上一步我增加字段已经考虑到,计算出时间差,用timestampdiff函数,时间差=timestampdiff(month,支付时间,当前时间),再筛选时间差小于等于3的记录,得到的结果就是有且仅有近三个月支付的记录,代码如下:

    “select * from (

    select*,timestampdiff(month,支付时间,当前时间) 时间差 from table1)a

    where 时间差 <=3;”

    这个结果是对的吗?以上代码查询出的结果是不对的,这段代码只是查询出近三个月有支付的记录,并没有排除三个月前有支付的情况,所以查询出的结果是不对的。

    怎么办呢?当时我想了一小会,这个需求从正面来实现是比较难的,那能不能从另一面来突破。思路不复杂,先查询出三个月前有支付的记录,再用总的记录匹配出三个月前有支付的记录,剩下未匹配到的就是仅有近三个月支付记录的编码,只需把上面的代码改个符合即可:

    “select * from (

     select*,timestampdiff(month,支付时间,当前时间) 时间差 from table1)a

    where 时间差 >3;”

    最后用匹配后的结果进行验证,思路是正确的。

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  • 1、问题描述 假如 Redis 里面有 1 亿个 key ,其中有 10w 个 ...Redis是单线程,keys指令执行时候会阻塞线程一段时间,这时候Redis对线上业务服务就会暂停,直至keys指令执行完毕瑷珲恢复。 使用scan指令规避以

    1、问题描述

    假如 Redis 里面有 1 亿个 key ,其中有 10w 个 key 是以某个固定的已知的前缀开头的,如何将它们全部找出来?

    2、 解决方式

    使用Keys指令扫描出指定模式的key列表。

    3、问题升级

    • 这个Redis正在给线上的业务提供服务,采取2的keys指令会带来什么问题?
    • 如何解决这个新的问题?

    4、深入分析

    • Redis是单线程的,keys指令执行的时候会阻塞线程一段时间,这时候Redis对线上业务的服务就会暂停,直至keys指令执行完毕瑷珲恢复。
    • 使用scan指令规避以上问题:scan 指令可以无阻塞的提取出指定模式的 key 列表,但是会有一定的重复概率。
    • 解决重复只需要在客户端去重即可。使用scan指令整体的花费大于keys指令,要区分使用场景的不同需求。
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  • 有时数据读入后并不是对整体数据进行分析,而是数据中的部分子集,例如,对于地铁乘客量可能只关心某些时间段的流量,对于商品的交易可能只需要分析某些颜色的价格变动,对于医疗诊断数据可能只对某个年龄段的人群感...

    有时数据读入后并不是对整体数据进行分析,而是数据中的部分子集,例如,对于地铁乘客量可能只关心某些时间段的流量,对于商品的交易可能只需要分析某些颜色的价格变动,对于医疗诊断数据可能只对某个年龄段的人群感兴趣等。所以,该如何根据特定的条件实现数据子集的获取将是本节的主要内容。

    通常,在pandas模块中实现数据框子集的获取可以使用iloc,loc和ix三种‘方法’,这三种方法既可以对数据进行筛选,也可以实现变量的挑选,它们的语法可以表示

    成【row_select,cols_select】.

    iloc只能通过行号和列号进行数据筛选,我们可以将iloc中的‘i’理解为“integer”,即只能向【rows_select,cols_select】指定整数列表。该索引方式与数组的索引方式类似,都是从0开始,可以间隔取号,对于切片仍然无法取到上限。

    loc要比iloc灵活一些,读者可以将loc中的“1”理解为“label”,即可以向【rows_select,col_select】指定具体的行标签和列标签。注意,这里是标签不再是索引。而且,还可以将rows_select指定为具体的筛选条件,在iloc中是无法做到的。

    ix是iloc和loc的混合,读者可以将ix理解为“mix”,该方法吸收了iloc和loc的优点,市数据库子集的获取更加灵活。(此方法忽略,最新的模块好像已经去掉了,编译的时候警告,待再验证)

    如下用具体的代码来说明iloc和loc二者之间的差异:

    import pandas as pd

    df1 = pd.DataFrame({'name':['张三','李四','王二','丁一','李五'],

    'gender':['男','女','女','女','男'],

    'age':[23,26,22,25,27]},columns = ['name','gender','age'])

    df1

    #去除数据集的中间三行(所有女性),并且返回姓名和年龄两列

    df1.iloc[1:4,[0,2]]

    df1.loc[1:3,['name','age']]

    # df1.ix[1:3,[0,2]]

    out:

    再继续研究,将员工的姓名用做行标签

    #将员工的姓名用作行标签

    df2 = df1.set_index('name')

    df2

    #同样取出数据集的中间三行

    df2.iloc[1:4,:]

    df2.loc[['李四','王二','丁一'],:]

    out:

    很显然,在实际的学习和工作中,观测行的筛选很少是通过写入具体的行索引或行标签,而是对某些列做条件筛选,进而获得目标数据.例如,在上面的df1数据集中,如何返回所有男性的姓名和年龄,代码如下:

    df1.loc[df1.gender == '男',['name','age']]

    out:

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