使用介绍
内置UDAF列表 HA3目前内置了几种常见UDAF：sum：聚合后求和 avg：聚合后求均值 max：聚合后求最大值 min：聚合后求最小值 count：聚合后统计条目数 ARBITRARY：聚合后选择某一个值（一般用于从“值全部相同的字段”中返回数据），其它SQL...
使用介绍
内置UDAF列表 HA3目前内置了几种常见UDAF：sum：聚合后求和 avg：聚合后求均值 max：聚合后求最大值 min：聚合后求最小值 count：聚合后统计条目数 ARBITRARY：聚合后选择某一个值（一般用于从“值全部相同的字段”中返回数据），其它SQL...
ARRAY_REDUCE
select array_reduce(array(1,2,3,4),named_struct('sum',0,'count',0),(buf,e)->named_struct('sum',buf.sum+e,'count',buf.count+1),buf->buf.sum/buf.count);相关函数 ARRAY_REDUCE函数属于复杂类型函数，更多对复杂类型数据（例如ARRAY...
漏斗数据分析函数
示例 select uid,funnel_count(event_time,10,event_id,'1,3,6,7')as max_ordered_match_length from(SELECT*FROM VALUES(1,2,1),(3,4,1),(1,4,3),(1,5,3),(2,5,3),(3,6,3),(4,1,1),(4,11,3),(1,7,6)t1(uid,event_time,event_id))as tmp ...
Steps U-Z
6").hasLabel("created").inV().barrier().sack()=>3.0=>3.0=>3.0=>1.0/返回结果前展开合并的结果 g("thinkerpop").withSack(supplier(normal,float,"1.0"),Splitter.identity,Operator.sum).E("1;2;3;4;5;6").hasLabel("created").inV()....
GROUP BY
支持版本>=Ha3 3.7.0 语法格式 select:SELECT[ALL|DISTINCT]{*|projectItem[,projectItem]*} FROM tableExpression[WHERE booleanExpression][GROUP BY { groupItem[,groupItem]*}][HAVING booleanExpression]内置UDAF函数 目前内置的...
GROUP BY
1 SUM 聚合后求和 2 MIN 聚合后求最小值 3 MAX 聚合后求最大值 4 COUNT 统计数据条数 5 AVG 聚合后计算平均值 6 ARBITRARY 任意选择一个输入值作为结果输出 用户可以通过定制UDAF的方式扩展聚合逻辑。示例 sum：SELECT brand,SUM(price)...
查询改写功能
物化视图创建语句如下：CREATE MATERIALIZED VIEW mv3 REFRESH NEXT now()+INTERVAL 1 day ENABLE QUERY REWRITE AS SELECT l.returnflag,l.linestatus,SUM(l.extendedprice*(1-l.discount))AS sum_disc_price,COUNT(*)AS count_order FROM...
窗口函数
grouped=iris.groupby('name')grouped.mutate(grouped.sepallength.cumsum(),grouped.sort('sepallength').row_number()).head(10)name sepallength_sum row_number 0 Iris-setosa 250.3 1 1 Iris-setosa 250.3 2 2 Iris-setosa 250.3 3 3 ...
GROUP BY
SELECT listid,eventid,SUM(pricepaid)as revenue,count(qtysold)as numtix FROM sales GROUP BY listid,eventid ORDER BY 3,4,2,1 LIMIT 5;返回结果如下：listid|eventid|revenue|numtix-+-+-+-89397|47|20.00|1 106590|76|20.00|1 124683...
MaxCompute后付费消费突增排查
select inst_id-实例id,input_bytes-数据输入量（,complexity,cast(input_bytes/1024/1024/1024*complexity*0.3 as DECIMAL(18,5))cost_sum,get_json_object(settings,"$.SKYNET_ID")SKYNET_ID-DataWorks调度任务ID from information_...
FineReport
单元格斜线：在一个单元格中用斜线分隔显示三个标题字段信息，合并A3、B3单元格，右击合并后的单元格，单击 单元格元素>插入斜线。系统会弹出一个 斜线编辑 的对话框，在文本编辑框写入标题字段信息：付款种类|合同种类|商品种类，可以通过...
鉴权代码示例
Python3 import re import time import hashlib import datetime def md5sum(src):m=hashlib.md5()m.update(src.encode(encoding='utf-8'))#增加了编码方式转换处理 return m.hexdigest()#鉴权方式A def a_auth(uri,key,exp):p=re.compile...
鉴权代码示例
Python3 import re import time import hashlib import datetime def md5sum(src):m=hashlib.md5()m.update(src.encode(encoding='utf-8'))#增加了编码方式转换处理 return m.hexdigest()#鉴权方式A def a_auth(uri,key,exp):p=re.compile...
etcd组件监控
即 sum(etcd_server_has_leader)=3，且有一个 member etcd_server_is_leader=1。单个Member异常 对应的 member etcd_server_has_leader!1，不影响整体etcd集群对外提供服务。大于1个Member异常 多个 member etcd_server_has_leader!1，...
窗口函数
查询和分析语句*|SELECT department,staff_name,salary,round(salary*1.0/sum(salary)over(partition by department),3)AS salary_percentage 查询和分析结果 cume_dist函数 cume_dist函数用于统计窗口分区内各个值的累计分布。即计算窗口...
画像分析-BSI优化方案（Beta）
SELECT sum(kv[1])AS total_gmv,-总GMV sum(kv[1])/sum(kv[2])AS avg_gmv-人均GMV FROM(SELECT bsi_sum(t1.gmv_bsi,t2.crowd)AS kv FROM bsi_gmv t1,(SELECT rb_and(a.bitmap,b.bitmap)AS crowd FROM(SELECT bitmap FROM rb_tag WHERE tag_...
查询Explain
6:EXCHANGE|5:EXCHANGE|PLAN FRAGMENT 3|OUTPUT EXPRS:|PARTITION:RANDOM|STREAM DATA SINK|EXCHANGE ID:06|HASH_PARTITIONED:`tbl2`.`k1`|1:OlapScanNode|TABLE:tbl2|PREAGGREGATION:ON|partitions=1/1|rollup:tbl2|tabletRatio=3/3|...
BSI函数
比如：计算圈选的人群对应的value之和：rb_and_cardinality(crowd,slice0)*2 0+.+rb_and_cardinality(crowd,slice3)*2 3=14 计算圈选的人群对应的value的Top 2：crowd&slice3=NULL crowd&slice2={3,5}-top2为{3,5} {3,5}&slice1={5}-top1为...
TagMatch
boolean init(OpsScorerInitParams params){_tagMatch=TagMatch.create(params,"tag_match_key","multi_int8",3.3D,"first_match",false,false,100);return true;} double score(OpsScoreParams params){ return_tagMatch.evaluate(params)...
聚合优化和执行
sum/sum_pushed_count")HashAgg(group="name",sum_pushed_sum="SUM(pushed_sum)",sum_pushed_count="SUM(pushed_count)")Gather(concurrent=true)LogicalView(tables="t2_[0-3]",shardCount=4,sql="SELECT `name`,SUM(`age`)AS `pushed_sum...
GORM 连接 OceanBase 数据库示例程序
目录结构如下所示：|-go.mod|-go.sum|-test.go 文件说明：go.mod：Go 语言模块文件，用于定义项目的模块依赖关系和版本信息。go.sum：Go V1.11 及以上版本中新增的模块管理文件，用于记录项目依赖的模块及其版本信息，以及对应的校验和...
优化聚合与排序
sum/sum_pushed_count")HashAgg(group="name",sum_pushed_sum="SUM(pushed_sum)",sum_pushed_count="SUM(pushed_count)")Gather(concurrent=true)LogicalView(tables="t2_[0-3]",shardCount=4,sql="SELECT `name`,SUM(`age`)AS `pushed_sum...
多集群统一报警管理
prom.coredns.notHealthy.panic name:coredns-unhealthy-panic notification:message:"Cluster CoreDNS not healthy,continuously panic.PromQL:sum(rate(coredns_panic_count_total{}[3m]))>0"type:metric-prometheus-enable:disable ...
搜索索引介绍
支持COUNT、SUM、MIN、MAX、AVG等聚合函数。排序分页。支持任意索引列的排序（ORDER BY语句）。架构介绍 SearchIndex是宽表引擎和搜索引擎深度融合后提供的新型索引。整体数据流如下图。在此架构下，宽表引擎、LTS和搜索引擎都是以独立服务...
基于Flink+Paimon搭建流式湖仓
准备数据 INSERT INTO product_catalog VALUES(1,'phone_aaa'),(2,'phone_bbb'),(3,'phone_ccc'),(4,'phone_ddd'),(5,'phone_eee');INSERT INTO orders VALUES(100001,'user_001',12345,1,5000,'2023-02-15 16:40:56','2023-02-15 18:42:56...
MAP_UNION_SUM
示例 select map_union_sum(a)from values(map('hi',2L,'apple',3L,'pie',1L)),(map('apple',null,'hi',4L)),(null)t(a);返回结果如下。c0|+-+|{"apple":3,"hi":6,"pie":1}|+-+相关函数 MAP_UNION_SUM函数属于聚合函数，更多将多条输入记录...
PyODPS的Sequence及执行操作
0 Try to fetch data from tunnel speal_width 0 3.0 1 3.2 2 3.1 3 3.6 4 3.9 Sql compiled:CREATE TABLE tmp_pyodps_28120275_8d0f_4683_8318_302fa21459ac LIFECYCLE 1 AS SELECT t1.`sepallength`+t1.`sepalwidth` AS `sum_sepal` FROM...
使用新版成本管家
查询和分析语句*|select productcode,sum(PretaxAmount)as cost FROM instance_bill group by productcode 查询和分析结果 示例3：同比环比分析 例如：与上月进行同比分析。查询和分析语句*|SELECT diff[1]AS"本月费用",diff[2]AS"上月费用...
SELECT
本文描述如何使用SELECT语句查询数据。基本语法 SELECT语句基本格式如下：SELECT[DISTINCT]expr_list[FROM[db.]table|(subquery)|table_function][FINAL...返回结果：┌─sum(a)─┐│21│11│12│3│└─┘Totals:┌─sum(a)─┐│47│└─┘
kube-controller-manager组件监控
cloud-controller-manager",code=~"3."}[$interval]))by(method,code)sum(rate(rest_client_requests_total{job="ack-cloud-controller-manager",code=~"4."}[$interval]))by(method,code)sum(rate(rest_client_requests_total{job="ack-...
cloud-controller-mananger组件监控
cloud-controller-manager",code=~"3."}[$interval]))by(method,code)sum(rate(rest_client_requests_total{job="ack-cloud-controller-manager",code=~"4."}[$interval]))by(method,code)sum(rate(rest_client_requests_total{job="ack-...
kube-scheduler组件监控
功能解析 指标清单 PromQL 说明 Kube API请求QPS sum(rate(rest_client_requests_total{job="ack-scheduler",code=~"2."}[$interval]))by(method,code)sum(rate(rest_client_requests_total{job="ack-scheduler",code=~"3."}[$interval]...
GetABMetric-获取AB指标详细信息
Realtime":"false","TableMetaId":"2","ResultTableMetaId":"3","ResultResourceId":"5","Definition":"sum(click_cnt)","StatisticsCycle":1,"LeftMetricId":"3","RightMetricId":"2","Operator":"Division"} 错误码 访问 错误中心 查看...
Sequence
print(iris.sepalwidth.rename('sepal_width').head(5))返回结果：sepal_width 0 3.0 1 3.2 2 3.1 3 3.6 4 3.9 简单的列变换 您可以对一个Sequence进行运算，返回一个新的Sequence，这种操作类似于对简单的Python变量进行运算。Sequence...
最佳实践：SQL组件
amt_1505468133993_sum,order_number_1505468133991_sum,profit_amt_1505468134000_sum FROM(SELECT area AS area_id,city AS city_id,SUM(order_amt)AS order_amt_1505468133993_sum,SUM(order_number)AS order_number_1505468133991_sum,...
快速入门概述
为快速了解如何使用BizWorks进行云原生应用建设，您可以通过示例项目和参考帮助文档进行实验，了解业务建模、应用开发和部署、能力上架、轻应用组装等主要过程。关于示例项目的内容，请参见 示例项目简介 和 示例项目的使用限制说明 等。...
MaxCompute账单用量明细分析
CASE WHEN source_type='OdpsSpot' THEN SUM((computationsqlinput/1024/1024/1024))*computationsqlcomplexity*0.1 ELSE SUM((computationsqlinput/1024/1024/1024))*computationsqlcomplexity*0.3 END AS sqlmoney FROM maxcomputefee ...
轻应用概述
轻应用支持敏捷的应用低代码开发模式，能够基于已被中心应用构建完成的底层能力进行上层业务能力组装，并进一步开发上层前端应用，实现对新业务诉求的迅速响应，并组装出上层页面或系统。轻应用的主要使用过程 创建轻应用。具体操作，请...
常见问题
示例3：使用聚合函数并且指定时间范围和使用 GROUP BY time()子句>SELECT SUM("water_level")FROM"h2o_feet"WHERE time>='2015-08-18T00:00:00Z' AND time(12m)name:h2o_feet time sum-2015-08-18T00:00:00Z20.305 2015-08-18T00:12:00Z19....
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