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下表中无索引及主键,这次产品妹子来新需求了

日期:2020-03-24编辑作者:mgm集团美高梅登录

例如

DataIDE之ODPS_SQL节点

因为大同小异,所以这里我们仅以销售数据的统计节点为例进行讲解。如下图:

图片 1

渠道销售数据统计节点

可以看到,基本语法上来说和普通SQL差别不大。我们需要统计渠道的付款订单数量和订单金额,所以我们直接COUNT(id),SUM(payment_fee)并GROUP BY spm。这都是基本的SQL用法这里就不多说了,不了解的朋友可以自行搜索学习。需要注意的是TO_DATE是ODPS_SQL内置的函数,ODPS_SQL有很多内置函数,大家可以自行查阅手册。

另外就是${bdp.system.bizdate}${bdp.system.cyctime}是DataIDE的两个系统参数。它们分别代表日常调度实例定时时间的前一天日常调度实例定时时间

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有些 MySQL 数据表中可能存在重复的记录,有些情况我们允许重复数据的存在,但有时候我们也需要...

//对时间戳格式化成 2018-10FROM_UNIXTIME(addTime,'%Y-%m')//SQL获取当前时间格式 2019-08 ,根据expr值不同,依次获取前一个月1,前两个月2 ···DATE_FORMAT(DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 0 MONTH),'%Y-%m')// 函数用于以不同的格式显示日期/时间数据。DATE_FORMAT(date,format)//函数从日期减去指定的时间间隔。DATE_SUB(date,INTERVAL expr type)//函数返回当前的日期。CURDATE()
遇到的问题

我们的电商平台每天都会产生一些访问及销售数据,最开始的时候仅仅需要统计各店铺的数据。有一天,产品妹子说:“我们现在还需要渠道的数据,你给搞一下吧。”

由于以前并没有做过数据统计相关的工作,所以最开始的数据统计系统是这样设计的。

写一个脚本,每天凌晨执行一次。脚本的任务就是从业务库拉去前一天的数据,然后进行相应的计算,最后写到统计结果表中。

这次产品妹子来新需求了,我就得苦逼的再写这么一个脚本。一次无所谓,但是如果以后再来新需求呢?

作为一只聪明的猿,肯定得想办法摆脱这个坑!

MySQL处理重复数据的方法,mysql重复数据

有些 MySQL 数据表中可能存在重复的记录,有些情况我们允许重复数据的存在,但有时候我们也需要删除这些重复的数据。
本章节我们将为大家介绍如何防止数据表出现重复数据及如何删除数据表中的重复数据。
防止表中出现重复数据

你可以在MySQL数据表中设置指定的字段为 PRIMARY KEY(主键) 或者 UNIQUE(唯一) 索引来保证数据的唯一性。
让我们尝试一个实例:下表中无索引及主键,所以该表允许出现多条重复记录。

CREATE TABLE person_tbl
(
  first_name CHAR(20),
  last_name CHAR(20),
  sex CHAR(10)
);

如果你想设置表中字段first_name,last_name数据不能重复,你可以设置双主键模式来设置数据的唯一性, 如果你设置了双主键,那么那个键的默认值不能为NULL,可设置为NOT NULL。如下所示:

CREATE TABLE person_tbl
(
  first_name CHAR(20) NOT NULL,
  last_name CHAR(20) NOT NULL,
  sex CHAR(10),
  PRIMARY KEY (last_name, first_name)
);

如果我们设置了唯一索引,那么在插入重复数据时,SQL语句将无法执行成功,并抛出错。
INSERT IGNORE INTO与INSERT INTO的区别就是INSERT IGNORE会忽略数据库中已经存在的数据,如果数据库没有数据,就插入新的数据,如果有数据的话就跳过这条数据。这样就可以保留数据库中已经存在数据,达到在间隙中插入数据的目的。
以下实例使用了INSERT IGNORE INTO,执行后不会出错,也不会向数据表中插入重复数据:

mysql> INSERT IGNORE INTO person_tbl (last_name, first_name)
  -> VALUES( 'Jay', 'Thomas');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
mysql> INSERT IGNORE INTO person_tbl (last_name, first_name)
  -> VALUES( 'Jay', 'Thomas');
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

INSERT IGNORE INTO当插入数据时,在设置了记录的唯一性后,如果插入重复数据,将不返回错误,只以警告形式返回。 而REPLACE INTO into如果存在primary 或 unique相同的记录,则先删除掉。再插入新记录。
另一种设置数据的唯一性方法是添加一个UNIQUE索引,如下所示:

CREATE TABLE person_tbl
(
  first_name CHAR(20) NOT NULL,
  last_name CHAR(20) NOT NULL,
  sex CHAR(10)
  UNIQUE (last_name, first_name)
);

统计重复数据

以下我们将统计表中 first_name 和 last_name的重复记录数:

mysql> SELECT COUNT(*) as repetitions, last_name, first_name
  -> FROM person_tbl
  -> GROUP BY last_name, first_name
  -> HAVING repetitions > 1;

以上查询语句将返回 person_tbl 表中重复的记录数。 一般情况下,查询重复的值,请执行以下操作:
确定哪一列包含的值可能会重复。
在列选择列表使用COUNT(*)列出的那些列。
在GROUP BY子句中列出的列。
HAVING子句设置重复数大于1。
过滤重复数据

如果你需要读取不重复的数据可以在 SELECT 语句中使用 DISTINCT 关键字来过滤重复数据。

mysql> SELECT DISTINCT last_name, first_name
  -> FROM person_tbl
  -> ORDER BY last_name;

你也可以使用 GROUP BY 来读取数据表中不重复的数据:

mysql> SELECT last_name, first_name
  -> FROM person_tbl
  -> GROUP BY (last_name, first_name);

删除重复数据

如果你想删除数据表中的重复数据,你可以使用以下的SQL语句:

mysql> CREATE TABLE tmp SELECT last_name, first_name, sex
  ->         FROM person_tbl;
  ->         GROUP BY (last_name, first_name);
mysql> DROP TABLE person_tbl;
mysql> ALTER TABLE tmp RENAME TO person_tbl;

当然你也可以在数据表中添加 INDEX(索引) 和 PRIMAY KEY(主键)这种简单的方法来删除表中的重复记录。方法如下:

mysql> ALTER IGNORE TABLE person_tbl
  -> ADD PRIMARY KEY (last_name, first_name);

以上就是MySQL处理重复数据的相关资料,希望对大家的学习有所帮助。

//流程控制语句case语法,例如,如果sex字段值为1,则输出男;如果sex值为2,则输出女;否则输出其他CASE sexWHEN '1' THEN '男'WHEN '2' THEN '女'ELSE '其他' END//所以上面的SQL为,如果条件成立,则输出提现金额money字段,否则输出0.

DataIDE之数据同步节点

有了上面的两张表,我们需要做的工作就很简单了。

首先,我们在DataIDE的控制台新建一个任务。然后在任务面板新建一个数据同步节点。如下图中的订单表和访问记录表就是两个数据同步节点

图片 2

数据同步节点

双击同步节点对齐进行相应配置。

图片 3

数据同步节点配置

如上图。首先选择数据来源,选择源数据中的数据表,选择完毕后系统会自动拉去源数据的数据表结构显示在下方。然后选择数据流向和ODPS中的表。需要注意的是初次使用时,需要自行创建ODPS中的表

最后需要设置数据过滤规则。如下图:

图片 4

数据抽取和加载控制

这里需要注意的是数据过滤中的语句是普通的SQL不是ODPS_SQL。

1、SQL操作如下:

数加之初步了解

大概半年前初步了解过阿里云的数加平台。数加是阿里云依托DataIDE、ODPS、机器学习等等建立起来的一个庞大的大数据系统。如下图,这是今年8月9日阿里云全面升级 DT NEXT极致未来新品发布会后官网的变化。与原先相比,产品线更加一目了然。原先我们经常用到的ECS、RDS、OSS等都归属为云计算基础服务,新增了大数据(数加)栏目。其中就有我们今天要讲到的大数据开发套件(DataIDE)和大数据计算服务(MaxCompute),其中MaxCompute原名ODPS,所以现在很多地方还叫ODPS,这里需要稍微注意一下。

图片 5

8月9日阿里云官方升级之后

SELECT id,SUM(case when DATE_FORMAT(FROM_UNIXTIME(pay_time,'%Y-%m-%d'),'%w') = 1 AND WEEK(date_add(curdate(),interval 6 day),2) = WEEK(date_add(FROM_UNIXTIME(pay_time,'%Y-%m-%d'),interval 6 day),2) AND `pay_status` = 1 then 1 else 0 end) as '0',SUM(case when DATE_FORMAT(FROM_UNIXTIME(pay_time,'%Y-%m-%d'),'%w') = 2 AND WEEK(date_add(curdate(),interval 6 day),2) = WEEK(date_add(FROM_UNIXTIME(pay_time,'%Y-%m-%d'),interval 6 day),2) AND `pay_status` = 1 then 1 else 0 end) as '1',SUM(case when DATE_FORMAT(FROM_UNIXTIME(pay_time,'%Y-%m-%d'),'%w') = 3 AND WEEK(date_add(curdate(),interval 6 day),2) = WEEK(date_add(FROM_UNIXTIME(pay_time,'%Y-%m-%d'),interval 6 day),2) AND `pay_status` = 1 then 1 else 0 end) as '2',SUM(case when DATE_FORMAT(FROM_UNIXTIME(pay_time,'%Y-%m-%d'),'%w') = 4 AND WEEK(date_add(curdate(),interval 6 day),2) = WEEK(date_add(FROM_UNIXTIME(pay_time,'%Y-%m-%d'),interval 6 day),2) AND `pay_status` = 1 then 1 else 0 end) as '3',SUM(case when DATE_FORMAT(FROM_UNIXTIME(pay_time,'%Y-%m-%d'),'%w') = 5 AND WEEK(date_add(curdate(),interval 6 day),2) = WEEK(date_add(FROM_UNIXTIME(pay_time,'%Y-%m-%d'),interval 6 day),2) AND `pay_status` = 1 then 1 else 0 end) as '4',SUM(case when DATE_FORMAT(FROM_UNIXTIME(pay_time,'%Y-%m-%d'),'%w') = 6 AND WEEK(date_add(curdate(),interval 6 day),2) = WEEK(date_add(FROM_UNIXTIME(pay_time,'%Y-%m-%d'),interval 6 day),2) AND `pay_status` = 1 then 1 else 0 end) as '5',SUM(case when DATE_FORMAT(FROM_UNIXTIME(pay_time,'%Y-%m-%d'),'%w') = 0 AND WEEK(date_add(curdate(),interval 6 day),2) = WEEK(date_add(FROM_UNIXTIME(pay_time,'%Y-%m-%d'),interval 6 day),2) AND `pay_status` = 1 then 1 else 0 end) as '6'FROM ims_integral_order

如何利用DataIDE和ODPS进行简单的数据统计

上面我们初步了解了DataIDE和ODPS,下面我们来看下如何通过DataIDE和ODPS来解决产品妹子给我提的新需求。

先看下产品妹子需要的渠道数据都有哪些。

图片 6

渠道数据概况

图片 7

渠道数据历史趋势

嗯,从原型上来看主要需要两部分数据,即销售数据和访问数据。

再来看下我们的业务数据是什么样子的。

我们有一张订单表,销售数据可以通过订单表计算出来。
我们还有一个用户访问记录表,那么访问数据也就有了。

2、数据库返回如下:

数加之DataIDE

DataIDE即所谓的大数据开发套件。如下图:

图片 8

数加控制台首页

图片 9

数据开发工作台

DataIDE的功能主要分为三部分,即ODPS_SQL、数据同步、机器学习。由于对机器学习并不了解所以并没有深入学习,我们的数据统计仅需要数据同步和ODPS_SQL即可。

数据同步就是将业务数据库中的数据同步到ODPS中。
ODPS_SQL的作用就是你可以根据你的统计需求像写普通SQL一样完成统计。

SELECT id,SUM(case when FROM_UNIXTIME(addTime,'%Y-%m') = date_format(DATE_SUB(curdate(), INTERVAL 11 MONTH),'%Y-%m') AND `status` = 1 then money else 0 end) as '0',SUM(case when FROM_UNIXTIME(addTime,'%Y-%m') = date_format(DATE_SUB(curdate(), INTERVAL 10 MONTH),'%Y-%m') AND `status` = 1 then money else 0 end) as '1',SUM(case when FROM_UNIXTIME(addTime,'%Y-%m') = date_format(DATE_SUB(curdate(), INTERVAL 9 MONTH),'%Y-%m') AND `status` = 1 then money else 0 end) as '2',SUM(case when FROM_UNIXTIME(addTime,'%Y-%m') = date_format(DATE_SUB(curdate(), INTERVAL 8 MONTH),'%Y-%m') AND `status` = 1 then money else 0 end) as '3',SUM(case when FROM_UNIXTIME(addTime,'%Y-%m') = date_format(DATE_SUB(curdate(), INTERVAL 7 MONTH),'%Y-%m') AND `status` = 1 then money else 0 end) as '4',SUM(case when FROM_UNIXTIME(addTime,'%Y-%m') = date_format(DATE_SUB(curdate(), INTERVAL 6 MONTH),'%Y-%m') AND `status` = 1 then money else 0 end) as '5',SUM(case when FROM_UNIXTIME(addTime,'%Y-%m') = date_format(DATE_SUB(curdate(), INTERVAL 5 MONTH),'%Y-%m') AND `status` = 1 then money else 0 end) as '6',SUM(case when FROM_UNIXTIME(addTime,'%Y-%m') = date_format(DATE_SUB(curdate(), INTERVAL 4 MONTH),'%Y-%m') AND `status` = 1 then money else 0 end) as '7',SUM(case when FROM_UNIXTIME(addTime,'%Y-%m') = date_format(DATE_SUB(curdate(), INTERVAL 3 MONTH),'%Y-%m') AND `status` = 1 then money else 0 end) as '8',SUM(case when FROM_UNIXTIME(addTime,'%Y-%m') = date_format(DATE_SUB(curdate(), INTERVAL 2 MONTH),'%Y-%m') AND `status` = 1 then money else 0 end) as '9',SUM(case when FROM_UNIXTIME(addTime,'%Y-%m') = date_format(DATE_SUB(curdate(), INTERVAL 1 MONTH),'%Y-%m') AND `status` = 1 then money else 0 end) as '10',SUM(case when FROM_UNIXTIME(addTime,'%Y-%m') = date_format(DATE_SUB(curdate(), INTERVAL 0 MONTH),'%Y-%m') AND `status` = 1 then money else 0 end) as '11'FROM ims_checkout_task

最终

最终节点任务执行完成就会生成以下数据

图片 10

渠道销售数据

图片 11

渠道访问数据

那么,结束了么?

如果你以为结束了,那么只能说明你跟我一样很天真!

还记得我们最初给ODPS的理解么?一个离线的可以提供海量数据计算的数据库!注意离线二字。由于离线,所以实际过程中是你提交一条ODPS_SQL上去,然后得等一会儿才会有结果返回来。这就是跟普通数据库的一个很重要的差别。

所以注定ODPS无法为业务系统提供查询服务。

所以,我们还需要将统计结果数据从ODPS拉去到统计中心的的普通数据库中去。那么该如何操作呢?

ODPS提供了SDK,通过SDK可以很方便的拉去ODPS中的数据,但是。。。

What?没有PHP版本的SDK?只有Java版本和Python版本的?

妈哒,说好的PHP是最好的语言呢?

还好,本猿对Python也略有涉猎(傲娇脸)

最终将结果数据汇总到RDS中。

图片 12

最终统计出来的渠道数据

3、关键词:case when

数加之ODPS

ODPS,全称Open Data Processing Service。即开放数据处理服务,是一个海量数据处理平台。

我其实是对大数据的了解很有限,所以对这种高大上的东西很是向往,同时对它也没有一个明确的认识。那么索性我们就先简单的把它理解成一种离线的可以提供海量数据计算的数据库

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