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游戏行业实战案例 4 ：在线时长分析
游戏开服前两天（ 2022-08-13 至 2022-08-14 ）的角色登录和登出日志如下 一天中，玩家可以多次登录登出游戏，请使用 SQL 分析出以下业务问题： 请根据玩家登录登出的时间，统计各玩家每天总在线时长情况 问题 4 ： 统计各玩家每天总在线时长分为两步： 第一步，计算各玩家每天每次登录游戏后的在线时长； 第二步，对各玩家每天每次的在线时长进行求和，得到各玩家每天的总在线时长。 1.
66710编辑于 2023-09-06 - 来自专栏猴子数据分析
游戏行业实战案例4：在线时长分析
游戏开服前两天（2022-08-13至2022-08-14）的角色登录和登出日志如下 一天中，玩家可以多次登录登出游戏，请使用SQL分析出以下业务问题： 请根据玩家登录登出的时间，统计各玩家每天总在线时长情况 问题4： 统计各玩家每天总在线时长分为两步： 第一步，计算各玩家每天每次登录游戏后的在线时长； 第二步，对各玩家每天每次的在线时长进行求和，得到各玩家每天的总在线时长。 1. )- unix_timestamp(登录时间))/60,2)) as 总在线时长_min #使用round()函数保留2位小数 from c group by 角色id,日期; 查询结果如下： 问题4：
4.5K30编辑于 2022-05-19 - 来自专栏数据技巧
案例分享：义乌房屋租赁市场分析(4)
我们如果想之后分析的更细，可以把楼层和房型再次根据需求提取，这里就不一一阐述了。 到此为止，已经把搜索页的第一页数据已经提取并整理完成，接下来就是详细页的发布日期以及配套设施了。
75620发布于 2020-03-23 - 来自专栏自动化、性能测试
性能分析（4）- iowait 使用率过高案例
性能分析小案例系列，可以通过下面链接查看哦 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1814570.html 前言 前面两个案例讲的都是上下文切换导致的 CPU 使用率升高 这一篇就来讲讲等待 I/O 导致的 CPU 使用率升高的案例 进程状态 详解进程状态 https://www.cnblogs.com/poloyy/p/13413770.html 不可中断状态 init 进程回收后也会消亡 一旦父进程没有处理子进程的终止，还一直保持运行状态，那么子进程就会一直处于僵尸状态 大量的僵尸进程会用尽 PID 进程号，导致新进程不能创建 大量不可中断状态和僵尸状态进程的案例 系统配置 Ubuntu 18.04， 2 CPU，2GB 内存 前置条件：已运行案例应用 通过 ps 命令查看案例进程 ps aux | grep /app ? 这进程已经是 Z 状态，就是僵尸进程了 僵尸进程都是已经退出的进程， 所以就没法儿继续分析它的系统调用 关于僵尸进程的处理方法，我们一会儿再说，现在还是继续分析 iowait 的问题 通过 perf 录制性能事件
4.9K42发布于 2020-08-12 - 来自专栏IT从业者张某某
4-网站日志分析案例-日志数据统计分析
文章目录 4-网站日志分析案例-日志数据统计分析 一、环境准备与数据导入 1.开启hadoop 2.导入数据 二、借助Hive进行统计 1.1 准备工作：建立分区表 1.2 使用HQL统计关键指标 总结 4-网站日志分析案例-日志数据统计分析 一、环境准备与数据导入 1.开启hadoop 如果在lsn等虚拟环境中开启需要先执行格式化 hadoop namenode -format 启动Hadoop start-dfs.sh DISTINCT ip) AS IP FROM logtable WHERE logdate='2015_05_30'; select * from logtable_ip_2015_05_30 ; （4） ; 使用Sqoop导入到MySQL以及可视化展示部分不再介绍，详细可参考 https://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4464349.html 总结 本文为网站日志分析案例的第 4部分，基于MR清洗后的数据导入HIVE中，然后进行统计分析。
1.1K30编辑于 2022-11-12 - 来自专栏函数式编程语言及工具
alpakka-kafka(4)-kafka应用案例-系统分析
上一篇我们通过示范案例基本了解了一个独立交易类型的库存管理模块应该是怎样的一块业务。这篇我们讨论一些如何从技术上来实现这样的业务模块。讲确切点应该说如何借助kafka的特性来实现功能开发。 不过对我们的案例来说，跨节点消息传递与把庞大的运算均衡的分发到多个节点上去相比较就显得微不足道了。所以，我们否定了使用kafkaSharding的想法。 这个库存管理业务模块应该是独立全封闭的。 这个案例的库存管理会通过api为外界用户提供读、写服务。
65930发布于 2021-04-01 - 来自专栏啥都有的专栏
ThreadLocal案例分析
ThreadLocal的应用案例 2.1 解决并发问题 2.1.1 java.lang.ThreadLocalRandom 2.1.2 HDFS中的Statistics ThreadLocal简介 这篇博客主要对ThreadLocal类的基础知识和实践应用进行分析。文章的重点在于应用案例的探究，同时也会对理论基础作简单的介绍。 下面从init-service-destroy三个阶段分析下其生命周期: Init 第一次调用get方法的时候完成了初始化过程。 经过上面的各种案例分析，这个问题就灰常容 易解决了，只需要将Bean的生命周期与Thread同步就行。ThreadLocal正合适。 总结 上面小节中分别分析了ThreadLocal的两个主要的应用领域： 1.解决并发问题。 2.解决数据存储问题。
60710编辑于 2022-05-12 - 来自专栏全栈自学笔记
toDoList案例分析
综合案例: toDoList案例分析 1.1 案例：案例介绍 1. 文本框里面输入内容，按下回车，就可以生成待办事项。 2. 点击待办事项复选框，就可以把当前数据添加到已完成事项里面。 3. 4. 但是本页面内容刷新页面不会丢失。 1.2 案例：toDoList 分析 1. 刷新页面不会丢失数据，因此需要用到本地存储 localStorage 2. 存储的数据格式：var todolist = [{ title : ‘xxx’, done: false}] 4. 4.先要读取本地存储原来的数据（声明函数 getData()），放到这个数组里面。 5.之后把最新从表单获取过来的数据，追加到数组里面。 4.每次渲染之前，先把原先里面 ol 的内容清空，然后渲染加载最新的数据。 1.5 案例：toDoList 删除操作 1.点击里面的a链接，不是删除的li，而是删除本地存储对应的数据。
1.6K30发布于 2020-10-27 - 来自专栏机器学习与统计学
《spss统计分析与行业应用案例详解》：实例4 列联表分析
列联表分析过是通过分析多个变量再不同取值情况下的数据分布,从而进一步分析多个变量之间相权关系的一种描述性分析方法，列联表分析个少指定两个变量，分别为行变量和列变量，如果要进行分层分折，则还要现定层变量， 通过列联表分析，不仅可以得到交又分组下的频数分布，还可以通过分析得到变量之间的相关关系。 例：某地两所学校高三毕业生的升学情况，通过列联表分析，研究两所学校的学生升学率之间有无明显的差别。 数据-加权个案 ? 分析-描述统计-交叉表 ? ? ? ? ? 结果分析： ? 无缺失值 ?
2.7K40发布于 2019-04-10 - 来自专栏学而时习之
【Prometheus】4. 监控案例
node_memory_MemTotal_bytes * 100 硬盘使用率： 100 - (node_filesystem_free_bytes{mountpoint="/", fstype=~"ext4| xfs"} /node_filesystem_size_bytes{mountpoint="/", fstype=~"ext4|xfs"} * 100) 监控服务状态 1. 重启启动服务 systemctl restart node_exporter 4. 查看重启结果 ps -ef | grep node_exporter 5. 查看服务状态 image.png 使用grafana展示监控数据 grafana：开源的度量分析和可视化系统，初始密码admin 下载地址：https://grafana.com/grafana/download 创建仪表盘 image.png image.png image.png 4.
1.6K20发布于 2021-05-06 - 来自专栏爱可生开源社区
故障分析 | MySQL死锁案例分析
本次分享的一个死锁案例是 涉及通过辅助索引的更新以及通过主键删除导致的死锁。希望能够对想了解死锁的朋友有所帮助。 二 案例分析2.1 业务逻辑select for update 表记录并加上 x 锁，查询数据，做业务逻辑处理，然后删除该记录。还有其他业务逻辑要更新记录，导致死锁。 int not null ,c2 int not null,key idx_c1(c1));insert into dl(c1,c2) values (3,1),(3,2),(3,2),(3,3),(4,4 大家在分析死锁的时候能基于该原则去分析理清业务的sql 逻辑，基本上都能解决大部分的问题场景。 另外文章的最后我们再次复习一下 MySQL 的加几个基本原则，方便大家后面遇到死锁案例进行分析:原则 1：加锁的基本单位是 next-key lock。原则 2：查找过程中访问到的对象才会加锁。
1.2K30编辑于 2023-01-05 - 来自专栏爱可生开源社区
故障分析 | MySQL死锁案例分析
本次分享的死锁案例是 更新不存在的记录加上 X GAP lock 和 insert 的意向锁冲突。希望能够对想了解死锁的朋友有所帮助。 二 案例分析2.1 业务逻辑业务逻辑: 业务需要并发不同数据(insert+update)，首先是更新记录，如果发现更新的 affect rows 为0，然后就执行插入，如果插入失败，再执行更新。 1) TRANSACTION:TRANSACTION 1422661, ACTIVE 51 sec insertingmysql tables in use 1, locked 1LOCK WAIT 4 大家在分析死锁的时候能基于该原则去分析理清业务的sql 逻辑和执行顺序，基本上都能解决大部分的问题场景。 另外文章的最后我们再次复习一下 MySQL 的加几个基本原则，方便大家后面遇到死锁案例进行分析:原则 1：加锁的基本单位是 next-key lock。原则 2：查找过程中访问到的对象才会加锁。
1K41编辑于 2022-12-15 - 来自专栏GreatSQL出品技术文章
GreatSQL 死锁案例分析
创建测试表 greatsql> create database test; greatsql> create table test(c1 int unique key, c2 int, c3 int, c4 5,5,5,5),(9,9,9,9); greatsql> select * from test; +------+------+------+------+ | c1 | c2 | c3 | c4 3 | 3 | 3 | | 5 | 5 | 5 | 5 | | 9 | 9 | 9 | 9 | +------+------+------+------+ 4 ;T4insert into test value(?,?,?,?); T5 insert into test value(?,?,?,?) -------------+-------------+------------+-----------+-----------+-------------+-------------------+ 4
22400编辑于 2024-04-19 - 来自专栏开源部署
Oracle死锁案例分析
等待链 A被C堵塞，C被B堵塞，B被A堵塞 等待链分析： A执行到语句3了，说明主键为orderno_a的order数据行锁和ch1的channel数据行锁已经获取到了，而其余的B和C只能等待该ch1 死锁分析 要分析这个死锁就要明白等待事件enq: TX - allocate ITL entry所代表的资源itl事务槽的含义。itl事务槽是数据块头中用来标记事务的记录。在这里有个重点是 数据块 。 完成了锁的闭环 到此死锁分析完毕。 将会发生行迁移 update t_order set mesg=(select rpad('b',3000,'b') from dual) where mesg like 'b%'; --可以使用以下语句分析行迁移的表
83510编辑于 2022-08-17 - 来自专栏全栈程序员必看
tiktok案例分析_metaobject
> tic[1].gate++; tic[1].gate++ <--> Channel <--> tic[2].gate++; tic[1].gate++ <--> Channel <--> tic[4] .gate++; tic[3].gate++ <--> Channel <--> tic[4].gate++; tic[4].gate++ <--> Channel <--> tic[5].gate++
46030编辑于 2022-11-15 【智能合约案例分析】
以下是一个的智能合约区块链代码的案例分析和代码： 案例分析： 假设要创建一个简单的投票智能合约，包括创建选项、投票和查询投票结果等功能。
21410编辑于 2025-08-29- 来自专栏SEian.G学习记录
MySQL死锁案例分析
本文针对上一篇《MySQL优化案例分享》文章中提到的线上业务产生的一个死锁问题进行展开讨论，主要针对两个update操作导致的死锁的场景，借此机会正好总结下MySQL锁及分析下产生死锁的原因和解决方案； 举个例子： 假如数据库已有ID为1、6两条记录，现在想要在ID in （4，10）之间更新数据的时候，会加上间隙锁，锁住[4,5] [7,10] ,(不包含已有记录ID=5本身) 那么在更新ID=5的记录 （只有一条记录）符合条件； 如果不加间隙锁，事务2有可能会在4、10之间插入一条数据，这个时候事务1再去更新，发现在(4,10)这个区间内多出了一条“幻影”数据。 案例分析 MySQL版本：MySQL 5.7 隔离级别：RC Session1 Session2 T1 begin;select * from locktest where name=’test’ lock 那么我们通过对上述操作，结合死锁日志进行分析： Session1的lock in share mode获取到S锁（lock mode S locks rec but not gap），Session1的
2.8K20发布于 2021-10-22 - 来自专栏Kubernetes 与 Devops 干货分享
Docker故障案例分析
案例一 docker启动故障 症状 在执行如下启动命令后docker restart mysql 出现了一下异常报错 docker start mysql Error response from daemon OCI runtime create failed: container with id exists: fd91b9c3f3ca2970c9293042b539759c9fb10f4988548d4cc07aaae85278f719 ls 27bc8c9564888782e3aaae0382ba236f83d5b01675aea0a8bfe00083b7177816 bb41ae5131f2a5652fdd03409a6c90f4f4f845d9efc8229f69bd13d027b735f2 # 通过rm -rf命令删除文件夹 # 例如删除症状中的错误id（fd91b9c3f3ca2970c9293042b539759c9fb10f4988548d4cc07aaae85278f719）对应的文件夹 rm -rf fd91b9c3f3ca2970c9293042b539759c9fb10f4988548d4cc07aaae85278f719/ # 删除后重新执行命令，即可启动容器 docker
65430编辑于 2022-10-31 【 订阅模式案例分析】
订阅模式案例分析 订阅模式在SaaS、媒体、电商等领域广泛应用，主要分为按月、季度、年订阅三种形式。 以下是典型案例： Netflix 采用按月订阅，提供不同套餐（基础/标准/高级），利用自动续费减少用户流失。年订阅通常提供折扣，例如“年付省15%”。 plan.duration == 'year' and user.subscription.active_days < 30: offer_discount(20) # 未满30天提供20%折扣挽留 数据分析指标
25710编辑于 2025-12-17- 来自专栏PPV课数据科学社区
【案例】大数据攻略案例分析及结论
，以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点，并提供领先企业的典型案例以资借鉴。 表3 表4数据作为产品核心支持 它们主要在以下几方面使用大数据： 1、提供信息服务。 4、掌控信用状况，提供信贷服务。 c 许多传统企业没有分析海量数据的能力，此时它们可以和大数据分析和挖掘公司合作，目前市场上已经有天睿公司、IBM、百分点、华胜天成等一批提供大数据分析和挖掘服务的公司，它们是传统企业进行大数据分析可以借助的力量 4 为何大数据工作与运营需求脱节？ 这往往是由于数据人员与业务人员视角、专业知识不同而导致的。大数据人员做了很多努力，但是业务人员却认为这些努力无关痛痒。如何解决这个问题？
1.6K40发布于 2018-04-19
腾讯云开发者
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