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面试秘籍!日志定位Bug 在追求梦想的道路上,每一步都是成长的印记。无论遇到怎样的挑战,坚定信念,勇往直前 资源查看命令有哪些? 进程查看:使用ps -ef命令,并通过grep过滤出特定进程。 杀掉进程:使用kill命令,强制杀掉进程,参数为-9。 监控资源:使用top和vmstat命令。 磁盘空间:使用df -h命令。 内存使用:使用free -m命令。 如何查看日志定位Bug? 查找日志文件:根据日志目录找到对应的日志文件。 查看日志内容:使用tail -200或tail -500命令查看文件内容。 关键词查找:如果是系统异常错误,查找关键词如error或exception。 逻辑错误定位:如果是逻辑错误,将操作时间与开发人员一起定位Bug。 响应超时如何定位? 排查软件优化问题:首先考虑中间件(如Tomcat、Apache)的连接数问题,尝试增加连接数。 数据库连接数问题:考虑数据库的连接数问题,尝试增加连接数。 数据库访问效率:考虑数据库操作是否添加索引,如果没有添加索引,可以让开发优化数据库访问速度,添加索引或优化SQL语句。 代码架构设计:考虑后台代码的架构设计是否合理,代码算法是否足够优化。 硬件资源:如果以上问题都不能解决,考虑增加服务器CPU内存或网络带宽。 稳定性测试如何做? 设置并发数:将并发数设置为峰值,循环次数设置为永远。 开启调度器:开启调度器,持续时间为3600秒,持续压测1小时。 监控性能指标:查看接口的各项性能指标变化,是否在预期范围内。 需要插入500条数据如何操作? 使用存储过程:通过存储过程来实现。 JMeter实现:使用JMeter调用注册接口,线程数设置为500,账号密码通过JMeter中的随机函数实现。 希望这些技巧能帮助你在测试面试中脱颖而出!ꀀ
掌握 SQL 语句的三大类别 𛊓QL(Structured Query Language)是用于管理和处理数据库的标准编程语言。它涵盖了数据库操作的各个方面,从创建数据库到查询和更新数据。掌握 SQL 语句对于计算机专业的学生来说至关重要,因为它为进一步学习和应用数据库技术打下了坚实的基础。 SQL 语句主要分为三大类: DDL(Data Definition Language)语句:这些语句用于定义数据库结构,包括创建、修改和删除数据库对象。常用的关键词有 CREATE、DROP 和 ALTER。例如,创建一个新表或修改现有表的结构。 DML(Data Manipulation Language)语句:这些语句用于操作数据库中的数据,如插入、删除和更新记录。常用的关键词有 INSERT、DELETE 和 UPDATE。查询数据则使用 SELECT 语句。 DCL(Data Control Language)语句:这些语句用于控制对数据库对象的访问权限。关键词包括 GRANT 和 REVOKE,用于赋予和撤销用户对数据库的特定访问权限。 通过掌握这些 SQL 语句,学生可以更好地理解和应用数据库技术,为未来的学习和职业发展打下坚实的基础。
SQL必备基础语句清单,效率翻倍! 掌握这些SQL基础语句,你将能够更高效地管理数据库和执行复杂的数据分析任务。快来学习吧! SELECT 语句:用于从数据库表中检索数据。 INSERT 语句:用于向数据库表中插入新数据。 UPDATE 语句:用于修改数据库表中的现有数据。 DELETE 语句:用于从数据库表中删除数据。 CREATE 语句:用于创建新的数据库表。 ALTER 语句:用于修改现有数据库表的结构。 DROP 语句:用于删除数据库表。 JOIN 语句:用于将多个表中的数据组合在一起。 WHERE 语句:用于过滤查询结果。 ORDER BY 语句:用于对查询结果进行排序。 GROUP BY 语句:用于将查询结果按指定列进行分组。 HAVING 语句:用于对分组后的数据进行过滤。 LIMIT 语句:用于限制查询结果的数量。 OFFSET 语句:用于跳过指定数量的查询结果。 COUNT 函数:用于计算查询结果中的行数。 SUM 函数:用于计算数值列的总和。 AVG 函数:用于计算数值列的平均值。 MAX 函数:用于找到数值列中的最大值。 MIN 函数:用于找到数值列中的最小值。 LIKE 操作符:用于在查询中进行模糊匹配。 DISTINCT 关键词:用于返回唯一不同的值。 NULL 关键词:用于匹配空值或缺失数据。 IN 关键词:用于匹配多个值中的一个。 BETWEEN 关键词:用于匹配在指定范围内的值。
SQL软件学习指南 探索SQL的奥秘,从基础到进阶,一步步成为数据库高手! **基础知识** - SQL语句构成:SELECT, FROM, WHERE等关键词,轻松上手! - 数据类型与操作符:了解数值、字符、日期等数据类型,掌握加减乘除等操作符。 **进阶技巧** - 聚合函数:SUM, AVG, MAX, MIN等,轻松计算数据。 - 条件查询:使用WHERE子句,根据条件筛选数据。 - 分组与排序:GROUP BY和ORDER BY,让数据更有条理。 **实战演练** - 查询人口数第四到第七?使用LIMIT轻松实现! - 如何求和人口总数?SUM函数来帮忙! - 分区与分组:根据大洲进行聚合运算,统计分组数据。 ᠪ*小贴士** - 空值处理:函数计算会自动忽略空值,避免数据错误。 - 区分大小写:SQL语句不区分大小写,但建议使用大写字母以提高可读性。 **数据透视表** - 深入学习数据透视表,掌握更多高级功能! 现在就开始你的SQL学习之旅吧!
数据分析新手如何快速上手SQL? 如果你觉得Excel是职场上的必备技能,那么SQL就是走上数据之路的真正起点。可能你从未接触过编程语言,甚至没有理工科背景,但别担心,SQL其实并不难学。今天我总结了一些SQL学习的“学前须知”,希望能帮到新手们。 ➡️ 首先,了解SQL的作用 想象一下,SQL就像图书馆的管理员,负责帮你找到需要的书籍。比如,你想在图书馆(某个数据库)里找一本红色的书,书名包含“美食”关键词。你的经验会告诉你书大概在什么位置(哪个表),那么你可能会写这样的SQL语句: select 书名 from 图书馆 where 位置楼层 = 2 and 书架 = 3 and 书架层数 = 4 and 颜色 = ‘红色’ and 书名 like ‘*美食*’ 不难看出,from语句是用来指定书在哪个仓库,而where语句则是用来准确定位书的具体位置。 做好预期管理,掌握学习路线 建议你用不超过两周的时间来入门SQL,从基础知识到实战应用。注意,这只是入门,不是完全掌握。SQL是一门技术,不可能在短时间内完全掌握。即使我用了多年的SQL,也不敢说完全掌握。新手们也要做好预期管理,避免受挫。 逻辑为王,重逻辑梳理,轻技术难度 SQL的核心作用是把数据正确地拿出来,而不是随便拿出来。因此,你的逻辑决定了最终是否能取出正确的数据。比如,从哪个表取哪个字段,限制条件是什么,是否需要嵌套查询。如果基础数据错误,后面的任何分析都是无效的。 养成良好的数据习惯 新手养成的习惯是最难改的,比如文本格式、表命名、字段起名等。千万不要用abc等简单代替,时间久了你的代码会变得难以阅读。 学会复盘,优化语句 大多数数据人员都有体会,使用半年的SQL后,每天要写的语句都非常类似,无非是字段、表不同。因此,SQL的练习重点不在于量,而在于复盘和优化自己的SQL语句,无论是美观、效率还是逻辑。 最后一点 数据分析是一门基础技能,如果你想从事互联网行业,无论是运营、运维、产品还是数据,SQL都是必备技能。希望我的分享能让新手们少走弯路。
第六章至第八章精选内容 第六章补充内容 相对熵/交叉熵(Kullback-Leibler Divergence) 相对熵是用来衡量两个取值为正数的函数相似性的一个指标。它与热力学中的熵概念相对应,熵越大,函数越分散。如果相对熵等于0,说明两个函数完全相同。 应用场景 相对熵可以用于衡量两个常用词(在语法和语义上)在不同文本中的概率分布,查看它们是否同义。 词频率_逆向文档频率(TF-IDF) TF-IDF是一种利用信息熵衡量统计语言模型好坏的方法。对于需要根据上下文条件的高阶语言模型,应选用条件熵。如果考虑到从训练语料和真实文本中得到概率函数的偏差(即词在不同语境下意思不同的二义性),需要采用相对熵。 语言模型复杂度 贾里尼克从条件熵和相对熵出发,提出了语言模型复杂度(perplexity)来衡量语言模型的好坏。物理意义是在给定上下文的基础上,句子中每个位置平均可以选择的单词数量。模型的复杂度越小,每个位置的词就越确定,模型越好。 第七章补充内容 BCJR算法和维特比算法 BCJR算法是一种定义在网格图上的算法,用于最大化纠错编码的后验概率,主要用于卷积编码。这个算法对于迭代的纠错编码非常重要,包括Turbo码和低密度部分检错编码。 布尔代数和搜索引擎 搜索引擎可以类比之前的图书索引,每个网页都是一篇文献。我们要找到对应的文献可以通过对应的索引来寻找。纸质时代我们采用索引卡,而信息时代我们采用SQL语句进行查询。 搜索引擎的原理 搜索引擎的原理是下载足够多的网页,建立索引,对查询的结果进行排序。对于现在的搜索引擎,我们输入关键词,由浏览器将我们查询的语句转换为布尔运算的算式,通过逻辑运算的结果来进行核对。 思考 我们平常在使用计算机时,为什么连上网就可以搜索自己想搜的东西,访问对应的页面,提交一些信息就可以解决一些问题,游戏中的操作等等……我们作为用户,在操作的时候易于上手,觉得这些操作是遵循逻辑可以实施的。而在计算机的底层实现,以我现在的程度的理解,觉得是将原本静态大量的信息进行快速访问,一个整体功能不断的细化让计算机可以通过实现这一个个步骤,结合强大的算力缩短时间,最后呈现在我们的面前,即快速且便捷。 第八章补充内容 信息论基础 《信息论基础》是一本托马斯科弗写的书籍,涵盖了信息论的基础知识。 总结 第六章至第八章的内容涵盖了相对熵、条件熵、语言模型复杂度、BCJR算法、维特比算法以及搜索引擎的原理等重要概念和算法。这些内容在信息论和计算机科学中有着广泛的应用。
SQL面试必备经典问题解答集锦 北美数据工作求职 在准备北美数据相关岗位的面试时,掌握SQL的基础知识至关重要。以下是一些经典的SQL面试问题及其答案,帮助你更好地准备面试。 Q34: TOP或LIMIT子句的目的是什么? TOP(在SQL Server中)或LIMIT(在MySQL中)用于限制查询返回的行数。它常与ORDER BY子句一起使用,以确保返回的结果是有序的。 Q35: UNION和JOIN的区别是什么? UNION将两个或多个SELECT语句的结果集垂直合并,而JOIN则是基于连接条件将两个或多个表中的列水平组合。 36: 数据仓库是什么? 数据仓库是一个大型的、集中的数据存储库,用于存储和管理来自不同数据源的数据。它专为高效的数据报告、分析和商业智能而设计。 Q37: 主键和候选键的区别是什么? 主键是唯一标识表中每一行的候选键。而候选键是一组可能成为主键的列。 Q38: GRANT语句的目的是什么? GRANT语句用于授予用户或角色特定的权限或特权,以访问和操作数据库中的数据。 Q39: 什么是相关更新? 相关更新是一种更新语句,它引用同一表中的子查询结果,并根据子查询的结果更新每行。 Q40: CASE语句的目的是什么? CASE语句用于在SQL查询中执行条件逻辑,允许你根据指定条件返回不同值。 Q41: COALESCE函数的目的是什么? COALESCE函数返回列表中的第一个非空表达式,常用于处理空值。 Q42: ROW_NUMBER()函数的目的是什么? ROW_NUMBER()函数为结果集中的每行分配一个唯一的递增数字,常用于分页或排名。 Q45: ALL关键词在SQL中的用途是什么? ALL关键词用于比较操作符,表示与列表中的所有值进行比较。 通过掌握这些经典的SQL问题及其答案,你可以更好地准备数据相关岗位的面试,展示你的SQL技能和知识。
SQL数据分析:子查询的奇妙世界 2022年2月22日,我们继续探索SQL数据分析的奥秘。今天,我们要深入了解子查询的世界。 子查询:标量子查询的精髓在于它只返回一个值,即一行一列的结果。这种查询方式非常适合用来筛选特定条件下的数据。 例如,我们想要找出那些进货量超过同类商品平均水平的商品信息。这可以通过以下SQL语句实现: SELECT * FROM purchase_info AS a WHERE purchase_quantity > (SELECT AVG(purchase_quantity) FROM purchase_info AS b WHERE a.category = b.category GROUP BY category); 另外,EXISTS关键字可以帮助我们检查子查询是否至少返回一行数据。这种查询方式不返回任何记录,只返回逻辑值True或False。例如,以下语句可以用来查询那些从未购买过商品的用户信息: SELECT * FROM user_info u WHERE NOT EXISTS ( SELECT * FROM order_info o WHERE o.user_id = u.user_id); 通过这些示例,我们可以看到子查询在SQL数据分析中的强大作用。它能够帮助我们快速定位到特定条件下的数据,从而更好地理解和利用数据。
五年测试工程师的总结 作为一个测试工程师,五年的工作经验让我积累了不少宝贵的经验。今天,我想和大家分享一些常用的测试工具和技巧,希望能对你们有所帮助。 测试用例工具 首先,测试用例管理工具是每个测试工程师的好帮手。常见的工具有Xmind、Excel、TAPD、Testlink和禅道等。在实际工作中,我发现Xmind因为简单便捷,使用频率最高。 项目管理工具 项目管理工具也是必不可少的。常见的有禅道、TAPD、Teambition、Coding和Jira。每个工具都有自己的特色,选择适合自己的最重要。 Bug管理工具 Bug管理工具用来追踪和管理Bug。常见的有Jira、禅道和TAPD。这些工具可以帮助我们更好地管理Bug的生命周期。 自动化测试工具 自动化测试是现代测试的关键词。常见的自动化测试工具有Jmeter、Appium、Postman、Selenium、Robot Framework和Python+unitest/pytest。Jmeter主要用于压力测试,Appium用于移动端自动化,Postman用于接口测试,Selenium用于Web应用自动化,Robot Framework和Python+unitest/pytest则用于UI或接口自动化。 抓包工具 抓包工具可以帮助我们更好地了解网络请求和响应。常见的有Fiddler、Charles和Wireshark。通过抓包,我们可以快速定位前端问题(如未发送请求或传参错误)或后端问题(如接口返回报错)。 辅助工具 ️ 还有一些辅助工具,如Navicat、Xshell和Wiki。Navicat用于连接数据库,Xshell用于远程连接Linux服务器,而Wiki则用于团队知识管理。 基本SQL语句 在实际测试过程中,我们需要用到一些基本的SQL语句,如增删改查。掌握这些基础语句对于数据报表和列表展示的测试非常有帮助。 基础Linux命令 寸 在部署Linux环境或进行压测时,熟悉一些基础的Linux命令是非常必要的。包括文件管理、压缩与解压、性能监控、系统管理、用户管理和软件安装等命令。 希望这些总结能对你们有所帮助!如果你有任何问题或经验分享,欢迎在评论区留言哦!
SQL基础查询与去重技巧总结 在处理数据表查询时,掌握基本的SQL操作至关重要。以下是五种基础的查询操作,帮助你轻松处理数据: 四则运算 你可以在SELECT语句中使用加、减、乘、除等四则运算。例如: ```sql SELECT 列1 + 1000, 列2 * 12 FROM 表1; ``` 排序 使用ORDER BY语句可以按升序(ASC)或降序(DESC)对结果进行排序。例如: ```sql SELECT column1, column2 FROM table1 ORDER BY column2 DESC; ``` 筛选 通过LIMIT语句可以筛选特定行数的数据。例如,要筛选第1行到第5行的数据,可以这样写: ```sql SELECT column1, column2 FROM table1 ORDER BY column2 DESC LIMIT 0,5; ``` 去重 使用DISTINCT关键词可以去除重复的行。例如: ```sql SELECT DISTINCT column FROM table1; ``` 字集连接组合 使用CONCAT或CONCAT_WS函数可以将多个列的值连接成一个字符串。例如: ```sql SELECT CONCAT_WS(“,“, 列1, 列2, ...) FROM 表1; ``` 条件查询 通过WHERE语句可以进行各种条件的查询: 比较逻辑运算 例如: ```sql SELECT * FROM 表1 WHERE column1 > x; ``` 逻辑运算 銠 例如: ```sql SELECT * FROM 表1 WHERE NOT (column1 > x AND column2 <> y); ``` 范围查询 例如: ```sql SELECT DISTINCT column2 FROM 表1 WHERE column2 BETWEEN x AND y; ``` 空值查询 例如: ```sql SELECT * FROM 表1 WHERE column1 IS NULL; ``` 模糊查询 使用LIKE关键词可以进行模糊匹配。例如: ```sql SELECT * FROM 表1 WHERE column1 LIKE ‘%x%’; SELECT * FROM 表1 WHERE column1 LIKE ‘x_’; SELECT * FROM 表1 WHERE column1 LIKE ‘__’; ``` 通过这些基础的SQL查询操作,你可以轻松处理各种数据表查询需求。
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