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数据库

一次数据分析的全过程

2016-09-20 13:53:34 admin 返回上一页

 

源数据就是个日志文本信息

2008/1/11               02:14:33:181           181          00001c68                SeqID       418370    ToBack()=TRUE       Len=154  MsgID=x00000202                

2008/1/11               02:14:33:181           181          00001c68                SeqID       418370    ToFront()=TRUE      Len=260  MsgID=x08000202                BEIP=192.168.1.162                BEPort=22049

2008/1/11               03:05:42:330           330          00004110                SeqID       418370    ToBack()=TRUE       Len=154  MsgID=x00000202                

2008/1/11               03:05:42:346           346          00004110                SeqID       418370    ToFront()=TRUE      Len=261  MsgID=x08000202                BEIP=192.168.1.163                BEPort=22049

 

要的结果是统计一下,各时段对应的超时毫秒的数量

 

理论上也不复杂,能找出数据规律,进行分组统计而已,但问题在于:

首先统计是上下文相关的,即通过上下文的数据相计算才能获取到相应的指标

其次如何判断上下文的场景,根据几组字段判断都有问题,即得不到唯一的标示

原来想着应该是轻而易举的事情,先把数据导入oracle吧

有日期有时间,需要把文本的日期时间处理成oracle的date类型,可偏偏date类型不支持毫秒运算,第一个问题出来了,依赖于日志中已有的毫秒进行上下文计算又有一定的问题。

先统计了再说吧

select b.hours,

case when overlap<10 then '<10ms'

     when overlap<20 then '10-20'

     when overlap<30 then '20-30'

     when overlap<40 then '30-40'

     when overlap<50 then '40-50'

     when overlap<60 then '50-60'     

     when overlap<70 then '60-70'

     when overlap<80 then '70-80'

     when overlap<90 then '80-90' 

     else '>90ms'

end tt,

count(*)

from

(

select a.f,a.d from

(

select k,a,b,f,d,g,c,

       LAG(c, 1, 0) OVER (partition by f,d ORDER BY B,g) lastc,

       LAG(b, 1, 0) OVER (partition by f,d ORDER BY B,g) lastb,

       case when c - LAG(c, 1, 0) OVER (ORDER BY tt)>=0  then c - LAG(c, 1, 0) OVER (ORDER BY tt)

         else  c - LAG(c, 1, 0) OVER (ORDER BY tt)+1000 end aa

  from test6 t

) a

where a.g='ToFront()=TRUE' and a.aa>90 )

order by f,d,b,g

) b

group by b.hours,

case when overlap<10 then '<10ms'

     when overlap<20 then '10-20'

     when overlap<30 then '20-30'

     when overlap<40 then '30-40'

     when overlap<50 then '40-50'

     when overlap<60 then '50-60'     

     when overlap<70 then '60-70'

     when overlap<80 then '70-80'

     when overlap<90 then '80-90' 

     else '>90ms'

end

 

结果统计出来了,结果非预期的,又对几条数据进行了统计和明细的对比,发现确实有些小问题,可问题出在哪里,也说不清楚。

为了解释清楚这个问题,还是对数据加上行号吧,再次进行对比,发现数据的位置变化了,和原本的日志顺序是不一样的。

 

为了解决这个问题,还是用rownum加上表数据生成到另外一张测试表吧,再去看看行号和日志的顺序是否能够对应,却发现日志的插入顺序和行号是不一致的!

 

又问了下同事,业务逻辑到底是怎样的,答曰:日志中上下文的顺序是很严格的

 

看来需要彻底解决行号问题了。

又在Excel中做了一下测试,Excel做测试很容易,先获取上条记录的毫秒信息,再进行排序,再把数据进行筛选,然后再进行分组判断,最后进行交叉表的生成。

对应大数据量来说,Excel的拖拉显然就满了很多,其次还需要函数、排序、复制数据,总的来说还是比较耗时的。

 

还是想想怎么解决行号问题吧,确保行号就是数据的原始顺序,首先加了一个sequence,后来又在该表中增加了一个触发器,然后把数据重新导入一遍

create or replace trigger trigger_test6

  before insert on test6

  for each row

declare

begin

  select tt.nextval into :new.tt from dual;

end trigger_test6;

 

再去验证数据的顺序,这次才算正常了

数据正常了,业务逻辑就简单多了,只需要把最内核的部分修改一下,按行号排序即可

select rr,k,a,b,f,d,g,c,

       LAG(c, 1, 0) OVER (ORDER BY tt) lastc,

       LAG(b, 1, 0) OVER (ORDER BY tt) lastb    

  from test6 t

 

统计完成后,再拷贝到Excel中进行数据透视表转换,再把表格数据拷贝出来,加一些美观信息即可。

 

该件事情还是没有得到完美解决

主要是毫秒的处理,理论上是时间的直接相减即可,可由于Oracle的date类型无法直接处理,只能采用日志中的毫秒字段进行相减了,碰到相减为负的,则再加回来1000,多少有些问题。

再其次,oracle导入时的数据顺序有问题,不过我想也许是我自己还没找解决问题的根本原因吧。

本文出自 “不胜人生一场醉” 博客

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文章来源:http://www.bozhiyue.com/database/2016/0920/481235.html
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