英語四級算分器,英語六級算分計(jì)算方式

Druid適用JSON-over-HTTP和SQL二種查詢方法。除開標(biāo)準(zhǔn)化的SQL實(shí)際操作外，Druid還提供了大量唯一性實(shí)際操作，運(yùn)用Druid提供算法模塊能夠快速的開展記數(shù)，排行和分位數(shù)計(jì)算，英語六級算分計(jì)算方式。

5.1 前期準(zhǔn)備工作

5.1.1 導(dǎo)進(jìn)很多數(shù)據(jù)

提前準(zhǔn)備很多數(shù)據(jù)提供查詢，大家插進(jìn)1萬個(gè)任意打的數(shù)據(jù)

http://localhost:8010/taxi/batchTask/100000

5.2.2 查詢數(shù)據(jù)攝取過程

我們不難發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)攝取過程后臺(tái)運(yùn)行，只能等待數(shù)據(jù)攝取任務(wù)完成

5.3 原生態(tài)查詢

Druid 一開始的時(shí)候并不是適用 SQL 查詢的，原生態(tài)查詢是由查詢 Broker 提供的 http server 來完成的

5.3.1 查詢詞法

curl -L -H&39; -XPOST --data-binary@<query_json_file> <queryable_host>:<port>/druid/v2/?pretty

5.3.2 查詢實(shí)例

5.3.2.1 編寫查詢JSON

編寫查詢的JSonvi query/filter1.json

json 具體內(nèi)容如下

{&34;:&34;， &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:[ {&34;:&34;， &34;:&34; }]， &34;:{&34;:&34;，&34;:&34;，&34;:1}， &34;:[&34;]}

5.3.2.2 主要參數(shù)表述

queryType：查詢種類，timeseries意味著時(shí)間序列分析查詢

dataSource：數(shù)據(jù)源，特定必須查詢的數(shù)據(jù)源是什么

granularity：分類粒度分布，特定要進(jìn)行分類的粒度分布是怎么樣的

aggregations：匯聚查詢：里邊大家匯聚了count，對數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總

filter：數(shù)據(jù)過慮，必須查詢這些數(shù)據(jù)

intervals：查詢時(shí)長的范疇，留意時(shí)間段是原閉后開，后邊的日期是查詢不了的

5.3.2.3 實(shí)行查詢指令

在取名行中實(shí)行下邊的指令會(huì)把查詢json發(fā)送至相對應(yīng)的broker內(nèi)進(jìn)行查詢--data-binary指定查詢json的路線

curl -L -H &39; -XPOST --data-binary @query/filter1.json

大家查詢了每一個(gè)月進(jìn)行打的人數(shù)有多少個(gè)

滬江網(wǎng)一般都是很低的！用四易準(zhǔn)~他是按標(biāo)準(zhǔn)評分細(xì)則的。并且根據(jù)以往使用過的學(xué)生們反映，總成績上相差無異，這個(gè)和王長喜規(guī)則差不太多 江戶時(shí)代問題就更大了，找詞與閱讀的打分規(guī)則不知為什么改為那般。

5.4 查詢種類

druid查詢使用的是HTTP RESTFUL方法，REST插口承擔(dān)接受客戶端查詢要求，英語六級考試成績計(jì)算方式，手機(jī)客戶端只需將查詢標(biāo)準(zhǔn)封裝形式成JSON文件格式，根據(jù)HTTP方式進(jìn)行JSON查詢標(biāo)準(zhǔn)發(fā)送至broker連接點(diǎn)，查詢?nèi)〉贸晒?huì)回到JSON格式結(jié)論數(shù)據(jù)。了解一下druid提供的查詢種類

5.4.1 時(shí)間序列分析查詢

timeseries時(shí)間序列分析查詢針對特定時(shí)間范圍依照查詢標(biāo)準(zhǔn)回到匯聚出來的結(jié)果集，查詢標(biāo)準(zhǔn)中能設(shè)查詢粒度分布，結(jié)論排序方式及其過濾條件，過濾條件可以用嵌入過慮，同時(shí)支持后匯聚。

5.4.1.1 查詢特性

時(shí)間序列分析查詢主要包含7個(gè)主要一部分

就拿算分器來，我一般是較為這樣算下來，所以最后分?jǐn)?shù)比用算分器計(jì)算出來的高一點(diǎn)些：四級估600，考得606；六級估520，考得539。（因而最后分?jǐn)?shù)稱得準(zhǔn)不準(zhǔn)要將你也是開朗可能也是消極可能的影響因素考慮在內(nèi)）。

5.4.1.2 實(shí)例

{&34;:&34;， &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:2， &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:[ {&34;:&34;， &34;:&34;， &34;:&34; } ]， &34;:{&34;:&34;，&34;:&34;，&34;:&34;}， &34;:[&34;]}

5.4.2 TopN查詢

290分是所謂最低分，零分都是290分。但這個(gè)分伴隨著你各部件解題的準(zhǔn)確率不一樣而改變，例如：非正常情況最低分?jǐn)?shù)高，你零分 或是 準(zhǔn)確率非常高 或是 你其余部分分?jǐn)?shù)高，某一部分稍低，你最低分就略微高一點(diǎn)。

topn查詢是由特定的制度和表明層面回到一個(gè)結(jié)果集，星火英語四級高考估分器線上，topn查詢可以看作是給出排序規(guī)則，回到單一維度的group by查詢，可是topn查詢比group by特性迅速。metric這一屬性topn專屬依照這個(gè)指標(biāo)排列。

5.4.2.1 查詢特性

topn的查詢特性如下所示

5.4.2.2 實(shí)例

查詢每季度年齡最小女人的第四個(gè)的大都市

vi query/topN.json

{&34;:&34;， &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:2， &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:[ {&34;:&34;， &34;:&34;， &34;:&34; }]， &34;:{&34;:&34;，&34;:&34;，&34;:&34;}， &34;:[&34;]}

5.4.2.3 實(shí)行查詢

curl -L -H &39; -XPOST --data-binary @query/topN.json

5.4.5 分類查詢

實(shí)際應(yīng)用中常常要進(jìn)行分類查詢，相當(dāng)于sql語句里的Group by查詢，如果對于單獨(dú)層面和標(biāo)準(zhǔn)開展分類聚合計(jì)算，建議使用topN查詢，可以獲得更多的查詢特性，分類查詢適宜多層次，多指標(biāo)匯聚查詢

5.4.5.1 查詢特性

下列內(nèi)容是一個(gè)GroupBy查詢的重要一部分：

5.4.5.2 實(shí)例

每一季度統(tǒng)計(jì)分析年齡要求21-31的男女打的的總數(shù)

vi query/groupBy.json

{&34;:&34;， &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:[&34;]， &34;:[ {&34;:&34;， &34;:&34; }]， &34;:{ &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:true }， &34;:[&34;]}

5.4.5.3 實(shí)行查詢

curl -L -H &39; -XPOST --data-binary @query/groupBy.json

5.5 查詢部件

四、六級考試報(bào)導(dǎo)總分成710分，計(jì)算公式：公式計(jì)算中TotSco表明總成績，X表明每一位學(xué)生心理量表變換前初始總成績，Mean表明心理量表平均值(是那被挑選取樣的平均值)，SD表明心理量表標(biāo)準(zhǔn)偏差(是那被挑選取樣的標(biāo)準(zhǔn)偏差)。

在談到具體查詢以前，我們首先來了解一下各種各樣查詢都要用到的最基本部件，如Filter，Aggregator，Post-Aggregator，Query，Interval等，每一種部件都包含許多的小細(xì)節(jié)

5.5.1 Filter

Filter便是過濾裝置，在查詢句子中就是一個(gè)JSON目標(biāo)，用于對維度進(jìn)行分類和過慮，表明維度達(dá)到Filter的好還是我們想要的數(shù)據(jù)信息，相近sql里的where詞句。Filter涉及到的種類如下所示：

5.5.1.1 挑選過濾裝置

Selector Filter的功效類似SQL里的where key=value，它json實(shí)例如下所示

&34;:{&34;:&34;，&34;:dimension_name，&34;:target_value}

應(yīng)用實(shí)例

vi query/filter1.json

{&34;:&34;， &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:[ {&34;:&34;， &34;:&34; }]， &34;:{&34;:&34;，&34;:&34;，&34;:1}， &34;:[&34;]}

5.5.1.2 正則匹配過濾裝置

Regex Filter 用戶可以使用正則表達(dá)式開展維度的過濾篩選，一切java支撐的規(guī)范正則匹配druid也支持，它JSON格式如下所示：

&34;:{&34;:&34;，&34;:dimension_name，&34;:regex}

應(yīng)用實(shí)例，大家檢索名字包括數(shù)據(jù)的客戶進(jìn)行匯聚統(tǒng)計(jì)分析

vi query/filter2.json

{&34;:&34;， &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:[ {&34;:&34;， &34;:&34; }]， &34;:{&34;:&34;，&34;:&34;，&34;:&34;}， &34;:[&34;]}

實(shí)行查詢

curl -L -H &39; -XPOST --data-binary @query/filter2.json

5.5.1.3 邏輯性過濾裝置

Logincal expression Filter包括and，not，or三種過濾裝置，每一種也支持嵌入，能夠搭建豐富多樣的邏輯運(yùn)算，與sql里的and，not，or相近，JSON關(guān)系式如下所示：

&34;:{&34;:&34;，&34;:[filter1，filter2]}&34;:{&34;:&34;，&34;:[filter1，filter2]}&34;:{&34;:&34;，英語四六級考試成績手機(jī)模擬器，&34;:[filter]}

應(yīng)用實(shí)例，大家查詢每一個(gè)月，開展打的而且是女士的總數(shù)

vi query/filter3.json

{&34;:&34;， &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:[ {&34;:&34;， &34;:&34; }]， &34;:{&34;:&34;， &34;:[{&34;:&34;，&34;:&34;，&34;:1}， {&34;:&34;，&34;:&34;，&34;:&34;}]}， &34;:[&34;]}

對數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢

curl -L -H &39; -XPOST --data-binary @query/filter3.json

5.5.1.4 包括過濾裝置

In Filter類似SQL里的in， 例如 where username in(&39;，&39;，&39;)，它JSON格式如下所示：

{ &34;:&34;，六級聽力算分器， &34;:&34;， &34;:[&39;，&39;，新東方六級高考估分器線上，&39;]}

應(yīng)用實(shí)例，大家查詢每一個(gè)月，在四川省、江西、福建打的人數(shù)

vi query/filter4.json

{&34;:&34;， &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:[ {&34;:&34;， &34;:&34; }]， &34;:{&34;:&34;， &34;:&34;， &34;:[&34;，&34;，&34;]}， &34;:[&34;]}

對數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢

curl -L -H &39; -XPOST --data-binary @query/filter4.json

{&34;:&34;，&34;:&34;，&34;:&34;， 34;upper&34;31&默認(rèn)設(shè)置包括相當(dāng)于&34;:true #數(shù)字比較時(shí)特定alphaNumeric為true}

應(yīng)用實(shí)例，大家查詢每一個(gè)月，年齡要求21-31中間打的人總數(shù)

vi query/filter5.json

{&34;:&34;， &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:[ {&34;:&34;， &34;:&34; }]， &34;:{ &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:true }， &34;:[&34;]}

對數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢

curl -L -H &39; -XPOST --data-binary @query/filter5.json

5.5.2 匯聚粒度分布

匯聚粒度分布根據(jù)granularity配置項(xiàng)特定匯聚周期時(shí)間，周期時(shí)間范疇要高于或等于創(chuàng)建索引時(shí)設(shè)定的檢索粒度分布，druid帶來了三種類型的匯聚粒度分布分別為：Simple，Duration，Period

5.5.2.1 Simple的匯聚粒度分布

Simple的匯聚粒度分布根據(jù)druid給予固定時(shí)間粒度開展匯聚，以字符串?dāng)?shù)組表明，定義查詢標(biāo)準(zhǔn)的時(shí)候不會(huì)必須顯示界面type配置項(xiàng)，druid給予的常見Simple粒度分布：

all，none，minute，fifteen_minute，thirty_minute，hour，day，month，Quarter（一季度），year；

all：會(huì)把開始和完畢期限內(nèi)全部數(shù)據(jù)聚合到一起回到一個(gè)結(jié)果集。

none：依照創(chuàng)建索引后的最少粒度分布做聚合計(jì)算，最少粒度分布是ms為基準(zhǔn)，不建議性能指標(biāo)較弱；

minute：以min做為匯聚的最小粒度分布；

fifteen_minute：15min匯聚；

thirty_minute：30min匯聚

hour：一小時(shí)匯聚

day：天匯聚

month：月匯聚

Quarter：一季度匯聚

year：年聚合

編寫檢測，我們這邊依照季度聚合，而且大家過慮年齡范圍21-31的信息，而且依照地域及其性別開展分組

vi query/filter6.json

{&34;:&34;， &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:[&34;，&34;]， &34;:[ {&34;:&34;， &34;:&34; }]， &34;:{ &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:true }， &34;:[&34;]}

查詢

curl -L -H &39; -XPOST --data-binary @query/filter6.json

5.5.2.2 Duration聚合粒度分布

duration聚合粒度分布帶來了更加高效的聚合粒度分布，不僅僅限于Simple聚合粒度分布給予固定聚合粒度分布，而是用ms為基準(zhǔn)自定聚合粒度分布，例如兩個(gè)小時(shí)做一次聚合能設(shè)duration配置項(xiàng)為7200000ms，因此Simple聚合粒度分布不可以滿足的聚合粒度分布可以考慮應(yīng)用Duration聚合粒度分布。

英語四級各檔分?jǐn)?shù)遍布是：英語聽力（35%）249分、閱讀文章（35%）249分、閱讀和漢語翻譯（30%）

留意：應(yīng)用Duration聚合粒度分布必須設(shè)定配置項(xiàng)type值為duration

這一太籠統(tǒng) 我講下我的吧 英語聽力16個(gè) 英語單詞4個(gè) 語句兩個(gè)半 迅速8個(gè) 找詞2個(gè) 深層7個(gè) 完型填空5個(gè) 漢語翻譯2個(gè) =。

編寫檢測，只需根據(jù)

vi query/filter7.json

{&34;:&34;， &34;:&34;， &34;:{ &34;:&34;， &34;:7200000}， &34;:[&34;，&34;]， &34;:[ {&34;:&34;， &34;:&34; }]， &34;:{ &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:true }， &34;:[&34;]}

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

curl -L -H &39; -XPOST --data-binary @query/filter7.json

5.5.2.3 Period聚合粒度分布

Period聚合粒度分布使用了日期文件格式，常見的幾類周期時(shí)間表明方式，一小時(shí)：PT1H，一周：P1W，一天：P1D，一個(gè)月：P1M；應(yīng)用Period聚合粒度分布必須設(shè)定配置項(xiàng)type值為period。

編寫檢測，只需根據(jù)一天開展聚合

vi query/filter8.json

{&34;:&34;， &34;:&34;， &34;:{ &34;:&34;， &34;:&34;}， &34;:[&34;]， &34;:[ {&34;:&34;， &34;:&34; }]， &34;:{ &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:true }， &34;:[&34;]}

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

curl -L -H &39; -XPOST --data-binary @query/filter8.json

5.5.3 聚合器

Aggregator是聚合器，聚合器能夠在數(shù)據(jù)攝取期和查看環(huán)節(jié)應(yīng)用，在數(shù)據(jù)攝取環(huán)節(jié)應(yīng)用聚合器可以在數(shù)據(jù)被查看以前依照層面開展聚合測算，提升查看環(huán)節(jié)聚合測算特性，在查看環(huán)節(jié)中，應(yīng)用聚合器可以實(shí)現(xiàn)多種不同指標(biāo)值的搭配測算。

5.5.3.1 公共屬性

王長喜四級高考估分器較為精確。英語四級考試常見問題：1、同學(xué)們在報(bào)名前填好《報(bào)名卡》或者以別的方式按報(bào)名處需要提供有關(guān)信息，按照規(guī)定執(zhí)行各類辦理手續(xù)，之后還需要按本地考試中心網(wǎng)特定時(shí)間和地點(diǎn)領(lǐng)到《準(zhǔn)考證》和《考試通知單》。

聚合裝置的公共屬性詳細(xì)介紹

type：

name：界定傳參的字段名稱，等同于sql詞法中的字段別稱；

fieldName：數(shù)據(jù)庫中已經(jīng)界定的指標(biāo)值名字，該值不能自定，一定要和數(shù)據(jù)庫里的指標(biāo)值名一致；

5.5.3.2 記數(shù)聚合

記數(shù)聚合器，相當(dāng)于sql詞法里的count函數(shù)，用以測算druid roll-up合拼以后的數(shù)據(jù)條數(shù)，六級分?jǐn)?shù)計(jì)算方式，并非攝入原始記錄數(shù)量，在定義數(shù)組方式指標(biāo)值標(biāo)準(zhǔn)中務(wù)必添加一個(gè)count類別的記數(shù)指標(biāo)值count;

例如想查看Roll-up 后有多少個(gè)條數(shù)據(jù)信息，查詢JSON文件格式如下所示

vi query/aggregator1.json

絕對沒有難題，寫作會(huì)有一點(diǎn)誤差，但是寫作不會(huì)給太分太低的。

{&34;:&34;， &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:[ {&34;:&34;， &34;:&34; }]， &34;:{ &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:true }， &34;:[&34;]}

5.5.3.3 求合聚合

求合聚合器，相當(dāng)于sql詞法里的sum函數(shù)，客戶指標(biāo)值求合測算，druid給予兩類的聚合器，分別為long種類和double類別的聚合器；

第一類便是longSum Aggregator ，承擔(dān)整數(shù)類型計(jì)算，JSON文件格式如下所示：

有一個(gè)網(wǎng)址計(jì)分很準(zhǔn)的，http://4eonline.com/ 上面有一個(gè)四級算分，你試一下，還是相當(dāng)準(zhǔn)的，偏差并不大

{&34;:&34;，&34;:out_name，&34;:&34;}

第二類是doubleSum Aggregator，承擔(dān)浮點(diǎn)型測算，JSON文件格式如下所示：

{&34;:&34;，&34;:out_name，&34;:&34;}

實(shí)例

vi query/aggregator2.json

{&34;:&34;， &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:[ {&34;:&34;， &34;:&34;， &34;:&34; }]， &34;:{ &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:&34;， &34;:true }， &34;:[&34;]}

5.6 Druid SQL

Druid SQL是一個(gè)內(nèi)置SQL層，是Druid根據(jù)JSON的當(dāng)?shù)財(cái)?shù)據(jù)庫語言的替代物，它是由根據(jù) Apache Calcite的在線解析和計(jì)劃器給予支持

Druid SQL將SQL轉(zhuǎn)換成查看Broker(查看的第一個(gè)過程)上的原生Druid查看，隨后做為原生態(tài)Druid查看傳達(dá)給數(shù)據(jù)信息過程。不僅在Broker上 變換SQL) 的（輕度）花銷以外，與原生態(tài)查看對比，并沒有附加性能損害。

5.6.1 基本上查看

5.6.1.1 查詢數(shù)據(jù)總數(shù)量

還可以在druid的控制面板查詢

select count(1) from &34;

5.6.1.2 查看現(xiàn)階段打的總數(shù)

我們能統(tǒng)計(jì)分析出去現(xiàn)階段的打的人數(shù)

5.6.2 聚合作用

聚合函數(shù)公式能夠發(fā)生在所有的查詢SELECt子句中?？梢杂孟嘟~法過慮一切聚合器 AGG(expr) FILTER(WHERe whereExpr)。過濾的聚合器僅聚合與其說過濾裝置相匹配的行。同一SQL查看里的2個(gè)聚合器很有可能有著不同的篩選器。

僅有COUNT聚合能接受DISTINCT。

5.6.2.1 查詢數(shù)據(jù)總數(shù)量

還可以在druid的控制面板查詢

select count(1) from &34;

5.7 手機(jī)客戶端API

我在這里完成SpringBoot Mybatis完成SQL查看ApacheDruid數(shù)據(jù)信息

5.7.1 引進(jìn)Pom依靠

<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId><artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId><version>2.2.0</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.calcite.avatica</groupId><artifactId>avatica</artifactId><version>1.18.0</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.calcite.avatica</groupId><artifactId>avatica-server</artifactId><version>1.18.0</version></dependency></dependencies>

5.7.1.1 配備數(shù)據(jù)庫聯(lián)接

在application.yml中配備數(shù)據(jù)庫的連接信息內(nèi)容

連接時(shí)特別注意Druid時(shí)區(qū)時(shí)間和JVM時(shí)區(qū)，不設(shè)時(shí)區(qū)時(shí)間時(shí)默認(rèn)設(shè)置選用JVM時(shí)區(qū)時(shí)間

spring:datasource: 推動(dòng)信息內(nèi)容driver-class-name: org.apache.calcite.avatica.remote.Driver

5.7.2 編寫代碼

5.7.2.1 撰寫dao層

public class TaxiMessage {private String __time;private Integer age;private Integer createDate;private String local;private String sex;private Integer status;private String statusText;private String username; //setter getter 忽視@Overridepublic String toString() {return &34; &39;&39;\&39; &34; age &34; createDate &39;&39;\&39; &39;&39;\&39; &34; status &39;&39;\&39; &39;&39;\&39; &39;;}}

5.7.2.2 撰寫mapper

全部字段、表名必須采用如下所示方法標(biāo)志 \&34;

@Mapperpublic interface TaxiMessageMapper {@Select(&34;taxi_message\&{username}")public TaxiMessage findByUserName(String username);}

5.7.2.3 撰寫Service

@Servicepublic class TaxiMessageService {@Autowiredprivate TaxiMessageMapper taxiMessageMapper;public TaxiMessage findByUserName(String username) {return taxiMessageMapper.findByUserName(username);}}

5.7.2.4 撰寫運(yùn)行類

@SpringBootApplication@MapperScan(basePackages = &34;)public class Application {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(Application.class);}}

5.7.2.5 撰寫測試類

@RunWith(SpringRunner.class)@SpringBootTest(classes = Application.class)public class DruidTest {@Autowiredprivate TaxiMessageService taxiMessageService;@Testpublic void test() {TaxiMessage taxiMessage = taxiMessageService.findByUserName(&34;);System.out.println(taxiMessage);Assert.assertNotNull(taxiMessage);}}

5.7.2.6 運(yùn)行測試