По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие наши статьи:
img
Скорее всего, вы выбрали VMware vSphere в качестве решения для виртуализации из-за его репутации надежного и производительного продукта; однако без должного внимания и оптимизации вы не сможете полностью использовать возможности платформы. Существует множество оптимизаций, которые можно сделать, чтобы ваша установка vSphere работала на оптимальном уровне. В этой статье рассматриваются 30 советов и рекомендаций, которые обеспечат наилучшую производительность VMware vSphere, а некоторые даже применимы к другим продуктам виртуализации. 30 полезных лайфхаков в VMware для админа Используйте только совместимое с VMware оборудование У VMware существует список совместимого оборудования для каждой версии платформы vSphere. Перед покупкой или эксплуатацией оборудования необходимо удостовериться, что все компоненты совместимы и поддерживаются. Также нужно проверить соответствие оборудования минимальным требованиям для правильной установки и эксплуатации. Старайтесь использовать новейшее оборудование с аппаратной виртуализацией Последние процессоры AMD и Intel поддерживают функции оборудования по содействию виртуализации VMware. Эти функции бывают двух видов: процессорная виртуализация и виртуализация управления памятью. Проведите стресс-тест или проверку оборудования перед вводом в эксплуатацию Собирая или покупая новую систему полезно провести глубокий стресс-тест или проверку системы. Существует множество программ для этого и многие из них доступны для загрузки с CD-диска для запуска системы в любом состоянии. Это поможет найти неисправные компоненты и обеспечит надёжность платформы во время работы. Выберите подходящее приложению внутреннее хранилище Существует множество различных систем внутренних хранилищ и выбор может обеспечить огромное влияние на производительность вашей системы. Дисковый ввод/вывод является одним из главных препятствий в сфере компьютерного оборудования и имеет один из самых низких показателей роста. Выбор устройства внутреннего хранилища и его конфигурация зависит от типа используемого приложения. Например, продукты SATA сами по себе не могут обеспечить высокую скорость записи на диск больших объёмов данных в научном оборудовании. При необходимости высокой скорости или большого объёма хранилища стоит посмотреть на более надёжные и эффективные носители информации, такие как iSCSI или NFS. Для корректной работы ваше хранилище должно поддерживать требуемый объём данных или скорость чтения/записи для ваших приложений, в том числе требования для работы операционной системы хоста и самой платформы vSphere. Используйте сетевые карты серверного сегмента Не все сетевые карты одинаковы; встроенные адаптеры больше подходят для нужд рядовых пользователей. Для корпоративных серверов стоит использовать серверные NIC (сетевые карты), поддерживающие контрольные суммы разгрузки, сегментной разгрузки TCP, обработку 64-битных DMA адресов, способность рассеивать и собирать элементы, встречающиеся множество раз в одном кадре и Jumbo-кадре. Эти функции позволяют vSphere использовать встроенную продвинутую поддержку сети. Оптимизируйте настройки BIOS серверов Производители материнских плат поставляют свои продукты с BIOS для работы с различными конфигурациями, поэтому они не способны оптимизировать материнскую плату для работы с конкретно вашей конфигурацией. Следует постоянно обновлять BIOS до последней версии и включать используемую vSphere аппаратную поддержку, например, Hyperthreading, “Turbo Mode”, VT-x, AMD-V, EPT, RVI и другие. Также следует отключить энергосбережение, чтобы исключить негативное влияние на производительность сервера. Обеспечить виртуальные среды только требуемыми ресурсами Это может показаться нелогичным, но наличие лишних ресурсов для виртуальных машин в системах виртуализации накладывает ограничения на их производительность. Так, VMware хорошо справляется с системами, перегруженными количеством виртуальных машин, и хуже с машинами с избыточным количеством ресурсов. При запуске системы используйте рекомендуемые настройки или настройки по умолчанию для памяти, хранилищ и остального, далее изменяйте их лишь при необходимости. Консоль управления сообщит о проблемах с ресурсами, и вы сможете реагировать на предупреждения при необходимости. Отключайте неиспользуемое и ненужное виртуальное или физическое оборудование от VM Отключая устройства, вы освобождаете ресурсы прерывания. Также повышается производительность после отключения устройств, потребляющих дополнительные ресурсы из-за запросов, такие как USB адаптеры и PCI устройства, которые резервируют блоки памяти под свои операции. Используя гостевой режим Windows, убедитесь, что оптические приводы отключены, потому что Windows постоянно запрашивает их, что может вызвать проблемы, особенно при множестве гостей (гостевых ОС), работающих одновременно. Следите за потреблением CPU в среде хоста Постоянно следите с помощью консоли за потреблением CPU всей системой виртуализации, это позволит заметить перегрузку системы. В этом случае вы можете переместить VM другому хосту в вашей системе, перенести ресурсы на менее загруженный хост или выключить неиспользуемую или ненужную VM. Основное правило использования VMware гласит: если средняя загрузка системы равна количеству физических процессоров в системе, то вы выделяете лишние ресурсы, а на вашем сервере находится слишком много гостей. Ограничьте использование виртуальных процессоров (CPU) приложениями Если вы используете однопоточные или приложения плохо спроектированные для многопоточной работы и параллелизма, то использование виртуальных процессоров (CPU) бесполезно. Неиспользуемые виртуальные процессоры (CPU) продолжают использовать ресурсы даже когда не используются системой. Включите Hyper-Threading, если он поддерживается оборудованием Hyper-Threading это технология, разработанная для обеспечения непрерывного потока инструкций, подаваемых на процессор. Множество процессоров позволяет множеству инструкций быть обработанным одновременно, а HT уменьшает время простоя процессора и предоставляет больший объём работы на каждый такт. Не существует определённого быстрого правила для повышения производительности, используя HT, но это может увеличивать производительность некоторых приложений более чем в два раза. Обеспечьте хосту объём памяти, необходимый для работы с гостями и консолью Чтобы выбрать количество физической памяти для хоста системы и количества гостей, необходимо посчитать общее количество памяти, необходимой каждой VM. Также нужно добавить память в буффер для расхода самой VM и потребления vSphere. Чтобы исключить ошибку с нехваткой памяти, следует добавить чуть больше физической памяти, чем этого требуется. Выбирайте подходящие приложениям файловые системы и типы виртуальных дисков Типы виртуальных дисков и файловых систем предлагают различные профили производительности, поэтому стоит выбирать на основе потребностей ввода/вывода отдельных ваших приложений. Для приложения, которое постоянно записывает данные на диск, лучшим выбором будет оптимизированная под запись файловая система и соответствующий виртуальный диск. Минимизируйте потребление приложениями, постоянно открывающими и закрывающими файлы, или создайте расписание для снижения нагрузки от ввода/вывода на диск Чтение и запись являются наиболее дорогими операциями в вычислениях. Для наиболее эффективного использования ресурсов следует распределить отложенные задачи и сложные операции ввода/вывода на периоды низкой загруженности системы и сети. Осуществление программного ввода/вывода во время пиковых нагрузок влечёт за собой многочисленные и серьёзные падения производительности. Распределите операции ввода/вывода между адаптерами и путями хранилищ При наличии множества адаптеров хранилищ или путей хранилищ (в одной сети) следует распределять нагрузку между ними во избежание перегрузки слоя ввода/вывода. Ввод/вывод является одной из наиболее важных частей системы и влияет на производительность. Поскольку устройства и контроллеры хранилищ неидеальны и последними пользуются достижениями технологий, то следует использовать все возможные пути для повышения производительности. Объединения сетевых интерфейсных карт повышают отказоустойчивость Объединённые сетевые интерфейсные карты позволяют сетевым адаптерам работать сообща, что обеспечивает более стабильное соединение и лучшую отказоустойчивость. При отказе сетевого интерфейса или возникновении проблемы другие соединённые сетевые интерфейсы автоматически устранят дыру в системе и обеспечат плавное возвращение к нормальной работе. Группируйте системы, взаимодействующие друг с другом на одном свитче Размещая системы, взаимодействующие друг с другом на постоянной основе, вы избежите возникновение перегрузок в системе. Если же системы находятся на разных виртуальных свитчах, то для взаимодействия друг с другом трафик должен выйти из системы, покинуть текущий свитч и потом пройти по сети, чтобы достигнуть другой системы. Используйте только те гостевые операционные системы, которые поддерживаются vSphere VMware оптимизирует свои хост платформы для работы с определёнными операционными системами и использование несертифицированных операционных систем может повлечь проблемы с поддержкой и производительностью в рабочей среде. Установите и используйте новейшие версии VMware Tools на каждой гостевой оперативной системе VMware Tools обновляет драйвера и добавляет улучшения, отсутствующие на стоковых драйверах гостевых операционных систем. Важно обновлять программное обеспечение хоста при каждом обновлении VMware Tools. Отключите ненужные графические компоненты в гостевой операционной системе (заставки, X.Org, анимации и прочее) Дополнительные компоненты, особенно графические, лишь пожирают ресурсы и зачастую не приносят пользы в серверной среде, а иногда создают уязвимости в защите системы. При отсутствии необходимости использования на сервере графических приложений рекомендуется отключать заставки, оконные системы, оконные анимации и прочее. Используйте NTP для учёта гостевого времени Это не самый важный совет по производительности, но использование временного сетевого протокола (NTP) обеспечивает надёжное ведение системных журналов и поможет при возникновении проблем с безопасностью и производительностью. Убедитесь, что гостевые разделы выравнены Большинство дисковых файловых систем теряют производительность, если дисковые разделы не выравнены. Процедура выравнивания различается от производителя к производителю. Используйте VMXNET3 в виртуальных сетевых адаптерах на гостях, которые это поддерживают VMXNET3 снижает затраты на передачу траффика между виртуальной машиной и физической сетью. Они известны как паравиртуализированные сетевые адаптеры и могут обеспечить значительное повышение производительности для большей части рабочих нагрузок. Группируйте виртуальные машины в пул ресурсов тогда, когда это применимо Группируя виртуальные машины в один логический набор, вы можете повысить приоритет на выделение ресурсов группам, а не отдельным машинам. Это также позволит гостям в группе совместно использовать ресурсы и поможет сбалансировать нагрузку. Отключайте пользователей vSphere от vCenter, если они больше не нужны Множество подключённых к VMware vCenter пользователей понижает производительность, что можно увидеть на консоли. В любом случае, vSphere продолжит работу даже при превышении количества рекомендованных/поддерживаемых пользователей, но со значительным падением производительности. Группируйте схожие виртуальные машины при использовании VMware Distributed Resource Scheduler (для распределения ресурсов CPU и памяти) Группировка машин со схожими конфигурациями процессоров (CPU) и памяти позволит определять машины как одно целое и это облегчит работу vSphere по поддержанию стабильной работы. Отключайте неиспользуемые виртуальные машины Даже неиспользуемые виртуальные машины потребляют ресурсы. Это не обеспечит огромный прирост производительности, но окажет своё влияние. Вы всегда можете перезапустить гостя, когда появится необходимость в системе. Используйте поддерживающие wake-on-LAN хосты для облегчения контроля питанием Если ваши сетевые адаптеры поддерживают wake-on-LAN, то рассмотрите возможность использования этой функции, она позволит vSphere помогать в управлении питанием. Включайте Fault Tolerance, только если вы собираетесь использовать эту функцию Выключите Fault Tolerance, функцию vSphere направленную на работу с гостями, если не будете использовать её, так как для работы она требует значительное количество памяти, потребление процессора (CPU) и операций ввода/вывода на диске. Используйте хотя бы гигабитную сетевую инфраструктуру Сейчас сетевое оборудование и кабели к нему стоят дёшево, поэтому нет смысла в использовании сетевых инфраструктур с пропускной способностью ниже гигабита. Если вы можете позволить это или испытываете особую потребность в этом, то вы можете предпочесть более высокоскоростные волоконно-оптические технологии передачи и носителей данных, чтобы обеспечить быструю и надёжную работу с возможностью для роста и потенциала. Заключение Все эти советы являются лишь верхушкой айсберга. Я настоятельно рекомендую изучить советы по вашим потребностям, прочитав официальную документацию VMware. Также заглядывайте в наш раздел по виртуализации, там много полезных материалов.
img
Всем привет! Мы продолжаем знакомить вас с бесплатным дайлером GoAutodial и сегодня расскажем, как создать простейшую компанию, загрузить в неё лидов для обзвона и, собственно, начать уже пользоваться благами данного решения. Предисловие В нашей прошлой статье мы показали пошаговую установку GoAutoDial и остановились на том, что получили доступ к вэб-интерфейсу администратора. Не лишним будет отметить, что помимо интерфейса администратора, GoAutoDial CE 3.0 устанавливает ещё кучу полезных дополнительных интерфейсов. Ниже приводим таблицу всех доступов и дефолтные пароли всех интерфейсов, которые становятся доступными после установки: Доступы Логин Пароль MySQL (mysql -u root -p) http://IP-адрес_сервера/phpmyadmin/ root vicidialnow Limesurvey (Опросы) http://IP-адрес_сервера/limesurvey/admin/admin.php admin kamote1234 Интерфейс администратора – http://IP-адрес_сервера/ admin goautodial Интерфейс агента - http://IP-адрес_сервера/agent/ с agent001 до agent020 goautodial Учётная запись (SIP) с 8001 до 8020 goautodial Настройка Теперь, когда мы разобрались с доступами, переходим к настройке. Пока что нас интересует интерфейс администратора, поэтому просто вписываем адрес нашего сервера в адресную строку любимого браузера и вводим дефолтные реквизиты доступа: admin/ goautodial. Нас встречает довольно симпатичный дашборд: Управление и навигация в интерфейсе администратора осуществляются с помощью панели задач, которая находится слева. Первое, что необходимо сделать, прежде чем мы сможем начать использовать GoAutoDial по назначению - это, конечно, настройка внешней линии (trunk) для звонков в PSTN. В GoAutoDial это называется - Carriers. Итак, наводимся на панельку слева и выбираем Admin Settings → Carriers: Перед нами открывается пошаговый помощник добавления новой внешней линии. Выберем тип Manual и продолжим: В GoAutoDial доступно два вида аутентификации – IP Based и Registrationв зависимости от того, какой использует ваш VoIP провайдер – выберите подходящий. Заполняем все поля, как если бы создавали новый транк на FreePBX. Подробнее о том, как зарегистрировать транк – читайте в нашей статье. Заполняем все необходимые поля и кликаем Submit. Теперь линию нужно активировать, для этого открываем её ещё раз для редактирования и меняем предпоследний параметр в открывшемся к окне - Active с N на Y. Отлично, теперь мы можем создать компанию обзвона. Для этого в панели слева выбираем Telephony → Campaigns. Откроется пошаговый помощник, который по умолчанию начнёт создавать компанию. Если вы хотите ввести ID и название компании самостоятельно - поставьте галочку в (check to edit campaign id and name): Далее необходимо загрузить файл Excel, содержащий необходимые для обзвона данные. Главное- это сами номера и имена абонентов. Вы можете скачать пример нашего файла по ссылке, чтобы понять какой формат распознаёт GoAutoDial (поля не обязательно должны называться именно так как у нас в файле, также вы можете сделать дополнительные поля). Выберите код страны (в нашем случае это 7) и нажмите Next. Скачать шаблон Наконец, на последнем шаге выбираем метод набора (Есть автоматический - Auto-Dial, ручной - Manual и предиктивный - Predictive) и транк, который создавали ранее. Чтобы загруженные лиды отображались корректно на русском, нужно зайти в mysql и для базы asterisk дать команду set names utf8; Итак, наша компания обзвона готова к использованию, дело за малым. В первую очередь, нужно зарегистрировать на нашем сервере какую-нибудь конечную точку, например –софтфон Zoiper. В SIP Credentials нужно всего лишь ввести адрес нашего сервера, номер и пароль: После чего, заходим в интерфейс соответствующего агента (в нашем случае agent005, так как его номер - 8005) и выбираем ранее созданную компанию. Как только мы авторизовались, на наш софтфон поступит входящий звонок, необходимо его принять и не класть трубку, пока не закончится обзвон. Однако, на данном этапе звонки из компании обзвона поступать ещё не будут, так как наш агент стоит на холде. Чтобы начать обзвон – нужно нажать Resume Можно также выбрать Manual Dial, набрать номер абонента вручную и нажать Dial Now. После того, как разговор будет завершён можно указать результат звонка:
img
SQL, произносится как "эс-кью-эль", является критическим инструментом для ученых в области данных. На самом деле, возможно, это самый важный язык для работы с данными. В этом руководстве для начинающих рассмотрим основы SQL. Начнем с ответа на простой вопрос: Что такое SQL? SQL (Structured Query Language) расшифровывается как язык структурированных запросов. Язык запросов - это своего рода язык программирования, предназначенный для облегчения получения конкретной информации из баз данных, именно это делает SQL. Проще говоря, SQL - это язык баз данных. Это важно, потому что большинство компаний хранят свои данные в базах данных. И хотя есть много типов баз данных (как MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server), большинство из них говорят на SQL, так что, взяв на вооружение основы SQL, вы сможете работать с любым из них. Даже если вы планируете выполнить анализ на другом языке, таком как Python, в большинстве компаний, скорее всего, потребуется использовать SQL для извлечения необходимых данных из базы данных компании. Согласно данным платформы Indeed на данный момент на только в США существует более 80 000 предложений по SQL. Давайте начнем с изучения SQL! В руководстве мы будем работать с набором данных сервиса обмена велосипедами Hubway, который включает в себя данные о более чем 1,5 миллионах поездок, совершенных через этот сервис. Мы начнем с того, что рассмотрим базы данных, каковы они и почему мы их используем, прежде чем начнем писать собственные запросы в SQL. Для изучения нам потребуется база, которую вы можете загрузить здесь: Скачать БД Основы SQL: реляционные базы данных Реляционная база данных - это база данных, которая хранит связанную информацию в нескольких таблицах и позволяет запрашивать информацию из нескольких таблиц одновременно. Легче понять, как это работает, продумав пример. Представьте, что у вас есть бизнес и вы хотите следить за информацией о продажах. В Excel можно настроить электронную таблицу со всей информацией, которую необходимо отслеживать, в виде отдельных столбцов: Номер заказа, дата, сумма к оплате, номер отслеживания отгрузки, имя, адрес и номер телефона клиента. Такое решение отлично подойдет для отслеживания информации, на начальных этапах работы, но, когда вы начнете получать повторные заказы от одного и того же клиента, вы обнаружите, что их имя, адрес и номер телефона хранятся в нескольких строках вашей электронной таблицы. По мере роста вашего бизнеса и увеличения количества отслеживаемых заказов эти избыточные данные займут ненужное место и, как правило, снизят эффективность вашей системы отслеживания продаж. Также могут возникнуть проблемы с целостностью данных. Например, нет гарантии, что для каждого поля будет установлен правильный тип данных или что имя и адрес будут каждый раз вводиться одинаково. При использовании реляционной базы данных, как и на приведенной выше схеме, можно избежать всех этих проблем. Можно настроить две таблицы: одну для заказов и одну для клиентов. Таблица "Клиенты" будет включать уникальный идентификационный номер для каждого клиента, а также имя, адрес и номер телефона, которые мы уже отслеживали. Таблица "Заказы" будет включать номер заказа, дату, сумму к оплате, номер отслеживания и вместо отдельного поля для каждой позиции данных клиента будет содержать столбец для идентификатора клиента. Это позволяет нам получить всю информацию о клиенте для любого заказа, но записи будут введены в базу только один раз, избегая при этом избыточных данных. С чем бы будем работать Начнем с открытия нашей базу данных. База данных имеет две таблицы, trips ( далее "поездки") и stations (далее "станции"). Давайте просто посмотрим на таблицу trips. Она содержит следующие столбцы: id - уникальное целое число, которое служит ссылкой на каждую поездку. duration - продолжительность поездки, измеренная в секундах; start_date - Дата и время начала поездки; start_station - целое число, соответствующее столбцу id в таблице stations для станции, на котором был арендован велосипед; end_date - Дата и время окончания поездки; end_station - Идентификатор станции, на которой завершилась поездка; bike_number - уникальный идентификатор Hubway для велосипеда, используемого в поездке; sub_type - тип подписки пользователя. "Зарегистрированный" для пользователей с членством, "Случайный" для пользователей без членства; zip_code - почтовый индекс пользователя (доступен только для зарегистрированных участников); birth_date - год рождения пользователя (доступен только для зарегистрированных участников); gender - пол пользователя (доступен только для зарегистрированных участников); Что мы анализируем Внизу перечислены вопросы, на которые мы должны ответить, используя информацию из БД и командами SQL, которые мы изучим чуть позже: Какова была продолжительность самого длительного путешествия? Сколько поездок совершили "зарегистрированные" пользователи? Какова средняя продолжительность поездки? Кто совершил более длительные поездки: зарегистрированные пользователи или гости? Какой велосипед использовался для большинства поездок? Какова средняя продолжительность поездок пользователей старше 30 лет? Команды SQL, которые мы будем использовать для ответа на эти вопросы: SELECT WHERE LIMIT ORDER BY GROUP BY AND OR MIN MAX AVG SUM COUNT Установка и настройка В данном руководстве мы будем использовать систему баз данных под названием SQLite3. SQLite стала частью Python начиная с версии 2.5, так что, если у вас установлен Python, почти наверняка уже в системе есть и SQLite. Python и библиотеку SQLite3 можно легко установить и настроить с помощью Anaconda, если они еще не установлены. Использование Python для запуска кода SQL позволяет импортировать результаты в датафрейм Pandas, что существенно облегчит отображение результатов в удобном для чтения формате. Это также означает, что мы сможем выполнить дальнейший анализ и визуализацию данных, которые мы получим из базы данных, хотя это будет выходить за рамки данного учебного пособия. Если же не хотите использовать или устанавливать Python, SQLite3 можно запустить из командной строки. Просто загрузите "предварительно скомпилированные двоичные файлы" с сайта SQLite3 и используйте следующую команду для открытия базы данных: ~$ sqlite hubway.db SQLite version 3.14.0 2016-07-26 15:17:14 Enter ".help" for usage hints.sqlite> Отсюда можно просто ввести запрос, который нужно выполнить, и увидеть возвращенные данные, в нашем окне терминала. Альтернативой использованию терминала является подключение к базе данных SQLite через Python. Это позволит нам использовать Jupyter для отображения результатов наших запросов в аккуратно отформатированной таблице. Для этого определим функцию, которая принимает наш запрос (сохраненный в виде строки) в качестве входных данных и показывает результат в виде форматированного датафрейма: import sqlite3 import pandas as pd db = sqlite3.connect('hubway.db') def run_query(query): return pd.read_sql_query(query,db) SELECT Первая команда, с которой мы будем работать - SELECT. SELECT будет основой почти каждого запроса, который мы напишем - он сообщает базе данных, какие столбцы мы хотим видеть. Можно указать столбцы по имени (разделенные запятыми) или использовать подстановочный знак * для возврата всех столбцов из таблицы. В дополнение к столбцам, которые мы хотим получить, мы также должны сообщить базе данных, из какой таблицы их получить. Для этого используется ключевое слово FROM, за которым следует имя таблицы. Например, если требуется просмотреть start_date и bike_number для каждой поездки в таблице trips, можно использовать следующий запрос: SELECT start_date, bike_number FROM trips; В этом примере мы начали с команды SELECT, чтобы база данных знала, что она должна найти некоторые данные. Затем мы сказали базе данных, что нас интересуют столбцы start_date и bike_number. Наконец, чтобы сообщить базе, что столбцы, которые мы хотим получить, являются частью таблицы trips мы использовали команду FROM. Важно знать, что при записи SQL-запросов необходимо заканчивать каждый запрос точкой с запятой (;). На самом деле не каждая база данных SQL требует этого, но такой стиль считается хорошим тоном создания запросов, поэтому лучше всего сформировать эту привычку. LIMIT Следующая команда, которую мы должны знать перед началом выполнения запросов к нашей базе данных Hubway, - LIMIT. LIMIT просто сообщает базе данных, сколько строк требуется вернуть. Запрос SELECT, который мы рассмотрели в предыдущем разделе, возвращает запрашиваемую информацию для каждой строки в таблице trips, но обычно это очень большое количество данных, в которых нет необходимости в данный момент. Если всех записей из БД нужно получить start_date и bike_number только для первых пяти поездок, к запросу следует добавить ключевое слово LIMIT следующим образом: SELECT start_date, bike_number FROM trips LIMIT 5; Мы просто добавили команду LIMIT, а затем число, представляющее количество строк, которые мы хотим вернуть. В данном примере мы использовали 5, но вы можете заменить их любым числом, чтобы получить соответствующий объем данных для проекта, над которым вы работаете. Мы будем много использовать LIMIT в наших запросах к базе данных Hubway в этом учебном пособии - таблица поездок содержит более 1,5 миллионов строк данных, и нам, конечно, не нужно отображать все. Давайте запустим наш первый запрос в базе данных Hubway. Сначала сохраним наш запрос в переменной типа "строка", а затем используем функцию, определенную ранее, чтобы отправить запрос к базе данных. Взгляните на следующий пример: query = 'SELECT * FROM trips LIMIT 5;' run_query(query) Этот запрос использует * в качестве подстановочного символа вместо указания возвращаемых столбцов. Это означает, что команда SELECT вернула нам каждый столбец из таблицы trips. Мы также использовали функцию LIMIT, чтобы ограничить вывод первыми пятью строками таблицы. Вы часто столкнетесь с ситуацией, когда программисты в своих запросах ключевые слова будут писать с заглавной буквы. Это негласное соглашение, которому мы будем следовать в этом учебном пособии, хотя это в основном вопрос предпочтения. Просто заглавная буква облегчает чтение кода, но на самом деле она никак не влияет на его функциональность. Если вы предпочитаете писать запросы строчными буквами, они будут выполняться правильно. В предыдущем примере были возвращены все столбцы из таблицы поездок. Если бы нас интересовали только длительность и дата начала, подстановочный символ можно было бы заменить на названия столбцов следующим образом: query = 'SELECT duration, start_date FROM trips LIMIT 5' run_query(query) ORDER BY Последняя команда, которую мы должны знать, прежде чем мы сможем ответить на первый из наших вопросов, - ORDER BY. Эта команда позволяет отсортировать базу данных по указанному столбцу. Чтобы использовать его, просто укажите имя столбца, по которому требуется выполнить сортировку. По умолчанию, ORDER BY сортирует результаты по возрастанию. Если требуется указать порядок сортировки базы данных, можно добавить ключевое слово ASC для сортировки по возрастанию или DESC - по убыванию. Например, если требуется отсортировать вывод из таблицы поездок от самой короткой по продолжительности до самой длинной, в запрос можно добавить следующую строку: ORDER BY duration ASC Вооружившись командами SELECT, LIMIT и ORDER BY мы теперь можем попытаться ответить на наш первый вопрос: какова была продолжительность самой длительной поездки? Чтобы ответить на этот вопрос, полезно разбить его на разделы и определить, какие команды нам потребуются для каждой части. Сначала нам нужно извлечь информацию из столбца duration таблицы поездок. Затем, чтобы найти, какая поездка самая длинная, мы можем отсортировать столбец длительности в порядке убывания. Итак, чтобы сформировать запрос, который получит нужную нам информацию, мы можем следовать следующей последовательности: Использовать SELECT для извлечения столбца duration FROM таблицы trips. Использовать ORDER BY для сортировки по столбцу duration и ключевое слово DESC для сортировки в порядке убывания. Использовать LIMIT, чтобы ограничить вывод 1 строкой Использование этих команд таким образом вернет одну строку с наибольшей длительностью, что даст нам ответ на наш вопрос. Еще одна деталь, которую следует отметить - по мере увеличения длины запроса, чтобы облегчить чтение кода, лучше разделять запрос на несколько строк. Это, как и в случае с заглавным шрифтом, вопрос личного предпочтения. Это не влияет на выполнение кода (система считывает код от начала до точки с запятой), но может сделать запросы более четкими и простыми для выполнения. В Python можно разделить строку на несколько строк, используя тройные кавычки. Давайте выполним запрос и выясним, сколько длилась самая длинная поездка. query = ''' SELECT duration FROM trips ORDER BY duration DESC LIMIT 1; ''' run_query(query) Теперь мы знаем, что самая длинная поездка длилась 9999 секунд, или чуть более 166 минут. С максимальным значением 9999, однако, мы не знаем, действительно ли это длина самого длинного рейса или база данных была настроена только для разрешения четырехзначного номера. Если это правда, то более длительные поездки сокращаются базой данных до четырех символов. В результате ожидаемо увидеть много поездок длительностью 9999 секунд. Чтобы убедиться, что все отрабатывает корректно, попробуем выполнить тот же запрос, что и раньше, но изменим LIMIT так, чтобы вернуть 10 наибольших по длительности поездок: query = ''' SELECT durationFROM trips ORDER BY duration DESC LIMIT 10 ''' run_query(query) Судя по выводу, в базе нет кучи поездок продолжительностью 9999, а это означает, что база ничего не отсекает. Но все еще трудно сказать, является ли это реальной длиной поездки или только максимально допустимое значение. Hubway взимает дополнительную комиссию за поездки длительностью более 30 минут (кто-то, продержавший велосипед в течение 9999 секунд, должен был бы заплатить дополнительные 25 долларов в виде комиссии), поэтому вполне вероятно, что разработчики решили обойтись 4-мя цифрами для отслеживания большинства поездок. WHERE Предыдущие команды отлично подходят для извлечения отсортированной информации для определенных столбцов, но что делать, если существует определенное подмножество данных, которые мы хотим просмотреть? Вот здесь на помощь приходит WHERE. Команда WHERE позволяет использовать логический оператор для указания строк, которые должны быть возвращены. Например, можно использовать следующую команду, чтобы вернуть каждую поездку, выполненную велосипедом с ID B00400: WHERE bike_number = "B00400" Наверное, уже заметили, что в этом запросе используем кавычки. Это потому, что bike_number хранится в виде строки. Если столбец содержит числовые типы данных, необходимость в кавычках отпадает. Давайте напишем запрос, который использует WHERE для возврата каждого столбца в таблице поездок для каждой строки длительностью больше 9990 секунд: query = ''' SELECT * FROM trips WHERE duration > 9990; ''' run_query(query) Как мы видим, этот запрос вернул 14 различных поездок, каждая продолжительностью 9990 секунд или более. Что-то, что выделяется в этом запросе, что все, кроме одного из результатов имеет sub_type "Случайный". Возможно, это свидетельствует о том, что "Зарегистрированные" пользователи больше осведомлены о дополнительных сборах за длительные поездки. Может быть, Хабуэй мог бы лучше передать свою политику ценообразования случайным пользователям, чтобы помочь им избежать чрезмерных расходов. Мы уже видим, что даже SQL запрос начального уровня может помочь нам ответить на бизнес-вопросы и найти информацию в наших данных. Возвращаясь к WHERE, мы также можем объединить несколько логических тестов в нашем предложении WHERE, используя AND или OR. Если, например, в нашем предыдущем запросе мы хотели получить только поездки длительностью более 9990 секунд, которые также имеют sub_type Registered, мы могли бы использовать оператор AND для указания обоих условий. Вот еще одна личная рекомендация: используйте круглые скобки, чтобы разделить каждый логический блок, как показано в коде ниже. Это не обязательно для работы кода, но круглые скобки упрощают понимание запросов по мере их усложнения. Давайте сейчас запустим этот запрос. Мы уже знаем, что это должно вернуть только один результат, так что должно быть легко проверить, что мы получили его правильно: query = ''' SELECT * FROM trips WHERE (duration >= 9990) AND (sub_type = "Registered") ORDER BY duration DESC; ''' run_query(query) Следующий вопрос, который мы изложили в начале статьи, - "Сколько поездок было совершено "зарегистрированными" пользователями?" Чтобы ответить на него, мы могли бы выполнить тот же запрос, что и выше, и изменить выражение WHERE, чтобы вернуть все строки, где sub_type равно "Registered", а затем подсчитать их. На самом деле SQL имеет встроенную команду COUNT для такого рода подсчетов, так что напрягать глаза нам не придется. COUNT позволяет выполнять вычисления в базе данных и избавить нас от проблем с написанием дополнительных сценариев для подсчета результатов. Чтобы использовать его, мы просто включаем COUNT (column_name) вместо (или в дополнение к) столбцов, которые мы хотим выбрать, как указано ниже: SELECT COUNT(id) FROM trips В данном случае не имеет значения, какой столбец мы выбираем для подсчета, потому что каждый столбец должен иметь данные для каждой строки в нашем запросе. Но иногда запрос может иметь отсутствующие (или "нулевые") значения для некоторых строк. Если мы не уверены, содержит ли столбец значения null, мы можем запустить COUNT для столбца id - столбец id никогда не имеет значение null, поэтому мы можем быть уверены, что наш счетчик не пропустит ничего. Мы также можем использовать COUNT (1) или COUNT (*) для подсчета каждой строки в нашем запросе. Стоит отметить, что иногда может потребоваться выполнение COUNT для столбца со значениями NULL. Например, может потребоваться узнать, сколько строк в нашей базе данных имеют пустые значения для указанного столбца. Давайте посмотрим на запрос, который позволит ответить на наш вопрос. Мы можем использовать SELECT COUNT (*) для подсчета общего количества возвращенных строк и WHERE sub_type = "Registered", чтобы убедиться, что мы подсчитываем только поездки, сделанные зарегистрированными пользователями. query = ''' SELECT COUNT(*)FROM trips WHERE sub_type = "Registered"; ''' run_query(query) Этот запрос сработал и вернул ответ на наш вопрос. Но заголовок столбца не особенно показателен. Если кто-то еще посмотрит на эту таблицу, он не сможет понять, что это значит. Если мы хотим сделать наши результаты более читаемыми, мы можем использовать ключевое слово AS, чтобы дать нашему выводу псевдоним. Давайте снова запустим предыдущий запрос, но дадим query = ''' SELECT COUNT(*) AS "Total Trips by Registered Users" FROM trips WHERE sub_type = "Registered"; ''' run_query(query) Функции агрегирования COUNT не единственный математический трюк, которым располагает SQL. Мы также можем использовать функции SUM, AVG, MIN и MAX для возврата суммы, среднего значения, минимума и максимума столбца соответственно. Эти функции наряду с COUNT называются функциями агрегирования. Итак, чтобы ответить на наш третий вопрос "Какова была средняя продолжительность поездки?", мы можем использовать функцию AVG для столбца duration (и, еще раз, использовать AS, чтобы дать нашему выходному столбцу более описательное имя): query = ''' SELECT AVG(duration) AS "Average Duration" FROM trips; ''' run_query(query) Получается, что средняя продолжительность поездки составляет 912 секунд, что составляет около 15 минут. Это имеет смысл, так как мы знаем, что Hubway взимает дополнительную плату за поездки в течение 30 минут. Сервис рассчитан на то, чтобы участники брали велосипеды на короткие дистанции, односторонние поездки. Как насчет нашего следующего вопроса, какие пользователи выполняют более длительные поездки? Мы уже знаем один способ ответить на этот вопрос - мы могли бы запустить два запроса SELECT AVG (duration) FROM trips добавив ключевое слово WHERE, которые ограничивают вывод для "зарегистрированных" и для "случайных" пользователей по отдельности. Но давайте сделаем это по-другому. SQL имеет в своем арсенале функцию и для ответа на этот вопрос в одном запросе с помощью команды GROUP BY. GROUP BY GROUP BY разделяет строки на группы на основе содержимого определенного столбца и позволяет выполнять агрегирующие функции для каждой группы. Чтобы лучше понять, как это работает, давайте посмотрим на столбец gender. Каждая строка может иметь одно из трех возможных значений в столбце пола "Мужской", "Женский" или "Нулевой" (отсутствует; у нас нет гендерных данных для случайных пользователей). Когда мы используем GROUP BY, база данных будет разделять каждую из строк на разные группы на основе значения в столбце пола, примерно так же, как мы можем разделить колоду карт по мастям. Это можно представить, как две группы, в одной все представители мужского пола, в другой - женского. Как только у нас будут две отдельные кучи, база данных будет выполнять любые агрегирующие функции в нашем запросе по каждой из них по очереди. Например, если бы мы использовали COUNT, запрос подсчитывал бы количество строк в каждой группе и возвращал бы значение для каждого по отдельности. Давайте посмотрим, как именно написать запрос, чтобы ответить на наш вопрос о том, кто совершает более длительные поездки: зарегистрированные пользователи или случайные. Как и в случае с каждым из наших запросов, мы начнем с SELECT, чтобы сообщить базе данных, какую информацию мы хотим получить. В этом случае нам нужны sub_type и AVG (duration). Мы также включим GROUP BY sub_type, чтобы разделить наши данные по типу подписки и вычислить средние значения зарегистрированных и случайных пользователей по отдельности. Вот как выглядит код, когда мы складываем все вместе: query = ''' SELECT sub_type, AVG(duration) AS "Average Duration" FROM trips GROUP BY sub_type; ''' run_query(query) Это большая разница! В среднем зарегистрированные пользователи совершают поездки продолжительностью около 11 минут, в то время как случайные пользователи тратят почти 25 минут на поездку. Зарегистрированные пользователи, вероятно, совершают более короткие и частые поездки, возможно, в рамках поездок на работу. Случайные пользователи, с другой стороны, тратят в два раза больше времени на поездку. Вполне возможно, что случайные пользователи, как правило, приезжие (например, туристы), которые более склонны совершать более длительные поездки, чтобы убедиться, что они обойдут и увидят все достопримечательности. Как только мы обнаружим эту разницу в данных, компания сможет исследовать ее, чтобы лучше понять, что данная разница вызвана Однако давайте продолжим. Наш следующий вопрос был: "Какой велосипед использовался для большинства поездок?" Мы можем ответить на это с помощью очень похожего запроса. Взгляните на следующий пример и посмотрите, можете ли вы выяснить, что делает каждая строка - мы пройдем ее шаг за шагом после этого, чтобы вы могли проверить, правильно ли вы получили: query = ''' SELECT bike_number as "Bike Number", COUNT(*) AS "Number of Trips" FROM trips GROUP BY bike_number ORDER BY COUNT(*) DESC LIMIT 1; ''' run_query(query) Как видно из выходных данных, велосипедные B00490 взяли больше всего поездок. Давайте рассмотрим, как получили данное значение: Первая строка - это предложение SELECT, указывающее базе данных, что мы хотим получить столбец bike_number и число всех строк в БД. В запросе также используется AS для указания базе данных отображать каждый столбец с более понятным названием. Во второй строке используем FROM, чтобы указать, что данные, которые мы ищем, находятся в таблице поездок. В третьей строке прибегли к хитрости. Тут используется команда GROUP BY, чтобы указать функции COUNT в первой строке подсчитать каждое значение для bike_number отдельно. В четвертой строке у нас есть функция ORDER BY, чтобы отсортировать таблицу в порядке убывания и убедиться, что наш наиболее используемый велосипед находится на самом верху. Наконец, мы используем LIMIT, чтобы ограничить вывод одной строкой, которая, как мы знаем, будет велосипедом, который использовался в наибольшем количестве поездок из-за того, как мы сортировали данные на четвертой строке. Арифметические операторы Наш последний вопрос немного сложнее других. Мы хотим знать среднюю продолжительность поездок зарегистрированных участников в возрасте старше 30 лет. Мы могли бы просто найти год, в котором родились 30-летние, а затем подставить это значение. Но есть более элегантным решение - использование арифметических операций непосредственно в нашем запросе. SQL позволяет использовать +, -, * и/для выполнения арифметической операции над всем столбцом одновременно. query = ''' SELECT AVG(duration) FROM trips WHERE (2017 - birth_date) > 30; ''' run_query(query) JOIN До сих пор мы рассматривали запросы, которые извлекают данные только из таблицы поездок. Однако одна из причин, по которой SQL настолько эффективен, заключается в том, что он позволяет извлекать данные из нескольких таблиц в одном запросе. Наша база данных по обмену велосипедами содержит вторую таблицу, станции. Таблица stations содержит информацию о каждом терминале в сети Hubway и включает столбец id, на который ссылается таблица trips. Прежде чем мы начнем работать с некоторыми реальными примерами из этой базы данных, давайте посмотрим на гипотетическую базу данных отслеживания заказов из более ранних. В этой базе данных были две таблицы, заказы и клиенты, и они были связаны столбцом customer_id. Допустим, мы хотели написать запрос, который вернул order_number и name для каждого заказа в базе данных. Если они оба были сохранены в одной таблице, можно было бы использовать следующий запрос: SELECT order_number, name FROM orders; К сожалению, столбец order_number и столбец name хранятся в двух разных таблицах, поэтому необходимо добавить несколько дополнительных команд. Давайте подумаем о дополнительных командах, которые должна знать база данных, прежде чем она сможет вернуть нужную информацию: В какой таблице находится столбец order_number? В какой таблице находится столбец name? Как информация в таблице заказов связана с информацией в таблице клиентов? Чтобы ответить на первые два из этих вопросов, мы можем включить имена таблиц для каждого столбца в нашу команду SELECT. Способ сделать это - просто написать имя таблицы и имя столбца, разделив их символом точки ".". Например, вместо SELECT order_number мы бы написали SELECT orders.order_number, customers.name. Добавление здесь имен таблиц помогает базе данных находить столбцы, которые мы ищем, указывая, в какой таблице искать каждый из них. Чтобы сообщить базе данных, как соединяются таблицы заказов и клиентов, мы используем JOIN и ON. JOIN указывает, какие таблицы должны быть соединены, а ON указывает, какие столбцы в каждой таблице связаны. Мы будем использовать внутреннее соединение, что означает, что команда вернет только те строки, где столбцы, указанные в ON, совпадают. В этом примере мы хотим использовать JOIN для любой таблицы, которую мы не включили в команду FROM. Таким образом, мы можем либо использовать FROM orders INNER JOIN customers, либо FROM customers INNER JOIN orders. Как мы уже обсуждали ранее, эти таблицы связаны между собой столбцом customer_id в каждой таблице. Поэтому используем ON, чтобы сообщить базе данных, что эти два столбца ссылаются на одно и то же: ON orders.customer_ID = customers.customer_id Еще раз используем "." чтобы база данных знала, в какой таблице находится каждый из этих столбцов. Итак, когда мы сложим все это вместе, мы получим запрос, который выглядит следующим образом: SELECT orders.order_number, customers.name FROM orders INNER JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id Этот запрос вернет номер каждого заказа в базе данных наряду с именем клиента, который сделал данные заказ. Возвращаясь к нашей базе данных Hubway, мы теперь можем написать несколько запросов, чтобы увидеть JOIN в действии. Прежде чем начать, мы должны взглянуть на остальные столбцы в таблице станций. Вот запрос, чтобы показать нам первые 5 строк, чтобы мы могли увидеть, как выглядит таблица станций: query = ''' SELECT * FROM stations LIMIT 5; ''' run_query(query) id - уникальный идентификатор для каждой станции (соответствует столбцам start_station и end_station в таблице поездок); station - название станции; municipality - муниципалитет, в котором находится станция (Бостон, Бруклин, Кембридж или Сомервилл); lat - Широта станции; lng - долгота станции; А вот вопросы, на которые мы должны ответить, исследовав данные из базы: Какие станции чаще всего используются для поездок в оба конца? Сколько поездок начинается и заканчивается в разных муниципалитетах? Как и прежде, мы попытаемся ответить на некоторые вопросы основываясь на данных, первый вопрос: "Какая станция является наиболее частой отправной точкой?" Давайте шаг за шагом сформируем запрос для ответа на этот вопрос: Сначала мы используем SELECT для возврата столбца station из таблицы станций и COUNT для получения числа строк. Далее мы указываем таблицы, которые мы хотим объединить JOIN, и указываем базе данных соединить их столбцом ON start_station из таблицы поездок и столбцом id в таблице станций. Затем переходим к основной части нашего запроса - мы группируем по столбцу станция таблицы станций (GROUP BY station), чтобы наш COUNT подсчитал количество поездок для каждой станции отдельно Наконец, мы можем отсортировать по нашим COUNT ORDER BY COUNT LIMIT и ограничить вывод для управления количеством результатов. query = ''' SELECT stations.station AS "Station", COUNT(*) AS "Count" FROM trips INNER JOIN stations ON trips.start_station = stations.id GROUP BY stations.station ORDER BY COUNT(*) DESC LIMIT 5; ''' run_query(query) Если вы знакомы с Бостоном, вы поймете, почему это самые популярные станции. Южный вокзал является одной из главных пригородных железнодорожных станций в городе, Чарльз-стрит проходит вдоль реки недалеко от некоторых красивых живописных маршрутов, а улицы Бойлстон и Бикон находятся прямо в центре вблизи офисных зданий. Следующий вопрос, который мы рассмотрим, - какие станции чаще всего используются для поездок туда и обратно? Мы можем использовать тот же запрос, что и раньше. Мы будем выбирать те же выходные столбцы и присоединять таблицы таким же образом, но на этот раз мы добавим условие WHERE, чтобы ограничить наш COUNT поездками, где start_station совпадает с end_station. query = ''' SELECT stations.station AS "Station", COUNT(*) AS "Count" FROM trips INNER JOIN stations ON trips.start_station = stations.id WHERE trips.start_station = trips.end_station GROUP BY stations.station ORDER BY COUNT(*) DESC LIMIT 5; ''' run_query(query) Как мы видим, ряд станций из этого списка аналогичен предыдущему списку, но их количество значительно ниже. Самые загруженные станции те же самые, но более низкие цифры в целом дают возможность предполагать, что люди обычно используют велосипеды Hubway, чтобы добраться от точки A до точки B, а не ездить на велосипеде некоторое время, прежде чем вернуться туда, где они начали. Здесь есть одно существенное отличие - Эспланд, который не был одной из самых загруженных станций по результатам нашего первого запроса, кажется самым загруженным для поездок туда и обратно. Почему? Что ж, картина стоит тысячи слов. Это, безусловно, выглядит как хорошее место для велопробега: На следующий вопрос: сколько поездок начинается и заканчивается в разных муниципалитетах? Этот вопрос делает заставляет нас двигаться дальше. Мы хотим знать, сколько поездок начинается и заканчивается в другом муниципалитете. Чтобы достичь этого, нам нужно присоединить таблицу поездок к таблице станций дважды. Один раз по столбцу start_station, а затем по столбцу end_station. Для этого необходимо создать псевдоним для таблицы станций, чтобы можно было различать данные, относящиеся к start_station, и данные, относящиеся к end_station. Мы можем сделать это точно так же, как присваивали псевдонимы отдельным столбцам, чтобы они отображались с более интуитивным именем, используя AS. Например, чтобы присоединить таблицу станций к таблице поездок с помощью псевдонима "start", можно использовать следующий код. Затем мы можем объединить "start" с именами столбцов с помощью "." для ссылки на данные, полученные из этого конкретного JOIN (вместо второго JOIN, где мы объединим таблицы по end_station столбец): INNER JOIN stations AS start ON trips.start_station = start.id Вот как будет выглядеть последний запрос при его выполнении. Обратите внимание, что мы использовали " " для представления "не равно", но != также будет работать. query = ''' SELECT COUNT(trips.id) AS "Count" FROM trips INNER JOIN stations AS start ON trips.start_station = start.id INNER JOIN stations AS end ON trips.end_station = end.id WHERE start.municipality end.municipality; ''' run_query(query) Это показывает, что около 300 000 из 1,5 миллионов поездок (или 20%) закончились в другом муниципалитете, - еще одно доказательство того, что люди в основном используют велосипеды Hubway для относительно коротких путешествий, а не более длительных поездок между городами. Если вы зашли так далеко, поздравляю! Вы начали осваивать основы SQL. Мы рассмотрели ряд важных команд, а также агрегирующие и арифметические функции. Они дадут вам прочную основу для развития по мере того, как вы продолжите свой путь в изучении SQL. Что дальше? После завершения данного руководства по SQL можно будет выбрать базу данных, которую вы найдете интересной, и написать запросы для извлечения информации из неё. Хорошим первым шагом может быть продолжение работы с базой данных Hubway, чтобы узнать, чего еще интересного можно достать из этой базы. Вот несколько вопросов, на которые вы можете попытаться ответить: Сколько поездок понесли дополнительные сборы (длились дольше 30 минут)? Какой велосипед использовался дольше всего? Какие пользователи, зарегистрированные или случайные, совершали больше поездок в оба конца? Какой муниципалитет имеет наибольшую среднюю продолжительность?
ВЕСЕННИЕ СКИДКИ
40%
50%
60%
До конца акции: 30 дней 24 : 59 : 59