从零开始用华为云GaussDB(for MySQL):购买指南与操作实践【GaussDB(for MySQL)】
前言
云数据库GaussDB(for MySQL)
是华为自研的企业级高扩展、高性能云原生数据库,完全兼容MySQL,基于最新的DFV存储技术和计算存储分离架构,提供128TB的海量存储和秒级故障切换能力。本次实践将详细介绍GaussDB(for MySQL) 的购买流程和基础操作,包括导入测试数据 userdate.sql
和 behaviordate.sql
,并通过SQL查询获取所需数据,进行用户行为分析。通过这些操作,我们将能够掌握GaussDB(for MySQL) 的基本使用方法,并学会如何利用其强大的功能支持业务决策。
一、云数据库GaussDB(for MySQL) 介绍
1.1 云数据库 GaussDB(for MySQL) 简介
云数据库 GaussDB(for MySQL)
是华为自研的最新一代企业级高扩展、高性能云原生数据库,完全兼容MySQL。它基于华为最新的DFV存储技术,采用计算与存储分离架构,提供128TB的海量存储空间和秒级故障切换能力,确保高可用性和性能的同时,还具备开源数据库的低成本效益。
1.2 主要特点
计算与存储分离
:采用计算与存储分离架构,日志即数据的设计理念,使得某些业务负载下的吞吐量最高可提升至开源MySQL的7倍。高可用性
:支持1个写节点和15个只读节点,快速添加只读节点,满足高并发场景下的性能需求。同时,支持跨三个可用区部署,提供跨Region的容灾能力,确保业务连续性。完全兼容MySQL
:100%兼容MySQL,应用程序无需改造即可轻松迁移上云,降低迁移成本和风险。海量存储
:最大支持128TB的存储容量,系统稳定可靠,即使在可用区故障情况下也能保证数据不丢失。秒级快照备份
:提供秒级快照备份功能,最多支持732天的备份保存,支持任意时间点恢复,确保数据安全和业务连续性。
1.3 主要使用场景
- 高并发读写场景:适用于电商、社交平台等需要处理大量并发请求的应用,通过1个写节点和15个只读节点,确保高性能和低延迟。
- 大数据分析场景:适用于数据仓库和报表系统,利用128TB的海量存储和高吞吐量,支持大规模数据存储和快速查询。
- 业务连续性要求高的场景:适用于金融、医疗等行业,通过跨三个可用区部署和跨Region容灾能力,确保业务的高可用性和数据的安全性。
- 快速迁移和开发测试场景:适用于需要快速迁移现有MySQL应用或频繁进行开发测试的团队,100%兼容MySQL,无需改造即可轻松上云。
- 数据备份和恢复场景:适用于对数据安全有严格要求的企业,通过秒级快照备份和任意时间点恢复功能,确保数据的完整性和可靠性。
二、本次实践介绍
2.1 本次实践环境介绍
- 本次实践环境,如下所示:
云厂商 | 服务 | 计费模式 | 实例类型 | 实例规格 | CPU架构 |
---|---|---|---|---|---|
华为云 | GaussDB(for MySQL) | 按需计费 | 单机 | 2 vCPUs 8 GB | X86 |
2.2 本次实践简介
- 本次实践是在测试环境中进行,请在完成后删除所有资源以避免产生费用。
- 实践内容涵盖关键业务汇报数据的获取及特定产品的用户数据分析。
- 此次实践旨在为新用户提供华为云GaussDB(for MySQL)的快速入门指导。
2.3 获取实践所需文件
- 本次实践所需的数据文件可从官方活动页面下载,访问地址为:【有奖征文 第33期】体验云数据库GaussDB(for MySQL)即抽奖,征文赢华为云开发者定制大礼包!。
- 需要下载的文件包括:
userdate.sql
和behaviordate.sql
。
三、购买云数据库GaussDB(for MySQL)
3.1 进入华为云官网
3.2 购买云数据库GaussDB(for MySQL)
- 进入云数据库GaussDB(for MySQL)购买页面,可以通过云数据库 GaussDB(for MySQL) 官网进入云数据库GaussDB(for MySQL)主页。
点击“购买”选项,进入云数据库GaussDB(for MySQL)的购买页面。
所选的购买规格如下所示:
计费模式
:按需付费区域
:华北-北京四实例类型
: 单机,有需要可以选择主备模式存储类型
: 默认即可可用区类型
:默认即可性能规格
:默认即可,这里默认是独享型;CPU架构
:x86;2vCPUs|8GB管理员密码
:自行设置其余各项默认
,点击“立即购买”,确认后“提交”
检查各项配置,确认后提交即可。提交完毕后,需要等待创建完成,等待过程大概需要十分钟。
3.3 查看GaussDB(for MySQL)状态
在云数据库TaurusDB控制台中,我们可以看到刚才购买的云数据库GaussDB(for MySQL),当运行状态显示正常时,则表示云数据库实例已经正常运行。
四、连接云数据库GaussDB(for MySQL)操作
在云数据库TaurusDB控制台中,登录数据库:“登录”->输入密码,测试连接,打开按钮->点击“登录”。
填写云数据库GaussDB(for MySQL)的用户名和密码,点击“测试连接”,提示连接成功则表示正常状态,确定登录即可。
五、实践1—获取关键业务汇报数据
5.1 本次实践背景
- 本步骤的实践背景如下所示:
某公司为其新上市的产品投入了30,000元用于运营推广,现需通过分析用户行为数据和充值情况来评估此次营销活动的效果。我们将利用GaussDB(for MySQL)数据库中的SQL查询,提取关键数据,包括用户的充值总额。通过这些数据,我们将计算本次运营活动的投资回报率(ROI),其计算方式为回报除以投入。具体的SQL查询语句为:SELECT SUM(payment_amount) / 30000 AS ROI FROM userdate;
,该语句将帮助我们计算总的充值金额并得出ROI值。通过这一系列的操作,公司可以全面评估此次营销活动的成效。
5.2 创建数据库
我们点击首页的“新建数据库”,创建数据库userdate。
数据库名称为userdate,其余配置默认,确认创建。
5.3 导入数据表
在上方的菜单栏中,点击导入导出模块,选择导入选项。
- 点击新建任务,按照如下参数导入【附件】数据表userdate.sql,点击“创建导入任务”。
导入类型
:sql文件来源
:上传文件
-附件存放位置
:选择OBS桶,如果没有则需要点击“创建OBS桶”完成创建。选择附件
:将文件userdate.sql用鼠标拖至上传区域- 其余选项默认即可。
- 在导入管理页面,当显示任务状态时,则表示导入成功。
5.4 进入SQL查询页面
- 在上方的菜单栏中,选择SQL操作—SQL查询,进入到SQL查询页面。
- 选择库名:userdate,进入到userdate数据库。
5.5 查询关键业务汇报数据
- 计算运营活动的ROI
ROI计算方式:回报 / 投入
为了计算此次运营活动的ROI,您可以使用以下SQL语句来计算总回报金额,假设活动投入成本为30,000元。此SQL语句将从userdate
表中汇总所有支付金额,并将其除以活动的总投入成本30,000元,从而得到活动的投资回报率(ROI)。
- SQL语句如下所示:
SELECT SUM(payment_amount) / 30000 AS ROI
FROM userdate;
- 输入SQL语句后,点击“执行SQL”选项。
- 可以看到正常查询到运营活动的ROI的值为
3.751567
。
六、实践2—某产品用户数据分析
6.1 本次实践背景
为了深入理解用户行为和优化产品策略,本次实践将通过导入测试数据文件 behaviordate.sql
,利用华为云GaussDB(for MySQL)执行一系列数据查询任务。这些任务旨在帮助您获取关于用户总数、性别特征、付费用户数据等方面的关键洞察。通过这次实践,您不仅能够熟悉GaussDB(for MySQL)的基本操作,还能掌握如何有效地分析和解读业务数据,为决策提供有力支持。
- 参考模版如下:
6.2 导入数据
进入到导入管理页面,点击新建任务,按照如下参数导入【附件】数据表behaviordate.sql,点击“创建导入任务”。我们选择的刚才创建的userdate数据库,也可以
导入类型
:sql文件来源
:上传文件数据库
: 选择刚创建的userdate数据库,也可以选择新建空数据库。
-附件存放位置
:选择OBS桶,如果没有则需要点击“创建OBS桶”完成创建。选择附件
:将文件`behaviordate.sql用鼠标拖至上传区域- 其余选项默认即可。
6.3 查询相关数据
6.3.1 查询用户总数
- 选择SQL操作——SQL查询,进入SQL查询页面。
- 库名选择userdate,可以看到该库中存在我们刚导入的两张数据表。
- 为了获取用户的总数,可以使用以下SQL语句:SELECT COUNT(*) AS total_users FROM behaviordate;;
。该查询将返回表
behaviordate`中的记录总数,代表用户总数,便于了解当前用户规模。
SELECT COUNT(*) AS total_users FROM behaviordate;
- 可以看到查询的结果为用户总数3123人
6.3.2 新增用户数
为了统计2024年8月之后新增的注册用户数量,可以执行以下SQL查询。此数据有助于了解近期用户增长情况,为评估市场推广效果和调整用户增长策略提供数据支持。
SELECT COUNT(*) AS new_users_count
FROM behaviordate
WHERE Registration_time >= '2024-08-01' AND Registration_time < '2024-09-01';
- 通过以下SQL查询,我们可以看到8月新增用户人数为89人。
6.3.3 付费用户数
为了了解付费用户的规模,可以通过执行以下SQL查询来统计总的付费人数。这一数据对于评估产品的商业化程度和优化营销策略具有重要意义。
SELECT COUNT(DISTINCT user_id) AS total_paying_users
FROM behaviordate
WHERE Consumption_amount > 0;
- 通过以下SQL查询,我们可以看到付费总用户人数为2283人。
6.3.4 收入统计
为了全面了解产品的财务表现,我们将查询总收入、道具充值总金额以及月卡充值总金额,这有助于评估不同收入来源的贡献度和优化盈利模式。通过这些数据的分析,可以为产品定价策略和促销活动的规划提供科学依据。
SELECT
SUM(Consumption_amount) AS total_income,
SUM(CASE WHEN consumption_type = '道具充值' THEN Consumption_amount ELSE 0 END) AS total_item_recharge,
SUM(CASE WHEN consumption_type = '月卡' THEN Consumption_amount ELSE 0 END) AS total_monthly_recharge
FROM behaviordate;
- 通过以上SQL查询,我们可以看到总收入 (Total Income) 为 123,463.89 元,其中道具充值总金额 (Total Item Recharge) 为 118,153.89 元,月卡充值总金额 (Total Monthly Recharge) 为 5,310.00 元。
指标 | 金额(元) |
---|---|
总收入 (Total Income) | 123,463.89 |
道具充值总金额 (Total Item Recharge) | 118,153.89 |
月卡充值总金额 (Total Monthly Recharge) | 5,310.00 |
6.3.5 查询用户性别分布和付费情况
为了了解用户群体的性别分布和付费情况,我们将查询男性用户数、女性用户数、非付费用户数和付费用户数。这些数据有助于分析用户特征,为产品定位和营销策略提供科学依据。
- 查询性别特征
SELECT
SUM(CASE WHEN gender = '男' THEN 1 ELSE 0 END) AS male_users,
SUM(CASE WHEN gender = '女' THEN 1 ELSE 0 END) AS female_users
FROM behaviordate;
- 查询用户特征
SELECT
SUM(CASE WHEN Consumption_amount = 0 THEN 1 ELSE 0 END) AS non_paying_users,
SUM(CASE WHEN Consumption_amount > 0 THEN 1 ELSE 0 END) AS paying_users
FROM behaviordate;
- 以上SQL查询结果,统计如下:
特征 | 数量(人) |
---|---|
性别特征 | |
男性用户 | 1,527 |
女性用户 | 1,596 |
用户特征 | |
非付费用户数 | 840 |
付费用户数 | 2,283 |
6.3.6 查询付费用户中性别分布
为了了解付费用户的性别分布,我们将查询男性和女性付费用户的数量。这些数据有助于分析不同性别的用户在充值行为上的差异,为针对性的营销策略和产品优化提供科学依据。
SELECT
gender,
COUNT(DISTINCT user_id) AS paying_users
FROM behaviordate
WHERE Consumption_amount > 0
GROUP BY gender;
- 根据查询结果,以下是付费用户中性别分布的整理表格:
性别 | 付费用户数(人) |
---|---|
女性 | 1,152 |
男性 | 1,131 |
6.3.7 查询付费用户充值行为和消费习惯
为了深入了解用户的充值行为和消费习惯,我们将查询月卡用户数、充值用户总数以及按消费区间分类的充值用户数。这些数据有助于分析用户的消费偏好,为产品定价和营销策略提供科学依据。
- 查询月卡用户数
SELECT
COUNT(DISTINCT user_id) AS monthly_card_users
FROM behaviordate
WHERE consumption_type = '月卡';
- 查询道具充值用户数
SELECT
COUNT(DISTINCT user_id) AS item_recharge_users
FROM behaviordate
WHERE consumption_type = '道具充值';
- 查询道具充值用户按消费区间
SELECT
SUM(CASE WHEN Consumption_amount BETWEEN 1 AND 100 THEN 1 ELSE 0 END) AS users_1_to_100,
SUM(CASE WHEN Consumption_amount BETWEEN 101 AND 999 THEN 1 ELSE 0 END) AS users_101_to_999,
SUM(CASE WHEN Consumption_amount >= 1000 THEN 1 ELSE 0 END) AS users_1000_plus
FROM behaviordate
WHERE consumption_type = '道具充值';
- 月卡用户和道具充值用户
类别 | 用户数(人) |
---|---|
月卡用户 | 177 |
道具充值用户 | 2,122 |
- 道具充值用户按消费区间分类
消费区间 | 用户数(人) |
---|---|
1-100元 | 2,093 |
101-999元 | 2 |
1000元以上 | 0 |
6.4 综合统计
我们将以上查询的数据进行整理,汇总了用户总数、新增用户数、付费用户数、收入数据、性别特征、用户特征以及道具充值用户按消费区间的分类情况,提供了全面的用户数据分析。
用户数据汇总
指标 | 数量(人/元) |
---|---|
用户总数 | 3,123 |
8月新增用户数 | 89 |
付费总用户数 | 2,283 |
总收入 (Total Income) | 123,463.89 |
道具充值总金额 (Total Item Recharge) | 118,153.89 |
月卡充值总金额 (Total Monthly Recharge) | 5,310.00 |
性别特征 | |
男性用户 | 1,527 |
女性用户 | 1,596 |
用户特征 | |
非付费用户数 | 840 |
付费用户数 | 2,283 |
付费用户西性别分布 | |
女性用户数 | 1,152 |
男性用户数 | 1,131 |
月卡用户和道具充值用户 | |
月卡用户 | 177 |
道具充值用户 | 2,122 |
道具充值用户按消费区间分类 | |
1-100元 | 2,093 |
101-999元 | 2 |
1000元以上 | 0 |
6.5 数据分析
我们根据以上查询的数据,可以进行简单的分析和总结:
- 用户总数为3,123人,其中8月新增用户数为89人,显示出平台用户基数较大且仍有增长潜力。
- 付费总用户数为2,283人,占总用户数的73%,表明平台具有较高的用户付费率。
- 总收入为123,463.89元,其中道具充值总金额为118,153.89元,月卡充值总金额为5,310.00元,道具充值是主要收入来源。
- 性别特征方面,女性用户略多于男性用户,分别为1,596人和1,527人。
- 在付费用户中,女性用户数为1,152人,男性用户数为1,131人,显示男女用户在付费行为上较为均衡。
- 道具充值用户中,大部分用户的消费金额集中在1-100元区间,共有2,093人,而高消费用户较少。
- 这些数据为产品定价和营销策略提供了科学依据,有助于进一步优化用户体验和提升用户满意度。
七、结论与建议
通过对用户数据的分析,我们发现平台用户总数较为可观,但8月新增用户数较少,需要加大市场推广力度以吸引更多新用户。付费用户比例较高,表明平台具有较强的用户粘性和变现能力,应继续优化用户体验,提高用户满意度。收入主要来自道具充值,月卡充值贡献较小,建议推出更多月卡优惠活动,提升月卡用户的转化率。男女用户比例相对均衡,但在付费用户中女性用户略多,可以针对女性用户群体推出更多定制化内容和活动。大部分道具充值用户集中在低消费区间,高消费用户较少,建议增加高价值道具或套餐,吸引高端用户。非付费用户数较多,可以通过更多的免费试用活动和新手引导,提高这部分用户的付费转化率。月卡用户数量较少,可以考虑增加月卡的附加价值,如专属福利和特权,吸引更多用户订阅。综合来看,平台在用户增长和收入结构方面有较大的优化空间,通过精准营销和产品优化,有望进一步提升整体表现。
八、总结
通过本次实践,我全面掌握了华为云GaussDB(for MySQL)的购买流程和基础操作,从创建实例到导入测试数据
userdate.sql
和behaviordate.sql
,每一步都操作顺畅。特别是在获取关键业务汇报数据和进行用户行为分析的过程中,GaussDB(for MySQL)的高性能和稳定性表现突出,极大地提高了数据处理效率。通过SQL查询,我能够快速获取所需的用户特征和消费习惯数据,为产品优化和营销策略提供了有力支持。此次实践不仅增强了我的技术能力,也让我对GaussDB(for MySQL)的企业级应用有了更深刻的理解。
活动链接:https://bbs.huaweicloud.com/blogs/436298
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