limit 1000，offset100要在groupby之前还是之后，那orderby呢

通常情况下，limit和offset应该在group by之后再应用，因为它们是用于限制结果集的。而orderby应该在group by之前应用，因为它用于对结果集进行排序。但是，具体应该如何使用这些关键词取决于查询需求。在一些情况下，可能需要在group by之前使用limit和offset，或在group by之后使用orderby。

相关问题

select a.*,count(distinct b.id) as 'topicNum',count(distinct c.id) as 'groupNum' from resource_instance_rocketmq a left join resource_rocketmq_topic b on a.instance_id = b.instance_id left join resource_rocketmq_group c on a.instance_id = c.instance_id where a.instance_name like '%gaotu%' group by a.instance_id order by topicNum asc limit 3 offset 2

以下是将该 SQL 查询语句转换为 Golang 代码的示例：

package main

import (
	"context"
	"database/sql"
	"fmt"

	_ "github.com/go-sql-driver/mysql"
)

func main() {
	db, err := sql.Open("mysql", "user:password@tcp(host:port)/database")
	if err != nil {
		panic(err.Error())
	}
	defer db.Close()

	query := `
		SELECT a.*, COUNT(DISTINCT b.id) AS topicNum, COUNT(DISTINCT c.id) AS groupNum
		FROM resource_instance_rocketmq a
		LEFT JOIN resource_rocketmq_topic b ON a.instance_id = b.instance_id
		LEFT JOIN resource_rocketmq_group c ON a.instance_id = c.instance_id
		WHERE a.instance_name LIKE ?
		GROUP BY a.instance_id
		ORDER BY topicNum ASC
		LIMIT 3 OFFSET 2
	`
	rows, err := db.QueryContext(context.Background(), query, "%gaotu%")
	if err != nil {
		panic(err.Error())
	}
	defer rows.Close()

	for rows.Next() {
		// 读取查询结果，并进行处理
	}
}

请将代码中的 `user`、`password`、`host`、`port`、`database` 分别替换为您的 MySQL 数据库的实际连接信息。同时，您需要安装 `go-sql-driver/mysql` 包以便 Golang 代码连接 MySQL 数据库。请注意，为了防止 SQL 注入攻击，我们使用了 `?` 占位符，并将查询条件 `"gaotu"` 作为参数传入 `QueryContext` 方法中。

SELECT domain_name, http_port, DATE_FORMAT(FROM_UNIXTIME(TIME), '%Y-%m-%d') AS day, COUNT(*) AS count, SUM(ll) / (1024 * 1024) AS ll, SUM(llsd) / (1024 * 1024) AS llsd, SUM(cksj) / (1024 * 1024) AS cksj FROM video_traffic_record GROUP BY domain_name, http_port, day ORDER BY day DESC LIMIT 10 OFFSET 2如何转换成elasticsearch

这是一个 MySQL 查询语句，如果要将其转换为 Elasticsearch 查询语句，可以使用 Elasticsearch 的 Aggregation 功能。

首先，需要将 video_traffic_record 表中的数据导入到 Elasticsearch 中，可以使用 Elasticsearch 的 Bulk API 进行批量导入。

导入完成后，可以使用以下 Elasticsearch 查询语句来替代原先的 MySQL 查询语句：

GET /video_traffic_record/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "domains": {
      "terms": {
        "field": "domain_name.keyword"
      },
      "aggs": {
        "ports": {
          "terms": {
            "field": "http_port"
          },
          "aggs": {
            "days": {
              "date_histogram": {
                "field": "TIME",
                "interval": "day"
              },
              "aggs": {
                "count": {
                  "value_count": {
                    "field": "TIME"
                  }
                },
                "ll": {
                  "sum": {
                    "field": "ll"
                  }
                },
                "llsd": {
                  "sum": {
                    "field": "llsd"
                  }
                },
                "cksj": {
                  "sum": {
                    "field": "cksj"
                  }
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

这个 Elasticsearch 查询语句使用了嵌套的 Aggregation，按照域名、端口号、日期对数据进行聚合，并计算每个组的数据量、ll、llsd、cksj 的总和。最终结果会返回每个组的统计数据，可以根据需要进行分析和展示。