traffic和Throughput的区别

时间: 2023-06-13 21:08:50 浏览: 73
Traffic(流量)是指在一定时间内通过某个网络或通信链路传输的数据总量,通常以比特(bit)或字节(byte)为单位计算。它反映了网络的繁忙程度,即在一定时间内有多少数据通过网络传输。 Throughput(吞吐量)则是指在一定时间内通过某个网络或通信链路传输的数据速率,通常以比特每秒(bps)或字节每秒(Bps)为单位计算。它反映了网络的传输速度,即在单位时间内网络能够传输多少数据。 简单来说,Traffic(流量)是指网络中传输的数据总量,而Throughput(吞吐量)是指网络中传输数据的速率。
相关问题

select concat(radio_mcc,Radio_MNC) as plmn,Radio_Brand,Radio_Network_Generation,left(Test_Timestamp,7) as month,traffic_bytes,traffic_direction,Location_Longitude as longtition,Location_Latitude as latitude cast((180.0 * (cast(floor(cast(Location_Longitude as double) * 20037508.34 / 180.0 / 300) as int) * 300 + 50) / 20037508.34) as decimal(30,10)) as grid_longitude, case when ln(tan((90.0 +cast(Location_Latitude as double)) * pi() / 360.0)) / pi() >1 then cast((57.295779513082323 * (2.0 * atan(exp((cast(floor(20037508.34/300) as int)*300 + 50) /20037508.34 * 3.141592653589793)) - 1.570796326794897)) as decimal(30,10)) when ln(tan((90.0 +cast(Location_Latitude as double)) * pi() / 360.0)) / pi() < -1 then cast((57.295779513082323 * (2.0 * atan(exp((cast(floor(-20037508.34/300) as int)*300 + 50) /20037508.34 * 3.141592653589793)) - 1.570796326794897)) as decimal(30,10)) else cast((57.295779513082323 * (2.0 * atan(exp((cast(floor(ln(tan((90.0 +cast(Location_Latitude as double)) * pi() / 360.0)) / pi() * 20037508/300) as int)*300 + 50) /20037508.34 * 3.141592653589793)) - 1.570796326794897)) as decimal(30,10)) end as grid_latitude, avg(throughput_receive) as download_bps, sum(test_samples) as samples from public_standard.ps04_p3_ntr__no where Radio_Network_Generation not in ('WiFi','Unknown','2G') and concat(radio_mcc,Radio_MNC)!='' and concat(radio_mcc,Radio_MNC) in (select a.plmn from (select concat(radio_mcc,Radio_MNC) as plmn,count(0) as num from public_standard.ps04_p3_ntr__no where concat(radio_mcc,Radio_MNC)!='' group by concat(radio_mcc,Radio_MNC) order by num desc limit 4)a ) group by radio_mcc,Radio_MNC,Radio_Brand,Radio_Network_Generation,month,traffic_bytes,traffic_direction,grid_longitude,grid_latitude,Location_Longitude,Location_Latitude;改为正确写法

你提供的查询语句有一些错误,请注意以下修改: ``` SELECT CONCAT(radio_mcc, Radio_MNC) AS plmn, Radio_Brand, Radio_Network_Generation, LEFT(Test_Timestamp, 7) AS month, traffic_bytes, traffic_direction, Location_Longitude AS longtition, Location_Latitude AS latitude, CAST((180.0 * (CAST(FLOOR(CAST(Location_Longitude AS DOUBLE) * 20037508.34 / 180.0 / 300) AS INT) * 300 + 50) / 20037508.34) AS DECIMAL(30, 10)) AS grid_longitude, CASE WHEN LN(TAN((90.0 + CAST(Location_Latitude AS DOUBLE)) * PI() / 360.0)) / PI() > 1 THEN CAST((57.295779513082323 * (2.0 * ATAN(EXP((CAST(FLOOR(20037508.34 / 300) AS INT) * 300 + 50) / 20037508.34 * 3.141592653589793)) - 1.570796326794897)) AS DECIMAL(30, 10)) WHEN LN(TAN((90.0 + CAST(Location_Latitude AS DOUBLE)) * PI() / 360.0)) / PI() < -1 THEN CAST((57.295779513082323 * (2.0 * ATAN(EXP((CAST(FLOOR(-20037508.34 / 300) AS INT) * 300 + 50) / 20037508.34 * 3.141592653589793)) - 1.570796326794897)) AS DECIMAL(30, 10)) ELSE CAST((57.295779513082323 * (2.0 * ATAN(EXP((CAST(FLOOR(LN(TAN((90.0 + CAST(Location_Latitude AS DOUBLE)) * PI() / 360.0)) / PI() * 20037508 / 300) AS INT) * 300 + 50) / 20037508.34 * 3.141592653589793)) - 1.570796326794897)) AS DECIMAL(30, 10)) END AS grid_latitude, AVG(throughput_receive) AS download_bps, SUM(test_samples) AS samples FROM public_standard.ps04_p3_ntr__no WHERE Radio_Network_Generation NOT IN ('WiFi', 'Unknown', '2G') AND CONCAT(radio_mcc, Radio_MNC) != '' AND CONCAT(radio_mcc, Radio_MNC) IN ( SELECT a.plmn FROM ( SELECT CONCAT(radio_mcc, Radio_MNC) AS plmn, COUNT(0) AS num FROM public_standard.ps04_p3_ntr__no WHERE CONCAT(radio_mcc, Radio_MNC) != '' GROUP BY CONCAT(radio_mcc, Radio_MNC) ORDER BY num DESC LIMIT 4 ) a ) GROUP BY radio_mcc, Radio_MNC, Radio_Brand, Radio_Network_Generation, month, traffic_bytes, traffic_direction, grid_longitude, grid_latitude, Location_Longitude, Location_Latitude; ``` 这样修改后的查询语句应该是正确的了。请注意检查你的数据库中的表名和字段名是否与查询语句中的相匹配。

create table $x00256702.$pr01_temp_p3_ntr_grid_new__1604666481550 as select concat(radio_mcc,Radio_MNC) as plmn,Radio_Brand,Radio_Network_Generation, left(Test_Timestamp,7) as month, cast((180.0 * (cast(floor(cast(Location_Longitude as double) * 20037508.34 / 180.0 / 300) as int) * 300 + 50) / 20037508.34) as decimal(30,10)) as grid_longitude, case when ln(tan((90.0 +cast(Location_Latitude as double)) * pi() / 360.0)) / pi() >1 then cast((57.295779513082323 * (2.0 * atan(exp((cast(floor(20037508.34/300) as int)*300 + 50) /20037508.34 * 3.141592653589793)) - 1.570796326794897)) as decimal(30,10)) when ln(tan((90.0 +cast(Location_Latitude as double)) * pi() / 360.0)) / pi() < -1 then cast((57.295779513082323 * (2.0 * atan(exp((cast(floor(-20037508.34/300) as int)*300 + 50) /20037508.34 * 3.141592653589793)) - 1.570796326794897)) as decimal(30,10)) else cast((57.295779513082323 * (2.0 * atan(exp((cast(floor(ln(tan((90.0 +cast(Location_Latitude as double)) * pi() / 360.0)) / pi() * 20037508/300) as int)*300 + 50) /20037508.34 * 3.141592653589793)) - 1.570796326794897)) as decimal(30,10)) end as grid_latitude, avg(throughput_receive) as download_bps,sum(test_samples) as samples from $public_standard.$ps04_p3_ntr__za where Radio_RXLevel>=-150 and Radio_RXLevel<=-10 and Radio_Network_Generation!='WiFi' and traffic_direction='Downlink' and concat(radio_mcc,Radio_MNC)!='' and concat(radio_mcc,Radio_MNC) in (select a.plmn from (select concat(radio_mcc,Radio_MNC) as plmn,count(0) as num from $public_standard.$ps04_p3_ntr__za where concat(radio_mcc,Radio_MNC)!='' group by concat(radio_mcc,Radio_MNC) order by num desc limit 4)a ) and left(test_timestamp,7) in (left(cast(months_add(now(),0) as string),7), left(cast(months_add(now(),-1) as string),7), left(cast(months_add(now(),-2) as string),7), left(cast(months_add(now(),-3) as string),7), left(cast(months_add(now(),-4) as string),7), left(cast(months_add(now(),-5) as string),7), left(cast(months_add(now(),-6) as string),7)) group by radio_mcc,Radio_MNC,Radio_Brand,Radio_Network_Generation,month,grid_longitude,grid_latitude ;解析一下这个算法脚本

这是一个 SQL 查询语句,具体解析如下: 1. 创建一个名为 `$x00256702.$pr01_temp_p3_ntr_grid_new__1604666481550` 的表格。 2. 在 `$public_standard.$ps04_p3_ntr__za` 表格中,选取以下条件的数据: - `Radio_RXLevel` 在 -150 到 -10 之间。 - `Radio_Network_Generation` 不等于 "WiFi"。 - `traffic_direction` 等于 "Downlink"。 - `concat(radio_mcc,Radio_MNC)` 不为空。 - `concat(radio_mcc,Radio_MNC)` 在子查询中被选出的前四名 `plmn` 值中。 - `left(test_timestamp,7)` 值在当前月份和前六个月份中。 3. 将选取的数据按照以下条件分组,并计算其中的平均值和总和: - `concat(radio_mcc,Radio_MNC)`,并将其重命名为 `plmn`。 - `Radio_Brand`。 - `Radio_Network_Generation`。 - `left(Test_Timestamp,7)`,并将其重命名为 `month`。 - `cast((180.0 * (cast(floor(cast(Location_Longitude as double) * 20037508.34 / 180.0 / 300) as int) * 300 + 50) / 20037508.34) as decimal(30,10))`,并将其重命名为 `grid_longitude`。 - `case when ln(tan((90.0 +cast(Location_Latitude as double)) * pi() / 360.0)) / pi() >1 then cast((57.295779513082323 * (2.0 * atan(exp((cast(floor(20037508.34/300) as int)*300 + 50) /20037508.34 * 3.141592653589793)) - 1.570796326794897)) as decimal(30,10)) when ln(tan((90.0 +cast(Location_Latitude as double)) * pi() / 360.0)) / pi() < -1 then cast((57.295779513082323 * (2.0 * atan(exp((cast(floor(-20037508.34/300) as int)*300 + 50) /20037508.34 * 3.141592653589793)) - 1.570796326794897)) as decimal(30,10)) else cast((57.295779513082323 * (2.0 * atan(exp((cast(floor(ln(tan((90.0 +cast(Location_Latitude as double)) * pi() / 360.0)) / pi() * 20037508/300) as int)*300 + 50) /20037508.34 * 3.141592653589793)) - 1.570796326794897)) as decimal(30,10)) end`,并将其重命名为 `grid_latitude`。 4. 将分组后的数据插入到 `$x00256702.$pr01_temp_p3_ntr_grid_new__1604666481550` 表格中,其中包括以下列: - `plmn`。 - `Radio_Brand`。 - `Radio_Network_Generation`。 - `month`。 - `grid_longitude`。 - `grid_latitude`。 - `download_bps`,为 `throughput_receive` 的平均值。 - `samples`,为 `test_samples` 的总和。

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