make menuconifg中的 (2) Maximum number of consumers per trigger 介 绍
时间: 2024-05-21 08:16:42 浏览: 85
"Maximum number of consumers per trigger" 是指每个触发器(trigger)可以同时启动的最大消费者(consumer)数。在使用消息队列时,当有消息到达时触发器会将消息发送给消费者进行处理,这时如果有多个消费者在等待处理消息,就需要通过设置最大消费者数来控制同时处理消息的数量,防止系统资源过度占用。通常情况下,这个值需要根据具体的业务场景和系统硬件资源进行调整,以达到最优的性能表现。
相关问题
统计每个User的用餐人数和消费金额。利用info_user表中的'number_consumers','expenditure'两列来计算用餐人数和消费金额,使用groupby语句,对'USER_ID'进行分组,计算'number_consumers','expenditure'的sum和,新的数据存于info_user2中,使用info_user2 = info_user2.reset_index()语句,使得'USER_ID'也成为info_user2的一列,使用语句info_user2.columns = ['USER_ID', 'numbers', 'amount'],对三列数据进行重命名。打印info_user2,结果如下:
抱歉,我无法直接访问您的数据库或数据表。但是,我可以提供相应的SQL语句供您参考:
```
SELECT USER_ID, SUM(number_consumers) AS numbers, SUM(expenditure) AS amount
FROM info_user
GROUP BY USER_ID;
```
这条SQL语句会根据`USER_ID`对`info_user`表中的记录进行分组,并计算每个分组内`number_consumers`和`expenditure`的总和。结果会包括`USER_ID`、用餐人数和消费金额三列,其中用餐人数和消费金额的列会分别命名为`numbers`和`amount`。您可以使用类似以下的代码将查询结果存储到`info_user2`数据框中:
```python
import pandas as pd
# 连接数据库并查询数据
conn = create_engine('数据库连接信息')
info_user2 = pd.read_sql_query('SELECT USER_ID, SUM(number_consumers) AS numbers, SUM(expenditure) AS amount FROM info_user GROUP BY USER_ID;', conn)
# 重命名列
info_user2.columns = ['USER_ID', 'numbers', 'amount']
# 打印结果
print(info_user2)
```
Michigan Surveys of Consumers中文名是?这是什么机构?主要发布什么数据?主要职责是什么?
Michigan Surveys of Consumers的中文名为密歇根消费者调查(简称MSC)。它是密歇根大学的一个调查机构,主要发布美国消费者信心指数(Consumer Sentiment Index)和美国经济状况指数(Index of Consumer Expectations)等经济数据。MSC的主要职责是通过定期的问卷调查了解美国消费者的信心和预期,为政府、企业和投资者提供宏观经济分析和市场预测。
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