ASHISH SRIVASTAVA

Wednesday 4 March 2020

Corona virus - COVID-19

कोरोना वायरस साइज में बड़ा होता है जिसका साइज 400-500 माइक्रोन का होता है, इसलिए ये नार्मल मास्क से भी रुक जाता है इसके लिए किसी खास मास्क की ज़रूरत नहीं है.

ये वायरस हवा में नही तैरता पर ज़मीन पर ज़िंदा रहता है, किसी भी तरह के मेटल पर ये 12 घंटे ज़िंदा रहता है, इसलिए हाथ को साबुन से धोते रहें!

ये कपड़ो पर 9 घंटे ज़िंदा रहता है तो इसलिए कपड़ो को रोज़ धोएं और धूप में सुखाये, 2 घण्टे धूप लगाये.

हाथों पे ये 10 मिनट ज़िंदा रहता है तो अल्कोहल वाला sanitizer उसे करें.

ये 26-27℃ से ज़्यादा का तापमान नहीं झेल पाता इसलिए धूप में ज़रूर जाएं और गरम पानी की गरारे करें ये मुँह में ही मर जायेगा, और फेफड़ों में नहीं जाएगा.

ठंडी चीज़े, icecream वगैरह ना खाएं.

इन् सब चीजों को धयान रख कर कोरोना से काफी हद तक बचा जा सकता है!

सुरक्षा टिप्स:

१. हाथ के बजाये अपनी कोहनी, कन्धों का प्रयोग दरवाजों को खोलने और बंद करने के लिए करें
२. नमस्कार करें . हैंडशेक न करें.
३. अपनी नाक, आँख, और मुंह को अपने हाथ से न छुएँ (आप लगभग १०० x बार दिन भर में अपना हाथ मुंह पर ले जाते है)
४. ६०% से अधिक अल्कोहल वाले sanitizer की शीशी अपने जेब में ले कर चलें. जब भी कुछ छुएं हाथ साफ़ कर लें
५. मास्क वायरस से बचने के लिए नहीं है, बल्कि आप को अपने मुंह को छूने से रोकने के लिए पहने.
६. यह वायरस हवा में नहीं होगा. बल्कि खासने और छीकने पर उसके छीटों में होगा. यदि आप खांस रहे हैं तो डिस्पोजेबल टिश्यू का प्रयोग करें
७. और यदि कोई खांस रहा है तो उससे कुछ दूर रहे.
८. यह वायरस आपके फेफड़ों के सेल् को ही affect करता है. इसलिए यह केवल आपके हाँथ के द्वारा आपके नाक या मुहं से होता हुआ फेफड़ों में जाएगा या यदि कोई व्यक्ति आपके नाक या मुंह पर सीधे खांसे या छीक दे तब जायेगा .
९. जिंक Lozenges ले कर रख लें और जब गले या फेफड़ों में कुछ अजीब सा लगे तो उसे पीठ के बल लेट कर मुंह के एक दम पीछे वाले हिस्से में रख कर चूसें
१० अपना गला सूखने न दें. हर १० / १५ मिनट में पानी का सिप लेते रहे.
११ आपको कोरोना वायरस है की नहीं - जानने के लिये गहरी सांस लें और १० सेकंड के लिए सांस रोक लें. यदि आपको खांसी नहीं आये, सीने में कुछ भारीपन न हो, discomfort न हो तो समझिये की आपको कोरोना नहीं है. रोज़ चेक करें

Monday 24 February 2020

Do you support NRC & CAA?

Tuesday 31 December 2019

SQL Query Table Name with Rows Counts

SELECT
TableName = t.NAME,
TableSchema = s.Name,
RowCounts = p.rows
FROM
sys.tables t
INNER JOIN
sys.schemas s ON t.schema_id = s.schema_id
INNER JOIN
sys.indexes i ON t.OBJECT_ID = i.object_id
INNER JOIN
sys.partitions p ON i.object_id = p.OBJECT_ID AND i.index_id = p.index_id
WHERE
t.is_ms_shipped = 0

GROUP BY
t.NAME, s.Name, p.Rows
ORDER BY
s.Name, t.Name

Monday 16 December 2019

SQL Performance Report Queries

--Query 1: logical reads

SELECT TOP 10 SUBSTRING(qt.TEXT, (qs.statement_start_offset/2)+1,

((CASE qs.statement_end_offset

WHEN -1 THEN DATALENGTH(qt.TEXT)

ELSE qs.statement_end_offset

END - qs.statement_start_offset)/2)+1),

qs.execution_count,

qs.total_logical_reads, qs.last_logical_reads,

qs.total_logical_writes, qs.last_logical_writes,

qs.total_worker_time,

qs.last_worker_time,

qs.total_elapsed_time/1000000 total_elapsed_time_in_S,

qs.last_elapsed_time/1000000 last_elapsed_time_in_S,

qs.last_execution_time,

qp.query_plan

FROM sys.dm_exec_query_stats qs

CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) qt

CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(qs.plan_handle) qp

ORDER BY qs.total_logical_reads DESC -- logical reads

--Query 2: logical writes

SELECT TOP 10 SUBSTRING(qt.TEXT, (qs.statement_start_offset/2)+1,

((CASE qs.statement_end_offset

WHEN -1 THEN DATALENGTH(qt.TEXT)

ELSE qs.statement_end_offset

END - qs.statement_start_offset)/2)+1),

qs.execution_count,

qs.total_logical_reads, qs.last_logical_reads,

qs.total_logical_writes, qs.last_logical_writes,

qs.total_worker_time,

qs.last_worker_time,

qs.total_elapsed_time/1000000 total_elapsed_time_in_S,

qs.last_elapsed_time/1000000 last_elapsed_time_in_S,

qs.last_execution_time,

qp.query_plan

FROM sys.dm_exec_query_stats qs

CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) qt

CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(qs.plan_handle) qp

ORDER BY qs.total_logical_writes DESC -- logical writes

--Query 3: CPU time

SELECT TOP 10 SUBSTRING(qt.TEXT, (qs.statement_start_offset/2)+1,

((CASE qs.statement_end_offset

WHEN -1 THEN DATALENGTH(qt.TEXT)

ELSE qs.statement_end_offset

END - qs.statement_start_offset)/2)+1),

qs.execution_count,

qs.total_logical_reads, qs.last_logical_reads,

qs.total_logical_writes, qs.last_logical_writes,

qs.total_worker_time,

qs.last_worker_time,

qs.total_elapsed_time/1000000 total_elapsed_time_in_S,

qs.last_elapsed_time/1000000 last_elapsed_time_in_S,

qs.last_execution_time,

qp.query_plan

FROM sys.dm_exec_query_stats qs

CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) qt

CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(qs.plan_handle) qp

ORDER BY qs.total_worker_time DESC -- CPU time

--Query 4: Missing Index

SELECT

dm_mid.database_id AS DatabaseID,

dm_migs.avg_user_impact*(dm_migs.user_seeks+dm_migs.user_scans) Avg_Estimated_Impact,

dm_migs.last_user_seek AS Last_User_Seek,

OBJECT_NAME(dm_mid.OBJECT_ID,dm_mid.database_id) AS [TableName],

'CREATE INDEX [IX_' + OBJECT_NAME(dm_mid.OBJECT_ID,dm_mid.database_id) + '_'

+ REPLACE(REPLACE(REPLACE(ISNULL(dm_mid.equality_columns,''),', ','_'),'[',''),']','')

+ CASE

WHEN dm_mid.equality_columns IS NOT NULL

AND dm_mid.inequality_columns IS NOT NULL THEN '_'

ELSE ''

END

+ REPLACE(REPLACE(REPLACE(ISNULL(dm_mid.inequality_columns,''),', ','_'),'[',''),']','')

+ ']'

+ ' ON ' + dm_mid.statement

+ ' (' + ISNULL (dm_mid.equality_columns,'')

+ CASE WHEN dm_mid.equality_columns IS NOT NULL AND dm_mid.inequality_columns

IS NOT NULL THEN ',' ELSE

'' END

+ ISNULL (dm_mid.inequality_columns, '')

+ ')'

+ ISNULL (' INCLUDE (' + dm_mid.included_columns + ')', '') AS Create_Statement

FROM sys.dm_db_missing_index_groups dm_mig

INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_group_stats dm_migs

ON dm_migs.group_handle = dm_mig.index_group_handle

INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_details dm_mid

ON dm_mig.index_handle = dm_mid.index_handle

WHERE dm_mid.database_ID = DB_ID()

ORDER BY Avg_Estimated_Impact DESC

--Query 5: Query Time Execution

SELECT

qs.total_elapsed_time / qs.execution_count / 1000000.0 AS average_seconds,

qs.total_elapsed_time / 1000000.0 AS total_seconds,

qs.execution_count,

SUBSTRING (qt.text,qs.statement_start_offset/2,

(CASE WHEN qs.statement_end_offset = -1

THEN LEN(CONVERT(NVARCHAR(MAX), qt.text)) * 2

ELSE qs.statement_end_offset END - qs.statement_start_offset)/2) AS individual_query,

o.name AS object_name,

DB_NAME(qt.dbid) AS database_name

FROM sys.dm_exec_query_stats qs

CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) as qt

LEFT OUTER JOIN sys.objects o ON qt.objectid = o.object_id

WHERE qt.dbid = DB_ID()

ORDER BY average_seconds DESC;

----------Query 6: AvgIo

SELECT

creation_time

, last_execution_time

, total_logical_reads AS [LogicalReads] , total_logical_writes AS [LogicalWrites] , execution_count

, total_logical_reads+total_logical_writes AS [AggIO] , (total_logical_reads+total_logical_writes)/(execution_count+0.0) AS [AvgIO] , st.TEXT

, DB_NAME(st.dbid) AS database_name

, st.objectid AS OBJECT_ID

FROM sys.dm_exec_query_stats qs

CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(sql_handle) st

WHERE total_logical_reads+total_logical_writes > 0

AND sql_handle IS NOT NULL

ORDER BY [AggIO] DESC

Friday 19 July 2019

Bulk SMS Sender ID Codes

Following table is of Telecom Operator Code.

Provider	Code
Airtel	A
BSNL	B
Datacom Solutions	C
Aircel	D
Reliance Telecom	E
HFCL Infotel	H
Idea Cellular	I
BPL Mobile/Loop Telecom	L
MTNL	M
Spice Telecom	P
Reliance Communications	R
S tel	S
Tata Teleservices	T
Unitech Group	U
Vodafone Group	V
Swan Telecom	W
Shyam Telecom	Y

Following is the table of Regional Code.

Region	Code
Andhra Pradesh	A
Bihar	B
Delhi	D
UP-East	E
Gujarat	G
Haryana	H
Himachal Pradesh	I
Jammu & Kashmir	J
Kolkata	K
Kerala	L
Mumbai	M
North East	N
Orissa	O
Punjab	P
Rajasthan	R
Assam	S
Tamil Nadu	T
West Bengal	V
UP-West	W
Karnataka	X
Madhya Pradesh	Y
Maharashtra	Z

Tuesday 18 June 2019

Excel read, Two days different in Python

Program:

import pandas as pd
df = pd.read_excel('CompleteData2.xlsx', sheet_name='Test')
df.DOA = pd.to_datetime(df['DOA']).dt.normalize()
df.DOD = pd.to_datetime(df['DOD']).dt.normalize()
df['Length_of_stay'] = ((df['DOD'] - df['DOA'])).dt.days
f = df.loc[:,['Length_of_stay']]
mode = f.mode(axis=0)
print(mode, 'Mode of Length_of_stay')
mean = f.mean(axis=0)
print(mean, 'Mean of Length_of_stay')

output:

Saturday 1 June 2019

View a List of Databases on an Instance of SQL Server

Query 1:

SELECT name, database_id, create_date FROM sys.databases ;

If u need only the User-defined databases;

Query 1: select * from sys.databases WHERE name NOT IN ('master', 'tempdb', 'model', 'msdb');

Query 2: SELECT name,filename ,sid FROM dbo.sysdatabases WHERE dbid > 4