在大数据时代，任何公司的成功都取决于数据驱动的决策和业务流程。在这种情况下，数据集成对于任何业务的成功秘诀都是至关重要的，并且掌握诸如Informatica Powercenter 9.X之类的端到端敏捷数据集成平台必将使您走上职业发展的快速通道。使用Informatica PowerCenter Designer进行ETL和数据挖掘的职业是前所未有的最佳时机。
数据仓库的核心是展现层和提供优质的服务。ETL 及其规范、分层等所做的一切都是为了一个更清晰易用的展现层。
在为数据仓库设计的模式模型中，有多种安排模式对象的方法。一个数据仓库模式模型是星型模式。示例模式（本书中大多数示例的基础）使用星型模式。但是，还有其他模式模型通常用于数据仓库。这些模式模型中最流行的是第三范式（3NF）模式。另外，一些数据仓库模式既不是星型模式也不是3NF模式，而是共享这两种模式的特性；这些模式被称为混合模式模型。
那有没有更好的办法，其实在主语言中，这不过就是个分支语句的事情嘛，奈何SQL语言我不熟啊。。。
Flink SQL 支持对动态表进行复杂灵活的连接操作。 有几种不同类型的连接来解决可能需要的各种语义查询。
表运算符的作用是把为其提供的表作为输入，经过逻辑查询处理，返回一个表结果。SQL Server支持四个表运算符：JOIN、APPLY、PIVOT、UNPIVOT，其中JOIN是标准SQL中的运算符，APPLY、PIVOT和UNPIVOT是T-SQL的扩展。
短短一个查询语句，就出现了五次“profession”，这五次profession效果各有不同，我们容易弄晕，但是SQL能够很轻易的分辨。 为了能让我们容易分辨，SQL推出了假名功能。
数据仓库是多维数据库，它扩展了关系数据库模型，以星形架构为主要结构方式的，并在它的基础上，扩展出理论雪花形架构和数据星座等方式，但不管是哪一种架构，维度表、事实表和事实表中的量度都是必不可少的组成要素。
概述： 本系列【T-SQL基础】主要是针对T-SQL基础的总结。 本篇主要是对多表查询基础的总结。 查询语句的FROM字句在逻辑上是第一条要处理的字句，在FROM字句内可以用表运算符对输入的表进行操作
在多维分析的商业智能解决方案中，根据事实表和维度表的关系，可将常见的模型分为星型模型和雪花型模型。在设计逻辑型数据的模型的时候，就应考虑数据是按照星型模型还是雪花型模型进行组织。
交叉联接是联接查询的第一个阶段，它对两个数据表进行笛卡尔积。即第一张数据表每一行与第二张表的所有行进行联接，生成结果集的大小等于T1*T2。
位图连接索引（Bitmap Join Indexes）是建立在两个或更多表的连接之上的位图索引。对于表列中的每个值，索引存储被索引表中的相应行的ROWID。相比之下，在标准位图索引中，索引是建立在一个表上的。在数据仓库环境中使用这种索引可以改进连接维度表和事实表的查询性能。创建位图连接索引时，标准方法是连接索引中常用的维度表（Dimension）和事实表（Fact）。当用户在一次查询中结合查询事实表和维度表时，就不需要执行连接，因为在位图连接索引中已经有可用的连接结果。通过压缩位图连接索引中的ROWID可以进一步改进性能，并且减少访问数据所需的I/O数量。位图连接索引，就是将事实表和维度表的ROWID提前进行映射，省去了连接时的开销。
维度模型的概念出自于数据仓库领域，是数据仓库建设中的一种数据建模方法。维度模型主要由事实表和维度表这两个基本要素构成。
构建卷积层。用于从输入的高维数组中提取特征。卷积层的每个过滤器就是一个特征映射，用于提取某一个特征，过滤器的数量决定了卷积层输出特征个数，或者输出深度。因此，图片等高维数据每经过一个卷积层，深度都会增加，并且等于过滤器的数量。
在几乎所有处理复杂数据的部门中，Spark很快已成为跨数据和分析生命周期的团队的事实上的分布式计算框架。 新的Adaptive Query Execution框架（AQE）是Spark 3.0最令人期待的功能之一，它可以解决困扰许多Spark SQL工作负载的问题。英特尔和百度混合团队在2018年初的博客中记录了这些内容。要更深入地了解框架，请学习我们更新的Apache Spark Performance Tuning课程。
(上述联接语法用于SELECT语句FROM子句。可以在其他SELECT语句子句中使用其他联接语法。)
数字化转型是一个庞大的体系、漫长的过程，尤其是对于制造企业，所涉及的业务范围较广，在转型过程中，由于时间、资金、人力等资源的有限，许多制造企业采取了按业务或按部门分阶段执行，这种方式在一定程度上减轻了短期内转型的压力，对于部门来说提升了转型的效率。
在Kimball的维度建模的数据仓库中，关于多维体系结构（MD）有三个关键性概念：总线架构（Bus Architecture），一致性维度（Conformed Dimension）和一致性事实（Conformed Fact）。
一、指导思想 二、数据调研 三、架构设计 四、指标体系搭建 五、模型设计 六、维度设计 七、事实表设计 八、其他规范
转载自 http://www.jb51.net/article/39432.htm
SQL连接可以分为内连接、外连接、交叉连接。 数据库数据： book表 stu表 1.内连接 1.1.等值连接：在连接
leetcode 主要是一个针对北美的coder人群找工作的代码练习网站，我在2015年初次接触这个网站的时候，总共只有200多道题目，是一个类似acm 的a题网站。这些年变化越来越大，主要是因为找工作当然是多样化的考核过程，leetcode 也逐渐与时俱进，推出了下面几个类别的练习，今天我们随便挑几个练习一下：
设计优良的分析模型是 DAX 高效运行的前提。在本章中，我们将讨论许多与建模有关的主题，这些主题对于理解性能强劲的模型设计非常重要。
Preface：本文将会讲述 BI/DW/DA 领域的一些常见概念，如：事实表、维度表、建模、多维分析、cube 等，但不涉及具体实例分析。 1、维（Dimension） 维是用于从不同角度描述事物特
本文将会讲述 BI/DW/DA 领域的一些常见概念，如：事实表、维度表、建模、多维分析、cube 等，但不涉及具体实例分析。
在机房收费系统个人重构的时候，很多的功能都需要根据数据库中的一个表中的信息，去查询另一个表中相匹配的信息，我们用到了视图，但是你有没有注意到下面的SQL语句呢？（SELECT...FROM...JOIN...ON...），接下来我们就一起来了解SQL中的JOIN.
01 数仓建模综述 数据建模是数据开发工作中的核心与基石，好的模型体系好处很多： 降低成本：优秀的模型设计能够提升数据复用性，减少计算/存储资源浪费 提升开发效率：优秀的模型设计能够降低数据使用门槛，减少工作量 提升质量：优秀的模型设计能够保证数据口径一致，降低bug率 数据建模的实现方式有很多，常用的比如ER模型，Data Vault模型等。目前业界使用最多的模型是Ralph Kimball 在《数据仓库工具》中提出的维度建模模型，其中典型的代表如星型模型，雪花模型。一个典型的维度建模一般需要经过如下几
子查询是一个嵌套在 SELECT、INSERT、UPDATE 或 DELETE 语句或其他子查询中的查询。任何允许使用表达式的地方都可以使用子查询。
FROM子句指定在SELECT语句中查询数据的一个或多个表(或视图或子查询)。 如果没有查询表数据，则FROM子句是可选的，如下所述。
你真的会玩SQL吗？系列目录 你真的会玩SQL吗？之逻辑查询处理阶段 你真的会玩SQL吗？和平大使 内连接、外连接 你真的会玩SQL吗？三范式、数据完整性 你真的会玩SQL吗？查询指定节点及其所有父节点的方法 你真的会玩SQL吗？让人晕头转向的三值逻辑 你真的会玩SQL吗？EXISTS和IN之间的区别 你真的会玩SQL吗？无处不在的子查询 你真的会玩SQL吗？Case也疯狂 你真的会玩SQL吗？表表达式，排名函数 你真的会玩SQL吗？简单的 数据修改 你真的会玩SQL吗？你所不知道的 数据聚合 你真的会玩S
基本语法 order by xxxx asc(desc) asc 升序， desc 降序
合理的数据仓库分层一方面能够降低耦合性，提高重用性，可读性可维护性，另一方面也能提高运算的效率，影响到数据需求迭代的速度，近而影响到产品决策的及时性。建立数据分层可以提炼公共层，避免烟囱式开发，可见一个合适且合理的数仓分层是极其重要。
在Kimball维度建模中，通常将度量称为“事实”，将环境描述为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。维度和维度属性是维度的两个核心概念，如何构建维度的属性是维度设计中需要关注的。维度具有层次结构，维度中的一些描述属性以层次方式或一对多方式相互关联。比如商品维度，有卖家、类目、品牌等父层次。对于层次结构，是采用雪花模式进行规范化处理还是将维度的属性层次合并到单个维度中进行反规范化处理，需要进行取舍。
在《Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览》中我对JOIN算子有过简单的介绍，这里我们以具体实例的方式让大家对JOIN算子加深印象。JOIN的本质是分别从N(N>=1)张表中获取不同的字段，进而得到最完整的记录行。比如我们有一个查询需求：在学生表(学号，姓名，性别)，课程表(课程号，课程名，学分)和成绩表(学号，课程号，分数)中查询所有学生的姓名，课程名和考试分数。如下：
维度建模的数据仓库中，有一个概念叫Bus Architecture，中文一般翻译为“总线架构”。总线架构是Kimball的多维体系结构（MD）中的三个关键性概念之一，另两个是一致性维度（Conformed Dimension）和一致性事实（Conformed Fact）。
小 A 糊里糊涂进入一家网约车出现服务公司，负责公司数仓建设，试用期主要一项 KPI 是制定数据仓库建设规划；因此小 A 本着从问题出发为原点，先对公司数仓现状进行一轮深入了解，理清存在问题，然后在以不忘初心原则提出解决问题方案。相信很多数据建设者在公司发展某个阶段时都会遇到类似小 A 公司问题，也在思考或已经在执行落地解决这些问题方案，希望通过小 A 案例可以给大家一些启发。下面先看看小 A 公司数仓现状与问题
四种联接 left join(左联接)返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录 right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录inner join(等值联接)只返回两个表中联结字段相等的行cross join(交叉联接)得到的结果是两个表的乘积，即笛卡尔积 创建表 CREATE TABLE `product` (`id` int(10) unsigned not null auto_increment,`amount` int(10) unsi
事实表：每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据表可能包含业务销售数据，如销售商品所产生的数据，与软件中实际表概念一样
在当今这个多种不同数据库混用，各种不同语言不同框架融合的年代（一切为了降低成本并高效的提供服务），知识点多如牛毛。虽然大部分SQL脚本可以使用标准SQL来写，但在实际中，效率就是一切，因而每种不同厂商的SQL新特性有时还是会用到，这部分内容更是让人抓瞎，常常会由于一些很简单的问题花很久来搜索准确答案。赶脚俺弱小的智力已经完全无法记清楚常见的命令了，即使是用的最熟悉的T-SQL（SQL Server）。因此将最常见的T-SQL操作做个简单的总结,包括一些容易忽视的知识点和常见的开发样例。实话实说，现在开发中较
在《SQL概览》中我们介绍了JOIN算子的语义和基本的使用方式，介绍过程中大家发现Apache Flink在语法语义上是遵循ANSI-SQL标准的，那么再深思一下传统数据库为啥需要有JOIN算子呢？在实现原理上面Apache Flink内部实现和传统数据库有什么区别呢？本篇将详尽的为大家介绍传统数据库为什么需要JOIN算子，以及JOIN算子在Apache Flink中的底层实现原理和在实际使用中的优化！
新智元报道 来源：华为 编辑：肖琴、克雷格 【新智元导读】华为今天发布全球联接指数（GCI），根据四大经济要素和五大使能技术，共40个指标，对全球79个国家全面客观量化其数字经济转型的进程。GCI
因此，CROSSFILTER函数的意思就是交叉筛选的意思。其用途也是简洁明了，改变计算过程中的筛选方向。
核心：从业务架构设计（如何快速上手工作）到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可管理、可追溯、可规避重复建设。
来源：大数据与机器学习文摘 五分钟学大数据 本文约20000字，建议阅读25分钟 本文介绍了大数据领域建模的方法。 一、大数据领域建模综述 1.1 为什么需要数据建模 有结构地分类组织和存储是我们面临的一个挑战。 数据模型强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。 数据模型方法，以便在性能、成本、效率之间取得最佳平衡。 成本：良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余，也能实现计算结果复用，极大地降低大数据系统中的存储和计算成本。 效率：良好的数据模型能极大地改善用户使用数据的体验，提高使用数据的效率。
白茶老师在他的文章《BI技巧丨矩阵高亮》介绍了一种交叉显示效果，选中一个维度，该维度背景色突出显示，选中两个维度，两个维度均突出显示，且交叉的格子颜色加深。
--Chapter 3 使用联接和子查询来查询数据 --内容提要 go /* (一)、使用联接查询数据 1. 内联接 2. 外联接 3. 交叉联接 4. 等值联接 5. 自联接 */ go /* (二)、使用子查询查询数据 1. 使用比较运算符，IN和EXISTS关键字 2. 使用修改过的比较运算符 3. 使用聚合函数 4. 使用嵌套子查询 5. 使用关联子查询 6. APPLY运算符 */ go /* (三)、管理结
维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中，将度量称为“事实”，将环境描述称为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。
反事实推理是可解释性的一般范式。它是关于确定我们需要对输入数据应用哪些最小更改，以便分类模型将其分类到另一个类中。
最近在How-tos专家系列介绍了如何在大数据系统上数据建模 。在演讲过程中，许多与会者提出了一些非常有趣的问题。众所周知，大数据系统围绕结构需求的形式化程度较低，但是对于数据仓库继续为传统用例提供服务而言，建模仍然是非常重要的功能。我想分享一下我在本届会议期间以及访问组织时收到的一些较常见的问题，并对此做出回应。
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