上一篇详细讲解了如何用Canal和Kafka，将MySQL数据实时全量同步到Greenplum。对照本专题第一篇中图1-1的数据仓库架构，我们已经实现了ETL的实时抽取过程，将数据同步到RDS中。本篇继续介绍如何实现后面的数据装载过程。实现实时数据装载的总体步骤可归纳为：
前面章节中，我们实现了实时多维数据仓库的基本功能，如使用Canal和Kafka实现实时数据同步，定义Greenplum rule执行实时数据装载逻辑等。本篇将继续讨论常见的维度表技术。
描述:主要学习数据库的DDL数据库定义语言，比如CREATE , DROP, ALTER 等等:
前面文章中，我们用Kettle工具实现了Hadoop多维数据仓库的基本功能，如使用Sqoop作业项、SQL脚本、Hadoop file output、ORC output等步骤实现ETL过程，使用Oozie、Start作业项定期执行ETL任务等。本篇将继续讨论常见的维度表技术，以最简单的“增加列”开始，继而讨论维度子集、角色扮演维度、层次维度、退化维度、杂项维度、维度合并、分段维度等基本的维度表技术。这些技术都是在实际应用中经常使用的。在说明这些技术的相关概念和使用场景后，我们以销售订单数据仓库为例，给出Kettle实现和测试过程。
可能大家对SQL语句太过熟悉了，也可能虽然已经从Asp过度到了Asp.Net时代，但是Asp的观念没有发生太大变化。结果就是我们将应用程序大部分的逻辑都交给了数据库去完成，忘记了.Net Framework提供给我们灵活强大的数据操控能力。比如说，当我们需要对数据进行筛选的时候，我们想到的是“Where”子句，而不是List<T>.FindAll()；当我们需要对数据进行排序的时候，我们想到的是“Order By”子句，而不是List<T>.Sort()；当我们需要对数据进行分页的时候我们想到的是存储过程，而不是List<T>.GetRange()。
上两篇里介绍了几种基本的维度表技术，并用示例演示了每种技术的实现过程。本篇说明多维数据仓库中常见的事实表技术。我们将讲述五种基本事实表扩展，分别是周期快照、累积快照、无事实的事实表、迟到的事实和累积度量。和讨论维度表一样，也会从概念开始认识这些技术，继而给出常见的使用场景，最后以销售订单数据仓库为例，给出Kettle实现的作业、转换和测试过程。
三、维度子集 有些需求不需要最细节的数据。例如更想要某个月而不是某天的记录。再比如相对于全部的销售数据，可能对某些特定状态的数据更感兴趣等。这些特定维度包含在从细节维度选择的行中，所以叫维度子集。维度子集比细节维度的数据少，因此更易使用，查询也更快。 本节中将准备两个特定维度，它们均取自现有的维度：月份维度（日期维度的子集），Pennsylvania州客户维度（客户维度的子集）。 1. 建立月份维度表 执行下面的脚本建立月份维度表。注意月份维度不包含promo_ind列，该列不适用月层次上，因为一个月中可能有多个促销期，而且并不是一个月中的每一天都是促销期。促销标记适用于天这个层次。
在数据时代，我们每个人既是数据的生产者，也是数据的使用者，然而初次获取和存储的原始数据杂乱无章、信息冗余、价值较低。
然后字符串部分可以写各种格式## String Replace 以下示例使用 xxx 替换 abcdefghi 中的字符串 cde。
您好！我是Matt Mazur ，是一名数据分析师，曾在几家初创公司工作过，帮助公司利用数据发展业务。本指南记录了我对格式化 SQL 的喜好，希望对其他人有一些用处。如果您或您的团队还没有 SQL 风格指南，那么它可以作为一个很好的起点，您可以根据自己的喜好来采用和更新它。
其他面试题类型汇总： Java校招极大几率出的面试题（含答案）—-汇总 几率大的网络安全面试题（含答案） 几率大的多线程面试题（含答案） 几率大的源码底层原理，杂食面试题（含答案） 几率大的Redis面试题（含答案） 几率大的linux命令面试题（含答案） 几率大的杂乱+操作系统面试题（含答案） 几率大的SSM框架面试题（含答案） 几率大的数据库（MySQL）面试题（含答案） 几率大的JVM面试题（含答案） 几率大的现场手撕算法面试题（含答案） 临时抱佛脚必备系列（含答案） 注：知识还在积累中，不能保证每个回答都满足各种等级的高手们，若发现有问题的话，本人会尽快完善。 ｡◕‿◕｡
编写一个 SQL 查询来重新格式化表，使得新的表中有一个部门 id 列和一些对应 每个月 的收入（revenue）列。
周末一位Java大神探讨了一个MySQL的问题，为了形象地说明，我们创建测试表，并插入测试数据，
数据库表中的每一行叫做一个“记录”，每一个记录包含这行中的所有信息，但记录在数据库中并没有专门的记录名，常常用它所在的行数表示这是第几个记录。
上一篇里介绍了几种基本的维度表技术，并用示例演示了每种技术的实现过程。本篇说明多维数据仓库中常见的事实表技术。我们将讲述五种基本事实表扩展技术，分别是周期快照、累积快照、无事实的事实表、迟到的事实和累积度量。和讨论维度表一样，也会从概念开始认识这些技术，继而给出常见的使用场景，最后以销售订单数据仓库为例，给出实现代码和测试过程。
本文是技术同仁 蔡亮 在日常工作中通过试验，总结出的一些技巧方案，供大家参考学习。在此，感谢蔡亮的供稿分享，希望大家也可以后续将学习工作中遇到的问题，解决方法分享给大家。
我来更新了，本期是 MySQL 第二期，至此 MySQL 部分就全部更新完毕了，下一弹就是 Redis 篇了。
可以为整个表或每个单独的列设置TTL子句。表级TTL也可以指定在磁盘和分区之间自动移动数据的逻辑。 表达式的计算结果必须为Date或DateTime数据类型。
所谓透视（Pivoting）就是把数据从行的状态旋转为列的状态的处理。其处理步骤为：
在 MySQL 中， InnoDB存储引擎长期以来一直支持表空间的概念。在 MySQL 8.0 中，同一个分区表的所有分区必须使用相同的存储引擎。但是，也可以为同一 MySQL 服务器甚至同一数据库中的不同分区表使用不同的存储引擎。
当表格内发生,增,删,改对立面数据有变动时,我们可以给他特定的变动内容,除法某些select语句,以及逻辑判断
二、按需装载 前面已经做了“初始装载”和“定期装载”。还有一种需要熟悉的装载类型，按需装载。所谓“按需装载”指的是，在正常调度之外，当源数据有效或者数据仓库需要时进行装载。例如，促销销售源数据只有在促销期内有效，而在其它时间是无效的，而对促销期数据就要进行按需装载。 在“建立数据仓库示例模型”中讨论的日期维度数据生成可以看做是一种按需装载。数据仓库预先装载了日期，当日期用完时，需要再次运行预装载。 本节的主题是按需装载，首先修改数据库模式，然后在DW数据库上执行按需装载，使用促销期场景进行说明。定期装载不适合促销期场景，因为促销期数据并不是按调度定期装载。下面是需要装载的促销期内容，存储在source.promo_schedule表中。
1、每年 select year(ordertime) as year,count(*) as count from 订单表 group by year(ordertime) 2、每月 select year(ordertime) as year, month(ordertime) as month, sum(Total) as sun_total from 订单表 group by year(ordertime), month(ordertime) 3、每日 select year(ordert
数据的更新处理大体可以分为插入（INSERT）、删除（DELETE）和更新（UPDATE）三类，此外，还会给大家介绍数据库中用来管理数据更新的重要概念—事务。 一：数据的插入（INSERT语句） 1：要学习INSERT语句，我们得首先创建一个名为ProductIns的表。 创建表ProductIns的语句如下： CREATE TABLE ProductIns ( product_id CHAR(4) NOT NULL, product_name VARC
postgresql高级应用之行转列&汇总求和 轉載請注名出處 https://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/14732165.html 前言 节前公司业务方需要做一個統計報表，这个报表用于统计当月估计几个明星品的销售情况，而我们的数据是按行存储的就是日期|产品|渠道|销售额这样，说是也奇了怪了，我们买的报(guan)表(yuan)系(la)统(ji) 竟然不能容易地实现。。。，于是我看了看，然后想了想，发现是可以通过sql算出这样一个报表(多亏了postgresql的高阶函数
在我们日常开发过程中，有时候因为对索引列进行函数调用，导致索引失效。举个例子，比如我们要按月查询记录，而当我们 表中只存时间，如果我们使用如下语句，其中create_time为索引列
编写一个 SQL 查询，以查找每个月和每个国家/地区的已批准交易的数量及其总金额、退单的数量及其总金额。
概述： 本系列【T-SQL基础】主要是针对T-SQL基础的总结。 本篇主要总结了常见的对单表查询的SQL查询题目。 首先我们必须了解SQL查询的各字句在逻辑上按以下顺序进行处理： 1.FROM 2.W
（五）进阶技术 5. 快照 前面实验说明了处理维度的扩展。本篇讨论两种事实表的扩展技术。 有些用户，尤其是管理者，经常会要看某个特定时间点的数据。也就是说，他们需要数据的快照。周期快照和累积快照是两种处理事实表扩展的技术。 周期快照是在一个给定的时间对事实表进行一段时期的总计。例如，一个月销售订单周期快照是每个月底时总的销售订单金额。 累积快照用于跟踪事实表的变化。例如，数据仓库可能需要累积（存储）销售订单从下订单的时间开始，到订单中的商品被出库、运输和到达的各阶段的时间点数据来跟踪订单生命周期的进展情况。用户可能要取得在某个给定时间点，销售订单处理状态的累积快照。 下面说明周期快照和累积快照的细节问题。 周期快照 本节以销售订单的月底汇总为例说明如何实现一个周期快照。 首先需要添加一个新的事实表。图（五）- 5-1中的模式显示了一个名为month_end_sales_order_fact的新事实表。该表中有两个度量值，month_order_amount和month_order_quantity，这两个值是不能加到sales_order_fact表中的。不能加到sales_order_fact表中的原因是，sales_order_fact表和新的度量值有不同的时间属性（数据的粒度不同）。sales_order_fact表包含的是每天一条记录。新的度量值要的是每月的数据。使用清单（五）- 5-1里的脚本建立month_end_sales_order_fact表
一直说要好好复习一下Mysql都木有时间，终于赶上最近新购买了阿里云，决定使用CentOS去试试.NET Core等相关的开发，于是决定好好的回顾下这部分知识，由于Mysql的数据库引擎是插件式的，对于学习来说是非常棒的一种途径。 Tip: 在VS中，利用EF管理Mysql，需要安装mysql-connector-net-xxxx. 先安装MySQL Connetor net,(我还安装了MySQL Connetor ODBC) 控制面版-管理工具-数据源ODBC(双击) 弹出对话框，第一个选项卡，“
在数据库中，我们除了存储数据外，还存储了大量的元数据。它们主要的作用就是描述数据库怎么建立、配置、以及各种对象的属性等。本篇简单介绍如何使用和查询元数据，如何更有效的管理SQLServer 数据库。
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五、快照 前面实验说明了处理维度的扩展。本节讨论两种事实表的扩展技术。 有些用户，尤其是管理者，经常要看某个特定时间点的数据。也就是说，他们需要数据的快照。周期快照和累积快照是两种常用的事实表扩展技术。 周期快照是在一个给定的时间对事实表进行一段时期的总计。例如，一个月销售订单周期快照汇总每个月底时总的销售订单金额。 累积快照用于跟踪事实表的变化。例如，数据仓库可能需要累积（存储）销售订单从下订单的时间开始，到订单中的商品被打包、运输和到达的各阶段的时间点数据来跟踪订单生命周期的进展情况。用户可能要取得在某个给定时间点，销售订单处理状态的累积快照。 下面说明周期快照和累积快照的细节问题。 1. 周期快照 下面以销售订单的月底汇总为例说明如何实现一个周期快照。 首先需要添加一个新的事实表。下图中的模式显示了一个名为month_end_sales_order_fact的新事实表。
1.2第二类丢失更新(覆盖导致丢失)。T1对var的修改被T2提交的修改覆盖了，这是不可重复读的一种特殊情况。
【导语】手写业务 SQL 很繁琐？GPT-3来帮你！本文作者通过手动输入简单的英文描述秒 Get 到 SQL 了。听说 AI 又来抢开发者饭碗，一起来看看吧：
1、什么是数据库 数据库是一个以某种有组织的方式存储的数据集合 (人们通常用数据库这个术语来代表他们使用的数据库软件，这是不正确的。数据库软件应称为DBMS（数据库管理系统），数据库是通过DBMS创建和操纵的容器) 表（table）是某种特定类型数据的结构化清单 （数据库中的每个表都有一个名字，用来标识自己，此名字是唯一的） 模式（schema）关于数据库和表的布局及特性的信息 列（column）表中的一个字段。正确的将数据分解成多个列很重要。每个列都有相应的数据类型，用来定义列可以存储的数据种类 行 表中的数据是按行存储的，所保存的每个记录存储在自己的行内 主键（primary key）一列（或一组列），其值能够唯一区分表中的每一行 注意：1、任意两行都不具有相同的主键值 2、每个行都必须具有一个主键值（主键列不允许NULL值） SQL是结构化查询语言（Structured Query Language）的缩写，是一种专门用来与数据库通信的语言 优点：1、不是某个特定数据库供应商专有的语言，几乎所有重要的DBMS都支持2、简单易学3、可以进行非常复杂和高级的数据库操作 2、MySQL （1）、开放源代码，可以免费使用 （2）、性能非常好 （3）、可信赖并且简单易用 DBMS可分为两类：（1）、基于共享文件系统的DBMS（例如：Microsoft Access和FileMaker）（2）、基于客户机-服务器的DBMS（例如：MySQL,Oracle,Microsoft SQL Server） 基于客户机-服务器的DBMS与数据文件打交道的只有服务器软件，关于数据、数据添加、删除和数据更新的所有请求都由服务器软件完成 2.1 mysql命令行实用程序 2.2 MySQL Administrator是一个图形交互客户机，用来简化MySQL服务器的管理（需要安装） 2.3 MySQL Query Browser为一个图形交互客户机，用来编写和执行MySQL命令 3、使用MySQL 常用命令： use database 选择数据库 show databases 显示数据库 show tables 显示数据库里的表 show clumns from table 显示表中的列 （同 describe table） show status 用于显示广泛的服务器状态信息 show create database 和 show create table 用来显示创建特定的数据库和表的MySQL语句 show grants 用来显示授予用户（所有用户和特定用户）的安全权限 show errors和show warnings 用来显示服务器错误或警告消息 4、检索数据 SELECT id,name FROM table; 使用DISTINCT 来告诉MySQL来返回不同的行 5、排序检索数据 ORDER BY ASC DESC 6、过滤数据 WHERE = 等于 <> 不等于 ！= 不等于 < 小于 <= 小于等于 > 大于 >= 大于等于 between 在指定的两个值之间 检查单个值 不匹配检查 范围值检查 空值检查 AND 操作符 OR 操作符 IN 操作符 IN 操作符优点：1、在使用长的合法选项清单时，IN操作符的语法更清楚更直观2、计算的次序更容易管理3、一般比OR操作符清单执行更快4、可以包含其他SELECT 语句 NOT 操作符 用通配符进行过滤 LIKE 操作符 百分号（%）通配符 下划线（_）通配符 注意：下划线只匹配单个字符而不是多个字符 用正则表达式来进行搜索REGEXP？？？？ 在LIKE与REGEXP之间有一个重要的差别 进行OR匹配（|） 匹配几个字符之一可通过指定一组用[和]括起来的字符来完成（eg：WHERE prod_name REGEXP '[123] Ton' 输出：1 ton vil 2 ton vil） 匹配范围（eg:[1-9],[a-z]） 匹配特殊字符 匹配多个实例 匹配定位符 7、创建计算字段 拼接（concatenate）将值联结到一起构成单个值 多数DBMS使用+或|| 来实现拼接，MySQL则使用Concat()函数来实现（eg: SELECT Concat(vend_name,'(',vend_country,')')） 执行算术计算 SELECT id,num*price as total_price FROM t_order;(操作符有 + - * /) 8、使用数据处理函数 文本处理函数:RTrim()、Upper()、Left()、Length()、Locate()、Lower()、LTrim()、Right()、Soundex
应该尽量避免在 where 子句中使用 != 或 not in 或 <> 操作符，因为这几个操作符都会导致索引失效而进行全表扫描。
Greenplum是一个分布式数据库系统，因此其所有的业务数据都是物理存放在集群的所有Segment实例数据库上；在Greenplum数据库中所有表都是分布式的，所以每一张表都会被切片，每个Segment实例数据库都会存放相应的数据片段。在下图中sale、customer、vendor、product四张表的数据都会切片存放在所有的Segment上，所有Segment实例同时工作，由于每个Segment只需要计算一部分数据，所以计算效率会大大提升。
前言：工作中有一张表一年会增长100多万的数据，量虽然不大，可是表字段多，所以一年下来也会达到 1G，而且只增不改，故考虑使用分区表来提高查询性能，提高维护性。
因此，Stratascratch的创始人Nathan Rosidi以及我觉得我认为10个最重要和相关的中级到高级SQL概念。
Win mysql安装：Windows下安装MySQL详细教程 - m1racle - 博客园 (cnblogs.com)
在大数据时代，SQL作为数据分析的通用语言，其在处理海量数据集时的作用尤为重要。传统的RDBMS在面对TB乃至PB级别的数据时，往往会因性能瓶颈和扩展性限制而显得力不从心。因此，为适应大数据场景，Apache Hive、Presto（现更名为Trino）等专门针对大数据查询优化的工具应运而生，它们不仅保留了SQL的易用性，还引入了诸多创新技术以实现对大规模数据的高效查询。本文将深入剖析Hive、Presto（Trino）的特点、应用场景，并通过丰富的代码示例展示如何在大数据环境中利用这些工具进行高性能SQL查询。
最后是今天的分享：Author、Article、ArticleDetail三张表一键建表SQL语句
随着数据量持续增长，对合格数据专业人员的需求也会增长。具体而言，对SQL流利的专业人士的需求日益增长，而不仅仅是在初级层面。
随着数据量持续增长，对合格数据专业人员的需求也会增长。具体而言，对SQL流利的专业人士的需求日益增长，而不仅仅是在初级层面。 因此，Stratascratch的创始人Nathan Rosidi以及我觉得我认为10个最重要和相关的中级到高级SQL概念。 1.常见表表达式（CTEs） 如果您想要查询子查询，那就是CTEs施展身手的时候 - CTEs基本上创建了一个临时表。 使用常用表表达式（CTEs）是模块化和分解代码的好方法，与您将文章分解为几个段落的方式相同。 请在Where子句中使用子查询进行以下查询。
大家好，今天我们来聊一聊MySQL数据库规范，MySQL是一个广泛使用的开源关系型数据库管理系统，良好的规范可以提高数据库的性能、可靠性和可维护性。下面是一些MySQL数据库规范的重要指南，还附了一些索引失效的常见情况和关键字列表，希望对大家有所帮助。
最近刷完了LeetCode中的所有数据库题目，深深感到有些题目还是非常有深度和代表性的，而且比较贴合实际应用场景，特此发文以作分享。
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