（本贴是从网上找了几个比较好的帖子总合了一下并做了一下修改） 下表列出了 Microsoft® SQL Server™ 识别的日期部分和缩写。 日期部分 缩写 year yy, yyyy quarter qq, q Month mm, m dayofyear dy, y Day dd, d Week wk, ww Hour hh minute mi, n second ss, s millisecond ms SELECT DATEPART(dy, @DATE) AS DayOfY
SQL Server发展至今，关于日期的格式的控制方法，有传统的方法，好比CONVERT()，也有比较便利的新方法，好比FORMAT()；一样，关于日期的操做函数，也分为传统方法：DATEADD()等，也有便利的新方法：EOMonth()等。sql
本文是专题的第一篇文章，主要讲解优化数据存储，涉及到锁、批处理、重试机制以及数据一致性等问题。下面 我们就开始吧。
脏读：读取到了没有提交的数据, 事务A读取了事务B更新的数据，然后B回滚操作，那么A读取到的 数据是脏数据。 不可重复读：同⼀条命令返回不同的结果集（更新）.事务 A 多次读取同⼀数据，事务 B 在事务A 多次读取的过程中，对数据作了更新并提交，导致事务A多次读取同⼀数据时，结果 不⼀致。 幻读：重复查询的过程中，数据就发⽣了量的变化（insert， delete）。
前言 本篇文章同样是继续微软系列挖掘算法总结，前几篇主要是基于状态离散值或连续值进行推测和预测，所用的算法主要是三种：Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft Naive Bayes 算法,当然后续还补充了一篇结果预测篇，所涉及的应用场景在前几篇文章中也有介绍，有兴趣的同学可以点击查看，本篇我们将总结的算法为Microsoft时序算法，此算法也是数据挖掘算法中比较重要的一款，因为所有的推算和预测都将利用于未来，而这所有的一切都将有一条时间线贯穿始终，而这将是时序算
TiDB这个词，相信大家或多或少都曾经耳闻过，但是很多人觉得他是分布式数据库，自己的业务是使用mysql，基本使用不上这个技术，可能不会去了解他或不会去深入了解。最近一个月，基于实际业务的应用场景，从测试环境测试基础学习，到生产环境性能压测、高可用测试、故障测试等的学习，到今天TiDB终于完成了线上业务的承接使命，而这一切只是开始，而非终点；
场景：一家P2P公司的财务专员请求开发人员（或DBA）统计历史借款用户数量，她查看的时间是今天，想要的数据是这个月以前（不含这个月）的用户数。 难题：“这个月”是动态的，可能是2016年7月、2017年3月等等。我们就需要写一个动态SQL给她以后就让她自己执行就OK了。 思路：如果我们可以找到一个条件时间，然后用户借款时间小于这个条件时间的所有数据就是她想要的结果了。关键就是确定这个条件时间了。 DB表ACCOUNT，账户ID：ACCT_ID借款时间PAY_DATE。 我们想要的应该是这样的SQL：
通常，你需要获得当前日期和计算一些其他的日期，例如，你的程序可能需要判断一个月的第一天或者最后一天。
在 MySQL 里面，实现日期的加减可以使用 DATE_ADD(date,INTERVAL expr unit) / DATE_SUB(date,INTERVAL expr unit) 函数。
本文目录列表： 1、为何出现自定义分割月需求 2、sql server实现自定义分割月功能 3、测试验证效果 4、总结语 5、参考清单列表 1、为何出现自定义分割月的需求 今天梳理一个平台的所有函数时，发现了一个自定义分割月函数，也就是指定分割月的开始日索引值（可以从1-31闭区间内的任何一个值）来获取指定日期所对应的分割月数值。这个函数当时是为了解决业务部门获取非标准月（标准月就是从每个月的第一天到最后一天组成一个完成的标准月份）的统计汇总数据的。例如：如果指定分割月的开始日索引值为5则表示某个月的5号到
通常，你需要获得当前日期和计算一些其他的日期，例如，你的程序可能需要判断一个月的第一天或者最后一天。你们大部分人大概都知道怎样把日期进行分割（年、月、日等），然后仅仅用分割出来的年、月、日等放在几个函数中计算出自己所需要的日期！在这篇文 章里，我将告诉你如何使用DATEADD和DATEDIFF函数来计算出在你的程序中可能你要用到的一些不同日期。
hive sql系列主打sql，通过案例，从实现到分析，帮助大家找到写sql的快乐
如果这样存数据，对于用户量大的应用，db可能扛不住，比如 1000W 用户，一天一条，那么一个月就是 3 亿数据，非常庞大。
PostgreSQL-XC在事务管理系统方案本身有一个明显的缺点，那就是事务管理机制会成为系统的瓶颈，GTM（Global Transaction Manager全局事务管理器）会限制系统的扩展规模。如图1所示，是每个请求过来CN(Coordinator 协调节点)都会向GTM申请必需的gxid（全局事务ID）和gsnapshot（全局快照）信息，并把这些信息随着SQL语句本身一起发往DN（Datanode数据库节点）进行执行。另外，PostgreSQL-XC的管理机制，只有主DN才会获取的gxid，而备DN没有自己的gxid，因此无法提供只读服务，对系统也是不小的浪费。
随着业务发展，这些表会越来越大，如果处理不当，查询统计的速度也会越来越慢，直到业务无法再容忍。
当前数据库的”testsql”日志中，存在日期字段”gl_dt”(varchar)和玩具id字段”loan_amt”(varchar)，现需求找出每个月相较于上个月新增玩具名，和每个月相较于下个月失去的玩具名。以下为数据样例展示：
但是数据分析人员需要的是有针对性、更直观的信息，囊括了用户基本信息、用户订单记录、用户账单、是否有逾期、是否已结清的数据，那就需要对原始业务数据进行加工处理。这一部分工作也是需要测试的，主要是针对存储过程的逻辑是否有遗漏、是否准确来进行测试。
区别读、写多数据源方式进行数据的存储和加载。 数据的存储（增删改）一般指定写数据源，数据的读取查询指定读数据源(读写分离会基于主从复制)
作者：李跃森 2016年7月，腾讯云对外发布云数据库PostgreSQL，提供腾讯自研的内核优化版和社区版两个版本，以及提供分布式集群架构（分布式集群内部代号PostgreSQL-XZ）两种方案。 本
JDNoSQL平台是一个分布式面向列的KeyValue毫秒级存储服务，存储结构化数据和非机构化数据，支持随机读写与更新，灵活的动态列机制，架构上支持水平扩容，提供高并发、低延迟、高可用、强一致数据库服务，可满足各种业务场景。完善的平台支持，支持业务自助化建表，查看监控，在线DDL等。
作者：teachzhang 腾讯PCG工程师 |导语 大数据多维分析是业务中非常常见的分析场景，目前也有许多落地方案，但是在遇到上百亿数据、维度个数不限、秒级返回结果这样的场景时，实现的时候还是遇到了一些挑战。本文介绍了一种参考kylin的预聚合模式实现的存储方案，支持对上百亿数据以及数百个维度的多维分析，并且能在秒级返回查询结果。该方案可以运用于多维指标拆解分析，异动归因分析业务场景。希望给其他有类似分析场景的同学提供一种参考方案，对本内容感兴趣的同学，欢迎一起交流学习。 1. 背景 周报场景：微视
2、dateadd 在向指定日期加上一段时间的基础上，返回新的 datetime 值，例如：向日期加上2天
本篇推送主要涉及SQL语言中较为复杂的子查询与函数嵌套。 虽然这个MySQL系列取名为MySQL基础入门，但是个人不打算做单个函数的用法总结，或者说简单罗列，（这些内容你可以通过很多途径了解）因为一方面以前有过SQL基础方面的学习经历（本科的计算机必修课以及计算机等级考试）现在应该更加深入一些，另一方面SQL是一门数据分析语言，单纯的一个两个函数基本很少能解决问题。 SQL语言不像R语言和Python那种面向对象的语言，提供了各种灵活多变的的可用方法以及成千上万的高效解决工具，更没有提供像管道函数那样的参
因为前端传来的参数是字符串类型，例如"2022-03"，我们不能直接对字符串进行加减操作，所以我第一想到的是先把字符串格式的日期转换为日期对象，
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：
本文总结了iOS客户端开发过程中遇到的一些常见问题及解决方案。包括：1. 网络错误导致的应用闪退问题；2. 客户端与服务器之间数据传递不完整的问题；3. 客户端与服务器之间数据传递不完整的问题；4. iOS 客户端与 Android 客户端之间的差异；5. iOS 客户端闪退问题；6. iOS 客户端与 Android 客户端之间的差异。本文针对这些问题提供了相应的解决方案，包括：1. 网络错误导致的应用闪退问题，可以通过捕获异常、使用断点调试等方法进行解决；2. 客户端与服务器之间数据传递不完整的问题，可以通过优化数据传输格式、增加数据传输校验等方法进行解决；3. 客户端与服务器之间数据传递不完整的问题，可以通过增加数据传输校验、数据重传机制等方法进行解决；4. iOS 客户端与 Android 客户端之间的差异，可以通过使用原生客户端开发、跨平台框架等方法进行解决；5. iOS 客户端闪退问题，可以通过捕获异常、使用断点调试等方法进行解决；6. iOS 客户端与 Android 客户端之间的差异，可以通过使用原生客户端开发、跨平台框架等方法进行解决。本文为iOS客户端开发人员提供了详细的解决方案，旨在帮助开发人员解决实际开发过程中遇到的问题。
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。
因为前端传来的参数是字符串类型，例如"2022-03"，我们不能直接对字符串进行加减操作，所以我第一想到的是先把字符串格式的日期转换为日期对象，可以利用datetime的strptime()方法来达到这个目的
了解如何使用Excel日期值可以帮助我们在日常电子表格工作中节省大量时间，本文就来介绍如何使用它们的技巧。
Calendar类是一个抽象类，可以为在某一特定时刻和一组之间的转换的方法calendar fields如YEAR ， MONTH ， DAY_OF_MONTH ， HOUR ，等等，以及用于操纵该日历字段，如获取的日期下个星期。 时间上的瞬间可以用毫秒值表示，该值是从1970年1月1日00:00 00：00.000 GMT（Gregorian）的Epoch的偏移量。 Calendar提供了一种类方法getInstance ，用于获取此类型的一般有用的对象。 Calendar的getInstance方法返回一个Calendar对象，其日历字段已使用当前日期和时间进行初始化：
大家好，我是Maynor。相信大家和我一样，都有一个大厂梦，作为一名资深大数据选手，深知SQL重要性，接下来我准备用100天时间，基于大数据岗面试中的经典SQL题，以每日1题的形式，带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。
美国政策领导人努力发展更具包容性和抗衰退能力的经济体。他们也意识到，随着科技的进步，创业从来没有像今天这样容易。无论是创造一个更合适的工作/生活平衡，追随激情，还是由于失业，研究表明，越来越多的美国人选择创建自己的企业来实现他们的财务目标。挑战在于，这些 “微型企业” 往往规模太小或太新，无法在传统经济数据源中显示出来，因此决策者几乎不可能研究它们。但是，数据科学可以帮助填补这些空白，并提供与这些业务相关的因素的洞察力。
1 --dateadd 将制定的数值添加到指定的日期部分后的日期 select dateadd(mm,4,'01/01/99') 2 -- 返回：以当前的日期格式返回05/01/99 3 4 --datediff 二个日期之间的指定日期部分的区别 select datediff(mm,'01/01/99','05/01/99') 5 --返回：4 6 7 --datename 日期中指定日期部分的字符串形式 select datename(dw,'01/01/2000')
（5）查询当前数据库日期格式的命令：SELECT SYS_CONTEXT('USERENV','NLS_DATE_FORMAT') FROM DUAL;。
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。
一个标量日期/时间函数，它返回一个新的时间戳，该时间戳是通过将指定日期部分的多个间隔添加到时间戳来计算的。
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：
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。
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。
> 公众号：[Java小咖秀](https://t.1yb.co/jwkk)，网站：[javaxks.com](https://www.javaxks.com)
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。
我们很高兴向大家宣布，TiDB 6.1 于 6 月 xx 日发布了，这是 TiDB 6 系版本的第一个长期支持版（Long Term Support）。
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。
作者：xmxiong，PCG 运营开发工程师 数据仓库的数据统计，可以归纳为三类：增量类、累计类、留存类。而累计类又分为历史至今的累计与最近一段时间内的累计(比如滚动月活跃天，滚动周活跃天，最近 N 天消费情况等)，借助 bitmap 思想统计的模型表可以快速统计最近一段时间内的累计类与留存类。 一、背景 数据仓库的数据统计，可以归纳为三类：增量类、累计类、留存类。而累计类又分为历史至今的累计与最近一段时间内的累计(比如滚动月活跃天，滚动周活跃天，最近 N 天消费情况等)，借助 bitmap 思想统计
假定每月的销售记录都有客户名字这一项，且每月的客户信息都是只增加不删除的情况，求出每个月增加的客户名字表。
我们在Java开发过程中，少不了与时间打交道，比如根据两个日期得出相差的时分秒，时间加减，时间累加，前5分钟，前一个月，前一年，等等...所以我从网上搜集一些常用的时间/日期格式化代码，以飨读者。
1、我们以出生年月日中的年份来计算年龄，通过year()来计算当前年份和出生年份的差值
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