大家好，上节介绍了Access数据库查询设计的界面，本节主要介绍下查询设计的主要步骤。
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。
一、Cluster概念 1、系统扩展方式： Scale UP：向上扩展，增强 Scale Out：向外扩展，增加设备，调度分配问题，Cluster 2、Cluster：集群，为解决某个特定问题将多台计算机组合起来形成的单个系统 3、Linux Cluster类型 LB：Load Balacing，负载均衡 HA：High Availability，高可用，SPOF（single Point Of failure） MTBF:Mean Time Between Failure 平均无故障时间 MTTR:Mean Time To Restoration（ repair）平均恢复前时间 A=MTBF/（MTBF+MTTR） (0,1)：99%, 99.5%, 99.9%, 99.99%, 99.999%, 99.9999% HPC：High-performance computing，高性能 www.top500.org 4、分布式系统： 分布式存储：云盘 分布式计算：hadoop，Spark 二、Cluster分类 基于工作的协议层次划分： 传输层（通用）：DPORT LVS： nginx：stream haproxy：mode tcp 应用层（专用）：针对特定协议，自定义的请求模型分类 proxy server： http：nginx, httpd, haproxy(mode http), ... fastcgi：nginx, httpd, ... mysql：mysql-proxy, ... 三、Cluster相关 会话保持：负载均衡 (1) session sticky：同一用户调度固定服务器 Source IP：LVS sh算法（对某一特定服务而言） Cookie (2) session replication：每台服务器拥有全部session session multicast cluster (3) session server：专门的session服务器 Memcached，Redis HA集群实现方案 keepalived:vrrp协议 ais:应用接口规范 heartbeat cman+rgmanager(RHCS) coresync_pacemaker 四：LVS介绍 LVS：Linux Virtual Server，负载调度器，集成内核 章文嵩 阿里官网：http://www.linuxvirtualserver.org/ VS: Virtual Server，负责调度 RS: Real Server，负责真正提供服务 L4：四层路由器或交换机 工作原理：VS根据请求报文的目标IP和目标协议及端口将其调度转发至某RS，根据调度算法来挑选RS iptables/netfilter： iptables：用户空间的管理工具 netfilter：内核空间上的框架 流入：PREROUTING --> INPUT 流出：OUTPUT --> POSTROUTING 转发：PREROUTING --> FORWARD --> POSTROUTING DNAT：目标地址转换； PREROUTING
Inmon将数据仓库描述为一个面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理者的决策过程。
今天为大家介绍的是来自Robert Hoehndorf团队的一篇论文。基因本体论（Gene Ontology, GO）是一个包含超过100,000条公理化理论，这些公理描述了蛋白质在三个子本体中的分子功能、生物过程和细胞位置。利用GO预测蛋白质的功能既需要学习能力也需要推理能力，以保持一致性并利用GO中的背景知识。虽然已经开发了许多方法来自动预测蛋白质的功能，但有效利用GO中的所有公理进行知识增强学习仍然是一个挑战。
看到了kylin关于cube的设计，难以抑制的觉得这部分设计得太巧妙了，确实比我们的产品要好上很多，不得不学习一下！！！
ParsingSQLRouter.java中决定是简单路由还是复杂路由的条件如下；
Redis的Set结构相当于Java中的HashSet，是无序的元素集合，并且元素都是唯一的。由于Set是通过hash表实现的，所以它的增加、删除、查找操作的时间复杂度都是O(1)。最大成员个数为232-1。
数据仓库中的关联实体经常表现为一种“父—子”关系。在这种类型的关系中，一个父亲可能有多个孩子，而一个孩子只能属于一个父亲。例如，通常一名企业员工只能被分配到一个部门，而一个部门会有很多员工。“父—子”之间形成一种递归型树结构，是一种比较理想和灵活的存储层次关系的数据结构。本小节说明一些递归处理的问题，包括数据装载、树的展开、递归查询、树的平面化等技术实现。销售订单数据仓库中没有递归结构，为了保持示例的完整性，将会使用另一个与业务无关的通用示例。
文章背景： 透视列（Pivot）和逆透视列（Unpivot）是在Excel当中经常使用的一对数据聚合和拆分方法，在Power BI中也提供了同样的功能。
SQL Server 2008将包含用于合并两个行集(rowset)数据的新句法。根据一个源数据表对另一个数据表进行确定性的插入、更新和删除这样复杂的操作，运用新的MERGE语句，开发者用一条命令就可以完成。
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目的： 1、一个页面（DataList.aspx）可以显示多个模块的列表功能。 一般是有一个列表需求就需要一个aspx文件，如果有100个列表，那么就会有100个aspx文件，这么多的文件（包括.aspx.cs文件）里面的内容基本是一样的，这样写起来麻烦，管理起来也不容易，命名就是一个比较头痛的问题。文件多了。打开IDE、备份程序文件、编译所需要的时间都会增长。这些都是很郁闷的事情。那么我们能不能“合并”一下呢？所有（或者大部分没有特殊情况的）列表都是用同一个aspx文件呢。
对于用户的每一次查询，都能根据其意图做到相应的场景和产品的匹配”，是携程酒店技术团队的目标，但实现这个目标他们遇到了三大问题…本文着重讲述他们是如何构建场景与信息关系，用 Nebula 处理关联关系，从而快速返回场景化定制推荐信息给酒店用户的实践过程。
要理解范式，首先必须对知道什么是关系数据库，如果你不知道，我可以简单的不能再简单的说一下：关系数据库就是用二维表来保存数据。表和表之间可以……（省略10W字）。
文档结构 文档表示 距离度量 KD树 原理 构建 查询 复杂度 KD树的KNN KD树的逼近KNN 不适用高维数据 LSH LSH潜在的问题 LSH算法 复杂度 概率逼近 多表 文档结构 文档表示 词
在工作中，我们有时候会遇到这种情况。老系统或其他系统使用的数oracle数据库，现在使用新系统，需要使用mysql数据库。但是之前数据也要迁移过来。那么这种请求下怎么办呢？我们可以使用kettle来进行数据迁移。
常规RFM时间切片统计特征侧重于纵向维度量化用户风险，而关系网络特征则从横向维度来评估。纵向是指同一用户在不同时间段上的行为异常风险；横向是指在同一个时间段里聚集的不同用户放在一起评估风险。因此，关系网络特征可作为常规RFM特征的一个有力补充，为风控模型带来可预见的增量效果。
Power Query 是微软提供的工具，Excel 2013 版作为插件加载使用，从 Office 2016 版开始，Power Query 的功能集成到 Excel 中，可以直接使用。微软推出 Power BI Desktop 后，一系列的工具，比如 Power Query, Power Pivot, Power View 等，都集成在其中。Power Query 定位查询，中文一般翻译为超级查询，主要作用是连接不同种类的数据源，进行数据的转换。下图来自微软官方对 Power Query 的介绍，可以帮助理解。Power Query 主要实现连接和转换功能。
iptables是一个在Linux操作系统上使用的防火墙工具，它可以用于配置和管理网络数据包的过滤、转发和修改等操作。
知识图谱（knowledge graph）⼀度被专家称为“AI皇冠上的明珠”，因为知识图谱技术是⼈⼯智能技术⽅向中的重要⼀环。它不仅可以为其他⼈⼯智能应⽤提供⽀持，如⾃然语⾔处理、推荐系统等，更可以帮助⼈⼯智能系统⾃主构建和增⻓知识库，提升计算机的理解和分析能⼒，实现“认知智能”的⽬标。Gartner预测，到2025年，知识图谱技术将应⽤于80%的数据分析，⽽2021年这⼀⽐例仅为10%。 最近爆⽕的ChatGPT也是⾃然语⾔处理和理解领域的⼀个重要应⽤，虽然ChatGPT在⽣成和理解⾃然语⾔⽅⾯表现出⾊，但它的知识表⽰和推理能⼒有限，⽆法直接获取和处理结构化知识。因此，知识图谱可以为ChatGPT提供丰富的结构化知识，以增强其对话⽣成和理解的能⼒，进⽽提升对话系统的智能⽔平。
维度建模的数据仓库中，有一个概念叫Conformed Dimension，中文一般翻译为“一致性维度”。一致性维度是Kimball的多维体系结构中的三个关键性概念之一，另两个是总线架构（Bus Architecture）和一致性事实（Conformed Fact）。
之前有不少刚入坑 Java 的粉丝留言，想系统的学习一下分库分表相关技术，可我一直没下定决心搞，眼下赶上公司项目在使用 sharding-jdbc 对现有 MySQL 架构做分库分表的改造，所以借此机会出一系分库分表落地实践的文章，也算是自己对架构学习的一个总结。
SAP BI模块PM面试主要关注你的能力是否适合现有的项目，主要是技术和经验，与简历写的能力相符，同时你的倾向技术要明确。
关于更多 MySQL 数据库以及数据库 IDE 的问题大家可以移步本人专栏——MySQL 数据库。
简介 Power BI Desktop -是一款由微软发布的自助式商业智能工具，功能强大、易于使用。其中还可以通过微软云连多个数据源并且使用数据源来创建可视化表盘。 但是几乎所有的BI都需要展示如何随时间改变KPI。因此我将会介绍一个帮助我们使用事件元素来分析数据的关键功能。在PowerBI Desktop 中叫做“time intelligence”。应用这种时域分析法能是商业智能中基本的数据表现形式。毕竟公司想要知道的无非就是今年的业绩相比去年如何以及取得了何种进步。 “Time intelligenc
[1502177262557_639_1502177262854.png] 作者介绍：gavinliao(廖晶贵)，腾讯云研发工程师，隶属于腾讯TEG-基础架构部-CBS云存储研发团队，主要负责分布
在如今的开发模式下，服务端程序员离原始数据越来越远，和农夫山泉一样，他们不生产数据，他们只是 DTO 的搬运工。从各种 service 中获取数据，再使用 Lambda 进行拆分组装成为了他们的日常工作。
本篇首先介绍关系数据模型、多维数据模型和Data Vault模型这三种常见的数据仓库模型和与之相关的设计方法，然后讨论数据集市的设计问题，最后说明一个数据仓库项目的实施步骤。规划实施过程是整个数据仓库设计的重要组成部分。
Navicat 导出数据表的格式很多，增加了对 Excel 2007 以上版本的支持，当设计完一个表后，如果有上百条或更多的数据需要导入 MySQL 数据库时，我们可以先把设计好的数据导出到一个 Excel 表中，然后按照格式去填充，最后把这些填充完的数据再导入到 MySQL 数据库中。
导读：接下来的网上商城的项目，需要用到MySQL数据库了。这个对于我来说，是一个新接触的东西，按照惯例，在刚开始学习一个东西的时候，先从宏观上去了解它。本篇博客，先介绍SQL Server的基本内容，然后介绍MySQL的基本内容，最后介绍两者之间的区别。
在之前的文章中，我们分别构建了产业链关系网络、供应链关系网络和新闻共现关系网络，都做了图聚类，并分析了各类关系下和集群内外股票间收益率相关性，最终也都得出了“关联股票比非关联股票表现出更强相关性，集群内股票比集群外股票也表现出更强相关性”的结论，三大网络关系和三大集群属性能提供有用的增量信息。本文将进一步以这些集群属性为预定义概念，借助 HIST模型提取集群的共有信息用于预测股票未来收益。
虽然我把MOS管归结为基础知识一大类，但是迟迟没有更新，正好最近博客专栏《电路小课堂》分享总结的一些电路还比较受欢迎，而其中 MOS 管都是关键元器件，那么正好借此机会来好好的理一理 MOS管。
例题 2.1 在校学生关系 R 和休学学生关系 S，其中关系 R 与关系 S 都有四个属性(学号，姓名，性别，状态)，若要取得所有学生关系T，则关系T由属于在校学生关系 R和休学学生关系S的所有元组组成(即为集合并运算)，并且得到的关系T仍然有四个属性(学号，姓名，性别，状态)。
BIEE的资料库（Repository）是一个后缀名为rpd的物理文件，其中存储了三类元数据：数据源物理模型，逻辑模型，以及展现模型。Oracle BI Server是资料库的使用者：在前端，BI Server通过ODBC将资料库中的逻辑模型及展现模型提供给Oracle BI Presentation Server；在后端，BI Server通过各种适配器访问与资料库中物理模型对应的数据源[1]。资料库rpd文件存储在 $OBIEE_HOME\server\Repository 目录里。
Apache Hudi索引在数据读和写的过程中都有应用。读的过程主要是查询引擎利用MetaDataTable使用索引进行Data Skipping以提高查找速度;写的过程主要应用在upsert写上，即利用索引查找该纪录是新增（I）还是更新(U)，以提高写入过程中纪录的打标（tag）速度。
在DT时代，互联网，智能设备和其他形式的信息技术的爆炸性增长使得数据以同样令人印象深刻的速度增长。这个时代的挑战似乎是如何对所有这些数据进行分类，组织和存储。
本篇分享论文CLIP-VG: Self-paced Curriculum Adapting of CLIP for Visual Grounding，其工作内容是基于自步课程学习实现多模态大模型CLIP在多模态视觉语言理解与定位任务上的迁移研究。
数据库系统（DBS）是指拥有数据库技术支持的计算机系统 DBA：数据库管理员 DBS包括DB 和
我们知道mysql没有hash join，也没有merge join，所以在连接的时候只有一种算法nest loop join，nl join使用驱动表的结果集作为外表到内表中查找每一条记录，如果有索引，就会走索引扫描，没有索引就会全表扫。
今天给大家介绍的是韩国江原国立大学Umit V.等人在2021年发表的一篇名为“Substructure-based neural machine translation for retrosynthetic prediction”的文章。随着机器翻译方法的快速改进，神经网络机器翻译开始在逆合成规划中发挥重要作用。作者利用无模板的序列到序列模型，将逆合成规划问题重新转化为语言翻译问题，不像先前的使用SMILES字符串来表示反应物和产物的模型，作者引入了一种新的基于分子碎片的方法来表示化学反应，并使用古本系数进行结果评估。结果表明，与目前最先进的计算方法相比，该方法能获得更好的预测结果。该方法解决了现有的逆合成方法产生无效SMILES字符串等主要缺陷。具体来说，我们的方法预测高度相似的反应物分子的准确率为57.7%。此外，作者的方法得到了比现有方法更稳健的预测。
关系模型是Power BI的独特优势，但是，在日常数据分析中，过多的表间关系，会使得数据模型变得非常复杂而且难以分析。
如何正确使用仪器仪表是每一位工程师必要的要求，特别是示波器，很多人都不注意隔离等限制，以至于发生炸探头等事件，那么在使用示波器时有哪些不安全操作呢？
我们学数据分析、学Power BI，学SQL，往往苦于没有好的数据源来练手。网上很多教程、帖子、推文，大多要么不提供数据源，要么拿了很小的几个表来做示范，终究不痛快。其实微软很早就提供了几个经典的数据库案例：AdventureWorks， ContosoRetail，Northwind，WideWorldImporters.
在深入到 Power Query 数据转换的广阔世界之前，最好先确保为将来的成功做好准备。从实际来说，往往一开始的项目或案例都很小，但随着时间的推移，最终会变得越来越复杂。本章描述的方法将有助于确保随着问题的规模变大和复杂性增加，也可以应对。
一个列或者列集，唯一标识表中的一条记录。超键可能包含用于唯一标识记录所不必要的额外的列，我们通常只对仅包含能够唯一标识记录的最小数量的列感兴趣。
很多小伙伴要求讲一下数据模型的多种形态。这是一个很重要很重要的问题，我们必须通过实际的案例来说明，在具体展开的时候，本文先从一个宏观视角来解释数据模型为什么那么重要以及它的形态，以及和传统认知中的不同。
现今，大数据行业发展得如火如荼，新技术层出不穷，整个生态欣欣向荣。作为大数据领域最重要的技术的 Apache Hadoop 最初致力于简单的分布式存储，然后在此基础之上实现大规模并行计算，到如今在实时分析、多维分析、交互式分析、机器学习甚至人工智能等方面有了长足的发展。
hi，大家好，我是老羊，今天给大家带来一篇关于 Flink SQL 流式计算的核心思想设计文章。
机器学习技术在许多领域取得了重大成功，但是，许多机器学习方法只有在训练数据和测试数据在相同的特征空间中或具有相同分布的假设下才能很好地发挥作用。当分布发生变化时，大多数统计模型需要使用新收集的训练数据重建模型。在许多实际应用中，重新收集所需的训练数据并重建模型的代价是非常昂贵的，在这种情况下，我们需要在任务域之间进行知识迁移 (Knowledge Transfer) 或迁移学习 (Transfer Learning)，避免高代价的数据标注工作。
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