一般我们渲染表格, 大多数是预先将表格结构写好, 比先定义好columns再向后端请求数据填充表格, 如下:
导读：近七年在网易杭研一直从事数据库相关的开发工作，主要是MySQL和MongoDB这两种数据库，去年开始涉及图数据库Neo4J。上述几种，都可认为是OLTP类数据处理，由于工作需要，需要调研学习OLAP技术和相关系统，本文开始逐步进行第一轮总结，很多东西还只是片面理解，权当做个笔记。
分析型系统进行联机数据分析，一般的数据来源是数据仓库，而数据仓库的数据来源为可操作型系统，可操作型 系统的数据来源于业务数据库中，那么我们常用的数据仓库的组成和架构一般如下图所示
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
基于Spring Cloud、oAuth2.0开发基于Vue前后分离的开发平台，支持账号、短信、SSO等多种登录，提供配套视频开发教程。
一：背景 实现一个多维度的排行榜（已自然周为一个周期），考虑得分和时间维度。当得分一样时，获得此排名越早的排名越靠前 需要监听原始数据，这里分为三个动作：收到、已读、通过。根据三个动作进行各项数据指标的统计 用户当前自然周收到、查看、标记的数量 根据三个动作等进行多条件过滤，准备出各个条件下的文案提示 二：方案设计 针对自然周的定义，可以参考雪花算法的实现。通过设计一个固定不可变基准开始日期A，来将某个日期B化为距离基准日A的周数X来作为周期数来表示 针对排行榜的实现，我们可以采用Redis的ZSe
开发画像后的标签数据，如果只是“躺在”数据仓库中，并不能发挥更大的业务价值。只有将画像数据产品化后才能更便于业务方使用。在本文中，Web端展示的数据都读取自MySQL这类的关系型数据库，MySQL中存储的数据源自Hive加工后，通过Sqoop同步的结果集。
首先我们要承认世界的不确定性，这样避免用确定性的思维来面对不确定的世界。了解到信息或者数据能够消除不确定性，就能理解为什么大数据的出现能够解决智能的问题，因为很多智能问题就是消除 不确定性的问题。
为了满足业务管理和决策的报表系统（包括传统报表、数据仓库、OLAP等）也被创建出来，企业主管通过报表了解企业的总体运行状态。 但是，随着企业间竞争的加剧和市场节奏的进一步加快，企业的日常管理需要对关键业务指标的更加实时的监控和反馈。比如：制造业需要更及时的仓库调度、金融业需要更实时的风险防范、电信业需要更及时的服务指标监控。于是，越来越多的企业提出实时企业的要求，传统的ERP等信息系统和报表系统无法满足这些需求。实时业务监控解决方案旨在更好支撑客户此类需求。 http://www.tuicool.com/articl... 当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
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Lua combines simple procedural syntax with powerful data description constructs based on associative arrays and extensible semantics. Lua is dynamically typed, runs by interpreting bytecode with a register-based virtual machine, and has automatic memory management with incremental garbage collection, making it ideal for configuration, scripting, and rapid prototyping.
数据仓库： 数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合。重要用于组织积累的历史数据，并且使用分析方法（OLAP、数据分析）进行分析整理，进而辅助决策，为管理者、企业系统提供数据支持，构建商业智能。
—1— 文章目录 一、接口幂等性 1、Update操作的幂等性 1）根据唯一业务号去更新数据 2、使用Token机制，保证update、insert操作的幂等性 1）没有唯一业务号的update与insert操作 二、分布式限流 1、分布式限流的几种维度 1）QPS和连接数控制 2）传输速率 3）黑白名单 4）分布式环境 2、限流方案常用算法讲解
OLAP（On-Line Analysis Processing）在线分析处理是一种共享多维信息的快速分析技术；OLAP利用多维数据库技术使用户从不同角度观察数据；OLAP用于支持复杂的分析操作，侧重于对管理人员的决策支持，可以满足分析人员快速、灵活地进行大数据复量的复杂查询的要求，并且以一种直观、易懂的形式呈现查询结果，辅助决策。 上面是OLAP的一些不同的解释，本文将从以下几个方面介绍OLAP。 开源OLAP引擎：Mondrian快速入门 OLAP的基本概念 OLAP的特点 OLAP的操作
数据几乎总是用于两种目的：操作型记录的保存和分析型决策的制定。简单来说，操作型系统保存数据，分型型系统使用数据。前者一般仅反映数据的最新状态，按单条记录事务性来处理；其优化的核心是更快地处理事务。后者往往是反映数据一段时间的状态变化，按大批量方式处理数据；其核心是高性能、多维度处理数据。通常我们将操作型系统简称为OLTP（On-Line Transaction Processing）— 联机事务处理，将分析型系统简称为OLAP（On-Line Analytical Processing）— 联机分析处理。
数据几乎总是用于两种目的：操作型记录的保存和分析型决策的制定。简单来说，操作型系统保存数据，分型型系统使用数据。
作为数据仓库实施的核心组件，OLAP 为商业智能 (BI) 和决策支持应用程序提供快速、灵活的多维数据分析。 什么是 OLAP？ OLAP（用于在线分析处理）是一种软件，用于对来自数据仓库、数据集市或其他一些统一的集中式数据存储的大量数据进行高速多维分析。 大多数业务数据都有多个维度——数据被分解为多个类别以进行展示、跟踪或分析。例如，销售数据可能具有与位置（地区、国家、州/省、商店）、时间（年、月、周、日）、产品（服装、男/女/童、品牌、类型）相关的多个维度，和更多。 但在数据仓库中，数据集存储在表中，
1.何为建模？ 数据几乎总是用于两种目的：操作型记录的保存和分析型决策的制定。简单来说，操作型系统保存数据，分型型系统使用数据。前者一般仅反映数据的最新状态，按单条记录事务性来处理；其优化的核心是更快地处理事务。后者往往是反映数据一段时间的状态变化，按大批量方式处理数据；其核心是高性能、多维度处理数据。通常我们将操作型系统简称为OLTP（On-Line Transaction Processing）— 联机事务处理，将分析型系统简称为OLAP（On-Line Analytical Processing）— 联机分析处理。 针对这两种不同的数据用途，如何组织数据，更好地满足数据使用需求。这里就涉及到数据建模问题。即设计一种数据组织方式（模型），来满足不同场景。在OLTP场景中，常用的是使用实体关系模型（ER）来存储，从而在事务处理中解决数据的冗余和一致性问题。在OLAP场景中，有多种建模方式有：ER模型、星型模型和多维模型。下面分别说明下：
老系统的代码，是每一个程序员都不想去触碰的领域，秉着能跑就行的原则，任由其自生自灭。本期就给大家讲讲，接手一套故障频发的复杂老系统需要从哪些地方着手。内容包括：代码串讲、监控建设和告警治理、代码缺陷修复、研发流程建设。在细节上，结合腾讯研发生态，介绍有哪些工具可以使用，也介绍一些告警治理、代码 bug 修复的经验、研发流程建设等。欢迎阅读。
如今，在编辑器领域，Markdown 大行其道。那么，如何使用 Markdown 语法呢？又如何选择合适的 Markdown 编辑器呢？
Lua语言中的表并不是一种数据结构，它们是其他数据结构的基础。我们可以用Lua语言中的表来实现其他语言提供的数据结构，如数组、记录、列表、队列、集合等。而且，用Lua语言中的表实现这些数据结构还很高效。
Tech 导读 本文主要基于京东集团的大数据平台，详细讲述了使用Hive实现数据立方体的方法。通过阅读本文，读者可了解Hive批处理的通用多维分析技术及调优措施，并应用于生产环境。
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）。
极力推崇PowerBI是创作PowerBI大师的初衷，虽然从Excel到PowerBI有极其诱人的理由，但我们不可否认的是Excel本身作为全世界最广泛的办公工具它具有不可替代的应用场景。
数据库(OLTP)、数据仓(OLAP)是数据应用本身孵化出的孪生兄弟，却又代表数据应用的两面性。
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）。
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。
OLAP（Online AnalyticalProcessing）是一种数据处理技术，专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持。
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数据仓库理论的创始人W.H.Inmon在其《Building the Data Warehouse》一书中，给出了数据仓库的四个基本特征：面向主题，数据是集成的，数据是不可更新的，数据是随时间不断变化的。
多维分析是数据仓库系统下游常见的基础应用，底层数据是包含多种粒度汇总结果的Cube，用于提供上卷，下钻等操作的数据支持。创建Cube的工具有很多，本文重点介绍在多维汇总场景下，由传统开发模式替换为HiveCube开发模式过程中碰到的问题以及处理经验，主要包括以下方面的内容：
随着经济全球化和技术革新的加速，银行业务正面临前所未有的挑战和变革。在这个数字化时代，银行业的传统运作模式受到挑战，特别是在零售贷款领域。这一领域的核心挑战在于如何在激烈的市场竞争中实现有效的营销策略，同时保持严格的风险控制。
数据仓库：数据仓库是一个支持管理决策的数据集合。数据是面向主题的、集成的、不易丢失的并且是时间变量。数据仓库是所有操作环境和外部数据源的快照集合。它并不需要非常精确，因为它必须在特定的时间基础上从操作环境中提取出来。 数据集市：数据仓库只限于单个主题的区域，例如顾客、部门、地点等。数据集市在从数据仓库获取数据时可以依赖于数据仓库，或者当它们从操作系统中获取数据时就不依赖于数据仓库。 事实：事实是数据仓库中的信息单元，也是多维空间中的一个单元，受分析单元的限制。事实存储于一张表中（当使用关系数据库时）或者是多
数据从 二维表 转为 数据方体 , 也就是从 传统数据库 ( DB ) 转为 数据仓库 ( DW ) ;
在OLAP分析引擎领域，Apache Kylin可以说是一个重要的成员，相比于大规模并行处理指导思想下的Hive、Presto等组件，Apache Kylin采取了新的计算模式，提供不同的解决方案。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲OLAP分析引擎Apache Kylin入门。
本文解析了高斯过程进行公式推导、原理阐述、可视化以及代码实现，并介绍了高斯过程回归基本原理、超参优化、高维输入等问题。
但可能不确定高一级的能力要求究竟怎样，不同Title，如“工程师”“高级工程师”和“资深工程师”等。但这样 Title 对我们理解不同级别的能力要求，完全无用。“高级工程师”到底“高级”在哪？
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）。
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
《数据仓库工具箱—维度建模的完全指南》是数据仓库建模方面的经典著作， 1996年第一版出版被认为是数据仓库方面具有里程碑意义的事件。作者kimballl是数据仓库方面的权威，他将多年的数据仓库建模实战经验、技巧融入本书。他提出的许多维度建模概念被广泛应用于数据仓库的设计和开发中。
本文基于阿里推荐 DIN 和 DIEN 代码，梳理了下深度学习一些概念，以及TensorFlow中的相关实现。
在《PowerBI DAX 重构系列：用1个度量值代替100个 实现 动态多维度动态算法动态总计（上篇）》我们最终来到：
第一次重构是重构一个c#版本的彩票算奖系统。当时的算奖系统在开奖后，算奖经常超时，导致用户经常投诉。接到重构的任务，既兴奋又紧张，花了两天时间，除了吃饭睡觉，都在撸代码。重构效果也很明显，算奖耗时从原来的1个小时减少到10分钟。
在分析高维数据时，降维（Dimensionality reduction，DR）方法是我们不可或缺的好帮手。
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！！！
数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，它用于支持企业或组织的决策分析处理。
从商业的角度来讲，它影响消费者的行为，影响组织内员工和决策者的行为。当一个组织的员工和业务范围延申出本土文化范围之外时，就需要将文化差异考虑进生产和管理的流程当中了。而当这个跨度延申出本国的范围，差异将更加明显且难以琢磨。
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