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维度模型数据仓库(六) —— 增加

增加         数据仓库最常碰到的扩展是给一个已经存在的维度表和事实表添加。本篇先讨论如果需要增加,模式会发生怎样的变化。...然后进一步说明如何在客户维度和销售订单事实表上添加,并在新列上应用SCD2。假设需要在客户维度中增加送货地址属性,并在销售订单事实表中增加数量度量值。        ...修改数据库模式         图(五)- 1-1 显示了修改后的模式,它的customer_dim表和sales_order_fact表上增加了新。...sales_order_fact表增加的新是order_quantity。使用清单(五)-1-1的SQL脚本修改数据库模式。...还假设数量销售订单源数据中是有效的,并且数据仓库中已经存在的销售订单不做更新。         测试步骤: 执行清单(五)- 1-3的SQL脚本准备准备客户和销售订单测试数据。

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线图增加彩色风险分层和箭头

---- 线图可以用图形化的方式展示逻辑回归和Cox回归,是临床预测模型的重要方法之一,咱们公众号之前已经给大家介绍过非常多关于线图的知识了: Cox回归线图(nomogram)的4种绘制方法...线图的本质 最近在群发现有朋友发了这样一张线图,非常新颖: 传统线图的底部添加一条彩色条带,展示不同的风险分层,一下子就让原本死板的线图变得生动活泼了有木有?...文献DOI:10.1093/eurheartj/ehab294 上面这个图不仅有彩色条带展示分层,而且还增加了彩色箭头标识,并在最底部也增加了彩色线条标识。...0.7,0.245,0.935,0.26,col = "#F40002") text(0.4,0.28,"Low") text(0.6,0.28,"Medium") text(0.83,0.28,"High") #底部再增加...0.7,0.245,0.935,0.26,col = "#F40002") text(0.4,0.28,"Low") text(0.6,0.28,"Medium") text(0.83,0.28,"High") #底部再增加

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PostgreSQL增加更新和删除功能

PostgreSQL增加更新和删除功能 Hydra是企业级数据仓库的开源替代品。速度快且功能丰富,开发人员可以更快的构建更好的分析。支持存PG的更新和删除是#1客户功能请求,现在GA了。...PG中的更新和删除并不是物理删除,而是heap存储的tuple header中标记删除。 Hydra实现 存储功能依赖于columnar schema中的几个元数据表。...每个chunk该表都有记录,因此执行过滤(WHERE)时,将根据最小值和最大值在读取chunk前检查这些值。 由于Hydra存最初不可变,仅能追加,需要一些方法来标记存外更新和删除的行。...Hydra的存DELETE命令使用每个row_mask行的mask逻辑标记已经删除的行,并在未来查询中隐藏他们。...存表并发修改时锁表粒度是全表。 最佳实践 检查行是否被删除有一些开销——每扫描 100 万行大约需要 2 毫秒。只有未过滤的情况下才会检查行,因此性能取决于WHERE查询中的子句。

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HAWQ取代传统数仓实践(六)——增加

以销售订单为例,假设因为业务需要,操作型源系统的客户表中增加了送货地址的四个字段,并在销售订单表中增加了销售数量字段。由于数据源表增加了字段,数据仓库中的表也要随之修改。...use source; -- 客户表最后增加 alter table customer add shipping_address varchar(30) after customer_state...销售订单表销售金额后面增加了销售数量。注意after关键字,这是MySQL对标准SQL的扩展,HAWQ目前还不支持这种扩展,只能把新增列加到已有的后面。关系理论中,是没有顺序的。 2....并且增加时需要指定新增列的缺省值,否则会报类似如下的错误: ERROR: ADD COLUMN with no default value in append-only tables is not...源库中增加测试数据         执行下面的SQL脚本,MySQL的源数据库中增加客户和销售订单测试数据。

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啥,又要为表增加属性?

需求缘起 产品第一版:用户有用户名、密码、昵称等三个属性,对应表设计: user(uid, name, passwd, nick) 第二版,产品经理增加了年龄,性别两个属性,表结构可能要变成: user...dba真苦逼 今天分享2个扩展性设计上几个小技巧,只占大伙1分钟(下班太晚的话,只能写一分钟系列=_=) 方案一:版本号+通用 以上面的用户表为例,假设只有uid和name上有查询需求,表可以设计为...优点: (1)可以随时动态扩展属性 (2)新旧两种数据可以同时存在 (3)迁移数据方便,写个小程序将旧版本ext的改为新版本的ext,并修改version 不足: (1)ext的字段无法建立索引 (...2)ext的key值有大量冗余,建议key短一些 改进: (1)如果ext的属性有索引需求,可能Nosql的如MongoDB会更适合 方案二:通过扩展行的方式来扩展属性 以上面的用户表为例,可以设计为...新旧两种数据可以同时存在 (3)迁移数据方便,写个小程序可以将新增的属性加上 (4)各个属性上都可以查询 不足: (1)key值有大量冗余,建议key短一些 (2)本来一条记录很多属性,会变成多条记录,行数会增加很多

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Python Pandas 对行进行选择,增加,删除操作

一、操作 1.1 选择 d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']), 'two' : pd.Series([1, 2..., 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])} df = pd.DataFrame(d) print (df ['one']) # 选择其中一进行显示,长度为最长列的长度...除了 index 和 数据,还会显示 列表头名,和 数据 类型 运行结果: a 1.0 b 2.0 c 3.0 d NaN Name: one, dtype: float64 1.2 增加...new column by passing as Series:") df['three']=pd.Series([10,30,20],index=['a','c','b']) print(df) # 增加后进行显示...行进行选择,增加,删除操作的文章就介绍到这了,更多相关Python Pandas行列选择增加删除内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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PQ-综合实战:数据都堆,怎么办?

小勤:大海,最近公司系统导出来的订单数据害屎人了,所有信息都堆了一里面,你看,怎么转成规范的明细表啊? 大海:这个用公式也不难啊,每5个一折行提出来就OK。...Step-1:获取数据 Step-2:添加索引 Step-3:添加取模(余数) 重要知识点:Power Query的行标是从0开始的,如图中左边标志的第1行,系统内的行标实际是0,以此类推...Step-4:以不聚合的方式透视 Step-5:选中出订单号以外的订单信息,【向上】填充 Step-6:通过筛选去除多余行 Step-7:右键菜单删除索引 Step-8:修改列名 Step...-9:数据上载 小勤:这个太有意思了,通过添加取模(余数)、透视、向上填充几个操作来完成,虽然都很简单的功能,但结合起来居然能这么用。

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去你的”用函数,不允许增加辅助“!

经常看到有人出一些Excel的题,要求用公式解,然后注明一句:用函数,不允许增加辅助!比如这种: ——怎么样?说假话,“还不算太难……哈哈”。...不过,说实话,我对“用函数,不允许增加辅助”这句话特别,特别,特别的反感——因为,有很多问题,本来要求用函数解就很麻烦,然后还不允许增加辅助——以我的智商,很多时候真是写不出来嘛!...…… 但是,大家其实知道我的重点是讲Power系列,所以,前面这个用Power Query轻松解决Excel中的基本问题的例子,并不是今天的重点——我今天真正想说的是,“用函数,不允许增加辅助...下面这个例子是前几天一位PQ爱好者给出的,即要根据左表中同一“姓名”同一“工作单位”的“工作时间”逐月连续的数据进行分组,并得到“开始时间”和“结束时间”,如下图所示: 当然,作为一位...除非你是因为爱好,为了练技能……实际工作中,绝大多数的时候,无论你是Excel还是Power Query,你并不需要去写一些复杂到可以“引以为傲”的公式,而是通过换一个方式,加个辅助,哪怕甚至加个辅助表

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pyspark给dataframe增加新的一的实现示例

熟悉pandas的pythoner 应该知道给dataframe增加很容易,直接以字典形式指定就好了,pyspark中就不同了,摸索了一下,可以使用如下方式增加 from pyspark import...Jane| 20| green|[“Jane”, 20, “gre…| | Mary| 21| blue|[“Mary”, 21, “blue”]| +—–+—+———+——————–+ 1、 增加常数项...Jane”, 20, “gre…| 10| | Mary| 21| blue|[“Mary”, 21, “blue”]| 10| +—–+—+———+——————–+——-+ 2、简单根据某进行计算...| 3| | Mary| 21| blue|[“Mary”, 21, “blue”]| 3| +—–+—+———+——————–+————-+ 到此这篇关于pyspark给dataframe增加新的一的实现示例的文章就介绍到这了...,更多相关pyspark dataframe增加内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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