关键字段默认值和一对一关联的情况相似。...referencedColumnName="sn" -- 关联表的字段 集合类型 一对多 @OneToMany 注解可定义一对多关联。...建立了一对多的双向关联。...指向主表的外键名:主表表名+下划线+主表主键列名 指向从表的外键定义为唯一约束，用来表示一对多的关联关系。...多对多 通过@ManyToMany 注解定义多对多关系，同时通过 @JoinTable 注解描述关联表和关联条件。
如果使用 preCombine 键创建表，则 INSERT INTO 的默认操作仍为 upsert。相反如果没有设置preCombine 键，则INSERT INTO的底层写操作默认为 insert。...此配置的可能值包括 insert、bulk_insert 和 upsert。...此增强功能使 MERGE INTO JOIN 子句能够引用 Hudi 表中连接条件的任何数据列，其中主键由 Hudi 本身生成。但是在用户配置主记录键的情况下，连接条件仍然需要用户指定的主键字段。...由于在查找过程中从各种数据文件收集索引数据的成本很高，布隆索引和简单索引对于大型数据集表现出较低的性能。而且，这些索引不保留一对一的记录键来记录文件路径映射；相反，他们在查找时通过优化搜索来推断映射。...仅使用 Spark SQL MERGE INTO 、 UPDATE 和 DELETE 语句支持更新和删除。
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。 对两个表进行信息同步时，有三步操作要进行。...这个过程中需要维护大量重复的逻辑，并可能导致微妙的错误。 如你所见，具体操作是根据后面的联合(join)的解析结果来确定的。在这个例子中，如果目标和源数据表有匹配的行，就实行更新操作。...如果没有，就实行插入或者删除操作来使目标数据表和源数据表保持一致。...（即一对一或者一对多的关系） Merge关键字的一些限制 使用Merge关键字只能更新一个表 源表中不能有重复的记录 否则更新的时候会报错：目标行与多个源行匹配时会出现这种情况。...MERGE 语句无法多次更新目标表的同一行 不过这种情况可以使用sql中的Update关联级联更新目标表，但目标表中以第一条匹配度记录为准。如下图： ?
对每个表都有一个rowid的伪列，但是表中并不物理存储ROWID列的值。不过你可以像使用其它列那样使用它，但是不能删除改列，也不能对该列的值进行 修改、插入。...1，排序 - - 合并连接（Sort Merge Join， SMJ） 内部连接过程： 1） 首先生成row source1需要的数据，然后对这些数据按照连接操作关联列（如A.col3）进行排序...尽管合并两个row source的过程是串行的，但是可以并行访问这两个row source（如并行读入数据，并行排序）。 ...b） 如果在关联的列上都有索引，效果更好。 c） 对于将2个较大的row source做连接，该连接方法比NL连接要好一些。 ...Nested loops（NL嵌套循环）：连接过程就是将driving table和probed table进行一次嵌套循环的过程。
/* 答：数据定义语言：DDL(Data Definition Language)创建、删除、修改数据库对象 如：表、视图、模式、触发器、存储过程等。 .../* 答：分四种（一对一、一对多、多对一、多对多） 多对多：必须要分表，分解成两个多对一 举例：如学生和课程是多对多关系，新增一个学生选修课程表。 ...学生和学生选修课程表是一对多关系 课程和学生选修课程表是一对多关系 */ --30.级联删除、更新的关键字是什么？并写出代码？ ...（客户为了完成自己的业务目标需要用到的人或事物） 关系：实体间的关系：有一对一、一对多、多对一、多对多（需要分表） 属性：实体的特征，可映射成数据库中的列。...*/ --49.关键字UNION /UNION ALL的含义？请写出代码示例？ /* 答：关键字UNION /UNION ALL表示连接两个表的内容进行查询。
简而言之ETL是完成从 OLTP系统到OLAP系统的过程 数据仓库的架构 数据仓库（Data Warehouse \ DW）是基于OLTP系统的数据源，为了便于多维分析和 多角度展现将其数据按特定的模式进行存储而建立的关系型数据库...例如某一维度成 员新加入了一列，该列在历史数据中不能基于它浏览，而在目前数据和将来数据中可 以按照它浏览，那么此时我们需要改变维度表属性，即加入新的列，那么我们将使用存储过程或程序生成新的维度属性，在后续的数据中将基于新的属性进行查看...注意在关联时有为空的数据时（数据源脏），需要使用外连接，连接后我们将 各维度的代理键取出放于事实表中，事实表除了各维度代理键外，还有各量度数据，这将来自原始表，事实表中将存在维度代理键和各量度，而不应该存在描述性信...此类表再近源模型层比技术缓冲层、源系统的相应表额外增加两个物理化处理字段START_DT(开始日期)和END_DT(结束日期)，使用时需要先选定视觉日期，通过START_DT和END_DT去卡视觉日期，...，一般是无需保留历史而只保留当前最新状态的表，适合这类算法的源表在源系统中会新增，修改，但不删除，所以需获取当日末最新数据(增量或全量均可)，用于MERGE IN或UPSERT目标表;为了效率及识别真正增量的要求
例如某一维度成 员新加入了一列，该列在历史数据中不能基于它浏览，而在目前数据和将来数据中可 以按照它浏览，那么此时我们需要改变维度表属性，即加入新的列，那么我们将使用存储过程或程序生成新的维度属性，在后续的数据中将基于新的属性进行查看...注意在关联时有为空的数据时（数据源脏），需要使用外连接，连接后我们将 各维度的代理键取出放于事实表中，事实表除了各维度代理键外，还有各量度数据，这将来自原始表，事实表中将存在维度代理键和各量度，而不应该存在描述性信...在源系统中会新增、修改，也存在删除的情况。如客户信息表; 代码参数表：此类源表用于记录源系统中使用到的数据代码和参数; 4. 数据文件的类型： 数据文件大多数以1天为固定的周期从源系统加载到数据仓库。...此类表再近源模型层比技术缓冲层、源系统的相应表额外增加两个物理化处理字段START_DT(开始日期)和END_DT(结束日期)，使用时需要先选定视觉日期，通过START_DT和END_DT去卡视觉日期，...(新增和修改)放入VT_INC_编号，然后再用VT_INC_编号对最终目标表进行MERGE INTO或UPSERT。
例如某一维度成员新加入了一列，该列在历史数据中不能基于它浏览，而在目前数据和将来数据中可以按照它浏览，那么此时需要改变维度表属性，即加入新的列，那么我们将使用存储过程或程序生成新的维度属性，在后续的数据中将基于新的属性进行查看...注意在关联时有为空的数据时（数据源脏），需要使用外连接，连接后将各维度的代理键取出放于事实表中，事实表除了各维度代理键外，还有各量度数据，这将来自原始表，事实表中将存在维度代理键和各量度，而不应该存在描述性信息...此类表再近源模型层比技术缓冲层、源系统的相应表额外增加两个物理化处理字段START_DT(开始日期)和END_DT(结束日期)，使用时需要先选定视觉日期，通过START_DT和END_DT去卡视觉日期，...所以需获取当日末最新数据(增量或全量均可)，用于MERGE IN或UPSERT目标表。...另一张名为VT_INC_编号，将VT_NEW_编号与目标表中昨日的数据进行对比后找出真正的增量数据(新增和修改)放入VT_INC_编号，然后再用VT_INC_编号对最终目标表进行MERGE INTO或UPSERT
作者：易执 来源：Python读财 为了方便维护，一般公司的数据在数据库内都是分表存储的，比如用一个表存储所有用户的基本信息，一个表存储用户的消费情况。...总结来说，整个merge的过程就是将信息一一对应匹配的过程，下面介绍merge的四种类型，分别为'inner'、'left'、'right'和'outer'。...inner merge的'inner'的类型称为内连接，它在拼接的过程中会取两张表的键（key）的交集进行拼接。什么意思呢？下面以图解的方式来一步一步拆解。...right'中（乃至于下面将介绍的'outer'）连接的键是一对多的情况，原理和上方的'inner'是类似的，这里便不再赘述。...outer 'outer'是外连接，在拼接的过程中它会取两张表的键（key）的并集进行拼接。看文字不够直观，还是上例子吧！ 还是使用上方用过的演示数据 ?
有了规划其实在数据库这一块就需要拆分表并且建立表之间的关系 [在这里插入图片描述] 那在微搭中是如何维护数据库中一对多、多对多的关系呢？...具体就需要使用到新的能力主子明细了，活动表和任务表是一对多的关系，一个活动有多个任务，活动表是主表，任务表是子表，所以需要在任务表里增加一个字段，引用到活动表 [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述...这个时候就需要用到应用管理里的模型应用，模型应用会自动识别到你的数据源，在自动创建界面时也考虑到了表和表之间的关系 [在这里插入图片描述] 在自动生成的时候这种主子关系的界面上会生成一个弹出页面组件 [...] 多对多的关系 学员和活动表之间就是多对多的关系，我们一般在数据库设计的时候会拆分成两个一对多的关系，也就是建立中间表学员活动表，这样存储学员的id和活动的id就可以了 [在这里插入图片描述] 总结...我们这一节介绍了如何在数据源中实现一对多、多对多的关系，了解了微搭新增的主子关系的能力，当然了要想做出一个好用的应用还是需要不断尝试，在犯错中不断的纠正，水平就逐步提高了。
：日志使用该方案较少 Overwrite 数据表 数据表：方案等同EMR-Overwrite，但是DLC底层支持upsert语义，此方案并不建议 1、读取数据对采集源端产生压力； 2、重写过程中hive...会锁定，无法使用； 3、终态数据需要业务根据主键合并； 4、全量模式适用小表，增量模式适用大表 Upsert 数据表 数据表：推荐采用此方案 1、读取数据对采集源端产生压力； 2、终态数据需要借助引擎的小文件合并能力...关注点4：下游读取view过程中，alter view是否会死锁 答复：alter view可以正常执行，下游读取的是view对应的源表，不影响 关注点5：${T}_全量_{时间}占用大量存储空间 答复...关注点4：下游读取view过程中，alter view是否会死锁 答复：alter view可以正常执行，下游读取的是view对应的源表，不影响 关注点5：${T}_全量_{时间}占用大量存储空间 答复...分库分表场景：源表的主键非全局唯一，当前场景会出现数据覆盖的问题；数据表的主键全局唯一，直接使用product_id作为目标表唯一键 关注点 1.
在进行技术选型、方案设计与实操之前，先简单概述下数据库变更日志是怎么流入click house的： CDC技术通过实时捕捉数据变更日志作为流计算引擎（如flink，spark） 数据源，这些实时流数据源...Dynamic Table 就是 Flink SQL 定义的动态表，动态表和流的概念是对等的。参照上图，流可以转换成动态表，动态表也可以转换成流。...上游CDC技术，实时捕捉数据库变更日志，flink实时消费日志，数据库中的变更日志作为flink流的数据源（Changelog Stream），如 MySQL 的 binlog 日志完整记录了数据库中的变更...某些数据量小，变更不频繁维表的Upsert stream可以使用other engines of this family (*MergeTree)表承接写入 按数据批次大小以及批次间隔两个条件控制写入频率...Debezium的使用人数多，社区活跃，框架也比较成熟，技术更稳定；在保证数据一致性时，需要对读取的库或表加锁；全量阶段读取阶段，只支持单并发。
实验数据：模拟两张百万量级的数据表 为了更好地进行 SQL 优化实验，我们需要给学生表和课程评论表随机模拟出百万量级的数据。我们可以 通过存储过程来实现模拟数据。...比如说，我们新建一个班级表，而每个班级都有多个学生，每个学 生则对应一个班级，班级对学生就是一对多的关系。 多对多 ：指关系两边的实体都可以通过关系对应多个对方的实体。...【建议】在多表 JOIN 的 SQL 里，保证被驱动表的连接列上有索引，这样 JOIN 执行效率最高。 【建议】建表或加索引时，保证表里互相不存在 冗余索引 。...），然后使用 Relationship（关系）这个 按钮可以连接学生和班级之间的关系，发生一对多（班级对学生）或者多对一（学生对班级）的关系。...学习了多对一或者一对多的关系，接下来学习多对对的关系，同理自己建好老师表，这里不在叙述，记得老师编号自增，建好如下图所示 下面是多对多关系的关键，由于物理模型多对多的关系需要一个中间表来连接，如下图，
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...其中files分区纪录了源表各个分区内的所有文件列表，这样hudi在生成源表的文件系统视图时就不必再依赖文件系统的list files操作（在云存储场景list files操作更有可能是性能瓶颈）；TimeLine...HbaseIndex通过外部hbase服务存储record key，因此打标过程需要和hbase服务进行交互，由于使用hbase存储，因此该索引天然是全局的。...设计 原理：通过sql或者hudi配置定义一个在某列上的函数作为函数索引，将其记录到表属性中，在数据写入时索引函数可以作为排序域，由此每个数据文件对应于索引函数值都有一个较小的min-max以进行有效的文件过滤
属性具有描述属性的名称和描述属性类型的类型，如字符串的varchar和整数的int。在为物理数据库开发绘制ERD时，务必确保使用目标RDBMS支持的类型。...在ER图中，基数表示为连接器两端的鱼尾纹。三种常见的基本关系是一对一、一对多和多对多。 一对一的基数的例子 一对一关系主要用于将一个实体一分为二，以提供简明的信息并使其更易于理解。...多对多的基数的例子 多对多关系是指两个实体X和Y之间的关系，其中X可以链接到Y的多个实例，反之亦然。下图显示了一个多对多关系的示例。注意，在物理ERD中，多对多关系被分割为一对一对多关系。...例如，制造商的详细信息最初可能存储在Product实体下。在规范化的过程中，您可能会发现详细信息会重复记录，然后您可以将其作为单独的实体制造商进行拆分，并使用一个外键在产品和制造商之间进行链接。...将ERD与数据流图(DFD)结合使用 在系统分析和设计中，可以绘制数据流图来可视化系统过程中的信息流。在数据流图中，有一个称为数据存储的符号，它表示一个数据库表，该表提供系统所需的信息。 ?
数据库约束 在MySQL中，约束用于定义表中数据的规则，保证数据的一致性、完整性和准确性。以下是常见的数据库约束类型： NULL约束 NOT NULL：指示某列不能存储NULL值。...表的设计 在数据库设计中，表之间的关系是至关重要的。MySQL支持一对一、一对多和多对多的关系。 一对一 每个记录只对应另一个表中的一条记录。...一对多 一种常见的表关系，在这种关系中，父表的每一条记录可以与子表中的多条记录相关联。 多对多 多对多关系通常需要一个中间表来映射两张表的关系。 4....插入和查询搭配（进阶） 在MySQL中，通过INSERT语句插入数据是常见的操作，插入数据时可以使用SELECT来插入其他表的内容。 INSERT INTO 目标表名 (列名1, 列名2, ...)...联合查询又称 多表查询 由于两个表的所有组合可能都有，所以我们要用where或者其他关键词进行限制 6.1 内连接（INNER JOIN） INNER JOIN用于返回两个表中匹配的记录。
除了内置模型字段外，我们还定义了 Name、Age、Email 和 Address 字段，分别表示用户的姓名、年龄、邮箱和地址。这些字段与数据库表的字段一一对应，用于存储用户的信息。...3.3 模型关联关系在 GORM 中，可以通过在模型结构体中建立字段关联来表示数据库表之间的关联关系，常见的关联关系包括一对一、一对多和多对多。...}在这个示例中，我们定义了两个结构体 Order 和 User，分别表示数据库中的订单表和用户表。...关联与预加载在 GORM 中，关联关系是指数据库表之间的关系，包括一对一、一对多和多对多等类型。预加载是指在查询数据库记录时，同时将关联的数据也加载到内存中，以提高查询效率。...，我们定义了两个结构体 User 和 Profile，分别表示数据库中的用户表和个人资料表。
在多对多的关联表上执行Merge Join时，通常需要使用临时表进行操作。...通常情况下hash join的效果都比Sort merge join要好，然而如果行源已经被排过序，在执行排序合并连接时不需要再排序了，这时Sort merge join的性能会优于hash join。...在 Argument 列中，如果操作执行一对多联接，则 Merge Join 运算符将包含 MERGE:() 谓词；如果操作执行多对多联接，则该运算符将包含 MANY-TO-MANY MERGE:()...Argument 列还包含一个用于执行操作的列的列表，该列表以逗号分隔。Merge Join 运算符要求在各自的列上对两个输入进行排序，这可以通过在查询计划中插入显式排序操作来实现。...如果不需要显式排序（例如，如果数据库内有合适的 B 树索引或可以对多个操作（如合并联接和对汇总分组）使用排序顺序），则合并联接尤其有效。
大家知道HDP中一直都包含Phoenix，老的CDH源生是不包含Phoenix的，但是Apache Phoenix社区对于C5的各个版本其实都有发布Parcel，但是这个不受Cloudera官方支持，参考...本文Fayson会对Phoenix做一个简单介绍后，然后介绍如何在CDH5.16.2中安装和使用Phoenix。...当Phoenix接收到SQL查询后，它会在本地编译成HBase的API，然后推到集群进行分布式的查询或计算。它自动创建了一个元数据库用来存储HBase的表的元数据信息。...Phoenix可以给Rowkey加盐，从而避免因为简单递增的Rowkey引起的RegionServer热点问题。通过指定不同的租户连接实现数据访问的隔离，从而实现多租户，租户只能访问属于他的数据。...Phoenix的目标是在HBase之上提供一个高效的类关系型数据库的工具，定位为低延时的查询应用。Impala则主要是基于HDFS的一些主流文件格式如文本或Parquet提供探索式的交互式查询。
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