当然，可以使用VBA来解决，但前提是你必须懂VBA。这里有一个简单快速的方法，使用Power Query。...如果有一系列CSV文件，每个文件都包含着一名员工的信息，那么如何将这些文件中的员工信息合并到Excel中，Power Query能够帮助你快速完成。...然后，找到“Content”列并单击其右侧的合并按钮，如下图5所示。 图5 出现“合并文件”对话框，单击“确定”，如下图6所示。...图6 在Power Query编辑器中，单击“关闭并上载”按钮，如下图7所示。 图7 此时，这些CSV文件中的信息已合并至工作表中，如下图8所示。...图8 以后，当你更新了这些CSV文件的信息或者在该文件夹中添加了更多的CSV文件，只需简单地刷新查询即可实现信息更新。 当然，以上合并操作也适用于Excel文件，即快速合并多个工作簿中的工作表。
并查集是一种树型的数据结构，用于处理一些不相交集合（Disjoint Sets）的合并及查询问题。常常在使用中以森林来表示。...简单来说，就是：N个元素分布在若干个互不相交的集合中，需要进行以下三个操作： 合并两个集合 查询一个元素是否属于一个集合 查询两个元素是否属于同一集合 最典型的应用就是判断亲戚关系，给定n,一共n个人...查询这里用了递归的思想，实际上就是路径压缩。 2、查询两个结点是否属于同一个集合。只需要获取两个结点的根结点，若二者根结点相同，就属于同一个集合。...如果我们告诉你哪些小格子间出现了连根现象，你能说出这个园中一共有多少株合根植物吗？ 输入格式： 第一行，两个整数m，n，用空格分开，表示格子的行数、列数（1的结点，最后输出一个有几个不同的集合，其实就是输出最后还有几个根结点。
： 表的合并操作将两个表的行合并到了一个表中，且不需要对这些行作任何更改。 ...合并操作与联接相似，因为它们都是将两个表合并起来形成另一个表的方法。然而，它们的合并方法有本质上的不同，结果表的形状如下所示。 注：A和B分别代表两个数据源表。 ? ...使用UNION合并不同类型的数据。合并有不同列数的两个表，还可以进行多表合并。...一个批处理中只要存在一处语法错误，整个批处理都无法通过编译。 批处理中可以包含多个存储过程，但除第一个过程外，其他存储过程前面都必须使用EXECTUE关键字。 ...不能在定义一个CHECK约束之后，在同一个批处理中使用。 不能在修改表的一个字段之后，立即在同一个批处理中引用这个字段。 使用SET语句设置的某些选项值不能应用于同一个批处理中的查询。
维度表技术常见：增加列，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，分段维度等基本维度表技术。 一．增加列 事实表和维度表上增加列。...Hive上增加列，慎用alter table。原因老版本的hive对ORC格式表的模式修改，尤其是增加列的支持存在很多问题。 JIRA上说2.0.0修复了ORC表模式修改问题。...例如，事实表可以有多个日期，每个日期通过外键引用不同的日期维度，原则上每个外键表示不同维度视图，这样引用具有不同的含义。...Hive中order by跟传统的SQL语言的order by作用一样的，会对查询的结果做一次全局排序，如果使用order by ，所有数据都会发送到同一个reduce进行处理。...六．杂项维度 包含数据具有很少可能值的维度。有时与其为每个标志或属性定义不同的维度，不如建立单独的讲不同维度合并到一起的杂项维度。
1 追加查询 假定我们在同一个Excel文件中有三张咖啡数据表，2015年10月、11月、12月，为了做分析的需要，我们要把三张表整合到一张表中。...在每张表2015 10, 2015 11, 2015 12添加自定义列，用引号定义名称，这时你会发现在整合表中，这个自定义列被自动添加了进去。 ?...在没有PQ之前，用Vlookup的方法需要手工重复的添加多个列，运算时间长，周期性更新很费力，必要时也要用上Index和Match去匹配。 现在我们用合并查询功能一招搞定！...假定我们除整合表以外，有另一张咖啡解释表，我们想要做的事情是把两张表的信息根据相同字段咖啡种类来合并到一起。 ?...1）把咖啡解释表加载进来 2）使用合并查询选中两张表的相同字段“咖啡种类”进行合并 ? 3）在新列的右角出现一个双向箭头，单击选择想要扩展的列即可。 ?
，但同时仅需要少量的列 宽表，即每个表包含大量的列 较少的查询(通常每台服务器每秒数百个查询或更少) 对于简单查询，允许延迟大约50ms 列中的数据相对较小，如数字和短字符串 处理单个查询时需要高吞吐量...◆MergeTree的存储结构 partition：分区目录，下面存放这各类数据文件，相同分区的数据，会被合并到同一个分区目录，不同的分区，数据永远不会被合并到一起。...◆分区目录的合并过程 属于同一个分区的多个目录，在合并之后会生成一个全新的目 录，目录中的索引和数据文件也会相应地进行合并。...其中，汇总字段会进行SUM计算；对于那些非汇总字段， 则会使用第一行数据的取值。 支持嵌套结构，但列字段名称必须以Map后缀结尾。嵌套类 型中，默认以第一个字段作为聚合Key。...假如面对一张拥有数百个列字段的数据表，下面这两条 SELECT语句的性能可能会相差100倍之多,因为 * 会查询所有列字段。
Region 类似关系型数据库的表，不同之处在于 HBase 定义表示只需要声明列族，不需要声明具体的列。列可以动态的按需要指定；HBase 更加适合字段经常变更的场景。...Row HBase 表中的每行数据被称为 Row，由一个 RowKey 和多个 Column 组成，数据是按照 RowKey 的字典顺序存储的，并且查询是只能根据 RowKey 进行检索，所以 RowKey...当一个Store中storefile文件的数量增长到一定阈值后，系统会进行合并（minor、 major compaction），在合并过程中会进行版本合并和删除工作（majar），将对同一个key的修改合并到一起...（StoreFile），随着 memstore 的刷写会生成很多StoreFile,当一个store中的storefile达到一定的阈值后，就会进行一次合并，将对同一个key的修改合并到一起，形成一个大的...七、HBase目标表meta表目录表 hbase:meta 作为HBase表存在，并从 hbase shell 的 list(类似 show tables)命令中过滤掉，但实际上是一个表，就像任何其他表一样
此外，在特征工程和模型训练场景中，需要将推荐系统 Serving 时获得的数据和端上埋点数据这两类实时数据流通过主键合并到一起，作为机器学习样本。...我们通过数据湖极大的减少了计算资源消耗，提升了端到端的性能。 数仓场景中，对于一张底层分析表，往往是通过多个数据源的数据组合拼接而成，每个数据源都包含相同的主键列，和其他不同的属性列。...元数据层对外提供统一的元数据视图，与 HMS 完全兼容，可无缝对接多个计算引擎。元数据层的 Catalog Service 接收来自引擎层的访问请求，按规则路由到不同的 Metastore 上。...•列级别的冲突检查即是可以有两个 instant 往同一个 file group 写，但是两个 instant 写入的schema 不可以存在交集。...•每个 instant 只写入 schema 中的部分列，log 文件中的数据只包含 schema 中的部分•Compaction 按主键拼接不同列下的数据，Parquet 文件中存储的数据拥有完整的
合库合表数据同步 在使用 MySQL 支撑大量数据时，经常会选择使用分库分表的方案。但当将数据同步到 TiDB 后，通常希望逻辑上进行合库合表。...但为了能将 8 个来自不同实例、不同库且有不同名的表同步到同一个表中，首先要处理的，就是要能根据某些定义好的规则，将来自不同表的数据都路由到下游的同一个表中。...、表名查询 trie 即可得到对应的规则，并根据规则替换原 SQL 中的库名、表名；通过向下游 TiDB 执行替换后的 SQL 即完成了根据表名的路由同步。...1 先增加列 a 后再增加列 b，而表 2 先增加列 b 后再增加列 a，这种不同顺序的 DDL 执行方式是不支持的。...因此，在单个 DM-worker 内部，我们也构造了与 DM-master 内类似的逻辑 sharding group，但 group 的成员是同一个上游 MySQL 实例的不同分表。
而表格式是数据库系统实现层面一个抽象的概念，它定义了一个表中包含哪些字段，表下面文件的组织形式、表索引信息、统计信息以及上层查询引擎读取、写入表中文件的接口。...每个Row Group会存储一个表中相连的多行数据。 每个Row Group会分成多个Column Chunk。...多行数据会按照列进行划分，每列的数据集中存储于一个Column Chunk中，因为每个列的数据类型不同，因此不同的Column Chunk会使用不同算法进行压缩\解压缩。...两者在partition上有很大的不同： Metastore中partition字段不能是表字段，因为partition字段本质上是一个目录结构，不是用户表中的一列数据。...（1）Metastore中一张表的统计信息是表/分区级别粒度的统计信息，比如记录一张表中某一列的记录数量、平均长度、为null的记录数量、最大值\最小值等。
人们喜欢用 Boto3（Python 版 AWS SDK）来查询 AWS API 并处理返回的数据。 它可以用来完成简单的工作，但如果你需要跨多个 AWS 帐户和地区查询数据，事情就变得复杂了。...插件开发者负责编写函数来调用这些子 API，并将结果合并到表中。 一个基本的 Steampipe 查询 下面是一个使用 Steampipe 列出 EC2 实例的示例。...对于每一个帐户，它会同时查询所有指定的区域。因此，虽然示例 3 中初始查询花了大约 1 秒，但基于缓存 TTL（默认为 5 分钟）的后续查询只花费了几毫秒。...就像本例一样，我们通常可以基于缓存查询更多列或其他不同的列，并保持毫秒级的查询性能。这是因为 aws_ec2_instance 表是用单个 AWS API 调用的结果生成的。...在 AWS 中，public_ip_address 是 aws_ec2_instance 表 的一个列。在 GCP 中，你需要将查询计算实例的 API 和查询网络地址的 API 的调用结果组合起来。
但是加上约束之后，数据库的执行过程可能就变了。因此执行时间或者效率会受到很大影响。 PRIMARY KEY 约束是可以组合在一起使用的。一列中可以同时加上多个约束。...注意： 实际开发中，大部分的表，一般都会带有一个主键，主键往往是一个整数表示的id 在mysql中，一个表里，只能有一个主键，不能有多个 虽然主键不能有多个，mysql允许把多个列放到一起共同作为一个主键...此处起到约束作用的班级，就叫做“父表”（parent），被约束的这个表，就叫做子表（child）。 外键约束，是父表对 子表做了约束，但与此同时。子表也在反过来约束了父表。...联合查询（多表查询） 实际开发中往往数据来自不同的表，所以需要多表联合查询。多表查询是对多张表的数据取笛卡尔积： 笛卡尔积是通过排列组合来的。 笛卡尔积得到一个更大的表。...先笛卡尔积 加上连接条件 加上聚合查询，把同一个同学的行合并到同一个组中同时计算总分 任务3：查询所有同学的成绩以及同学的个人信息 分析：期望查询结果中，有个人信息（student表），
、[Column]. bin等）都是以分区目录的形式被组织存放的，属于相同分区的数据，最终会被合并到同一个分区目录，而不同分区的数据，永远不会被合并在一起。...，最终会被合并到同一个分区目录，而不同分区的数据永远不会被合并在一起。...也就是说对于同一个分区而言，会存在对应多个分区目录的情况。...属于同一个分区的多个目录，在合并之后会生成一个全新的目录，目录中的索引和数据文件也会相应地进行合并。...ClickHouse支持几种不同粒度的TTL： 1） 列级别TTL：当一列中的部分数据过期后，会被替换成默认值；当全列数据都过期后，会删除该列。 2）行级别TTL：当某一行过期后，会直接删除该行。
然而同一个查询不可能包含不同详细粒度，因为详细粒度由维度组合决定，不可改变，比如下面表格的例子： 行：国家 省 城市 列：GDP 这个例子中，详细级别限定在了城市这一级汇总，城市下更细粒度的数据就看不到了...但是，类似上面例子的需求是很多的，而且很常见，BI 工具必须想出一种解法，因此诞生了 LOD：LOD 就是一种表达式，允许我们在一个查询中描述不同的详细粒度。...试想一下下面两张不同详细粒度的表： 总销售额： 10000 各城市销售额： 北京 3000 上海 7000 如果我们想在各城市销售额中，计算贡献占比，那么就要写出 [各城市销售额] / [总销售额] 的计算公式...EXCLUDE { exclude [城市] : sum([GDP]) } 在当前查询粒度中，排除城市这个粒度后计算 GDP，最后合并到当前详细粒度中。...INCLUDE { include [城乡] : avg([GDP]) } 在当前查询粒度中，额外加上城乡这个粒度后计算 GDP，最后合并到当前详细粒度中。
执行基本查询 要查看表中单个列的所有数据，请使用以下语法： SELECT column FROM table; 要查询同一个表中的多个列，请使用逗号分隔列名： SELECT column_1, column..._2 FROM table; 您还可以通过用星号（*）替换列的名称来查询表中的每个列。...Asterisks（*）是表示“all”的占位符，它将查询表中的每一列： SELECT * FROM table; 百分号（%）表示零个或多个未知字符。..._2 DESC; 使用JOIN子句查询多个表 JOIN子句用于创建组合来自两个或多个表的行的结果集。...column_2 FROM table; 此外，UNION子句可以将查询不同表的两个（或更多）SELECT语句组合到同一个结果集中： SELECT column FROM table_1 UNION
p.Name=e.Name 要区分指定多个表的查询中的列，您应该指定列别名: SELECT p.Name AS PersonName,e.Name AS EmployeeName FROM Sample.Person...如果指定多个表引用，SQL将对这些表执行连接操作，将它们的数据合并到一个结果表中，从这个结果表中检索指定的数据。 如果指定了多个table-ref，可以用逗号或显式连接语法关键字分隔这些表名。...当查询仅引用一个表(或视图)时，可选择指定表别名。 当查询引用多个表(和/或视图)且引用的字段名对每个表都是唯一的时，指定表别名是可选的(但推荐)。...当查询引用多个表(和/或视图)，并且在不同的表中引用的字段名相同时，需要指定表别名。...查询不需要知道FROM子句中指定的表是分片的还是非分片的。 同一个查询可以访问分片表和非分片表。 查询可以包括分片表和非分片表之间的连接。 分片表使用CREATE table命令定义。
如果表并不多，但每张表的数据非常多，这时候适合水平切分，即把表的数据按某种规则（比如按ID散列）切分到多个数据库(server)上。...在这种系统中，可以很容易做到将不同业 务模块所使用的表分拆到不同的数据库中。根据不同的表来进行拆分，对应用程序的影响也 更小，拆分规则也会比较简单清晰。...因为要将同一个表中的不同数据拆 分到不同的数据库中，对于应用程序来说，拆分规则本身就较根据表名来拆分更为复杂，后 期的数据维护也会更为复杂一些。 ? ...）和其多个次表之间保留关联关系，也就是说：当同时进行垂直和水平切分时，在垂直方向上的切分将不再以“功能模块”进行划分，而是需要更加细粒度的垂直切分，而这个粒度与领域驱动设计中的“聚合”概念不谋而合，甚至可以说是完全一致...（主表数据量在同一数量级上）的两个或多个shard放到同一个数据源里，每个shard依然是独立的，它们有各自的主表，并使用各自主表ID进行散列，不同的只是它们的散列取模（即节点数量）必需是一致的。
让我们开始探索模式设计时先看一下被认为是所有模式基础的模式——多态模式。当我们的文档具有比差异更多的相似性时，就会使用这种模式。它也同样适合于当我们希望将文档保存在单一集合中的场景。...根据我们要运行的查询将文档分组在一起（而不是将其分散在多个表或集合中）有助于提高性能。 假设我们有一个应用程序用来跟踪所有不同运动项目的专业运动员。...我们仍然希望能够在应用程序中访问所有的运动员，但每个运动员的属性都不尽相同，这就是多态模式可以发挥作用的地方。在下面的示例中，我们将来自两个不同项目运动员的数据存储在同一个集合中。...即使文档在同一集合中，存储的关于每个运动员的数据也不必须是相同的。...而将这些不同的系统合并到一个统一的SQL模式中是一项既昂贵又费时的工作。 Metlife能够在几个月内利用MongoDB和多态模式构建他们的单一视图应用程序。
让我们开始探索模式设计时先看一下被认为是所有模式基础的模式——多态模式。当我们的文档具有比差异更多的相似性时，就会使用这种模式。它也同样适合于当我们希望将文档保存在单一集合中的场景。...根据我们要运行的查询将文档分组在一起（而不是将其分散在多个表或集合中）有助于提高性能。 假设我们有一个应用程序用来跟踪所有不同运动项目的专业运动员。...我们仍然希望能够在应用程序中访问所有的运动员，但每个运动员的属性都不尽相同，这就是多态模式可以发挥作用的地方。在下面的示例中，我们将来自两个不同项目运动员的数据存储在同一个集合中。...即使文档在同一集合中，存储的关于每个运动员的数据也不必须是相同的。 ?...而将这些不同的系统合并到一个统一的SQL模式中是一项既昂贵又费时的工作。 Metlife能够在几个月内利用MongoDB和多态模式构建他们的单一视图应用程序。
否则，会因为文件系统中的文件数量过多和需要打开的文件描述符过多，导致 SELECT 查询效率不佳。 还有就是一般我们都是使用的是日期作为分区键，同一分区内有序，不同分区不能保证有序。...2.2 索引优化 我们先搞清楚，clickhouse的索引是如何存储的，当数据被插入到表中时，会创建多个数据片段并按主键的字典序排序。...合并机制并不保证具有相同主键的行全都合并到同一个数据片段中。 数据片段可以以 Wide 或 Compact 格式存储。...by指定，一般在查询条件中经常被用来充当筛选条件的属性被纳入进来 可以是单一维度，也可以是组合维度的索引，通常需要满足高级列在前、查询频率大的在前原则； 基数特别大的不适合做索引列（可以对比上图索引创建规则...多列索引创建业务场景，查询频率也是考量之一
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