分层结构的创建和案例 以‘全球超市订单数据.xlsx’为例 首先将利润->行,订单日期->列，选择整个视图，点击年(订单日期)可上/下钻....这样的一个分层结构对于维度之间的重新组合有非常重要的作用。上钻（+）和下钻（-）是导航分层结构最有效的方法。...（行可自定义下钻） 创建层级结构的另一种方法：选择一个维度拖放到另一个维度上->重新命名->拖动添加 层级不可以嵌套 数据分组 组是我们维度成员或度量的离散值的组合，通过分组可以实现维度成员的重新组合以及度量值的按范围分类...Ctrl 结构显示 电量销售数据按地理区域分组 以’2014’ 右键省市->地理角色->省/市/自治区，双击省市，编辑未知位置到所属省市 工作表->点击▶->套索选择->选择需要合并到一组的成员...右键负利润中心->创建合并集 筛选器 地区->筛选器->选择(西亚/南亚/东亚/东南亚/中亚) 地区->筛选器->选择(西亚/南亚/东亚/东南亚/中亚) 使用数据集做对比分析 利润->列，卖情怀的产品
（3）怎样为从memtable生成的sst文件选择level 如果跟level0的文件有key范围重叠的直接选择level0， 如果没有，则循环去找出level+1跟新生成的文件有key范围重叠，或是level...level0比较特殊，文件之间可能会有key范围重叠。所有这时候会把level0中，跟选中文件key范围重叠的文件也加进来。 最终做归并排序的文件要放到下面数据结构的inputs数组里面： ?...到level中选出跟这个key范围重叠的文件集合expanded0。...（3）构建迭代器 （4）循环每个key，对于要保留的key，生成sst文件 什么样的key需要做保留？ 做compaction之前会取当前最老snapshot的sequence。...对于被打了删除标志的key，必须满足key的seq小于snapshot_sequence且后面的level范围包含这个key，才能被保留。
而我们不可能把这些记录的值映射到任何客户。所以这些对于目前是没有用的，因此我们可以将其删除。...这里，仔细观察数据集，尤其是取消的订单，可以想到，当一个订单被取消时，在数据集中可能会存在另一条对应的记录，该记录除了数量和订单日期变量之外，其他变量内容基本相同。...具体做法是： 先筛选出负数数量的记录，并在所有数据中检查是否有一个具有相同数量(但为正)的订单，其它属性都相同(客户ID， 描述和单价) 有些取消订单中，描述列会标注"Discount"，因此将包含该特征的记录筛除后寻找...在这里计划使用后一个变量的内容，即变量描述，以便将产品分组到不同的类别中。 因此这里就涉及到自然语言处理，需要先将简短描述分词后再统计。...将把产品分组到不同的类中。
梳理后共包括以下几类访问模式：按时间路由-分页追加归并：对应各类分页查询场景，需要根据查询时间范围确定涉及的集群范围，再结合分页控制类信息（如起始记录数、每页记录数），定位当前分页所在的集群，并对跨集群场景下的结果集进行追加归并...、月度/年度收支统计等，需根据查询时间范围确定涉及的集群范围，并将多个集群的查询结果在组件的结果集归并模块中按分组条件进行汇总归并；轮询路由-追加/汇总归并：对应单笔/多笔查询、修改场景，由于输入参数能够定位数据的只有非交易时间类字段...，如交易流水号，所以宜采用由近到远的方式依次轮询各个集群，直到所有记录都完成遍历，并根据业务类型选择结果集的归并方式，如查询类采用追加、修改类采用汇总。...对于非交易日期排序的复杂场景，则需要根据排序字段、各字段的正序/倒序规则，对集群内局部有序的所有结果集进行整体重排序，算法模型采用的是稳定性较好的插入排序；聚合查询：对于可以汇总归并的算子，如 sum、...count、max、min 等，会将多集群的全局结果集按照分组字段进行汇总或比较；对于avg类算子，则需要先将多个结果集的 sum、count 结果分别累加，再用“total sum / total count
1.3.2 Partition Paimon 采用与 Apache Hive 相同的分区概念来分离数据。 分区是一种可选方法，可根据日期、城市和部门等特定列的值将表划分为相关部分。...1.3.3 Bucket 未分区表或分区表中的分区被细分为存储桶，以便为可用于更有效查询的数据提供额外的结构。 桶的范围由记录中的一列或多列的哈希值确定。...数据文件中的记录按其主键排序。在Sorted Run中，数据文件的主键范围永远不会重叠。 正如您所看到的，不同的Sorted Run可能具有重叠的主键范围，甚至可能包含相同的主键。...查询LSM树时，必须合并所有Sorted Run，并且必须根据用户指定的合并引擎和每条记录的时间戳来合并具有相同主键的所有记录。 写入LSM树的新记录将首先缓存在内存中。...Paimon 目前采用了类似于 Rocksdb 通用压缩的Compaction策略。 默认情况下，当Paimon将记录追加到LSM树时，它也会根据需要执行Compaction。
这个值保证了索引顺序，在事实表中也简化了范围查询，并且这个键值也包含了日期或者时间，不再需要具体时间。...对于大型的缓慢渐变维度表（例如这里需要键入新的数据），或许可以创建一个由四部分组成的非聚集索引包括业务键、记录开始时间、记录结束时间和代理键。...关系数据库引擎能直接从索引获取数据而不需要直接访问维度数据，减少了IO提高了查询速度。 如果在维度表中有其他用于查询、排序、分组的列，也可以创建非聚集索引，就如同你在事务性数据库中一样。...在事实表上建立索引 与在维度表建索引相似，当然需要考虑分区等条件。可以在日期列或者混合日期+时间的列上建立聚集索引。...如果关系数据仓库只用来表现SSAS结构，那么可能不需要我们之前讨论的索引。SSAS更倾向于反复使用相同的查询，因此可以使用索引优化向导或者对查询进行精确调优。
对于连接其它不同的数据系统，有可能需要另外安装驱动包，等有需求的时候，就自行百度即可。...——度量筛选器 Ⅰ 依次点击1–》2–》3步骤 Ⅱ 当出现如下界面后，依次点击1–》2步骤 Ⅲ 当出现如下界面后，双击红色方框中这个按钮 Ⅳ 当出现如下界面后，可以选择平均值的范围大小...① 先给出不同类别、不同子类别下的利润和销售额 ② 选择类别是“家具”类的产品： ③ 选择子类别是“书架”、“桌子”类的产品： ④ 当出现如下界面时，对“条件筛选器”使用公式，筛选出销售总额大于1000000...：顶部代表展示最大的几条记录；底部代表展示最小的几条记录 注意：这个并不表示排序，排序在下面会讲到。...① 先展示出所有客户，在不同年份的购买订单数据 ② 只选择2016年购买过的客户：将“年(订单日期)”拖动到筛选器中，进行选择过滤 ③ 当出现如下界面，勾选2016年 ④
下面是一个更简洁易懂的解释以及对应的SQL查询模板： 实现思路: 因为每天用户登录次数可能不止一次，所以需要先按照用户每天的登录日期去重计算。...计算登录日期减去第二步骤得到的结果值，用户连续登录情况下，每次相减的结果都相同。 按照id和日期分组并求和，筛选大于等于7的即为连续7天登录的用户。...购买日期 你可以使用以下SQL查询来找到每个用户的首次购买产品的ID： 代码实现 WITH RankedPurchases AS ( SELECT user_id,...在RankedPurchases的CTE（公共表表达式）中，我们使用ROW_NUMBER()窗口函数对每个用户的购买记录按照购买日期进行排序。...在主查询中，我们从RankedPurchases中选择user_id和product_id，但只选择编号为1的记录，即每个用户的首次购买记录。
1）连接MySQL 连接MySQL一般很简单，只需要填写主机、端口号、用户名、密码就可以。 对于连接其它不同的数据系统，有可能需要另外安装驱动包，等有需求的时候，就自行百度即可。...Ⅳ 当出现如下界面后，可以选择平均值的范围大小 ? ③ 基本筛选器——日期筛选器(实际就是维度筛选器) ? Ⅰ 直接将这个日期字段拖动到“筛选器”中，再点击季度这个字段 ?...② 选择类别是“家具”类的产品： ? ③ 选择子类别是“书架”、“桌子”类的产品： ?...③ 使用顶部筛选器：顶部代表展示最大的几条记录；底部代表展示最小的几条记录 注意：这个并不表示排序，排序在下面会讲到。 ? ④ 上述操作的结果有一个缺陷：应该是3条结果，但是只展示了2条结果。 ?...② 只选择2016年购买过的客户：将“年(订单日期)”拖动到筛选器中，进行选择过滤 ? ③ 当出现如下界面，勾选2016年 ? ④ 完成如下步骤 ? ⑤ 完成如下步骤 ?
每种状态都会有一条订单记录，这些记录具有相同的订单号，因此订单号不能再作为事务表的主键，需要删除order_number字段上的自增属性与主键约束。...“分组”步骤中的分组字段为前8个字段，聚合字段为后10个字段，聚合类型选择“最大”。聚合字段的值只有NULL和整数两种可能，按照比较规则整数大，因此选最大值。...这里定义的新增产品是指在某一给定日期，源产品表中新插入的产品记录，不包括由于SCD2新增的产品版本记录。 1....“数据合并与分区”转换中的“查询事实表增量数据”数据库连接步骤、“字段选择”步骤、“查询活动分区数据”表输入步骤、“分组”步骤中的构成分组的字段、“ORC output”和“ORC output 2”步骤均增加...外层查询把具有相同产品代理键和月份代理键的迟到事实的汇总数据加到已有的快照数据行上。临时表中存储这个查询的结果。注意产品代理键和月份代理键共同构成了周期快照表的逻辑主键，可以唯一标识一条记录。
products where prod_price between 5 and 10; 检索价格在5美元和10 美元之间的所有产品 使用BETWEEN时，必须指定两个值 ——所需范围的低端值和高端值...如果其他操作符能达到相同的目的，应该 使用其他操作符。 在确实需要使用通配符时，除非绝对有必要，否则不要把它们用 在搜索模式的开始处。把通配符置于搜索模式的开始处，搜索起 来是最慢的。...Date_Add() 高度灵活的日期运算函数 Date_Format() 返回一个格式化的日期或时间串 Day() 返回一个日期的天数部分 DayOfWeek() 对于一个日期，返回对应的星期几 Hour...但输出可能不是分组的顺序 任意列都可以使用（甚至 非选择的列也可以使用） 只可能使用选择列或表达式列，而且必须使用每个选择 列表达式 不一定需要 如果与聚集函数一起使用列（或表达式），则必须使用 SELECT...子句顺序 子句 说明 是否必须使用 SELECT 要返回的列或表达式 是 FROM 从中检索数据的表 仅在从表选择数据时使用 WHERE 行级过滤 否 GROUP BY 分组说明 仅在按组计算聚集时使用
有一张促销活动表 promotion，它记录了各品牌进行促销活动的开始时间和结束时间，同一个品牌在某段时间内可能会参与多次促销活动，即同一个品牌的活动时间范围可能会重叠。...，重叠的日期仅计算一次。...最终输出的结果： brand days ------ -------- A 13 B 12 C 18 思路：枚举出各品牌举行促销活动的所有日期...，再根据品牌分组统计不重复日期的活动天数。...大致有两种方式实现日期的枚举，一种是使用递归，另外一种是借助数字辅助表。
分桶以将文档根据特定的条件进行分组，然后对分组后的文档计算度量 桶通常代表Kibana图表的X轴，也可以给桶添加子桶 Kibana的X轴支持如下的桶类型 日期直方图（Data Histogram） 直方图...） 日期直方图 需要一个日期类型的字段 和时间区间配置。...举个例子，如果指定@timestamp字段作为桶，且时间区间为一周，那么文档将基于每周的数据分组，然后可以对分组后的文档计算度量，如计数、求平均值等 直方图 直方图与日期直方图相似，除了要求指定的字段和区间都是数字类型的...例如对于字段计数，可以选用分桶的范围为0~1000、1000~5000及5000~15000等 日期范围 日期范围需要一个日期字段，并且为每个桶指定自定义的日期范围 短语 短语可以用于根据任意字段的值...短语聚合还可以选择指定Top N或Bottom N，或者也可以基于度量指定顺序。例如，可以根据产品类型来进行分组，并获得每个产品类型前五名 ?
窗口函数的主要作用是对数据进行分组排序、求和、求平均值、计数等。对于数据从业者来说， sql窗口函数在实际工作中具备非常广泛的应用场景。...在上面的代码中可以看出，是按照产品的类型去分组，在组内以价格的顺序升序排列，运行的结果如下。（rank的排序下面会单独说） ?...三种分组排序的区别-row_number、rank、dense_rank RANK-计算排序时，如果存在相同位次的记录，则会跳过之后的位次。...有 3 条记录排在第 1 位时：1 、1 、1 、4； DENSE_RANK-同样是计算排序，即使存在相同位次的记录，也不会跳过之后的位次。...1的等差数列； 第一步，先用row_number（）函数排序，然后用登录日期减去排名，得到辅助列日期，如果辅助列日期是相同的话，证明用户是连续登录。
对于过渡区，rds.customer是用Sqoop作业项全量抽取，由于与源数据source.customer表的字段结构与顺序完全相同，因此不需要修改。...如果品牌表属性是产品表属性的严格的子集，则产品和品牌维度仍然是一致的。在这个例子中需要建立品牌维度表，它是产品维度表的子集。...对不同业务的分析可能需要浏览企业级维度的子集，需要分析的维度仅包含部分产品行。与该子维度连接的事实表必须被限制在同样的产品子集。...而采用单一日期表设计方案，每一个组合都要唯一标识，明显需要六条记录。当两种日期及其组合很多时，这两种方案的日期维度表记录数会相去甚远。...第二个是排序记录步骤，在执行分组查询前需要先进行排序。排序的字段按顺序为product_category、year、quarter、month，均为升序。
（第一章） 7、维度模型设计的四个步骤。 选取业务（主题）。 定于业务处理的粒度。 选择维度。 选择事实。...忽视维度的变化的需求。 将体系与体系层次分解成多个维度。 在维度表中为节省空间而限制使用详细的描述属性。 在事实表中放置用于约束与分组操作的文本属性。...27、异构产品方案。概念：每种产品类型都有大量的专用属性与度量事实不能为其他产品所用。解决方案：核心维度，定制维度，使用相同的代理关键字。采用支架结构。（第九章） 28、日期维度。...没有度量值，记录发生的事件。分为两类。第一类记录事件与大量维度实体同时出现的内容进行记录。第二类，范围表。可用来实现没有发生的事件。Loap在分析没有发生的事件方面做出了卓有成效的工作。...26、迟到的事实行的处理办法。根据时间在各维度表中找到对应的代理关键字，然后插入事实表中。（第十三章） 27、异构产品事实表建模。建立一个核心事实表和一簇定制事实表。使用相同的代理关键字。
6个 窗口函数 函数功能说明 ROW_NUMBER() 根据具体的分组和排序，为每行数据生成一个起始值等于1的唯一序列数 RANK() 对组中的数据进行排名，如果名次相同，则排名也相同，但是下一个名次的排名序号会出现不连续...结果应包含日期、留存天数和留存率。 2.2、计算直播同时在线人数最大值 考虑一个直播平台，有用户进入直播间和离开直播间的记录。...请编写一条 Hive SQL 查询，计算每个产品每月销售额的累计百分比。输出结果应包含销售日期、产品ID、销售金额和对应的累计百分比。...ID (order_id)、订单日期 (order_date)、产品ID (product_id) 和订单数量 (quantity)。...请编写一条 Hive SQL 查询，以获取每个订单的以下信息： 订单ID (order_id) 订单日期 (order_date) 产品ID (product_id) 订单数量 (quantity) 下一个订单的订单日期
这使得每个节点可以存储更多的关键字，从而在相同数据量的情况下，B+树的高度更低，磁盘I/O操作次数更少，查询速度更快。2. 范围查询效率高B+树的叶子节点通过双向链表相连，支持范围查询。...索引支持：支持B+树索引和全文索引（5.6.4版本以后）；聚簇索引的叶子节点存储的是整行记录。适用场景：需要事务支持、高并发和数据一致性的场景，如银行系统、电商系统等。2....例如，对于需要事务支持和高并发性能的场景，InnoDB是首选；而对于以读操作为主且数据不需要频繁更新的场景，MyISAM则更为合适。...数据库原理维度选择合适的索引类型：根据查询需求选择合适的索引类型。例如，对于唯一性约束的字段，应使用唯一索引；对于需要范围查询的字段，应使用B+树索引等。...功能点维度加速排序和分组操作：对于需要排序或分组的字段，应创建索引以加速排序和分组操作。例如，在销售数据表中，按销售日期进行排序或按产品进行分组时，可以为销售日期和产品字段创建索引。
它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解 具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统, 可以使用相同的结构 化查询语言作为数据输入与管理的接口。...也叫：组函数、分组函数 组函数会忽略空值；NVL 函数使分组函数无法忽略空值 11 常用的多行函数 多行函数示例 1.统计记录数count() 范例：查询出所有员工的记录数...字符函数 日期函数 转换函数 通用函数 多行函数 聚合函数 理解概念： 针对表中多条记录参与运算 结果是一条记录...选择在1994年雇用的员工的姓名和雇用时间 7. 选择公司中没有管理者的员工姓名及job_id 8. 选择公司中有奖金的员工姓名，工资和奖金级别 9....选择员工姓名的第三个字母是a的员工姓名 10. 选择姓名中有字母a和e的员工姓名 11. 显示系统时间 12.
（1） 长度校验 （2） 数字、字母、日期等等的校验 （3） 范围的校验 1.4 录入字段的排序按照流程或使用习惯，字段特别多的时候需要进行分组显示 1.5 下拉框不选值的时候应该提供默认值... 1.6 相同字段的录入方式应该统一（手动输入 、点选 、下拉选择、参照） 1.7 录入后自动计算的字段要随着别的字段修改更新（如单价变后，金额也变） 1.8 日期参照应该既能输入，又能从文本框选择...） 3.4 凡是点选或者下拉选择的界面，如果一旦选择完了无法回到不选择的情况，需要加上“清除选择”功能按钮 3.5 没有选择记录点击删除/修改按钮要提示“请先选择记录” 3.6 选择记录后点击删除按钮要提示...4.2 有些查询条件需要支持模糊查询 4.3 需要考虑有些查询条件本身的关联性（即某个查询条件的取值范围是依赖于其它查询条件的取值） 4.4 查询条件名称与信息列表及信息编辑页面相应的字段名称完全统一... 4.5 不同模块相同字段的查询方式应该统一（手动输入 、点选 、下拉选择） 4.6 出报表的时候，查询条件需要显示在报表标题的下面，这样看报表的时候知道数据的依据是什么 4.7 对于范围的查询采用全闭的形式
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