在Power Query及Power Pivot系列课程中，对大家日常学习和使用过程中的较多问题和可能遇到的坑有诸多讲解，比如，PQ系列课一开始就有新手经常遇到问题提示，让大家有一定的印象（也可能很多朋友直接跳过去了）：
Power Query 的设计目的就是在业务分析师使用数据之前将数据加载到目标区域的表中。收集数据并将其重塑为所需的格式，Power Query 处理数据的基本流程，如图 1-1 所示。
OGG将Oracle的Number数据类型映射为Sybase的Timestamp或者**Varbinary** 数据类型
随着企业的发展，各业务线、产品线、部门都会承建各种信息化系统方便开展自己的业务。随着信息化建设的不断深入，由于业务系统之间各自为政、相互独立造成的数据孤岛”现象尤为普遍，业务不集成、流程不互通、数据不共享。这给企业进行数据的分析利用、报表开发、分析挖掘等带来了巨大困难。
MySQL推出了新功能—— MySQL Autopilot。MySQL Autopilot 使用先进的机器学习技术来自动化 HeatWave，使其更易于使用并进一步提高性能和可扩展性。目前还没有其他云供应商提供如此先进的自动化功能。MySQL HeatWave 客户可以免费使用 Autopilot。关于HeatWave，请阅读MySQL Database Service with Analytics Engine。
在深入到 Power Query 数据转换的广阔世界之前，最好先确保为将来的成功做好准备。从实际来说，往往一开始的项目或案例都很小，但随着时间的推移，最终会变得越来越复杂。本章描述的方法将有助于确保随着问题的规模变大和复杂性增加，也可以应对。
数据库列字段都是有类型的，不同的数据库有不同的类型。为了表示这些数据类型，Java源码是采用枚举来定义的：
在前期的文章里，多次提到通过加Buffer（缓存）的方式实现数据处理效率的提升，如：
信息是现代企业的重要资源，是企业运用科学管理、决策分析的基础。据统计，数据量每经过2-3年时间就会成倍增长，这些数据蕴含着巨大的商业价值，而企业所关注的通常只占总数据量的2%~4%左右。因此，企业仍然没有最大化地利用已存在的数据资源，以至于浪费了更多的时间和资金，也失去制定关键商业决策的最佳契机。
当SQL Plus 启动后，它会提示您输入用户名和密码。继续使用在安装Oracle数据库服务器期间输入的密码以sys用户身份登录：
第一篇是关于Power BI连接数据方式的对比。这是个老生常谈的话题。微软官方考试Exam70-778教材的第一章，就是重点介绍这个方面。这种基础性的知识点繁琐而且枯燥，就像一本字典，只有用到的时候才会去查阅。
守护撤回了一条消息 【潜水】 A 2019/1/15 8:50:46 之前的做法是先卸数到数据文件，如果调度出问题，第二天还可以从数据文件再重新把数据加载上去，还有什么其他的方法吗 【话唠】B 2019/1/15 8:53:04 增量数据，还是全量 【话唠】B 2019/1/15 8:54:27 源库数据归档备份几天呢，这方法可行？ 【潜水】A 2019/1/15 9:08:21 有的增量有的全量，考虑在不动源库的情况下，源库可能已经有备份机制，在仓库也考虑一下这个情况的处理～ 【活跃】C 2019/1/15 9:26:16 ETL不应该都支持重跑历史么？ 前一天挂了，第二天重跑一下就好了，只要调度工具支持重跑，ETL的代码也要写成支持重跑的。 【冒泡】D 2019/1/15 9:51:28 Indeed 贴源缓冲+作业重跑机制，一般是调度要支持N次自动失败重跑。 【话唠】B 2019/1/15 9:54:37 @C 它这是从源库抽取到ods，正常业务系统源库不保存历史，只保留最新的，如果是ods到dwd，在仓库里，当然可以重跑。 【话唠】B 2019/1/15 9:56:31 n次自动失败重跑，作业预警，发短信，邮件？ 【潜水】A 2019/1/15 10:04:03 @ 是的，只能支持库内重跑，源库只有最新 【潜水】A 2019/1/15 10:05:36 @ @ 现在确实没有失败自动重跑的机制，考虑加一下，请问下你们做etl一般会做卸数到数据文件，备份数据文件的操作吗 【潜水】A 2019/1/15 10:08:05 其实可以直接不用卸数可以直接从源库加载带仓库，但是考虑一个异常情况和数据的备份，为了更安全，加上卸数到数据文件的操作，一般有没有必要呢想了解一下 【冒泡】E 2019/1/15 10:11:48 @A 一般都是要卸载为文件，源库是不断变化的，你的度量会丢失 【群主】北京-胖子哥(1106110976) 2019/1/15 10:12:21 这个里面就可以看到ODS的价值了。 ODS存储短周期，贴源数据 【话唠】B 2019/1/15 10:20:15 @A 你们的源业务系统库，都是啥数据库啊，mysql还是oracle或者其它mongodb，redis，hbase啥的 【冒泡】K 2019/1/15 10:23:30 混杂，Ora、GP、TD都有 【活跃】G 2019/1/15 10:24:32 你讲的是源库到ods当天任务没成功，第二天跑就丢掉了历史变更？ 【冒泡】K 2019/1/15 10:27:23 对 【潜水】A 2019/1/15 10:28:02 源是oracle @ 对，第二天源业务库数据就变了，已经无法从源库取到前一天的数据了 【活跃】C 2019/1/15 10:42:11 你举个场景，看看大家有什么想法，我们很多时候中间状态可以不要 【潜水】A 10:55:19 比如由于源库的表结构变了，没有同步修改仓库；源库有异常的数据加载到仓库出错了；或者源库数据量太大数据加载时候出错了。就是一些比较异常的情况，可能有的也不会发生，就是怕一旦发生什么想象不到的情况，导致某些表的数据没有加载过来，还没有在当天及时处理。 【话唠】B 10:58:53 你们数仓也是基于hive的吗 【话唠】B 11:00:55 我们这边权限控制严格，普通用户没有删表，删字段权限。如果源库做变更了增加字段了，必须发邮件，看看上下游是否有影响，再做同步变更。 【话唠】B 11:02:42 etl报错是难免的，及时的预警，处理，因为各种问题，可以维护个问题集，后边的人报错了，也可以查看。 【潜水】J 11:04:05 源系统变更一般都会做影响分析的吧 【潜水】A 11:18:22 对 是基于hive的 源库的变化都会做影响分析 主要是考虑一些预想外的情况或者疏漏之类的 【潜水】A 11:23:10 非常感谢上面几位的分享建议，我都参考一下想一想
原文链接 http://www.oracle.com/technetwork/database/bi-datawarehousing/twp-bp-for-stats-gather-12c-1967354.pdf 译者 杨禹航 何时收集统计信息 为了选择最佳执行计划，优化器必须可以获得有代表性的统计信息。有代表性的统计数据不必是最新的，而是一组能够帮助优化器确定执行计划中每个操作所能返回的行数。 自动统计信息收集任务 Oracle会在预定义维护窗口期间 (工作日10pm 到2am 和周末6am 到2am
第1章和第2章介绍了数据驱动组织的概念，并在大数据计划的背景下定义了数据操作的概念。现在，是时候退一步，探索一些其他基本但重要的概念了。在这一点上，我们最重要的任务之一是清楚地描述数据仓库和数据湖之间的区别。
1 Table(name, metadata[, *column_list][, **kwargs])
表压缩 数据库能使用表压缩来降低存储空间。压缩技术可以节省磁盘空间，降低数据库buffer cache的内存使用量，在一些场景下，还会提高检索执行的速度。表压缩对数据库应用来说是透明的。
ADO.NET 2.0 中的新增 DataSet 功能 发布日期： 1/13/2005 | 更新日期： 1/13/2005 Jackie Goldstein Renaissance Computer Systems 适用于： Microsoft ADO.NET 2.0 Visual Basic 编程语言 摘要：了解有关 .NET Framework DataSet 类以及与它密切相关的类中的新增 ADO.NET 2.0 功能的知识。这些更改包括对 DataSet、DataTable
前段时间，我写了文章《开始用Power BI？别急！这几个选项配置值得注意！| PBI实战》，其中，提到了关于缓存、自动检测数据类型、自动关系、自动日期等设置的调整。
原文地址：https://machinelearningmastery.com/load-csv-machine-learning-data-weka/
有多种方式可以将文本文件的数据导入到数据库中，例如，利用PLSQL Developer软件进行复制粘贴，利用外部表，利用SQL*Loader等方式。至于EXCEL中的数据可以另存为csv文件（csv文件其实是逗号分隔的文本文件），然后导入到数据库中。
④ 此时你在查看该表，可以发现表名已经被修改，同时comm字段也被删除了；
很多朋友安装好Power BI Desktop后，就马上开始导入数据、清洗、建模、写公式、出图表……很爽，对不对？
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原文地址：https://dzone.com/articles/creating-an-iot-kafka-pipeline-in-under-five-minutes
数据专业人员经常做的工作之一是将多个数据集追加到一起。无论这些数据集是包含在一个 Excel 工作簿中，还是分布在多个文件中，问题是它们需要被纵向【追加】到一个表中。
大海：其实是这样的，计算字段里会先将每个字段的内容求和，然后再按计算字段的公式进行求值，所以你前面的那个错误结果其实是这样得来的：
TOP-N分析法通常用来分析客户、店铺或产品对于整体的贡献度问题。本节内容我们需要指定N个门店，分析这N个门店的产品销售总金额或毛利润对于整体的贡献度，如图所示。 在这个模型中，我们可以根据实际业务的需求，去个性化地选择以产品销售总金额或毛利润为观察对象，分析每个大区的前3名、前5名、前10名及所有门店的业绩对于整体业绩的贡献情况。 该模型主要的功能在于可以根据选择的指标动态地进行筛选，方便我们实时把握贡献最大的TOP-N的门店，开展有针对性的经营活动。下面介绍一下这个模型的具体的建立步骤。 第一部分：数
从上游Oracle数据库中导出的携带中文乱码且编码集为ISO-8859-1的数据文件，将导出的数据文件导入到Hive表，在原始表的基础上通过创建视图，按照与上游接口约定的定长的方式拆分字段时报错，异常内容如下：
所谓数据库的列式转换填充，就是数据库从磁盘读取现有的行格式数据，将其转换为列格式，然后再存储到IM列存储中的过程。将数据库对象填充到列式存储会极大地提高访问效率。只有具有In-Memory属性的对象才能够做转换填充。 启用对象的列式填充的目的 IM列存储不会自动将数据库中的所有对象加载到IM列存储中。如果不使用DDL将任何对象指定为INMEMORY，则IM列存储将保持为空。 将用户指定的In-Memory对象的行转换为列格式是必需的，以便它们可用于分析查询。 将磁盘上现有数据转换为列格式的填充与通常所说的列
HeatWave是一个分布式、可扩展、无共享、内存中、混合柱状的查询处理引擎，专为获得极致性能而设计。可以通过向MySQL数据库系统添加一个HeatWave集群来启用它。
运行时(Runtime Environment，简称Runtime )，是指那些支持在特定的平台上，用于运行特定编程语言编写的软件的库和程序集，它一般要处理软件和操作系统之间的接口细节。例如，系统调用、程序的启动和终止、内存管理等。 运行时分3种：纯静态环境(如Fortran)、基于堆栈环境(如C、C++、Pascal)、纯动态环境(如SmallTak、Java)。
通常在数据量较少的情况下，我们从一个数据源将全部数据加载到目标数据库的时候可以采取的策略可以是：先将目标数据库的数据全部清空掉，然后全部重新从数据源加载进来。这是一个最简单并且最直观的并且不容易出错的一种解决方案，但是在很多时候会带来性能上的问题。
当数据库从磁盘读取现有行格式数据，将其转换为列格式，然后将其存储在IM列存储中时，发生In-Memory填充(population)（填充）。只有具有 INMEMORY 属性的对象才有资格进行填充。
Hive有自己的类SQL，即HQL，它将SQL解析为M/R Job，然后在hadoop上执行。允许开发自定义mapper和reducer来处理内建的mapper和reducer无法完成的复杂分析工作再查询（UDF）。而启动MapReduce是一个高延迟的一件事，每次提交任务和执行任务都需要消耗很多时间，这也就决定Hive只能处理一些高延迟的应用。
修改数据库 可以使用alter database 命令来修改数据库的一些属性。但是数据库的元数据信息是不可更改的，包括数据库的名称以及数据库所在的位置
MySQL 因为它的可靠性、高性能和易用性，成为世界上最受欢迎的开源数据库。MySQL 专为事务处理而设计和优化，全球的企业都依赖于MySQL。随着在 MySQL 数据库服务中引入 HeatWave，客户现在拥有一个可以同时进行事务处理和分析处理的单一数据库。它消除了分析处理数据库的 ETL 的需求，并为实时分析提供支持。HeatWave 建立在创新的内存查询引擎之上，该引擎专为可扩展性和性能而设计，并针对云进行了优化。MySQL HeatWave 服务比其他数据库服务（Snowflake、Redshift、Aurora、Synapse、Big Query）更快，而且成本只是其一小部分。
陈焕生 Oracle Real-World Performance Group 成员，senior performance engineer，专注于 OLTP、OLAP 系统 在 Exadata 平台和 In-Memory 特性上的最佳实践。个人博客 http://dbsid.com 。 DBIM 概述 Database In-Memory (DBIM) 是 Oracle 在 12.1.0.2 中引入的新特性，旨在加速分析型 SQL 的速度。In-Memory Columnar Store（IM列式存
「 第一部分 概述 」 数据库中存在两种典型的业务访问场景，一种以在线事务处理为主，称为OLTP（On-Line Transaction Processing）；另一种以在线分析处理为主，称为OLAP（On-Line Analytical Processing）。下面具体介绍他们的区别。 1.1 OLTP OLTP业务的主要特点是有较多的增删改查操作，并且在大部分业务中，写相对于读的比例还很高。并发的事务数较多，而且事务的响应时间要求比较高。此外，每个增删改语句通常只操作少数几行数据；每个查询语句通常也只
说明：hive的表存放位置模式是由hive-site.xml当中的一个属性指定的
在用Power Query处理数据表的过程中，经常碰到一个问题——标题行是变化的，比如下面这个例子，日期随着数据的变化而更新：
本章专门讨论 Power Query 新手会面临的两个常见问题：理解 Power Query 是基于数据类型（而不是数据格式）的工具，以及如何理解和处理 Power Query 查询中的错误。
在基因表达定量后，需要将这些数据导入到 R 中，以生成用于执行 QC（质控）。下面将讨论定量数据的格式，以及如何将其导入 R，以便可以继续工作流程中的 QC 步骤。
Power BI集成了很多实用功能，有些功能甚至不止一个入口。 微软的终极目标是让我们将重心放在数据处理和分析的思路上，而不是寻找功能菜单这种附加值低的事情上。 工欲善其事，必先利其器。Power BI功能众多，需要我们不断地实践、摸索才能熟练掌握。 本文就从Power BI运行效率的提升及模型的规范易用出发，分享五个实用小技巧。 Power BI中有诸多的默认功能设置，如数据类型检测、关系检测及自动日期/时间等。这些功能确实给我们带来了很大的便利，但当模型变得复杂、数据量也变多以后，模型运行效率就会变慢。
1、CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；用户可以用 IF NOT EXISTS 选项来忽略这个异常。
ETL是Extract、Transfrom、Load即抽取、转换、加载三个英文单词首字母的集合：
pgloader从各种来源加载数据到PostgreSQL。它可以转换动态读取的数据，并在加载前后提交原始SQL。它使用复制PostgreSQL协议将数据流到服务器，并通过填写一对reject.dat和reject.log文件来管理错误。
本章将通过某案例介绍在使用SQL*Loader工具时的性能相关知识和提高执行效率的方法。
数据开发是指将数据从不同的来源整合、清洗、转换、存储和分析的过程。数据开发的目的是为了让数据更加有用，以便于企业做出更好的决策。在本文中，我们将介绍数据开发的基本概念，包括数据仓库、ETL、数据建模、数据挖掘和数据可视化等。
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