很多时候，我们都需要从工作簿中的各工作表中提取数据信息。如果你在给工作表命名时遵循一定的规则，那么可以将VLOOKUP函数与INDIRECT函数结合使用，以从不同的工作表中提取数据。...假如有一张包含各种客户的销售数据表，并且每个月都会收到一张新的工作表。这里，给工作表选择命名规则时要保持一致。...在汇总表上，我们希望从每个月份工作表中查找给客户XYZ的销售额。假设你在单元格区域B3:D3中输入有日期，包括2020年1月、2020年2月、2020年3月，在单元格A4中输入有客户名称。...每个月销售表的结构是在列A中是客户名称，在列B中是销售额。...当你有多个统一结构的数据源工作表，并需要从中提取数据时，本文介绍的技巧尤其有用。 注：本文整理自vlookupweek.wordpress.com，供有兴趣的朋友参考。 undefined
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 以前一直使用SQL Server2000，现在跟潮流都这么紧，而且制定要求使用SQL Server2005，就在现在的项目中使用它了。...对于SQL Server 2005，有几个地方是要注意的，比方在还原数据库时，不像2000里边将数据库和文件区分的很细，统一均为文件，这就使还原的数据库文件制定为. bak。...那么想还原2000的数据库（备份数据库文件，无后缀名的），就需要自己手工选择。...选择下拉框中的“所有文件”，这时就会显示“备份数据库文件”了，选择-确定 最主要就是要在“选项”中选择“覆盖现有数据库”，否则就会出现“备份集中的数据库备份与现有的数据库”的问题。
SQL 和关系数据库报告工具当然可以查询、报告和分析存储在表中的多维数据，但随着数据量的增加，性能会降低。并且需要大量的工作来重新组织结果以专注于不同的维度。 这就是 OLAP 多维数据集的用武之地。...例如，您可以通过突出显示组织的第一个财政或日历季度（时间维度）的所有数据来执行切片。 骰子操作通过在主 OLAP 多维数据集中选择多个维度来隔离子多维数据集。...但是，在某些情况下，还有两种其他类型的 OLAP 可能更可取： ROLAP ROLAP 或关系 OLAP 是一种多维数据分析，它直接对关系表上的数据进行操作，而无需先将数据重新组织到一个多维数据集中。...如前所述，SQL 是用于多维查询、报告和分析的完美工具。但是所需的 SQL 查询很复杂，性能可能会拖累，并且生成的数据视图是静态的——它不能被旋转以表示不同的数据视图。...当直接处理大量数据的能力比性能和灵活性更重要时，ROLAP 是最佳选择。 HOLAP HOLAP 或混合 OLAP 尝试在单个 OLAP 体系结构内创建关系数据库和多维数据库之间的最佳分工。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...在做数据库备份与还原的过程中 可能因为一下小的细节 导致通过备份文件还原的时候报错： 备份集中的数据库备份与现有的数据库”xxx”不同 导致这种报错的原因是： 备份文件与现有数据库的结构不一致 因此要恢复数据库...就需要去“选项”中勾选“覆盖现有数据库” 这样备份就搞定了 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/132975.html原文链接：https://javaforall.cn
Client-Server Architecture（客户/服务器架构）：OLAP工具的服务器组件应该足够智能，各种客户端可以轻松地连接它。服务器应该能够在不同的数据库之间映射和合并数据。...维的属性值被映射成多维数组的下标值或下标的范围，而度量数据作为多维数组的值存储在数组的单元中。...这种方式依赖SQL语言实现传统OLAP的切片和切块功能，本质上，切片和切块等动作都等同于在SQL语句中添加“ WHERE”子句。...ROLAP工具不使用预先计算的多维数据集，而是对标准关系数据库及其表进行查询，以获取回答问题所需的数据。ROLAP工具具有询问任何问题的能力，因为该方法（SQL）不仅限于多维数据集的内容。...它允许模型设计者决定将哪些数据存储在MDDB中，哪些存储在RDBMS中， 例如，将大量详单数据存储在关系表中，而预先计算的聚合数据存储在多维数据集中。
因此，Codd提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP（Online analytical processing）。...OLAP的目标是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表需求，它的技术核心是“维”这个概念，因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。 2....预聚合 Kylin Apache Kylin™是一个开源的、分布式的分析型数据仓库，提供Hadoop/Spark 之上的 SQL 查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由 eBay...副本之间的Quorum机制，可以在该分片的副本节点中走一遍Raft的提交过程，也可以通过元数据管理服务集中分发副本。...另外，OLAP也支持二级索引，比如Skipping索引、Bitmap或Bloom Filter索引，具体每种索引的细节我就不再赘述，通过创建二级索引，可以快速在非主键列查找数据提升查询性能。 4.
文章详情：excelperfect 本文的题目比较拗口，用一个示例来说明，如下图1所示，是一个记录员工值班日期的表，在安排每天的值班时，需要查看员工最近一次值班的日期，以免值班时间隔得太近。...A2:A10中的值，如果相同返回TRUE，不相同则返回FALSE，得到一个由TRUE和FALSE组成的数组，然后与A2:A10所在的行号组成的数组相乘，得到一个由行号和0组成的数组，MAX函数获取这个数组的最大值...，也就是与单元格D2中的值相同的数据在A2:A10中的最后一个位置，减去1是因为查找的是B2:B10中的值，是从第2行开始的，得到要查找的值在B2:B10中的位置，然后INDEX函数获取相应的值。...，得到由TRUE和FALSE组成的数组，然后使用1除以这个数组，得到由1和错误值#DIV/0!...组成的数组，由于这个数组中找不到2，LOOKUP函数在数组中一直查找，直至最后一个比2小的最大值，也就是数组中的最后一个1，返回B2:B10中对应的值，也就是要查找的数据在列表中最后的值。
OLAP 多维数据集提供交互式数据处理功能，允许用户深入研究数据、执行聚合、应用过滤器以及可视化结果。这些功能对于决策过程至关重要，因为它们使用户能够从不同角度探索数据并获得重要的见解。...OLAP 用于分析处理的优势 OLAP 系统在分析处理方面具有多种优势： 快速查询性能： OLAP 多维数据集通过预先聚合不同粒度级别的数据来优化查询性能。...即使在处理大型数据集时，也可以更快地检索和分析数据。 多维分析： OLAP 多维数据集支持跨多个维度的复杂分析。用户可以深入、汇总、切片和切块数据，以全面了解潜在趋势和模式。...凭借其多维结构和交互式数据处理功能，OLAP 为理解数据和推动业务成功提供了强大的工具。 Hive：事实上的 SQL-on-Hadoop 引擎 Hive 是专为大数据环境设计的功能强大的软件项目。...这种灵活性在处理不断变化的数据模式时特别有用。 列统计信息： RCFile 维护每列的统计信息，例如最小值、最大值和不同值的数量。
OLAP可细分为不同类型，常见类型包括： ROLAP：Relational OLAP，基于关系型数据库扩展的多维数据集分析操作，基于标准的SQL查询来执行复杂的分析和聚合，例如Spark、Presto系统...HOLAP：Hybrid OLAP，结合ROLAP和MOLAP的混合体，通常将数据的详细信息存储在关系型数据库中，而将聚合数据存储在多维数据库中。...多维数据集 OLAP系统的核心是多维数据集，是一种克服关系数据库局限性，可支持快速数据分析的数据结构。...相同分组条件在结果集中只显示一行记录。...这种分析方法允许用户从多个维度（即不同的角度或分类）对数据进行高效、灵活的探索和分析。多维分析的核心概念是将数据按照不同的属性或特征进行组织，以便用户可以从不同层面深入了解数据的内在联系和潜在价值。
虽然OLAP的概念是在1993年才提出来的，但是支持OLAP相关产品的发展历史，最早可追溯到1975年： 1989年，SQL语言标准诞生，它可以从关系数据库中提取和处理业务数据。这可能是个转折点。...在1980‘s年代，电子表格在OLAP应用中占绝对主导地位；而1990’s年代以后，越来越多的基于数据库的OLAP应用开始出现： 大数据OLAP 大数据方向OLAP相关技术的发展： OLAP的基本内容...维的成员 若维是多层次的，则不同的层次的取值构成一个维成员。部分维层次同样可以构成维成员，例如“某年某季度”、“某季某月”等都可以是时间维的成员。 多维数组 多维数组用维和度量的组合表示。...当多维数组中每个维都有确定的取值时，就唯一确定一个变量的值。...事实 事实是不同维度在某一取值下的度量，例如上述人事教育部职系是技能的回族男性有1人就表示在部门、职系、民族、性别四个维度上企业人数的事实度量，并且在为人数事实中包含部门维度人事教育部这一个维度层次，如果将人数事实的所有维度考虑在内
OLAP（On-Line Analysis Processing）在线分析处理是一种共享多维信息的快速分析技术；OLAP利用多维数据库技术使用户从不同角度观察数据；OLAP用于支持复杂的分析操作，侧重于对管理人员的决策支持...（6）数据单元（单元格） 多维数组的取值。当多维数组中每个维都有确定的取值时，就唯一确定一个变量的值。...钻取的尝试与维度与维所划分的层次相对应，根据用户关心的数据粒度合理划分。 （3）旋转 旋转又称转轴，是一种视图操作，通过旋转变换一个报告或页面显示的维度方向，在表格中重新安排维的位置，例如行列转换。...钻透使用关系SQL,查询数据立方体的底层，一直到后羰的关系表。 五、 OLAP的分类 OLAP的分类，如下图所示 ?...OLAP_20120615151346 按处理方式分类 Server OLAP:绝大多数的OLAP系统都属于此类，Server OLAP在服务端的数据库上建立多维数据立方体，由服务端提供多维分析
1，技术栈不同 OLTP型数据库的典型代表是关系型数据库(mysql)，它的数据存储在服务器本地的文件里，OLAP型数据库的典型代表是分布式文件系统(hive)，它的数据存储在hdfs集群的文件里。...2，追求的目标不同 数据运用的两个方向，有着不同要求及目标，OLTP系统追求的效率最优解，迫切要求数据在端到端的流通速度越快，耗时越短，则用户在更短的时间中达成交易并创造生产性的数据，同时也为企业创造出更大的单位时间价值...3，伴随着业务不同阶段 业务起步阶段(开荒)：重点在发展业务的用户量，主要依靠OLTP型数据库提升业务的稳定性，对数据的需求停留在看的阶段，只需要简单的SQL查询汇总业务少量的数据，没有必须大费周章的构建数据仓库...为什么OLAP系统比较耗时：对同步的数据我们一系列的处理工序（ETL：数据探查-码值标准化、异常值处理-数据行列转换-表级关联-多维度聚合计算-主题构建-可视化输出）以及数据量本身足够大。...更多不同点： OLTP和 OLAP是数据的一体两面，二者存在联系，也存在很多不同。
OLAP 的用户是企业中的专业分析人员及管理决策人员，他们在分析业务经营数据时，希望从不同的角度来审视业务的衡量指标是一种很自然的思考模式。 ...准则7 动态的稀疏矩阵处理能力（dynamic sparse matrix handling） 多维数据集的稀疏特性，即大多数单元格的值都是零；如果存储所有这些零值数据就会占用大量的存储空间；OLAP...MOLAP 将 OLAP 所用到的多维数据在物理上存储为多维数组的形式，即 “立方体” 的结构。 维的属性值被映射成多维数组的下标值或下标的范围，而汇总数据作为多维数组的值存储在数组的单元中。...现在市场上的商品化数据库管理系统，比如 ORACLE、SQL Server，DB2 等都早已在它们先前的纯关系数据库管理系统中增加了多维数据管理和分析的功能，形成市场广泛接受的准多维数据库管理系统。...1、很难发现数据之间的重要影响因素 OLAP 只能罗列多维数据集中业已存在的事实，如去年2月江苏来龙湾入住宾馆的有233人次，但很难从发现其中重要的影响因素。
可以说，OLAP的核心特点是“多维”，OLAP技术也可以称之为“多维度数据分析工具”。...不受限的维与聚集层次。 综上所述，OLAP系统强调了数据分析在系统中的重要性，对于速度等要求有着极高的要求。...维度的属性值映射成多维数组的下标或者下标范围，事实以多维数组的值存储在数组单元中，优势是查询快速，缺点是数据量不容易控制，可能会出现维度爆炸的问题。...而Kylin自身就是一个MOLAP系统，多维立方体（MOLAP Cube）的设计使得用户能够在Kylin里为百亿以上数据集定义数据模型并构建立方体进行数据的预聚合。...借助MPP架构，在大型数据集上执行复杂SQL分析的速度比很多解决方案都要快。
OLAP的目标是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表需求，它的技术核心是"维"这个概念，因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。...传统OLAP根据数据存储方式的不同分为ROLAP（relational olap）以及MOLAP（multi-dimension olap） ROLAP 以关系模型的方式存储用作多为分析用的数据，优点在于存储体积小...维度的属性值映射成多维数组的下标或者下标范围，事实以多维数组的值存储在数组单元中，优势是查询快速，缺点是数据量不容易控制，可能会出现维度爆炸的问题。...没有完整的事务支持 不支持二级索引 有限的SQL支持，join实现与众不同 不支持窗口功能 元数据管理需要人工干预维护 总结 上面给出了常用的一些OLAP引擎，它们各自有各自的特点，我们将其分组： Hive...+指标进行预计算，那么不妨尝试Kylin和Druid； ClickHouse则在单表查询性能上独领风骚，远超其他的OLAP数据库； Greenpulm作为关系型数据库产品，性能可以随着集群的扩展线性增长
切片和切块：是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个或以上，则是切块。 旋转：是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。...Cache数据库支持远程的映射和镜像，比如在不同城市之间，或在同一城市的不同区域之间，Cache可以进行镜像（Mapping），使不同区域的Cache数据库同步联系起来，虽然在不同区域，但大家使用起来就像共用一个数据库...利用了多维数据集的稀缺性，仅处理非 NULL 数据，以提高查询效率。更加适合于频繁使用的多维数据集中的分区和对快速查询响应的需要。能够极大地提高查询效率，因此可以更细的粒度进行分析。...Essbase是BI软件hyperion的多维数据库，目前已更新至11版本。 它不同于通常意义上的关系数据库，Essbase把数据按“块”划分，每个数据块会定义不同的维度。...Hyperion Essbase是多维数据库服务器，支持从广泛的数据源提取数据，但与 Oracle OLAP 将数据存储在关系数据库引擎外不同，它通常将数据存储在自己的专用服务器上，从而具有较快的查询响应以及计算分析能力
、Spark、Hive等大数据技术栈 MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server等传统数据库技术栈 OLAP准则 多维性：OLAP模型必须提供多维概念视图，支持用户在多个维度上对数据进行切片...非受限的跨维操作：OLAP系统需要支持非受限的跨维操作，允许用户在不同维度上自由切换和分析数据。...在多维OLAP系统中，数据通常是按照事实表和维度表的方式组织和存储的。...多维OLAP系统的优点在于它具有快速响应、高性能、易于使用等特点，能够支持各种复杂的多维数据分析和查询操作，例如：对不同维度的数据进行切片和钻取、同时对多个维度进行分析、按照时间趋势进行分析等。...在日志分析场景中，Elasticsearch可以帮助企业快速查找和分析海量的日志数据，发现问题并解决。
在OLAP分析引擎领域，Apache Kylin可以说是一个重要的成员，相比于大规模并行处理指导思想下的Hive、Presto等组件，Apache Kylin采取了新的计算模式，提供不同的解决方案。...①数据仓库 数据仓库简单来说，就是将不同数据源的数据整合到一起，通过多维分析等方式为企业提供决策支持和报表生成。...②OLAP OLAP（Online Analytical Process），联机分析处理，以多维度的方式分析数据，一般带有主观的查询需求，多应用在数据仓库。...在一个SQL查询中，Group By的属性通常就是维度，而其所计算的值则是度量。...还有一种更为复杂的模型，具有多个事实表，维表可以在不同事实表之间公用，这种模型被称为星座模型。
在Cloud和5G时代，超密度网络集成和大数据洞察需求给电信供应商带来新的挑战，从数据仓库到数据湖，不仅仅架构的变革，更是思维方式的升级。本文尝试梳理数据架构的演进过程。...数据仓库最为核心的内容分类两部分： 基于关系数据库的多维建模（RDBMS-based dimensional modeling） 基于数据立方体的OLAP查询（cube-based OLAP） ?...OLAP也被称为在基于数据仓库多维模型的基础上实现的面向分析的各类操作的集合。 04 数据立方体 数据立方体只是多维模型的一个形象的说法。...基于多维模型的数据组织让数据的展示更加直观，它就像是我们平常看待各种事物的方式，可以从多个角度多个层面去发现事物的不同特性，而OLAP正是将这种寻常的思维模型应用到了数据分析上。...05 数据库建模 如果把多维数据模型映射到关系数据库和SQL查询上（ROLAP），数据库该如何设计呢？ 大多数数据仓库都采用“星型模型”来表示多维数据模型。
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