最近在项目中再次接触到SAP的BW系统取数问题,需要将BW的数据取出来在PowerBI上重新建模进行数据分析和报表制作。
原文:TutorialGateway 协议:CC BY-NC-SA 4.0 阶段:机翻(1) 危机只有发展到最困难的阶段,才有可能倒逼出有效的解决方案。——《两次全球大危机的比较研究》 在线阅读 在线阅读(Gitee) ApacheCN 学习资源 目录 Talend Tableau PowerBI SSIS SSRS SSAS MDX R 语言教程 Alteryx QlikView 贡献指南 本项目需要校对,欢迎大家提交 Pull Request。 请您勇敢地去翻译和改进翻译。虽然我们追求卓越,但
商务智能,即BI(Business Intelligence),是一种将存储于各种信息系统中的数据转换成有用信息的技术,它起源于经理信息系统(EIS),是决策支持系统(DSS)的继承和拔高。它通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。在企业做大做强的过程中,商务智能扮演着至关重要的角色,它使企业能精确地把握不断变化的商业环境,作出快速而准确的管理决策。
In this article, I will first give an overview of SSIS data types and data types conversion methods and then I will illustrate the difference between changing the columns data types from the Source Advanced editor and using Data Conversion Transformation.
SQL Server 导入和导出数据向导只可以处理简单的数据传送,对于复杂的传送数据的需求,还需要使用SSDT来实现。
本人一个IT屌丝男,一直在ITPRO的圈子里面混着,从来不是一个程序猿,水平就是开开关关windows的水平。昏昏然,成了一个油腻的大叔,但我的内心和业务水平还是停留在26岁啊! 周围的同事好友一个个都一日千里的学习进步着,实在看不下去自己了,决定整理整理,给自己,给儿子摆一个努力学习的POSE出来。
string ConnectionString = “Data Source=数据库名;User Id=用户名;Password=密码;Integrated Security=no;”;
作为一名程序员,对于SQL的使用算是基础中的基础,虽然也写了很多年的SQL,但常常还是记不清一些常见的命令,故而通过一篇博文巩固相关的记忆,并把T-SQL本身的一些新特性再进行一次学习。 首先回顾基础的概念,这部分可以跳过哈,比较枯燥。结构化查询语言SQL是基于集合理论和谓词逻辑的,大学课程中数字逻辑和离散数学主要会涉及这部分的内容。 集合理论是数学家Georg Cantor创建,是基于关系模型的数学分支。集合的定义为,任意集合体是我们感知或者想到的,能够确定的、互异对象m的整体。 谓
作为一款自助式BI的轻量ETL工具,PowerQuery的确可以让我们享受许多数据处理的便利,无需专业的能力,大部分仅需通过界面的操作即可完成,无可否认PowerQuery的使用体验是非常棒的。
SQL Server数据库服务方式是安装在客户提供的服务器内。客户负责硬件、、软件安装、安全性、数据库备份、灾难恢复等相关的运维工作。需要较高的人为运维成本。
在PowerQuery的数据处理中,有相当多的一些功能使用起来非常方便,对应于企业级的SSIS,反而缺少了这些的灵活性,真正要完全使用SSIS来实现,非常繁琐。如PowerQuery里的逆透视功能,行列转置功能,标题行提升功能等。
本文来自社区伙伴对《DAX 权威指南(第二版)》的学习笔记,有问题可以留言或联系BI佐罗修改,感谢你的支持。
I have a flat file which is imported into SQL Server via an existing SSIS package. I need to make a change to the package to accommodate a new field in the flat file. The new field is a date field which is in the format dd-mmm-yy (e.g. 25-AUG-11). The date field in the flat file will either be empty (e.g. a space/whitespace) or populated with a date. I don’t have any control over the date format in the flat file.
介绍 改变数据类型是一个看起来很简单的事情,但是如果表非常大或者有最小停机时间的要求,又该如何处理那?这里我提供一个思路来解决这个问题。 背景 在一个常规SQL Server heath检查中,使用sp_blitz,我们最大的生产表之一引发了令人担忧的警报。保存客户订单信息的表的ID列是一个INT datatype,很快就将达到最大值。 这个表大约有500GB,有超过9亿行。根据在该表上每天的平均插入数,我估计未来八个月后,在这张表上的插入将会溢出。这是一个订单输入表,由于客户的活动,需要24小时的插入。一
Integration runtime(IR) 是Azure 数据工厂在不同的网络环境中进行数据集成的组件,用于几个环境中:
介绍 如果你已经开发完一个不错的SSIS包并且能够在你的本地完美的运行,每个任务都亮起绿色的通过标志。这时为了能够让这个包处理能够在指定时间运行,你需要将其发布到一个服务器上,并做好相关配置。作为开发人员可能我们不能直接在生产环境去做这个事情,这需要我们有一个开发或者测试环境来完成整个部署测试,因为DBA有时候不会允许你去直接访问生产环境。 本篇将介绍几种从本地到服务器的部署包的方法。SQLServer 2012中引入的项目部署模型不再重复记述了,因为SSIS2012的报部署模型也是用来相似
作者:Richard Waymire,2017/10/11(第一版:2011/02/17) 关于系列 本文属于Stairway系列:Stairway to SQL Server Agent SQL Server Agent是任何实时数据库系统的核心。 代理有许多用途并不总是显而易见的,因此对于开发人员和DBA来说,系统知识总是有用的。 理查德Waymire提供了一个简单的解释,它的许多用途。 SQL Server代理作业由一系列一个或多个作业步骤组成。作业步骤被分配给特定的作业子系统,该作业子系统标识作业步
改变数据类型是一个看起来很简单的事情,但是如果表非常大或者有最小停机时间的要求,又该如何处理那?这里我提供一个思路来解决这个问题。
在SQL Server中出于数据安全的考虑,所以需要定期的备份数据库。而备份数据库一般又是在凌晨时间基本没有数据库操作的时候进行,所以我们不可能要求管理员每天守到晚上1点去备份数据库。要实现数据库的定时自动备份,最常用的方式就是使用SQL Server代理中的作业。启动SQL Server Agent服务,然后在其中新建作业,作业中添加1个备份步骤,类型是T-SQL脚本,然后在命令中输入如下SQL语句,该语句实现了对数据库TestDB1的完整备份,备份文件在C盘Backup文件夹中,文件名就是TestDB1+当时备份的日期字符串.bak。
多维表达式 (MDX) 是用于在 MicrosoftAnalysis Services 中处理和检索多维数据的查询语言。MDX 基于 XML for Analysis (XMLA) 规范,并带有特定于 SQL ServerAnalysis Services 的扩展。MDX 使用由标识符、值、语句、函数和运算符组成的表达式,Analysis Services 可以通过计算表达式来检索某个对象(如集或成员)或标量值(如字符串或数字)。
数据流是在SQL Server 2005中才引入的新概念。数据流是专门处理数据操作的工作流。数据流也称为流水线。可以将数据流认为是装配线,该装配线包含了顺序执行的多个操作。在数据流中的每个节点都称为转换。数据流通常以源转换开始,以目标转换结束。在这两个转换之间,预定义的数据流转换被依序应用到数据上。一些转换是同步的,例如,查找、条件性拆分和数据转换。这些同步的转换可以并行执行。 一旦已经将转换应用到数据行上,则下一个转换可以开始处理该数据行,而无需等到上一级转换处理完整个数据集。一些转换是异步的,例如聚合和
问题 我们经常遇到一种情况,在SSMS中运行很慢的一个查询,当把查询转化成从源到目的数据库的SSIS数据流以后,需要花费几倍的时间!源和数据源都没有任何软硬件瓶颈,并且没有大量的格式转换。之前看了很多关于这种情况的优化方案,例如扩大缓存大小等。虽然也能快一点,但是仍然远远比直接在SSMS中查询的速度满的多。究竟是什么原因导致的呢? 解决 首先这个数据流性能是有很多因素决定的,例如源数据的速度、目标库的写入速度、数据转换和路径数量的使用等等。但是,如果只是一个很简单的数据流,那么提高缓存的容量
在数据消费端,就算是数据分析师的角色,对于正规的公司来说,都不会轻易地开发数据库的访问权限给到终端用户,绝大部分的场景只会是给予导出Excel、csv等文件格式的权限,并且通常来说,导出的记录数也是有限制的,导出量太大,应用程序负荷过重,是不允许的。
公司最近要升级数据库,SQL Server 2008R2-->2012。再开始升级之前先找了点资料分析一下2012的新特性和功能,提前预热一下。 2012中主要关注一下三个领域: 性能:改进的核心支持、列存储索、更强的压缩能力和alwayson等功能; 自助服务:借助于新的数据探索工具(如Power View),SQL Azure Bussiness Intellingence(BI)、数据质量和主数据选项,以及PowerPivot for SharePoint 的改进,使用户在任何时候任何地方都可以访问数
公司最近要升级数据库,SQL Server 2008R2–>2012。再开始升级之前先找了点资料分析一下2012的新特性和功能,提前预热一下。
我们经常遇到一种情况,在SSMS中运行很慢的一个查询,当把查询转化成从源到目的数据库的SSIS数据流以后,需要花费几倍的时间!源和数据源都没有任何软硬件瓶颈,并且没有大量的格式转换。之前看了很多关于这种情况的优化方案,例如扩大缓存大小等。虽然也能快一点,但是仍然远远比直接在SSMS中查询的速度满的多。究竟是什么原因导致的呢?
python的确是一门非常优秀的编程语言,特别是在数据领域,网络爬虫、数据处理、分析等方面都是非常强劲。
ETL代表提取、转换和加载。它是从任何数据源中提取数据并将其转换为适当格式以供存储和将来参考的过程。
近日,DAX 引擎之父 Jeffrey Wang 受采访,被问及很多关于 DAX 引擎细节的地方。形成了九十分钟的采访视频
◆ 概述 MSDB 数据库是 4 个可见系统数据库之一,另外3个分别是master、model 和 TempDB 。MSDB目的是跟踪一系列常见 DBA 活动历史记录,如备份和恢复。它还包含 SQL Server 代理的所有数据,包括作业、步骤、运算符、警报和执行历史记录。有时 MSDB 用于存储 SSIS 包,尽管它更常见地存储在实例上的 SSIS 目录数据库中。下面探讨一下MSDB一些特性 ◆ MSDB特性 ◆ 1、备份和恢复历史存储在 msdb 中 msdb 包含备份还原历史记录。因此,我们可以通过查
If you are dealing with Power BI/Power Pivot, it doesn’t take long before you encounter the DAX language for the first time. Jeffrey Wang is Principal Software Engineer Manager at Microsoft and is considered the father of DAX and the VertiPaq engine behind it.
Sqlserver的内容非常广大,笔者也不是这方面的专家,所以整个系列的文章必须是在一个狭隘的小范围内讨论。
今年SQL Server 30岁了!SQL Server 这些年来不断发展,本文介绍了这些年来的一些变化和版本。
Saiku 作为分析平台,提供可视化的操作,能方便的对数据进行查询、分析,并提供图形化显示
微软推出八个SQL Server 2005 报表类型,包括了: SQL Server 2005 Report Pack for SQL Server Integration Services Download this set of five predefined reports and a sample database to easily visualize, filter, analyze, and organize Log and Error row data generated by SQL S
许多业务专业强的人,通常开口就说工具不是最重要,业务思维才是最重要,才能产生最大的价值。
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。
SQL Server在安装到服务器上后,由于出于服务器安全的需要,所以需要屏蔽掉所有不使用的端口,只开放必须使用的端口。下面就来介绍下SQL Server 2008中使用的端口有哪些:
SAP HANA中的报表可以在SAP的BusinessObjects应用程序套件的大多数部分完成
让EXCEL拥有和数据库交互的能力,通过EXCEL维护T-SQL,然后在EXCEL上向数据库发送T-SQL命令,让数据库去执行相应任务
CDA数据分析师 出品 编辑:Mika 在本中,我们将探讨一下如何能成为一名SQL开发人员,以及需要哪些技能和特质。 点击下方视频,先睹为快 http://mpvideo.qpic.cn/0bc3
为了满足业务管理和决策的报表系统(包括传统报表、数据仓库、OLAP等)也被创建出来,企业主管通过报表了解企业的总体运行状态。 但是,随着企业间竞争的加剧和市场节奏的进一步加快,企业的日常管理需要对关键业务指标的更加实时的监控和反馈。比如:制造业需要更及时的仓库调度、金融业需要更实时的风险防范、电信业需要更及时的服务指标监控。于是,越来越多的企业提出实时企业的要求,传统的ERP等信息系统和报表系统无法满足这些需求。实时业务监控解决方案旨在更好支撑客户此类需求。 http://www.tuicool.com/articl... 当今的数据处理大致可以分成两大类:联机事务处理OLTP(on-line transaction processing)、联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的、日常的事务处理,例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。
在 MDX 出现之前,将 JSX 与 Markdown 混合书写时,Markdown 的优势就不存在了。 通常采是用基于模板字符串的方式,因此就需要大量的转义和繁琐的语法。
数据的导入导出是数据库管理员常见的工作任务之一,尤其是平面文件的导入导出。BCP 工具则为这些任务提供了强有力的支持,它是基于DB-Library,尤其是在生产环境中,从本地传送数据到服务器或从服务器传送数据到本地,因它无需提供图形界面,减少网络带宽,提高了传输速率。BCP的全称是BULK COPY PROGRAM,它是一个命令行程序,可以完全脱离SQL server进程来实现。
文章背景: 最近在学习DAX权威指南第17章,介绍了运行DAX查询的引擎内部架构。DAX查询可以完全在存储于内存的模型上运行,也可以完全由原始数据源运行,还可以混合使用这两种方式。
在笔者过往的文章里已经反复提到过,学习dotNET的性价比是比较高的,不止于可以做任何专业程序员做的领域,更是可以让我们这些业余的人员大有作为,例如可以开发OFFICE插件,可以使用PowerShell来做运维(会dotNET的很快上手,都是广义的dotNET体系),同时在微软的产品系里开放了各产品的对象模型,使我们可以轻松地和各大产品作交互如Windows的WMI模型,Sqlserver的SMO、AMO模型,当然还有我们熟悉的OFFICE对象模型等。
随着移动互联网、云计算、物联网和大数据技术的广泛应用,社会已经迈入全新的数据时代。掌握数据资产,进行智能化决策,已成为企业胜出的关键。越来越多的企业开始重视数据战略布局,重新定义自己的核心竞争力,从数据中揭示规律,了解过去、知悉现在、洞察未来,数据驱动企业运行与决策的科学性,构建智慧企业,打造核心竞争力。
ETL 工具已经使用了近五年,使组织能够持续分析、开发和处理数据,数家数据库管理、分析和商业智能领域的资深企业供应商继续保持领先地位,同时,行业解决方案在 2022 年不断演进,以满足云和边缘数据处理需求。
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