当然实际上这个文件还是有很多的方式去抓取一些关键的信息，比如dump头部的信息可以通过strings来解析得到，我甚至在多年前碰到一个比较棘手的问题，DBA直接vim修改dump文件，这个操作风险和成本是比较高的...3）表空间源端和目标端环境不一致，要想知道到底有哪些表空间不一致，解析dump文件实话说不是很方便，有一个高级选项是remap_tablespaces 4）数据导入之后，业务同学发现有些表还是访问不了，...总是有一种感觉，Oracle就像汽车里面的宝马一样，操控性很好，提供了很多专业有效的管理方式。 而Oracle的角色通常都是百GB起，TB上下，这样的数据量管理，就得适配出各种工具特点和特性。...我觉得这些工具一直在追求的是更加高效和安全，可能从这个角度理解，Oracle的维护管理模式是需要专人来完成的。 MySQL的管理方式很适合互联网这种变化快，而且数据量相对要小一些的环境。...在易用性和学习门槛方便简直是做到了极致，比如你要到处一些有特色的insert语句（比如按照主键排序，显示完全列名等），都可以通过mysqldump很容易实现。
递归的基本概念:程序调用自身的编程技巧称为递归,是函数自己调用自己....一个函数在其定义中直接或间接调用自身的一种方法,它通常把一个大型的复杂的问题转化为一个与原问题类似的规模较小的问题来解决,能够极大的降低代码量.递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合....递归分为两个阶段: 1)递推:把复杂的问题的求解推到比原问题简单一些的问题的求解; 2)回归:当获得最简单的情况后,逐步返回,依次得到复杂的解.....因为递归引起一系列的函数调用,而且有可能会有一系列的反复计算,递归算法的运行效率相对较低....迭代:利用变量的原值推算出变量的一个新值.假设递归是自己调用自己的话,迭代就是A不停的调用B.
1、高效的数据组织和管理 面向主题的特性决定了数据仓库拥有业务数据库所无法拥有的高效的数据组织形式，更加完整的数据体系，清晰的数据分类和分层机制。...因为所有数据在进入数据仓库之前都经过清洗和过滤，使原始数据不再杂乱无章，基于优化查询的组织形式，有效提高数据获取、统计和分析的效率。...从应用来看，使用数据仓库可以大大提高数据的查询效率，尤其对于海量数据的关联查询和复杂查询，所以数据仓库有利于实现复杂的统计需求，提高数据统计的效率。...数据仓库层(DW/CDM) 这是数据仓库的主体。在这里，从 ODS 层中获得的数据按照主题建立各种数据模型，在这一层和维度建模会有比较深的联系。 3....如我们经常说的报表数据，或者说那种大宽表，一般就放在这里。 另外，我们在实际分层过程中，也可以根据我们的实际数据处理的流程进行分层。
它的功能是： 获得保证能容纳实现所建立的最大对象的字节大小。 因为在编译时计算，因此sizeof不能用来返回动态分配的内存空间的大小。...，不关心里面存了多少数据。...strlen仅仅关心存储的数据内容，不关心空间的大小和类型。...unsigned char* buf = new unsigned char[len+1] memcpy(buf, p1, len); } 我们能常在用到 sizeof 和...strlen 的时候，一般是计算字符串数组的长度 看了上面的详解，发现两者的使用还是有差别的，从这个样例能够看得非常清楚： char str[20]=”0123456789″; int
其操作方式类似于 数据结构中的栈。 2、堆区（heap）—一般由程序猿分配释放，若程序猿不释放，程序结束时可能由OS回收。注意它与数据 结构中的堆是两回事，分配方式倒是类似于链表，呵呵。...，对于大多数系统，会在这块内存空间中的首地址处记录本次分配的大 小，这样，代码中的delete语句才干正确的释放本内存空间。...堆的大小受限于计算机系统中有效的 虚拟内存。由此可见，堆获得的空间比較灵活，也比較大。 2.4申请效率的比較： 栈:由系统自己主动分配，速度较快。但程序猿是无法控制的。...2.7小结： 堆和栈的差别能够用例如以下的比喻来看出： 使用栈就象我们去饭馆里吃饭，仅仅管点菜（发出申请）、付钱、和吃（使用），吃饱了就走，不必理会 切菜、洗菜等准备工作和洗碗、刷锅等扫尾工作，他的优点是快捷...使用堆就象是自己动手做喜欢吃的菜肴，比較麻烦，可是比較符合自己的口味，并且自由度大。
云计算数据仓库是一项收集、组织和经常存储供组织用于不同活动(包括数据分析和监视)数据的服务。 在企业使用云计算数据仓库时，物理硬件方面全部由云计算供应商负责。...云计算数据仓库通常包括一个或多个指向数据库集合的指针，在这些集合中收集生产数据。云计算数据仓库的第二个核心元素是某种形式的集成查询引擎，使用户能够搜索和分析数据。这有助于数据挖掘。...每个主要的公共云提供商都拥有自己的数据仓库，该仓库提供与现有资源的集成，这可以使云计算数据仓库用户更轻松地进行部署和使用。 迁移数据的能力。...•用户强调的优势之一是Redshift的性能，它得益于AWS基础设施和大型并行处理数据仓库架构的分布查询和数据分析。...•该平台的主要区别在于集成了预先构建的业务模板，这些模板可以帮助解决特定行业和业务线的通用数据仓库和分析用例。
数据产品的工作比较杂，从数据仓库建模，指标体系建立，到数据产品工具的设计，再到偶尔一些数据分析报告的撰写，甚至一些机器学习的预测模型都要有所了解。...收集和存储数据：数据仓库 数据仓库是存放收集来的数据的地方，做数据分析现在一般尽量不在业务数据上直接取数，因为对业务数据库的压力太大，影响线上业务的稳定。 1....数据的分层存储 另外数据仓库的数据存储是分层级的，这个架构一方面跟数据拉取方式有关，一方面也是为了对数据进行层级的抽象处理。...因为MID层和DW层存储的都是完整的数据，业务数据库数据会不断增长，导致这两个层级里的数据每个切片的数据都是在增长，相当于是指数增长。 3....因为考虑到后期做指标和取数的方便，在不同粒度上都有表是比较好的。
strcpy和memcpy都是标准C库函数。它们有以下的特点。 strcpy提供了字符串的复制。 即strcpy仅仅用于字符串复制。...{ if ((src==NULL)||(dest == NULL)) //推断參数src和dest的有效性 { return NULL; } char *strdest=dest...void *memTo, const void *memFrom, size_t size) { if ((memTo==NULL)||(memFrom == NULL)) //memTo和memFrom...memTo中 *tempTo++=*tempFrom++ ; return memTo; } strcpy和memcpy主要有下面3方面的差别。...而须要复制其它类型数据时则一般用memcpy 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/115219.html原文链接：https://javaforall.cn
最近使用这两个设备的时候，发现 /dev/random生成随机数很慢；于是就查了查： 这两个设备的差异在于：/dev/random的random pool依赖于系统中断，因此在系统的中断数不足时，/dev.../random设备会一直封锁，尝试读取的进程就会进入等待状态，直到系统的中断数充分够用, /dev/random设备可以保证数据的随机性。.../dev/urandom不依赖系统的中断，也就不会造成进程忙等待，但是数据的随机性也不高。...使用下列命令可以简单对比其差异： [root@docker ~]# cat /dev/urandom | od -x [root@docker ~]# cat /dev/random | od -x 使用 dd 进行生成不全为0的文件时...保持更新，更多linux 相关的内容，请关注 cnblogs.com/xuyaowen 参考链接： https://vaibhavsingh1993.github.io/blog/2017/11/05
0x00 概述 长期从事数据仓库的你，是否还记得数据库设计中的三大范式？在设计数据仓库的表时，是否考虑过规范化和反规范化之间的区别？是否想过数据仓库和数据库在设计中对范式考虑的侧重点是什么？...本文，将包含如下几个方面： 一起回顾数据库设计中经典的三大范式 聊一聊数据仓库和范式之间的关系 聊一聊数据仓库和数据库在范式设计中的侧重点 全文将会围绕一个订单表（假设一个订单中只有一种商品出现）设计的例子...0x02 数据仓库和三范式 以上，简单回顾了一下三范式的内容，下面将分析一下数据仓库中的数据建模和三范式之间的关系。...维度建模 维度模型是数据仓库领域另一位大师 Ralph Kimball 所倡导，维度建模以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能...0x03 数据仓库和数据库的侧重点 在大部分的数据仓库设计中，一般是不怎么考虑是否满足第几范式的，特别是互联网场景下的数据建设就更少考虑数据仓库和范式之间的关系，但是这并不妨碍我们去理解它们设计背后的出发点
ETL，Extraction Transformation Loading，数据提取、转换和加载，数据集成平台主要功能对各种业务数据进行抽取和相关转化，以此来满足BI、数据仓库对数据格式和内容挖掘的要求...数据集成平台就像网络中Hub，可以连接所有应用系统，实现系统之间数据的互通有无。数据集成平台以BI、数据仓库需求而产生，现在已经跨越了最初的需求，上升到了一个更高的阶段。 ...结构化数据也属于大数据，且呈现出相同的特点和特征，如数据量大，增长越来越快，对数据处理要求高等。 ...大数据通常指对来自社交网络、传感器等来源的海量非结构化信息进行的挖掘与分析，而传统的商务智能只是报告和分析结构化数据存储。 ...大数据巨头在2013年的营利与增长速度之间出现了脱节。SAP、甲骨文、IBM和赛仕研究所等四大商务智能公司的增长率严重低于市场平均增长率。这些厂商面临的核心挑战是他们的成熟程度。
本文提供的数据概述数据仓库和OLAP技术，着眼于他们的新的要求。...在第2节，我们描述了一个典型的数据仓库体系结构，和设计和操作数据仓库的过程。在3-7节，我们回顾了在数据加载相关技术和刷新数据仓库，仓库服务器，前端工具和仓库管理工具。...还有，Data Warehousing Information Center是数据仓库和OLAP良好的资源。 数据仓库的研究是相当新的，并一直专注的主要是查询处理和视图维护问题。...设计和实现终端用户应用程序。 推出仓库和应用程序。 3. 后端工具和实用程序 数据仓库系统使用各种数据提取和清洗工具,录入仓库的加载和更新的实用程序。...数据清洗 由于数据仓库是用于决策,数据仓库中的数据正确性的非常重要的。然而,因为大量的数据来自多个参与的数据源,数据中出现错误和异常的概率很高。
Hive的相关资料和配置文档 点击下载 链接：https://pan.baidu.com/s/1Z4VG7mPBpmW6mWpR_WcyPQ 提取码：7afc Hive基本操作命令 创建数据库 *...; * show databases like 'f.*'; //选择性查看数据库 * describe database db_name; //查看某一个数据库的详细信息 使用自己已经存在的数据库...//查询的方式插入数据 * load data local inpath '....' into table t_name; //导入Linux本地的数据（不覆盖表数据） * load data local...t_name //导入hdfs的数据（不覆盖表数据） * load data inpath '....' overwrite into table t_name //导入hdfs的数据并且覆盖表数据...类似 记一次电商数据指标计算作业 用到的数据表（数据量很大，几十万条一张表） 点击下载 链接：https://pan.baidu.com/s/1beYFeiuj_cAh-3i9PIGeKg 提取码：
三、#typedef与#define的差别 从以上的概念便也能基本清楚，typedef仅仅是为了添加�可读性而为标识符另起的新名称(仅仅仅仅是个别名)，而#define原本在C中是为了定义常量，...宏定义仅仅是简单的字符串代换(原地扩展)，而typedef则不是原地扩展，它的新名字具有一定的封装性，以致于新命名的标识符具有更易定义变量的功能。...请看上面第一大点代码的第三行： typedef (int*) pINT;以及以下这行:#define pINT2 int* 效果同样？实则不同！...实践中见差别：pINT a,b;的效果同int *a; int *b;表示定义了两个整型指针变量。而pINT2 a,b;的效果同int *a, b;表示定义了一个整型指针变量a和整型变量b。...注意：两者另一个行尾;号的差别哦！ 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/118209.html原文链接：https://javaforall.cn
如果我们有一个表Student，包含下面字段与数据： drop table student; create table student(id int primary...能够看到，Union和Union All的差别之中的一个在于对反复结果的处理。 接下来，我们交换一个两个SELECT语句的顺序，看看结果是如何的。...能够看到，对于UNION来说，交换两个SELECT语句的顺序后结果仍然是一样的，这是由于UNION会自己主动排序。...前面SELECT *的时候是依照ID进行排序的）。...其它的集合操作符，如Intersect和Minus的操作和Union基本一致，这里一起总结一下： Union，对两个结果集进行并集操作，不包含反复行，同一时候进行默认规则的排序； Union All，对两个结果集进行并集操作
之前在公司一直做的是C语言的开发，然后做的都是业务方面的东西，做的是sdk，因为最近在找工作，然后今天面试的时候被问到C语言和Python的区别，自己只是简单的说了C是静态语言，在变量在使用前进行声明，...中可以包含很多不同的数据元素。...2.import和include 在C语言中使用那个库函数，需要引入头文件用include引入，而在python中需要引入别的模块或者函数时需要用import引入。...两者的不同机制是，C语言中include是告诉预处理器，这个include指定的文件的内容，要当作本地源文件出现过，而python中的import可以通过简单的import 导入，或者是 import...中，声明全局变量时，需要加上global，类似global a，在函数里面使用的时候需要先声明global a ，否则直接用a那么python会重新创建一个新的本地对象并将新的值赋值给他，原来的全局变量的值并不变化
ResultMap和ResultType： 两者都是表示查询结果集与java对象之间的一种关系，处理查询结果集，映射到java对象。...resultMap：表示将查询结果集中的列一一映射到bean对象的各个属性。...userResultMap"> SELECT * FROM users WHERE user_id = #{user_id} AND user_name = #{user_name} 映射的查询结果集中的列标签可以根据需要灵活变化...屏幕快照 2019-06-28 13.54.10.png ResultType:表示的是bean中的对象类，此时可以省略掉resultMap标签的映射，但是必须保证查询结果集中的属性 和 bean对象类中的属性是一一对应的
这个图书馆就是你的数据仓库。数据仓库是企业数据的“图书馆”，它存储了大量的历史数据和结构化数据，并按照一定的规则和格式进行组织和存储。...可以这么说，数据仓库为OLAP解决了数据来源问题，数据仓库和OLAP互相促进发展，进一步驱动了商务智能BI的成熟。数据仓库一般都是作为商业智能系统、数据仪表盘等可视化报表服务的数据源。...与数据中台不同，数据仓库更注重数据的长期保存和查询分析。它为企业提供了强大的数据查询和分析能力，帮助企业深入了解市场、客户和业务流程，发现潜在的机会和风险。...05定位与差异：协同作战的团队成员数据中台、数据仓库、数据治理和主数据作为数据管理的四大基石，相互之间存在紧密的联系和协作，共同构成了完整的数据管理体系。...数据中台作为“中央厨房”，负责数据的整合和加工，为数据仓库提供高质量的数据源；数据仓库作为“图书馆”，存储和管理大量的历史数据，为企业的查询和分析提供支持；数据治理作为“交警”，确保数据的规范和安全，为整体数据管理提供制度保障
数据仓库 维基百科，将数据仓库定义为： “...来自一个或多个不同来源的综合数据的中央存储库。他们存储当前和历史数据，并用于创建高级管理报告的趋势报告，如年度和季度比较。...接下来，我们将重点介绍数据湖的五个关键区别以及它们与数据仓库方法的对比。 1. Data Lakes保留所有数据 在开发数据仓库的过程中，花费大量时间分析数据源，了解业务流程和分析数据。...商品，现成的服务器与便宜的存储相结合，使数据湖扩展到TB级和PB级相当经济。 2.数据湖支持所有数据类型 数据仓库一般由从事务系统中提取的数据组成，并由定量度量和描述它们的属性组成。...另一方面，Hadoop生态系统非常适用于数据湖方法，因为它可以非常容易地适应和扩展非常大的卷，并且可以处理任何数据类型或结构。...关系数据库软件在软件和硬件方面不断发展和进步，专门用于使数据仓库更快，更具可扩展性和更可靠。
1、git fetch 相当于是从远程获取最新到本地，不会自动merge，如下指令： git fetch orgin master //将远程仓库的master分支下载到本地当前branch中 git...log -p master ..origin/master //比较本地的master分支和origin/master分支的差别 git merge origin/master //进行合并 也可以用以下指令...： git fetch origin master:tmp //从远程仓库master分支获取最新，在本地建立tmp分支 git diff tmp //將當前分支和tmp進行對比 git merge
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