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
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。
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。
◆ 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
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。
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。
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。
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。
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。
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.
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。
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
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?
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。
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
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。
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:
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。
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。
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。
书名:MCTS Self-Paced TrainingKit(Exam 70-448): Microsoft SQL Server 2008 – Business Intelligence Development and Maintenance
string ConnectionString = “Data Source=数据库名;User Id=用户名;Password=密码;Integrated Security=no;”;
在项目中经常会遇到系统完全更换后的历史数据迁移问题,以示对客户历史工作的尊重,何况很多数据仍有保留的必要。
背景 最近SSIS的开发过程中遇到几个问题。其中使用CTE时,遇到一个远程连接对象,结果导致严重的性能问题,为了应急我就修改了代码。 之前我写了一篇介绍CTE的随笔包含了CTE的用法等:
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
本篇模拟导入一份Excel表格数据,第1个坑将出现,使用导入数据源,选择excel表格后,出现这个吓人的界面,亲测貌似使用【模拟服务帐户】通过。
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。
MaxConcurrentExecutables, a package level property in SSIS determines the number of control flow items that can be executed in parallel. The default value is -1. This is equivalent to number of processors (logical and physical) plus 2.
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。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说Wireshark使用教程(界面说明、捕获过滤器表达式、显示过滤器表达式),希望能够帮助大家进步!!!
ETL是BI项目最重要的一个环节,通常情况下ETL会花掉整个项目的1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败。ETL也是一个长期的过程,只有不断的发现问题并解决问题,才能使ETL运行效率更高,为项目后期开发提供准确的数据。
数据库中有3张表,使用t-sql检索数据 s: sno学号, sname姓名, dept院系, age, sex
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。
你对数据库管理员的定义是什么? By Ben Kubicek, 2017/09/05 今天恰好Steve旅游到了英国,我们将邀请他作为客串社评员。 好的,我知道最简单的答案是数据库管理员(DBA),但是到底这是一个什么角色呢?如果必须要你把DBA描述给一个不懂技术的人,你会怎么描述?数据库管理员可以有很多不同的角色或者作用。在这些角色或作用中我曾经看到过或者做过的包括:安装SQL Server,管理服务器性能,包括磁盘空间利用率,管理备份,控制权限和用户的权利或角色,管理复制和不间断的在多个故障转移群集以及
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
Azure Monitor 包括 Log Analytics 和 Application Insights,其提供的高级工具适用于收集和分析遥测数据,以便最大程度地提高云和本地的资源和应用程序的性能和可用性。它可以帮助我们了解应用程序的性能,并主动识别影响应用程序及其所依赖资源的问题。
ETL是数据仓库和数据集成领域常用的缩写,代表Extract, Transform, Load(提取、转换、加载)三个步骤。它是一种数据处理过程,用于从不同的数据源中提取数据、对数据进行转换和清洗,并将处理后的数据加载到目标系统或数据仓库中。
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。
公有云的 Host vSwitch 由于涉及的业务场景复杂(几乎所有的业务场景都跟 vSwitch 有关,例如:VPC、Nat、EIP、LB、NFV、容器场景等等),配置变更频繁,性能要求极高。同时由于国内公有云业务极其内卷,Iaas 服务基本上就是比拼价格,事实上已经沦为卖铁。VM 超卖严重,分配给 Host 用于网络处理的 CPU 与内存资源极其有限。
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。
数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库,在数据库管理系统中,用户可以对数据进行新增、删除、更新、查询等操作,从而转变为用户所需要的各种数据,并进行灵魂的管理。
写在前面: 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业大二的学生,昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白,写博客一方面是为了记录自己的学习历程,一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限,博客中难免会有一些错误,有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教!个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬,但我还是希望自己能够做得更好,因为一
提取,转换和加载(ETL)工具使组织能够跨不同的数据系统使其数据可访问,有意义且可用。通常,公司在了解尝试编码和构建内部解决方案的成本和复杂性时,首先意识到对ETL工具的需求。
MongoDB是一个面向文档的数据库,是免费的开源软件。它被归类为NoSQL数据库,因为它不依赖于传统的基于表的关系数据库结构。相反,它使用类似JSON的文档和动态模式。与关系数据库不同,MongoDB在向数据库添加数据之前不需要预定义的模式。您可以随时根据需要随时更改架构,而无需使用更新的架构设置新数据库。
1、代码比较明白易懂,跟英语句子差不多,关键词就是函数,举个例子,获取数据库中某个表的所有数据:
MySQL数据库是基于关系模型的数据库,而关系模型是通过二维表来保存的,所以它的储存方式就是行列组成的表,每一列是一个字段,每一行是一条记录。今天我们主要介绍Python3下使用PyMySQL操作MySQL数据库的方法。
ETL是EXTRACT(抽取)、TRANSFORM(转换)、LOAD(加载)的简称,实现数据从多个异构数据源加载到数据库或其他目标地址,是数据仓库建设和维护中的重要一环也是工作量较大的一块。当前知道的ETL工具有informatica, datastage,kettle,ETL Automation,sqoop,SSIS等等。这里我们聊聊kettle的学习吧(如果你有一定的kettle使用,推荐看看Pentaho Kettle解决方案,这里用kettle实践kimball的数据仓库理论)
花了2天时间参加微软的SQL Server 2012开发者训练营,全面的学习了SQL Server 2012上面的新特性,尝试使用微博做笔记。现在把它摘录到博客,在做个整理,下面是微博原文,微博的里头的链接是相关的网络上的资料。 张善友: #SQL Server#SQL Server 2012 Analysis service的新东西:BI 语义模型,传统SQL Server提供了统一维度模型、报表模型和PowerPivot模型,BI语义模型是这三种模型的结合体,面向最终用户。http://url.cn
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