核酸采样登记数据分布在多个数据库中（减轻单数据库并发写入压力，按用户区域、终端等进行了划分），需要将分散的数据汇总起来后续做统一业务处理。
在公司内部，我们数据团队有幸与顺风车业务线深入合作，在满足业务方实时数据需求的同时，不断完善实时数仓内容，通过多次迭代，基本满足了顺风车业务方在实时侧的各类业务需求，初步建立起顺风车实时数仓，完成了整体数据分层，包含明细数据和汇总数据，统一了DWD层，降低了大数据资源消耗，提高了数据复用性，可对外输出丰富的数据服务。
通常的命名方式是：ODS_应用系统名(或缩写)_数据库类型_(数据库名称可省略)_数据表名_加载方式（增量还是全量），表名不能太长，一般不超过30字。如：
N个机台将业务数据发送至服务器，服务器程序将数据入库至MySQL数据库。服务器中的javaweb程序将数据展示到网页上供用户查看。
以阿里巴巴OneData建设为例：一般分为操作数据层（ODS：Operational Data Store）、公共维度模型层（CDM）和应用数据层（ADS）。其中公共维度模型层包括明细数据层（DWD和汇总数据层（DWS）。
4). 数仓架构分层：一般分为操作数据层（ODS）、公共维度模型层（CDM）和应用数据层（ADS）,其中公共维度模型层包括明细数据层（DWD和汇总数据层（DWS）
前言 阅读本文前，请先回答下面两个问题： 1. 数据库和数据仓库有什么区别？ 2. 某大公司Hadoop Hive里的关系表不完全满足完整/参照性约束，也不完全满足范式要求，甚至第一范式都不满足。这种情况正常吗？ 如果您不能五秒内给出答案，那么本文应该是对您有帮助的。 注：如果您还不清楚完整参照性约束，请参考《数据库关系建模》 ：，如果您还不了解范式，请参考《更新异常与规范化设计》 。 数据库的"分家" 随着关系数据库理论的提出，诞生了一系列经典的RDBMS，如Oracle，MySQL，SQL Server
在使用 Oracle、MySQL 以及 MongoDB 数据库时，其中查询时经常遇到 null 的性能问题，例如 Oracle 的索引中不记录全是 null 的记录，MongoDB 中默认索引中会记录全是 null 的文档，MongoDB 查询等于 null 时，表示索引字段对应值是 null 同时还包括字段不存在的文档。因为 MongoDB 是动态模式，允许每一行的字段都不一样，例如记录 1 中包括包括字段 A 等于 1，记录 2 包括字段 A 等于 null，记录 3 不包括字段 A，那么索引中不仅会包括 A 等于 null 的文档，同时也记录不包括 A 字段的文档，同样会赋予 null 值（空数组属于特殊的）。正是由于这些设计规则不同，难免在使用过程中遇到各种性能问题。常见查询包括统计 null 总数以及对应明细数据。其中以汇总统计为例：
本文节选自《基础软件之路 - 企业级实践及开源之路》一书，该书集结了中国几乎所有主流基础软件企业的实践案例，由 28 位知名专家共同编写，系统剖析了基础软件发展趋势、四大基础软件（数据库、操作系统、编程语言与中间件）的领域难题与行业实践以及开源战略、生态建设与人才培养。
在本文中，您将学习如何在对数据库进行分区时使用数据背后的语义。这可以极大地提高您的应用程序的性能。而且，最重要的是，您会发现您应该根据您独特的应用程序域定制您的分区标准。
对于sql开发人员来说，需要了解开发的数据库应用于哪种类型，下面对数据库的应用做了分类
初次接触 TiDB，是通过同程网首席架构师王晓波先生的分享，当时同程网正在使开发和数据库全面往开源方向转型，由于业务需要，很多在线业务数据量和访问量都非常的大，而 MySQL 无法满足大数据量下的复杂查询需求，为了使数据库分片对开发透明，同程自研了 DBrouter 。但分片后的合并、实时汇总统计及全量数据的监控仍然是困扰我们的一个难点。一直没有特别好的办法解决。
项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice
服务器环境：centos6.7 + tomcat7.0.69 + jdk1.7.0_55 + mysql5.6.28
本文通过XXX高速公路收费系统（以下简称收费系统），来论述分布式数据库的设计与实现。收费系统是我公司近年来接的较为大型的项目，管理结构为三层结构：公司级、收费中心级、收费站级，各级之间即可独立的完成自身业务，又有自上而下的管理关系。收费中心、收费站均为三层C/S结构，公司级采取B/S结构。该系统的数据库也按照三层来设计，收费站存放本站的所有流水数据，收费中心存放所有数据，公司本部存放查询用汇总数据，收费站与收费中心使用事务复制来同歩数据，而收费中心与公司本部使用快照复制来同歩数据，并且使用分级的方法来测试收费站、收费中心与公司本部之间的数据同歩。 在本项目的开发过程中，我担任了数据库的设计工作。
在使用ORACLE、MYSQL以及MongoDB数据库时,其中查询时经常遇到NULL的性能问题，例如Oracle的索引中不记录全是NULL的记录,MongoDB中默认索引中会记录全是null的文档，MongoDB查询等于null时，表示索引字段对应值是null同时还包括字段不存在的文档.因为MongoDB是动态模式,允许每一行的字段都不一样,例如记录1中包括包括字段A等于1,记录2包括字段A等于null,记录3不包括字段A,那么索引中不仅会包括A等于null的文档，同时也记录不包括A字段的文档，同样会赋予null值(空数组属于特殊的).正是由于这些设计规则不同,难免在使用过程中就会遇到各种性能问题.常见查询包括统计null总数以及对应明细数据.其中以汇总统计为例.
很多公司在考虑去O的时候，经常面临这样的问题—"对自己的数据库不够了解"，也不免有这样一些疑惑：
导读：面对一个新数据集时，人们往往会关心数据中的异常值、数据的分布形式、行列之间的关系等。SQL是一种专为数据计算设计的语言，其中已经内置了许多数据汇总函数，也支持用户编写SQL命令实现更为复杂的汇总需求。
本文实例讲述了php+mysql开发的最简单在线题库。分享给大家供大家参考，具体如下：
数据仓库是数据化运营和数字化转型的底层基础设施，数据仓库不完善或者建设质量差，再好的上层建筑（数据应用产品或工具）也很难牢固地生存下去。在数据仓库建设时，绕不开开地话题就是数仓分层。
转载自https://blog.csdn.net/u011479200/article/details/78633382
select * from user order by classid,age DESC
“去O”，是近些年来一直很火的一个话题，随之也产生了各种疑惑，包括现有数据库评估、技术选型等。去O是项系统工程，需要做好充分的评估。本文通过自研工具，生成数据库画像，为去O评估提供一手数据，希望给大家带来借鉴。
数据应用，是真正体现数仓价值的部分，包括且又不局限于 数据可视化、BI、OLAP、即席查询，实时大屏，用户画像，推荐系统，数据分析，数据挖掘，人脸识别，风控反欺诈等等。
大数据互联网时代下大家耳熟能详的名词,但是我们离大数据有多远呢?从2011Hadoop1.0问世到现在,渐渐地大数据解决方案已经趋向成熟,笔者觉得也是时间来学习接触一下大数据解决一些在工作中实际遇到的
☞ 03.OLAP引擎 [ Kylin Druid Presto Impala Kudu ADB ES .. ]
数据质量一直是数据仓库领域一个比较令人头疼的问题，因为数据仓库上层对接很多业务系统，业务系统的脏数据，业务系统变更，都会直接影响数据仓库的数据质量。因此数据仓库的数据质量建设是一些公司的重点工作。
1、什么是数据库 数据库是一个以某种有组织的方式存储的数据集合 (人们通常用数据库这个术语来代表他们使用的数据库软件，这是不正确的。数据库软件应称为DBMS（数据库管理系统），数据库是通过DBMS创建和操纵的容器) 表（table）是某种特定类型数据的结构化清单 （数据库中的每个表都有一个名字，用来标识自己，此名字是唯一的） 模式（schema）关于数据库和表的布局及特性的信息 列（column）表中的一个字段。正确的将数据分解成多个列很重要。每个列都有相应的数据类型，用来定义列可以存储的数据种类 行 表中的数据是按行存储的，所保存的每个记录存储在自己的行内 主键（primary key）一列（或一组列），其值能够唯一区分表中的每一行 注意：1、任意两行都不具有相同的主键值 2、每个行都必须具有一个主键值（主键列不允许NULL值） SQL是结构化查询语言（Structured Query Language）的缩写，是一种专门用来与数据库通信的语言 优点：1、不是某个特定数据库供应商专有的语言，几乎所有重要的DBMS都支持2、简单易学3、可以进行非常复杂和高级的数据库操作 2、MySQL （1）、开放源代码，可以免费使用 （2）、性能非常好 （3）、可信赖并且简单易用 DBMS可分为两类：（1）、基于共享文件系统的DBMS（例如：Microsoft Access和FileMaker）（2）、基于客户机-服务器的DBMS（例如：MySQL,Oracle,Microsoft SQL Server） 基于客户机-服务器的DBMS与数据文件打交道的只有服务器软件，关于数据、数据添加、删除和数据更新的所有请求都由服务器软件完成 2.1 mysql命令行实用程序 2.2 MySQL Administrator是一个图形交互客户机，用来简化MySQL服务器的管理（需要安装） 2.3 MySQL Query Browser为一个图形交互客户机，用来编写和执行MySQL命令 3、使用MySQL 常用命令： use database 选择数据库 show databases 显示数据库 show tables 显示数据库里的表 show clumns from table 显示表中的列 （同 describe table） show status 用于显示广泛的服务器状态信息 show create database 和 show create table 用来显示创建特定的数据库和表的MySQL语句 show grants 用来显示授予用户（所有用户和特定用户）的安全权限 show errors和show warnings 用来显示服务器错误或警告消息 4、检索数据 SELECT id,name FROM table; 使用DISTINCT 来告诉MySQL来返回不同的行 5、排序检索数据 ORDER BY ASC DESC 6、过滤数据 WHERE = 等于 <> 不等于 ！= 不等于 < 小于 <= 小于等于 > 大于 >= 大于等于 between 在指定的两个值之间 检查单个值 不匹配检查 范围值检查 空值检查 AND 操作符 OR 操作符 IN 操作符 IN 操作符优点：1、在使用长的合法选项清单时，IN操作符的语法更清楚更直观2、计算的次序更容易管理3、一般比OR操作符清单执行更快4、可以包含其他SELECT 语句 NOT 操作符 用通配符进行过滤 LIKE 操作符 百分号（%）通配符 下划线（_）通配符 注意：下划线只匹配单个字符而不是多个字符 用正则表达式来进行搜索REGEXP？？？？ 在LIKE与REGEXP之间有一个重要的差别 进行OR匹配（|） 匹配几个字符之一可通过指定一组用[和]括起来的字符来完成（eg：WHERE prod_name REGEXP '[123] Ton' 输出：1 ton vil 2 ton vil） 匹配范围（eg:[1-9],[a-z]） 匹配特殊字符 匹配多个实例 匹配定位符 7、创建计算字段 拼接（concatenate）将值联结到一起构成单个值 多数DBMS使用+或|| 来实现拼接，MySQL则使用Concat()函数来实现（eg: SELECT Concat(vend_name,'(',vend_country,')')） 执行算术计算 SELECT id,num*price as total_price FROM t_order;(操作符有 + - * /) 8、使用数据处理函数 文本处理函数:RTrim()、Upper()、Left()、Length()、Locate()、Lower()、LTrim()、Right()、Soundex
在MySQL中，优化数据查询和生成报表是至关重要的任务，WITH ROLLUP是一个用于在查询结果中生成合计行的特殊子句。它可以在GROUP BY子句中使用，以在结果中添加额外的行，显示分组的合计值。
本文讨论了某数据集市项目的数据集成方法与过程。该系统在2008年12月启动，在2009年5月正式上线使用。该系统是以oracle系统为主要的数据库，同时集成DB2系统中的数据。每天的话费清单系在DB2数据库中存储，通过E71调度程IWEDB2中的数据进行汇总并把结果写入到ORACLE数据仓库中。本文首先讨论了建立数据集市项目异构数据库的两个数据库系统的背景以及用户対该项目的需求。接着讨论了使用Perl技术来集成两个数据库中的业务逻辑的过程，并说明了该技术在集成过程中出现的问题，如：数据分层，E71调度程序改造，以及参数化SQL处理等问题。最后讨论了该集成方法的优点和缺点，并対改进该项目提出了优化Perl技术的设想。在本次的项目开发过程中，我主要担任了系统分析与设计的工作。
之前写过一篇文章《数据库的使用你可能忽略了这些》，主要是从一些大家使用使用时容易忽略的地方，如：字段长度、表设计等来说明，这篇文章同样也是这样的主题，只是从另外的几个方面来说说数据库使用中，容易忽略，导致入坑的地方。
随着互联网及物联网等技术发展，越来越多的数据被生成，如何有效利用这些数据就成为了企业决胜的法宝了。大型公司会基于数据做出BI、推荐系统、决策支持、统计分析、报表等业务。
昆仑万维是全球领先、业内前沿的综合性互联网集团，业务涵盖昆仑游戏（GameArk）、信息资讯（Opera）等多个业务板块。其中，昆仑游戏（GameArk）凭借研发及运营的核心优势，面向全球进行游戏的研发、发行与运营，形成多样性的产品矩阵。截止 2020 年底，月活用户达到上亿规模。
如今，随着诸如互联网以及物联网等技术的不断发展，越来越多的数据被生产出来-据统计，每天大约有超过2.5亿亿字节的各种各样数据产生。这些数据需要被存储起来并且能够被方便的分析和利用。 随着大数据技术的不断更新和迭代，数据管理工具得到了飞速的发展，相关概念如雨后春笋一般应运而生，如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等，这些概念特别容易混淆，本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析，便于读者对数据平台相关的概念有全面的认识。
第一章 了解SQL第二章 MySQL 介绍第三章 使用 MySQL第四章 检索数据第五章 排序检索数据第六章 过滤数据第七章 数据过滤第八章 通配符过滤第九章 正则搜索第十章 创建计算字段第十一章 数据处理函数第十二章 汇总数据第十三章 数据分组第十四章 使用子查询第十五章 联结表第十六章 高级联结第十七章 组合查询第十八章 全文本搜索第十九章 插入数据第二十章 更新和删除数据第二十一章 表的增删改第二十二章 视图第二十三章 存储过程第二十四章 游标第二十五章 使用触发器第二十六章 事务处理第二十七章 全球化和本地化第二十八章 安全管理第二十九 数据库维护第三十章 改善性能
在初次介绍用户画像项目的时候我们谈到过，按照实现方式，标签可以分为匹配型，统计型和挖掘型。之前已经为大家介绍了关于用户画像项目中匹配型标签的开发流程。
新冠肺炎是一种具有最长达24天潜伏期的新型突发性传染疾病，这种特性给疫情防控带来了巨大的挑战，随着感染规模的不断扩增，简单的人为治理已不太奏效，使用“大数据”技术手段来辅助人为治理社会有助于快速准确的定位问题关键，帮助决策者及时作出下一步规划。
Prometheus 监控服务（TMP） 1. TMP 和自建有什么区别吗 TMP 完全兼容开源生态，并与腾讯云监控数据打通，帮助用户快速搭建监控体系（自定义监控，组件监控，基础监控等），支持 Grafana 并预设了常用的监控 Dashboard，支持丰富的 Exporter 并预设了常见的告警模板；很好解决了开源社区 Prometheus 高可用搭建困难， Prometheus 性能可扩展性差，运维消耗人力等痛点。 2. TMP 的监控数据是怎么采集的？ 通过 Prometheus agent 拉取
随着实时技术的不断发展和商家实时应用场景的不断丰富，有赞在实时数仓建设方面做了大量的尝试和实践。本文主要分享有赞在建设实时数仓过程中所沉淀的经验，内容包括以下五个部分：
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/703/1.html
SQL 中我们一般使用 GROUP BY 进行归类汇总，比如微信机器人高级版对消息类型中进行汇总的 SQL 为：
原始数据的数据量太大了，能存下来就很不容易了，这个数据是没法直接来给业务系统查询和分析的：
原文地址：https://dzone.com/articles/optimizing-data-queries-for-time-series-applicatio
本文主要介绍了在功能模块中的一些关键处理思路和流程，以及一些比较典型的问题，都是比较基础的东西。其中的内容，相信还有许多更好的处理方式。水平有限，总结的内容可能存在不足，欢迎大家指正！
performance_schema 是 MySQL 数据库中的一个内置的系统数据库，最早从MySQL5.5版本产生，这个数据库主要用于收集和存储与数据库性能相关的统计信息和指标。
我们在数仓项目的时候往往是需要将它分层的，但是为什么分层你真正的了解过吗，那它分层的好处又是什么呢。好我们今天就针对这个话题进行讲解。如果你还不了解数仓中的模型可以去看这篇（数仓模型设计详细讲解）,编写不易请给个一键三连。
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