MySQL 查询优化在通常情况下是非常简单的工程。但是，当读者在网站上寻找如何优化查询的信息时，会发现一些深奥难懂的信息，就像一些哈利波特式的咒语。 因此，在这里介绍一些简单的技巧，读者可以利用这些技巧获得更好的查询。
（五）进阶技术 1. 增加列 数据仓库最常碰到的扩展是给一个已经存在的维度表和事实表添加列。本篇先讨论如果需要增加列，模式会发生怎样的变化。然后进一步说明如何在客户维度和销售订单事实表上添加列，并在新列上应用SCD2。假设需要在客户维度中增加送货地址属性，并在销售订单事实表中增加数量度量值。
一、增加列 数据仓库最常碰到的扩展是给一个已经存在的维度表和事实表添加列。本节说明如何在客户维度表和销售订单事实表上添加列，并在新列上应用SCD2，以及对定时装载脚本所做的修改。假设需要在客户维度中增加送货地址属性，并在销售订单事实表中增加数量度量值。 先看一下增加列时模式发生的变化。 修改后源数据库模式如下图所示。
每个订单行项目都会决定一个shipping point；系统会自动带出一个shipping point，你可以在有限的范围内修改。
再打开模板 invoice_query.lbi 文件，删除里面的所有文件，用以下代码代替
（五）进阶技术 4. 角色扮演维度 当一个事实表多次引用一个维度表时会用到角色扮演维度。例如，一个销售订单有一个是订单日期，还有一个交货日期，这时就需要引用日期维度表两次。 本篇将说明两类角色扮演维度的实现，分别是表别名和数据库视图。这两种都使用了MySQL的功能。表别名是在SQL语句里引用维度表多次，每次引用都赋予维度表一个别名。而数据库视图，则是按照事实表需要引用维度表的次数，建立相同数量的视图。 修改数据库模式 使用清单（五）-4-1里的SQL脚本修改数据库模式。分别给数据仓库里的事实表sales_order_fact和源数据库中订单销售表sales_order增加request_delivery_date_sk和request_delivery_date列。图（五）- 4-1 显示了修改后的模式。
<?php require_once 'vendor/autoload.php'; putenv('GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=Merchant-Center-XX
查询操作 比较运算符 英文 数学符号 $lt Lower Than < $lte Lower Than or Euqal <= $gt Greater Than > $gte Greater Than or Equal >= $ne Not Equal != 逻辑运算符 含义 $or 或运算 $in 元素 In 集合（数组） $nin 元素 not In 集合（数组） $not 取反 //查询集合内所有文档，pretty格式化查询结果 db.inventory.find( {} ) db.invento
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适配器模式是将一个接口（对象的属性和方法）转换为另一个接口。适配器允许编程组件协同工作，否则由于接口不匹配而无法协同工作。适配器模式也称为包装器模式。
本文介绍了在技术社区中，如何从技术角度、业务角度、架构角度、运维角度等多个维度出发，进行社区技术内容的分类、规划、建设、管理、优化，并阐述了在此过程中的技术选型和社区机制建设。同时，本文还分享了基于机器学习和数据挖掘的技术内容管理方法，以及面向知识图谱、智能问答、科技情报等场景的技术实践。
opencart中文版在opencart原版进行了一些修改，添加了适合国内使用的设置，但是并不适合国外用户，比如订单页面的收货地址添加了国内的城市和区县，而国外的city和county被删减了，这两项又是必选项，如何设置为非必填项呢？随ytkah一起来看看。本文中opencart版本为3.0.2.0中文版。
文章主要介绍了如何基于元数据进行维表数据的增量抽取和变更。主要包括三个部分：1. 基于元数据定义的维度表数据模型，包括定义的表、字段、数据模型；2. 基于元数据定义的维度表数据抽取，使用SQL语句从源系统中抽取数据；3. 基于元数据定义的维度表数据变更，使用SQL语句对目标系统中的数据进行变更。
三、维度子集 有些需求不需要最细节的数据。例如更想要某个月而不是某天的记录。再比如相对于全部的销售数据，可能对某些特定状态的数据更感兴趣等。这些特定维度包含在从细节维度选择的行中，所以叫维度子集。维度子集比细节维度的数据少，因此更易使用，查询也更快。 本节中将准备两个特定维度，它们均取自现有的维度：月份维度（日期维度的子集），Pennsylvania州客户维度（客户维度的子集）。 1. 建立月份维度表 执行下面的脚本建立月份维度表。注意月份维度不包含promo_ind列，该列不适用月层次上，因为一个月中可能有多个促销期，而且并不是一个月中的每一天都是促销期。促销标记适用于天这个层次。
单个物理维度可以被事实表多次引用，每个引用连接逻辑上存在差异的角色维度。例如，事实表可以有多个日期，每个日期通过外键引用不同的日期维度，原则上每个外键表示不同的日期维度视图，这样引用具
（五）进阶技术 3. 维度子集 有些需求不需要最细节的数据。例如更想要某个月而不是某天的记录。再比如相对于全部的销售数据，可能对某些特定状态的数据更感兴趣等。这些特定维度包含在从细节维度选择的行中，所以叫维度子集。维度子集比细节维度小，因此更易使用，查询也更快。 本篇中将准备两个特定维度，它们均取自现有的维度：月份维度（日期维度的子集），Pennsylvania州客户维度（客户维度的子集）。清单（五）-3-1里的脚本用于建立月份维度，并从日期维度初始装载月份维度。注意月份维度不包含promo_ind列，该列不适用月层次上，因为一个月中可能有多个促销期。促销标记适用于日层次。
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日本最大的社区购物应用Mercari遇到了一个问题。他们希望向卖家提供定价建议，但这很难，因为他们的卖家能够在Mercari上放置任何东西。
有一种合并维度的情况，就是本来属性相同的维度，因为某种原因被设计成重复的维度属性。例如，在销售订单示例中，随着数据仓库中维度的增加，我们会发现有些通用的数据存在于多个维度中。客户维度的
根据文章内容总结摘要。
Delivery type控制整个的交货，我们可以在delivery header中看到delivery type；
如下图示的内向交货单180018660。该内向交货单是在外向交货单80016325 发货过账的时候自动触发的，
（五）进阶技术 9. 杂项维度 本篇讨论杂项维度。简单地说，杂项维度就是一种包含的数据具有很少可能值的维度。例如销售订单，它可能有很多离散数据（yes-no这种类型的值），如
（五）进阶技术 8. 退化维度 本篇讨论一种称为退化维度的技术。该技术减少维度的数量，简化维度数据仓库的模式。简单的模式比复杂的更容易理解，也有更好的查询性能。当一个维度没有数据仓库需要的任何数据时就可以退化此维度。需要把退化维度的相关数据迁移到事实表中，然后删除退化的维度。 退化订单维度 本节说明如何退化订单维度，包括对数据仓库模式和定期装载脚本的修改。使用维度退化技术时你首先要做的识别数据，分析从来不用的数据列。例如，订单维度的order_number列就可能是这样的一列。但如果用户想看事务的细节，还需要订单号。因此，在退化订单维度前，要把订单号迁移到sales_order_fact表。图（五）- 8-1显示了迁移后的模式。
（五）进阶技术 12. 无事实的事实表 本篇讨论一种技术，用来处理源数据中没有度量的需求。例如，产品源数据不包含产品数量信息，如果系统需要得到产品的数量，很显然不能简单地从数据仓库中直接得到。这时就要用到无事实的事实表技术。使用此技术可以通过持续跟踪产品的发布来计算产品的数量。可以创建一个只有产品（计什么数）和日期（什么时候计数）维度代理键的事实表。之所以叫做无事实的事实表是因为表本身并没有度量。 产品发布的无事实事实表 本节说明如何实现一个产品发布的无事实事实表，包括新增和初始装载product_count_fact表。图（五）- 12-1显示了跟踪产品发布数量的数据仓库模式（只显示与product_count_fact表有关的表）。
今天我试图实现这个流程，发现一个问题：对于相同的供应商和物料，当我采购订单类型是NB的时候，里面有shipping选项卡，能自动找到相关的Delivery Type, 如下图：
A container is a lightweight, standalone, and executable software package that includes everything needed to run a piece of software.
九、退化维度 本节讨论一种称为退化维度的技术。该技术减少维度的数量，简化维度数据仓库模式。简单的模式比复杂的更容易理解，也有更好的查询性能。当一个维度没有数据仓库需要的任何数据时就可以退化此维度，此时需要把退化维度的相关数据迁移到事实表中，然后删除退化的维度。 1. 退化订单维度 本小节说明如何退化订单维度，包括对数据仓库模式和定期装载脚本的修改。使用维度退化技术时你首先要识别数据，分析从来不用的数据列。例如，订单维度的order_number列就可能是这样的一列。但如果用户想看事务的细节，还需要订单号。因此，在退化订单维度前，要把订单号迁移到sales_order_fact表。下图显示了迁移后的模式。
今天我们继续来讲一下Pandas和SQL之间的联用，我们其实也可以在Pandas当中使用SQL语句来筛选数据，通过Pandasql模块来实现该想法，首先我们来安装一下该模块
（五）进阶技术 14. 维度合并 随着数据仓库中维度的增加，会发现有些通用的数据存在于多个维度中。例如，客户维度的客户邮编相关信息、送货邮编相关信息和工厂维度里都有邮编、城市和州。本篇说明如何把三个维度里的邮编相关信息合并到一个新的邮编维度。 修改数据仓库模式 为了合并维度，需要改变数据仓库模式。图（五）- 14-1显示了修改后的模式。新增了一个zip_code_dim表，sales_order_fact和production_fact表的结构也做了相应的修改。注意图中只显示了与邮编维度相关的表。
十三、无事实的事实表 本节讨论一种技术，用来处理源数据中没有度量的需求。例如，产品源数据不包含产品数量信息，如果系统需要得到产品的数量，很显然不能简单地从数据仓库中直接得到。这时就要用到无事实的事实表技术。使用此技术可以通过持续跟踪产品的发布来计算产品的数量。可以创建一个只有产品（计什么数）和日期（什么时候计数）维度代理键的事实表。之所以叫做无事实的事实表是因为表本身并没有度量。 1. 产品发布的无事实事实表 本小节说明如何实现一个产品发布的无事实事实表，包括新增和初始装载product_count_fact表。下图显示了跟踪产品发布数量的数据仓库模式（只显示与product_count_fact表有关的表）。
当业务人员创建一张订单时，系统能够决定基于客户要求的delivery date的物料可用日期；需要交货的货物必须在该时点及时可用于shipping。
（五）进阶技术 5. 快照 前面实验说明了处理维度的扩展。本篇讨论两种事实表的扩展技术。 有些用户，尤其是管理者，经常会要看某个特定时间点的数据。也就是说，他们需要数据的快照。周期快照和累积快照是两种处理事实表扩展的技术。 周期快照是在一个给定的时间对事实表进行一段时期的总计。例如，一个月销售订单周期快照是每个月底时总的销售订单金额。 累积快照用于跟踪事实表的变化。例如，数据仓库可能需要累积（存储）销售订单从下订单的时间开始，到订单中的商品被出库、运输和到达的各阶段的时间点数据来跟踪订单生命周期的进展情况。用户可能要取得在某个给定时间点，销售订单处理状态的累积快照。 下面说明周期快照和累积快照的细节问题。 周期快照 本节以销售订单的月底汇总为例说明如何实现一个周期快照。 首先需要添加一个新的事实表。图（五）- 5-1中的模式显示了一个名为month_end_sales_order_fact的新事实表。该表中有两个度量值，month_order_amount和month_order_quantity，这两个值是不能加到sales_order_fact表中的。不能加到sales_order_fact表中的原因是，sales_order_fact表和新的度量值有不同的时间属性（数据的粒度不同）。sales_order_fact表包含的是每天一条记录。新的度量值要的是每月的数据。使用清单（五）- 5-1里的脚本建立month_end_sales_order_fact表
Jibx是一款非常优秀的XML文件数据绑定的框架，提供灵活的绑定映射文件，实现数据对象和XML文件之间的转换，并不需要修改既有的Java，另外，它的转换效率是目前很多其他开源项目都无法比拟的。本文来演示下如何使用
本文描述了在电商场景中，如何使用阿里云MaxCompute来实现电商订单数据的ETL处理。主要包括了以下步骤：首先在MaxCompute中创建项目，然后使用DataHub模块中的Sqoop组件来实现数据的导入，接着使用DataHub中的Hive表作为外部表，通过Hive SQL进行数据处理。在处理过程中，使用MaxCompute提供的内置函数和UDF进行数据处理，最后将处理后的数据导出到Hdfs。
Mercari是日本最大的社区购物应用程序，其深知一个问题，就是想给卖家提供定价建议非常困难。因为卖家可以在Mercari的市场上放置任何东西。
（五）进阶技术 13. 迟到的事实 装载日期在生效日期后的事实就是迟到的事实。晚于订单日期进入源数据的销售订单可以看做是一个迟到事实的例子。销售订单被装载进其事实表时，装载的日期晚于销售订单的订单日期，因此是一个迟到的事实。（因为定期装载的是前一天的数据，所以这里的晚于指的是晚2天及其以上。） 迟到事实影响周期快照事实表的装载，如（五）进阶技术5. “快照”中讨论的month_end_sales_order_fact表。比方说，2015年3月的销售订单金额月底快照已经计算并存储在month_end_sales_order_fact表中，这时一个迟到的订单在3月10日被装载，那么2015年3月的快照金额必须因迟到事实而重新计算。 处理迟到事实 本节说明当导入month_end_sales_order_fact表时如何处理迟到的销售订单。 为了知道一个销售订单是否是迟到的，需要把销售订单数据源的登记日期装载进sales_order_fact表。由于现在还没有登记日期列，你需要在事实表上添加此列。使用维度角色扮演技术添加登记日期。因此，在销售订单事实表里添加名为entry_date_sk的日期代理键列，并且从日期维度表创建一个叫做entry_date_dim的数据库视图。清单（五）-13-1里的脚本创建entry_date_dim视图和销售订单事实表里的entry_date_sk代理键列。
SAP 创建启用了ARM功能的采购订单，报错 -Shipping processing is not selected to supplier 100057 in purchase org. 0002-
前面文章中，我们用Kettle工具实现了Hadoop多维数据仓库的基本功能，如使用Sqoop作业项、SQL脚本、Hadoop file output、ORC output等步骤实现ETL过程，使用Oozie、Start作业项定期执行ETL任务等。本篇将继续讨论常见的维度表技术，以最简单的“增加列”开始，继而讨论维度子集、角色扮演维度、层次维度、退化维度、杂项维度、维度合并、分段维度等基本的维度表技术。这些技术都是在实际应用中经常使用的。在说明这些技术的相关概念和使用场景后，我们以销售订单数据仓库为例，给出Kettle实现和测试过程。
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十、杂项维度 本节讨论杂项维度。简单地说，杂项维度就是一种包含的数据具有很少可能值的维度。例如销售订单，它可能有很多离散数据（yes-no这种类型的值），如
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