还有一种常见的情况，就是父子型维度，该维度一般用于非叶子节点含有成员等情况，例如公司员工 的维度，在统计员工的工资时，部 门主管的工资不能等于下属成员工资的简单相加，必须对该主管的工资单独统计，然后该主管部门的工资等于下属员工工资加部门主管的工资...另外，在建立维度表时要充 分使用代理键，代理键是数值型的ID号码，好处是代理键唯一标识了每一维度成员信息，便于区分，更重要的是在聚合时由于数值型匹 配，JOIN效率高，便于聚合，而且代理键对缓慢变化维度有更重要的意义...调度是数据仓库的关键环节，要考虑缜密，在ETL的流程搭建好后，要定期对其运行，所以 调度是执行ETL流程的关键步骤，每一次调度除了写入Log日志表 的数据处理信息外，还要使用发送Email或报警信息等，...、源系统表基本上完全一致，不会额外增加物理化处理字段，使用时也与源系统表的查询方式相同; 15.技术缓冲到近源模型层的数据流算法-常规拉链算法 此算法通常用于无删除操作的常规状态表，适合这类算法的源表在源系统中会新增...使用方式分两类：一时一般查询使用，此时需要先选定视角日期，通过START_DT和END_DT去卡视角日期，即START_DT‘视角日期’，同时加上条件DEL_IND
还有一种常见的情况，就是父子型维度，该维度一般用于非叶子节点含有成员等情况，例如公司员工 的维度，在统计员工的工资时，部 门主管的工资不能等于下属成员工资的简单相加，必须对该主管的工资单独统计，然后该主管部门的工资等于下属员工工资加部门主管的工资...另外，在建立维度表时要充 分使用代理键，代理键是数值型的ID号码，好处是代理键唯一标识了每一维度成员信息，便于区分，更重要的是在聚合时由于数值型匹 配，JOIN效率高，便于聚合，而且代理键对缓慢变化维度有更重要的意义...调度是数据仓库的关键环节，要考虑缜密，在ETL的流程搭建好后，要定期对其运行，所以 调度是执行ETL流程的关键步骤，每一次调度除了写入Log日志表 的数据处理信息外，还要使用发送Email或报警信息等，...，此类表在近源模型层的字段与技术缓冲层、源系统表基本上完全一致，不会额外增加物理化处理字段，使用时也与源系统表的查询方式相同; 16....使用方式分两类：一时一般查询使用，此时需要先选定视角日期，通过START_DT和END_DT去卡视角日期，即START_DT‘视角日期’，同时加上条件DEL_IND
还有一种常见的情况，就是父子型维度，该维度一般用于非叶子节点含有成员等情况，例如公司员工的维度，在统计员工的工资时，部门主管的工资不能等于下属成员工资的简单相加，必须对该主管的工资单独统计，然后该主管部门的工资等于下属员工工资加部门主管的工资...另外，在建立维度表时要充分使用代理键，代理键是数值型的ID号码，好处是代理键唯一标识了每一维度成员信息，便于区分，更重要的是在聚合时由于数值型匹配，JOIN效率高，便于聚合，而且代理键对缓慢变化维度有更重要的意义...源数据之间关系也纷繁复杂，源数据在加工进DW系统时，有些必须遵照一定的先后次序关系。...，此类表在近源模型层的字段与技术缓冲层、源系统表基本上完全一致，不会额外增加物理化处理字段，使用时也与源系统表的查询方式相同。...使用方式分两类：一时一般查询使用，此时需要先选定视角日期，通过START_DT和END_DT去卡视角日期，即START_DT‘视角日期’，同时加上条件DEL_IND
上运行的。 ...$fieldname"语法是为了在聚合框架中引用fieldname字段。 筛选（filtering）—> $match 用于对文档集合进行筛选，之后就可以在筛选得到的文档子集上做聚合。...在聚合中也是如此，因为它必须要先匹配到所有需要跳过的文档，然后再将这些文档丢弃。 拆分（unwind）—> $unwind 可以将数组中的每一个值拆分为单独的文档。 ...{"$toLower" : expr} 参数expr必须是个字符串值，这个操作返回expr的小写形式。...{"$toUpper" : expr} 参数expr必须是个字符串值，这个操作返回expr的大写形式。
，并采用树形结构做索引 二叉查找树和平衡二叉树 二叉查找树在极端非平衡情况下查询效率会退化到O(N),因此尝试采用平衡二叉树；但是平衡二叉树的树高为: ?...在存储时就对数据进行聚合是Druid的特点，可以节省存储空间，提高查询效率 Segment结构 通过对segmentGranularity的设置，将不同时间范围的数据存储在不同Segment数据块中；查询数据仅需访问对应时间段内的数据块...（加载或丢弃） 高可用性 默认情况下，从历史节点挂掉到协调节点重新分配这个节点上的Segment文件到其他历史节点的这段时间内，挂掉节点上的数据是不可访问的；但是可以通过增加副本的方式在多个历史节点上存储同一份数据来保障高可用...通过数据分片和复制使得数据分布到更多节点以提高效率 数据分片 实时节点数据分片（可以通过tuningConfig中的shardSpec指定分片方式） 要求查询时所有分片必须存在 要求指定分片总数 添加新的实时节点时...） 基于HyperLoglog算法 只在查询时优化，不减少存储容量 效率比存储时预聚合的 HyperUnique aggregator低 HyperUnique aggregator 在摄取时进行预计算
table-ref可以指定为一个或多个表、视图、表值函数或子查询，以逗号分隔的列表或使用JOIN语法指定。 在使用带有JOIN语法的视图时存在一些限制。 子查询必须用括号括起来。...在更复杂的查询中，SELECT可以检索列、聚合和非列数据，可以使用连接从多个表检索数据，也可以使用视图检索数据。 SELECT还可以用于从SQL函数、宿主变量或字面量返回值。...SELECT查询可以将返回这些非数据库值与从表或视图检索值结合起来。 当SELECT仅用于返回此类非数据库值时，FROM子句是可选的。 从SELECT查询返回的值称为结果集。...将SELECT查询括在括号中会使它遵循子查询的语法规则; 具体来说，ORDER BY子句必须与TOP子句配对。 对于子查询，括号是必须的。 一组括号是必须的; 可以指定附加的可选括号集。...权限 要在一个或多个表上执行SELECT查询，必须对所有指定的选择项列具有列级SELECT权限，或者对指定的表引用表或视图具有表级SELECT权限。
让用户手工确认会很枯燥，且容易出错。...源上的数据操作：由于我们在提取数据时本地系统还在运行，因此我们必须将所有增量更改连续复制到 BigQuery 中的目标。对于小表，我们可以简单地重复复制整个表。...同样，在复制到 BigQuery 之前，必须修剪源系统中的字符串值，才能让使用相等运算符的查询返回与 Teradata 相同的结果。 数据加载：一次性加载到 BigQuery 是非常简单的。...这包括行计数、分区计数、列聚合和抽样检查。 BigQuery 的细微差别：BigQuery 对单个查询可以触及的分区数量的限制，意味着我们需要根据分区拆分数据加载语句，并在我们接近限制时调整拆分。...干运行和湿运行 干运行，指的是没有数据的执行，可以确保变换的查询没有语法错误。如果干运行成功，我们会将数据加载到表中并要求用户进行湿运行。湿运行是一次性执行，用来测试结果集是否全部正确。
Flink是有状态的和容错的，可以在维护一次应用程序状态的同时无缝地从故障中恢复；它支持大规模计算能力，能够在数千个节点上并发运行；它具有很好的吞吐量和延迟特性。...⑤ 任务运行节点监控 我们的Flink任务都是运行在Yarn上，针对每一个运行的作业，我们需要监控其运行环境。会收集JobManager及TaskManager的各项指标。...这种方式是可行的，但受制于Rocksdb集群物理磁盘为非SSD的因素，这种方式在我们的实际线上场景中关联耗时较高。...在我们对Hbase表包括rowkey等一系列完成优化之后，我们开始了对关联组件的迭代与优化。 第一步，减少Hbase的查询。...那么此时关联任务虽然继续在运行，但对于整体数据质量的意义不大，甚至是反向作用。在任务进行恢复的时，还需要清除异常区间内的数据，将Kafka Offset设置到异常前的位置再进行处理。
除了Access、SQLServerCE、SQLite等文件型数据库之外，大部分数据库都需要数据库服务器才能运行。学习、开发时是连接本机的数据库，上线运行时是数据库运行在单独的服务器 ---- 3....选定其中一个表，右击，关系，添加，改名，表和列规范，选定主键表，选定主键行和外键行，关闭，保存。。约束后必须使外键和主键的值相同 7，视图中点开表，下一级就是。...通过使用over子句可以在不分组的情况下实现聚合运算，在查询结果集中既包含基础行的数据也包含聚合函数的值。...对应起来 五：视图（方便查询） 1.简介： 视图是一张虚拟表，它表示一张表的部分数据或多张表的综合数据，其结构和数据是建立在对表的查询基础上，以表为基础建立视图，建立后便会存在数据库里面 视图在操作上和数据表没有什么区别...一致性 事务在完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。在相关数据库中，所有规则都必须应用于事务的修改，以保持所有数据的完整性。事务结束时，所有的内部数据结构（如B 树索引或双向链表）都必须是正确的。
除了Access、SQLServerCE、SQLite等文件型数据库之外，大部分数据库都需要数据库服务器才能运行。学习、开发时是连接本机的数据库，上线运行时是数据库运行在单独的服务器 3....选定其中一个表，右击，关系，添加，改名，表和列规范，选定主键表，选定主键行和外键行，关闭，保存。。约束后必须使外键和主键的值相同 7，视图中点开表，下一级就是。...通过使用over子句可以在不分组的情况下实现聚合运算，在查询结果集中既包含基础行的数据也包含聚合函数的值。...对应起来 五：视图（方便查询） 1.简介： 视图是一张虚拟表，它表示一张表的部分数据或多张表的综合数据，其结构和数据是建立在对表的查询基础上，以表为基础建立视图，建立后便会存在数据库里面 视图在操作上和数据表没有什么区别...一致性 事务在完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。在相关数据库中，所有规则都必须应用于事务的修改，以保持所有数据的完整性。事务结束时，所有的内部数据结构（如B 树索引或双向链表）都必须是正确的。
使用主机变量列表 在INTO子句中指定主机变量列表时，以下规则适用： INTO子句中的主机变量数必须与SELECT-ITEM列表中指定的字段数匹配。...如果所选字段和主机变量的数量不同，SQL将返回“基数不匹配”错误。 选定字段和主机变量按相对位置匹配。因此，这两个列表中对应的项必须以相同的顺序出现。...} } 使用主机变量数组 主机变量数组使用单个下标变量来包含所有选定的字段值。此数组是根据表中字段定义的顺序填充的，而不是根据选择项列表中字段的顺序填充的。...在从嵌入式SQL返回时立即测试SQLCODE变量被认为是很好的编程实践。如果SQLCODE不等于0，则将输出主机变量的值初始化为空字符串。...,"SQL error ",SQLCODE } } 返回文字值和聚合值的主机变量 由于输出主机变量仅在SQLCODE=0时有效，因此避免使用发出SQLCODE=100(查询不返回表数据)的查询结果非常重要
因此在统计时可以将维度值相同的记录聚合在一起，然后应用聚合函数做累加、平均、最大和最小值等聚合计算。 1.3.4 度量 即被聚合（观察）的统计值，也就是聚合运算的结果。...1.3.10 雪花模型 当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维度表连接到事实表上时，其图解就像多个雪花连接在一起，故称雪花模型。该模型在MySQL、Oracle中常见。...，总共有2^N个子立方体组成，在逐层算法中，按维度数逐层减少来计算，每个层级的计算（除了第一层，它是从原始数据聚合而来），是基于它上一层级的结果来计算的。...，很少遇到在这几步出错的情况；即便是在Hadoop集群比较繁忙的时候，任务也能完成。...Kylin 会在底层记录维度表主键与维度表其他维度之间的映射关系，以便在查询时能够动态地将维度表的主键“翻译”成这些非主键维度，并进行实时聚合，(一般不建议开，可能会导致查询耗时变大)。
GROUP BY子句在概念上类似于 IRIS聚合函数扩展关键字%FOREACH，但是GROUP BY操作整个查询，而%FOREACH允许在子填充上选择聚合，而不限制整个查询填充。...这样做的性能优势在于允许GROUP BY为字段使用索引，而不是访问实际的字段值。 因此，只有在一个或多个选定字段的索引存在时才有意义。...这样做的好处是返回的值是实际值，显示数据中至少一个值的字母大小写。 它的性能缺点是不能使用字段的索引。 可以通过对select-item字段应用%EXACT排序函数来为单个查询指定这个值。...这样做的好处是将每个字母变体作为一个单独的组返回。 它的性能缺点是不能使用字段的索引。 可以使用管理门户在系统范围内为包含GROUP BY子句的所有查询配置此行为。...要确定当前设置，请调用$SYSTEM.SQL.CurrentSettings()，它显示打开的不同优化设置；默认值为1。 此优化利用选定字段的索引。因此，只有在一个或多个选定字段存在索引时才有意义。
数据库基础知识 2.1 数据库定义 个人理解就是存储及查询数据的一种工具。 2.2 关系型数据库 大部分数据库都是关系型数据，存储的是结构化数据，以关系模型来组织数据。...2个主流非关系型数据库 Redis， MongoDB 2.3 二维表 一维表：第一行为字段名，其他行为数据 二维表：第一行也是字段名，但是可能也是数据的一部分。...简而言之：一维表砍掉一列只是砍掉了表的一个属性，二维表砍掉一列是砍掉了某个属性的一部分，造成数据缺失，因为建议使用一维表来组织数据。 见下图理解： ?...，不过是学生表的主键，成绩表的外键，同理课程号也是成绩表的外键 定义：如果公共关键字在一个关系中是主关键字，那么这个公共关键字被称为另一个关系的外键 以一个关系的外键作主关键字的表被称为主表，具有此外键的表被称为主表的从表...所以我们在创建视图的时候，主要的工作就落在创建这条SQL查询语句上。
如果要取到的数据本身提供了API，可以通过调用API来获得数据。 另一种情况是没有提供API，通过爬虫去把数据“爬”过来。 非结构化数据&结构化数据 非结构化数据和结构化数据在存储的时候选型完全不同。...非结构化数据更多会选择NoSQL的数据库，而结构化数据考虑到数据的一致性和查询在某些方面做join时的快速性，则会更偏向于选择传统的关系型数据库，或是像TERADATA这样非开源的专业数据库，以及PostgreSQL...场景二：商业智能产品 聚合运算把数据源采集存储的时候，是基于列的运算，而传统数据库是行式存储。行式存储针对于列的运算需要全表才能拿到，这时选择用parquet。...但parquet执行查询会很慢，没有优势。 场景三：Airbnb的大数据平台 Airbnb的数据一部分来自于本身的业务数据在MySQL，还有一部分是大量的事件。数据源不同，处理的方式也不一样。...有一部分业务就是对数据合并后放入HDFS做大量的业务查询和业务统计。这时希望用SQL的方式进行查询，会有很多选项，它选择的是Presto。 还有一些流式处理或机器学习要用到Spark，选型就会不同。
将集群中任一节点的请求路由到存有相关数据的节点 集群扩容时无缝整合新节点，重新分配分片以便从离群节点恢复 一些概念 Node 与 Cluster Elastic 本质上是一个分布式数据库，允许多台服务器协同工作...索引实际上是指向一个或者多个物理 分片 的 逻辑命名空间 。 一个 分片 是一个底层的 工作单元 ，它仅保存了 全部数据中的一部分。...7000w+ 条记录了， 按照用户id 和 游戏的 gameid 查询能做到秒查 坑 多网卡的机器不能集群 如果你配置了 network.host是0.0.0.0，那么非localhost是可以访问的...虚拟内存区域是一个连续的虚拟地址空间区域。在进程的生命周期中，每当程序尝试在内存中映射文件，链接到共享内存段，或者分配堆空间的时候，这些区域将被创建。调优这个值将限制进程可拥有VMA的数量。...如果你的操作系统在NORMAL区域仅占用少量的内存，那么调低这个值可以帮助释放内存给内核用。
为了验证上一节中的断言，我们打开了在1级中使用的相同性能统计信息，并运行一些查询; 有和没有索引。...表2.3：运行更具选择性的非覆盖查询时的执行结果 测试涵盖的聚合查询 我们最后一个示例查询将是一个聚合查询; 这是一个涉及计数，合计，平均等的查询。...同样，涵盖查询的索引是一件好事。 表2.4：运行覆盖聚合查询时的执行结果 测试未覆盖的聚合查询 如果我们改变查询来包含不在索引中的列，我们可以得到我们在表2.5中看到的性能结果。...使用内存或tempdb排序和合并数据的技术就是这样的例子。实际上，一个指数的好处可能会比统计数据显示的好。 表2.5：运行非覆盖聚合查询时的执行结果 结论 我们现在知道非聚集索引具有以下特征。...这只能在索引包含查询请求的所有数据的情况下才有可能 使用索引键访问非聚簇索引，然后使用选定的书签访问表的各个行。 忽略非聚簇索引并扫描表中的请求行。 一般来说，第一个是理想的;第二个比第三个好。
我们直接查询这条文档出来就可以看到新增的字段了。 （2）查询历史数据不会出错。...上面提到新增了一个昵称字段，但是历史数据中是没有这个字段，如果查询历史数据，则返回的数据中不会有这个字段，虽然查询不会报错，但是取值时，会返回 null。...比如查询包含关键字的日志信息，又或者是根据某个商品关键字查询商品列表。 针对以上的不足之处，我们这个项目用了两种非关系型的数据存储方案：MongoDB 和 ElasticSearch。...我知道的有 Redis、MongoDB、HBase、全文搜索引擎 Elasticsearch。他们是不同的非关系型存储方案。...我们来看看为什么关系型数据库很难做到高效的全文搜索： 因为在全文搜索中，搜索的条件是可以随意排列组合的，比如字段 A、B、C，可以排列成 6 种，如果要用索引来支持快速查询的话，则需要创建多个索引，这是非常麻烦的
如果两者都指定，则SELECT只返回具有唯一值的行，唯一值是在TOP子句中指定的唯一值行数。...查看和编辑GROUP BY和DISTINCT查询必须生成原始值选项。(此优化也适用于GROUP BY子句。)。默认值为“否”。 此默认设置按字母值的大写排序规则对字母值进行分组。...此优化利用选定字段的索引。因此，只有在一个或多个选定字段存在索引时才有意义。它对存储在索引中的字段值进行排序；字母字符串以全部大写字母返回。...不同于(*)的语法不合法。 子查询：在子查询中使用DISTINCT子句是合法的，但没有意义，因为子查询返回单个值。 未选择行数据：DISTINCT子句可以与不访问任何表数据的SELECT一起使用。...如果SELECT不包含FROM子句，则DISTINCT是合法的，但没有意义。 聚合函数：可以在聚合函数中使用DISTINCT子句，以仅选择要包含在聚合中的不同(唯一)字段值。
使用FTS，您可以构建更强大的文本搜索引擎，而无需在更高级的工具上引入额外的依赖关系。...以下命令运行相同的查询，但添加了两件事： 它通过添加仅显示具有非零相关性分数的行WHERE MATCH (title,content,author) AGAINST ('traveling to parks...您可以更改截止值以继续微调结果。例如，如果您使用0.1 而不是0截止，则仅返回第2行。 使用IN BOOLEAN 在第二步中，您在指定查询字词时使用了默认的IN NATURAL LANGUAGE模式。...在搜索具有不同词汇表的非常大的文档时，通过搜索词之间的距离限制搜索结果会很有帮助。查询术语之间的差距越小，结果就越准确，尽管微调距离将取决于您正在使用的文档集。...您在为文档驱动的数据库构建数据库模式时创建了索引，然后在查询时使用特殊运算符查找最相关的结果。您也可以直接使用MySQL云数据库减少配置环节。
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