大海：Power Query里选中全表，替换错误值啊！ 小勤：这个我知道啊。但是这个表的列是动态的，下次多了一列这个方法就不行了，又得重新搞一遍。 大海：那咱们去改这个步骤的公式吧。...大海：首先，我们要得到表的所有列的列名，可以用函数Table.ColumnNames，如下图所示： 小勤：嗯，这个函数也简单。但是，怎么再给每个列名多带一个空值呢？...比如，我们还可以再构造一个列表，里面每一个元素都是空值，列名有多少个值，我们就重复多少个空值，如下所示： 小勤：理解了，就是给一个初始列表，然后按表的列数(Table.ColumnCount)进行重复...小勤：那怎么把两列组合在一起呢？ 大海：还记得List.Zip函数吗？我把它叫“拉链”函数（Zip其实就是拉链的意思）。 小勤：嗯！就是一一对应的把两个列表的数据“拉“在一起！我知道了！...而且，其他生成固定列参数的公式也可能可以参考这种思路去改。 大海：对的。这样做真是就算列数变了也不怕了。
♣ 题目部分 在Oracle中，如何列举某个用户下所有表的注释及列的注释？...♣ 答案部分 可以使用DBA_TAB_COMMENTS视图来查询表的注释，使用DBA_COL_COMMENTS视图来查询列的注释。...它们的示例分别如下所示： 某个用户下所有表的注释： SELECT D.OWNER, D.TABLE_NAME, D.COMMENTS FROM DBA_TAB_COMMENTS D WHERE D.OWNER...某个用户下某个表的所有列的注释： SELECT D.OWNER, D.TABLE_NAME,D.COLUMN_NAME, D.COMMENTS FROM DBA_COL_COMMENTS D WHERE...& 说明： 有关Oracle数据字典的更多内容可以参考我的BLOG：http://blog.itpub.net/26736162/viewspace-2153324/ 本文选自《Oracle程序员面试笔试宝典
excelperfect 在下图1所示的工作簿Data.xlsx的工作表Sheet1中，存放着待使用的数据。 ?...图1 在下图2所示的工作簿GetData.xlsm中，根据列C中的数据，在上图1的工作簿Data.xlsx的列E中查找是否存在相应数据的单元格。 ?...图2 然后，将Data.xlsx中对应行的列I至列K单元格中的数据复制到GetData.xlsm相应的单元格中，如下图3所示。 ?... 3 Then MsgBox ("请选择列C中的单元格或单元格区域.")...Exit Sub Else '遍历所选的单元格 For Each rng In Selection '在数据工作表中查找相应的值所在的单元格
2)实际拉取 每个分片代表一个小任务，由拉取转换模块通过多个并发度的方式连接slave从库进行拉取。 拉取完成情况写到zookeeper中，便于监控。 ?...全量拉取对源端数据库是有一定压力的，我们做法是： 从slave从库拉取数据 控制并发度6~8 推荐在业务低峰期进行 全量拉取不是经常发生的，一般做初始化拉取一次，或者在某种情况下需要全量时可以触发一次。...对于全量抽取，ums_id是一个值，该值为全量拉取event的ums_id号，表示该批次的所有数据是一批的，因为数据都是不同的可以共享一个ums_id_号。...根据配置，我们支持同一条原始日志，能提取为一个表数据，或者可以提取为多个表数据。 每个表是结构化的，满足相同的schema。...每个表是一个规则 算子组的合集，可以配置1个到多个规则算子组 每个规则算子组，由一组规则算子组合而成 拿到一条原始数据日志， 它最终应该属于哪张表呢？
每个Row Group会存储一个表中相连的多行数据。 每个Row Group会分成多个Column Chunk。...多行数据会按照列进行划分，每列的数据集中存储于一个Column Chunk中，因为每个列的数据类型不同，因此不同的Column Chunk会使用不同算法进行压缩\解压缩。...至于如何实现多线程并发场景下的ACID： 每个iceberg表都有一个HDFS文件记录这个表的当前snapshot版本，文件称为version-hint.text。...因此，表schema和partition字段更新非常高效，而且低成本。 可以实现增量拉取。所谓增量拉取是指可以读取指定某个时间区间的文件数据，读取的最小粒度是文件。...上面所述的写入API，读取API最大的不同也介绍了，就是Metastore表格式不支持增量拉取，而Iceberg表格式支持增量拉取，同时Iceberg表格式支持文件级别的谓词过滤，查询性能更佳。
分布表与复制表的关联，我们假设 TBL_A 很大，但是 TBL_B 表为一张小表，那么也可以用到 TDSQL-PG的复制表特性，将 TBL_B 定义为复制表，那么 TBL_B 在每个数据节点都有一个完整的副本...作为HTAP系统，TDSQL-PG是支持行列混合存储的： 按行存储格式，数据按照逻辑顺序相同的方式来来进行文件存储，一行中的所有列数据按照顺序存储在物理磁盘上，这种格式的好处很明显——如果同时访问一行中的多列数据时...按列存储格式，表中的每列数据存储为一个独立的磁盘文件，比如例子中，“姓名”， “部门”，“年龄”……每列中的数据都为一个独立的数据文件，这种格式在一次需要访问表中少数列时相比行存能够节省大量的磁盘 IO...在分布式场景下，我的数据在集群里面如何分布，怎么把数据分片存在我们的分布式集群的各个节点里面去，TDSQL-PG里面叫选择表的分布类型，当前支持2种： 第一种是复制表，在集群里面的指定节点上，每个节点都会有数据的完整副本...map，取余分母的不是真正的DN节点数而是shard数（一般为2048或者4096，远大于节点数），这样计算出来的值我们叫做shardid, 每个DN节点对应有哪些shardid，我们通过shardmap
Columns to Return （返回的列） 查询返回的列，多个列使用逗号分隔。如果列中有特殊名称需要加引号，则所有列都需要加引号处理。...Fetch Size （拉取数据量） 0 每次从查询结果中拉取的数据量。...Max Rows Per Flow File （每个FlowFile行数） 0 在一个FlowFile文件中的数据行数。通过这个参数可以将很大的结果集分到多个FlowFile中。...Fetch Size （拉取数据量） 0 每次从查询结果中拉取的数据量。...Max Rows Per Flow File （每个FlowFile行数） 0 在一个FlowFile文件中的数据行数。通过这个参数可以将很大的结果集分到多个FlowFile中。
类型五：多行表头，多维表的结构，最底层表表头含有多个数据列类型 和类型四类似，同样为多维表头，增加一难度是此处为多个值类型字段如销量、销售额、销售成本等，多层表头和类型四不同之处，此处为合并单元格，类型四为首列的表头有值...（首行首列开始是数据源区域，除正常数据源的数据，不包含其他数据在此工作表内），勾选此处将对此工作表进行所有数据读取，数据行记录数可以增加至100万行。...逆透视列选择确认 一般性Excel插件无需此设置，看似操作简单了，但最终生成的结果表却是无意义的列标题，需手动更改过来，此表的每一项设置都是为了告诉程序我们的数据源的结构是如何的，及我们目标结果表中需要如何定义生成的新列的名称...列组字段名称 在多级表头中，如上图的年份、季度列数据中，需要逆透视把多列数据合并到一列时，需要重新命名的列名称，对应于拉透视表时的多个列字段的列名称。...选择多列的数据（选列标题即可，按住Ctrl可选多个间隔开的列），此时区域会出现逗号(,)或冒号(:)，此时程序识别为人工已经选择了所有同一类型的数据列，无需使用后两项再进行逻辑加工出所有同一类型的数据列
Tuple头更小，利用压缩数据 3）表数据可以列式存储形式独立于表数据 4）完全符合MVCC 5）支持所有索引 6）混合行列存储，一些列可以一起存储，另外可独立存储 7）分列的粒度非常灵活，可以把一起访问的列存储到一起...对于某些压缩例如表编码或者delta编码，可以从压缩数据中直接构造元组。 列存 列存使用同样的结构，每列都是一个B-tree，以TID为索引值。所有列的B-tree存储到同一个物理文件中。...需要有面向用户的语法来指定如何对列进行分组。 以这种方式存储数据的主要原因 以映射的方式布局数据，而不是独立于实际数据的逻辑到物理的映射。...利用目标列和等职查询所需的列。这个列表在beginscan中传递给AM。Zedstore使用这个列投影列表从选择的列中拉取数据。使用虚拟元组表slot传递返回列子集。...页格式：zedstore表包括各种不同页，都在同一个文件中：元数据页、每个btree内部和叶子页、undo log页、toast页。每种页类型都有子集不同的数据存储格式。
导读：数据总线（DBus）专注于数据的实时采集与实时分发，可以对IT系统在业务流程中产生的数据进行汇聚，经过转换处理后成为统一JSON的数据格式（UMS），提供给不同数据使用方订阅和消费，充当数仓平台、...在上一篇关于DBus的文章（#DBus# 数据库表结构变更处理方案）中，我们主要介绍了在DBus的设计中，表结构变更及其带来的各种问题是如何处理的。...本文则是从数据分片的角度出发，具体介绍DBus在数据采集的过程中，运用了什么样的分片策略和分片原理，以及过程中遇到的问题及解决方案。...不同类型的分片列，分片策略如何呢?...如果没有找到任何合适的列作为分片列，则不分片，所有数据作一片进行拉取（无法享受并发拉取带来的效率提升）。
3、优化策略 Moonbox基于Spark进行混算，Spark SQL是支持多数据源的，但是Spark SQL从数据源中进行数据拉取的时候只进行了project和filter算子的下推，并没有考虑数据源的算力特性...比如limit算子如果下推到数据源计算，能大大减少返回的数据量，节省拉取数据和计算的时间。...Moonbox管理员通过DCL语句将数据表或者数据列授权给用户，Moonbox会将用户和表以及列的权限关系保存到catalog中。...当用户使用SQL查询时会被拦截，分析出SQL被解析后的LogicalPlan中是否引用了未被授权的表或者列，如果有就报错返回给用户。...他们认为逻辑数据仓库不仅需要存储结构化数据，还能存储非结构化数据，能够使用数据虚拟化手段直接访问不同的数据源进行分布式快速计算。用户可以基于Moonbox提供的功能进行逻辑数仓建设。
在传统的时序数据库中，标签列（InfluxDB 称之为 Tag，Prometheus 称之为 Label）通常通过生成倒排索引来建立索引。然而，人们发现在不同场景中标签的基数变化很大。...然而，在读取操作中，通常不需要访问行中所有列的数据。...3.3 增加缓存 在 HoraeDB 中，缓存是优化读取路径的关键组成部分。通过火焰图分析，我们发现最耗时的步骤是从远端对象存储（如 OSS）拉取数据，这一步骤涉及网络 IO，是明显的性能瓶颈。...对于冷查询，网络 IO 通常是瓶颈，因为需要从远端拉取数据。因此，我们引入了预取机制，通过一个后台线程提前进行数据拉取，同时主线程负责 CPU 密集型的计算工作。...当系统判断用户需要拉取大量数据（例如 100 M）时，我们会将数据拆分成多个部分，并通过多个后台线程并行拉取。这种方法不仅提高了单个文件的拉取效率，也显著提升了冷查询的处理速度。
尽量用主键/索引去查找记录 优化 SQL 和表设计，减少同时占用太多资源的情况。比如说，避免多个表join，将复杂 SQL 分解为多个简单的 SQL。 数据库的隔离级别？...答案： 普通索引：一个索引只包含一个列，一个表可以有多个单列索引。...3、建立联合索引，由于联合索引的每个叶子节点包含检索字段的信息，按最左前缀原则匹配后，再按其它条件过滤，减少回表的数据量。 4、还可以使用虚拟列和联合索引来提升复杂查询的执行效率。...计算公式： 主库生成一条写入SQL的binlog，里面会有一个时间字段，记录写入的时间戳 t1 binlog 同步到从库后，一旦开始执行，取当前时间 t2 t2-t1，就是延迟时间 注意：不同服务器要保持时钟一致...UUID 数据库自增ID 数据库的号段模式，每个业务定义起始值、步长，一次拉取多个id号码 基于Redis，通过incr命令实现ID的原子性自增。
down不down 日志补偿冗余方案 在异步复制中能规避一定风险 找一台新的节点 会源源不断的拉取主库的日志因为从库会发生业务 binlogserver将近实时拉去主库日志 可以从当前从库的起点拉取就好...查看从库当前拉取的位置 mysql -e "show slave status \G" |grep "Master_Log" 在我们创建好的路径下手动拉取 mysqlbinlog -R --host=...4做高可用架构mha读写分离 主库提供写入，从库提供读取 5演变单业务单数据库服务(垂直拆分) 应用端拆分不同服务，有不同数据库服务 逻辑拆分 6单业务变得非常高，基于每个业务拆分数据库的热表，每个热表拆分到多个库中...把一张完整的表拆成多份，放到不同的分片上 分片策略 范围分片 取模 枚举 日期 hash 分片键 作为分片条件的列 1要选一个分片键，能够使得数据按照这个分片键均匀的分布到分片上 2要看拿什么列做查询多...，只是有不同分段的数据 痛点访问有可能会集中在一个分片上会造成热点分片 取模分片 和分片个数有关 取模是数字列 当前分片键和节点数量取模 取余分片方式：分片键（一个列）与节点数量进行取余，得 到余数
pclocatortype描述集群表的分布方式： 'H'：哈希分布，使用分布列的hash值对分布节点数取模决定数据存储到哪个节点。该中分布释放无法做到线性扩容和缩容。...'R'：复制表，这个表中的数据在所有分布节点上是完全相同的，也就是每个写入操作都会复制到分布节点。该种表一般用在数据量很小的表上。 'N': 随机分布，表中的记录随机分布到所有的存储节点。...'S'：Sharding分布，表中的数据使用分布列的哈希值在一个逻辑的分布表上进行取模获得写入的节点。这种分布模式的表可以做到很好的扩容和缩容特性。 pcattnum是集群表的第一分布列，从1开始。...这个表在DN和CN上都有存储，在每次建表操作时CN协调集群内部的所有节点完成建表操作，在每个节点上创建对应的PGXC_CLASS记录，完成建表操作。...Pooler进程中有多个dbpool，每个dbpool对应一组数据库和用户名的组合，不同的用户名和数据库的组合对应不同的dbpool。
在现有条件下，我们处理需求1时的方法通常是用DC从tlog中拉取用户好友信息并以如下可能的两种方式建库存储： [1505888918688_1649_1505888918959.png] 左边的表结构是将每个用户的一个好友作为一条记录插入库中...然而如果有百万、千万级的用户，每个用户又有着多个好友。且不考虑单台服务器能否承载如此大的数据，从如此庞大的数据中检索出单个用户好友的sql语句的效率可以想象。...列族 Column Family: HBase表中的每个列，都归属与某个列族。列族是表的chema的一部分(而列不是)，必须在使用表之前定义。列名都以列族作为前缀。...然而问题也随之而来，.META.自己也是一张表，虽然它记录了数据在RS中的位置信息，如果表的region实在太多导致META表中的数据也多到让其自身分割为多个region存放于不同机器上我们该如何寻址？...按照我们运营开发的传统思想，只可能通过DC从tlog里拉取注册玩家信息，并通过定时脚本遍历该玩家所有大区的角色信息。
表（table） 某种特定类型数据的结构化清单，存储在表中的数据是同一种类型的数据或清单。 数据库中每个表都有唯一的名字标识自己，实际上是数据库名和表名等的组合。...表的特性定义数据在表中如何存储，存储哪类数据，数据如何分解，各部分信息如何命名等。 模式（schema）用来描述数据库中特定的表，也可以用来描述整个数据库（和其中表的关系）。...列和数据类型 表由列（column）组成，列存储表中某部分的信息，每个列都有相应的数据类型（datatype）。而行（row）是表中的一个记录。...第2章 检索数据 2.1 SELECT语句 用于从一个或多个表中检索信息，必须指定两条信息，想选择什么，从什么地方选择。...屏幕快照 2018-05-28 06.30.40.png SELECT语句返回9行（即使表中只有3个产品供应商），因为Products表中有9种产品。那么如何检索出不同的值？
下面以mysql主从复制为例，讲解一个从库是如何从主库拉取binlog，并回放其中的event的完整流程。mysql主从复制的流程如下图所示： ?...之后，我们通过一个组件，来模拟的mysql的slave，拉取并解析binlog中的信息。通过解析binlog的信息，去异步的更新缓存、索引或者发送MQ消息，保证数据库与其他组件中数据的最终一致。...不妨换一种思路，只更新数据库，数据库更新成功后，通过拉取binlog来异步的更新缓存(通常是删除，让业务回源到数据库)。...在实际开发中，你可以简单的像上图那样，每个应用场景都模拟一个slave，各自连接到Mysql上去拉取binlog，master会给每个连接上来的slave一份完整的binlog拷贝，业务拿到各自的binlog...同一个topic中的数据，可以由多个不同consumer group来消费，且不同的consumer group之间是相互隔离的，例如：当前消费到的位置(offset)。
SHOW COLUMNS 要求给出一个表名（这个例子中的 FROM customers），它对每个字段返回一行，行中包含字段名、数据类型、是否允许NULL、键信息、默认值以及其他信息（如字段cust_id...许多SQL开发人员喜欢对所有SQL关键字使用大写，而对所有列和表名使用小写，这样做使代码更易于阅读和调试。 这里可以养好习惯，将关键字进行大写，然后将表名和列名进行小写。...如果需要列出全部的列，可以通过select * from version; 使用通配符 一般，除非你确实需要表中的每个列，否则最好别使用*通配符。...比如： select * from version limit 5,5; LIMIT 5, 5指示MySQL返回从行5开始的5行。第一个数为开始位置，第二个数为要检索的行数。...LIMIT4 OFFSET 3意为从行3开始取4行，就像LIMIT 3, 4一样。 所以在写code中，最好使用offset 这个关键字，工程以通用为第一要素。
，如果有combiner阶段，就先进行combiner预聚合；写入磁盘，将溢写到磁盘的文件合并为一个大文件，等待reduce拉取 Reduce端Shuffle： reduce会默认起5个线程来拉取属于自己的数据...，会对拉取到的数据济宁合并、排序，最终生成一个大的文件作为reduce端的输入 Hadoop中为什么需要排序？...merge合并后对文件进行压缩，减少网络传输的带宽 调大reduce端fetch的线程数，默认是5个 reduce启动的时机，默认是百分之五的map完成后，就开始拉取 文件合并因子，默认为10 MR优化策略...这些空值都有一个reduce处理，非常慢 Hadoop数据倾斜优化 join倾斜 map side join：将小表 group by倾斜 加combiner，减少数据量 将一个MR job拆分为两个...），但是策略不同： Parquet支持嵌套的数据模型，类似于Protocol Buffers，每个数据模型的schema报货多个字段，每个字段有三个属性：重复次数、数据类型和字段名 ORC原生不支持嵌套数据格式
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
