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。
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!
java二维数组处理可可视化库 https://github.com/jtablesaw/tablesaw plotly JS库的Java封装 https://github.com/jtablesaw/plotly.java
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
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。
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。
我们在使用VBA处理Excel数据的时候,很多时候就是对数据进行分类汇总、查找等等。一般这种功能都是使用字典来实现,比如汇总数据功能。
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。
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:
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。
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:
数据库技术对于数据分析有着非常重要的意义,了解数据库技术的基础是每一个分析师的必备素质。
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。
据外媒报道,美国一家网络情报公司 4iQ 于 12 月 5 日在暗网社区论坛上发现了一个大型汇总数据库,其中包含了 14 亿明文用户名和密码组合,牵涉 LinkedIn,MySpace,Netflix 等多家国际互联网巨头。研究人员表示,这或许是迄今为止在暗网中发现的最大明文数据库集合。 📷 4iQ 研究员称他们在暗网搜寻被窃、泄露数据时从一个超过 41 GB 的文件中发现了这个汇总的交互式数据库。该档案最后一次于 11 月 29 日更新,其中汇总了 252 个之前的数据泄露和凭证列表、包含 14 亿个用户
项目github地址:bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice
据外媒报道,美国一家网络情报公司 4iQ 于 12 月 5 日在暗网社区论坛上发现了一个大型汇总数据库,其中包含了 14 亿明文用户名和密码组合,牵涉 LinkedIn,MySpace,Netflix 等多家国际互联网巨头。研究人员表示,这或许是迄今为止在暗网中发现的最大明文数据库集合。 4iQ 研究员称他们在暗网搜寻被窃、泄露数据时从一个超过 41 GB 的文件中发现了这个汇总的交互式数据库。该档案最后一次于 11 月 29 日更新,其中汇总了 252 个之前的数据泄露和凭证列表、包含 14 亿个用户
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。
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
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。
这两天看书,发现了和数据仓库相关的还有一个叫ODS的概念,它是企业级的全局数据库,用于提供集成的,企业级一致的数据,包含如何从各个子系统中向ODS抽取数据以及面向主题的角度存储数据。
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)。
做了3年报表的我,从只会vlookup开始学Excel,中间也穿插学习了一些VBA和Access。原以为精通Excel可以走天下,但是越到后面越发现遇到了瓶颈。领导希望报表出的越快越好,数据不能有差错,图表要精美可视化要好看......但殊不知:
更新于 2016/08/23 资源 Open Source Society University 自学计算机科学的学习路径和资源。 免费的计算机编程类中文书籍 免费编程书籍 计算机科学论文 awesome 各种了不起的资源。 Python Share Python初学者书籍、视频、资料、社区推荐。 Python 资料汇总 码农周刊整理 500 Lines or Less 一些高质量的代码总数小于 500 行的小项目 前端 Github FE project Github 上值得关注的前端项目 n
当进行SQL数据分析实战时,有一些关键步骤和技巧可以帮助你更好地理解和利用数据。在本文中,我们将探讨数据分析的一些基本概念,并提供一些SQL示例来说明这些概念。我们将使用一个虚构的电子商务数据库作为示例数据源。
将数据以序列化对象直接存储,相比通常的Excel,Csv格式文件大小减少了三分之一。
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为了实现灵活查询供水管网,根据地址,材质,管径组合汇总查询和条件查询。(图片数据经过处理,不涉及地理坐标保密信息)
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS),简称CK,使用C++语言编写,主要用于在线分析处理查询(OLAP),能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。
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。
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)
目前主流的数据仓库分层大多为四层,也有五层的架构,这里介绍基本的四层架构。 分别为数据贴源层(ods)、数据仓库明细层(dw)、多维明细层(dws)和数据集市层(dm)。
多年来,物化视图一直是Postgres期待已久的功能。他们最终到达了Postgres 9.3,尽管当时很有限。在Postgres 9.3中,当刷新实例化视图时,它将在刷新时在表上保持锁定。如果您的工作量是非常繁忙的工作时间,则可以工作,但是如果您要为最终用户提供动力,那么这将是一个大问题。在Postgres 9.4中,我们看到了Postgres实现了同时刷新实例化视图的功能。现在,我们已经完全烘焙了物化视图的支持,但即使如此,我们仍然看到它们可能并不总是正确的方法。
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
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。
2023年,裁员再次导致数以万计的科技行业打工人失去工作。始于今年初这一次科技行业的大裁员,是由谷歌、亚马逊、微软、雅虎、Meta和Zoom等科技巨头推动的。
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。
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.
Apache Druid是一个高性能的实时分析数据库。它是为快速查询和摄取的工作流而设计的。Druid的优势在于即时数据可见性,即时查询,运营分析和处理高并发方面。
通过差异分析,我们可以知道不同分组间是否存在差异,存在差异的是哪些基因。再进一步,需要探究这些基因的表达量出现差异是由哪些生物学过程介导的,我们的实验处理影响了哪些生物学过程。
比较简单的一段代码,和汇总数据一样,这里只是按照一个条件进行查找,需要按照2个甚至多个条件来查找的时候,需要改动的代码有:
数据预处理的主要任务如下: (1)数据清理:填写空缺值,平滑噪声数据,识别,删除孤立点,解决不一致性 (2)数据集成:集成多个数据库,数据立方体,文件 (3)数据变换:规范化(消除冗余属性)和聚集(数据汇总),将数据从一个较大的子空间投影到一个较小的子空间 (4)数据归约:得到数据集的压缩表示,量小,但可以得到相近或相同的结果 (5)数据离散化:数据规约的一部分,通过概念分层和数据的离散化来规约数据,对数字型数据比较重要。 1.数据清洗 (1)处理空缺值: A, 忽略元组 B.人工填写空缺值 C.使用一个全
**2018博客之星评选,如果喜欢我的文章,请投我一票,编号:No.009** [支持连接](https://blog.csdn.net/HHTNAN/article/details/85330758) ,万分感谢!!!
介绍 对于任何人而言,用T-SQL语句来写聚会查询都是工作中重要的一环。我们大家也都很熟悉GROUP BY子句来实现聚合表达式,但是如果打算在一个结果集中包含多种不同的汇总结果,可能会比较麻烦。我将举例展示给大家使用GROUPING SETS操作符来完成这个“混合的结果集”。 或许当我们在打算分析较大规模的数据集时,不知道从何下手,此时处理这种情况最好的方式就是汇总数据,快速的得到一个数据预览。 在T-SQL中,使用GROUP BY子句在一个聚合查询中来汇总需要的数据。这个子句由一组表达式定义的分组
在SQL(结构化查询语言)中,GROUP BY子句是一个强大的工具,用于对查询结果进行分组和聚合操作。通过使用GROUP BY子句,可以根据指定的列或表达式对数据进行分组,并对每个分组应用聚合函数,从而得到更有意义的查询结果。本文将深入介绍SQL中的GROUP BY子句,包括其语法、用途以及示例。
服务器环境:centos6.7 + tomcat7.0.69 + jdk1.7.0_55 + mysql5.6.28
ODS是一个面向主题的、集成的、可变的、反映当前细节的数据集合。它主要用于支持企业处理业务应用和存储面向主题的、即时性的集成数据,为企业决策者提供当前细节性的数据,通常作为数据仓库的过渡阶段。
在一维表转二维表里介绍了使用字典来转换表格的方法,可以看到使用字典的方法代码量还是有一点多的,有点复杂。
大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起,但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。同时,如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据,那么这样的大数据分析系统一文不值。本
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