统计类报表除了提供界面查询还提供导出的功能,一般量也不是很大,不容易遇到瓶颈。日志明细类的,比如一个全民APP的下载数据,可能一天的量就是百万级别的。在这种场景下,如果客户需要导出这类数据的明细那么就会遇到一些挑战。
在 MySQL 中,最常见的去重方法有两个:使用 distinct 或使用 group by,那它们有什么区别呢?接下来我们一起来看。
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)
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)。
翻译稿(文末有原文链接)网络安全研究组织最近开始在端口 3306/TCP 上扫描可访问的MySQL服务器实例。惊讶的是,发现大约230 万个 IPv4地址响应了扫描请求。更令人惊讶的是,发现超过130 万台 IPv6设备也做出了响应。 所以,IPv4 和 IPv6 扫描一共发现了全球360 万个可访问的 MySQL 服务器。 虽然不检查可能的访问级别或特定数据库的暴露程度,但这种风险是应该提前规避,从而避免更大的损失。 扫描方式 通过在端口3306/TCP上发出 MySQL 连接请求并收集以MySQL
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。
一、OALP 引擎汇总整理引擎优势不足适合场景文档Kylin1、支持标准SQL,提供JDBC/ODBC接口2、通过预计算Cube显著降低查询时的计算量。3、支持精确去重计数,并且由于预计算,查询去重指标的速度很快。4、可以支持比较高的查询并发。1、需大量资源做预计算,数据导入效率低。2、schema变更需重跑历史,稳定性低。3、需要学习Cube定义和优化,学习成本较高。4、不支持AdHoc查询。5、HBase没有二级索引,过滤的性能稍逊色。5、支持的维度数量不宜过多(20),否则Cube的计算和存储开销会明
随着我司业务飞速增长,实时数仓的建设已经提上了日程。虽然还没有正式开始实施,但是汲取前人的经验,做好万全的准备总是必要的。本文简单松散地记录一下想法,不涉及维度建模方法论的事情(这个就老老实实去问Kimball他老人家吧)。
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:
今天写了一个简单的Shell脚本,可以通过这个脚本来得到一个MySQL元数据变化的列表。
13. percent_rank():这条数据在这个数据中的百分之多少,一般也是配合有序窗口使用
本文介绍数据建模的基础方法论,并通过建模实例的建模实践,输出对模型结构、设计模式的经验技巧与自我理解。
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:
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.
开启动态分区裁剪:自动在Join时对两边表的数据根据条件进行查询过滤,将过滤后的结果再进行join
美团外卖数据仓库技术团队负责支撑日常业务运营及分析师的日常分析,由于外卖业务特点带来的数据生产成本较高和查询效率偏低的问题,他们通过引入Apache Doris引擎优化生产方案,实现了低成本生产与高效查询的平衡。并以此分析不同业务场景下,基于Kylin的MOLAP模式与基于Doris引擎的ROLAP模式的适用性问题。希望能对大家有所启发或者帮助。
☞ 03.OLAP引擎 [ Kylin Druid Presto Impala Kudu ADB ES .. ]
数仓分层是数据仓库设计中十分重要的一个环节,优秀的分层设计能够让整个数据体系更容易理解和使用 本文的大纲 001,介绍数据分层的作用 002,分层设计的原则以及介绍一种通用的数据分层设计 003,具体案例 004,落地实践意见 005,思考
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。
窗口函数 1、hive窗口函数语法 hive中的窗口函数over() ,over()窗口函数的语法结构
Wenjun,携程资深软件工程师,负责大住宿数据智能平台的研发与维护,对于大数据领域技术有浓厚兴趣。
订单系统是电商平台中一个非常重要的组成部分,而且它还是一个具有巨大流量和高并发访问的系统,与订单相关的服务涉及库存、支付、物流等。在设计订单系统时,我们选择使用支持海量数据的NoSQL 数据库MongoDB,配合使用反应式的Spring Data MongoDB,实现高并发设计。
1.2.2 DWM 轻度汇总层(MID或DWB, data warehouse basis)
美团外卖数据仓库通过MOLAP+ROLAP双引擎模式来适配不同应用场景。MOLAP引擎使用了Apache Kylin。ROLAP我们经过综合考虑,选择了Apache Doris。本文将介绍Doris在美团外卖数仓的实践。
我们在实际业务场景中,经常会遇到数据频繁修改读取的问题。在同一时刻,不同的业务逻辑对同一个表数据进行修改,这种冲突很可能造成数据不可挽回的错乱,所以我们需要用事务来对数据进行管理。
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:
虽然实时计算在最近几年才火起来,但是在早期也有不少公司有实时计算的需求,但数据量不成规模,所以在实时方面形成不了完整的体系,基本所有的开发都是具体问题具体分析,来一个需求做一个,基本不考虑它们之间的关系,开发形式如下:
分析师一般结合业务做数分(需用大量数据),通过报表服务于业务部门运营。但数据中台构建前,分析师经常发现自己没有可复用的数据,不得不使用原始数据进行清洗、加工、计算指标。
数仓系列传送门:https://blog.csdn.net/weixin_39032019/category_8871528.html
“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。
”销售订单表”记录了销售情况,每一张数据表示哪位顾客、在哪一天、哪个网点购买了什么产品,购买的数量是多少,以及对应产品的零售价
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。
上一篇mysql统计账单信息(上):mysql安装及客户端DBeaver连接使用介绍了mysql5.7的安装及客户端DBeaver的连接配置,本文接上一篇内容,介绍数据导入和查询导出。
一、开源OLAP综述 二、开源数仓解决方案 三、ClickHouse介绍 四、StarRocks介绍 五、Trino介绍 六、客户案例
数据仓库(Data Warehouse, DW)是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合,用于对管理决策过程的支持。业界主要从两个方面来进行命名:
"数据智能" (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节,就是数据仓库的建设,同时,数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务。从智能商业的角度来讲,数据的结果代
客如云成立于 2012 年,是全球领先、 国内最大的 SaaS 系统公司。 目前面向餐饮、 零售等服务业商家, 提供软硬一体的新一代智能化前台、收银等 SaaS 云服务,包括预订、排队、外卖、点餐、收银、会员管理、进销存等系统服务,并将数据实时传达云端。我们是客如云的大数据基础架构组,负责公司的大数据架构和建设工作,为公司提供大数据基础数据服务。
在互联网时代,随着业务数量的暴增和应用规模的不断扩大,无论是oracle还是mysql这样子的关系型数据库,都会面临服务器CPU、磁盘IO和内存的各种瓶颈问题。基于此情况,各个业务团队迫切需要一种数据分片的方案将业务数据量存储成本分摊到成本可控的各个普通数据库服务器上,数据库切分的方案便应运而生。
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:
有两张表,一张是订单列表,表名为“订单明细表”;一张是用户名单,表名为“注册表”。“订单明细表”中的用户ID与”注册表”中的用户ID一一对应。
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)。
场景描述:数据工程团队是知乎技术中台的核心团队之一,该团队主要由数据平台、基础平台、数据仓库、AB Testing 四个子团队的 31 位优秀工程师组成。这篇文章分享了知乎实时数仓的演进过程。
假设有一课程项目,我们需要统计该项目中的课件数量,并提取课程信息,如课程标题名称、排序号等,如果使用 GROUP BY 聚合函数,则只能统计返回课件项目及对应的课件数量一条记录,无法显示明细信息,对于终端想要进行输出的话,此时 partition by 就派上用场了。
转自知乎技术专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/56807637
咋一看无从下手,其实很简单。每个学校,则说明按学校分组,平均答题数,则是一个学校的所有学生的答题总数/学生总数。注意前缀,我加了一个学校的,那么按学校分组也是刚刚好,注意一点就是学生总数需要去重,题目总数不必去重
你写的每条SQL都是全表扫描吗?如果是,那MySQL可太感谢你了,每一次SQL执行都是在给MySQL上压力、上对抗。MySQL有苦难言:你不知道索引吗?你写的SQL索引都失效了不知道吗?慢查询不懂啊?建那么多索引干嘛呢。。。
目前各大公司的产品需求和内部决策对于数据实时性的要求越来越迫切,需要实时数仓的能力来赋能。传统离线数仓的数据时效性是 T+1,调度频率以天为单位,无法支撑实时场景的数据需求。即使能将调度频率设置成小时,也只能解决部分时效性要求不高的场景,对于实效性要求很高的场景还是无法优雅的支撑。因此实时使用数据的问题必须得到有效解决。
注意:排名函数可以跟Over(),但是不能定义window_clause。在计算名次前,需要先排序!
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