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。
本文介绍了如何利用Rust语言和Cargo管理大型游戏服务器的程序架构，实现了游戏服务器的模块化设计，并利用Websocket通信机制实现了跨平台的游戏服务器通信。同时，本文还介绍了一些重要的基础概念和技术，包括Rust语言、Cargo、Websocket、游戏服务器、分布式系统、同步复制、负载均衡、Rust设计模式等。通过本文的学习，读者可以掌握利用Rust和Cargo开发高性能、可扩展、跨平台的游戏服务器的程序架构和技巧。
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
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。
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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
[每周 Postgres 世界动态] 本文全网唯一源地址 产品新闻 信息来源：网址基础上整理。 PgBouncer 发布新版本1.17.0. PgBouncer 是一个开源的、轻量级的、用于 PostgreSQL 的单二进制连接池。 博客动态 信息来源：网址 作者 文章
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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[每周 Postgres 世界动态] 本文全网唯一源地址 产品新闻 信息来源：网址基础上整理。 时间 消息 2022-04-15 Orafce 发布新版本3.21.0. Orafce 是一个在 PostgreSQL 中实现 Oracle 部分缺失（或行为不一致）的函数的开源项目，其函数实现均在 Oracle 10g 上验证，可用于生产环境。 2022-04-13 Pgfe 发布新版本2.0.0. Pgfe是一个由 C++ 实现的、功能丰富的 PostgreSQL 驱动。 2022-04-12 pgBadge
本文介绍了数据仓库及其在技术社区中的应用，并重点讲解了数据仓库中的事实表和维度表的设计。在数据仓库中，通过将事实表与维度表关联，可以灵活地根据维度表中的属性进行查询。同时，通过在事实表和维度表之间建立关联，可以实现灵活的维度与度量之间的转换。最后，本文讲解了如何设计数据仓库以满足技术社区的需求，并提供了相应的示例。
[每周 Postgres 世界动态] 本文全网唯一源地址 产品新闻 信息来源：网址基础上整理。 时间 消息 2022-04-30 Apache AGE(孵化中) 发布新版本 1.0.0. Apache AGE 是一个基于 PostgreSQL 的针对快速分析和实时数据处理的图数据库插件。 2022-04-28 pg_ivm 发布新版本 1.0. pg_ivm 是一个提供增量视图维护(IVM)功能的插件。 博客动态 信息来源：网址 作者 文章 (Highgo)Asif Rehman PostgreSQL 1
本文总结了使用ETL处理大数据技术进行数据仓库建设的过程，包括数据提取、转换和加载（ETL）过程的构建和部署。主要介绍了ETL处理大数据的几种方法和技术，重点讲解了Apache NiFi和Talend这两个流行的开源ETL工具在大数据环境中的使用。
大家好，不管是离线数仓与实时数仓，建设的时候都少不了架构设计，今天来学习一下常见的架构及发展演变过程。
MySQL复习资料(附加)case when 📋文章链接📋 MySQL复习资料(一)——MySQL环境安装 MySQL复习资料(二)——MySQL-DDL语句 MySQL复习资料(三)——MySQL-DML语句 MySQL复习资料(四)——MySQL-聚合函数 MySQL复习资料(五)——MySQL-索引 MySQL复习资料(六)——MySQL-多表联合查询 MySQL复习资料(七)——MySQL-存储过程 MySQL复习资料(八)——MySQL-事务 MySQL复习资料(九)——MySQL-图形化工具使
一、迟到的事实简介 数据仓库通常建立于一种理想的假设情况下，这就是数据仓库的度量（事实记录）与度量的环境（维度记录）同时出现在数据仓库中。当同时拥有事实记录和正确的当前维度行时，就能够
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OData是基于REST的数据协议，用于通过SAP Gateway集线器系统在ABAP后端系统和客户端应用程序之间传输业务数据以及元数据。在SAP S / 4HANA中，OData服务的客户端应用程序通常是在最终用户设备（如台式PC或平板电脑）的本地浏览器中运行的SAP Fiori应用程序。OData与SAP网关一起，使用HTTP作为其数据传输协议，以易于理解和定义明确的方式提供对SAP后端业务数据的访问。
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windows远程桌面是大家用的比较多的一个服务，经常会遇到一些这样那样的错误，下面我们就2个典型案例分析一下。 一、远程桌面，身份验证错误：要求的函数不受支持 报错现象如下图所示：
前面章节中，我们实现了实时多维数据仓库的基本功能，如使用Canal和Kafka实现实时数据同步，定义Greenplum rule执行实时数据装载逻辑等。本篇将继续讨论常见的维度表技术。
Navicat Premium 是一套数据库开发工具，让你从单一应用程序中同时连接 MySQL、MariaDB、MongoDB、SQL Server、Oracle、PostgreSQL 和 SQLite 数据库。它与 Amazon RDS、Amazon Aurora、Amazon Redshift、Microsoft Azure、Oracle Cloud、MongoDB Atlas、阿里云、腾讯云和华为云等云数据库兼容。你可以快速轻松地创建、管理和维护数据库。
视觉研究的前世今生（四） ▼ §4 视觉研究的信息时代 §4-1 概述 50年代末Bell实验室的B. Julesz设计了随机点立体图对，发现即使没有单眼线索，只要左右眼图像有视差，实体镜下一样能产生深度感。这样引起了立体视觉理论的革命：学术界过去一直以为，只有先识别物体才能产生深度感，现在发现只要有视差，就能在实体镜下恢复深度感，不是先识别后产生立体视觉，而是立体视觉产生在识别之前。这一重大发现使得MIT 人工智能实验室的Marr 和Poggio 等想到，可以利用摄像机获得的两个有视差的图像，测量对应点
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）。
上一篇详细讲解了如何用Canal和Kafka，将MySQL数据实时全量同步到Greenplum。对照本专题第一篇中图1-1的数据仓库架构，我们已经实现了ETL的实时抽取过程，将数据同步到RDS中。本篇继续介绍如何实现后面的数据装载过程。实现实时数据装载的总体步骤可归纳为：
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Navicat Premium 16 Mac是一套数据库开发工具，让你从单一应用程序中同时连接 MySQL、MariaDB、MongoDB、SQL Server、Oracle、PostgreSQL 和 SQLite 数据库。Navicat Premium 16 for Mac 与 Amazon RDS、Amazon Aurora、Amazon Redshift、Microsoft Azure、Oracle Cloud、MongoDB Atlas、阿里云、腾讯云和华为云等云数据库兼容。
虽然它在今年7月就已经被提出，但当时在GitHub上除了“一纸”文档之外就没有任何东西。
本篇介绍如何利用Kettle提供的转换步骤和作业项实现Hadoop数据仓库的数据抽取，即ETL过程中的Extract部分。首先简述Kettle中几种抽取数据的组件，然后讲述变化数据捕获（Change Data Capture，CDC），以及Kettle如何支持不同的CDC技术。Hadoop生态圈中的Sqoop工具可以直接在关系数据库和HDFS或Hive之间互导数据，而Kettle支持Sqoop输入、输出作业项。最后我们使用Kettle里的Sqoop作业项以及基于时间戳的CDC转换实现销售订单示例的数据抽取过程，将MySQL中的源数据抽取到Hive的rds数据库中。
Navicat Premium 是一套数据库开发软件，可以多重连线资料库的管理工具，让你从单一应用程序中同时连接 MySQL、MariaDB、MongoDB、SQL Server、Oracle、PostgreSQL 和 SQLite 数据库。Navicat Premium 可以快速轻松地创建、管理和维护数据库。让管理不同类型的资料库更加的方便。
五、快照 前面实验说明了处理维度的扩展。本节讨论两种事实表的扩展技术。 有些用户，尤其是管理者，经常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常用的事实表扩展技术。 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汇总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，到订单中的商品被打包、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。 1. 周期快照 下面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。下图中的模式显示了一个名为month_end_sales_order_fact的新事实表。
Postico for Mac是一款可以在苹果电脑MAC OS平台上使用的PostgreSQL客户端，支持本地和远程云服务，Heroku Postgres, Amazon Redshift, Amazon RDS等，非常不错的一款PostgreSQL客户端。
OLAP 是一个很卷的赛道，创业公司也众多。在本文中，笔者基于 10+ 年的大数据与数据仓库的工作经验，就目前的主流趋势：离在线一体化、引擎一体化、云原生化等写一些思考，抛砖引玉，希望能与各位共同探讨。
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2022年12月14日-16日，由IT168联合旗下ITPUB、ChinaUnix两大技术社区主办的第13届中国数据库技术大会（DTCC2022）在线上成功召开。本次大会重点围绕时序数据库、图数据技术、实时数仓技术与应用实践、云原生数据库、大数据平台与数据安全等内容展开分享和探讨，为广大数据领域从业人士打造一场年度盛宴。
最近在实现 MetaProtocol 时阅读了 Envoy 相关的一些源码。这里将一些重要流程的时序图记录下来，以备后续查看。
经过测试使用发现，RDS PostgreSQL 存在限制的主要有两类 SQL 命令：
有一个Spring Cloud的jar包，文件名为：RDS.jar。必须要jdk1.8版本，需要部署在 Centos 7.5的服务器上面，最好能设置开机自启动！
云数据库的RDS 产品，在传统开源的系列里面大致可以选择的是 POSTGRESQL 和 MYSQL 两种，诚然在RDS 的里面大部分产品最终的选择还是MYSQL ，今天不想讨论产品的量，而是想讨论以下产品的难度，RDS 产品在 POSTGRESQL 和 MYSQL 两种产品的难度问题。
MySQL性能压测或者基准测试看起来很简单，使用sysbench，tpcc工具跑跑拿到数据就好，其实压测是一个技术活儿，尤其是涉及到性能对比的测试，因为不同场景/不同厂商的产品的参数设置不同，测试的结果也不一样。如果不阐明具体的参数配置差异，直接给出压测结果可能给其他人带来误导。
在一个风和日丽的下午，姜同学正在研究动态规划算法，突然被临时传递了一个需求，大致就是测试的同学想要做自动化测试。具体的细节略过，姜同学认为需求还比较合理，可以做。要求如下： ● 无损备份线上数据库到文件 ● 支持表级备份 ● 支持字段脱敏 ● 支持版本管理 ● 支持一键还原
接《Amazon Aurora：云时代的数据库 ( 上）》 4. 日志驱动 在这一节中，我们介绍了数据库引擎是如何产生日志的，这样可持久化状态、运行时状态、以及复制状态永远是一致的。重点讲述了如何
云数据库rds是什么？这个问题是很多人都想了解的问题，因为大多数人对于云数据库rds并不是很了解，因为大多数人还停留在自建数据库这种意识上，并没有真正地了解到云数据库的优势，以及云数据库未来的发展趋势，也连带着大家对于云数据库RDS不是很了解。那么接下来就为大家简单说一下云数据库rds是什么？有哪些优势？
云数据库rds属于关系型数据库，是比较稳定可靠，可弹性伸缩的在线数据库服务，支持多种引擎，可以提供备份，恢复，迁徙等方面的服务，所以在现在的很多场景中都有很好的应用。那么云数据库rds怎么用？云数据库RDS的优势是什么？
简介和安装 redis简介： 开源高性能key-value存储；采用内存中（in-memory）数据集的方式，也可以采用磁盘存储方式（前者性能高，但数据可能丢失，后者正好相反） 支持字符串（strings）、哈希（hashes）、列表（lists）、集合（sets）和 有序集合（sorted sets）等；支持对复杂数据结构的高速操作。 特性多，支持主从同步、pub/sub等 支持多种客户端（http://redis.io/clients） ... 注：应用场景没有提到，暂时没有太多实际体会，不瞎说，
是允许我们处理客户端数据的一系列服务的统称, 主要可以为公司节约计算机的硬件成本.
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这一节中，将依次介绍MySQL 5.7的各种新特性。由于MySQL 5.7改进较多，因此，本文将这些新特性进行了简单的分类，分为安全性、灵活性、易用性、可用性和性能。接下来，将从各个分类依次进行介绍。
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