tdsql支持3种表: 单表 表结构与数据只存在于第一个set上. 使用和普通mysql完全一样....: image.png 对单表创建存储过程 其实实际使用单表的场景不多的, 也不建议使用单表....这样是可以的, 但是不建议这么做. image.png 思考一下: 如果我先创建存储过程, 再创建分表, 再透传sql调用存储过程行不行?...答案:不行 对广播表创建存储过程 也是不支持的, 其实也可以使用透传sql, 每个set都创建相同的存储过程, 调用的时候透传到每个set上执行....image.png 结论: tdsql-mysql版不支持创建存储过程(单表除外), 不支持调用存储过程. 但是单表可以使用sql透传调用存储过程.
txtDatabase.Text; //数据库 args[4] = "-i " + AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory + "Install.sql"; //sql脚本路径
开发中用存储过程的朋友可能会用到： ORACLE数据库的SQL如下： SELECT * FROM ALL_SOURCE t WHERE t.TYPE = 'PACKAGE BODY' AND t.TEXT
数据主要来源于MySQL和MongoDB中的业务数据、Elasticsearch中的用户行为数据与日志数据；ETL过程通过编写Python脚本来完成，由Airflow负责任务流的管理；建立适于分析的多维数据模型...而且团队主要技术栈是Python，使用Python操作Hadoop本身就会有性能损耗 为什么是MySQL?...当所有需要的维度表都直接关联到事实表时，看上去就是一颗星星，称之为星型模型；当有一个或多个维表没有直接关联到到事实表上，而是通过其他维度表连接到事实表上时，看上去就是一颗雪花，称之为雪花模型。...使用Airflow，首先要编写对应的任务脚本，通常脚本需要做三件事：第一，描述DAG的属性（比如schedule、重试策略等），第二，描述Task属性（比如Operator是什么），第三，描述Task的依赖情况...随着数据规模的增长和业务的复杂化，未来还有很多路要走：如何合理的建模？如何有效的利用数据？如何提高数据分析效率？期待更多的挑战！
数据主要来源于MySQL和MongoDB中的业务数据、Elasticsearch中的用户行为数据与日志数据；ETL过程通过编写Python脚本来完成，由Airflow负责任务流的管理；建立适于分析的多维数据模型...而且团队主要技术栈是Python，使用Python操作Hadoop本身就会有性能损耗。 为什么是MySQL?...当所有需要的维度表都直接关联到事实表时，看上去就是一颗星星，称之为星型模型；当有一个或多个维表没有直接关联到到事实表上，而是通过其他维度表连接到事实表上时，看上去就是一颗雪花，称之为雪花模型。...使用Airflow，首先要编写对应的任务脚本，通常脚本需要做三件事：第一，描述DAG的属性（比如schedule、重试策略等），第二，描述Task属性（比如Operator是什么），第三，描述Task的依赖情况...随着数据规模的增长和业务的复杂化，未来还有很多路要走：如何合理的建模？如何有效的利用数据？如何提高数据分析效率？期待更多的挑战！
今天小麦苗给大家分享的是Oracle中如何导出存储过程、函数、包和触发器的定义语句？如何导出表的结构？如何导出索引的创建语句？。 Oracle中如何导出存储过程、函数、包和触发器的定义语句？...如何导出表的结构？如何导出索引的创建语句？...QQ群里有人问：如何导出一个用户下的存储过程？ 麦苗答：方法有多种，可以使用DBMS_METADATA.GET_DDL包。...使用如下的脚本即可导出某个用户下的存储过程代码到/tmp/a.sql文件中： SET PAGESIZE 0 SET TRIMSPOOL ON SET LINESIZE 10000 SET LONG 90000...使用如下的脚本即可导出某个用户下的存储过程代码到/tmp/a.sql文件中： SET PAGESIZE 0 SET TRIMSPOOL ON SET LINESIZE 10000 SET LONG 90000
在本文中，我们将学习如何使用 Python 脚本自动备份华为路由器和交换机的配置。我们将了解如何通过 SSH 连接设备、执行备份命令，并将备份保存到本地计算机中。...编写 Python 脚本 现在，让我们开始编写 Python 脚本来自动备份华为路由器和交换机的配置。...完整示例代码 以下是一个完整的示例代码，展示了如何使用 Python 脚本自动备份华为路由器和交换机的配置： import paramiko import time # 创建 SSH 连接 ssh =...结论 使用 Python 脚本自动备份华为路由器和交换机的配置可以节省时间和精力，确保重要的网络设备配置得到及时备份。...通过自动化备份过程，您可以更好地管理和维护网络设备，提高网络可靠性和安全性。 往期推荐 echo命令在Unix中的作用以及其常见用法 什么是OSPF被动接口？如何配置？
在本文中，我们将学习如何使用 Python 脚本自动备份华为路由器和交换机的配置。我们将了解如何通过 SSH 连接设备、执行备份命令，并将备份保存到本地计算机中。...编写 Python 脚本现在，让我们开始编写 Python 脚本来自动备份华为路由器和交换机的配置。...完整示例代码以下是一个完整的示例代码，展示了如何使用 Python 脚本自动备份华为路由器和交换机的配置：import paramikoimport time# 创建 SSH 连接ssh = paramiko.SSHClient...结论使用 Python 脚本自动备份华为路由器和交换机的配置可以节省时间和精力，确保重要的网络设备配置得到及时备份。...通过自动化备份过程，您可以更好地管理和维护网络设备，提高网络可靠性和安全性。
题目 Oracle中如何导出存储过程、函数、包和触发器的定义语句？如何导出表的结构？如何导出索引的创建语句？...imp工具使用SHOW=Y LOG=GET_DDL.sql的方式，可以看到清晰的DDL脚本，同时也不会真正的执行数据导入。...不过对于exp生成的DDL语句不能直接使用，需要使用SHELL脚本做相应的处理后才能使用。...另外，使用imp工具的indexfile选项也可以把dmp文件中的表和索引的创建语句导出而不导入任何对象，命令如下： imp userid/userid@service_name file=/tmp/exp_ddl_lhr...& 说明： 有关导出数据库存储过程、函数、包、触发器、表和索引原DDL定义语句的更多内容可以参考我的BLOG：http://blog.itpub.net/26736162/viewspace-2152892
ODS：原始数据层 存储格式：AVRO 数据内容：基本与原始数据是一致的 DWD：明细数据层 存储格式：Orc 数据内容：基于与ODS层是一致的 ODS层的需求是什么？...ColumnMeta：列名、列的注释、列的类型、长度、精度 如何使用Python构建Oracle和Hive的连接？...版本：Python 3.7.4 命令sasl 02：项目目标 回顾维度建模 建模流程：划分主题域和主题 维度设计：构建维度矩阵 维度模型：雪花模型、星型模式 项目中的建模流程和维度设计 划分了哪些主题域...星型模型 设计：所有维度表直接关联事实表 优点：每次查询时候，直接获取对应的数据结果，不用关联其他的维度子表，可以提高性能 缺点：数据冗余度相比雪花模型较高 星座模型 星座模型：基于星型模型的演变...，多个事实共同使用一个维度表 小结 掌握维度设计的常用模型
在使用 Python 和 SQLAlchemy 时，结合外键映射可以让你在查询时轻松地获取其他表中的数据。...下面我会演示如何设置外键关系，并通过 SQLAlchemy 查询获取其他表中的数据。1、问题背景在使用 SQLAlchemy 进行对象关系映射时，我们可能需要获取其他表中的数据。...例如，我们有一个 Customer 表和一个 Order 表，Customer 表中有 uid、name 和 email 字段，Order 表中有 item_id、item_name 和 customer...现在，我们希望从 Order 表中查询订单信息时，同时获取该订单所属客户的姓名和电子邮件地址。...2.2 单向关系映射如果我们只需要从 Order 表中获取客户信息，而不需要从 Customer 表中获取订单信息，那么我们可以使用单向关系映射。
数据成本：减少不必要的数据冗余，实现计算结果数据复用，降低大数据系统中的存储成本和计算成本。 使用效率：改善用户应用体验，提高使用数据的效率。...所谓星型模式，就是以一个事实表为中心，周围环绕着多个维度表。 还有一种模式叫做雪花模式，是对维度做进一星型模型做OLAP分析很方便 为什么选择维度建模 1....，每个事实表代表一个独立的业务过程，事实表之间不存在直接的依赖关系，这样业务人员可以很容易地将分析需求对应到事实表上，利用工具或手工写出简单的SQL，将统计数据提取出来进行分析。...也就是说我们可以根据事实表和维度表的关系，又可将常见的模型分为星型模型和雪花型模型 星型模型和雪花模型的主要区别在于对维度表的拆分，对于雪花模型，维度表的设计更加规范，一般符合3NF；而星型模型，一般采用降维的操作...雪花模型 星形模式中的维表相对雪花模式来说要大，而且不满足规范化设计。雪花模型相当于将星形模式的大维表拆分成小维表，满足了规范化设计。
与星型模式相同，雪花模式也是由事实表和维度表所组成。所谓的“雪花化”就是将星型模式中的维度表进行规范化处理。当所有的维度表完成规范化后，就形成了以事实表为中心的雪花型结构，即雪花模式。...但是，星型模式的商场表中会有10,000个冗余的区县属性信息，而在雪花模式中，商场表中只有10,000个区县的主键，而需要存储的区县属性信息只有220个，当区县的属性很多时，会大大减少数据存储占用的空间...有些数据库开发者采取一种折中的方式，底层使用雪花模型，上层用表连接建立视图模拟星型模式。这种方法既通过对维度的规范化节省了存储空间，同时又对用户屏蔽了查询的复杂性。...数据集市一般采用维度模型设计方法，数据结构使用星型模式或雪花模式。 正如前面所介绍的，设计维度模型先要确定维度表、事实表和数据粒度级别，下一步是使用主外键定义事实表和维度表之间的关系。...但是，一般不能将操作型系统里的数据直接迁移到数据仓库，而是需要一个中间处理过程，这就是所谓的ETL过程。需要知道如何清理操作型数据，如何移除垃圾数据，如何将来自多个源系统的相同数据整合在一起。
数据模型：就是数据组织和存储的方法，它强调从业务、数据存取和使用的角度合理存储数据。...从分析决策的需求构建模型，为分析需求服务，因此它重点关注用户如何快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂分析的响应性能。典型的代表是星型模型，以及在一些特殊场景下使用雪花模型。...雪花型模型： 当维度表中的层次关系是规范的时，低粒度属性作为辅助表通过属性键连接到基本维度表。这一过程包含多重维度表层次时，建立的多层次结构被称为雪花模式。...累积快照事实表： 累计快照事实表的行汇总了发生在过程开始和结束之间可预测步骤内的度量事件。 维度：维度提供围绕某一业务过程事件所涉及的“谁、什么、何处、何时、为什么、如何”等背景。...：总线矩阵（Bus Matrix）是一种数据仓库和数据建模中使用的设计方法，它用于组织和管理数据仓库中的维度和事实表。
转换（Transform）：对提取的数据进行清洗、转换和整合，以便于存储和分析。加载（Load）：将转换后的数据加载到数据仓库中。...为了进行企业级的数据分析和决策，需要将这些数据整合到一个中央数据仓库中。这就需要使用ETL过程。首先，需要从每个部门的数据库中提取数据。...实体关系建模的优点是灵活、可扩展和可维护，适用于复杂的数据仓库场景。模式化建模模式化建模是一种基于模式的数据建模技术，它使用模式来描述数据之间的关系。...模式化建模的优点是灵活、可扩展和可维护，适用于复杂的数据仓库场景。数据仓库建模数据仓库建模是一种基于业务过程的数据建模技术，它使用业务过程来描述数据之间的关系。...在数据开发过程中，需要使用各种工具和技术，例如SQL、Python、R和机器学习算法等。数据开发是一个不断发展和演变的领域，需要不断学习和更新知识，以适应不断变化的业务需求。
数据仓库是所有操作环境和外部数据源的快照集合。它并不需要非常精确，因为它必须在特定的时间基础上从操作环境中提取出来。 数据集市：数据仓库只限于单个主题的区域，例如顾客、部门、地点等。...事实存储于一张表中（当使用关系数据库时）或者是多维数据库中的一个单元。每个事实包括关于事实（销售额，销售量，成本，毛利，毛利率等）的基本信息，并且与维度相关。...星型模式：是数据仓库应用程序的最佳设计模式。它的命名是因其在物理上表现为中心实体，典型内容包括指标数据、辐射数据，通常是有助于浏览和聚集指标数据的维度。...星形图还常常产生一种包含维度数据和指标数据的两层模型。 雪花模式：指一种扩展的星形图。星形图通常生成一个两层结构，即只有维度和指标，雪花图生成了附加层。...实际数据仓库系统建设过程中，通常只扩展三层：维度（维度实体）、指标（指标实体）和相关的描述数据（类目细节实体）超过三层的雪花图模型在数据仓库系统中应该避免。
这并不是一个巨大的惊喜，因为拍摄单个雪花的图像将是一个手动密集型过程，回报率相对较低。但是，我确实从东印第安纳大学找到了一个很好的数据集，我们将在本教程中使用它。...该代码从包含雪花图像的链接网页中解析出所有图像 URL 并下载图像。它将在/notebooks/images中创建一个名为雪花的新子目录，脚本将使用雪花图像填充这个新文件夹。...它为整体解决方案的两种主要技术——特征提取和语义相似性搜索——提供了实用的实施指南。这个笔记本将成为我们雪花分析的基础。继续打开它并运行整个笔记本（因为它需要一点时间），然后我们将看看它包含什么。...笔记本分为三个主要部分： 语义图像搜索的概念概述 使用 CNN 和演示代码提取特征的说明 使用 Facebook 的 AI 相似度搜索 (FAISS) 和演示代码解释相似度搜索 笔记本第 1 节 第一部分包含有关语义搜索的端到端过程如何工作的背景信息...结论 现在，您可以使用多种工具和 ML 方法，您可以利用它们来寻找独特的雪花，包括那些被过度炒作的雪花。
最后，我们将深入探讨分布式ID的落地与实现，包括使用Golang实现雪花算法和段模式，并结合实际业务场景进行讨论。...结合部门的实际的业务案例，将详细介绍如何根据业务需求选择合适的分布式ID技术，并通过段模式和雪花模式重构部门数据库，实现更高效的数据管理。...InnoDB是MySQL的一种常用存储引擎，提供了事务支持和行级锁等特性。 AUTO_INCREMENT=9：指定了表的自增主键从值9开始递增。...号段模式适用于高并发场景，可以减少对数据库的访问压力，但需要额外的管理和调度机制。 优点： 分段管理：号段模式可以将ID生成过程分成两个阶段，提高了并发能力和性能。...3.2 段模式 段模式在分段管理的过程中也能够保证ID的唯一性和递增性，通过对号段进行动态管理和分配，可以充分利用号段的使用效率，提高了ID的生成性能和效率。
功能介绍 1、快速确定目标文件是否可疑； 2、可疑枚举所有MSI表并转储特定记录； 3、支持从CAB提取二进制数据和所有文件，以及从CustomActions提取脚本； 4、使用YARA规则扫描所有内部数据和记录...接下来，广大研究人员可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/mgeeky/msidump.git 然后切换到项目目录中，使用pip命令和项目提供的...这一次，Binary表中存储了一个可执行文件，这个可执行文件会在安装过程中被执行： 如需提取目标文件，可以直接运行下列命令： python msidump.py evil2.msi -x binary...extracted：该选项用于设置输出目录； 如需获取最详细的输出，可以直接在终端窗口输出记录或将结果存储到文件中： python msidump.py [...]...-o analysis.log 工具完整使用 PS D:\> python .
运维如何对hive进行调度 将hive的sql定义在脚本当中； 使用azkaban或者oozie进行任务的调度； 监控任务调度页面。 4....星形模式的维度建模由一个事实表和一组维表成，且具有以下特点： a. 维表只和事实表关联，维表之间没有关联； b. 每个维表主键为单列，且该主键放置在事实表中，作为两边连接的外键； c....以事实表为核心，维表围绕核心呈星形分布。 2. 雪花模型 ? 雪花模式 雪花模式(Snowflake Schema)是对星形模式的扩展。...雪花模式的维度表可以拥有其他维度表的，虽然这种模型相比星型更规范一些，但是由于这种模型不太容易理解，维护成本比较高，而且性能方面需要关联多层维表，性能比星型模型要低。 3. 星座模型 ?...数据存储及压缩： 针对hive中表的存储格式通常有orc和parquet，压缩格式一般使用snappy。相比与textfile格式表，orc占有更少的存储。
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