MERGE关键字是一个神奇的DML关键字，它能将INSERT，UPDATE，DELETE等操作并为一句，根据与源表联接的结果，对目标表执行插入、更新或删除操作。
小数类型是一种数据类型，用于存储包含小数部分的数值。在数据库中，常见的小数类型包括：
MergeTree表引擎是ClickHouse的一种外部存储类型，用于高效地存储和查询分布式数据。MergeTree表引擎将数据存储在多个分区中，并通过合并操作将小分区合并为更大的分区，以减少存储空间和提高查询性能。
如果某个字段在查询中经常被用作过滤条件，那么在这个字段上创建索引可能会提高查询性能。例如，如果你经常根据员工的姓氏查询，那么在姓氏字段上创建索引可能是有益的。
在MySQL中，日期和时间数据类型用于存储日期、时间或日期时间值。日期和时间数据类型在查询和排序数据时非常有用，并且可以进行各种日期和时间计算。
在数据库操作中，处理日期是一个关键的方面。确保插入的日期格式与数据库中日期列的格式匹配至关重要。以下是一些常见的SQL日期数据类型和处理方法。
甘特图是规划师和项目经理最简单、最有效的视觉工具，而Excel是制作甘特图最简洁常用的工具。
Power Query 可以在 Power BI 或 Excel 中使用，很多人一开始就在想到底用哪个平台来使用 Power Query，其实不必为此纠结，总有一天会意识到需要把查询复制到一个另一个中的。这有可能是将查询从一个 Excel 工作簿中复制到另一个 Excel 工作簿中，从 Excel 复制到 Power BI，或者从 Power BI 复制到 Excel。在本章中，将探讨将查询从一个工具快速移植到另一个工具的方法。请记住，虽然本书的重点是 Excel 和 Power BI，但这些步骤对于任何承载 Power Query 的工具来说几乎是相同的，即使它包含在其他微软产品或服务中。
从本篇开始，介绍使用Kettle实现Hadoop数据仓库的ETL过程。我们会引入一个典型的订单业务场景作为示例，说明多维模型及其相关ETL技术在Kettle上的具体实现。本篇首先介绍一个小而典型的销售订单示例，描述业务场景，说明示例中包含的实体和关系，并在MySQL数据库上建立源数据库表并生成初始的数据。我们要在Hive中创建源数据过渡区和数据仓库的表，因此需要了解与Hive创建表相关的技术问题，包括使用Hive建立传统多维数据仓库时，如何选择适当的文件格式，Hive支持哪些表类型，向不同类型的表中装载数据时具有哪些不同特性。我们将以实验的方式对这些问题加以说明。在此基础上，我们就可以编写Hive的HiveQL脚本，建立过渡区和数据仓库中的表。本篇最后会说明日期维度的数据装载方式及其Kettle实现。
本节中的示例更新SQLUser.MyStudents表。 下面的示例创建SQLUser.MyStudents表，并用数据填充它。 因为这个示例的重复执行会积累具有重复数据的记录，所以它使用TRUNCATE TABLE在调用INSERT之前删除旧数据。 在调用UPDATE示例之前执行这个示例:
（1）after insert 触发器，在插入数据之后获得@id变量以显示最新的自增长ID
在HANA开发中，经常会遇到一些业务数据不连续，但是在最终输出的时候要求连续展示，尽管对应的业务数据为空。这时生成序列数据是非常重要的一步。HANA提供了多种用于生成不同类型序列的函数，以下是一些常用的序列生成函数以及它们的详细用法。
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现金流量表（Cash Flow Statement），是指反映企业在一定会计期间现金和现金等价物流入和流出的报表。现金流量表是企业财务报表的三个基本报告之一（另外两个是资产负债表和损益表）。 为了全面系统地揭示企业一定时期的财务状况、经营成果和现金流量，财务报表需按财政部会计准则的标准格式设计，因此，财务报表的典型特征是数据更新频繁、分析维度多、数据来源复杂，常规的报表工具很难同时满足上述所有需求 本博客将带大家了解如何使用类Excel 的 JavaScript 电子表格在前端创建现金流日历。此日历将广泛使用以下强大功能：
Mysql 本文的示例在 Mysql 5.7 下都可以测试通过。 概念 数据库（database）：保存有组织的数据的容器（通常是一个文件或一组文件）。 数据表（table）：某种特定类型数据的结构化清单。 模式（schema）：关于数据库和表的布局及特性的信息。模式定义了数据在表中如何存储，包含存储什么样的数据，数据如何分解，各部分信息如何命名等信息。数据库和表都有模式。 列（column）：表中的一个字段。所有表都是由一个或多个列组成的。 行（row）：表中的一个记录。 SQL 基础 SQL（S
之前两篇文章带你了解了 MySQL 的基础语法和 MySQL 的进阶内容，相关链接如下
以上共计累积了8种ETL算法，其中主要分成4大类，增量累加、拉链算法是更符合数据仓库历史数据追踪的算法，但现实中基于业务及性能考虑，往往存在全删全插、增量累全算法的数据表应用。
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要在 Excel 中编写规则，您只需在表中编写规则，并使用 Oracle Policy Modeling 样式标识单元格中的信息类型，
毫无疑问，对于开始就以表格形式处理数据的人来说，最简单的方法之一是打开 Excel 并开始在工作表中记录数据。虽然 Excel 并不是真正打算充当数据库的角色，但这正是实际发生的事情，因此 Power Query 将 Excel 文件和数据视为有效数据源。
合并来自多个文件数据的传统方法是极其繁琐和容易出错的。每个文件都需要经历导入、转换、复制和粘贴的过程。根据转换数据量的大小和复杂程度、文件的数量以及解决方案运行的时长，这些问题可能形成可怕的积累效应。
阿里的《Java开发手册》被Java开发者所拜读，基本人手一册，就在前几天(2020.04.22)发布了泰山版 - 会当凌绝顶，一览众山小，而这次发布新增了很多干货内容，在此，给大家分享一下，是时候更新你的手册了。(文末附下载地址)
SQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作关系数据库的强大语言。SQL语言被分为多个子语言，其中之一是DML（Data Manipulation Language），用于执行与数据的操作和管理相关的任务。在本文中，我们将深入探讨DML的各个方面，从基础操作到高级技巧，以帮助初学者更好地理解和使用SQL的DML。
分析师面临的普遍问题是，无论从哪里获得数据，大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此，不仅需要时间把数据加载到文件中，还得花更多的时间来清洗它，改变它的结构，以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
InnoDB和MyISAM是许多人在使用MySQL时最常用的两个表类型，这两个表类型各有优劣， 视具体应用而定。基本的差别为：MyISAM类型不支持事务处理等高级处理，而InnoDB类型支持。MyISAM类型的表强调的是性能，其执行数度比 InnoDB类型更快，但是不提供事务支持，而InnoDB提供事务支持已经外部键等高级数据库功能
在我们的用例中1-10% 是对历史记录的更新。当记录更新时，我们需要从之前的 updated_date 分区中删除之前的条目，并将条目添加到最新的分区中，在没有删除和更新功能的情况下，我们必须重新读取整个历史表分区 -> 去重数据 -> 用新的去重数据覆盖整个表分区
数据专业人员经常做的工作之一是将多个数据集追加到一起。无论这些数据集是包含在一个 Excel 工作簿中，还是分布在多个文件中，问题是它们需要被纵向【追加】到一个表中。
本文记录一下关于使用 fullcalendar 插件时，更新某一 date 下的 所有event。
目标地址: https://vip.stock.finance.sina.com.cn/corp/go.php/vFD_BalanceSheet/stockid/600004/ctrl/part/displaytype/4.phtml
长期以来，Kimball方法一直是维度数据建模技术的标准。根据Kimball的说法，“时间概念渗透到数据仓库的每个角落”。这在数据分析的背景下意味着什么？在较高的层面上，现代分析可以被视为随着时间的推移不断变化的数据的聚合。问题在于，不断变化的数据不仅包括新的添加，还包括对先前数据集的更改。
是一种流行的关系型数据库管理系统，它是以C和C++语言编写的，最初是由瑞典公司MySQL AB开发的，现在是由Oracle公司维护和支持。MySQL是开源软件，可在Windows、Linux、Mac OS、FreeBSD等各种操作系统上运行。MySQL的主要特点是速度快、易于使用、扩展性强、可定制性高、具有高度的可靠性和稳定性。MySQL广泛应用于互联网应用、企业应用、科研等领域，被广泛认为是开发Web应用程序的首选数据库。
上两篇里介绍了几种基本的维度表技术，并用示例演示了每种技术的实现过程。本篇说明多维数据仓库中常见的事实表技术。我们将讲述五种基本事实表扩展，分别是周期快照、累积快照、无事实的事实表、迟到的事实和累积度量。和讨论维度表一样，也会从概念开始认识这些技术，继而给出常见的使用场景，最后以销售订单数据仓库为例，给出Kettle实现的作业、转换和测试过程。
本篇重点是针对销售订单示例创建并测试数据装载的Kettle作业和转换。在此之前，先简要介绍数据清洗的概念，并说明如何使用Kettle完成常见的数据清洗工作。由于本示例中Kettle在Hadoop上的ETL实现依赖于Hive，所以之后对Hive做一个概括的介绍，包括它的体系结构、工作流程和优化。最后用完整的的Kettle作业演示如何实现销售订单数据仓库的数据转换与装载。
（三）初始装载 在数据仓库可以使用前，需要装载历史数据。这些历史数据是导入进数据仓库的第一个数据集合。首次装载被称为初始装载，一般是一次性工作。由最终用户来决定有多少历史数据进入数据仓库。例如，数据仓库使用的开始时间是2015年3月1日，而用户希望装载两年的历史数据，那么应该初始装载2013年3月1日到2015年2月28日之间的源数据。在2015年3月2日装载2015年3月1日的数据，之后周期性地每天装载前一天的数据。在装载事实表前，必须先装载所有的维度表。因为事实表需要维度的代理键。这不仅针对初始装载，也针对定期装载。本篇说明执行初始装载的步骤，包括标识源数据、维度历史的处理、使用SQL和Kettle两种方法开发和测试初始装载过程。 设计开发初始装载步骤前需要识别数据仓库的每个事实表和每个维度表用到的并且是可用的源数据，并了解数据源的特性，例如文件类型、记录结构和可访问性等。表（三）- 1里显示的是本示例中销售订单数据仓库需要的源数据的关键信息，包括源数据表、对应的数据仓库目标表等属性。这类表格通常称作数据源对应图，因为它反应了每个从源数据到目标数据的对应关系。生成这个表格的过程叫做数据源映射。在本示例中，客户和产品的源数据直接与其数据仓库里的目标表，customer_dim和product_dim表相对应。另一方面，销售订单事务表是多个数据仓库表的源。
一个SQL语句，如select * from tablename ，从支持接口进来后，进入连接池后做权限、验证等环节，然后判断是否有缓存，有则直接放回结果，否则进入SQL接口，在查询之前查询优化器进行优化，最后进行解析，查询。并通过存储引擎与文件交互。
本文针对关系型数据库的一般语法。限于篇幅，本文侧重说明用法，不会展开讲解特性、原理。
DATESINPERIOD函数隶属于“时间智能函数”，属于“表”函数。这个函数的功能很强大，用途方面也是比较广泛的。
修复 futures_rule 数据接口，增加通过日期查找历史数据的功能，可以通过该接口获取近期期货交易日历数据。
MySQL 中当需要使用其它表的数据来更新数据时，多表联合查询的数据进行更新，可通过 update select 语句将select查询结果执行update。
创建数据库和表都需要用到数据库脚本语言：sql，全称是：Structured Query Language，结构化查询语言
知识无底，学海无涯，到今天进入MySQL的学习4天了，知识点虽然简单，但是比较多，所以写一篇博客将MySQL的基础写出来，方便自己以后查找，还有就是分享给大家。
二、按需装载 前面已经做了“初始装载”和“定期装载”。还有一种需要熟悉的装载类型，按需装载。所谓“按需装载”指的是，在正常调度之外，当源数据有效或者数据仓库需要时进行装载。例如，促销销售源数据只有在促销期内有效，而在其它时间是无效的，而对促销期数据就要进行按需装载。 在“建立数据仓库示例模型”中讨论的日期维度数据生成可以看做是一种按需装载。数据仓库预先装载了日期，当日期用完时，需要再次运行预装载。 本节的主题是按需装载，首先修改数据库模式，然后在DW数据库上执行按需装载，使用促销期场景进行说明。定期装载不适合促销期场景，因为促销期数据并不是按调度定期装载。下面是需要装载的促销期内容，存储在source.promo_schedule表中。
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：
ClickHouse是一款开源的分布式列式存储数据库管理系统，广泛用于大型数据分析和数据仓库场景。作为一种列式存储数据库，ClickHouse采用了一些高效的数据结构来实现主键索引，并通过一系列优化技术来提升查询性能。本文将介绍ClickHouse主键索引的存储结构以及一些查询性能优化方法。
欢迎回到这个关于在 MySQL 中处理日期和时间的系列。在前面章节中，我们探讨 MySQL 的时态数据类型。第一部分介绍了 DATE、TIME 和 DATETIME 数据类型，而本部分将介绍余下的 TIMESTAMP 和 YEAR 类型。
1.如果表名后没有字段列表，values后的值列表中的个数和表字段个数一致，并且值列表的顺序和字段列表的顺序一致。一般如果主键列自增，不显示的给自增列赋值；
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DATESMTD函数，DATESQTD函数与DATESYTD函数三者都隶属于“时间智能函数”，属于“表”函数。因为三者的用途、语法结构基本上是类似的，白茶决定一起打包带走。
1、DDL(Data Definition Languages)语句:数据定义语言，这些语句定义了不同的数据段、 数据库、表、列、索引等数据库对象的定义。常用的语句关键字主要包括 create、drop、alter 等。
在为一个Oracle数据库系统创建用户之后,这些用户既不能与数据库服务器连接,也不能做任何事情,除非他们具有执行特定数据库操作的权限. oracle内置权限：（SELECT * FROM SYSTEM_PRIVILEGE_MAP查）；
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