8、需要能够查询出一个零部件被哪些产品或结构借用。目前所有查询操作最终结果界面设计都很糟糕。 替换件：本产品必须要有的组成部分，一般数量都不变化，例如汽车的发动机。可以有多种选装规格。...维修BOM信息来源一般从设计BOM对应记录属性中筛选获得消耗件、备用件、易损易耗件明细。 一般在PDM软件里完成汇总，同样可以在ERP软件里作为基础数据运用。...从PDM数据转化到MRP物料数据： 这时，在MRP中寻找与PDM中代号相同的图号，如果存在，即认为该产品在MRP中已存在，并分别在两个系统中做标志。...否则，认为PDM中的产品在MRP中是新产品，这时按照MRP的命名规范在MRP中添加相应的物料号、名称、重量、图号、规格等信息，并标志其从PDM中而来。...如，产品不能实现其功能，或不利于安全时。 紧急性改变——迅速完成。如，工程部门设置一个合理日期来完成改变。 常规改变——从经济实用角度要求变化时再完成。
3 流程概览表 流程步骤 业务条件 业务角色 事务代码 预期结果 显示库存/需求情况 物料交货计划明细 采购员/计划员 MD04 显示物料交货计划明细 过帐收货 已在系统中创建物料交货计划明细 仓库文员...4 流程步骤 4.1 MD04显示库存/需求清单 MRP 运行已在物料 R128 的计划协议中生成了（使用 MTS 处理）计划明细。...选择 MRP 元素SchLne并选择元素的细节，或双击此行。 4. 在 MRP 元素的附加数据 窗口，选择 显示元素。 5....在 显示交货分配计划：交货计划对于项目 xxxx屏幕，可以在MRP结果中查看计划的数量和 交货日期。 ? 已显示库存需求的概览清单。...可以在事务 MMBE中显示库存概览。 ? ? 8. 选择返回 以回到 SAP轻松访问 屏幕。 1. 物料过帐到供应商特定寄售库存中的非限制使用库存。 2. 开出收货单。
2、OLAP分类 MOLAP，基于多维数组的存储模型，也是OLAP最初的形态，特点是对数据进行预计算，以空间换效率，明细和聚合数据都保存在cube中。...ROLAP，基于关系模型进行存储数据，不需要预计算，按需即时查询。明细和汇总数据都保存在关系型数据库事实表中。其特点是与事务实体对应，关系清晰；但一般需要较为复杂的数据准备。...在响应前端需求时，一般较快，但取决于计算引擎能力。 HOLAP，混合模型，细节数据以ROLAP存放，聚合数据以MOLAP存放。这种方式相对灵活，且更加高效。...3、OLAP基本操作 ★钻取：维的层次变化，从粗粒度到细粒度，汇总数据下钻到明细数据。如通过季度销售数据钻取每个月的销售数据 ★上卷：钻取的逆，向上钻取。...4、OLAP选型 druid 实时查询和分析的高容错、高性能开源分布式系统，用于解决如何在大规模数据集下进行快速的、交互式的查询和分析。 实时的数据消费，真正做到数据摄入实时、查询结果实时。
这一过程发生的费用，即可纳入到SAP核算体系； 其它： 正常下客户订单，通过RUN MRP产生的工单预留，转成PO后，预留在这整个过程是不能被修改的，查看库存明细，即可看到明细，其中包括预留数量； 对工单发料后...，库存中的预留自动消失； 而手工创建的预留，则是可以删除的，对手工预留删除后，不能反删除！...预留信息包括什么料，多少量，何时需要，从哪个工厂仓库到哪个工厂仓库。 预留单由单头和明细组成。头一般包含创建者、移动类型，科目分配。明细包括至少一行明细。有料，量和需求日期。...预留后在系统中的结果： 1． 系统创建预留单，做为物料需求凭证。 2． 在物料主数据中，总存库和非限制库存量维持不变，预留库存增加预留的量。 3． 在MRP 该料可用量减少了预留量。...这可在MRP清单中查到，并在需求计划文件中增加一条明细条目。 流程： 1）产生预留需求 2）审批 3）系统中创建预留（通过审批） 4）根据预留发料 image.png
选定MRP要素 PldOrd并在此行上双击或选择元素明细。 计划订单包含三个日期： 订单完成日期和开始日期、计划开放日期。如果到达计划开放日期，计划订单转换为生产订单。...所需物料存放在供应存储地点的可用库存中。 此活动将不同存储地点，如：存储地 (1050) 的生产订单需求物料放到生产存储地点车间 (1020)。...在 按计划订单备料屏幕上，输入工厂，并在 为需求选择期间 字段中输入日期。 3....如果您使用 批次管理 (117)，您必须对批次管理组件执行批次决定输入批次字段或者根据F4查询。 补货存储地点是在物料主数据 MRP2 视图中指定的外部采购的存储地点。...系统从部件存储地点传输物料（物料凭证）到制造存储地点。要查看拣配清单，请使用事务代码 CO27。
52 ； 假设计划物料和实体物料的明细如下： 物料类别 物料 BOM 结构 计划物料 30039 30039 = 10002 * 1 + 10006 * 2 实体物料 30025 30025 = 10002...； MD04 查询计划物料的库存需求清单： ?...相关需求已经触发了采购申请，并且考虑了现有库存；这是由物料的汇总需求决定的； 2、 对实体物料维护客户需求，运行 MRP ； MD04 查询计划物料的库存需求清单： ?...上图中，客户需求分类的参数和策略 20 是一样的；具体细节可以参照策略 20 的介绍； 注意：结算参数文件和结果分析码不会影响 MRP 的运行，只是在 CO 模块中会有影响； ?...上面，是策略 82 所特有的；这些参数就是触发生产订单的参数； 装配类型 ：选 2 ，就是触发静态的生产订单，也就是，不管组件可用性检查结果如何，都只会生成一个生产订单； 订单类型 ：自动创建生产订单的类型
然后在目标数据库服务端创建外部表来读取这些文本数据，同时和相关的表做集合运算，比如Minus,intersect之类的操作，即可得到最终的结果。...说起来容易，在实际操作中碰到了一个比较有意思的问题。 在备库中准备做这类的大查询，结果抛出了一个错误。...对于这类问题，一个比较快捷的解决方法就是从主库生成备库控制文件，然后启动数据库到Mount阶段即可。...而这个时候查看dg broker中的verbose明细信息，显示这个备库目前的状态为： Current status for "sTEST2": Error: ORA-16766: Redo Apply...这个数据文件通过查看明细信息发现已经处于这种状态很久了，也就意味着这部分信息在控制文件中已经无法保留，数据文件的SCN还是很早之前，比如半年前的 SCN情况。
跟我一起冲 就像一阵风 我知道我未来不是梦 汗水在眼中 泪水在风中 倔强的去过每一分钟 跟我一起冲 勇敢不怕痛 不经风雨怎么见彩虹 相信有一天 你会懂 我要你为我感到光荣 追风的英雄 在SAP中很多地方都会用到可用性检查...查询条件有物料、工厂、MRP area、检查规则， 其中检查规则很重要，不同的检查规则对应的配置中包含了不同的检查范围， 配置范围:OVZ9 ?...注意：当检查组中“累计”设置2或3时，CO09中勾选了需求数量才有效。 ? 下面我们看一下CO09的结果： ? 上面是总计显示：收货、发货、确认的发货 三个汇总数量。 收货：所有的供应汇总。...下面是显示明细，其中MRP元素是否显示都是OVZ9中设置的。 蓝色字体是分类别的汇总，可以双击展开/收缩： 可以看到蓝色的有四个层级：工厂、库存地点、批次、批次/库存地点。...另外，我们要注意，MD04 中ATP数量，并不是根据CO09中的计算逻辑。因为CO09中有考虑确认的数量，并且CO09是分四个组织级别显示。。
工作日的早上一般会有一波访问高峰，为了保持系统稳定，我们采用主动建立缓存+用户被动触发缓存的机制来降低Clickhouse服务器的压力。...一方面我们会将一些高频访问的页面查询结果进行缓存；另一方面，在离线数据更新完成后，我们通过分析，主动给最近5天来访问过相关数据的用户缓存默认条件的数据，降低波峰。...为此我们尝试了一些市面上其他引擎，如Ingite 、CrateDB、Kylin等，每种引擎从硬件成本或性能上都有自己特有的优势，不过综合到使用场景，最终我们选择了StarRocks。...适用于源数据在Broker进程可访问的存储系统（如HDFS）中。...用户通过MySQL协议提交例行导入作业，生成一个常驻线程，不间断的从数据源（如 Kafka）中读取数据并导入到StarRocks中。
场景描述：先放结论：Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置，Hbase主要解决实时数据查询问题，Hive主要解决数据处理和计算问题，一般是配合使用。...关键词：Hbase Hive 先放结论：Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置，Hbase主要解决实时数据查询问题，Hive主要解决数据处理和计算问题，一般是配合使用。...一、区别： Hbase： Hadoop database 的简称，也就是基于Hadoop数据库，是一种NoSQL数据库，主要适用于海量明细数据（十亿、百亿）的随机实时查询，如日志明细、交易清单、轨迹行为等...SQL、Impala等； 基于第一点，通过SQL来处理和计算HDFS的数据，Hive会将SQL翻译为Mapreduce来处理数据； 二、关系 在大数据架构中，Hive和HBase是协作关系，数据流一般如下图...： 通过ETL工具将数据源抽取到HDFS存储； 通过Hive清洗、处理和计算原始数据； HIve清洗处理后的结果，如果是面向海量数据随机查询场景的可存入Hbase 数据应用从HBase查询数据； ?
欢迎您关注《大数据成神之路》 先放结论：Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置，Hbase主要解决实时数据查询问题，Hive主要解决数据处理和计算问题，一般是配合使用。...一、区别： Hbase： Hadoop database 的简称，也就是基于Hadoop数据库，是一种NoSQL数据库，主要适用于海量明细数据（十亿、百亿）的随机实时查询，如日志明细、交易清单、轨迹行为等...SQL、Impala等； 基于第一点，通过SQL来处理和计算HDFS的数据，Hive会将SQL翻译为Mapreduce来处理数据； 二、关系 在大数据架构中，Hive和HBase是协作关系，数据流一般如下图...： 通过ETL工具将数据源抽取到HDFS存储； 通过Hive清洗、处理和计算原始数据； HIve清洗处理后的结果，如果是面向海量数据随机查询场景的可存入Hbase 数据应用从HBase查询数据； ?...Hive不提供row-level的更新，它适用于大量append-only数据集（如日志）的批任务处理。而基于HBase的查询，支持和row-level的更新。
DWD层一般按照业务主题建模，包含多个维度和事实表，维度表可以用来描述业务数据的特征，而事实表则包含了关键数据指标（如销量、价格等）。...---- （3）数据仓库ADS层 ADS层也称为数据应用层，其主要功能是保存结果数据，为外部系统提供查询接口，基于数据仓库的数据为企业提供增值应用，并将数据仓库的数据应用于企业决策、报表、分析、控制等领域...ADS层通常采用OLAP（Online Analytical Processing）技术，用于快速访问和查询数据。...ADS层一般包括多个宽表，用于支持与企业应用有关的查询、分析、报告、控制、决策等操作。这些宽表一般可以通过BI工具或自定义应用程序查询和访问，以满足企业的各种数据需求。...为了提高访问和查询速度，ADS层通常使用数据索引、缓存和预聚合等技术。 有时为了更好地管理和维护数据仓库，可以将ADS层从数据仓库中独立出去，成为一个独立的数据集市层（Data Mart）。
预留单的信息： 包括什么料，多少量，何时需要，从哪个工厂仓库到哪个工厂仓库。 预留单由单头和明细组成： 头一般包含创建者、移动类型，科目分配。明细包括至少一行明细。有料，量和需求日期。...预留后在系统中的结果： 1．系统创建预留单，做为物料需求凭证。 2．在物料主数据中，总存库和非限制库存量维持不变，预留库存增加预留的量。 3．在MRP该料可用量减少了预留量。...这可在MRP清单中查到，并在需求计划文件中增加一条明细条目。 三、预留还有一个作用，就是可以控制预留的物料不被移动，只能被预留部门使用。...Answer:3 Immediately MB25 -> reservation list 预留中的物料什么情况下会FINAL ISSUE？...今天发现一个问题，生产订单中的物料A还没有发料，但预留中的FINAL ISSUE的标志已经勾上了，由此我想知道，FINAL ISSUE除了在261发料中手工勾上外，还有在什么情况下会勾上？
Part 00 前期准备（生产订单创建） Step1、项目挂接生产物料（CJ20N）： Step2、运行该物料的MRP（MD02）： Step3、MD16查询计划订单： 计划订单创建后，CJE0查看项目预算...Step4、将计划订单转为生产订单： （1）CO41单个转计划订单转生产订单 （2）ZPPE003批量将计划订单转正常订单： Step5、计划订单转生产订单之后，查询项目预算、实际与计划对比表中，剩余计划与已分配计划已有值...（等于发料每个物料采购金额净值88.49*数量*10约=885）： CJI3查询明细： 至此，工单中的料工费中的料，我们测试了领料后，实际成本归集到生产订单既而归集到WBS中。...Step2、CJI3查看项目实际成本 除了生产订单1007080的料费884.96，还有报工的工时费（人工71（=5*14.2）与机器71.4（=7*10.2）） Part III 生产订单的费用 对于如工厂的水电费等...---- 免责声明：本文所用视频、图片、文字如涉及作品版权问题，请第一时间告知，我们将根据您提供的证明材料确认版权并按国家标准支付稿酬或立即删除内容！
ETL 数据仓库的数据源一般来自操作型系统，也就是说，必须在某个时点从操作型系统获取数据并将其导入数据仓库，这个过程就是通常所说的抽取（extract）、转换（transform）和装载...数据需求 通过数据仓库，既可以周期性地回答已知的问题（如报表等），也可以进行即席查询（ad-hoc queries）。...报表最基本的需求就是对预定义好的一系列查询条件、查询内容，排序条件等进行组合，查询数据，把结果用表格或图形的形式展现出来。而所谓的即席查询不是预定义好的，而是在执行时才确定的。...这就意味着他们应该能知道数据从哪来，何时抽取的，怎么转换的。更重要的是，他们需要访问原始数据来确定如何解决数据差异问题。实际上ETL过程应该总是在数据仓库的某个地方保留一份原始数据的拷贝。...如果用户要查询某种状态特性的订单，按3NF模型，逻辑上需要关联100万与1000万的两个大表，然后过滤两个表的状态值得到所要的结果。
1.问题 最近，发现车间在使用条码打印系统打印的时候，为了打印条码，从系统生产任务单中一个一个复制到EXCEL表中，然后根据事先设置的模板进行批量打印，这种重复性的CTRL+C和CTRTL+V不但效率低...表中，字段final_lot_id与stock_production_lot表中字段id关联； 在mrp_production表中，字段product_id与stock_production_lot表中字段...现在要通过查询指定日期范围内的生产单，它所对应的产品批次号是多少，同时查询出对应的产品名称。...2）LEFT JOIN 关键字从左表（table1）返回所有的行，即使右表（table2）中没有匹配。如果右表中没有匹配，则结果为 NULL。...3）RIGHT JOIN 关键字从右表（table2）返回所有的行，即使左表（table1）中没有匹配。如果左表中没有匹配，则结果为 NULL。
图 2 因此，重构后的结构如下： 图 3 重构后的指标平台只有一个数据库，查询时利用 StarRocks 内部 ETL 将明细数据转存到临时表，后续的汇总从临时表查询，避免了反复扫描大表。...每天同步当月数据：如国际火车的访问数据量较小，每天一个分区会导致 StarRocks 集群有很多小的 bucket，分桶数太多会导致元数据压力比较大，数据导入导出时也会受到一些影响，因此我们按月设置分区...500MB~1GB 为好，个别表设置的桶数量太少，导致查询时间长；其次是分区不合理，有些表没有设置分区，有些设置的分区后每个分区数据量很小，优化建议是将不常访问的数据按月分区，经常访问的数据按日分区。...3.3 函数问题 StarRocks 的 split 函数结果的下标从 1 开始，而 sparksql 等引擎对应的是从 0 开始，导致 sql 在 StarRocks 执行查询的时候不报错但是结果错误...然而，对于部分指标，我们可以尝试使用 Bitmap 来减少不必要的明细数据存储空间，并且更重要的是可以提高查询速度。在接下来的工作中，我们计划尝试这种方案，以进一步优化 UV 类指标的查询性能。
我们业务场景的数据源主要分为三类，业务数据库如 MySQL，应用系统如 K8s 容器服务日志，还有车机设备终端的日志。...在实际应用过程中，如果对计算字段或者业务场景进行变更，则要回溯部分甚至全部数据。 不支持数据明细查询。...如上图所示，在一般的 BI 场景中，用户方比如商务、财务、销售、运营、项目经理等会提出需求给数据分析人员，数据分析人员在 BI 平台上做数据看板，最终把看板提供给用户，用户从 BI 看板上获取所需信息，...与一般 BI 场景不同的是，我们将自助 / 对话式 BI 场景从数据分析人员方下沉到用户方，用户方只需要通过打字，描述数据分析的需求。...当自然语言转换成 SQL 后，将 SQL 给到 Apache Doris 查询得到分析结果。由此，用户通过打字就可以随时查看任意场景下的明细数据，或者任意字段的上卷、下钻。
♣ 题目部分 在Oracle的DG中，RFS、LNSn、MRP、LSP进程的作用分别是什么？ ♣ 答案部分 这几个进程是DG结构中日志传输、接受和应用的关键性进程，下面分别介绍这几个进程。...（一）RFS进程 RFS（Remote File Server）进程主要用来接受从主库传送过来的日志信息。...log 5: '/opt/oracle/oradata/lhrdb/std_redo5a.log' 在数据库中查询： SQL> SELECT PROCESS,PID,STATUS FROM V$MANAGED_STANDBY...异步方式）来传输日志的时候，则进程表现为nsa，若采用LGWR SYNC（同步方式）来传输日志的时候，则进程表现为nss，且通过视图GV$MANAGED_STANDBY查询的结果不尽相同，具体参考【表...（Managed Recovery Process）进程 该进程只针对物理备库，作用为应用从主库传递过来的Redo日志到物理备库，称为Redo Apply。
但实时数仓模型的处理的方式却和传统数仓有所差别，如明细层和汇总层的数据一般会放在 Kafka 上，维度数据一般考虑到性能问题则会放在 HBase 或者 Tair 等 KV 存储上，即席查询则可以使用 Flink...第四个是数据加工过程，离线数仓一般以 Hive、Spark 等批处理为主，而实时数仓则是基于实时计算引擎如 Storm、Flink 等，以流处理为主。...框架中还有FLink和Kafka的交互，在数据上进行一个分层设计，计算引擎从Kafka中捞取数据做一些加工然后放回Kafka。...在DIM层主要做一些高并发维度的查询关联，一般将其存放在HBase里面，对于DIM层比价复杂，需要综合考虑对于数据落地的要求以及具体的查询引擎来选择不同的存储方式。...、查询要求比较高的，如活动期间用户的销售列表等大列表直接存储在Redis里面。
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