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【DB笔试面试473】分区表常用数据字典视图有哪些？

题目部分 分区表常用数据字典视图有哪些？ 答案部分 Oracle分区表相关数据字典视图如下所示： （1）显示数据库所有分区表的信息：DBA_PART_TABLES。...（2）显示表分区信息，显示数据库所有分区表的详细分区信息：DBA_TAB_PARTITIONS。...（3）显示子分区信息，显示数据库所有复合分区表的子分区信息：DBA_TAB_SUBPARTITIONS。...（4）显示分区列，显示数据库所有分区表的分区列信息：DBA_PART_KEY_COLUMNS。...（5）显示子分区列，显示数据库所有分区表的子分区列信息：DBA_SUBPART_KEY_COLUMNS。 关于分区表的一些数据字典，作者写了以下3个脚本： 所有的分区表： SELECT d."

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    数据仓库事实表深度解析：三种核心类型及其应用场景

    现代数据仓库通过整合来自多个业务系统的数据，为企业提供统一、一致的数据视图，使决策者能够基于完整的历史数据进行深度分析。...维度键包括日期键、产品键、客户键、店铺键等，分别连接日期维度表、产品维度表、客户维度表和店铺维度表。度量值包括销售数量、销售金额、折扣金额、实际支付金额等。...维度设计方面，周期快照事实表通常包含快照日期维度和描述业务实体特征的维度。与事务事实表不同，它不包含代表具体业务事件的事务日期维度。...这种整合不仅简化了查询逻辑，更重要的是提供了业务过程的完整视图。 分析深度方面，累计快照事实表支持从多个维度分析业务过程的效率和质量。...性能优化的关键考量 在具体实施过程中，分区策略的选择对事实表性能至关重要。事务事实表建议按时间分区，便于历史数据的归档和管理，在BigQuery中可以利用分区裁剪显著提升查询性能。

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    【Android从零单排系列十一】《Android视图控件——日历、日期、时间选择控件》

    DatePicker –日期选择控件 3.TimePicker –时间选择控件 4.Chronometer—计时器控件 三.DEMO 前言 小伙伴们，在上文中我们介绍了Android视图控件ImageView...控件，本文我们继续盘点，介绍一下视图控件的日历、日期、时间组件。...，那一定支持英语、繁体、简体，任意定制实现 android:firstDayOfWeek：设置一个星期的第一天 android:maxDate ：最大的日期显示在这个日历视图mm / dd / yyyy...格式 android:minDate：最小的日期显示在这个日历视图mm / dd / yyyy格式 android:weekDayTextAppearance：工作日的文本出现在日历标题缩写 2....DatePicker –日期选择控件 android:calendarTextColor ： 日历列表的文本的颜色 android:calendarViewShown：是否显示日历视图 android:

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    全新ArcGIS Pro 2.9来了

    可以连接到Amazon Redshift、 Google BigQuery或 Snowflake。...连接后，可以在Google BigQuery 或 Snowflake 中的表上启用特征分箱， 以绘制不同比例的聚合特征。这使得以可用格式查看大量特征成为可能。...发布时，可以引用查询图层，创建图层将引用的物化视图，或创建将数据复制到门户的关系数据存储的快照。...数据工程 使用“字段统计转表”工具将字段面板中的统计数据导出到单个表或每个字段类型（数字、文本和日期）的单独表。可以从统计面板中的菜单按钮访问该工具 。...从图层属性表或其字段视图打开数据工程视图。 直接从字段面板访问属性表字段。 取消统计计算。 将一个或多个字段从字段面板拖到接受输入字段的地理处理工具参数中。

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    Wikipedia pageview数据获取(bigquery)

    该数据集自2015年五月启用，其具体的pageview定义为对某个网页内容的请求，会对爬虫和人类的访问量进行区分，粒度为小时级别，如下图： bigquery介绍 维基百科数据可以通过其API获取。...但是这部分文件的数量实在是太多了，因此使用bigquery是一个不错的选择。 bigquery请求 可以使用SQL命令对其进行请求。...由于数据在bigquery中使用分区表的形式存放，因此每次请求一年的数据。...以下代码以2015年的数据请求为例： WARNING：Bigquery并不是免费的，每次请求可能需要消耗十几个GB的额度，请注意！...该csv文件至少有两列，一列为日期，一列为小时级别的访问量。 数据使用top100en数据为基础，放在E盘的wikidata中。

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    一种基于分区列谓词补偿的物化视图增量更新方法

    背景当前业界在做物化视图增量更新时，物化视图一般会存储在一张分区表中，以分区为粒度进行增量、刷新、删除；不然就需要生成大量的物化视图元数据或每次都要重新计算历史所有的物化数据，成本是巨大的。...上述物化视图的增量为基础表数据append增加新分区，刷新为先删除后增加，删除即删除对应的分区；当前的物化视图分区表不允许有空洞，否则会导致物化视图无法命中；其他一致性问题见物化视图一致性问题。...增量物化视图的分区表是一张物理表，每次进行增量构建时，会先将数据计算好后追加load到新的分区，然后再 commit 元数据，会存在一段时间的中间状态；那么在改写用户sql时，根据当前的业界普遍的物化视图改写规则...-01-05分区，此时改写后的sql是扫描了物化视图中全部分区的数据，则数据不一致。...且用户在更新物化视图时，已经将查询sql促发，可能会导致该sql会扫描到在更新分区的数据。结论从上述说明中，我们可以发现通过指定物化视图的分区列做谓词补偿，可以解决在物化视图增量过程中的大多数问题。

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    1年将超过15PB数据迁移到谷歌BigQuery，PayPal的经验有哪些可借鉴之处？

    下图提供了数据流的简化视图。来自站点数据库的数据首先进入数据仓库。来自仓库的一些数据的副本被制作成一个由开源技术提供支持的数据湖。...图 1：PayPal 分析环境中的数据流高层视图 PayPal 在本地管理两个基于供应商的数据仓库集群，总存储量超过 20PB，为 3,000 多个用户提供服务。...Showback：数据用户对他们的资源消费情况没有清晰的视图。新的基础设施都应该有能力让我们的团队向用户提供这些高价值信息。...它的转译器让我们可以在 BigQuery 中创建 DDL，并使用该模式（schema）将 DML 和用户 SQL 从 Teradata 风味转为 BigQuery。...这包括行计数、分区计数、列聚合和抽样检查。 BigQuery 的细微差别：BigQuery 对单个查询可以触及的分区数量的限制，意味着我们需要根据分区拆分数据加载语句，并在我们接近限制时调整拆分。

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    20亿条记录的MySQL大表迁移实战

    但是，正如你可能已经知道的那样，对 BigQuery 进行大量查询可能会产生很大的开销，因此我们希望避免直接通过应用程序进行查询，我们只将 BigQuery 作为分析和备份工具。...将数据流到BigQuery 通过分区来回收存储空间 我们将所有数据流到 Kafka(为了减少负载，我们使用了数据过滤)，然后再将数据流到 BigQuery，这帮我们解决了查询性能问题，让我们可以在几秒钟内分析大量数据...我们为数据表准备了新的 schema，使用序列 ID 作为主键，并将数据按月份进行分区。对大表进行分区，我们就能够备份旧分区，并在不再需要这些分区时将其删除，回收一些空间。...将数据流到分区表中 通过整理数据来回收存储空间 在将数据流到 BigQuery 之后，我们就可以轻松地对整个数据集进行分析，并验证一些新的想法，比如减少数据库中表所占用的空间。...总结 总的来说，我们使用 Kafka 将数据流到 BigQuery。

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    使用Kafka，如何成功迁移SQL数据库中超过20亿条记录？

    但是，正如你可能已经知道的那样，对 BigQuery 进行大量查询可能会产生很大的开销，因此我们希望避免直接通过应用程序进行查询，我们只将 BigQuery 作为分析和备份工具。 ?...将数据流到 BigQuery 通过分区来回收存储空间 我们将所有数据流到 Kafka(为了减少负载，我们使用了数据过滤)，然后再将数据流到 BigQuery，这帮我们解决了查询性能问题，让我们可以在几秒钟内分析大量数据...我们为数据表准备了新的 schema，使用序列 ID 作为主键，并将数据按月份进行分区。对大表进行分区，我们就能够备份旧分区，并在不再需要这些分区时将其删除，回收一些空间。...将数据流到分区表中 通过整理数据来回收存储空间 在将数据流到 BigQuery 之后，我们就可以轻松地对整个数据集进行分析，并验证一些新的想法，比如减少数据库中表所占用的空间。...总 结 总的来说，我们使用 Kafka 将数据流到 BigQuery。

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    基于 StarRocks + Iceberg，TRM Labs 构建 PB 级数据分析平台实践

    （图 1，展示了 TRM 第一代数据平台如何处理面向用户的分析，并通过 Postgres 和 BigQuery 路由查询）二、从 BigQuery 迈向新一代开放式数据湖仓尽管 BigQuery 多年来在客户分析场景中表现稳定...基于使用 BigQuery 和 Postgres 的经验，总结出以下几点关键观察：查询时尽量减少数据读取量至关重要，可通过数据压缩、聚簇与分区优化扫描效率；传统的 B-tree 索引在 PB 级别数据下效率低下...尽管 Delta Lake 在功能和性能上表现不错，但由于不支持分区演进，且在大规模分析与批处理场景中与 Iceberg 重叠较多，最终未被采纳。...在本轮测试中，数据集扩展至 2.85 TB，查询包含 SUM、COUNT、GROUP BY 等聚合操作，并叠加数组与日期范围过滤条件。测试结果如下：StarRocks：在复杂聚合负载下表现出色。...StarRocks：通过优化 Iceberg 表的分区与聚簇设计、合理配置集群规模并启用缓存策略，实现低延迟、高并发。

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    基于 Go 语言开发在线论坛（八）：消息、视图及日期时间本地化

    由于之前所有页面和消息文本都是英文的，而我们开发的应用基本都是面向中文用户的，所以需要对项目进行本地化，今天正好借着这个入门项目给大家介绍下如何在 Go Web 应用中进行国际化和本地化编程，由于项目比较简单，我们只介绍消息提示、视图模板和日期格式的本地化...创建本地化视图模板 首先，我们在 views 目录下新增 en 和 zh 两个子目录，分别用于存放英文视图模板和中文视图模板，然后将原有视图文件移动到 en 目录下，并且在 zh 目录下创建每个视图模板的中文版本...注册页面 3、日期时间本地化 看起来都已经 OK 了，不过还有个小问题，那就是日期时间显示还是英文风格的，对应的实现代码在 models/thread.go 中： func (thread *Thread...将自定义函数应用到视图模板 打开 handlers/helper.go，新增一个格式化日期时间的函数 formatDate，然后在 generateHTML 方法中将这个函数通过 template.FuncMap...调用自定义函数格式化本地日期时间 然后我们在所有视图文件中将群组创建日期渲染调整为如下方式，即通过管道连接符的方式将 .CreatedAt 变量作为参数传入 fdate 并输出返回值： {{ .CreatedAt

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    Apache Hudi 0.11.0版本重磅发布！

    多模式索引 在 0.11.0 中，我们默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing，以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件 listing 的性能...例如，如果您有将时间戳存储为字符串的列“ts”，您现在可以在谓词中使用人类可读的日期来查询它，如下所示date_format(ts, "MM/dd/yyyy" ) BigQuery集成 在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。...请参阅 BigQuery 集成指南页面[9]了解更多详情。 注意：这是一项实验性功能，仅适用于 hive 样式分区的 Copy-On-Write 表。...对于依赖提取物理分区路径的 Spark reader，设置hoodie.datasource.read.extract.partition.values.from.path=true为与现有行为保持兼容

    4.7K40

    BigQuery：云中的数据仓库

    将BigQuery看作您的数据仓库之一，您可以在BigQuery的云存储表中存储数据仓库的快速和慢速变化维度。...例如，季度销售数据总是以某种时间戳或日期维度插入到DW表中。使用BigQuery数据存储区，您可以将每条记录放入每个包含日期/时间戳的BigQuery表中。...通过这种方法，您可以查询销售季度数据，例如在您知道该特定日期的记录必然存在的情况下。但是如果你想在任何时间点获得最“最新”的纪录呢？...由于您可以执行上述的基于生效日期的子选择，因此现在没有理由为每个记录维护生效/终止( effective/termination)日期字段。您只需要生效日期字段。...这种FCD的总体方法对于建模ERP类型的数据来说非常有用，例如，在记录有生效和终止日期(effective and termination)的情况下，以及追踪变化至关重要的情况下。

    6.3K40

    当Google大数据遇上以太坊数据集，这会是一个区块链+大数据的成功案例吗？

    可喜的是，在区块链+大数据方向，继比特币数据集之后，Google再一次做了很好的尝试——在BigQuery上发布了以太坊数据集！...就在今年早些时候，Google 的大数据分析平台 BigQuery 提供了比特币数据集分析服务。近日，Google 在 BigQuery 平台上再次发布了以太坊数据集。...Google 在 BigQuery 平台上发布以太坊数据集，目的就在于深入探索以太坊数据背后“暗藏”的那些事儿。...取消按日期分区的数据规范，并将其存储在 BigQuery 平台上，进行简单且具有成本效益的探索。...BigQuery 平台按时间窗口统计 Token 交易量，特别是 $ OMG Token 转移的日常数量。

    4.8K51

    SQL 日期处理和视图创建：常见数据类型、示例查询和防范 SQL 注入方法

    SQL处理日期 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。...SQL日期数据类型 MySQL日期数据类型 DATE - 格式为YYYY-MM-DD DATETIME - 格式为YYYY-MM-DD HH:MI:SS TIMESTAMP - 格式为YYYY-MM-DD...这是因为查询仅寻找没有时间部分的日期。 若要考虑时间部分，需要使用其他条件或函数。 SQL视图 在SQL中，视图是基于SQL语句的结果集的虚拟表。...视图类似于真实表，包含行和列，但其数据实际上来自一个或多个真实表。 创建视图 使用CREATE VIEW语句创建视图。...FROM table_name WHERE condition; 注意： 视图会始终显示最新数据，每当用户查询它时，数据库引擎都会重新创建视图。

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    智能分析工具PK：Tableau VS Google Data Studio

    显然，Data Studio的本地连接器的列表是非常有限的，所以你会考虑将你的数据优先放到Google Sheets、 Google BigQuery、或者 Cloud SQL中。...Data Studio提供了一个数据源管理视图，它不仅显示了视图中包含的数据源，而且还显示了那些未被使用的数据源。...Data Studio提供了53个功能，包括聚合、算术、日期、地理、文本和其他功能。 Tableau提供了数字、文本、日期、类型转换、逻辑、聚合、用户和其他功能，以及表计算功能。...例如，如果你将日期字段添加到页面，它将按日期分解数据，并允许你逐个浏览。甚至可以打开循环，这样就不需要单击了。 Data Studio 360则没有这个特性。...Tableau还允许发布者建立用户过滤器，根据他们的访问控制，在发布的视图中控制用户可以看到的数据。

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