MikroORM:如何按日、月而不是全日期查询日期属性？ - 腾讯云开发者社区

举个例子，某部门分析的是订单数据，有历史5年的订单数据（2016年1月到2021年3月），历史数据不会变化，只有最近3个月的数据会发生变化，每天想要查询的历史所有订单数据（2016年1月到昨天的数据都可能会查询...“动态增量”如何上市？ A. 历史数据按月全量入（2021-03-01日进行） (1) 需要一个sql数据集，查询表“某部门订单数据”的全部数据，且需要有日期字段。...（2）新建一个“动态增量”任务文件夹：设置集市文件夹的名称，需要有意义更新依据列：需要是日期类型，如果不是日期类型，选择旁边的新建计算列，通过表达式的方式将非日期类型的日期列，转换为日期类型。...具体逻辑：一个任务，按照时间范围（2020-01-01到本月(2021-03月)），按月进行分割，任务实际执行的时候，是按月入集市的，数据库执行的sql，不是一条（select * from 某部门订单数据...一个完整的动态增量的实例就讲完了，实际使用中咱们可以根据情况进行调整，总的来说动态增量可以实现某段时间的数据按月（按年或按日）进行分割入集市，并打上meta，同时，可以实现对已经入集市的数据进行按月（按年或按日

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真实案例，手把手教你构建用户画像

对于用户标签这种日加工数据，随着时间的推移，分区数量的变动也是均匀的。每日全量数据，即该表的日期分区中记录着截止到当天的全量用户数据。...例如，“select count(*) from userprofile where data='20180701'”这条语句查询的是userprofile表截止到2018年7月1日的全量用户数据。...日全量数据的优势是方便查询，缺点是不便于探查更细粒度的用户行为。每日增量数据，即该表的日期分区中记录着当日的用户行为数据。...日全量数据日全量数据表中，在每天对应的日期分区中插入截止到当天为止的全量数据，用户进行查询时，只需查询最近一天的数据即可获得最新全量数据。下面以一个具体的日全量表结构的例子来进行说明。...用户属性宽表设计（见表1-10），主要记录用户基本属性信息。 ▼表1-10 用户属性宽表设计用户日活跃宽表设计（见表1-11），主要记录用户每天访问的信息。 ▼表1-11 用户日活跃宽表设计

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MySQL 中的日期时间类型

虽然 MySQL 支持多种格式进行日期时间的设置，但日期部分要求必须是年-月-日的形式才能正确解析。比如 98-09-04 是按年月日顺序解析的，而不是英文里常用的月日年，或者日月年。...，比如用户只输入了年没输入月日。...除了月日可零，MySQL 还支持设置年月日都零的值 0000-00-00，对于日期非必填的情况比较有用，因为此时它比单纯的 NULL 更有语义。...对于带冒号的情况，比如 11:12 解析成 11:12:00 而不是 00:11:12。...不带冒号的情况，将最右边的两位数字解析成秒（按逝去的时间来解析），比如 '1112' 和 1112 不是 11:12:00 而会解析成 00:11:12。

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通俗易懂讲数据仓库之【缓慢变化维】

什么是缓慢变化维(SCD) 1.1 缓慢变化维简介缓慢变化维，简称SCD（Slowly Changing Dimensions）一些维度表的数据不是静态的，而是会随着时间而缓慢地变化（这里的缓慢是相对事实表而言...2019年12月20日的数据如下所示： ? 商品的状态，会随着时间推移而变化，我们需要将商品的所有变化的历史信息都保存下来。如何实现呢？...能够查询到历史快照额外的增加了两列（dw_start_date、dw_end_date），为数据行的生命周期 12月20日商品拉链表的数据： ?...（不包含）（即失效日期） dw_end_date为9999-12-31，表示当前这条数据是最新的数据，数据到9999-12-31才过期 12月21日商品拉链表的数据 ?...; 全量导入2019年12月20日数据 1、MySQL数据库导入12月20日数据（4条数据） insert into `demo`.

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Kettle构建Hadoop ETL实践（八-1）：维度表技术

2020年10月27日，请求交付日期为2020年10月30日。...而采用单一日期表设计方案，每一个组合都要唯一标识，明显需要六条记录。当两种日期及其组合很多时，这两种方案的日期维度表记录数会相去甚远。...其次，合并的日期维度表不再适合其它经常使用的日、周、月等日期维度。...如示例数据仓库中的日期维度就有一个四级层次：年、季度、月和日。这些级别用date_dim表里的列表示。日期维度是一个单路径层次，因为除了年-季度-月-日这条路径外，它没有任何其它层次。...但与分组查询不同的是，分组查询只返回分组后最低级别、即本例中月级别上的度量，而钻取查询返回分组后维度每一个级别的度量。

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用 DAX 快速构建一个日期表

而做分析的时候，我们往往需要使用的却不是日期级别的时间跨度，而是用诸如：按年度看销售额趋势按月份对比前后两年的销售额差异按年度至今来比对当前目标完成度与年度总目标的差异可见：分析时所使用的日期区间跨度都是大于单个日期的...更精确地说，对于某个日期，如：yyyy-MM-dd，记作 D1，其日期区间跨度为 1 日。而常用的日期区间的跨度都会大于 1 日。...A - 一列，日期时间 B - 一列，日期 C - 三列，年月日 D - 四列，年季月日通过对上述内容的理解，不难看出 B 才是正确答案。...构建日期表的注意事项前面讲过从日期维度筛选数据时，常常不是从日期级别进行，而是从更高的时间维度进行，如：年季月日，考虑到中文本地化以及排序的问题，最佳实践如下：分两步构建日期表先构建一个基础日期表...，包括：年季月日等再将其扩展出更多属性，包括：是否本月，是否本年，是否过去等起名可以暗示文本或数字 YearName 表示文本 YearNumber 表示数字用数字协助文本进行排序 Jan 是 1

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【愚公系列】2023年11月 Winform控件专题 MonthCalendar控件详解

DateTime数组，这些日期分别为：2021年1月1日、4月4日、5月1日、10月1日和12月25日。..., 12, 25) };monthCalendar1.BoldedDates = boldedDates;此代码将月历控件中1月1日和12月25日加粗显示。...代码示例：// 设置2021年1月1日和1月15日为每个月中要加粗显示的日期DateTime[] boldedDates = { new DateTime(2021, 1, 1), new DateTime...使用SelectionRange属性，你可以设置MonthCalendar控件中的多个日期范围。这样，用户可以选择多个日期范围，而不仅仅是一个日期。...，而不是每个月份区域的标题。

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恕我直言，你可能连 GitHub 搜索都不会用 - 如何精准搜索的神仙技巧

查询范围之间的值您可以使用范围语法 *n*..*n* 搜索范围内的值，其中第一个数字 n 是最低值，而第二个是最高值。查询示例 *n*.....查询日期您可以通过使用 >、>=、查询搜索早于或晚于另一个日期，或者位于日期范围内的日期。日期格式必须遵循 ISO8601 标准，即 YYYY-MM-DD（年-月-日）。...查询示例 >*YYYY*-*MM*-*DD* vue created:>2016-04-29 匹配含有 "vue" 字样、在 2016 年 4 月 29 日之后创建的议题。....* 匹配在 2012 年 4 月 30 日之后创建、含有 "vue" 字样的议题。 *.....pushed 限定符将返回仓库列表，按仓库中任意分支上最近进行的提交排序。两者均采用日期作为参数。日期格式必须遵循 ISO8601 标准，即 YYYY-MM-DD（年-月-日）。

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质量看板开发实践(三)：bug柱状图

前面2章讲了如何从jira获取数据，知道怎样获取数据，就可以绘图了本篇记录一下bug柱状图的实现过程对于这个bug柱状图我大致想实现以下功能：能够按照日期查询，同时可以切换不同日期维度：按年查询...、按月查询、按周查询、自定义日期范围；能够切换项目；刷新当前页面，自动触发查询请求；切换日期维度，自动触发查询请求；切换项目，自动触发查询请求；显示查询结果总数；最好可以把柱状图和折线图结合起来...，即每个日期对应的bug数，具体可以看下注释同理可以写出按周查询、按月查询、按年查询的视图函数按周查询 def bug_week_data(request): """ 柱状图，按照周查询...sum": bug["sum"] } return JsonResponse(res, json_dumps_params={'ensure_ascii': False}) 代码说明：按周查询和按月查询这两个的处理方式和按日查询类似...都返回“||”前面的值 // 所以当周日时，now.getDay()=0，为false，所以取后面的值7 // 一定要这样处理，不然下面的MondayTime会取到下周一，而不是本周一

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质量看板开发实践(三)：bug柱状图

前面2章讲了如何从jira获取数据，知道怎样获取数据，就可以绘图了本篇记录一下bug柱状图的实现过程对于这个bug柱状图我大致想实现以下功能：能够按照日期查询，同时可以切换不同日期维度：按年查询、...按月查询、按周查询、自定义日期范围；能够切换项目；刷新当前页面，自动触发查询请求；切换日期维度，自动触发查询请求；切换项目，自动触发查询请求；显示查询结果总数；最好可以把柱状图和折线图结合起来...，即每个日期对应的bug数，具体可以看下注释同理可以写出按周查询、按月查询、按年查询的视图函数按周查询 def bug_week_data(request): """ 柱状图，按照周查询...sum": bug["sum"] } return JsonResponse(res, json_dumps_params={'ensure_ascii': False}) 代码说明：按周查询和按月查询这两个的处理方式和按日查询类似...都返回“||”前面的值 // 所以当周日时，now.getDay()=0，为false，所以取后面的值7 // 一定要这样处理，不然下面的MondayTime会取到下周一，而不是本周一

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人群创建的基础：画像宽表

统一构建全量用户表，通过全量用户数据关联各标签数据来构建画像宽表，每个标签都会自动补齐缺失数据，保证了各标签覆盖用户范围一致数据处理标签源数据表是由每个业务产出的，有些标签值不适合直接用于人群圈选和标签查询等业务场景...日期分区用于区分不同时间下的标签取值，每个分区中都包含全量用户数据。图中画像宽表的创建语句如下代码所示。...比如圈选出7月1日到7月6日范围内平均在线时长超过20分钟的用户、圈选7月9日到7月15日期间累计点赞次数超过20次的用户，以上圈选条件都需要查询过往7天的标签数据。...属性类标签取值与时间无关，比如性别、教育程度、出生地等不受时间影响，当宽表按日期分区存储一段时间属性类标签数据时会造成存储资源的浪费。...为了解决这个问题也可以将标签拆分到两个小宽表中，与日期无关的标签单独放一张宽表且仅保留最新日期的数据；与日期有关的标签放到另外一张宽表中，且按日期保存一段时间的数据。

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数据分析产品同比、环比设计要点总结

对比分析过程，日期的对比是最为普遍的对比角度，而不同的业务属性、业务不同的发展阶段，日期对比的范围也往往不同，同比、环比听起来很简单，但实际在数据分析或数据产品设计时，有很多要点需要考虑到。...从同环比的定义出发，可以明确澄清一下，对于某日数据对比上周同一天或上月同一天时，严格的定义应该是：周同比、月同比，而不是环比。...1.月份日期不等，对比日期缺失天粒度的数据，月同比的计算会存在此问题，例如3月29日之后的日期，同比上月（2月）时，可能2月就没有对应日期的数据了，此时对比分母不存在，可以做“—”处理，即这几天的月同比值不存在...方式一：直接用本期已有数据，对比上期完整周期的数据，例如现在7月10号，7月数据环比计算时，取7月1日-7月12日，而6月则是整月的数据，这种方式的好处是数据处理简单，不需要额外增加清晰工作量，不足是数据对比有失偏颇...方式二：本期和上期相同天数的范围对比，例如：今天7月20日，7月数据环比6月，是用7月1日-7月20日的数据对比6月1日-6月20日数据，优点是数据对标范围一致，缺点是对比日期的数据需要动态的计算，尤其对于

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Power Query 真经 - 第 7 章 - 常用数据转换

问问自己下个月会发生什么，数据中还会有 1 月 1 日的列吗，还是会在 2 月 1 日重新开始？明年呢？可能仍然有 1 月 1 日，但它仍然是 2014 年呢还是会进入到新的一年？...当然，如果有六年的数据，会有六个不同年份的一月份结果，这可能是或者也可能不是用户想要的数据结果。将数据集筛选到【最早】的日期，只筛选与所选列中最早的日期相匹配的行。...因为现在对应【今年】的年份是 2022 年，而不是 2021 年。此外 Excel 的默认筛选器允许用户选择【年】、【月】或【日】，即使数据集中只有一个日期列。...那么，在这种情况下，如何筛选才能只得到 2021 年的日期？一种方法是使用【介于】过滤器。筛选 “Date” 列，【日期筛选器】【且】。按如图 7-26 所示，设置筛选器。...然后，按日期对数据进行升序排序，但将其作为 “State” 的一个子排序。换句话说，这些排序需要相互叠加，而不是相互取代。做到这一点的步骤如下所示。

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oracle 中的除法函数,Oracle 函数

–23 月日比较的话实际要的是203 9. –215 < 23 注意这里返回的是字符串的比较, 10. –所以如果日期转换成月日比较的话 11....round:按指定格式对日期进行四舍五入,如:round(to_date(’13-2月-03′),’YEAR’),结果,01-1月-03 round(to_date(’13-2月-03′),’MONTH...’),结果,01-2月-03 round(to_date(’13-2月-03′),’DAY’),结果,16-2月-03 (按周四舍五入) trunc:对日期按指定方式进行截断,如:trunc(to_date...03′),’DAY’),结果,02-2月-03 EXTRACT()抽取当前日期的年月日：注意时分秒是抽取不到的 Sql代码 1....如格式YYYY-MM-DD HH24:MI:SS表示“年-月-日小时:分钟:秒”。Oracle的日期类型是包含时间在内的。

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pandas时间序列常用方法简介

其优点是Timestamp类提供了丰富的时间处理接口，如日期加减、属性提取等 ?...，具体类型包括数值型、字符串、数组或pd.series等序列，其中字符串日期格式几乎包含了所有可能的组成形式，例如"年/月/日"，"月/日/年"和"月-日-年"等形式，字符串转换日期也是实际应用中最为常见的需求...反之，对于日期格式转换为相应的字符串形式，pandas则提供了时间格式的"dt"属性，类似于pandas为字符串类型提供了str属性及相应方法，时间格式的"dt"属性也支持大量丰富的接口。...2.truncate截断函数，实际上这也不是一个时间序列的专用方法，而仅仅是pandas中布尔索引的一种简略写法：通过逐一将索引与起始值比较得出布尔值，从而完成筛选。...需注意的是该方法主要用于数据列的时间筛选，其最大优势在于可指定时间属性比较，例如可以指定time字段根据时间筛选而不考虑日期范围，也可以指定日期范围而不考虑时间取值，这在有些场景下是非常实用的。 ?

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HAWQ取代传统数仓实践（十八）——层次维度

例如，示例数据仓库中的日期维度就有一个四级层次：年、季度、月和日。这些级别用date_dim表里的列表示。日期维度是一个单路径层次，因为除了年-季度-月-日这条路径外，它没有任何其它层次。...例如，年、季度、月和日具有相同的主题，因为它们都是关于日期的。具有相同主题的列形成一个组，组中的一列必须包含至少一个组内的其它成员（除了最低级别的列），如在前面提到的组中，月包含日。...这些列的链条形成了一个层次，例如，年-季度-月-日这个链条是一个日期维度的层次。除了日期维度，邮编维度中的地理位置信息，产品维度的产品与产品分类，也都构成层次关系。表1显示了三个维度的层次。...该查询按产品（product_category列）和日期维度的三个层次级别（year、quarter和month列）分组返回销售金额。...与分组查询类似，钻取查询也把度量按照一个维度的一个或多个级别进行分组。但与分组查询不同的是，分组查询只显示分组后最低级别、即本例中月级别上的度量，而钻取查询显示分组后维度每一个级别的度量。

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Pandas中字符串处理

、contains等得到bool的Series可以做条件查询需要多次str处理的链式操作使用正则表达式的处理 Pandas的字符串处理：使用方法：先获取Series的str属性，然后在属性上调用函数...；只能在字符串列上使用，不能数字列上使用； Dataframe上没有str属性和处理方法 Series.str并不是Python原生字符串，而是自己的一套方法，不过大部分和原生str很相似；本节演示内容...：获取Series的str属性，然后使用各种字符串处理函数使用str的startswith、contains等bool类Series可以做条件查询需要多次str处理的链式操作使用正则表达式的处理...day}日" df["中文日期"] = df.apply(get_nianyueri, axis=1) df["中文日期"] 0 2018年01月01日 1 2018年01月02日...2018年12月28日 362 2018年12月29日 363 2018年12月30日 364 2018年12月31日 Name: 中文日期, Length: 365, dtype:

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Power Query 真经 - 第 5 章 - 从平面文件导入数据

在这里将会看到，系统被设置为以 ISO 格式【yyyy-MM-dd】显示有效日期，而不是加拿大默认的标准日期【dd-MM-yyyy】，也不是美国默认的【MM-dd-yyyy】。...例如，考虑这个数据值：1/8/18 假设这是一个日期，这可能是公平的，但具体是哪一天呢？是 2018 年 1 月 8 日，2018 年 8 月 1 日，2001 年 8 月 18 日，甚至是其他什么？...答案完全取决于程序导出到文件中的内容，基于编码导出功能的工程师是如何编写的。如果程序员是美国人，那几乎就是肯定是 2018 年 1 月 8 日。...2018 年 1 月 8 日的数值，使用系统定义的【MM/dd/yy】格式导出为 1/8/18，被程序错误地解释为【控制面板】认为这个日期字符串应该是 2018 年 8 月 1 日。...字符按位置对齐，而不是按字符分隔。不一致的对齐方式。非打印字符（如换行符等）。重复的标题行。

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OushuDB入门（五）——ETL篇

设想这样的情况，一个销售订单的订单时间是2018年1月1日，实际插入表里的时间是2018年1月2日，ETL每天0点执行，抽取前一天的数据。...如果按order_date抽取数据，条件为where order_date >= '2018-01-02' AND order_date 月3日0点执行的ETL...例如，数据仓库使用的开始时间是2018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2016年3月1日到2018年2月28日之间的源数据。...但OushuDB没有提供UPDATE、DELETE等DML操作，因此对于所有属性的变化均增加一条记录，即所有维度属性都按SCD2方式处理。...如果是当前版本，下一日期为空，则返回一个很大的时间值，大到足以满足数据仓库整个生命周期的需要，本示例设置的是2200年1月1日。 4.

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图解面试题：如何分析红包领取情况？

现在业务部门需要分析出以下问题： 1.计算2019年6月1日至今，每日DAU（活跃用户是指有登陆的用户） 2.分析每天领取红包的用户数、人均领取金额、人均领取次数，要考虑用户属性及领取红包未登录情况。...4.分析每个月领过红包用户和未领红包用户的数量【分析思路】 1.计算2019年6月1日至今，每日DAU（活跃用户是指有登陆的用户）每日DAU（有登陆的用户数）用到的表是“用户活跃表”。...、人均领取金额、人均领取次数，要考虑用户属性及领取红包未登录情况。...=n.抢红包日期 and ,m.用户ID=n.用户ID; 查询结果如下：（2）把上一步的查询结果记为临时表a。...出现“每个月”这样的字眼，和就要想到用分组汇总来解决此类问题，按“月份”分组。使用month(日期)获取月份。

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