change和modify都可以修改表的定义,但是change后面需要写两次列名,但是change的优点在于修改列名称,modify则不能。
DML操作是指对数据库中表记录的操作,主要包括表记录的插入(insert),更新(update),删除(delete)和查询(select),是开发人员日常使用最频繁的操作。
1.2.2 DWM 轻度汇总层(MID或DWB, data warehouse basis)
我们在数仓项目的时候往往是需要将它分层的,但是为什么分层你真正的了解过吗,那它分层的好处又是什么呢。好我们今天就针对这个话题进行讲解。如果你还不了解数仓中的模型可以去看这篇(数仓模型设计详细讲解),编写不易请给个一键三连。
performance_schema 是 MySQL 数据库中的一个内置的系统数据库,最早从MySQL5.5版本产生,这个数据库主要用于收集和存储与数据库性能相关的统计信息和指标。
4). 数仓架构分层:一般分为操作数据层(ODS)、公共维度模型层(CDM)和应用数据层(ADS),其中公共维度模型层包括明细数据层(DWD和汇总数据层(DWS)
以阿里巴巴OneData建设为例:一般分为操作数据层(ODS:Operational Data Store)、公共维度模型层(CDM)和应用数据层(ADS)。其中公共维度模型层包括明细数据层(DWD和汇总数据层(DWS)。
本文上半部分之前已经发过了,传送门:50000字,数仓建设保姆级教程,离线和实时一网打尽(理论+实战) 上
本文主要讲解数据仓库的一个重要环节:如何设计数据分层! 其它关于数据仓库的内容可参考之前的文章。
今天要跟分享的是excel的分类汇总功能! 分类汇总是excel中处理表格数据使用频率非常高的基础功能,可以胜任基础的统计汇总任务! 今天以一个案例作为主要介绍内容: 我们想要汇总出三个维度下(地区
注意:having是对聚合后的结果进行条件过滤,where是在聚合前就对记录进行过滤
目前,在很多OLTP场景中,MySQL数据库都有着广泛的应用,也有很多不同的使用方式。从数据库的业务需求、架构设计、运营维护、再到扩容迁移,不同的MySQL架构有不同的特点,适应一定的业务场景,或者解决一定的业务问题。
mysql性能优化(九) mysql慢查询分析、优化索引和配置
报表测试是一项重要的测试内容,因为面对的使用群体一般是公司高层或者用户中的重要群体。出现问题影响较大,所以必须仔细且谨慎对待。本文根据自己之前的测试经验,结合其它相关资料,做个简单的总结汇总,如有其它建议,可以留言或者私聊,期待沟通交流。
资深数据库专家,专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生,为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
这个公众号的关注者除了大部分是 Android 工程师之外还有部分后端以及前端同学,我鼓励也非常欢迎大家来投稿,其实我们并不需要把自己限定在某个领域,多学学其他语言也是非常不错的,欢迎投稿!~ 另外大家不要觉得自己写不好,不用怕,我可以指导你,Leon 同学在我指导下就改了几版,进步非常大,写文章既能让自己加深印象又能帮助别人,何乐不为呢?
本篇博客,博主为大家带来关于数仓项目中纬度模型设计与分层架构的一个说明。
在安装完数据库后,不管是Windows 还是Linux平台, MySQL的sql命令都大同小异,相关命令都是相同的,每个命令结束后 都以 ; 结尾,注意在Windows平台中表名是不区分大小写的,在Linux中是区分的。 例如tl1 与TL1在Linux中是区分的。 为了一致所有的数据库名,表名,列名都采用小写。为了方便简单使用了sqllog客户端工具学习。
现在说数仓,更多的会和数据平台或者基础架构搭上,已经融合到整个基础设施的搭建上。这里呢,我们不说Hadoop各种组件之间的配合,我们就简单说下数仓分层的意义价值和该如何设计分层。
小勤:太好了。还可以只显示合并好的分类吗?那些“食品”、“厨具”之类的显得太重复了。
一、优化分类 二、测试数据样例 参考mysql官方的sakina数据库。 三、使用mysql慢查询日志对有效率问题的sql进行监控 第一个,开启慢查询日志。第二个,慢查询日志存储位置。第三个,没有使用
MySQL 是一种关系型数据库,说到关系,那么就离不开表与表之间的关系,而最能体现这种关系的其实就是我们接下来需要介绍的主角 SQL,SQL 的全称是 Structure Query Language ,结构化的查询语言,它是一种针对表关联关系所设计的一门语言,也就是说,学好 MySQL,SQL 是基础和重中之重。SQL 不只是 MySQL 中特有的一门语言,大多数关系型数据库都支持这门语言。
ALV标准功能汇总,分类汇总,排序,过滤这些功能除了可以直接使用它的标准功能按钮之外,你也可以在程序里设定,让ALV列表第一次显示出来就已经使用了这些功能。
数据分组是对相同类别的数据进行汇总,而数据透视表是通过对行或列的不同组合对数据进行汇总,所使用的汇总方法有求和、计数、平均值、标准差等,本文使用SQL对数据进行数据分组和数据透视,下面一起来学习。
大海:就在菜单里点两下就好,比如不要分类汇总了,直接在菜单【数据透视表工具】-【设计】里:
财务会计(新)-财务会计基本设置(新)-分类帐-字段-客户字段-编辑编码块(OXK3);
下面来学习互联网行业使用最为广泛的关系型数据库 MySQL,它的知识点结构图如下所示。
大家好,前面通过实例介绍了查询设计的主要步骤,也介绍通配符和常用函数等,本节要介绍的是选择查询分类中的汇总查询。
CodingBlock客户化自定义新字段 1、Coding Block新字段 财务会计(新)-财务会计基本设置(新)-分类帐-字段-客户字段-编辑编码块(OXK3); 添加字段如图; 该步骤比较耗时,完成后,可查看客户化字段已经创建; 2、安装新字段到新总账汇总表FAGLFLEXT中 财务会计(新)-财务会计基本设置(新)-分类帐-字段-客户字段-包括总计表中的字段(FAGL_GINS); 输入表FAGLFLEXT,修改进入,将自定义字段加入,保存并激活; 该步骤耗时,完成后退出,在初始界面激活汇总表; 使用SE16,检查表FAGLFLEXT和BSEG,发现字段ZZFI已经加入了; 新增补的字段需要更改其记账码和字段状态组的字段状态(可使用事务码:FBKP),才能正常显示和输入,系统默认的状态是为“隐藏”。注意维护的语言,否则可能看不到字段名; 3、为Coding Block新字段定义凭证输入的子屏幕 为了使新增补的字段能在凭证输入时比较方便的输入,使新增的字段能出现在事务OXK3的屏幕中:发票/贷项发票快速输入、总账快速输入、科目分配和预制凭证等; 财务会计(新)-财务会计基本设置(新)-分类帐-字段-客户字段-编辑编码块(OXK3); 选择菜单“环境”,“预备快速输入”进入新的屏幕; 执行完成后,即可在FB50,F-02的屏幕中看到新增字段; 可以通过维护自定义屏幕变式和自定义子屏幕来设置字段出现的位置,路径如下: 财务会计(新)-总账会计核算(新)-业务交易-总账会计过帐-满意-在Enjoy事务中包括客户字段; 财务会计(新)-财务会计基本设置(新)-分类帐-字段-为编码块定义子屏幕(OXK1); 4、为Coding Block新字段维护数据表内容 使用事务SE11创建客户自定义的数据表ZZFI_BB; 点创建后进入表格创建界面,维护参数 创建字段如下; 维护技术设置; 保存后激活;然后可以使用事务SE16直接维护数据表ZZFI_BB的内容; 但对于一般的最终用户来说不会被分配访问数据表的操作权限,因此需要开发人员编写一段ABAP程序以使最终用户能简单方便的维护数据表内容; 5、定义Coding Block新字段的搜索帮助 为了在数据输入时方面的选择输入其数据值(F4),需要为新增补的字段创建搜索帮助;使用事务SE11创建搜索帮助; 点击创建,选择“基本索引帮助”,进入创建搜索帮助界面; 保存并激活; 6、分配搜索帮助给Coding Block新字段 使用事务SE11将创建号的搜索帮助分配给新增补字段; 保存并激活; 7、分配数据检查表给Coding Block新字段 使用事务SE11修改结构CI_COBL; 点修改进入,选中所需要维护的组件ZZFI,点 ,进入搜索帮助及检查视图; 点击按钮选择“外来码”,系统弹出对话框“外来关键词不存在,创建带值表ZZFI_BB的建议作为检查表格?”,选择“是”,接受系统建议; 选择“复制”复制外来码关键字检查表ZZFI_BB;此时可以看到ZZFI_BB已经填入到CheckTable中了; 保存并激活;此时可以使用FB50,F-02试试效果; 8、把方案和客户字段分配到分类帐 财务会计(新)-财务会计基本设置(新)-分类帐-分类帐-把方案和客户字段分配到分类帐 将客户字段ZZFI添加到分类帐OL中,这样表FAGLFLEXT中,就能对字段ZZFI产生一条汇总记录;经过这样设置,可以查询查询针对ZZFI的期初、发生、期末的数据了;
以前学习 Python 的 pandas 包时,经常到一些 excel 的论坛寻找实战机会。接下来我会陆续把相关案例分享出来,还会把其中的技术要点做详细的讲解。
推荐文章: Liunx系列: 1、Linux基础命令 2、Linux进阶命令 任务编程系列: 1、多任务编程 - 1 2、多任务编程 - 2 前端技术: 1、JavaScript
③定量的,定量数据:反映事物数量特征的数据,如长度、面积、体积等几何量,重量、速度等物理量;
在上期文章中,我们讲解了:python四、五行代码搞定工作表的拆分!既然python能拆分工作表,那excel可以吗?答案是肯定的!所以我们今天讲解excel如何快速的拆分工作表!
数据透视表是数据分析工作中经常会用到的一种工具。Excel本身具有强大的透视表功能,Python中pandas也有透视表的实现。本文使用两个工具对同一数据源进行相同的处理,旨在通过对比的方式,帮助读者加深对数据透视表的理解。
例如: insert…select插⼊结果集 注意:字段列表1与字段列表2的字段个数必须相同,且对应字段的数据类型尽量保持⼀致。例如:
监控(Metrics),链路(Tracing),日志(Logging) 都是用于监测系统在运行时的情况,在这3个领域中都有着不同的解决方案,同时3点也可能会重合在一起进行使用.
MySQL通过慢查询日志定位那些执行效率较低的SQL 语句,用--log-slow-queries[=file_name]选项启动时,mysqld 会写一个包含所有执行时间超过long_query_time 秒的SQL语句的日志文件,通过查看这个日志文件定位效率较低的SQL 。 慢查询日志在查询结束以后才记录,所以在应用反映执行效率出现问题的时候查询慢查询日志并不能定位问题,可以使用show processlist命令查看当前MySQL在进行的线程,包括线程的状态、是否锁表等,可以实时地查看SQL 的执
数据库范式是确保数据库结构合理,满足各种查询需要、避免数据库操作异常的数据库设计方式。满足范式要求的表,称为规范化表,范式产生于20世纪70年代初,一般表设计满足前三范式就可以,在这里简单介绍一下前三范式。
首先打开题目,发现 index.php 是登录界面,寻找 register.php,表单内容如下
其他面试题类型汇总: Java校招极大几率出的面试题(含答案)—-汇总 几率大的网络安全面试题(含答案) 几率大的多线程面试题(含答案) 几率大的源码底层原理,杂食面试题(含答案) 几率大的Redis面试题(含答案) 几率大的linux命令面试题(含答案) 几率大的杂乱+操作系统面试题(含答案) 几率大的SSM框架面试题(含答案) 几率大的数据库(MySQL)面试题(含答案) 几率大的JVM面试题(含答案) 几率大的现场手撕算法面试题(含答案) 临时抱佛脚必备系列(含答案) 注:知识还在积累中,不能保证每个回答都满足各种等级的高手们,若发现有问题的话,本人会尽快完善。 。◕‿◕。
日志分析在web系统中故障排查、性能分析方面有着非常重要的作用。目前,开源的ELK系统是成熟且功能强大的选择。但是部署及学习成本亦然不低,这里我实现了一个方法上相对简单(但准确度和效率是有保证的)的实现。另外该脚本的侧重点不是通常的PV,UV等展示,而是短期内(如三天历史or一周历史)提供细粒度的异常和性能分析。 先说一下我想实现这个功能的驱动力(痛点)吧: 我们有不少站点,前边有CDN,原站前面是F5,走到源站的访问总量日均PV约5000w。下面是我们经常面临一些问题: CDN回源异常,可能导致我们
随着大数据时代的到来,企业挖掘出隐藏巨大的数据价值给带来了更多的市场机会。大数据存储,处理和处理的研究已是企业未来发展的趋势,因此,将开展基于Hadoop + Hive框架进行电子商务数据分析,搭建一个大数据集群平台,用于通过电商案例的存储,处理,分析和可视化展示的实验迎向困难该挑战
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
进行 WordPress 开发的朋友,肯定知道 WordPress Meta API 的牛逼之处,就是因为有了它,WordPress 真的什么网站都能做。😎 我前面发布的 WordPress 配置器,其中一个很重要的功能就是让你更灵活方便的使用 Post Meta 和 Term Meta,只要用会和用好它,你就才真正掌握 WordPress 的精髓。 所以很多插件都使用 Meta 来实现功能,但是插件用的得多,或者某些插件用得 Meta 字段特多,比如一篇文章,就用了几十个 Meta 字段,那么文章数只要上
近期国家出台了《中华人民共和国数据安全法》草案篇,其中,从国家法律层面强调对数据要进行分级分类保护,那到底如何进行数据的分级分类保护呢?
在进行数据库表字段的设计时,写了一个字段desc,通过mybaitsplus进行保存时报错,一直提示语法错误。仔细检查了一下没有发现什么语法问题。可是依然还是报错 最后发现desc这个字段是mysql的关键字
group by 使用索引的原则几乎跟 order by 一致 ,group by 即使没有过滤条件用到索引,也可以直接使用索引。
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