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  • sql语句查询同比增量、同比 同比增量 SELECT a.customer, a.month, ( a.x - b.y ) 同比增量 FROM ( SELECT customer, year, month, SUM(number) x FROM syxy_sales WHERE year = 2020 GROUP BY month,customer ) a ...

    sql语句查询同比增量、同比

    SELECT
    	a.customer,
    	a.month,
    	( a.x - b.y ) 同比增量,
    	( a.x - b.y ) / b.y * 100 同比 
    FROM
    	( SELECT customer, year, month, SUM( number ) x FROM syxy_sales WHERE year = 2020 GROUP BY month, customer ) a
    	LEFT JOIN ( SELECT customer, year, month, SUM( number ) y FROM syxy_sales WHERE year = 2019 GROUP BY month, customer ) b ON a.month = b.month 
    GROUP BY
    	a.customer
    

    在这里插入图片描述
    sql语句查询同比增量、同比

    SELECT
    	a.customer,
    	a.month,
    	( a.x - b.y ) 环比增量 ,
    	( a.x - b.y ) / b.y 环比 
    FROM
    	( SELECT customer, month, SUM( number ) x FROM syxy_sales WHERE year = 2019 GROUP BY month, customer ) a
    	LEFT JOIN ( SELECT customer, month, SUM( number ) y FROM syxy_sales WHERE year = 2019 GROUP BY month, customer ) b ON a.month = b.month + 1 
    GROUP BY
    	a.customer,
    	a.month
    

    在这里插入图片描述

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  • 2020年血制品批签发数据跟踪:整体批签发同比增长,白蛋白、静丙全年实现增量.pdf
  • 比较字段:对于两个数据源中的一条记录中,指定需要比较的字段。 合并后的数据将包括旧数据来源和新数据来源里的所有数据,对于变化的数据,使用新数据代替旧数据,同时在结果里用一个标示字段,来指定新旧数据...
    该步骤用于将两个不同来源的数据合并,这两个来源的数据分别为旧数据和新数据,该步骤将旧数据和新数据按照指定的关键字匹配、比较、合并。 
    

    需要设置的参数:

    旧数据来源:旧数据来源的步骤

    新数据来源。新数据来源的步骤

    标志字段:设置标志字段的名称,标志字段用于保存比较的结果,比较结果有下列几种。

    1. “identical” – 旧数据和新数据一样

    2. “changed” – 数据发生了变化;

    3. “new” – 新数据中有而旧数据中没有的记录

    4. “deleted” –旧数据中有而新数据中没有的记录


    关键字段:用于定位两个数据源中的同一条记录。

    比较字段:对于两个数据源中的同一条记录中,指定需要比较的字段。

    合并后的数据将包括旧数据来源和新数据来源里的所有数据,对于变化的数据,使用新数据代替旧数据,同时在结果里用一个标示字段,来指定新旧数据的比较结果。

    注意:(必须排序 字段名一定要相同 合并记录不能使用复制数

    特此备注下:合并记录 之前先 进行 排序(如下图红框标记的部分)



    1.旧数据和新数据需要事先按照关键字段排序。

    2.旧数据和新数据要有相同的字段名称。

    使用多主键进行增量抽取案例:




    使用Merge Join 进行增量更新












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  • 环保及公用事业周报:8月全社会用电量同比高增8.8%,二产增量贡献最大,动力煤迎峰度冬前或淡季更淡.pdf
  • MySQL 增量同步到 PostgreSQL 作者 digoal 日期 2016-10-20 标签 PostgreSQL , MySQL , 数据同步 , binlog ...接触到越来越多MySQL的数据库迁移到PostgreSQL的需求,整理了一些...有一些是基于binlog的,增量效果...

    MySQL 增量同步到 PostgreSQL

    作者

    digoal

    日期

    2016-10-20

    标签

    PostgreSQL , MySQL , 数据同步 , binlog


    背景

    接触到越来越多MySQL的数据库迁移到PostgreSQL的需求,整理了一些从MySQL增量迁移到PostgreSQL的开源项目。

    有一些是基于binlog的,增量效果比较好,有兴趣的童鞋可以参考一下。

    有一些是比较通用的,例如结合Kafka的。

    参考

    1. https://github.com/xstevens/pg_kafka

    2. https://github.com/confluentinc/bottledwater-pg

    3. https://github.com/noplay/python-mysql-replication

    4. https://github.com/the4thdoctor/pg_chameleon

    5. http://pg-chameleon.readthedocs.io/en/latest/

    6. https://github.com/mardambey/mypipe

    7. https://www.percona.com/live/data-performance-conference-2016/sessions/mining-mysqls-binary-log-apache-kafka-and-kafka-connect

    8. http://maxwells-daemon.io/

    9. http://debezium.io/

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  • 【Kettle】—— Kettle增量同步变动数据

    万次阅读 多人点赞 2018-11-07 00:15:56
    最近在用kettle同步数据的时候,有增量同步的需求。 之前也遇到过这个需求,查阅了很多文章,也试了很多方法,都没有实现我所需的简洁的方式。 这回在我一次次尝试无果的情况下,突然间的灵光一闪,让我豁然开朗,...

    更新历史

    • 2020-04-01
      • 去掉 4)中"执行每一行"的描述

    需求

    最近在用kettle同步数据的时候,有增量同步的需求。

    之前也遇到过这个需求,查阅了很多文章,也试了很多方法,都没有实现我所需的简洁的方式。

    这回在我一次次尝试无果的情况下,突然间的灵光一闪,让我豁然开朗,原来你就在我眼前。

    写下这篇文章,让更多的人的时间得到节省。

    时间是最稀缺的资源,更多的时间应该花在更有意义的事情上。

     

    软件相关

    使用软件kettle
    软件版本7.1
    实现功能使用kettle增量同步数据
    修改日期2018年11月6日

     

     

    具体过程:

    TEST_A (左图)TEST_B(右图)两张数据表,两张表结构相同(抱歉,图没截取规整,但不影响内容表达)。

       

    ID字段均为唯一主键,TEST_A自增NUMBER类型,LASTUPDATEON字段表示该行数据最近插入或者修改的时间,DATE类型非空。

    假设TEST_A为源数据表,TEST_B为目标表。

    TEST_A中的历史数据变更时相应行的LASTUPDATEON字段值会变为数据更新时的时间。

     

    根据以上信息,总结出如下增量更新步骤

    1)取TEST_BLASTUPDATEON字段的最大值,这里为了方便起见,假设这个最大值为max_date_a

    2)取TEST_ALASTUPDATEON字段大于max_date_a的所有数据行 rows

    3)以rows 数据的ID做对比同步到TEST_B表,如果ID值在TEST_B中存在,则更新除ID字段外的所有字段;

         如果ID值在TEST_B中不存在,则插入整行数据(类似 Oracle中的 MERGE INTO)。

     

    kettle操作(这里假设读者已经会基本的kettle操作)

    最终效果图

     

    1)如上图所示,需要两个表输入和一个插入/更新,并将三个步骤间的线连接好。

    2)MAX_DATE步骤中,配置好数据库连接,连接到TEST_B,SQL如下(注意结尾没有分号 ';'

    SELECT MAX(LASTUPDATEDON) FROM TEST_B

    其他配置默认,点击预览,看到类似下图数据表示这一步成功。然后点 “确定”。

     

    3)在select_a步骤中,同样配置好数据库连接,连接到TEST_A表,SQL如下(同样结尾没有分号 ';',大于号后边写问号'?'替换上一步的值

    SELECT * FROM TEST_A WHERE LASTUPDATEDON > ?

    然后在“从步骤输入数据”中选择上一个步骤的名称,如此可将上一个步骤获取的最大时间作为问号位置的值,数据类型仍然为时间类型

    4)然后勾选“执行每一行”,这是为了select_a步骤在MAX_DATE执行完后才执行,从而获取时间大值(2020年4月1日改,这里不选“执行每一行也可以,Kettle长期使用的经验)。点击“确定”,此时前两 个步骤间的连线上会多出一个感叹号图案,正常。

     

    5)在insert_b中,首先配置好“数据库连接”,连接到“目标表test_b

    6)在下图中的区域,点击“获取更新字段”,然后在出现的很多行字段中,只留下ID字段行,删除其余字段行(因为根据文章描述该步骤应该比较ID字段来进行同步数据)。区域作用是配置比较的字段

    7)在区域点击“获取和更新字段”,然后找到在区域中被比较的字段,将其“更新”下的值改为“N”,表示更新时不更新该字段,但会在满足插入条件(前文“增量更新步骤”中已描述清楚本文的插入条件)时插入该字段,其他字段也会被插入。点击“确定”。

     

    8)一切设置好之后,点击的运行三角形,然后点击的“启动”,执行增量同步。

     

    9)执行结果,如图三个步骤都有绿色对号,并且“步骤度量”表格中有相应的数值表示数据变动则说明增量更新成功。

     

    增量同步结果验证

    以下三张表分别为 同步前TEST_A同步前TEST_B同步后TEST_B ,分别对应于图test_atest_btest_b_res

    同步前TEST_A同步前TEST_B数据作比较,

    1)ID12的数据是完全相同的;

    2)ID3的数据的LASTUPDATEDON字段,在test_a中秒数为16,在test_b中秒数为06,两者不同;

    3)test_atest_b多出一行ID4的数据。

     

    同步前TEST_A同步后TEST_B比较,

    1)ID12的数据是完全相同的;

    2)ID3的数据的LASTUPDATEDON字段,在test_a中秒数为16,在test_b_res中秒数为16,两者相同;

    3)test_atest_b_res都有ID4的数据完全相同的数据行。

     

    结论

    增量同步后,TEST_A的数据与TEST_B的数据完全相同,增量同步成功

    test_a
    test_a​​​​

     

    test​​​_b

     

    test_b_res

     

     

    The end.

     

     

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