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  • (2).第二类:create view v as select id,name,age from...如果涉及到数据量过大,业务逻辑需要跨查询等等也可建立一个跨视图,有三种情况:一、基于同一数据库这种情况较为简单,只需简单的一行sql命令,如下...

    (2).第二类:create view v as select id,name,age from table;

    (3).第三类:create view v[vid,vname,vage] as select id,name,age from table;

    如果涉及到数据量过大,业务逻辑需要跨表查询等等也可建立一个跨表的视图,有三种情况:

    一、基于同一数据库

    这种情况较为简单,只需简单的一行sql命令,如下:

    create view v as (select * from table1) union all (select * from table2);

    二、基于不同数据库

    这种情况只比上面的sql语句多一个数据库的名字,如下:

    create view 数据库1.v as (select * from 数据库1.table1) union all (select * from 数据库2.table2);

    create view 数据库2.v as (select * from 数据库1.table1) union all (select * from 数据库2.table2);

    如果执行第一个sql将在数据库1下建立视图,反之亦然;

    三、基于不同服务器

    这种情况稍微麻烦一点,需要先建立一个远程表来访问远程服务器的数据表,然后再对这个刚建立的远程表和本地表进行视图,步骤如下:

    1、查看MySql是否支持federated引擎

    (1).登录Mysql;

    (2).mysql>show engines;

    (3).如果显示为no,在配置文件中添加:federated (在my.ini),重新启动mysql服务。

    2、创建远程表

    mysql>CREATE TABLE federated_table (

    id  INT(20)  NOT NULL AUTO_INCREMENT,

    name  VARCHAR(32) NOT NULL DEFAULT '',

    other  INT(20) NOT NULL DEFAULT '0',

    PRIMARY KEY  (id)

    )

    ENGINE=FEDERATEDDEFAULT

    CHARSET=utf8

    CONNECTION='mysql://fed_user@remote_host:9306/federated/test_table';

    CONNECTION可以按如下方式进行配置:

    (1).CONNECTION='mysql://username:password@hostname:port/database/tablename'

    (2).CONNECTION='mysql://username@hostname/database/tablename'

    (3).CONNECTION='mysql://username:password@hostname/database/tablename'

    3、建立视图

    create view 本地数据库.v as (select * from 本地数据库.table1) union all (select * from 远程数据库.test_table);

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  • 我需要在MySQL中创建可以将两个组合在一起的VIEW,以便对于第一个中的每一行都必须添加第二个中的列,但是由于行数据必须格式化为具有多个CSV的多个字段,因此每一行必须具有多个CSV.我最初的方法是使用MySQL ...

    我需要在MySQL中创建可以将两个表组合在一起的VIEW,以便对于第一个表中的每一行都必须添加第二个表中的列,但是由于行数据必须格式化为具有多个CSV的多个字段,因此每一行必须具有多个CSV.

    我最初的方法是使用MySQL VIEW,但无法找到将第二个表中的多行数据显示为View表中的CSV单个单元格数据的方法.

    这里有些例子:

    1st table: gears

    +------------+------------------------+-----------------+

    | MainGearID | MainGearName | MainGearType |

    +------------+------------------------+-----------------+

    | 1 | Main Drive | Spur |

    | 2 | Secondary Drive | Spur |

    | 3 | Backup Secondary Drive | Hypoid |

    | 4 | AUX Drive | Rack and pinion |

    +------------+------------------------+-----------------+

    2nd table: orbitinggears:

    +----------+------------+--------------+--------------+

    | OrbitaID | MainGearID | OrbitalType | OrbitalValue |

    +----------+------------+--------------+--------------+

    | 1 | 1 | Spur | 112 |

    | 2 | 1 | Spur | 280 |

    | 3 | 2 | Spur | 144 |

    | 4 | 2 | Spur | 248 |

    | 5 | 3 | Helical | 18 |

    | 6 | 4 | Spur | 144 |

    +----------+------------+--------------+--------------+

    Required View:

    +------------+------------------------+-----------------+----------+---------+

    | MainGearID | MainGearName | MainGearType | Spur | Helical |

    +------------+------------------------+-----------------+----------+---------+

    | 1 | Main Drive | Spur | 112,280, | |

    | 2 | Secondary Drive | Spur | 144,248, | |

    | 3 | Backup Secondary Drive | Hypoid | | 18, |

    | 4 | AUX Drive | Rack and pinion | 144, | |

    +------------+------------------------+-----------------+----------+---------+

    有人知道如何以这种方式创建视图吗?

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  • 数据仓库数据治理方案数据仓库在数据治理时,通常建立数据模型,分层维护。一般有两种方式:1. 面向未来可能或数据规划,从底层数据出发来模型构建;2. 面向主题构建模型。减少模型涉及不到,和初期无法确定未来数据...

    数据仓库数据治理方案

    数据仓库在数据治理时,通常建立数据模型,分层维护。一般有两种方式:

    1. 面向未来可能或数据规划,从底层数据出发来模型构建;

    2. 面向主题构建模型。减少模型涉及不到,和初期无法确定未来数据情况。

    使用kylin构建数据仓库是怎么处理数据治理的呢?

    kylin构建cube,可以多表关联构建。大多数复杂SQL需要经过拆分,多次汇总最后使ADS层数据得到构建。其中每一次任务构建,在kylin中设置定时策略构建。任务构建需要维护,当数据发生变化时,由重刷任务使数据更新完成。所以,kylin在数据治理时,有个极大的好处是,通过构建每一个数据展示任务,实际上已经提前做了分拆构建(人为拆分),并且它会去维护这些繁杂的任务以及定时更新策略。

    有impala/kudu 构建的主要OLAP数据仓库,数据ETL任务设置定时策略可按一定频率刷新数仓数据。处理过程中包括新增数据和更新数据。

    ODS : 数据ETL之后,在KUDU中存储的贴源数据即为ODS层数据,这里重点是维护ETL任务,保证增量数据新增和更新完成。另外需要对一些事实表建维表,包括时间,交易类型,支付类型,渠道,银行,商户类型等维表。使整体事实表和维表呈星形,在数据查询时,通过维表关联。这样好处是,能通过维表统计多种多样的维度数据统计。缺点是,在对一个本来简单的数据查询时,需要关联好几个维表,使其显得格外复杂。

    DWS : 即为汇总层。主要任务是对主题数据汇总。

    ADS: 主题数据物化层

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    数据治理实施方法

    (一)、确定主题

    各业务需求主题

    (二)、确定量度

    在确定了主题以后,将考虑要分析的技术指标,诸如年销售额之类。它们一般为数值型数据。或者将该数据汇总,或者将该数据取次数、独立次数或取最大最小值等,这样的数据称为量度。

    量度是要统计的指标,必须事先选择恰当,基于不同的量度可以进行复杂关键性能指标(KPI)等的设计和计算。

    (三)、确定事实数据粒度

    在确定了量度之后,要考虑到该量度的汇总情况和不同维度下量度的聚合情况。考虑到量度的聚合程度不同,将采用“最小粒度原则”,即将量度的粒度设置到最小。

    在采用“最小粒度原则”的同时,不必担心海量数据所带来的汇总分析效率问题,因为在后续建立多维分析模型(CUBE)的时候,会对数据提前进行汇总,从而保障产生分析结果的效率。

    (四)、确定维度

    维度是指分析的各个角度。例如希望按照时间,或者按照地区,或者按照产品进行分析,那么这里的时间、地区、产品就是相应的维度。基于不同的维度,可以看到各量度的汇总情况,也可以基于所有的维度进行交叉分析。

    这里首先要确定维度的层次(HierarChy)和级别(Level)。在时间维度上,按照“年-季度-月”形成了一个层次,其中“年”、“季度”、“月”成为了这个层次的3个级别;同理,当建立产品维度时,可以将“产品大类-产品子类-产品”划为一个层次,其中包含“产品大类”、“产品子类”、“产品”三个级别。

    (五)、创建事实表

    在确定好事实数据和维度后,将考虑加载事实表。

    做法是将原始表与维度表进行关联,生成事实表。事实表除了各维度代理键外,还有各量度数据,这将来自原始表,事实表中将存在维度代理键和各量度。

    事实数据表是数据仓库的核心,需要精心维护,在JOIN后将得到事实数据表,一般记录条数都比较大,需要为其设置复合主键和索引,以呈现数据的完整性和基于数据仓库的查询性能优化。事实数据表与维度表一起放于数据仓库中,如果前端需要连接数据仓库进行查询,还需要建立一些相关的中间汇总表或物化视,以方便查询。

    谈谈传统数仓技术构架

    传统数仓通常都是通过HIVE来构建,部署个Hadoop,然后HIVE,以及hive需要的MySQL。

    最多在加上Hbase,全是hadoop一套技术组件。离线数据通过sqoop同步到HIVE里,增量数据的处理方法很原始,就是每天做对数仓数据做个镜像,重新拉取。也有对需要更新的数据,通过扫表或解析MySQL日志发送kafka消息,在hive里对数仓数据删除,然后再插入。

    另外,也有直接往Hbase里同步数据,主要解决存储的扩展问题。Hbase本身的查询性能也非常不错,及时现在也好像没有在查询性能上比他更好的存储组件。分析上通过impala,presto配合,一套数仓架构基础也能构建完成。数据质量方便不必说,分层质量的方案是很早就有的。

    这种方式虽然耗时,在取数时,也因为是通过hive查询启动MapReduce程序,时效性很长,因此通常都是跑定时任务做报表统计。但总体上运行稳定,数据量不大的情况下,方案基本能应付支持。

    因此新的架构出现,主要在解决取数快速,和能即查即用上。这就需要在存储和计算上解决查询快速和及时响应。存储上,会通过使用支持数据更新的存储如KUDU等分布式存储来提数仓数据及时更新,减少延时。计算分开来,有像impala,presto的内存计算查询引擎,直接查询底层存储数据聚合返回;也有想Spark SQL,Flink 这样的流式计算引擎,对存量数据启动内存任务计算获取数据,对增量数据也能支持流式计算纳入查询结果返回。

    因此,分布式查询引擎和流式计算是新一代大数据技术核心。

    附大数据整体架构图:

    4e9ddb77ec6706fab84801fd29833fff.png
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  • 在xcode的数据库中建立了一个数据表,数据存上去之后,怎么视图上读取并显示数据库中的数据?
  • 如果在一个大上创建了多种组合索引,索引文件也会膨胀很快。而另一方面,索引较多 可覆盖更多的查询。可能需要试验若干不同的设计,才能找到最有效的索引。可以添加、修改和删 除索引而不影响数据库架构或应用程序...
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    1、索引对数据库性能如此重要应该如何使用它?

    为数据库选择正确的索引是一项复杂的任务。如果索引列较少,则需要的磁盘空间和维护开销 都较少。如果在一个大表上创建了多种组合索引,索引文件也会膨胀很快。而另一方面,索引较多 可覆盖更多的查询。可能需要试验若干不同的设计,才能找到最有效的索引。可以添加、修改和删 除索引而不影响数据库架构或应用程序设计。因此,应尝试多个不同的索引从而建立最优的索引。

    2、尽量使用短索引

    对字符串类型的字段进行索引,如果可能应该指定一个前缀长度。例如,如果有一个 CHAR(255)的列,如果在前10个或30个字符内,多数值是惟一的,则不需要对整个列进行索引。 短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间、减少I/O操作。

    3、MySQL存储过程和函数有什么区别?

    在本质上它们都是存储程序。函数只能通过return语句返回单个值或者表对象;而存储过程 不允许执行return,但是可以通过out参数返回多个值。函数限制比较多,不能用临时表,只能用表变量,还有一些函数都不可用等等;而存储过程的限制相对就比较少。函数可以嵌入在SQL 语句中使用,可以在SELECT语句中作为查询语句的一个部分调用;而存储过程一般是作为一个独立的部分来执行。

    4、存储过程中的代码可以改变吗?

    目前,MySQL还不提供对已存在的存储过程代码的修改,如果必须要修改存储过程,必须使用DROP语句删除之后,再重新编写代码,或者创建一个新的存储过程。

    5、存储过程中可以调用其他存储过程吗?

    存储过程包含用户定义的SQL语句集合,可以使用CALL语句调用存储过程,当然在存储 过程中也可以使用CALL语句调用其他存储过程,但是不能使用DROP语句删除其他存储过程。

    6、存储过程的参数不要与数据表中的字段名相同

    在定义存储过程参数列表时,应注意把参数名与数据库表中的字段名区别开来,否则将出 现无法预期的结果。

    7、存储过程的参数可以使用中文吗?

    一般情况下,可能会出现存储过程中传入中文参数的情况,例如某个存储过程根据用户的 名字查找该用户的信息,传入的参数值可能是中文。这时需要在定义存储过程的时候,在后面加 上character set gbk,不然调用存储过程使用中文参数会出错,比如定义userInfo存储过程,代码 如下:

    CREATE PROCEDURE useInfo(IN u_name VARCHAR(50) character set gbk, OUT u_age INT)

    8、MySQL中视图和表的区别以及联系是什么?

    两者的区别:

    (1)视图是已经编译好的SQL语句,是基于SQL语句的结果集的可视化的表,而表不是。

    (2)视图没有实际的物理记录,而基本表有。

    (3)表是内容,视图是窗口。

    (4)表占用物理空间而视图不占用物理空间,视图只是逻辑概念的存在,表可以及时对它 进行修改,但视图只能用创建的语句来修改。

    (5)视图是查看数据表的一种方法,可以查询数据表中某些字段构成的数据,只是一些SQL 语句的集合。从安全的角度来说,视图可以防止用户接触数据表,因而用户不知道表结构。

    (6)表属于全局模式中的表,是实表;视图属于局部模式的表,是虚表。

    (7)视图的建立和删除只影响视图本身,不影响对应的基本表。

    两者的联系:

    视图(view)是在基本表之上建立的表,它的结构(即所定义的列)和内容(即所有记录) 都来自基本表,它依据基本表存在而存在。一个视图可以对应一个基本表,也可以对应多个基本 表。视图是基本表的抽象和在逻辑意义上建立的新关系。

    9、使用触发器时须特别注意

    在使用触发器的时候需要注意,对于相同的表,相同的事件只能创建一个触发器,比如对 表account创建了一个BEFORE INSERT触发器,那么如果对表account再次创建一个BEFORE INSERT触发器,MySQL将会报错,此时,只可以在表account上创建AFTER INSERT或者 BEFORE UPDATE类型的触发器。灵活的运用触发器将为操作省去很多麻烦。

    10、及时删除不再需要的触发器

    触发器定义之后,每次执行触发事件,都会激活触发器并执行触发器中的语句。如果需求 发生变化,而触发器没有进行相应的改变或者删除,则触发器仍然会执行旧的语句,从而会影响 新的数据的完整性。因此,要将不再使用的触发器及时删除。

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空空如也

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怎么建立数据表视图