本文接上篇文章,上面文章讲的是,通过配置文件的全量更新,现在说下增量更新 如上图所示,涉及到1个转换和1个作业. 1-表增量同步(转换) 可以通过读取同步表参数这个excel表格文件,获取表名称和同步的依赖对象(本文就是cjsj创建时间),同步成功后复制记录到结果 2-增量数据同步(作业) 我们右键点开如上图,包含了7个转换组成. 1)表数据同步设置(转换) 获取上个转换的记录,放到设置变量中. 2)表数据同步设置2(转换) 获取时间变量放入设置变量中 3)获取查询条件 (转换) 3.1)点开获

在使用Kettle进行数据同步的时候, 共有 1.使用时间戳进行数据增量更新 2.使用数据库日志进行数据增量更新 3.使用触发器+快照表 进行数据增量更新 今天要介绍的是第3中方法. 实验的思路是这样的,在进行数据同步的时候, 源数据表为A表, A表要对 目标表(target table) B 表和C表进行数据的同步更新. 即A表中的对应字段发生变化之后, 会通过触发器将对应变化的字段在A表中的主键值写入到一个临时表temp中(该表作为快照表使用). 快照表中只有两个字段,一个是temp_id,

导读 Excel数据导入Oracle数据库的方法: 1.使用PL SQL 工具附带的功能,效率比较低 可参考这篇文章的介绍:http://www.2cto.com/database/201212/176777.html 2.使用Kettle工具,免费,相比之下功能更丰富,可实现一定的业务逻辑,推荐使用 注:Kettle下载后解压即可使用,但是依赖jvm,可以安装一下JDK 1.7(推荐) Excel数据导入Oracle示例 Kettle将Excel数据导入Oracle过程记录如下: 1.准备Ex

在新浪微博的app中,从别的页面进入主页,在没有网络的情况下,首页中的已经收到的微博还是能显示的,这显然是把相关的数据存储在app本地. 使用数据的app本地存储,能减少网络的流量,同时极大提高了用户的体验(想想,很多数据都能在app本地获取,显示的速度当然快).使用了本地存储后,需要考虑的是数据的增量更新方案. 什么是数据的增量更新?假设,用户A的首页在数据表中是有40条数据,id1-40,app每次获取10条数据.第一次运行,app从数据表获取了id1-10条数据同时存储在本地.假设用户离开

在新浪微博的app中,从别的页面进入主页,在没有网络的情况下,首页中的已经收到的微博还是能显示的,这显然是把相关的数据存储在app本地. 使用数据的app本地存储,能减少网络的流量,同时极大提高了用户的体验(想想,很多数据都能在app本地获取,显示的速度当然快).使用了本地存储后,需要考虑的是数据的增量更新方案. 什么是数据的增量更新?假设,用户A的首页在数据表中是有40条数据,id1-40,app每次获取10条数据.第一次运行,app从数据表获取了id1-10条数据同时存储在本地.假设用户离开

我在做个人APP - CayKANJI - 的时候遇到一个问题: 如何增量式地把日语汉字数据地从server更新到APP端,即每次用户运行更新操作时,仅仅获取版本号高于本地缓存的内容. 数据格式 为了可以与mongoDB无缝结合,并省去编写后台代码的麻烦,索性就把汉字数据保存成json文件,上传到server后.交给web应用去读取并写入数据库. 汉字文件就是普通的json格式. { "category": "行為ー2", "contents":

最近一直很忙,很久没写博客了.今天给大家讲解一下如何用C#将Excel数据导入Excel,同时在文章最后附上如何用sqlserver和mysql工具导入数据. 导入过程大致分为两步: 1.将excel数据导入到DataSet中; 2.将DataSet里面的数据遍历插入到对应的数据库 一.将excel数据导入到DataSet中 需添加引用using System.Data; using System.Data.OleDb; public static DataSet ReadExcel(strin

实现思路:       实现Java读取TXT文件中的内容并存到内存,将内存中的数据和mysql 数据库里面某张表数据的字段做一个比较,如果比较内存中的数据在mysql 里存在则不做处理,如果不存在则将该数据插入mysql数据库中 步骤1.读取文本数据   给一个string 返回值 步骤2.查询mysql 表中数据  给一个String 返回值 步骤3  .内存中文本数据和读取的mysql 数据做比较 /** * 实现读取文件信息 * * @param fileName * @return *

之前由于数据储存使用excel保存了所有数据,经过初步数据筛选,数据量近4000条.一条一条录入数据库显然是不可行的.以下是我所操作的步骤: 1.只保留excel的数据部分,去除第一行的具体说明 2.文件另存为(.csv)格式 保存即可 3.把刚才存成csv格式的文件用TXT打开再次另存为 注意! 编码改成 UTF-8 这步必须要有,否则导入后极有可能出现乱码. 4.在phpmyadmin中按照数据顺序创建表,新建字段,字段名与你要导入的excel表字段关联且顺序相同. 5.点击“导入”-->&qu

在使用Kettle进行数据同步的时候, 共有 1.使用时间戳进行数据增量更新 2.使用数据库日志进行数据增量更新 3.使用触发器+快照表 进行数据增量更新 今天要介绍的是第3中方法. 实验的思路是这样的,在进行数据同步的时候, 源数据表为A表, A表要对 目标表(target table) B 表和C表进行数据的同步更新. 即A表中的对应字段发生变化之后, 会通过触发器将对应变化的字段在A表中的主键值写入到一个临时表temp中(该表作为快照表使用). 快照表中只有两个字段,一个是temp_id,

最近有一个将 mysql 数据导入到 MongoDB 中的需求,打算使用 Kettle 工具实现.本文章记录了数据导入从0到1的过程,最终实现了每秒钟快速导入约 1200 条数据.一起来看吧~ 一.Kettle 连接图 简单说下该转换流程,增量导入数据: 1)根据 source 和 db 字段来获取 MongoDB 集合内 business_time 最大值. 2)设置 mysql 语句 3)对查询的字段进行改名 4)过滤数据:只往 MongoDB 里面导入 person_id,address,

由于LZ很像整理一下如何使用Kettle对一张表进行增量更新的时候, 同时实现对数据库中的其他表也可以实现相关的更新操作. 第一种方法想使用触发器,即在相应的hop之间添加SQL脚本step然后在step中实现对其他数据表进行比照更新的相关操作. 另一种方法是,时间戳,可以添加时间点,然后通过判断时间点是否变更来判断数据进行了相关的变动. 其实还有一种方法就是分析日志,这个对我来说暂时还是有些难度了,数据库针对性也很强,所以先自动过滤掉吧~ 但是想到, 如果在kettle 中不对其进行额外设定s

有时候需要实现是数据的增量更新,因为更新全量会带来时间跟数据库资源的浪费,还有可能是数据出现冗余,所以需要使用增量数据同步,下面是一个数据增量同步的小实例. ---drop table A CREATE TABLE A ( id int, name ), sex ), age int, hobby ) ) ----drop table B CREATE TABLE B ( id int, name ), sex ), age int, hobby ) ) -----在A表插入数据 ,,'练剑'

在本文中, 我们说下增量更新数据:即将数据源中更新了的数据替换掉目标表中对应的数据. 更新代码 操作之前我们先把目标表e (dbo.Contact). 的数据改掉 Use AdventureWorks go Update dbo.Contact Set MiddleName = 'Ray' Where MiddleName Is NULL 打开 My_First_SSIS_Project. 点击  Data Flow 标签. 我们把Level 3的项目文件修改下.双击 Lookup Transf

通过excel进行高速开发报表: 建设思路: 1.首先制订相关的execl模板. 2.通过etl工具(kettle)能够高速的 将数据库中的数据按excel模板导出成新的excel就可以. 当中kettle 按excel模板导出excel 能够參考: http://type-exit.org/adventures-with-open-source-bi/2010/12/using-the-excel-writer-step/ 或可在我的资源中找.

data.xlsx 数据如下: import xlrd#1.读取Excel数据# table = xlrd.open_workbook("data.xlsx","r")# print("获取excel的所有标签:",table.sheets())# for sheet in table.sheets():# print(sheet)#2.读取第一个标签 第二个标签 ....# table = xlrd.open_workbook("da

ETL中的数据增量抽取机制 (     增量抽取是数据仓库ETL(extraction,transformation,loading,数据的抽取.转换和装载)实施过程中需要重点考虑的问 题.在ETL过程中,增量更新的效率和可行性是决定ETL实施成败的关键问题之一,ETL中的增量更新机制比较复杂,采用何种机制往往取决于源数据系统的 类型以及对增量更新性能的要求. 1 ETL概述 ETL包括数据的抽取.转换.加载.①数据抽取:从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据:②数据转换:将从源数据源获取的

引言 项目中常用到将数据导入Excel,将Excel中的数据导入数据库的功能,曾经也查找过相关的内容,将曾经用过的方案总结一下. 方案一 NPOI NPOI 是 POI 项目的 .NET 版本.POI是一个开源的Java读写Excel.WORD等微软OLE2组件文档的项目.使用 NPOI 你就可以在没有安装 Office 或者相应环境的机器上对 WORD/EXCEL 文档进行读写.NPOI是构建在POI 3.x版本之上的,它可以在没有安装Office的情况下对Word/Excel文档进行读写操作

一般来说,ETL实现增量更新的方式有两种,第一种:记录字段的最大值,如果数据源中存在持续增加的数据列,记录上次处理的数据集中,该列的最大值:第二种是,保存HashValue,快速检查所有数据,发现异动的数据之后,只同步更新被修改的数据. 1,记录字段的最大值,使用DateTime记录源数据上次更新的时间,或使用TimeStamp或RowVersion记录上次更新的数值 一般情况下,DBA在设计表时,都会在表中创建LastUpdatedTime字段,数据类型是DateTime 或 DateTime

包声明 create or replace package PKG_EXCEL_UTILS is -- Author: zkongbai-- Create at: 2016-07-06-- Action: 解析xmlType 类型的 Excel 数据--============================================================================================TYPE t_table_varchar IS TABLE O