例如,一个借款用户在hive上的拉链表.(end_dt存放逻辑与普通介绍的拉链表不一致) 需要拉去它在2019-05-01日的状态, 取数逻辑是: select * from tb where start_dt<='2019-05-01' and end_dt>'2019-05-01' and dt>='201905' oracle拉链表详细解释:https://blog.csdn.net/u012965373/article/details/81515463

前言 本文将会谈一谈在数据仓库中拉链表相关的内容,包括它的原理.设计.以及在我们大数据场景下的实现方式. 全文由下面几个部分组成:先分享一下拉链表的用途.什么是拉链表.通过一些小的使用场景来对拉链表做近一步的阐释,以及拉链表和常用的切片表的区别.举一个具体的应用场景,来设计并实现一份拉链表,最后并通过一些例子说明如何使用我们设计的这张表(因为现在Hive的大规模使用,我们会以hive场景下的设计为例).分析一下拉链表的优缺点,并对前面的提到的一些内容进行补充说明,比如说拉链表和流水表的区别. 1

拉链表设计: 在企业中,由于有些流水表每日有几千万条记录,数据仓库保存5年数据的话很容易不堪重负,因此可以使用拉链表的算法来节省存储空间.  例子: -- 用户信息表; 采集当日全量数据存储到 (当日) 表中 CREATE TABLE dwd.user_info( id string, name string, sex string, biz_date string -- 业务日期 ) -- 用户信息整合表 CREATE TABLE dws.user_merge_info( id string,

本文将会谈一谈在数据仓库中拉链表相关的内容,包括它的原理.设计.以及在我们大数据场景下的实现方式. 全文由下面几个部分组成: 先分享一下拉链表的用途.什么是拉链表. 通过一些小的使用场景来对拉链表做近一步的阐释,以及拉链表和常用的切片表的区别. 举一个具体的应用场景,来设计并实现一份拉链表,最后并通过一些例子说明如何使用我们设计的这张表(因为现在Hive的大规模使用,我们会以Hive场景下的设计为例). 分析一下拉链表的优缺点,并对前面的提到的一些内容进行补充说明,比如说拉链表和流水表的区别.

1.什么是拉链表 拉链表是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的,顾名思义,所谓拉链,就是记录历史.记录一个事物从开始,一直到当前状态的所有变化的信息. 我们先看一个示例,这就是一张拉链表,存储的是汇率以及每条记录的生命周期.我们可以使用这张表拿到最新的当天的最新数据以及之前的历史数据.我们首先介绍一下我们公司用到的汇率分区拉链表 每个公司的拉链表设计可能并不相同但是拉链表以记录生命周期的设计目的是不会改变的. 2.汇率拉链表转日连续流水表 进行对间断的时间序列补全,然后对null补全(这里

在有些情况下,为了保持历史的一些状态,需要用拉链表来做,这样做目的在可以保留所有状态的情况下可以节省空间. 拉链表适用于以下几种情况吧 数据量有点大,表中某些字段有变化,但是呢变化的频率也不是很高,业务需求呢又需要统计这种变化状态,每天全量一份呢,有点不太现实, 不仅浪费了存储空间,有时可能业务统计也有点麻烦,这时,拉链表的作用就提现出来了,既节省空间,又满足了需求. 一般在数仓中通过增加begin_date,en_date来表示,如下例,后两列是start_date和end_date. 1 2

电商业务及数据结构 SKU库存量,剩余多少SPU商品聚集的最小单位,,,这类商品的抽象,提取公共的内容 订单表:周期性状态变化(order_info) id 订单编号 total_amount 订单金额 order_status 订单状态 user_id 用户id payment_way 支付方式 out_trade_no 支付流水号 create_time 创建时间 operate_time 操作时间 订单详情表:(order_detail) order_detail.order_id 是要一

斐波那契数列(Fibonacci sequence),又称黄金分割数列,也称为"兔子数列":F(0)=0,F(1)=1,F(n)=F(n-1)+F(n-2)(n≥2,n∈N*).例如 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233,377,610,987,1597,2584,4181,6765,10946,17711,28657,46368........这个数列从第3项开始,每一项都等于前两项之和,而且当n趋向于无穷大时,前一项与后一项的

给定整数N,求1<=x,y<=N且Gcd(x,y)为素数的数对(x,y)有多少对. 如果两个数的x,y最大公约数是z,那么x/z,y/z一定是互质的 然后找到所有的素数,然后用欧拉函数求一下前缀和就行 #include <iostream> #include <stdio.h> #include <string.h> #include <algorithm> using namespace std; ; const int INF=0x3f3f3

题目链接:https://www.nowcoder.com/acm/contest/141/H 时间限制:C/C++ 1秒,其他语言2秒 空间限制:C/C++ 262144K,其他语言524288K 64bit IO Format: %lld 题目描述 Eddy has solved lots of problem involving calculating the number of coprime pairs within some range. This problem can be so

package ArrayList的小程序; import java.io.*; import java.util.*; public class kkk { /** * 作者:Mr.fan * 功能:展示一个小的ArrayList链表的 员工工资记录系统 */ public static void main(String[] args)throws Exception { //创建EmpManage对象 EmpManage em=new EmpManage(); BufferedReader

一.概念 拉链表是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的,顾名思义,所谓拉链,就是记录历史.记录一个事物从开始,一直到当前状态的所有变化的信息. 在历史表中对客户的一生的记录可能就这样几条记录,避免了按每一天记录客户状态造成的海量存储的问题: (NAME)人名  (START-DATE)开始日期  (END-DT)结束日期  (STAT)状态 client             19000101                  19070901             H在家 clien

建表如下( 历史拉链表): 新表(每日更新的): 实现语句: MERGE INTO test_target t1 USING ( SELECT nvl(c.id, b.id) AS id ,CASE WHEN c.endtime = to_date('9999-12-30', 'yyyy-mm-dd') AND b.id IS NULL THEN c.STATUS WHEN c.id IS NULL THEN b.STATUS END AS STATUS ,CASE WHEN c.endtime

拉链表需求: 1.数据量比较大 2.变化的比例和频率比较小,例如客户的住址信息,联系方式等,比如有1千万的用户数据,每天全量存储会存储很多不变的信息,对存储也是浪费,因此可以使用拉链表的算法来节省存储空间 3.拉链历史表,既能反映每个客户不同时间的不同状态,也可查看某个时间点的全量快照信息 拉链表设计 设计的拉链历史表: 反映A客户的状态信息 select * from ods_account where cst_id='A'; 反映20190601历史数据: '; 反映20190602历史全量

开始正题前,先把我的数据库环境列出: # 类别 版本 1 操作系统 Win10 2 数据库 Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.1.0 - 64bit Production 3 硬件环境 T440p 下面进入正题 有个员工表emp如下: CREATE TABLE emp ( id NUMBER not null primary key, name NVARCHAR2(60) not null, salary NUMBER(6

1. CREATE TABLE lalian_test(id int,col1 string,col2 string,dt string)--测试表COMMENT 'this is a test2' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS TEXTFILELOCATION'/user/hive/warehouse/lalian_test'; 2. -----模拟数据为txt,以\t分隔 1aaa100002014-06-1

分组求排名 相信好多使用Mysql的用户一定对分组求排名的需求感到发怵. 但是在hive或者oracle来说就能简单实现. 采用窗口函数:rank() over() / row_number() over() / dense_rank() over()函数就能轻松完成. 窗口函数 我们可以理解为我们先把需要分析的字段select出来,然后通过窗口函数进行分析. 所以窗口函数产生的结果一定是一对一的,即便在窗口中使用分组操作产生相同的值也每行数据都有. 示例 select user_id,user

[练习3.4] 给定两个已排序的表L1和L2,只使用基本的表操作编写计算L1∩L2的过程. [练习3.5] 给定两个已排序的表L1和L2,只使用基本的表操作编写计算L1∪L2的过程. 思路比较简单,测试代码如下,两道题比较相似,测试代码就放一起了. #include <iostream> #include "linklist.h" using namespace std; using namespace linklist; template class List<in

创建表:Create table If Not Exists Employee (Id int, Name varchar(255), Salary int, DepartmentId int);Create table If Not Exists Department (Id int, Name varchar(255));Truncate table Employee;insert into Employee (Id, Name, Salary,DepartmentId) values ('

题意:找到与n互质的第 k个数 开始一看n是1e6 敲了个暴力结果tle了,后来发现k达到了 1e8 所以需要用到欧拉函数. 我们设小于n的 ,与n互质的数为  (a1,a2,a3.......a(phi(n))) 那么显然,在区间  [ k*n , (k+1)*n ]内的互质数即为 k*n+(a1,a2,a3.......a(phi(n))) 所以只需要求出 (a1,a2,a3.......a(phi(n))) 就可以利用欧拉函数快速找到后面的数 代码如下: #include <iostrea