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

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.

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

SVN合并(Merge)与拉取分支(Branch/tag)操作简介 合并(Merge) 例子:把对feature_branch\project_name_v3.3.7_branch的修改合并到develop 步骤1: 如图,右键目标文件夹,即需要“合并到”的文件目录,选择TortoiseSVN->Merge… 弹出如下窗口 步骤1: 如上图,默认选择“Merge a range of revisions”,点击Next,打开如下窗口 如上, “URL to merge from”:点击输入框右侧

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

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

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

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

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,

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

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

假设有一张居民维表,需要记录居民状态的变更历史,根据Kimball建模理论,设计居民维表如下: 另外在ODS中有居民信息的每日快照表(每天都记录一份居民的全量信息):O_USERINFO 如何将ODS中的O_USERINFO的每日批次数据加载到居民维表D_RESIDENT_SCD中,需注意两个表必须在同一个数据源中. 在HHDI中新建数据抽取任务,也可采用执行SQL任务,在源表查询语句中写入以下SQL: SELECT     O.ID RESIDENTID,     O.NAME,     O.

Merge k sorted linked lists and return it as one sorted list. Analyze and describe its complexity. 类似于归并2个链表,暴力一点的方法就是,每取出一个list就与以前的list归并返回merge后list,知道所有list merge完成. 但是可惜,这样做会TLE.贴下代码先: /** * Definition for singly-linked list. * struct ListNode {

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

之前用js写了个归并排序非递归版,而这一次,c++封装链表的时候也遇到了一个归并排序的接口.邓老师实现了递归版本的归并排序,但是递归的调用函数栈的累积是很占内存空间的.于是乎,那试试在链表结构上实现以下归并排序吧.但是一旦开始,就遇到难题了,在链表下,我们无法按索引访问,所以,在迭代过程中,左右序列就无法很好的用o(1)时间就解决.先看看我实现的代码吧,初步测试没问题,如果有什么问题,希望大神指出,不知为何,用c++写东西总觉得哪里有问题,即使程序可以运行. template<typename

class template forward_list <forward_list> template < class T, class Alloc = allocator<T> > class forward_list; Forward list 前向链表(单链表)是序列容器,使固定时间插入和擦除操作序列内的任何地方. 前向链表的实现方式和单链表相同:单链表可以存储所包含的每个元素在不同的和无关的存储位置. 在序列中顺序保存每个元素指向下一个元素的关联. forwar

链表排序 · Sort List ［抄题］: ［思维问题］: ［一句话思路］: ［输入量］:空: 正常情况:特大:特小:程序里处理到的特殊情况:异常情况(不合法不合理的输入): ［画图］: quick sort 整体-局部(先找大小值,再局部递归) 里面不稳定 最坏n2, 最好 平均 nlgn  数组空间复杂度1(内部操作即可) merge sort 局部-整体(先局部操作完,最后全部merge到一起) 里面稳定  数组空间复杂度n(需要新建数组) ［一刷］: 快慢指针的条件是 fast.nex

一.问答介绍 1.什么是拉链表? 维护历史状态,以及最新状态数据的一种表,拉链表根据拉链粒度的不同,实际上相当于快照,只不过做了优化,去除了一部分不变的记录,通过拉链表可以很方便的还原出拉链时点的客户记录.记录一个事物从开始,一直到当前状态的所有变化的信息(生命周期).核心字段为生效开始日期与生效结束日期(粒度). 2.为什么用拉链表(应用场景决定)? 1)原数据量很大(查询费劲) 2)表中部分字段会被更新(更新后又想看历史) 3)需求中需要对某一时刻数据查询(业务粒度) 4)更新频率不频繁且更

概念特性 安装 基础命令 连接 监控 存储过程 数据合并 Merge Into是增量备份 结果集分组 row_number() OVER (PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2) seletc row_number() over(partition by log_user_id order by id desc) as tmpid, o.* from ope_match_his_log o 表示根据COL1分组,在分组内部根据 COL2排序 tmpid id log_u

MaxCompute表设计最佳实践 产生大量小文件的操作 MaxCompute表的小文件会影响存储和计算性能,因此我们先介绍下什么样的操作会产生大量小文件,从 而在做表设计的时候考虑避开此类操作. 使用MaxCompute Tunnel SDK上传数据,上传过程中,每commit一次就会产生一个文件.这时每 个文件过小(比如几K),并且频繁上传(比如5秒上传)一次,则一小时就会产生720个小文件,一 天就会产生17280个小文件. 使用MaxCompute Tunnel SDK上传数据,crea