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SQL SELECT City,ProductID, sum(Amount) Amount FROM Customers INNER JOIN Orders2021 ON Orders2021 ..
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SQL SELECT Distinct CustomerID FROM Orders2020 UNION SELECT Distinct CustomerID FROM Orders2021 ..
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在统计分析应用中，从明细数据计算出来的各种指标是支撑业务的重要数据。但是，要做到快速而且灵活的多指标计算，后台数据源面临多个难题。 多指标计算的一个难题是涉及的明细数据量非常大。政府、金融、能 ..
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市场上绝大多数（甚至可以说是全部）云数据仓库都是基于 SQL 的，毕竟数据仓库的主要功能是分析计算，其它 NoSQL 技术的优势主要在 TP，在 AP 方面远远不敌 SQL。参与竞争的云服务商 ..
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本章中要尝试更大数据量，将订单表按年分别存储成不同的表，表名为 Orders+ 年份，如 Orders2021,Orders2022，依此类推，表结构均和 Orders 相同 SQL SELE ..
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SQL SELECT Customers.CustomerID,CustomerName,Region,City,Amount FROM Customers INNER JOIN Orders ..
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很多大机构都会有个中央数据仓库负责向应用提供数据服务。随着业务的发展，中央数据仓库的负载在持续增加。一方面，数仓是前端应用的数据后台，而前端应用不断增多，用户访问的并发数也不断增长。另一方面， ..
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SQL SELECT a.CustomerID,a.OrderDate,a.ProductID,a.Quantity,a.Unit, a.Price,a.Amount,a.EmployeeID ..
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对于已经序号化的维表，可以利用对位序列来处理维表上的过滤。 原理：产生一个与维表同样长度的序列，其成员是布尔值，满足条件的维表记录对应 true，否则对应 false。然后在事实表中用已经序号 ..
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[链接]4.5.1 过滤后复用索引 SQL SELECT Suppliers.Region,sum(Amount) Amount FROM Orders LEFT JOIN Products ..
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主键是自然数序号的维表，可以直接用序号定位实现关联，不必建索引，避免计算和比对 HASH 值，性能更好。 主键不是自然数序号的维表，可以事先转换成序号。同时把事实表中的对应维字段值也转换成相应 ..
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前面的例子均使用 switch 做维表的关联，能获得很好的性能，但还有几个问题： 1) 关联后，外键字段的本身值失去了，必须到维表中取主键才能获得，速度会变慢。 如上例：如果还想取得 Empl ..
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SQL SELECT floor((year(curdate())-year(Employees.Birthday))/10) Age, sum(Orders.Amount) Amount F ..
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[链接]4.1.1 单层维表 SQL SELECT Employees.Region,sum(Orders.Amount) FROM Orders LEFT JOIN Employees ON ..
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按月统计出当月发生过连续三天都有订单的用户数 SQL WITH a AS( SELECT count (1) AS num, day (OrderDate) days, CustomerID, ..
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SQL WITH m AS( SELECT *, row_number() OVER(PARTITION BY year(OrderDate),month(OrderDate) ORDER B ..
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SQL SELECT count (DISTINCT CustomerID) num,year(OrderDate) years, month(OrderDate) months FROM O ..
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问题背景 发电设备中常常会放置传感器（DCS）来采集数据以监控设备运转的状况，某集团设计的电力监控统计系统，需要实时采集传感器的数据后保存，然后提供按时段的实时查询统计功能。 系统设计规模将支 ..
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SQL SELECT count (DISTINCT CustomerID) iNum,count(1) Num FROM Orders WHERE OrderDate>='2021-0 ..
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一、 SQL 及分析 查询SQL语句如下： select cntrycode, count(*) as numcust, sum(c_acctbal) as totacctbal from ( ..
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SQL SELECT DISTINCT month(OrderDate) FROM Orders WHERE OrderDate>='2021-01-01' and OrderDate& ..
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无监督实时异常发现算法 算法背景 实际生产中会定时产生一些数据（比如：炼油设备的压力、液位、电气设备的电流、电压等），称为时间序列。生产活动发生异常时，很可能会有前兆反映在这些时间序列中，也就 ..
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算法背景 之前介绍了有边界的线性拟合算法，《有边界的线性拟合算法》，它的约束条件是所有系数都须在[0,1]范围内，但实际生产环境不仅仅是这个基本的限制。 已知条件 自变量矩阵X，在生产环境中称 ..
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有边界的线性拟合算法 已知自变量矩阵X和因变量矩阵Y，两者存在线性关系，但系数被限制在一个范围内，这个范围称为边界，试求出该边界范围内的最佳系数矩阵。 [图片] 其中X是k*m矩阵，k是样本数 ..
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一个集合X中可能存在过大或过小的异常值，希望计算一个范围，剔除集合X中过大或过小的异常值，这个范围的上下限就是阈值，较大值称为阈值上限，记为threshold_up，较小值称为阈值下限，记为t ..
