ETL随笔

最新推荐文章于 2022-11-14 12:05:12 发布

大佬儿

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分类专栏：数据库基础文章标签： ETL随笔

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一、Oracle

新增字段>ALTER TABLE 表名 ADD (字段名长度)，

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数据仓库(四)之ETL开发

知行合一

09-16

5万+

概述 ETL是数据仓库的后台，主要包含抽取、清洗、规范化、提交四个步骤，传统数据仓库一般分为四层模型。分层的作用 STG层在维度建模阶段已经确定了源系统，而且对源系统进行了...

Flink随笔（二） SqlClient的配置和使用

xiaoliu_1的博客

02-24

4408

Flink SQL Client Flink’s Table & SQL API makes it possible to work with queries written in the SQL language, but these queries need to be embedded within a table program that is written in either Java or Scala. Moreover, these programs need to be .

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etl测试学习总结

muzijingok的博客

07-02

461

ETL测试技术：　　1）根据不同的业务需求和规则验证数据是否被正确地转化。　　2）确保所有预期的数据加载到数据仓库中没有任何数据丢失和截断。　　3）确保ETL应用程序适当的拒绝，替换为默认值，并报告无效数据。　　4）确保数据在规定和预计的时间框架内被加载到数据仓库中，以确认改进的性能和可扩展性。二、ETL测试过程：在独立验证与确认下，与任何其他测试一样，ETL也经历同样

ETL学习笔记之一：ETL是什么？

热门推荐

石头记

01-14

3万+

对于数据仓库以及ETL的知识，我基本上是个门外汉。一切都得从头开始，记个笔记，方便自已了解学习进度。首先，我们来了解最基本的定义：嗯，也有人将ETL简单称为数据抽取。至少在未学习之前，领导告诉我的是，你需要做一个数据抽取的工具。其实呢，抽取是ETL中的关键环节，顾名思义，也就将数据从不同的数据源中抓取(复制)出来。太简单了！上面的解释无首无尾

初识ETL及学习计划

yangtongli2012

06-10

6419

什么是etl？1. etl的概念 ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。 ETL是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到

【Kettle】ETL工具之Kettle的简单使用一

℡華ゞ

06-18

4304

ETL工具之Kettle将一个数据库中的数据提取到另外一个数据库中： 1.打开ETL文件夹，双击Spoon.bat启动Kettle 2.资源库选择，诺无则选择取消 3.选择关闭 4.新建一个转换 5.配置所需数据库 6.将需要进行提取的数据表，用表输入得到 7.选择源数据所在数据库及表，sql语句可自己输入

ETL随笔（一）zz

weixin_34080903的博客

07-25

谈到ETL，很多人都认为最重要的只是涉及到抽取、转换、加载那些脚本以及脚本的效率这几个方面，其实不尽然， ETL其实包含了很多方面，现在我谈谈个人在ETL方面的心得。（一）数据源。在跨系统做数据抽取的时候往往忽视了几个重要的原则，其一，源表结构的稳定性。如果源表结构有改变，如何保证ETL不受影响。其二，数据接口。源系统如何把数据提供给目标，如果是文本形式，那么就有必要对文本的格式进行约定，同时...

[转]ETL随笔（二）

weixin_30566063的博客

03-19

http://www.alidw.com/?p=641 谈下ETL过程中经常遇到的历史拉链表的做法，假定现在的目标表是t，增量表是s，现在要把S表的数据加载到历史拉链表T中，不要使用update语句，常见的实现方案有如下几种，具体实现步骤可参见下方。方法一： 1）用t表与s表进行关联比较，把t表中已经改变的记录选择出来，更新结束日期为当前etl日期，然后把结果加载到临时表tmp1...

[转]ETL随笔（四）

weixin_30455661的博客

03-19

http://www.alidw.com/?p=1755 继续ETL随笔三的话题，还是继续上回提到ETL数据质量问题，其实这是无法根治的，只能采取特定的手段去尽量避免，而且必须要定义出度量方法来衡量数据的质量是好还是坏。对于数据源的质量，客户对此应该更加关心，如果在这个源头不能保证比较干净的数据，那么后面的分析功能的可信度也都成问题。数据源系统也在不断进化过程中，客户的操作也在逐渐规范中，BI系...

[转]ETL随笔（一）

weixin_30257433的博客

03-19

http://www.alidw.com/?p=205 谈到ETL，很多人都认为最重要的只是涉及到抽取、转换、加载那些脚本以及脚本的效率这几个方面，其实不尽然，ETL其实包含了很多方面，现在我谈谈个人在ETL方面的心得。（一）数据源。在跨系统做数据抽取的时候往往忽视了几个重要的原则，其一，源表结构的稳定性。如果源表结构有改变，如何保证ETL不受影响。其二，数据接口。源系统如何把数据提供给目...

oracle 数据仓库随笔

06-29

数据仓库的构建涉及多个阶段，包括数据的提取（Extract）、转换（Transform）、清洗（Cleanse）和加载（Load，简称ETL）。首先，源数据层包含了来自各个业务系统的事务数据，例如企业、车辆和司机信息系统、录入...

第七章 Kettle-数据加载&全量加载&增量加载&批量加载

qq_56941108的博客

11-14

2662

数据的预处理过程，除了包括数据抽取、数据本身的清洗与检验以及数据转换操作，还包括数据加载操作，数据加载是数据预处理过程的最后一个步骤，主要是负责将清洗检验、转换后的高质量数据加载到目标数据库中。数据的加载机制与数据的抽取机制相类似，数据的加载机制可以分为全量加载和增量加载。其中，全量加载是指将目标数据表中的数据全部删除后，进行数据加载的操作；而增量加载是指目标表只加载源数据表中变化的数据，其中变化的数据包含新增、修改和删除的数据。

《数据清洗》第七章操作题

weixin_48459732的博客

10-31

783

文章目录前言一、全量加载二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言数据的加载机制与数据的抽取机制相类似，数据的加载机制可以分为全量加载和增量加载。其中，全量加载是指将目标数据表中的数据全部删除后，进行数据加载的操作；而增量加载是指目标表只加载源数据表中变化的数据，其中变化的数据包含新增、修改和删除的数据。一、全量加载假设，现有两张数据表，分别为数据表full_source和数据表full_target，其中数据表full_source为源数据表，数据表full_target为目标数据表。数据表fu

数据平台发展史-从数据仓库数据湖到数据湖仓

明哥的IT随笔

09-20

2884

回顾数据平台发展历史，梳理数据平台变迁脉络，更全面准确地理解数据仓库数据湖和数据湖仓！

创变下一浪：穿透具身智能与资本共振下的产业趋势.pdf

08-06

创变下一浪：穿透具身智能与资本共振下的产业趋势.pdf

2023年村级点矢量(WGS84)，详情见主页

08-06

2023年村级点矢量(WGS84)，提供处理服务

LBM_Based-on-Mohamad-in-matlab-master.zip

最新发布

08-06

1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

08-06

08-06

03-13

<think>好的，我现在要回答用户关于数据库中数据共享方法或机制的问题。首先，我需要回顾用户提供的引用资料，看看里面提到了哪些相关的内容。引用[1]提到的是目标数据库的设置，通过数据复制将源数据库的数据迁移到目标实例的不同数据库中。这可能涉及到数据复制技术，比如主从复制或者ETL工具。这个方法主要是通过复制数据到不同的实例来实现共享，适用于数据迁移或备份的场景。引用[2]讨论了多对多的跨应用数据共享，提到了统一数据管理框架（UDMF）。这似乎是一种更高级的机制，用于管理多个应用之间的数据共享，确保数据定义、权限和流通的一致性。这可能涉及到API接口、中间件或者数据总线等技术，允许不同应用安全地访问和共享数据。引用[3]则从数据库随笔的角度，指出共享数据库可以减少数据冗余和保持数据一致性。这意味着多个用户或应用直接访问同一个数据库实例，通过数据库自身的并发控制（如锁机制、事务管理）来实现共享。这种方法依赖于数据库的内置功能，比如用户权限管理和事务隔离级别。引用[4]提到了基于共享内存的内存数据库，利用共享内存的基础结构来提升数据访问速度。这可能适用于需要高性能的场景，比如实时数据处理，通过共享内存区域让多个进程直接访问同一块内存空间，减少I/O开销。接下来，我需要将这些方法系统地分类，并解释各自的实现机制、优缺点以及适用场景。需要注意用户可能想知道具体的实现步骤或技术，比如如何配置主从复制，如何设置UDMF，或者如何利用共享内存。首先，数据复制与同步机制，包括主从复制、ETL工具、数据库链接等。这部分需要解释不同复制方式的原理，比如主从复制的日志传输，ETL的数据转换过程，以及数据库链接如何跨实例访问。然后是统一数据管理框架（UDMF），这里需要说明其架构，可能包括中央数据目录、权限管理模块、API网关等组件，以及如何通过标准化接口实现多对多共享。共享数据库访问部分，需要强调数据库自身的并发控制机制，如事务的ACID属性，锁机制，用户权限管理等，确保多个客户端同时访问时的数据一致性和安全性。共享内存技术则需要解释操作系统级别的共享内存机制，以及如何应用于内存数据库，比如通过映射同一块物理内存区域到不同进程的地址空间，实现快速数据交换。最后，数据服务化涉及将数据通过API或微服务暴露，可能使用RESTful API或GraphQL，结合OAuth等安全协议来控制访问权限。在整理这些内容时，要确保每个方法都有明确的实现机制、优缺点和适用场景。例如，主从复制适合读写分离，但可能有同步延迟；共享内存速度快但受限于单机环境；UDMF适合复杂的多对多共享但实施成本较高。还需要注意用户可能关心的问题，比如数据一致性如何保证，权限如何管理，性能如何优化等。因此，在优缺点部分要突出这些方面。最后，生成的相关问题需要覆盖不同方法的深入分析、具体技术实现、安全机制、性能优化和实际应用案例，帮助用户进一步探索。</think>### 数据库中的数据共享方法与机制 #### 1. **数据复制与同步** **实现机制** 通过将数据从一个数据库复制到其他数据库实例，实现多副本共享。常见方法包括： - **主从复制**：主库处理写操作，从库通过日志同步（如MySQL的binlog）实时复制数据[^1]。 - **ETL工具**：使用工具（如Apache Kafka、AWS DMS）抽取、转换并加载数据到目标库。 - **数据库链接（DBLink）**：跨数据库实例直接查询（如Oracle DBLink）。 **优点** - 支持读写分离，提升查询性能。 - 数据冗余可提高容灾能力。 **缺点** - 同步延迟可能导致数据不一致。 - 存储成本较高。 **适用场景** - 跨地域数据备份。 - 数据仓库构建。 --- #### 2. **统一数据管理框架（UDMF）** **实现机制** 通过标准化接口和权限管理实现多对多共享： - **中央数据目录**：定义数据格式与元信息[^2]。 - **权限控制**：基于角色（RBAC）或属性（ABAC）限制访问。 - **API网关**：提供统一数据访问入口（如RESTful API）。 **优点** - 解决多应用间数据格式兼容性问题。 - 支持细粒度权限管理。 **缺点** - 架构复杂，实施成本高。 - 依赖网络通信，可能影响性能。 **适用场景** - 企业级多系统集成（如ERP与CRM数据互通）。 --- #### 3. **共享数据库访问** **实现机制** 多个应用直接操作同一数据库，依赖数据库内置功能： - **并发控制**：通过锁机制（如行锁、表锁）和事务隔离级别（如RC、RR）保证一致性[^3]。 - **用户权限管理**：分配不同账号的读写权限（如GRANT/REVOKE语句）。 **优点** - 数据实时一致，无冗余。 - 开发成本低。 **缺点** - 高并发时可能引发锁竞争。 - 数据库单点故障风险。 **适用场景** - 小型系统或内部管理系统（如共享订单库）。 --- #### 4. **共享内存技术** **实现机制** 利用内存数据库（如Redis）或操作系统级共享内存： - **内存映射**：多个进程访问同一物理内存区域[^4]。 - **无锁数据结构**：通过CAS（Compare-and-Swap）减少竞争。 **优点** - 数据访问速度极快（微秒级）。 - 适用于实时计算。 **缺点** - 数据易失性（需持久化备份）。 - 仅限单机或集群内共享。 **适用场景** - 高频交易系统（如股票行情分析）。 --- #### 5. **数据服务化（Data as a Service, DaaS）** **实现机制** 将数据封装为服务： - **API暴露**：通过REST/GraphQL提供数据接口。 - **数据沙箱**：为第三方提供隔离的查询环境。 **优点** - 解耦数据生产者与消费者。 - 支持跨平台访问（如移动端、Web端）。 **缺点** - API设计需考虑版本兼容性。 - 需防范接口滥用（如限流、鉴权）。 **适用场景** - 开放平台数据共享（如地图API、天气数据接口）。 ---