在数据的时代,数据是最有价值的,那么如何有效的梳理和分析数据的好坏可以从以下几个方面进行:1。收藏数据完成生产质量分析平台,快速整合生产,马上拿到影响质量的全量 数据建立统一的质量数据平台,在金融风控领域,大数据指-0 数据和用户行为数据,质量数据还包括数据分散在工厂内外的所有外部零件和所有环节上。这些数据不仅仅是指数据与质量有关,还通过设备信息、人员信息、环境间接影响质量。
1,创建测试表,创建表test _ date (id varchar2 (20),v _ date);2.insert test数据insert into test _ date值(1,to _ date (: 10: 10 , yyyymmdd hh24:mi:ss );insertintotest_datevalues(2,
yyyymmddh 24:mi:ss );insertintotest_datevalues(3,to_date(:10 , yyyymmdd hh 24:mi:ss ));insertintotest_datevalues(4,to_date(:10 , yyyymmdd hh 24:mi:ss ));insertintotest_datevalues(5,
1,创建测试表,创建表test _ dis (id号,name varchar2 (20),value号(10));2.insert test数据insert into test _ values(1, a ,123);insertintotest_disvalues(2, b ,152);insertintotest_disvalues(3,
123);insertintotest_disvalues(4, d ,520);insertintotest_disvalues(5, e ,300);提交;3.在查询表全量 数据,选择t。*,rowidfromtest _ dist4.写sql,查询表中某个字段的all 数据。您可以发现只找到id为2、4和5的记录。
如上所述,一个基本的数据仓库分为源层、历史层和数据模型层。重点是以下三个方面:1 .数据历史层2的清理。数据历史层3的存储。数据验证历史层,顾名思义就是保存所有的历史数据,我们知道数据 warehouse的一个原则是数据不变,也就是说传入的数据不会被更改或删除,这主要体现在历史层。
1.历史图层的数据已清理到历史图层。其实对清洁的要求不是很高。如果ods层基本清理完毕,历史层的清理就会少一些。因为历史层保存了数据的历史,简单的理解就是保存所有的ods 数据,历史层的粒度最好保持最细的粒度。对于历史层来说,存储起来相对更重要。