事务是数据库区别于文件系统的重要特性之一。在文件系统中,如果你正在写文件,但是操作系统突然崩溃了,这个文件就很有可能被破坏。当然,有一些机制可以把文件恢复到某个时间点。不过,如果需要保证两个文件同步,这些文件系统可能就显得无能为力了。如当你需要更新两个文件时,更新完一个文件后,在更新完第二个文件之前系统重启了,你就会有两个不同步的文件。  这正是数据库系统引入事务的主要目的;事务会把数据库从一
Mysql 血缘是指跟踪和理解数据在不同之间的流动与依赖关系,对于数据处理和管理至关重要。在大数据和数据仓库的时代,了解表之间的关系不仅可以帮助优化查询性能,还能在数据治理过程中提高数据的透明性和可追溯性。下面,我将分享一个关于如何解决“mysql 血缘”问题的完整过程。 ## 环境准备 在开始解决“mysql 血缘”问题之前,我们需要确保我们的环境正确安装了相关的依赖。以下是所需工具
原创 5月前
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在数据管理中,“atlas 解析mysql血缘”已成为推动数据治理的重要议题。本文将围绕如何有效地解析 MySQL 数据的血缘关系进行深入探讨,包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南及性能优化等多个结构。 ## 版本对比 随着技术的不断发展,Atlas 的版本迭代为用户提供了不同的特性和功能支持。针对 MySQL 血缘解析,以下是版本的演进史和适用场景比配度的图示。 ###
原创 5月前
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关系模型的本质就是若干储存数据的二维的每一行称为记录(Record),记录是一个逻辑意义上的数据;每一列称为字段(Column),同一个的每一行记录都有相同的若干字段。字段定义了数据类型,及是否允许为NULL,NULL表示字段数据不存在但并不是0或空‘’。关系中,两条记录不能重复。不是指两条记录不完全相同,而是指能够通过某个字段唯一区分出不同的记录,此字段就是主键。主键是关系中唯一定位
这一次我们来介绍 B+ 树。一个m阶的B树具有如下几个特征:1.根结点至少有两个子女。2.每个中间节点都包含k-1个元素和k个孩子,其中 m/2 <= k <= m3.每一个叶子节点都包含k-1个元素,其中 m/2 <= k <= m4.所有的叶子结点都位于同一层。5.每个节点中的元素从小到大排列,节点当中k-1个元素正好是k个孩子包含的元素的值域分划。一个m阶的B+树具有
     大数据场景下,每天可能都要在离线集群,运行大量的任务来支持产品、运营的分析查询。任务越来越多的时候,就会有越来越多的依赖关系,每一个任务都需要等需要的input生产出来后,再去生产自己的output。最开始的时候,依赖关系自然是可以通过管理员来管理,随着任务量的加大,就需要一个分析工具来解析SQL的血缘关系,并且自行依赖上血缘。 &
  数据来源广、量级大、场景多,导致数据之间关系变得异常复杂。经过读取、清洗、存储、计算等一系列流程之后,数据最终汇入指标、报表等服务系统中。但如何对数据溯源、跟踪变化,成为困扰数据研发工程师的难题之一。数据血缘描述了数据的来源和去向,以及多个处理过程中的转换,是组织内使数据发挥价值的重要基础能力。通过构建数据血缘图谱,可以直接清晰地观察之间的上、下游依赖关系,甚至是特殊场景
转载 2023-12-11 11:21:35
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数据库的完整性是指数据的正确性和相容性,是为了防止数据库中存在不符合语义的数据,即不正确的数据。为了提供数据库的完整性,数据库管理系统必须能实现如下功能:提供定义完整性约束条件的机制提供完整性检查的方法进行违约处理实体完整性【主键primary key】将检查主码值唯一且不为空,检查方法为避免全扫描【耗时】将自动建立一个索引,违约处理为拒绝该操作。对单属性构成的码可以有两种说明方法,列级约束条件
目录前言一、字段血缘1.区别字段2.区别标识符序列3.功能函数设定二、字段血缘可视化点关注,防走丢,如有纰漏之处,请留言指教,非常感谢前言SQL解析血缘追踪的研究现在差不多可以告一段落了,从8月22日写HiveSQL源码之语法词法编译文件解析一文详解这篇文章以来便断断续续的对SQL语法解析研究,到了今天终于是有了一番成果。一般做此类研究的项目都是在数据治理和数据中台方面的服务作支撑,对于数据安全
涉及到“mysql 血缘测试 关联”问题时,确保我们的数据库环境具备良好的备份和恢复策略、灾难应对能力以及监控告警机制是至关重要的。本文将详细记录解决这一问题的全过程,以便于后续的复盘和改进。 ## 备份策略 在处理 MySQL 的数据备份与恢复时,有必要首先制定一份全面的备份策略。我们通过思维导图分析了不同备份方案的优缺点,并决定将数据备份至多种存储介质。以下是存储介质的比较表格: |
原创 5月前
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# Python解析SQL血缘关系 在数据分析和数据工程领域中,了解数据之间的血缘关系是非常重要的。血缘关系描述了数据之间的依赖关系,帮助我们更好地理解数据流和数据变换的过程。在本文中,我们将介绍如何使用Python来解析SQL血缘关系。 ## 数据准备 首先,我们需要准备一些示例SQL数据,以便进行血缘关系分析。假设我们有三个,分别为`orders`,`customers`和
原创 2024-05-09 05:44:14
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本文介绍使用Hive的API获取一条HQL的最终执行计划,从而获取这条HQL的Job数量,另外,介绍使用API分析一条HQL中所包含的输入和输出。这些信息在做元数据管理和Hive血缘分析时候很有用。 Hive在执行一条HQL的时候,会经过以下步骤:语法解析:Antlr定义SQL的语法规则,完成SQL词法,语法解析,将SQL转化为抽象 语法树AST Tree;语义解析:遍历AST Tree
转载 2023-10-05 14:46:06
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Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用。美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析。Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键。在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题。通过向社区的 咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较
2.6 多表之间的关系如上图所示,实际业务数据库中的之间都是有关系的,我们接下来主要要学习的就是如何分析关系及建立关系。1)分类create table category( cid varchar(32) primary key, cname varchar(100) ); 2)商品create table product( pid varchar(32) primary ke
目录前言一.parser grammar改写二、得到AST三、优化问题前言作为一个开发实践项目,实现对HiveSQL语句的解析可以很有效的作为管理用户查询权限的管理。对于这方面的知识本身也不是非常熟悉了解,很多时候也是边学边记。身边也没有人指导这个方案具体该怎么实现怎么做,只有需求是要将复杂查询或者是关联建的SQL语句能够将其库名和名全都给提取出来并且能够实现上下游的追溯。这个功能最好还是用J
一、马哈鱼: 数据治理专家的一把利器数据血缘属于数据治理中的一个概念,是在数据溯源的过程中找到相关数据之间的联系,它是一个逻辑概念。数据治理里经常提到的一个词就是血缘分析,血缘分析是保证数据融合的一个手段,通过血缘分析实现数据融合处理的可追溯。大数据治理分析师常常需要对各种复杂场景下的SQL语句进行溯源分析,而限于环境因素,往往只能提供SQL语句给马哈鱼进行分析处理,SQL语句的制造者往往为了简便
MySQL MySQL深入理解MySQL一、索引B+ Tree 原理1. 数据结构2. 操作3. 与红黑树的比较MySQL 索引1. B+Tree 索引2. 哈希索引3. 全文索引4. 空间数据索引索引优化1. 独立的列2. 多列索引3. 索引列的顺序4. 前缀索引5. 覆盖索引索引的优点索引的使用条件二、查询性能优化使用 Explain 进行分析优化数据访问1. 减少请求的数据量2. 减少服务器
技术元数据,如表的存储结构结构、文件的路径业务元数据,如血缘关系、业务的归属过程元数据,如表每天的行数、占用HDFS空间、更新时间 而基于这3类元数据"搭建"起来的元数据系统,通常又会实现如下核心功能: 血缘关系如表级别/字段级别的血缘关系,这些主要体现在我们日常的SQL和ETL任务里。大数据集群计算资源管理针对利用不同的计算引擎如Spark/Flink/Mapreduce,可以到Yar
流程图如下: ```mermaid flowchart TD A[准备工作] --> B[安装依赖包] B --> C[下载sqllineage] C --> D[配置数据库连接信息] D --> E[解析sql语句] E --> F[输出血缘关系] ``` # 实现"sqllineage解析mysql血缘关系"的步骤 ## 准备工作 在开始实现之前,我
原创 2024-01-02 09:46:30
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# MySQL SQL解析与数据血缘流程 在现代数据处理和分析中,数据的血缘关系非常重要。数据血缘描述了数据从源头到最终用途的流动路径。本文将指导你如何实现MySQL的SQL解析,获取数据的血缘流程。 ## 流程概述 以下是获取数据血缘的主要步骤: | 步骤 | 描述 | |------|---------
原创 7月前
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