关系模型的本质就是若干储存数据的二维表，表的每一行称为记录(Record)，记录是一个逻辑意义上的数据；每一列称为字段(Column)，同一个表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‘’。关系表中，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。主键是关系表中唯一定位
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2024-07-23 22:46:10
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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
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2023-12-20 17:13:22
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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。
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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
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2024-04-20 10:50:45
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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
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2024-05-09 14:08:54
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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，检查方法为避免全表扫描【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
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2024-09-24 13:52:30
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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解析和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
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2023-10-14 06:21:14
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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中所包含的输入表和输出表。这些信息在做元数据管理和Hive表的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
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2023-10-05 14:46:06
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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表的SQL语句能够将其库名和表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
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2024-04-11 09:59:06
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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
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2024-03-11 09:17:20
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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
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2024-04-16 19:27:51
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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 |
|------|---------
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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题目链接：https://www.luogu.com.cn/problem/T236450?contestId=67903
题目描述农夫约翰非常认真地对待他的奶牛们的血统。然而他不是一个真正优秀的记帐员。他把他的奶牛 们的家谱作成二叉树，并且把二叉树以更线性的“树的中序遍历”和“树的前序遍历”的符号加以记录而 不是用图形的方法。你的任务是在被给予奶牛家谱的“树中序遍历”和“树前序遍历”的符号后，创
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2024-10-31 19:43:25
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在当今数据驱动的时代，数据血缘解析的需求越来越迫切。尤其是在使用 Python 进行数据处理和分析时，理解数据的来源以及如何在不同处理阶段转化，是确保数据准确性和业务逻辑的基础。本文通过一个复盘的过程，详细阐述了 Python 血缘解析的实现方法及其技术细节。
## 协议背景
### 协议发展时间轴
从最初的数据处理模型，到现代 Python 中丰富的数据科学库，数据血缘解析的需求逐渐显现。
实现功能（1）实现家庭成员信息存储：包括姓名，出生地，出生日期，死亡日期，性别，身高，职业等；（2）家族关系存储：将各家庭成员之间的关系，存储在计算机中（可永久保存）；（3）家谱数据的更新：修改、删除、加入；（4）将家谱以较友好的格式输出（显示）；（5）按基本信息查询成员，按亲戚关系查询；（6）统计：平均寿命、平均身高、家庭平均人口等；（7）屏幕显示家谱树形结构（类似Windows 目录）；（8）
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2023-11-15 19:17:19
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2.5 SQL解析顺序接下来再走一步，让我们看看一条SQL语句的前世今生。首先看一下示例语句：SELECT DISTINCT< select_list >FROM< left_table > < join_type >JOIN < right_table > ON < join_condition >WHERE< where_con
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2023-11-02 09:35:20
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1.背景：血缘关系非常重要，因为有了字段间的血缘关系，便可以知道数据的来源去处，以及字段之间的转换关系，这样对数据的质量，治理有很大的帮助。Spark SQL 相对于 Hive 来说通常情况下效率会比较高，对于运行时间、资源的使用上面等都会有较大的收益。所以考虑将采用MapReduce引擎执行的sql进行迭代，以spark引擎执行。但同时也需要实现字段血缘的功能。hive血缘关系实现较为简单，攻略
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2023-08-05 11:27:38
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Spark血缘字段解析一、废话不多说，直接上代码二、把项目打成jar包，并和spark集成三、本人对该项目的改造1.项目结构四、最后的清洗结果 一、废话不多说，直接上代码package com.roundyuan.sparkagent
import org.apache.spark.internal.Logging
import org.apache.spark.sql.catalyst.ca
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2023-11-19 12:18:51
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参考:官网:https://atlas.apache.org简单介绍:https://cloud.tencent.com/developer/article/1544396 GG #web部署:官网:https://atlas.apache.org/#/Installation 一、Atl
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2023-08-29 18:46:20
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