简介在维格云中，记录排序以一个或多个维格云列为条件，按升级/降序排列。排序效果仅在当前视图中生效，不会影响其他的视图。自动排序设置排序条件后，文件默认开启自动排序，记录将按条件实时更新。每新增一条记录或修改记录内容后，记录将按排序条件更新至相应位置。如需关闭自动排序，点击「排序」后关闭右上角的「自动排序」选项。手动排序关闭「自动排序」选项，新增记录或修改记录内容，需再次点击「排序」后应用，才能生效
原创
2022-05-14 16:00:56
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怀着激动的心情，在此向各位关心我们的用户与伙伴宣布：vika维格表已正式更名为「vika维格云」。顾名思义，「多维表格」进化成了「多维表格云」。这个新名字代表着我们的产品已经发展到了一个全新的阶段。我们将以此为契机，为用户带来更好、更多面的体验与服务，更好实现我们的公司使命——让10亿人获得科技能力。我们坚信，人类的每一步前进都来源于技术与工具的发展，我们通过制造杰出的科技工具，帮助人们更快乐地探
原创
2023-05-12 11:36:49
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目录表概念表标识表和视图临时表和永久表表定义创建 table 表对象创建 sql 表视图catalog什么是 catalog如何理解 hive catalog 表概念表标识表标识由3部分组成：catalog name （常用于标识不同的“源”， 比如 hive catalog， inner catalog 等）database name（通常语义中的“库”）table name（通常语义中的“表
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2024-04-15 23:32:42
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一、Regular JoinsRegular Join是最通用的join类型。在这种join下，join两侧表的任何新纪录或变更都是可见的，并会影响整个join的结果。如下代码，如果左边表有一条新纪录，那么在Product.id相等的情况下，它将和右表之前和之后的所有记录进行join。SELECT * FROM Orders
INNER JOIN Product
ON Orders.product
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2024-06-06 06:53:50
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：经常看到关于一维表转为二维表、二维表转为一维列表等说法，那么，什么是“一维表”、“二维表”呢？ A：从数据库的观点来说，一维表是最合适于透视和数据分析的数据存储结构。 很多人容易将它与一维数组、二维数组、三维引用等等联系在一起，把“一维表”想象为只有一行或一列的表，这个想法是错误的。 实际上，这里的“维”指的是分析数据的角度，因此， 比如一个简单人事数据表如下：序号姓名年龄博士硕士本科大专及以下
原创
2023-07-02 14:17:02
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1. 业务背景 由于运营及产品需要，我们针对之前的离线画像来进行抽取，并将其转换成实时画像来提供给业务方进行接口查询服务。 数据来源为MySQL，维度数据来源于离线hive计算结果，针对本期是针对单用户的查询，所以我们会将具体的用户及相应的查询条件来组合，之后进行hbase单点查询，得到该用户的标签信息，而标签的写入通过flink写入hbase，目前有两个设想，一是将查询条件组合在rowkey上，
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2024-03-18 09:23:21
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前言Table和SQL的关系：SQL是Table的继承封装（这点在Flink的概念有所体现），比如说：StreamTableEnvironment继承自TableEnvironment便可体现出来。故官文中Table的使用均可在SQL中体现出来，比如说自定义函数，Table API & SQL下的自定义函数中只给出了Table方式的TableEnvironment 创建自定义函数，我们可以
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2024-03-06 03:37:20
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维表是数仓中的一个概念，维表中的维度属性是观察数据的角度，在建设离线数仓的时候，通常是将维表与事实表进行关联构建星型模型。在实时数仓中，同样也有维表与事实表的概念，其中事实表通常存储在kafka中，维表通常存储在外部设备中(比如MySQL，HBase)。对于每条流式数据，可以关联一个外部维表数据源，为实时计算提供数据关联查询。维表可能是会不断变化的，在维表JOIN时，需指明这条记录关联维表快照的时
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2023-09-04 10:49:37
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（1） 在物理层给表创建别名（表——》新建对象——》别名）（1） 在业务层创建维度（表——》创建逻辑维——》基于级别层次的维）钻取是维本身的功能一般信息中 名称：部门关键字 作用：确定唯一值和确定显示内容聚合方式：选择一个表中的字段，双击，选择聚合，里面聚合规则根据自己需求选聚合：是对换算的统称（3...
原创
2021-08-05 14:05:36
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# 如何在HBase中实现维表
HBase是一种分布式的、可扩展的NoSQL数据库，特别适用于处理大量的数据。维表（Dimension Table）通常用于数据仓库，可以存储与事实表（Fact Table）相关的维度信息。本文将指导您步骤如何在HBase中实现维表，并提供相关的代码示例和解释。
## 1. 流程概述
在实现维表的过程中，我们将遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---
原创
2024-09-06 04:17:50
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在处理“mysqlCDC 维表”问题时，我逐步搭建了完整的解决方案。从环境准备到优化技巧的整个过程，旨在为读者提供一种清晰的参考框架，帮助大家高效解决类似的问题。
### 环境准备
首先，我们必须确保开发环境与目标环境之间的兼容性和适配性。以下是对软硬件要求的描述：
#### 软硬件要求
| 软件 | 版本 | 硬件 | 最低要求 |
| --- | --- | --- | --- |
|
BI平台分为事实表、维表，然后两种表聚合成一个宽表。(注意这里取的BI平台是Davinci：https://edp963.github.io/davinci/)其维表、事实表的关系图如下：一个维表会对应多个事实表，而维表和事实表所有关联起来就形成一个宽表，其关系如同mysql中的外键索引，如A表中有B_id，A作为维表，B作为事实表，A(维表)可通过B_id来关联B...
原创
2023-04-03 12:38:11
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# 理解 MySQL 维表：一种高效的数据组织方式
在数据库设计中，维表(Multi-dimensional table)作为一种特殊的数据结构，起着至关重要的作用。尤其是在数据仓库和商业智能领域，维表常被用于提高查询性能和数据分析的效率。本篇文章将介绍维表的概念，以及如何在 MySQL 中实现和使用维表，附带代码示例与图示。
## 什么是维表
维表通常用来存储描述性信息，比如产品、时间、地
一、需求背景分析flink sql在维表关联时，会有一个场景：当右表的数据量比较大且有些数据虽然符合join条件，但其实对于下游来说数据可能没用，这样就浪费了flink的计算资源，且拉低了数据处理能力。如果在join前就把维表的数据进一步过滤，然后再join，这样就会使减轻“无用数据”对flink内存的占用，提高计算能力，进而优化数据处理的能力。有两个思路可以解决这个问题， 一是将维表在join前
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2024-05-05 17:51:03
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作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队流计算 Oceanus 简介流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。本文将您详
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2023-07-27 19:50:59
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通过本文你能 get 到以下知识：Flink 常见的一些维表关联的案例常见的维表方案及每种方案适用场景，优缺点案例：broadcast 实现维表或配置的实时更新一、案例分析维表服务在 Flink 中是一个经常遇到的业务场景，例如：客户端上报的用户行为日志只包含了城市 Id，可是下游处理数据需要城市名字商品的交易日志中只有商品 Id，下游分析数据需要用到商品所属的类目物联网温度报警的场景中，处理的是
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2024-06-27 06:38:23
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维表是数仓中的一个概念，维表中的维度属性是观察数据的角度，在建设离线数仓的时候，通常是将维表与事实表进行关联构建星型模型。在实时数仓中，同样也有维表与事实表的概念，其中事实表通常存储在kafka中，维表通常存储在外部设备中(比如MySQL，HBase)。对于每条流式数据，可以关联一个外部维表数据源，为实时计算提供数据关联查询。维表可能是会不断变化的，在维表JOIN时，需指明这条记录关联维表快照的时
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2023-07-31 21:33:03
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1、ETL背景在我们实时数仓日常工作中，经常会有一些实时的需求，这些需求往往都是一些拉宽的需求。为了给实时数仓来进行OLAP对来进行Ad-hoc查询，但是我们工作中一些维度表的数据是会发生变化的，可能是缓慢变化维度。那么这个时候就需要进行flink连接其他数据源来进行查询。那么这个时候我们肯定可以想到就是来一条查一次，这个是肯定可以做到的。但是在大数据场景下，我们是不是会觉得有点慢呢？我们是否有更
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2023-07-11 16:58:08
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简介维格云分组是一种常用的视图配置，你可以在表格里按照某一列的值进行分组。配置分组后，所有记录会按照分组条件归到不同组内，你可以查看不同组下的记录。比如，你可以在《实施任务表》中按 “完成状态” 进行分组，所有记录都会归到“未开始”、“进行中”、“已完成”这几个组内。添加分组条件你可以点击视图工具栏的 “分组” 图标，然后设置一条分组条件。一条分组条件包含两个信息：分组的维格云列：即指定从哪一列分
原创
2022-05-13 18:37:48
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流计算中一个常见的需求就是为数据流补齐字段。因为数据采集端采集到的数据往往比较有限，在做数据分析之前，就要先将所需的维度信息补全。比如采集到的交易日志中只记录了商品 id，但是在做业务时需要根据店铺维度或者行业纬度进行聚合，这就需要先将交易日志与商品维表进行关联，补全所需的维度信息。这里所说的维表与数据
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2024-01-26 09:33:52
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