场景: 判断抽取的数据在目标库中是否已经存在(同一个病人是否已经存在治疗方案号): 1.若不存在,则GROUPROWNO=1,并Insert into 目标库   ( 判断外关联字段是否为空 ) 2.若已存在(同一个病人是否已经存在治疗方案号) ,则判断更新时间是否相同 2.1若抽取数据的创建时间.修改时间与目标库创建时间.修改时间相同,说明数据完全相同    则执行更新操作或不执行任何操作 2.2若抽取数据的创建时间.修改时间与目标库创建时间.修改时间不相同,说明是同一个方案号的不同版本的数据

2014-06-26 Created By BaoXinjian

一.对数据的分布进行初步判断     1.1 原理 对于不同的分布,有特定的偏度(skewness)和峰度(kurtosis),正态分布.均匀分布.逻辑斯谛分布.指数分布的偏度和峰度都是特定的值,在偏度-峰度图中是特定的点,而伽马分布和对数正态分布在偏度-峰度图中是一条直线,贝塔分布在偏度-峰度图中是一片区域.因此可以通过未知分布的偏度峰度值(在图中是一个观察点),与各种分布的偏度峰度点(线.区域)进行对比,判断未知分布数据大致可能的一个或几个分布.     1.2 R代码         li

js 判断数据是否为空 // var a = ""; // var a = " "; // var a = null; // var a = undefined; // var a = []; // var a = {}; // var a = NaN; if(a === undefined) { // 只能用 === 运算来测试某个值是否是未定义的 console.log("为undefined"); } if(a == null) { //

formatter 判断数据是否为空

由于开发新的系统,需要将之前一个老的C/S应用的数据按照新的数据设计导入到新库中.此过程可能涉及到表结构不一致.大数据量(千万级,甚至上亿)等情况,包括异构数据的抽取.清洗等等工作.部分复杂的工作需要我们的DBA写代码用程序在JDBC或者Delphi中解决,而大部分稍简单的数据的迁移需要一个强大的ETL工具来解决.某日,技术经理让我找一个满足我们项目数据迁移需求的稳定.高效ETL工具.google了几把,网上大致有下列几款软件资料较多:Oracle的OWB(Oracle Warehouse Bu

由于开发新的系统,需要将之前一个老的C/S应用的数据按照新的数据设计导入到新库中.此过程可能涉及到表结构不一致.大数据量(千万级,甚至上亿)等情况,包括异构数据的抽取.清洗等等工作.部分复杂的工作需要我们的DBA写代码用程序在JDBC或者Delphi中解决,而大部分稍简单的数据的迁移需要一个强大的ETL工具来解决.某日,技术经理让我找一个满足我们项目数据迁移需求的稳定.高效ETL工具.google了几把,网上大致有下列几款软件资料较多:Oracle的OWB(Oracle Warehouse Bu

在mysql中插入数据有时需要判断数据插入是否重复 语句编写:insert into 表(相应字段) select 相应字段 from dual where not exists (select 相应字段 from 表 where 相应查询条件) eg:

----通过exists判断数据,并查找存在的数据---以scott用户的emp 及dept表为例 select * from emp; select * from dept; ---查找emp表中的数据,且员工部门在dept表中能找到 select * from emp g ---1=1可以不用,此用法方便再后边实现and条件的注释 from dept t where t.deptno = g.deptno); ----查找dept表中的数据,且员工部门在emp表中能找到 select * f

//判断form数据是否为POST而来,判断数据提交方式 if ($_SERVER['REQUEST_METHOD'] != 'POST') { // 非 POST 来路,做警告或你想做的事 return; } else { //POST ,做你想做的事,处理用户提交的 POST 请求 // header('Location:user.php'); }

kettle抽取数据发送邮件Linux调度 #1.进入kettle安装目录 然后执行sqoop.sh文件启动kettlecd /app/pdi-ce-7.1.0.0-12/data-integration./spoon.sh & #2.新建脚本文件 /app/pdi-ce-7.1.0.0-12/time/iCounter_time.sh start #!/bin/bashcd /app/pdi-ce-7.1.0.0-12/data-integration#需要导入jdk路径export KETT

可以用组件:分析查询(Analytic Query) 后面可以通过判断pre_id 是否为空值(null)判断.

使用Kettle在不同的数据库抽取数据时,有时会出现中文乱码问题:其解决方案如下: 1.查看数据库的字符集是否是UTF-8(最常用的字符集) 2.如果数据库设置正确仍然存在中文乱码,则可能是因为有的客户端数据库默认的编码集不是UTF-8,我们只需要在输出时对输出的数据库进行编码配置.我的数据库是MySql,下面是解决图示: a.我的转换图 b.打开表输出-->数据库连接后的"编辑"-->Advanced,在下方的空白处输入:set names utf8;,设置数据库客户端的

一.实现目标 源数据库的数据更新或者删除之后,目标数据库的数据跟着更新或删除,整体流程截图如下: 一.准备工作 源数据库ORACLE  目标数据库MongoDB,在源数据库添加删除.更新触发器 二.操作步骤 添加表输入组件,连接ORACLE触发器记录表 添加JAVA代码组件,进行步骤跳转,根据输入的数据判断是删除或者更新,如果是删除,则跳转至MongoDB Delete步骤中,如果是更新的话,跳转至字段选择步骤中.JAVA代码中的详细信息如下: import java.util.List; im

问题来源于以下场景: 我们需要对一张数据表做导出文件操作,需要判断如果数据量不多的时候,直接导出提供下载,如果数据量超过一定数值,则异步处理导出和下载. 这里就引入一个问题,如果我们直接count一张表,当表比较大的时候,太过耗时: select count(1) from table;// 数据量大的时候速度慢 需要如何优化? 我们根据自己的需求,是不需要知道数据量具体又多少,只是想知道多不多的问题. 这个时候,我们能不能限制下数据长度,假设我们要判断超过5000数据量时异步导出.那么我们先限

原文地址:http://www.xue51.com/soft/5341.html Kettle是来自国外的一款开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window.Linux.Unix上运行,绿色无需安装.Kettle可以帮助你实现你的ETTL需要:抽取.转换.装入和加载数据数据,且抽取高效稳定.Kettle这个ETL工具集,翻译成中文名称应该叫水壶,寓意为希望把各种数据放到一个壶里然后以一种指定的格式流出.它允许你管理来自不同数据库的数据,通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么,而不是你

首先用insert语句插入一条数据试试是否因为MySQL编码不对引起,如果是MySQL原因,修改MySQL编码即可: 如果不是因为MySQL的编码导致问题,那么在Kettle的表输出中,编辑连接-选项,添加一个characterEncoding,值为utf8即可 PS:可在连接-高级,请输入连接成功后要执行的SQL语句中加入“set names utf8;”,设置数据库客户端的字符集为utf8,不过用上面那步貌似就解决了

   修改kettleDB连接设置 1. 增加批量写的速度:useServerPrepStmts=false  rewriteBatchedStatements=true  useCompression=true2. 增加读的速度:useServerPrepStmts=truecachePrepStmts=true 参数说明: 1)useCompression=true,压缩数据传输,优化客户端和MySQL服务器之间的通信性能. 2)rewriteBatchedStatements=true 

情景如下: "今日前端忽然说句, 我需要做个判断, 不能重复收藏, 我犹如颈有寒冰不寒而栗, 于是思考我该怎么做?为什么她都思考到了我没有思考到这是我的工作啊" 思考后得到三种解决方案: 1. 两条sql, 然后通过第一条sql判断 2. 一条sql, insert 中使用exists方式(暂时不会,下面讲解) 3. 存储过程 后请教公司一同事,得到结论, 如果是两个客户端同时操作就采用存储过程, 如果不是, 那么第一种第二种都ok, 后决定采用方案2 INSERT INTO tabl

1. 时间戳增量回滚同步 假定在源数据表中有一个字段会记录数据的新增或修改时间,可以通过它对数据在时间维度上进行排序.通过中间表记录每次更新的时间戳,在下一个同步周期时,通过这个时间戳同步该时间戳以后的增量数据.这是时间戳增量同步. 但是时间戳增量同步不能对源数据库中历史数据的删除操作进行同步,我就使用orcale物化视图的方式进行删除更新操作 说明: 源数据表 需要被同步的数据表 目标数据表 同步至的数据表 中间表 存储时间戳的表 2. 前期准备 在两个数据库中分别创建数据表,并通过脚本在源数

1.Kettle做了一个作业, 执行的时候问题发生在步骤2和步骤3之间,也就是步骤2还未完全执行完的时候,步骤3就要更新步骤2插入的数据,造成死锁.(我的理解是既然都分开作业了,那么每个作业都是一个单独的事务,只有上个事务执行完毕后才会执行下个步骤,为什么会抢资源呢?另外看网上描述,说Kettle社区版只支持单表事务,不知道和这里是否有联系.) 日志报错提示如下: 事务(进程 ID 51)与另一个进程被死锁在 锁 资源上,并且已被选作死锁牺牲品.请重新运行该事务. 解决办法就是在步骤2的作业最后