话不多说,之前已经有一篇日志是利用oracle的存储过程生成日期维度表,接下来我们就用sqlserver来实现这个操作,如下面的步骤所示 1:创建日期维度表(Dim_time) USE [DW] GO /****** Object: Table [dbo].[Dim_time] Script Date: 12/19/2015 15:29:26 ******/ SET ANSI_NULLS ON GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO CREATE TABLE [dbo].[

众所周知,在数据仓库中,日期维度是相当重要的.对数据分析的过程中可以从不同的角度去分析,比如按照下面的日期层次去分析数据. 年-季度-月-日 年-月-日 年-周-日 本示例将利用简单的商品销售分析的demo去做一下Cognos中建模工具Framework对复杂日期维度的处理. (一):Framework建模对于复杂日期维度的处理 1.1:创建一个日期维度表,可参考如何利用Oracle存储过程创建数据仓库复杂日期维度表 1.2:打开Framework工具,导入数据源,创建日期中文视图,如图 1.3

在数据仓库的创建过程中,往往需要创建日期维度来为以后的数据分析来服务. 方面从多个日期角度: 如:年-月-日,年-季度-月-日,年-周-日 创建表的脚本如下(存储过程的创建过程中有一步操作是向time_dimension表中插入数据,所以首先需要创建好此表) create table TIME_DIMENSION ( the_date NUMBER not null, date_name NVARCHAR2(), the_year NUMBER, year_name NVARCHAR2(), t

传统上,Microsoft Excel是企业的首选报告工具,但Power BI为企业提供了强大的分析和报告功能.通过快速实验可视化,广泛数据集的统计功能和计算,以及快速重组字段动态获得答案的能力,很明显Power BI提供了远远超过Excel的洞察力.让我们来看看Power BI和Excel如何比较. 1.访问和存储大量数据 Power BI具有令人印象深刻的Microsoft Excel和text / .csv文件压缩功能,允许您查看分析和可视化无法在Excel中打开的大量数据.大多数计算机都

简介 Power BI Desktop -是一款由微软发布的自助式商业智能工具,功能强大.易于使用.其中还可以通过微软云连多个数据源并且使用数据源来创建可视化表盘. 但是几乎所有的BI都需要展示如何随时间改变KPI.因此我将会介绍一个帮助我们使用事件元素来分析数据的关键功能.在PowerBI Desktop 中叫做“time intelligence”.应用这种时域分析法能是商业智能中基本的数据表现形式.毕竟公司想要知道的无非就是今年的业绩相比去年如何以及取得了何种进步. “Time intel

什么是Fact(事实)维度关系 开发过SSAS Cube的开发人员应该都知道,Cube的维度用法中有一种叫Fact(事实)关系类型,如下图所示: Fact(事实)维度关系就如同上面截图中红框中的描述一样,指的是一张表即是事实表又是维度表,也就是数据仓库中通常说的“退化维度”.比如在本例中我们的FactInternetSales(FactInternetSales表在数据源视图中的FriendlyName是Internet Sales Facts,所以在Cube中FactInternetSales

Student表有三列,分别是姓名.课程.成绩 Name Curricula Mark 张三 语文 70 李四 数学 80 王朝 英语 59 城南 马哲 70 王朝 语文 90 我想得到的效果是,列出各个学科及格的人名: 语文 化学 数学 张三 李四 王朝 学科不止3门,可能有八门怎么弄呢?其实这就是典型的维度方向变化. 准备数据: create table stgrade(Name varchar(10), Curricula varchar(10) , Mark int);goinsert

很多时候,由于各种莫名其妙的原因,会导致session丢失.不过ASP.NET还允许将会话数据存储到一个数据库服务器中,方法是将mode属性变成SqlServer. 在这种情况下,ASP.NET尝试将会话数据存储到由sqlConnectionString属性(其中包含数据源以及登录服务器所需的安全凭证)指定的SQL Server中,这样能够保证session丢失的问题. 1.  配置ASPState session 数据库 在命令行下运行如下命令:aspnet_regsql.exe  -ssad

RDS的一个富有吸引力的服务是为用户提供慢日志的运行状况报告.报告从不同的维度(总执行时间,总执行次数,总逻辑读,总物理读)为用户提供TOP20的SQL.RDS希望在为用户提供稳定,快速服务的同时,用户可以从RDS得到更有个性化的优化建议. 这些信息很重要,用户可以有针对性地采取一些措施提高系统的性能.比如:对于那些总执行次数很多的SQL,用户可以在涉及到这些SQL的业务中加入缓存:如果某个SQL的总逻辑读很多,那么,用户极有必要为这些SQL涉及的字段添加缓存(从RDS缺失索引推荐服务的结果看,

SQLServer出现错误的代码大全(好用) Code Error Message 0 操作成功完成. 1 功能错误. 2 系统找不到指定的文件. 3 系统找不到指定的路径. 4 系统无法打开文件. 5 拒绝访问. 6 句柄无效. 7 存储控制块被损坏. 8 存储空间不足,无法处理此命令. 9 存储控制块地址无效. 10 环境错误. 11 试图加载格式错误的程序. 12 访问码无效. 13 数据无效. 14 存储器不足,无法完成此操作. 15 系统找不到指定的驱动器. 16 无法删除目录. 17

在SQLserver中可以按照各种维度进行统计,实现与EXCLE一样强大的功能. --========================== --Blog:<奔跑的金鱼> --Desc:<SQL统计> --Date:<2015-01-07> --========================== /*描述:不同员工在不同时间参加不同项目组中,获得的收入*/ IF EXISTS(SELECT * FROM sysobjects where ID=OBJECT_ID(N't

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/6835939.html 什么是等待 简单说明一下什么是等待:当应用程序对SQL Server发起一个Session请求的时候,这个Session请求在数据库中执行的过程中会申请其所需要的资源,比如可能会申请内存资源,表上的锁资源,物理IO资源,网络资源等等,如果当前Session运行过程中需要申请的某些资源无法立即得到满足,就会产生等待.SQL Server会以不用的方式来展现这个等待信息,比活动Session的等待信息,

一.概述 IO 内存是sql server最重要的资源,数据从磁盘加载到内存,再从内存中缓存,输出到应用端,在sql server 内存初探中有介绍.在明白了sqlserver内存原理后,就能更好的分析I/O开销,从而提升数据库的整体性能. 在生产环境下数据库的sqlserver服务启动后一个星期,就可以通过dmv来分析优化.在I/O分析这块可以从物理I/O和内存I/O二方面来分析, 重点分析应在内存I/O上,可能从多个维度来分析,比如从sql server服务启动以来 历史I/O开销总量分析,

MSBI 学习库: https://ask.hellobi.com/blog/biwork SSAS库部署的几种方式 http://www.cnblogs.com/aspnetx/archive/2010/09/02/1815982.html 如果说商业智能分为三个层次:告诉你发生了什么,为什么会发生,将来会发生什么.那么,数据挖掘绝对算是商业智能中最高的一个层次,告诉你将来会发生什么,也就是预测.而预测的基础就是根据海量的历史数据,结合一定的算法,以概率为基础,告诉你一条新数据某条属性的趋势.

参考 https://www.cnblogs.com/luluping/archive/2012/11/05/2754639.html https://www.cnblogs.com/litubin/articles/5586463.html SQLServer中提供了相当丰富的系统视图,能够从宏观到微观,从静态到动态反应数据库对象的存储结果.系统性能.系统等待事件等等.同时 也保留了与早期版本兼容性的视图,主要差别在于SQLServer2008提供的新系统视图一是更加全面和丰富.二是更注重命名

天气预报的程序.程序并不难. 看到这个需求第一个想法就是只要找到合适天气预报接口一切都是小意思,说干就干,立马跟学生沟通价格. ​ ​不过谈报价的过程中,差点没让我一口老血喷键盘上,话说我们程序猿的人工什么时候这么低廉了...oh my god ​ ​50十块,你跟我开什么国际玩笑!!不够意外惊喜还是有的,居然是个妹子嘿嘿,哎呀什么钱不钱的多伤感情. 老哥送你一套代码,小妹妹以后你好好学习,不懂得问老哥,然后顺利的家了微信(妹子很漂亮). ​ 废话不多说开干,这个程序最大的难点就是找一个合适的天

1. 现象 使用Cacti监控,有关于临时表的一个图形 可以看到正在使用的临时表Active Temp Tables的数量非常大,并且在非工作时间,也维持在400个左右.感觉非常奇怪,所以追查下! 2. 探索 首先,先验证下Cacti数据是否准确,已知Cacti数据是从SQLServer的sys.dm_os_performance_counters 计数器DMV中取数的.所以查询下数据: select * from sys.dm_os_performance_counters where cou

SQL Server 是Microsoft 公司推出的关系型数据库管理系统.具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点,可跨越从运行Microsoft Windows 98 的膝上型电脑到运行Microsoft Windows 2012 的大型多处理器的服务器等多种平台使用. Microsoft SQL Server 是一个全面的数据库平台,使用集成的商业智能 (BI)工具提供了企业级的数据管理.Microsoft SQL Server 数据库引擎为关系型数据和结构化数据提供了更安全可靠的

上一篇介绍过数据差距与数据岛的背景,这里不再赘述,请翻阅上一文.此篇在Sqlserver上给大家演示1000万条记录的计算性能. 测试电脑软硬件说明 一般般的笔记本电脑,2017年7月,价格:4500+. 数据构造 1000万行数据,由10万个用户+每用户100条记录组成,同样使用书中所提及的构造序列的表值函数轻松构造完成. 使用循环和随机函数,实现删除10万条数据,因测试时先建了索引再删除数据,慢得一塌糊涂,最终中途中止了,没有实际删除这么多数据. 关系型数据库,性能优化的核心是适当的索引,此

对频繁使用Excel的高级应用的尝试用户来说,绕不过的一个问题Excel的性能问题,对于几万条数据还说得过去,上了10万行的数据量,随便一个函数公式的运算都是一个不小的负荷,有些上进一点的用户会往Access桌面数据库去进深,试图通过一些数据库的技术解决下数据性能问题. 但毕竟要学习SQL查询,学习许多数据库的技术,也把许多人挡在通往美妙的数据之旅上.而且另一问题是Access其实也是很鸡肋的一个东西,特别是它的SQL语法支持和多人共享查询上. [Excel催化剂]拿出私藏很久的秘密武器,老规距