⑴ sql server insert values 語句怎麼寫
insert
into
dede_addonarticle
(templets)
values(
elt(round(rand()*2+1),'article_article1.htm','article_article2.htm','article_article3.htm')
)
;
這里使用到了mysql的字元串處理函數。elt和round,rand
elt解釋如下：
elt(n,str1,str2,str3,...)
若n
=
1，則返回值為
str1
，若n
=
2，則返回值為
str2
，以此類推。
若n
小於1或大於參數的數目，則返回值為
null
。
elt()
是
field()的補數。
round(rand()*2+1)
這里是為了生成1-3之前的隨機整數。
-----------------------------------------------------
好像你題目是給的5個。那麼就修改round(rand()*2+1)為round(rand()*4+1)，然後再elt的參數列表裡面添加上第4,5個字元串~就好了。。
-----------------------------------------------------
update
dede_addonarticle
set
templets
=
elt(round(rand()*4+1),'article_article1.htm','article_article2.htm','article_article3.htm','article_article4.htm','article_article5.htm')
where
...
⑵ 數據架構師分為哪些類型
1、渠道型數據架構師
這個方向也會分類：一，開源派，互聯網公司一般喜歡這個門戶，二，商用軟體派，如 Oracle、IBM 等門戶，通常處理傳統企業的數據問題。這個門戶現在受到了來自阿里、騰訊和華為較大的沖擊。個人認為現在開源派是比較契合近年潮流趨勢的。
渠道型數據架構師，是為數倉型數據架構師服務的，直白地說，你開發才能要很牛逼，你要懂應用。
2、數倉型數據架構師
這個方向要求通曉數據倉庫原理，經過實時、離線等技能處理企業的數據問題。需要把握 ELT 的流程，把握各種數據源的特點，把握大數據東西的運用。
數倉型數據架構師，剛好是渠道型數據架構師的用戶。直白地說，你寫 SQL 的才能要牛逼，你要懂事務。
關於數據架構師分為哪些類型，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
⑶ 數據ETL是指什麼
對於做過 BI 開發的朋友，ETL 並不陌生，只要涉及到數據源的數據抽取、數據的計算和處理過程的開發，都是 ETL，ETL 就這三個階段，Extraction 抽取，Transformation 轉換，Loading 載入。
從不同數據源抽取數據 EXTRACTION ，按照一定的數據處理規則對數據進行加工和格式轉換 TRASFORMATION，最後處理完成的輸出到目標數據表中也有可能是文件等等，這個就是 LOADING。
再通俗一點講，ETL 的過程就跟大家日常做菜一樣，需要到菜市場的各個攤位買好菜，把菜買回來要摘一下，洗一洗，切一切最後下鍋把菜炒好端到飯桌上。菜市場的各個攤位就是數據源，做好的菜就是最終的輸出結果，中間的所有過程像摘菜、洗菜、切菜、做菜就是轉換。
在開發的時候，大部分時候會通過 ETL 工具去實現，比如常用的像 KETTLE、PENTAHO、IBM DATASTAGE、INFORNAICA、微軟 SQL SERVER 裡面的 SSIS 等等，在結合基本的 SQL 來實現整個 ETL 過程。
也有的是自己通過程序開發，然後控制一些數據處理腳本跑批，基本上就是程序加 SQL 實現。
哪種方式更好，也是需要看使用場景和開發人員對那種方式使用的更加得心應手。我看大部分軟體程序開發人員出身的，碰到數據類項目會比較喜歡用程序控制跑批，這是程序思維的自然延續。純 BI 開發人員大部分自然就選擇成熟的 ETL 工具來開發，當然也有一上來就寫程序腳本的，這類 BI 開發人員的師傅基本上是程序人員轉過來的。
用程序的好處就是適配性強，可擴展性強，可以集成或拆解到到任何的程序處理過程中，有的時候使用程序開發效率更高。難就難在對維護人員有一定的技術要求，經驗轉移和可復制性不夠。
用 ETL 工具的好處，第一是整個 ETL 的開發過程可視化了，特別是在數據處理流程的分層設計中可以很清晰的管理。第二是鏈接到不同數據源的時候，各種數據源、資料庫的鏈接協議已經內置了，直接配置就可以，不需要再去寫程序去實現。第三是各種轉換控制項基本上拖拉拽就可以使用，起到簡化的代替一部分 SQL 的開發，不需要寫代碼去實現。第四是可以非常靈活的設計各種 ETL 調度規則，高度配置化，這個也不需要寫代碼實現。
所以在大多數通用的項目中，在項目上使用 ETL 標准組件開發會比較多一些。
ETL 從邏輯上一般可以分為兩層，控制流和數據流，這也是很多 ETL 工具設計的理念，不同的 ETL 工具可能叫法不同。
控制流就是控制每一個數據流與數據流處理的先後流程，一個控制流可以包含多個數據流。比如在數據倉庫開發過程中，第一層的處理是ODS層或者Staging 層的開發，第二層是 DIMENSION維度層的開發，後面幾層就是DW 事實層、DM數據集市層的開發。通過ETL的調度管理就可以讓這幾層串聯起來形成一個完整的數據處理流程。
數據流就是具體的從源數據到目標數據表的數據轉換過程，所以也有 ETL 工具把數據流叫做轉換。在數據流的開發設計過程中主要就是三個環節，目標數據表的鏈接，這兩個直接通過 ETL 控制項配置就可以了。中間轉換的環節，這個時候就可能有很多的選擇了，調 SQL 語句、存儲過程，或者還是使用 ETL 控制項來實現。
有的項目上習慣使用 ETL 控制項來實現數據流中的轉換，也有的項目要求不使用標準的轉換組件使用存儲過程來調用。也有的是因為數據倉庫本身這個資料庫不支持存儲過程就只能通過標準的SQL來實現。
我們通常講的BI數據架構師其實指的就是ETL的架構設計，這是整個BI項目中非常核心的一層技術實現，數據處理、數據清洗和建模都是在ETL中去實現。一個好的ETL架構設計可以同時支撐上百個包就是控制流，每一個控制流下可能又有上百個數據流的處理過程。之前寫過一篇技術文章，大家可以搜索下關鍵字 BIWORK ETL 應該在網上還能找到到這篇文章。這種框架設計不僅僅是ETL框架架構上的設計，還有很深的ETL項目管理和規范性控制器思想，包括後期的運維，基於BI的BI分析，ETL的性能調優都會在這些框架中得到體現。因為大的BI項目可能同時需要幾十人來開發ETL，框架的頂層設計就很重要。
⑷ 開源ETL工具比較，Kettle和Talend，都有什麼優勢和劣勢
Pentaho Data Integration (Kettle)是Pentaho生態系統中默認的ETL工具。通過非常直觀的圖形化編輯器（Spoon），您可以定義以XML格式儲存的流程。在Kettle運行過程中，這些流程會以不同的方法編譯。用到的工具包括命令行工具(Pan),小型伺服器(Carte)，資料庫存儲庫（repository）(Kitchen)或者直接使用IDE(Spoon)。
Talend Open Studio是 Talend 開發的ETL工具——Talend 是一家主營數據集成和數據管理解決方案的企業。Talend 採用用戶友好型，綜合性很強的IDE（類似於Pentaho Kettle 的 Spoon）來設計不同的流程。這些流程可以在IDE內部測試並編譯成Java 代碼。您可以隨時查看並編輯生成的Java代碼，同時實現強大的控制力和靈活性。
兩者都非常優秀，都屬於用戶友好型的交叉平台（基於Java的）工具。它們的主要差異在於Kettle 將 ELT 流程編譯為 XML 格式，然而Talend Open Studio 則生成 Java 代碼。
易用性：
Talend：有 GUI 圖形界面但是以 Eclipse 的插件方式提供。
Kettle：有非常容易使用的 GUI，出現問題可以到社區咨詢。
技術支持：
Talend：主要在美國
Kettle：在美國，歐洲（比利時，德國，法國，英國），亞洲（中國，日本，韓國）都可以找到相關技術支持人員。
部署：
Talend：創建 java 或perl 文件，並通過操作系統調度工具來運行
Kettle：可以使用 job 作業方式或操作系統調度，來執行一個轉換文件或作業文件，也可以通過集群的方式在多台機器上部署。
速度：
Talend：需要手工調整，對特定數據源有優化知識。
Kettle：比 Talend 快，不過也需要手工調整，對 Oracle 和 PostGre 等數據源做了優化，同時也取決於轉換任務的設計。
數據質量：
Talend：在 GUI 里有數據質量特性，可以手工寫 SQL 語句。
Kettle：在 GUI 里有數據質量特性，可以手工寫 SQL 語句、java腳本、正則表達式來完成數據清洗。
監控：
Talend：有監控和日誌工具
Kettle：有監控和日誌工具
連接性：
Talend：各種常用資料庫，文件，web service。
Kettle：非常廣泛的資料庫，文件，另外可以通過插件擴展
⑸ 什麼是ETL
ETL，是英文Extract-Transform-Load的縮寫，用來描述將數據從來源端經過抽取（extract）、轉換（transform）、載入（load）至目的端的過程。ETL一詞較常用在數據倉庫，但其對象並不限於數據倉庫。
數據倉庫是為企業所有級別的決策制定過程，提供所有類型數據支持的戰略集合。它是單個數據存儲，出於分析性報告和決策支持目的而創建。 為需要業務智能的企業，提供指導業務流程改進、監視時間、成本、質量以及控制。
ETL是將業務系統的數據經過抽取、清洗轉換之後載入到數據倉庫的過程，目的是將企業中的分散、零亂、標准不統一的數據整合到一起，為企業的決策提供分析依據， ETL是BI（商業智能）項目重要的一個環節。
(5)sqlelt擴展閱讀：
ETL與ELT：
ETL所描述的過程，一般常見的作法包含ETL或是ELT（Extract-Load-Transform），並且混合使用。通常愈大量的數據、復雜的轉換邏輯、目的端為較強運算能力的資料庫，愈偏向使用ELT，以便運用目的端資料庫的平行處理能力。
ETL（orELT）的流程可以用任何的編程語言去開發完成，由於ETL是極為復雜的過程，而手寫程序不易管理，有愈來愈多的企業採用工具協助ETL的開發，並運用其內置的metadata功能來存儲來源與目的的對應（mapping）以及轉換規則。
工具可以提供較強大的連接功能（connectivity）來連接來源端及目的端，開發人員不用去熟悉各種相異的平台及數據的結構，亦能進行開發。當然，為了這些好處，付出的代價便是金錢。
⑹ 如何用MYSQL函數刪除字元串最後幾個字元
字元串或串(String)是由零個或多個字元組成的有限序列。一般記為 s='a1a2•••an'(n>=0)。它是編程語言中表示文本的數據類型。
通常以串的整體作為操作對象，如：在串中查找某個子串、求取一個子串、在串的某個位置上插入一個子串以及刪除一個子串等。兩個字元串相等的充要條件是：長 度相等，並且各個對應位置上的字元都相等。設p、q是兩個串，求q在p中首次出現的位置的運算叫做模式匹配。串的兩種最基本的存儲方式是順序存儲方式和鏈 接存儲方式。
下面我們來看看MySQL中的字元串函數
假如結果的長度大於 max_allowed_packet 系統變數的最大值時，字元串值函數的返回值為NULL。
對於在字元串位置操作的函數，第一個位置的編號為 1。
◆ ASCII(str)
返回值為字元串str 的最左字元的數值。假如str為空字元串，則返回值為 0 。假如str 為NULL，則返回值為 NULL。 ASCII()用於帶有從 0到255的數值的字元。
mysql>SELECTASCII('2');
->50
mysql>SELECTASCII(2);
->50
mysql>SELECTASCII('dx');
->100
見 ORD()函數。
◆ BIN(N)
返回值為N的二進制值的字元串表示，其中 N 為一個longlong (BIGINT) 數字。這等同於 CONV(N,10,2)。假如N 為NULL，則返回值為 NULL。
mysql>SELECTBIN(12);
->'1100'
◆ BIT_LENGTH(str)
返回值為二進制的字元串str 長度。
mysql>SELECTBIT_LENGTH('text');
->32
◆ CHAR(N,... [USING charset])
CHAR()將每個參數N理解為一個整數，其返回值為一個包含這些整數的代碼值所給出的字元的字元串。NULL值被省略。
mysql>SELECTCHAR(77,121,83,81,'76');
->'MySQL'
mysql>SELECTCHAR(77,77.3,'77.3');
->'MMM'
大於 255的CHAR()參數被轉換為多結果字元。 例如，CHAR(256) 相當於 CHAR(1,0), 而CHAR(256*256) 則相當於 CHAR(1,0,0)：
mysql>SELECTHEX(CHAR(1,0)),HEX(CHAR(256));
+----------------+----------------+
|HEX(CHAR(1,0))|HEX(CHAR(256))|
+----------------+----------------+
|0100|0100|
+----------------+----------------+
mysql>SELECTHEX(CHAR(1,0,0)),HEX(CHAR(256*256));
+------------------+--------------------+
|HEX(CHAR(1,0,0))|HEX(CHAR(256*256))|
+------------------+--------------------+
|010000|010000|
+------------------+--------------------+
CHAR()的返回值為一個二進制字元串。可選擇使用USING語句產生一個給出的字元集中的字元串：
mysql>SELECTCHARSET(CHAR(0x65)),CHARSET(CHAR(0x65USINGutf8));
mysql>SELECTCHARSET(CHAR(0x65)),CHARSET(CHAR(0x65USINGutf8));
+---------------------+--------------------------------+
|CHARSET(CHAR(0x65))|CHARSET(CHAR(0x65USINGutf8))|
+---------------------+--------------------------------+
|binary|utf8|
+---------------------+--------------------------------+
如果 USING已經產生，而結果字元串不符合給出的字元集，則會發出警告。同樣，如果嚴格的SQL模式被激活，則CHAR()的結果會成為 NULL。
◆ CHAR_LENGTH(str)
返回值為字元串str 的長度，長度的單位為字元。一個多位元組字元算作一個單字元。對於一個包含五個二位元組字元集, LENGTH()返回值為 10, 而CHAR_LENGTH()的返回值為5。
◆ CHARACTER_LENGTH(str)
CHARACTER_LENGTH()是CHAR_LENGTH()的同義詞。
◆ COMPRESS(string_to_compress)
壓縮一個字元串。這個函數要求 MySQL已經用一個諸如zlib的壓縮庫壓縮過。 否則，返回值始終是NULL。UNCOMPRESS() 可將壓縮過的字元串進行解壓縮。
mysql>SELECTLENGTH(COMPRESS(REPEAT('a',1000)));
->21
mysql>SELECTLENGTH(COMPRESS(''));
->0
mysql>SELECTLENGTH(COMPRESS('a'));
->13
mysql>SELECTLENGTH(COMPRESS(REPEAT('a',16)));
->15
壓縮後的字元串的內容按照以下方式存儲：
空字元串按照空字元串存儲。
非空字元串未壓縮字元串的四位元組長度進行存儲(首先為低位元組),後面是壓縮字元串。如果字元串以空格結尾，就會在後加一個"."號,以防止當結果值是存儲 在CHAR或VARCHAR類型的欄位列時,出現自動把結尾空格去掉的現象。(不推薦使用 CHAR 或VARCHAR 來存儲壓縮字元串。最好使用一個 BLOB 列代替）。
◆ CONCAT(str1,str2,...)
返回結果為連接參數產生的字元串。如有任何一個參數為NULL ，則返回值為 NULL。或許有一個或多個參數。如果所有參數均為非二進制字元串，則結果為非二進制字元串。如果自變數中含有任一二進制字元串，則結果為一個二進制字元 串。一個數字參數被轉化為與之相等的二進制字元串格式；若要避免這種情況，可使用顯式類型 cast, 例如： SELECT CONCAT(CAST(int_col AS CHAR), char_col)
mysql>SELECTCONCAT('My','S','QL');
->'MySQL'
mysql>SELECTCONCAT('My',NULL,'QL');
->NULL
mysql>SELECTCONCAT(14.3);->'14.3'
◆ CONCAT_WS(separator,str1,str2,...)
CONCAT_WS() 代表 CONCAT With Separator ，是CONCAT()的特殊形式。第一個參數是其它參數的分隔符。分隔符的位置放在要連接的兩個字元串之間。分隔符可以是一個字元串，也可以是其它參 數。如果分隔符為 NULL，則結果為 NULL。函數會忽略任何分隔符參數後的 NULL 值。
mysql>SELECTCONCAT_WS(',','Firstname','Secondname','LastName');
->'Firstname,Secondname,LastName'
mysql>SELECTCONCAT_WS(',','Firstname',NULL,'LastName');
->'Firstname,LastName'
CONCAT_WS()不會忽略任何空字元串。 (然而會忽略所有的 NULL）。
◆ CONV(N,from_base,to_base)
不同數基間轉換數字。返回值為數字的N字元串表示，由from_base基轉化為 to_base 基。如有任意一個參數為NULL，則返回值為 NULL。自變數 N 被理解為一個整數，但是可以被指定為一個整數或字元串。最小基數為 2 ，而最大基數則為 36。 If to_base 是一個負數，則 N 被看作一個帶符號數。否則， N 被看作無符號數。 CONV() 的運行精確度為 64比特。
mysql>SELECTCONV('a',16,2);
->'1010'
mysql>SELECTCONV('6E',18,8);
->'172'
mysql>SELECTCONV(-17,10,-18);
->'-H'
mysql>SELECTCONV(10+'10'+'10'+0xa,10,10);
->'40'
◆ ELT(N,str1,str2,str3,...)
若N = 1，則返回值為 str1 ，若N = 2，則返回值為 str2 ，以此類推。若N 小於1或大於參數的數目，則返回值為 NULL 。 ELT() 是 FIELD()的補數。
mysql>SELECTELT(1,'ej','Heja','hej','foo');
->'ej'
mysql>SELECTELT(4,'ej','Heja','hej','foo');
->'foo'
◆ EXPORT_SET(bits,on,off[,separator[,number_of_bits]])
返回值為一個字元串，其中對於bits值中的每個位組，可以得到一個 on 字元串，而對於每個清零比特位，可以得到一個off 字元串。bits 中的比特值按照從右到左的順序接受檢驗 (由低位比特到高位比特)。字元串被分隔字元串分開(默認為逗號『,』)，按照從左到右的順序被添加到結果中。number_of_bits 會給出被檢驗的二進制位數 (默認為 64)。
mysql>SELECTEXPORT_SET(5,'Y','N',',',4);
->'Y,N,Y,N'
mysql>SELECTEXPORT_SET(6,'1','0',',',10);
->'0,1,1,0,0,0,0,0,0,0'
◆ FIELD(str,str1,str2,str3,...)
返回值為str1, str2, str3,……列表中的str 指數。在找不到str 的情況下，返回值為 0 。
如果所有對於FIELD() 的參數均為字元串，則所有參數均按照字元串進行比較。如果所有的參數均為數字，則按照數字進行比較。否則，參數按照雙倍進行比較。
如果str 為NULL，則返回值為0 ，原因是NULL不能同任何值進行同等比較。FIELD() 是ELT()的補數。
mysql>SELECTFIELD('ej','Hej','ej','Heja','hej','foo');
->2
mysql>SELECTFIELD('fo','Hej','ej','Heja','hej','foo');
->0
◆ FIND_IN_SET(str,strlist)
假如字元串str 在由N 子鏈組成的字元串列表strlist 中， 則返回值的范圍在 1 到 N 之間。一個字元串列表就是一個由一些被『,』符號分開的自鏈組成的字元串。如果第一個參數是一個常數字元串，而第二個是type SET列，則 FIND_IN_SET() 函數被優化，使用比特計算。如果str不在strlist 或strlist 為空字元串，則返回值為 0 。如任意一個參數為NULL，則返回值為 NULL。 這個函數在第一個參數包含一個逗號(『,』)時將無法正常運行。
mysql>SELECTFIND_IN_SET('b','a,b,c,d');
->2
◆ FORMAT(X,D)
將number X設置為格式 '#,###,###.##', 以四捨五入的方式保留到小數點後D位, 而返回結果為一個字元串。
◆ HEX(N_or_S)
如果N_OR_S 是一個數字，則返回一個 十六進制值 N 的字元串表示，在這里， N 是一個longlong (BIGINT)數。這相當於 CONV(N,10,16)。
如果N_OR_S 是一個字元串，則返回值為一個N_OR_S的十六進制字元串表示， 其中每個N_OR_S 里的每個字元被轉化為兩個十六進制數字。
mysql>SELECTHEX(255);
->'FF'
mysql>SELECT0x616263;
->'abc'
mysql>SELECTHEX('abc');
->616263
◆ INSERT(str,pos,len,newstr)
返回字元串 str, 其子字元串起始於 pos 位置和長期被字元串 newstr取代的len 字元。 如果pos 超過字元串長度，則返回值為原始字元串。假如len的長度大於其它字元串的長度，則從位置pos開始替換。若任何一個參數為null，則返回值為 NULL。
mysql>SELECTINSERT('Quadratic',3,4,'What');
->'QuWhattic'
mysql>SELECTINSERT('Quadratic',-1,4,'What');
->'Quadratic'
mysql>SELECTINSERT('Quadratic',3,100,'What');
->'QuWhat'
這個函數支持多位元組字元。
◆ INSTR(str,substr)
返回字元串 str 中子字元串的第一個出現位置。這和LOCATE()的雙參數形式相同，除非參數的順序被顛倒。
mysql>SELECTINSTR('foobarbar','bar');
->4
mysql>SELECTINSTR('xbar','foobar');
->0
這個函數支持多位元組字元，並且只有當至少有一個參數是二進制字元串時區分大小寫。
◆ LCASE(str)
LCASE() 是 LOWER()的同義詞。◆ LEFT(str,len)
返回從字元串str 開始的len 最左字元。
mysql>SELECTLEFT('foobarbar',5);
->'fooba'
◆ LENGTH(str)
返回值為字元串str 的長度，單位為位元組。一個多位元組字元算作多位元組。這意味著 對於一個包含5個2位元組字元的字元串， LENGTH() 的返回值為 10, 而 CHAR_LENGTH()的返回值則為5。
mysql>SELECTLENGTH('text');
->4
◆ LOAD_FILE(file_name)
讀取文件並將這一文件按照字元串的格式返回。 文件的位置必須在伺服器上,你必須為文件制定路徑全名，而且你還必須擁有FILE 特許權。文件必須可讀取，文件容量必須小於 max_allowed_packet位元組。
若文件不存在，或因不滿足上述條件而不能被讀取， 則函數返回值為 NULL。
mysql>UPDATEtbl_name
SETblob_column=LOAD_FILE('/tmp/picture')
WHEREid=1;
◆ LOCATE(substr,str) , LOCATE(substr,str,pos)
第一個語法返回字元串 str中子字元串substr的第一個出現位置。第二個語法返回字元串 str中子字元串substr的第一個出現位置, 起始位置在pos。如若substr 不在str中，則返回值為0。
mysql>SELECTLOCATE('bar','foobarbar');
->4
mysql>SELECTLOCATE('xbar','foobar');
->0
mysql>SELECTLOCATE('bar','foobarbar',5);
->7
這個函數支持多位元組字元，並且只有當至少有一個參數是二進制字元串時區分大小寫。
⑺ 聊一聊數據建模和數據轉換
最近經常有一些朋友跟我探討未來幾年關於數據方面的一些趨勢，以及為什麼美國最近現代數據技術棧中為什麼會有那麼多獨角獸級別的公司出來。為什麼dbt這個公司突然間這么值錢(估值超過42億美金）？ 接下來談一下我對新的這個趨勢下數據建模和數據轉換的一些想法和思考。
數據建模和數據轉換是什麼？
我們首先來簡單闡述一下什麼是數據建模和數據轉換。咱們人實際上自從進化到人開始，就開始用數據來支撐咱們的決策了。大家通常在做決策之前會有一個基於 歷史 的經驗數據的一個模型，來判斷這個決策可能產生的結果，從而指導人的行動。只不過很多這些 歷史 的經驗數據或者依賴於人在人腦中存儲的各種數據，或者依賴於在紙上記錄下來的數據。這些數據會在人腦中根據決策的目標進行數據的提取、轉換和建模，然後被人用來做判斷。
自從人類世界有了計算機，數字化逐漸在改造人類 社會 紀錄和使用數據的方式。尤其是互聯網發明以後，人與人，人與世界的交互越來越依託於互聯網這個載體來完成，於是各種相關的數據都被互聯網記錄下來。而這些記錄下來的數據，則進一步被人類使用去改善自己的生活。在這個前提下，數據建模和數據轉換的工作則需要在計算機這個載體上去實現。具體來講，就是人使用計算機上的軟體工具，根據自己想要達到的目標，去找到需要的數據，進行數據處理、轉換、清洗、增強，然後生成自己想要的數據模型，進而去做分析、挖掘、可視化圖表、預測等等相關的工作。
ETL->ELT
我們現在回到企業使用數據做決策的場景，在提到數據建模和數據轉換相關的概念時，經常被提及的兩個概念就是ETL和ELT。這兩個概念實際上反映了在數據化不同的時期企業在使用數據的方法和流程。E，T，L這三個字母實際上代表了數據處理的不同階段。
在互聯網尤其是移動互聯網普及之前，企業用數據的典型的方式是ETL。為什麼會採用ETL的方式，其原因有如下幾點：
在這種情況下，企業一般會首先進行立項，確定項目實施的目標。然後根據目標去選擇產品和項目實施方。產品和實施方確定後，項目實施方會有數據架構師、數據工程師、業務分析師入場。這個時候一般會進行如下的工作
我們可以看到，這種傳統企業使用數據的成本相對是比較高的，而且靈活性不足。但是在過去的那個場景下，已經解決了大部分企業使用數據的需求。傳統BI以及敏捷BI都是在這種場景下服務客戶的，區別就是項目實施的周期和難度不同。
但是隨著互聯網公司的發展，數據的使用方式在從ETL向ELT這種方式在轉變。其核心原因是互聯網公司一開始就是構建在互聯網這個基礎上的，利用數據提高運營效率是互聯網公司的核心競爭力。而互聯網公司由於很多一開始沒有成熟的業務系統，數據來源更雜，很多都是網站或者移動端用戶行為的日誌，使用數據則更偏向於日常運營過程中隨時優化自己的運營效率，包括自己客戶的轉化、留存等等，以及內部資源的優化。因此傳統的項目制使用數據的方式根本不適合互聯網公司。
於是互聯網公司使用數據的方式就變成了先把不同數據來源的數據都一股腦的先放到一個廉價的存儲，要麼是自建的HDFS存儲，要麼是公有雲的對象存儲。也就是先做數據集成工作，把E和L的工作前置到第一階段。這時候數據存放的地方我們一般可以稱之為數據湖，然後因為互聯網公司的組織架構一般也會比較扁平，各種小團隊根據自己的目標，再從這些湖裡邊撈自己想要的數據，邊 探索 ，邊清洗，邊轉換。數據處理之後有時候就是一次性的報告或者問題發現，直接就觸發對應的行動計劃。有時候會轉變為日常被調度的報表，或者線上執行的機器學習模型。而這些報表和機器學習模型，也會日常被監控，隨時進行調整和優化。
在這種場景下，T的工作從過去ETL中的項目制的一個階段完成就結束的工作變成了日常工作，數據建模和轉換工作就越來越頻繁和重要。就拿我們常說的數據科學工作說吧，大家統一的認知是80%的工作可能都是花費在數據准備上，也就是數據清洗、轉換和基本模型構建上，後面模型的訓練花費的時間倒是相對沒那麼多了。
互聯網公司是具備規模效應的公司，因此一般會投入相當的人力來進行數據相關的工作，國內的大廠一般會配備有數據分析師、數據產品經理、數據科學家、數據工程師、軟體工程師等等不同角色來保證自己能夠快速、高效地利用數據。
但是回到非互聯網公司，隨著競爭的日益激烈，傳統的固定報表需求已經不能滿足傳統行業類型客戶對數據的需求。而且世界越來越進入一個變化是常態的世界，所謂VUKA世界。如何能夠更低成本、快速地採集和利用數據就變成了傳統企業面臨的難題。從發展來講，所有企業對數據的需求都越來越接近互聯網類型的企業，從傳統的ETL在向ELT轉換，但是在ELT這種場景下，如何能夠滿足企業數據使用的需求就成了一個很大的問題。
企業應用數據之難
前面提到所有企業都希望自己能夠更加的數據驅動，能夠在日常運營中就更方便的使用數據，但是這里傳統行業客戶卻面臨很多使用數據的難題。
解決問題的思路
雖然現在面臨諸多的困難，但是公有雲的普及以及雲原生的發展，還是給我們解決問題帶來了一些可能。比如在公有雲上，雲端的數據倉庫、數據湖可以按照容量和計算來計費，使得用戶使用數據倉庫的成本顯著的降低。而從不同數據源進行數據的產品也日趨成熟，並且可以按照行級變化進行計費。在數據建模和轉換領域，dbt對於懂SQL的人來講，可以方便地隔離下層數據倉庫的差異性，去進行基於SQL的建模和轉換，並且支持協同。但是對於大部分的企業來講，數據建模和轉換應該有更簡單、易用廉價的工具幫助他們解決數據使用的難題，這個工具最好具備如下的特點：
從現實基礎看，目前互聯網技術和公有雲技術的發展，以及人工智慧技術逐漸在與場景結合使實現這種工具的基礎條件已經具備。正如dbt的CEO所說的，我們現在正處在數據技術的寒武紀二期，也就是在數據工具大爆發的第二個階段，相信有更多的快速、易用、成本低廉的數據工具會產生。這也正是我們在努力做的事情。
⑻ ETL的工具應用
ETL工具的典型代表有:Informatica、Datastage、OWB、微軟DTS、Beeload、Kettle、久其ETL……
開源的工具有eclipse的etl插件:cloveretl
數據集成：快速實現ETL
ETL的質量問題具體表現為正確性、完整性、一致性、完備性、有效性、時效性和可獲取性等幾個特性。而影響質量問題的原因有很多，由系統集成和歷史數據造成的原因主要包括:業務系統不同時期系統之間數據模型不一致；業務系統不同時期業務過程有變化；舊系統模塊在運營、人事、財務、辦公系統等相關信息的不一致；遺留系統和新業務、管理系統數據集成不完備帶來的不一致性。
實現ETL，首先要實現ETL轉換的過程。體現為以下幾個方面：
1、空值處理：可捕獲欄位空值，進行載入或替換為其他含義數據，並可根據欄位空值實現分流載入到不同目標庫。
2、規范化數據格式：可實現欄位格式約束定義，對於數據源中時間、數值、字元等數據，可自定義載入格式。
3、拆分數據：依據業務需求對欄位可進行分解。例，主叫號 861082585313-8148，可進行區域碼和電話號碼分解。
4、驗證數據正確性：可利用Lookup及拆分功能進行數據驗證。例如，主叫號861082585313-8148，進行區域碼和電話號碼分解後，可利用Lookup返回主叫網關或交換機記載的主叫地區，進行數據驗證。
5、數據替換：對於因業務因素，可實現無效數據、缺失數據的替換。
6、Lookup：查獲丟失數據 Lookup實現子查詢，並返回用其他手段獲取的缺失欄位，保證欄位完整性。
7、建立ETL過程的主外鍵約束：對無依賴性的非法數據，可替換或導出到錯誤數據文件中，保證主鍵唯一記錄的載入。
⑼ ETL什麼意思
ETL，Extraction-Transformation-Loading的縮寫，中文名稱為數據抽取、轉換和載入。
一般隨著業務的發展擴張，產線也越來越多，產生的數據也越來越多，這些數據的收集方式、原始數據格式、數據量、存儲要求、使用場景等方面有很大的差異。
數據抽取是指把ODS源數據抽取到DW中，數據拉取，清洗完之後，就需要展示了。一般是把清洗好的數據載入到mysql中，然後在各系統中使用，或者使用Tableau直接給相關人員展示。元數據管理系統對於數據倉庫來說是必須的，並且相關人員必須定時維護，如果元數據和數據倉庫中的變動不同步，那麼元數據系統就形同虛設。
(9)sqlelt擴展閱讀
ETL所描述的過程，一般常見的作法包含ETL或是ELT，並且混合使用。通常愈大量的數據、復雜的轉換邏輯、目的端為較強運算能力的資料庫，愈偏向使用ELT，以便運用目的端資料庫的平行處理能力。目的是將企業中的分散、零亂、標准不統一的數據整合到一起，為企業的決策提供分析依據， 是商業智能項目重要的一個環節。
⑽ 如果根據SQL中的Group By對數值或者年份進行區間（范圍）查詢呢
select count(1),employyear from employee group by datepart(year,employyear) / 10
第二個你就自己寫個自定義函數處理一下唄，大意也類似第一個