开场,许多个人见到那2个查询后会感觉它们其实是如出意气风发辙的作用。左侧的询问仅包括了一些外加的列,对吗?但那并不算什么,在侧面查询中有多少个等第的聚合,右侧只有四个。由于该集体更加精细化,左边查询将回到更加小的总的数量。那取决你所做的越来越深入分析,如窗口函数或以致过滤,那么些额外的组或许会引致严重的损坏。假诺你只是把她们身处管道做现在的询问,那么您就不再有例外的分组。聚合错误是最广大以致数据失实的来头。即便风流倜傥初始看起来不错,多若干次你就能够醒来。那是四个飞跃的4个简单的数据管理技巧。通过,笔者提议另叁个大规模的数码失实,在过去五年里,小编遭遇可把快速照相表作为壹位剖析师和一个人老师。那个都是数据表在加以时间段内
,及时采纳数据快速照相。无论出于何种原因,那几个类其他表格牵绊着累累人。首先,他们每每分明性非常差。小编那边的意思是,对于该表中八个新的客商,作为快速照相表不会被当下识别,那样会导致客商误操作数据。四个简洁明了的缓和方案是防卫诸如命名表来反映其内部布局。假设您疑忌叁个快照表及如何与其同台坐班,那么,你能够应用快速照相表中的最大标记符,全数指标过于夸大。你使用一周后拿到的结果数据,看起来是不是是大了5-7倍?幸运的是,这是叁个简便对那一个表展开修复的办事。你可以收缩到一天,就好像你时刻周期的末段一天或选取最大价值。可参看下面包车型地铁事例:采取一天:

SELECT TD_TIME_FORMAT(time, ‘yyyy-MM’) as MONTH, category, usageFROM usage_snapshotWHERE TD_TIME_RANGE(time, ‘2016-04-01’)

您决定哪些与快速照相表工作相似是很保护的。依据上下文和目的,三种处理的主意是立见成效的。探寻方式当考察数量申明难题时,我开掘它很有用,试图找到形式中的一些荒唐。比如,像那样的局地主题素材:全数的数据都遭到震慑呢?受影响的数量都来源于同后生可畏组吗?这么些差别是成正比的,依旧随机的?有未有日期的方式?支持您降低二个诡秘的原故。假使持有的多少都相当受震慑,始作俑者平时是在本子或询问中,实际不是在数码本人。可是,假若本人留意到某些月或某天有刚强偏低,作者将去调研底工数据。那大概代表数据搜聚的标题发生在非常时刻段。假诺数据印证往往按比例与原有数据相比,它恐怕意味着部分数额直接未有被抓走在你的会集中。基本逻辑错误往往展现出“随机”,意思仿佛没有可识别的方式。但是,这种状态是出于不正确处理或简捷,故障逻辑的边缘情状下发出的。从头开头搜查您曾经尝试了全部,你如故不能够搞通晓。未来,是时候最早掘进了。纵然那超轻松从错误的答案开始还要逆向职业,或从那一个地方伊始你认为那都是错的,但您不得不从头初叶。数据中的错误刚开始容许为良性的,但随着你的劳作解析,带来的难题是指数变的更差。就疑似八个数学题:从一同首,找到错的职务。那生机勃勃部分恐怕麻烦和耗费时间,但在用完了独具手艺后,回到最早状态,旁观您的数据是如何一步步的改动的,这推动查询断点以致断点地点。

援用原版的书文:4 Tips for Easier Data Management 小编: 黛Anna Shealy
译者:孙思
网编:孙思,关切数据库领域,寻求广播发表或许投稿请发邮件sunsi@csdn.net,另有「CSDN
高档数据库手艺群」,内有过多著名互连网公司的大牌,招待加Wechatsunlovesi申请入群,备注姓名+集团+职位。它发生在大家全数人身上,你会接纳新的A/B测量试验结果和内需证实的数据。或许你将流行漏事不关己解析转变到四个数目选取中,这样就足以不断地获得你拼命干活拉动的利润。当在检讨你办事的时候,你会开掘数字没有扩展。数听他们注解是其余与数据紧凑相关的人的生活的一片段。也雷同于追踪和调度代码,两个都会导致倒闭和相通遗失工时。用实际的事例,笔者将会给部分提醒和技能,以便在你多少剖析时,能够急忙识别个中的荒谬。不要假若任何职业只是因为它就好像是毫无疑问的,但并不代表它真的正确。因为大家常会被本人的大脑所欺骗。作者大器晚成度注意到这种主见,尤其是当深入分析师在再度开首或成品化地分析。就算,最先的询问或脚本看起来是均等的,二个更加深档期的顺序的检察并不是那样。接下来,让大家看三个大家常蒙受的标题:纠正二个集合查询。看看以下三个查询:

SELECT Month, Group1, Group2, Group3, CONCAT(Group1, “-”, Group2) as NewGroup, SUM(Usage) as total_usageFROM usage GROUP BY 1, 2, 3, 4, 5

SELECT Month, CONCAT(Group1, “-”, Group2) as NewGroup, SUM(Usage) as total_usageFROM usage GROUP BY 1, 2

找到最大值:

SELECT TD_TIME_FORMAT(time, ‘yyyy-MM’) as MONTH, category, MAX(usage) as total_max_usaseFROM usage_snapshot

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