聚合資料庫

『壹』 數據倉庫的技術結構有哪些

是這個么
不懂哎
O(∩_∩)O~
(一)
數據源
是
數據倉庫
系統的
基礎
，是整個系統的數據源泉。通常包括企業
內部信息
和
外部信息
。內部信息包括存放於RDBMS中的各種業務處理數據和各類
文檔
數據。外部信息包括各類法律法規、
市場信息
和
競爭對手
的信息等等;
(二)數據的存儲與管理
是整個數據倉庫系統的
核心
。數據倉庫的真正
關鍵
是數據的存儲和管理。數據倉庫的組織管理方式決定了它有別於
傳統資料庫
，
同時
也決定了其對
外部數據
的表現形式。要決定採用什麼產品和技術來建立數據倉庫的核心，則需要從數據倉庫的技術特點著手分析。針對現有各業務系統的數據，進行抽取、清理，並有效集成，按照主題進行組織。數據倉庫按照數據的
覆蓋范圍
可以分為
企業級數據倉庫
和部門級數據倉庫(通常稱為
數據集市
)。
(三)OLAP(聯機分析處理)
伺服器
對分析需要的數據進行有效集成，按多維
模型
予以組織，以便進行
多角度
、多層次的分析，並發現
趨勢
。其具體實現可以分為:ROLAP(關系型在線分析處理)、MOLAP(多維在線分析處理)和HOLAP(混合型線上分析處理)。ROLAP基本數據和
聚合數據
均存放在RDBMS之中;MOLAP基本數據和聚合數據均存放於
多維資料庫
中;HOLAP基本數據存放於RDBMS之中，聚合數據存放於多維資料庫中。
(四)
前端
工具
主要包括各種
報表工具
、查詢工具、數據分析工具、
數據挖掘工具
以數據挖掘及各種基於數據倉庫或數據集市的應用開發工具。其中數據分析工具主要針對OLAP伺服器，報表工具、數據挖掘工具主要針對數據倉庫。

『貳』 資料庫聚合函數count和count的區別

count 是用於統計查詢結果的個數，屬於聚合函數。

可以通過以下方面進行了解：

利用臨時表進行測試

sql">withtbas
(
select1nfromalunionall
select1nfromalunionall
selectnullnfromalunionall
select2nfromalunionall
select3nfromal
)

1， 獲取查詢結果總行數

selectcount(*)fromtb;--5

由tb數據可見，tb中共有5條數據。

2，查詢非null欄位的行數

selectcount(n)fromtb;--4

該語句查詢欄位n不為null的總數量，由tb可見，n有一行為null，所以結果為4.

需要注意，若n為非null欄位，查詢總數時，使用count(*) 比 count(n)速度要快。

原因是count(欄位)在統計時，若欄位為null，計數不加。若欄位不是null，計數+1.

3， 統計非空欄位的非重復的內容數量

selectcount(distinctn)fromtb;--3

由於count(n)為獲取非null欄位數量。distinct為去掉重復值。所以，此結果為先去掉n的重復值再統計。

4，計算欄位的非重復數量

selectcount(distinctnvl(n,4)fromtb;--5

先提供null值為一個n中不存在的值，然後去掉重復值進行統計。

效果等同於

selectcount(distinctn)+1fromtb;

『叄』 關於資料庫中聚合函數問題

聚合函數對一組值執行計算並返回單一的值。聚合函數忽略空值。聚合函數經常與 SELECT 語句的 GROUP BY 子句一同使用。
所有聚合函數都具有確定性。任何時候用一組給定的輸入值調用它們時，都返回相同的值。有關函數確定性的更多信息，請參見確定性函數和非確定性函數。
僅在下列項中聚合函數允許作為表達式使用：
SELECT 語句的選擇列表（子查詢或外部查詢）。
COMPUTE 或 COMPUTE BY 子句。
HAVING 子句。
Transact-SQL 編程語言提供下列聚合函數：
AVG MAX
BINARY_CHECKSUM MIN
CHECKSUM SUM
CHECKSUM_AGG STDEV
COUNT STDEVP
COUNT_BIG VAR
GROUPING VARP

『肆』 資料庫都有哪些

資料庫是一組信息的集合，以便可以方便地訪問、管理和更新，常用資料庫有：1、關系型資料庫；2、分布式資料庫；3、雲資料庫；4、NoSQL資料庫；5、面向對象的資料庫；6、圖形資料庫。

計算機資料庫通常包含數據記錄或文件的聚合，例如銷售事務、產品目錄和庫存以及客戶配置文件。

通常，資料庫管理器為用戶提供了控制讀寫訪問、指定報表生成和分析使用情況的能力。有些資料庫提供ACID(原子性、一致性、隔離性和持久性)遵從性，以確保數據的一致性和事務的完整性。

資料庫普遍存在於大型主機系統中，但也存在於較小的分布式工作站和中端系統中，如IBM的as /400和個人計算機。

資料庫的演變

資料庫從1960年代開始發展，從層次資料庫和網路資料庫開始，到1980年代的面向對象資料庫，再到今天的SQL和NoSQL資料庫和雲資料庫。

一種觀點認為，資料庫可以按照內容類型分類:書目、全文、數字和圖像。在計算中，資料庫有時根據其組織方法進行分類。有許多不同類型的資料庫，從最流行的方法關系資料庫到分布式資料庫、雲資料庫或NoSQL資料庫。

常用資料庫：

1、關系型資料庫

關系型資料庫是由IBM的E.F. Codd於1970年發明的，它是一個表格資料庫，其中定義了數據，因此可以以多種不同的方式對其進行重組和訪問。

關系資料庫由一組表組成，其中的數據屬於預定義的類別。每個表在一個列中至少有一個數據類別，並且每一行對於列中定義的類別都有一個特定的數據實例。

結構化查詢語言(SQL)是關系資料庫的標准用戶和應用程序介面。關系資料庫易於擴展，並且可以在原始資料庫創建之後添加新的數據類別，而不需要修改所有現有應用程序。

2、分布式資料庫

分布式資料庫是一種資料庫，其中部分資料庫存儲在多個物理位置，處理在網路中的不同點之間分散或復制。

分布式資料庫可以是同構的，也可以是異構的。同構分布式資料庫系統中的所有物理位置都具有相同的底層硬體，並運行相同的操作系統和資料庫應用程序。異構分布式資料庫中的硬體、操作系統或資料庫應用程序在每個位置上可能是不同的。

3、雲資料庫

雲資料庫是針對虛擬化環境(混合雲、公共雲或私有雲)優化或構建的資料庫。雲資料庫提供了一些好處，比如可以按每次使用支付存儲容量和帶寬的費用，還可以根據需要提供可伸縮性和高可用性。

雲資料庫還為企業提供了在軟體即服務部署中支持業務應用程序的機會。

4、NoSQL資料庫

NoSQL資料庫對於大型分布式數據集非常有用。

NoSQL資料庫對於關系資料庫無法解決的大數據性能問題非常有效。當組織必須分析大量非結構化數據或存儲在雲中多個虛擬伺服器上的數據時，它們是最有效的。

5、面向對象的資料庫

使用面向對象編程語言創建的項通常存儲在關系資料庫中，但是面向對象資料庫非常適合於這些項。

面向對象的資料庫是圍繞對象(而不是操作)和數據(而不是邏輯)組織的。例如，關系資料庫中的多媒體記錄可以是可定義的數據對象，而不是字母數字值。

6、圖形資料庫

面向圖形的資料庫是一種NoSQL資料庫，它使用圖形理論存儲、映射和查詢關系。圖資料庫基本上是節點和邊的集合，其中每個節點表示一個實體，每個邊表示節點之間的連接。

圖形資料庫在分析互連方面越來越受歡迎。例如，公司可以使用圖形資料庫從社交媒體中挖掘關於客戶的數據。

訪問資料庫:DBMS和RDBMS

資料庫管理系統(DBMS)是一種允許您定義、操作、檢索和管理存儲在資料庫中的數據的軟體。

關系資料庫管理系統(RDBMS)是上世紀70年代開發的一種基於關系模型的資料庫管理軟體，目前仍然是最流行的資料庫管理方法。

Microsoft SQL Server、Oracle資料庫、IBM DB2和MySQL是企業用戶最常用的RDBMS產品。DBMS技術始於20世紀60年代，支持分層資料庫，包括IBM的信息管理系統和CA的集成資料庫管理系統。一個關系資料庫管理系統（RDBMS）是一種資料庫管理軟體是在20世紀70年代開發的，基於關系模式，仍然是管理資料庫的最普遍的方式。

希望能幫助你還請及時採納謝謝

『伍』 資料庫聚合查詢問題

GROUP BY 都沒有的不叫聚合查詢。

SELECTt1.oid_e102
,t1.f1_e102
,count(*)ASnum
FROMe_102t1
LEFTJOINe_101t2ONt1.oid_e102=t2.f11_e101
LEFTJOINe_802t3ONt2.oid_e101=t3.f2_e802
GROUPBYt1.oid_e102,t1.f1_e102

Good Luck !

『陸』 資料庫聚合函數的使用誤區

可以用，但是需要對聚合函數以外的欄位分組，如
select job,count(0) as cnt from emp where sal>25000 group by job

『柒』 資料庫having和聚合函數使用方法

having 你可以認為是聚合函數的 where 部分，
使用聚合函數後，比如 avg（age） ，這是是不允許用where限定 avg（age）的，
而是用having avg（age）>21。
有聚合函數後，關於聚合函數的條件就用having。

最後一段的sql的目的是 選出年齡大於平均年齡的 學生的信息 ，但是是錯誤語句,少了group by。

『捌』 資料庫 sql語句 聚合函數

select top 1 sum(btotal) as thesum,bpublish from book group by bpublish order by thesum desc

『玖』 在資料庫中什麼叫聚集

按照字面理解就差不多了，雖不是嚴謹的定義，但如下理解也夠用了。
聚集就是匯總一批細節數據，形成一個粗獷數據，說得有營養點兒，稱作「濃縮」也湊乎。
與之連用的是聚集函數，SQL標准提到了五個，分別是count、sum、avg、min、max，其中count就是不管細節的各條記錄是什麼樣子，給點個記錄總數，另外四個也是不管精緻的數據是什麼，求出籠統的總和、算術平均值、最小值、最大值，有的資料庫還擴充了標准方差、協方差等聚集函數以支持更多的分析需求。

『拾』 資料庫,增刪改查排序,分組,聚合,查前100行語句。 這個問題應該怎麼回答呢

單表操作的主要使用語句為SELECT語句，在SELECT語句中，可以根據自己對數據的需求，使用不同的查詢條件。
資料庫（Database），簡而言之可視為電子化的文件櫃——存儲電子文件的處所，用戶可以對文件中的數據運行新增、截取、更新、刪除等操作。
所謂「資料庫」系以一定方式儲存在一起、能予多個用戶共享、具有盡可能小的冗餘度、與應用程序彼此獨立的數據集合。一個資料庫由多個表空間（Tablespace）構成。