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从数据库中增量抽取数据的几种方案
最近调查了一下从数据库中增量抽取数据的几种方案。下面是一个比较粗的结论。 方法1:基于时间戳 以某个时间字段为条件,检出新增数据。 适用条件:表中有时间字段,并且是事件型的数据,不需要反映数据的删除和更新。 对性能的影响:抽取时增加系统负载
小桥河西
11年前
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关于数据增量抽取的模拟实现——原理
ETL是数据仓库的一个重要处理环节, Extract即是从业务数据库中抽取数据 ,Transform即是根据业务逻辑规则对数据进行加工的过程, Load即是把数据加载到数据仓库的过程。 通常为了尽可能的减少对业务系统的压力和性能影响,或者因为网络传输异构数据库
技术小美
7年前
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7年前
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数据上云,应该选择全量抽取还是增量抽取?
作者:DeeperMan 概述 数据抽取是指从源数据抽取所需要的数据, 是构建数据中台的第一步。 数据源一般是关系型数据库,近几年,随着移动互联网的蓬勃发展,出现了其他类型的数据源,典型的如网站浏览日期、APP浏览日志、IoT设备日志 从技术实现方式来讲,从
伴弋
5年前
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《BI项目笔记》增量ETL数据抽取的策略及方法
原文:《BI项目笔记》增量ETL数据抽取的策略及方法 增量抽取 增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据。在ETL使用过程中。增量抽取较全量抽取应用更广。如何捕获变化的数据是增量抽取的关键。对捕获方法一般有两点要求:准确性,能够将业务系
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关于数据增量抽取的模拟实现——脚本实现
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7年前
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datastage 配置 增量抽取
1 三个控件: TRANSFORMER:对于任何需要转换的数据集合进行转化并负责传入到其他活动的STAGE SELECT XM XM_BM,XB XB_BM, F_15TO18(SFZH) SFZH,AGE AGE_BM FROM
樱桃味
9年前
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基于OGG 实现Oracle到Kafka增量数据实时同步
背景 在大数据时代,存在大量基于数据的业务。数据需要在不同的系统之间流动、整合。通常,核心业务系统的数据存在OLTP数据库系统中,其它业务系统需要获取OLTP系统中的数据。传统的数仓通过批量数据同步的方式,定期从OLTP系统中抽取数据。但是随着业务需求的升级
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