一，什么是拉链表 拉链表是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的，顾名思义，所谓拉链，就是记录历史。记录一个事物从开始，一直到当前状态的所有变化的信息。 二，用在什么地方 在数据仓库的数据模型设计过程中，经常会遇到这样的需求： 数据量比较大; 表中的部分字段会被update,如用户的
数据仓库的重要特点之一是反映历史变化，所以如何处理维度的变化是维度设计的重要工作之一。缓慢变化维的提出是因为在现实世界中，维度的属性并不是静态的，它会随着时间的流逝发生缓慢的变化，与数据增长较为快速的事实表相比，维度变化相对缓慢。阴齿这个就叫做缓慢变化维。 这里
#include <iostream>#include <algorithm>#include <cstring>using namespace std;const int N=100003;int h[N],e[N],ne[N],idx;void insert(int x){ int k=(x%N+N)%N; e[idx]=x; ne[idx]=h[k]; h[k]=idx++;}bool find(int x){ int k=(x%N+N)%N; for(int i
一、创建拉链表 创建表 CREATE TABLE `ods_login`( | | `uid` string, | | `name` string, | | `phone` string, | | `date` string
#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define M 11 typedef struct node { int pos; struct node* link; struct hashnode* branch; }HashTableNode; typedef struct hashnode { int key; struct hashnode* next; }HashNode; HashTableNode* NewHSTNode(
hash是什么 哈希用来将很大范围的数（比如[10^-9, 109]），映射到一块较小的区间内。比如对于109，我们想让它映射到[0, 105]这块区间（也可以理解为数组）内，可以直接对109进行取余（10^9 % 10^5），然后根据余数确定该数在区间内的落点。这里的取余操作就叫做hash，取余也是常见的一种hash算法。 我
声明: 1. 本文为我的个人复习总结, 并非那种从零基础开始普及知识 内容详细全面, 言辞官方的文章 2. 由于是个人总结, 所以用最精简的话语来写文章 3. 若有错误不当之处, 请指出 一、概述: 介绍: 数据仓库
HashMap hashmap底层实现：哈希表+链表+红黑树。 用key算出哈希值，用哈希值计算元素在哈希表中的位置，将元素添加到对应位置。 当有重复位置的元素加进来时，以链表的形式存储（是避免哈希冲突的解决办法，拉链法) 拉链法： java 标准库的 HashMap 基本上就是用拉链法实现的。拉链法的实
目录 1-背景2-解决方案2.1-重写维度值2.2-插入新的维度行2.3-添加新的维度列2.4-拉链表处理 1-背景 众所周知，虽然维度表属性相对稳定，但是并不是一成不变的，尽管相当缓慢，维度值仍会随时间而变化。比如商品类目的改变，医院等级的改变。 在一些情况下，保留历史数据没有什么分析
先reference一下： 一文搞定数据仓库之拉链表，流水表，全量表，增量表_mtj66的博客，交流WX:SpringBreeze1104-CSDN博客 全量表：每天的所有的最新状态的数据， 增量表：每天的新增数据，增量数据是上次导出之后的新数据。 拉链表的思想就是：数据的记录是一个时点，但我们某个数据
哈希冲突 哈希冲突的产生原因 但由于通过哈希函数产生的哈希值是有限的，而数据可能比较多，导致经过哈希函数处理后仍然有不同的数据对应相同的值。这时候就产生了哈希冲突。 解决哈希冲突的四种方法 1.开放地址方法 （1）线性探测 按顺序决定值时，如果某数据的值已经存在，则在原
全量表：每天的所有的最新状态的数据， 增量表：每天的新增数据，增量数据是上次导出之后的新数据。 拉链表：维护历史状态，以及最新状态数据的一种表，拉链表根据拉链粒度的不同，实际上相当于快照，只不过做了优化，去除了一部分不变的记录而已,通过拉链表可以很方便的还原出拉链时点的客户记
映射是K/V对偶的集合，对偶是元组的最简单形式，元组可以装着多个不同类型的值。 1.创建元组 2.获取元组中的值 3.将对偶的集合转换成映射 4.拉链操作 zip命令可以将多个值绑定在一起 注意：如果两个数组的元素个数不一致，拉链操作后生成的数组的长度为较小的那个数组的元素个数
4.3.1.8.1.1 拉链表回顾 拉链表就是之前我们讲过的SCD2，它的优点是即满足了反应数据的历史状态，又能在最大程度上节省存储。 拉链表的实现需要在原始字段基础上增加两个新字段： start_time(表示该条记录的生命周期开始时间——周期快照时的状态) end_time(该条记录的生命周期结束时
拉链表初识 需要查看历史某一时间节点的状态，同时考虑到存储空间；或则适用于数据会发生变化，但是大部分是不变的 在数据仓库的数据模型设计过程中，经常会遇到下面这种表的设计： 有一些表的数据量很大，比如一张用户表，大约10亿条记录，50个字段，这种表，即使使用ORC压缩，单张表的存储也会
导读： 本文从哈希表传统设计与解决思路入手，深入浅出地引出新的设计思路：从尽量规避哈希冲突，转向了利⽤合适的哈希冲突概率来优化计算和存储效率。新的哈希表设计表明 SIMD 指令的并⾏化处理能⼒的有效应⽤能⼤幅度提升哈希表对哈希冲突的容忍能⼒，进⽽提升查询的速度，并且能帮助哈
表说明： ods_product_2 ：产品 ods 表 ， dw_product_2 ：产品 dw 表 表初始化 -- database create database if not exists demo ; use demo; -- create ods table create table if not exists `demo`.`ods_product_2`( goods_id string comment '商品编号', goods_status stri
导读：本文从哈希表传统设计与解决思路入手，深入浅出地引出新的设计思路：从尽量规避哈希冲突，转向了利⽤合适的哈希冲突概率来优化计算和存储效率。新的哈希表设计表明 SIMD 指令的并⾏化处理能⼒的有效应⽤能⼤幅度提升哈希表对哈希冲突的容忍能⼒，进⽽提升查询的速度，并且能帮助哈希表进
拉链表 概述 什么是拉链表? 拉链表，其实是数仓工程师针对变化数据的修改问题的一种解决方案下的某一类同一性质的表。 拉链表是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的，顾名思义，所谓拉链，就是记录历史。记录一个事物从开始，一直到当前状态的所有变化的信息。 拉链表的好处？ 既可
数据仓库主要工作就是模型设计； 1、维度建模的三种方式：星型模式、雪花模式、星座模式 2、分层架构：ODS、DW（DW数据分层，由下到上为 DWD,DWB,DWS）、ADS 3、缓慢变化维与退化维；处理缓慢变化维的方式（拉链表，拉链表能实现保存历史快照，去除重复数据，节约空间） 参考https://blog.csdn.net/liu_ch
拉链表 记录历史数据的每个状态，记录一个事物从开始，一直到当前状态的所有变化的信息 拉链表通常是对账户信息的历史变动进行处理保留的结果 拉链表形成过程 订单当日全部数据和mysql中每天变化的数据拼接在一起，形成一个新的临时拉链表数据 用临时的拉链表覆盖旧的拉链表数据（这就解
1.散列表的查找步骤： （1）将查找的键用散列函数转化为数组的一个索引 （2）处理碰撞冲突的过程：拉链法、线性查找法 2.散列函数的不同类型的不同应用： 如果键为一个数，可以直接使用 如果键为一个字符串，如人名，需要将字符串转化为一个数 如果有多个部分，如邮箱，用某种方法结合起来 3.正整数的散列
本文将会谈一谈在数据仓库中拉链表相关的内容，包括它的原理、设计、以及在我们大数据场景下的实现方式。 全文由下面几个部分组成： 1.先分享一下拉链表的用途、什么是拉链表。 2.通过一些小的使用场景来对拉链表做近一步的阐释，以及拉链表和常用的切片表的区别。 3.举一个具体的应用
前言 今天给大家分享一个面试中经常会被问到的拉链表，我在上篇文章中提出来一个需求如果不知道的请去→数仓缓慢变化维深层讲解查看，好，废话不多说我们直接开始。提出的问题会在末尾讲解。一、拉链表介绍（百度百科） 拉链表：维护历史状态，以及最新状态数
package main import ( "fmt" ) //可以在初始化时自定义 const Size =10 type Node struct { Val int Next *Node } //结构体指针数组 type Table struct { Array []*Node //value个数 Length int } //初始化 func (n *Table)Init(){ n.Array =
