hql、数据仓库、sql调优、hive sql、python

SQL/HQL

HQL(Hibernate Query Language) 是面向对象的查询语言
SQL的操作对象是数据列、表等数据库数据 ; 而HQL操作的是类、实例、属性

#FROM 
String hql = "from com.demo.bean.User" =  "select * from user"
#WHERE
"form User u  where u.id = 1 " = "select * form user where id = 1"
#查询出一个String/或者其他类型的属性，封装为List<Object>
        public List<String> getAllUsernames(){
                Session session = new HibernateSessionFactory().getSession();
                String hql = "select u.username from User as u where status = 0"; 
                Query query = session.createQuery(hql); 
                List<String> list = query.list();  //返回出的List对象中，封装的对象的类型，看具体的情况而定的
                return list;
        }
#使用统计函数
String hql = "select count(*) from User where status = 0";
String hql = "select count(*),min(u.age) from User as u where status = 0";
#分组和排序
String hql = “select u.username form User as u order by u.age desc”  按年龄的降序排列取出姓名
String hql =”select count(user),age from User group by age having count(user)>3”;
#实体更新和删除   HQL对数据库的修改操作,需要事务来实现
有条件删除   String hql = "delete from User where age<15";
有条件更新  String hql = "update User set username='tom' where id=2";
       public void updateSome(){
                Session session = new HibernateSessionFactory().getSession();
                String hql = "update User set username='tom' where id=2";
                Query query = session.createQuery(hql); 
                Transaction tr = session.beginTransaction();
                query.executeUpdate();
                tr.commit();
                session.close();
        }
#参数绑定
顺序占位符：用？来代表参数，用query.setXxx(0, ？？); 给参数赋值，参数的序号从0开始
String hql = "update User set username=? where id=?";
引用占位符：用“:占位字符串”实现
 String hql = "from User where username=:username and password =:password";

数据仓库基本理论

数据仓库的定义 英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。
为企业级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。
它出于分析性报告和决策支持目的而创建，为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
数据仓库的意义 根据以往的数据进行分析，优化流程和确定决策
数据仓库的特点 面向对象的、集成的、不可更新的、随时间变化的
数据仓库和数据库的区别
数据库 OLTP用于存放数据的仓库；数据库软件用来实现数据库的逻辑功能
数据仓库 OLAP主要用于数据挖掘和数据分析，辅助领导做决策
在IT架构体系，需要一个放数据的地方，这个地方就是数据库
在BI方面，数据库的表设计往往是某个应用，但针对数据分析和挖掘较为困难；数据仓库的表结构是按照分析需求、分析维度、** 分析指标**进行设计的
在这里插入图片描述
数据仓库分层ODS（临时存储层）、PDW（数据仓库层）、DM（数据集市层）、APP（应用层）

SQL性能调优

sql执行流程
1、客户端请求到服务端，服务端通过数据库连接池，用JDBC连接数据库驱动。
2、数据库端的连接池接收到服务端的连接，然后把服务端对数据库的请求交给数据库的线程。
3、通过数据库获取SQL接口，获取到连接中的SQL语句。
4、然后是通过数据库解析器对SQL进行解析（解析成数据库认识的语言）。
5、然后通过SQL查询优化器获得最优执行SQL。
6、最终把最优SQL交给数据库执行器。
7、执行器选择当前数据库的存储引擎（图例采用InnoDB为例）。
8、然后先去数据库的BufferPool（缓存）中查询，这里如果命中了缓存则直接返回结果。
9、如果没有在缓存中命中结果，那么会去硬盘中读取数据，然后返回结果集并缓存起来，以便下次取用。
数据库使用规范
1、表命名必须小写字母且下划线分割单词；
2、表名称及字段名称不要用数据库的关键字；
3、数据库表命名不超过32个字符；
4、遵循数据库三范式；
5、合理的反三范式使用（比如合理的冗余字段再一张表）
sql调优技巧
1.合理使用索引
（B树索引常用于有序数据的访问，而哈希索引则常用于无序数据的访问。在使用索引时，需要根据实际情况选择合适的索引类型，避免使用不必要的索引。同时，建议为频繁访问的列创建索引，以提升查询效率。）
2.避免全表扫描
（优化SQL查询语句，使用索引和优化器来提升查询效率。在使用索引时，需要保证索引列和查询列保持一致，避免类型不匹配造成查询失败）
3.优化SQL查询语句
（尽可能避免子查询和视图的使用；注意优化日期和时间戳的格式；避免使用SELECT * 查询、避免SELECT DISTINCT 语句）
4.处理大量数据时，需要合理使用查询优化器，避免重复查询和不必要的排序操作
5.削减不必要的数据传输，需要避免传输不必要的数据列、避免重复查询和避免使用JOIN查询等

Kettle、Sqoop等ETL工具

kettle 水壶

sqoop

hive sql

Hive SQL是一种基于Hadoop的数据仓库工具
它允许用户使用类似于SQL的语法来查询和分析存储在Hadoop集群中的数据

1. 数据定义语言（DDL）：
   - 创建数据库：`CREATE DATABASE database_name;`
   - 删除数据库：`DROP DATABASE database_name;`
   - 显示所有数据库：`SHOW DATABASES;`
   - 使用数据库：`USE database_name;`
   - 创建表：`CREATE TABLE table_name (column1 data_type, column2 data_type, ...);`
   - 删除表：`DROP TABLE table_name;`
   - 显示所有表：`SHOW TABLES;`
   - 修改表结构：`ALTER TABLE table_name ADD/ALTER/DROP COLUMN column_name data_type;`

2. 数据操作语言（DML）：
   - 插入数据：`INSERT INTO table_name (column1, column2, ...) VALUES (value1, value2, ...);`
   - 查询数据：`SELECT column1, column2, ... FROM table_name WHERE condition;`
   - 更新数据：`UPDATE table_name SET column1 = value1, column2 = value2, ... WHERE condition;`
   - 删除数据：`DELETE FROM table_name WHERE condition;`

3. 数据查询语言（DQL）：
   - 聚合函数：`COUNT(), SUM(), AVG(), MIN(), MAX()`
   - 分组：`GROUP BY column1, column2, ... HAVING condition;`
   - 排序：`ORDER BY column1 ASC/DESC, column2 ASC/DESC, ...;`
   - 分页：`LIMIT start, count;`
   - 连接查询：`JOIN table1 ON table1.column = table2.column;`
   - 子查询：`SELECT * FROM table_name WHERE column IN (SELECT column FROM another_table);`

4. 数据控制语言（DCL）：
   - 授权：`GRANT permissions ON database_name.table_name TO user_name;`
   - 撤销权限：`REVOKE permissions ON database_name.table_name FROM user_name;`
   - 创建用户：`CREATE USER user_name IDENTIFIED BY password;`
   - 删除用户：`DROP USER user_name;`

5. 其他常用语句：
   - 查看表结构：`DESCRIBE table_name;`
   - 查看表详情：`DESCRIBE FORMATTED table_name;`
   - 查看表分区：`SHOW PARTITIONS table_name;`
   - 查看表统计信息：`ANALYZE table_name;`
   - 查看表数据文件位置：`MSCK REPAIR table_name;`

hive sql和SQL的区别

1.hive不支持等值连接，一般使用left join、right join 或者inner join替代。
2、分号字符
分号是sql语句的结束符号，在hive中也是，但是hive对分号的识别没有那么智能，有时需要进行转义 “；” --> “\073”
3、NULL
sql中null代表空值，但是在Hive中，String类型的字段若是空（empty）字符串，即长度为0，那么对它 is null 判断结果为False
4、Hive不支持将数据插入现有的表或分区中
Hive仅支持覆盖重写整个表。
insert overwrite 表 （重写覆盖）
5、Hive不支持 Insert into 表 Values()， UPDATA , DELETE 操作
insert into 就是往表或者分区中追加数据。
6、Hive支持嵌入mapreduce程序，来处理复杂的逻辑
7、Hive支持将转换后的数据直接写入不同的表，还能写入分区，hdfs和本地目录
需避免多次扫描输入表的开销。
8、HQL不支持行级别的增、改、删，所有数据在加载时就已经确定，不可更改。

python

基础语法 http://t.csdnimg.cn/2xalS

Python的六大数据类型如下所示：    
（1）数字（Numbers）：int（整型），long（长整型），complex（复数），float（浮点型）,bool（布尔型）;    
（2）字符串（String）："Python"，'Python';    
（3）列表（List）：[1,2,3,4],[5,6,7,[8,9],10];    
（4）字典（Dictionary）：{1:"study",2:"Python"};    
（5）元组（Tuple）：（1, "shuai",2）;    
（6）集合（Set）：{'P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n'}
不可变数据（3 个）：Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组）
可变数据（3 个）  ：List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合）

列表支持字符，数字，字符串甚至可以包含列表（也就是嵌套）
元组用"()"标识。内部元素用逗号隔开。但是元素不能二次赋值，相当于只读列表。
字典用"{ }"标识。字典由索引 (key) 和它对应的值 value 组成，
字典 (dictionary) 是除列表以外 Python 之中最灵活的内置数据结构类型。
列表是有序的对象集合，字典是无序的对象集合。
两者之间的区别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取。

注释
#这是单行注释
"""
这是多行注释
这是多行注释
"""
'''
也可以用三个单引号来进行多行注释
也可以用三个单引号来进行多行注释
'''

分块 python的函数不需要{} 用缩进表示
Python 使用缩进来表示代码块。缩进的空格数是可变的，但是同一个代码块的语句必须包含相同的缩进空格数。

python可以用type函数来检查一个变量的类型：
type(name))

input()函数作为输出流，print()函数作为输入流