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ETL数据增量抽取方案ETL简介数据集成是把不同来源格式和特点的数据在逻辑上或物理上有机地集中从而提供全面的数据共享是企业商务智能数据仓库系统的重要组成部分ETL是企业数据集成的主要解决方案随着信息化建设的发展巨大的投资为公安行业建立了众多的信息系统以帮助公安进行内外部业务的处理和管理工作但是随着信息系统的增加各自孤立工作的信息系统将会造成大量的冗余数据和业务人员的重复劳动数据集成是公安应用
ETL中的数据增量抽取机制【摘要】: 为实现数据仓库中数据的高效更新探讨在数据仓库的ETL(数据的抽取转换和装载)子系统中进行数据增量抽取时所采用的常见机制对这些机制的原理条件方法以及运行效率等方面进行了详细的阐述并从兼容性完备性性能和侵入性4个方面分析和比较了各种数据增量抽取机制的优劣性最后总结了选取数据增量抽取机制所应遵循的主要原则和标准关键词:数据抽取转换与加载增量抽取数据仓库商业智能
ETL中的关键技术 ETL过程中的主要环节就是数据抽取数据转换和加工数据装载为了实现这些功能各个ETL工具一般会进行一些功能上的扩充例如工作流调度引擎规则引擎脚本支持统计信息等 数据抽取 数据抽取是从数据源中抽取数据的过程实际应用中数据源较多采用的是关系数据库从数据库中抽取数据一般有以下几种方式 (1)全量抽取 全量抽取类似于数据迁移或数据复制它将数据源中的表或视图的数据原封不动的从数
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Data Integrator 的主要解决方案:ETL 的技术的介绍摘要:数据集成是把不同来源格式和特点的数据在逻辑上或物理上有机地集中从而为企业提供全面的数据共享是企业商务智能数据仓库系统的重要组成部分ETL是企业数据集成的主要解决方案文章从ETL的概念出发简要分析了当前ETL中用到的一些基本技术为ETL系统的开发和ETL技术的应用提供一些参考1.ETL简介 随着企业信息化建设的发展巨大
ETL定义需要两套ETL包一个用来抽取一个用来装载两个包都需要由专门的系统管理人员监视是否装载过程会发生错误直接拷贝(direct copy) 可以避免传送过程中的许多错误可以在源和目标库中运行Sum 和Count等聚合函数来对数据质量进行校验维护过程中要求不能误删文件或其中的某些记录以免破坏文本文件之间的关联关系数据传输(Data transfer)源中只包含了文本或数值类型的字段1层-数据转换
12 12 13CONFIDENTIAL ? 目 录 ? 1. 抽样方案的简介 2. 检验过程 3.按品质数据分类 4. 抽样方法 5. OC 曲线 6. AQL 合格质量水平 7. AQL 抽检表 8. AQL 抽样案例2012年 05月 25日品质部 王义霞
1 描述 ETL 工具
描述 上一节中介绍了怎
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