求教如何获取数据库增量数据

shendefu 2017-10-19 11:32:38

有什么好方法能每次查询数据库都是获取上次查询后新增的数据

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maradona1984 2017-10-27

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1.新增的数据如何判断,确保有创建时间这个字段 2.建一个表,插入查询时间 3.按时间倒叙,查询该表前两条数据(处理只有一条数据的特殊场景) 4.查询时间区间内目标表的数据

maradona1984 2017-10-27

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引用 4 楼 i__waiting 的回复:

求一个基于Web的兼职网站的源代码，来自一个毕业生的求助（读了4年啥也不会）

啥都不会,估计连源代码跑起来都困难

i__waiting 2017-10-26

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求一个基于Web的兼职网站的源代码，来自一个毕业生的求助（读了4年啥也不会）

翻滚啊牛宝宝 2017-10-20

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http://blog.csdn.net/jkdcoach/article/details/78297886 可以看一下这个

潇湘如梦 2017-10-19

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如果你的每条记录都有更新时间的话也可以从上次的时间点开始查询

syqh13 2017-10-19

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记录你上次查询时的最大id，下次查询从最大id之后查

数据仓库的两个重要的概念是： - 进入仓库的数据不可变； - 记录数据的变化历史。如何理解呢？不可变，意味着进到仓库的数据就类似归档了。原则上，不能对仓库里面的数据进行修改；如果随意的对仓库里面的数据进行修改，这个“仓库”就和交易系统没区别了，无法起到正确反映业务过程的作用。此外，适合于数据仓库的存储服务，如早年Oracle和DB2都有针对数据仓库的Data Warehouse产品，以及Hadoop体系的一系列组件，都是针对“批量插入，无更改或少量更改”而专门设计的，所以才能达到查询效率的最优化。也因此

本文主要介绍数据仓库和数据库的区别，首先描述下数据仓库是什么：数据仓库的本质还是一个数据库，它将各个异构的数据源数据库的数据给统一管理起来，并且完成了质量较差的数据的剔除、格式转换，最终按照一种合理的建模方式来完成源数据组织形式的转变，以更好的支持到前端的可视化分析。数据仓库中主要存储的是结构化的数据，但是它的来源可以是多种类型的数据来源（结构化、半结构化、非结构化），中间需要一个ETL过程。一、用途 数据库：主要用于事务处理，即OLTP（Transaction），也就是我们常用的面向业务的增删改查操

应用系统所产生的业务数据是数据仓库的重要数据来源，我们需要每日定时从业务数据库中抽取数据，传输到数据仓库中，之后再对数据进行分析统计。为了方便上层指标的统计，数据的同步策略有全量同步和增量同步。同步方式是针对对应的表而言的！

数据仓库作为企业数据分析的核心基础设施，其数据加载效率直接影响数据分析的时效性。增量加载技术通过仅处理源系统中发生变化的数据，显著提高了数据仓库的更新效率。本文旨在系统性地介绍增量加载的技术实现方案，涵盖从基础概念到高级应用的完整知识体系。本文将按照技术实现的逻辑顺序展开：首先介绍核心概念，然后深入算法原理和数学模型，接着通过实际案例展示具体实现，最后讨论应用场景和未来趋势。增量加载(Incremental Load)：仅将源系统中新增、修改或删除的数据加载到目标系统的过程全量加载(Full Load)

数据仓库分层没有绝对的规范，适合的就是最好的，特别是企业已经有一个初版的数仓的时候，需要做好改造成本和可理解性之间的平衡。数据仓库是一套方法论，从规范定义、模型设计到数据服务，再到数据可管理、可追溯、可复用。背景在之前的文章高威：浅谈数仓模型（维度建模）zhuanlan.zhihu.com中，有读者比较关注数仓分层的意义和作用，以及如何建立一个比较完善且能落地的数仓体系，所以在这里单独开一栏主要...

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