mysql多表连接里怎么用聚合函数 数据仓库权限架构思路？
数据仓库权限架构思路？
1、数据仓库的链接。
在一个系统化、结构化的数据应用场景中，数据和处理有四个层次:操作层、数据仓库层、部门/数据集市层和个人层。
操作层
运营层是指为特定业务提供实时响应的各种业务系统，如普通订单系统、ERP、用户中心等特定业务系统，这些系统中的数据一般存储在关系数据库中。它们是数据的来源。
数据仓库
数据仓库收集业务层各业务系统的数据，统一格式和计量单位，有序组织，为数据分析、数据挖掘等需求提供数据支持。
数据集市
部门/数据集市层是各部门根据自己的数据分析需求，从数据仓库中提取本部门关心的数据报表。
单个层
在个体层中具有不同角色的个体有权读取不同的数据。
2.数据仓库的概念
数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的和时变的数据集合，用于支持管理者和决策者。;决策。数据仓库包含精细的企业数据。
面向主题
数据仓库不同于传统的操作系统。在传统的操作系统中，数据是围绕功能来组织的，而数据仓库是针对某个主题来分析数据的，比如销售主题、客户主题等等。
合成的
不同产品或系统中的数据分散在各自的系统中，格式和计量单位不一致。数据仓库必须将多个分散的数据统一成一致的、无歧义的数据格式，并解决命名、度量单位不一致等问题，然后将数据整合在一起称为这个数据仓库集成。
时间依赖
数据仓库要反映数据随时间的变化，能反映数据在过去某一点是什么样子的，也就是随时间变化的意义。传统的操作系统只能保存当前数据，反映当前情况。
非挥发性
非易失性意味着数据一旦进入数据仓库，就不能再被更改。当操作系统中的数据发生变化时，进入数据仓库会产生新的记录。通过这种，数据仓库可以跟踪数据的变化。
3.一般建筑
1.舞台层
当业务系统的数据连接到数据仓库时，业务数据首先存储在STAGE层，STAGE层起到了临时缓冲的作用，屏蔽了对业务系统的干扰。
STAGE层中的表结构和数据定义一般与业务系统一致。
阶段中的数据每次都可以完全或增量访问。一般都有数据老化的机制，所以不需要长时间保存。
阶段数据不会对外开放。
2.ODS层
ODS是真正意义上的数据仓库的基础数据。数据已经清理，ODS层的数据有统一的定义，可以反映日历。历史和长期保存的数据。
ODS层的数据粒度与Stage层一致。
Stage层中的数据是完整形式的源数据，需要清理后才能进入ODS层。因此，ODS层是数据仓库中具有规则格式的基础数据，服务于上层。
层
MDS是数据仓库的中间层。数据按主题域划分，按业务进行数据关联形成宽表，但数据不汇总。MDS层的数据为上层数据仓库的统计、分析、挖掘和应用提供直接支持。
MDS层的数据也可以实施一定的老化策略。
4.广告层
ADS层是数据仓库的应用层，一般按业务线或部门划分数据库。这一层可以为每个业务线创建一个数据库。
ADS层的数据是基于MDS层数据生成的业务报表数据，可以直接导出到外部操作系统(MySQL、MSSQL、Hbase、Elasticsearch等。)作为数据仓库的输出。
5.暗淡层
维度层是数据仓库中所有层共享的维度数据。比如:省市县数据。
6.
mysql语句设计groupby求高手~？
在日常查询中，索引或其他数据查找方法可能不是查询执行中开销最大的部分。例如，MySQL GROUP BY可能负责90%以上的查询执行时间。MySQL执行GROUP BY的主要复杂度是计算GROUP BY语句中的聚合函数。UDF聚合函数是逐个获取组成单个组的所有值。这样，它可以在移动到另一个组之前计算单个组的聚合函数值。当然，问题是在大多数情况下，源数据值没有分组。不同组的值在处理过程中会相互跟随。因此，我们需要一个特殊的步骤。
通过Let amp处理MySQL组。;让我们来看一下我们以前见过的同一个表:MySQL Show Cr: TBL创建Tabl:创建表` TBL `( ` id ` int(11)NOT NULL AUTO _ INCREMENT，` k` int(11) NOT NULL DEFAULT 0，` g` int(10) unsigned NOT NULL，PRIMARY KEY (`id `)，KEY ` k `( ` k `))ENGINEInnoDB AUTO _ increm ENT2340933 DEFAULT charset latin1集合中的第1行(0.00秒)
并以不同的执行相同的GROUP BY语句:
中的索引排序分组。
mysql select k，count(*)c from TBL group by k order by k limit 5；
- -
| k | c |
- -
| 2 | 3 |
| 4 | 1 |
| 5 | 2 |
| 8 | 1 |
| 9 | 1 |
- -
一组5行(0.00秒)
mysql解释select k，count(*)c from TBL group by k ord: 1号
select_typ:简单
tabl: TBL
partitions:零
typ:指数
possibl:·k
k:·k
k: 4
r:零
rows: 5
filt: 100.00
超声波使用索引
集合中的1行，1个警告(0.00秒)
在这种情况下，我们在GROUP BY列上有一个索引。这样我们就可以一组一组的扫描数据，动态的执行GROUP BY(低成本)。当我们使用LIMIT来限制我们检索或使用的组的数量时，这尤其有效覆盖索引 "，因为顺序索引扫描是一种非常快速的操作。
如果您有少量的组并且不覆盖索引，索引顺序扫描可能会导致大量的IO。所以这可能不是最优方案。
中的外部排序分组依据
mysql解释select SQL_BIG_RESULT g，count(*)c from TBL group by G limit 5g
*************************** 1.第*************************行
id: 1号
select_typ:简单
tabl: TBL
partitions:零
typ:所有
possibl:零
k:零
k:零
r:零
rows: 998490
filt: 100.00
使用文件排序的:
集合中的1行，1个警告(0.00秒)
mysql select SQL_BIG_RESULT g，count(*)c from TBL group by g limit 5；
- -
| g | c |
- -
| 0 | 1 |
| 1 | 2 |
| 4 | 1 |
| 5 | 1 |
| 6 | 2 |
- -
一组5行(0.88秒)
如果我们不这样做。;如果没有允许我们按组顺序扫描数据的索引，我们可以通过外部排序(也称为 "文件排序和在MySQL中)。。您可能会注意到，我在这里使用SQL_BIG_RESULT提示符来获得这个计划。如果没有它，MySQL在这种情况下也不会选择这个方案。
一般来说，只有当我们有大量的组时，MySQL更喜欢使用这种计划，因为在这种情况下，排序比拥有临时表(我们将在下面讨论)更有效。
中的临时表GROUP BY
mysql解释select g，sum(g) s from tbl group by g limit 5 G
*************************** 1.第*************************行
id: 1号
select_typ:简单
tabl: TBL
partitions:零
typ:所有
possibl:零
k:零
k:零
r:零
rows: 998490
filt: 100.00
:使用临时
集合中的1行，1个警告(0.00秒)
mysql select g，sum(g)s from TBL group by g order by null limit 5；
- -
| g | s |
- -
| 0 | 0 |
| 1 | 2 |
| 4 | 4 |
| 5 | 5 |
| 6 | 12 |
- -
一组5行(7.75秒)
在这种情况下，MySQL也会执行全表扫描。但是它不是运行额外的排序过程，而是创建一个临时表。这个临时表在每个组中包含一行，对于每个传入的行，相应组的值将被更新。很多更新！虽然这在内存上可能是合理的，但是如果结果表非常大，以至于更新会导致大量的磁盘IO，那么它就变得非常昂贵。在这种情况下，外部排序计划通常更好。请注意，虽然MySQL默认选择这个米。它被用在这个用例中，但是如果我们不 不提供任何提示，这几乎比我们使用SQL_BIG_RESULT提示的计划慢10倍。你可能注意到我加了 "按空值排序这个问题。这是向你展示的唯一计划清理 "临时桌子。没有它，我们得到这个方案:mysql explain select g，sum(G)s from TBL group by G limit 5g * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 1。排* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * id: 1 select_typ:简单tabl: TBL partitions: NULL typ: ALL possible _ key sec NULL k: NULL k: NULL r: NULL rows: 998490 filt: 100.00 :使用临时；使用文件对集合中的1行进行排序，1次警告(0.00秒)
其中，我们得到了 "两个最坏的 "来自临时和文件分类的提示。MySQL 5.7总是返回按分组顺序排序的分组结果，即使查询没有。;我不需要它(这可能需要昂贵的额外排序过程)。ORD: 1号
select_typ:简单
tabl: TBL
partitions:零
typ:山脉
possibl:·k
k:·k
k: 4
r:零
rows: 2
filt: 100.00
:使用索引进行分组
集合中的1行，1个警告(0.00秒)
mysql通过k从tbl组中选择k，max(id)；
- -
| k |最大值(id) |
- -
| 0 | 2340920 |
| 1 | 2340916 |
| 2 | 2340932 |
| 3 | 2340928 |
| 4 | 2340924 |
- -
一组5行(0.00秒)
此方法仅适用于非常特殊的聚合函数:MIN()和MAX()。这些不需要遍历组中的所有行来计算值。它们可以直接跳转到组中的最小或最大组值(如果有这样的索引)。如果索引只建立在列(k)上，如何找到每个组的MAX(ID)值？这是一个InnoDB表。请记住，InnoDB表有效地将主键附加到所有索引上。(K)变成(K，ID)，这允许我们对这个查询使用跳过扫描优化。只有当每组有大量行时，才会启用这种优化。否则，MySQL更喜欢使用更传统的方法来执行这个查询(比如方法# 1中详述的索引有序分组)。虽然我们使用MIN()/MAX()聚合函数，但其他优化也适用于它们。例如，如果有一个没有GROUP BY的聚合函数(实际上所有的表都有一个GROUP)，MySQL这些值在统计分析阶段从索引中获取，避免在执行阶段完全读表:MySQL explain select max (k)来自TBL G * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 1。第* * * * * * * * * * * * *行。id: 1 select_typ:简单tabl: NULL partitions: NULL typ: NULL possibl: NULL k: NULL k: NULL r: NULL rows: NULL filt: NULL : Select tables优化了集合中的1行，1个警告(0.00秒)
过滤和分组
我们已经研究了MySQL执行GROUP BY的四种。为了简单起见，我在整个表上使用了GROUP BY，并且没有应用过滤。当你有WHERE子句时，同样的概念也适用:mysql explain select g，sum(G)s from TBL WH: 1 select_typ:简单tabl: TBL partitions: NULL typ:范围可能_ k: k k: k k: 4 r: NULL rows: 1 filt: 100.00 :使用指数条件；使用集合中的临时1行，1个警告(0.00秒)
在这种情况下，我们使用K列上的范围进行数据过滤/查找，并在有临时表时执行GROUP BY。在某些情况下，方法并不。但是，在其他情况下，我们必须选择使用GROUP BY索引或其他索引进行筛选:
MySQL alter table TBL add key(g)；
查询正常，0行受影响(4.17秒)
Records: 0 Duplicat: 0 Warnings: 0
mysql解释select g，sum(g) s from tbl其中k1 group by g限制5 G
*************************** 1.第*************************行
id: 1号
select_typ:简单
tabl: TBL
partitions:零
typ:指数
possibl:公司
k: g
k: 4
r:零
rows: 16
filt: 50.00
:用在哪里
集合中的1行，1个警告(0.00秒)
mysql解释select g，sum(G)s from TBL wh: 1号
select_typ:简单
tabl: TBL
partitions:零
typ:山脉
possibl:公司
k:·k
k: 4
r:零
rows: 1号
filt: 100.00
:使用索引条件；使用临时；使用文件排序
集合中的1行，1个警告(0.00秒)
根据该查询中使用的特定常量，我们可以看到我们使用了索引顺序扫描(和 "丢弃 "从索引解析WHERE子句)或使用索引解析WHERE子句(但使用临时表解析GROUP BY)。根据我的经验，这就是MySQL GROUP BY doesn 不要总是做出正确的选择。您可能需要使用FORCE INDEX以您想要的执行查询。
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