随笔分类 - Sqlserver
摘要：数据库备份听得多了，元数据备份可能较少听说，但对于数据分析来说，创建数据仓库，商业智能项目的数据源引用等，产生大量的数据库表、视图、存储过程等关键信息，这些元数据未经备份，不小心覆盖了，损失可大，很有必要对其进行备份。本篇介绍的备份方式，乃是使用dotNET自己写的一个小工具，比较简陋，有总比没有好
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摘要：前面系列文章介绍的场景，设定的工具使用对象是Sqlserver和Azure 的SSAS数据模型开发，其实TabularEditor亦可以有限度地使用在PowerBIDeskTop的模型开发上，本文简单介绍下其最佳的使用场景。 PowerBIDeskTop模型不同于Sqlserver的SSAS模型 虽
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摘要：包括笔者在内，很少说参与到一些非常大的项目，需要团队分工明细化到一种程度，同一样工作需要分开多人来协作完成，但这不妨碍我们对其有一定的了解，可以让我们的视野更开阔。除了协助TabularEditor还有几个高级功能，是大型数据模型开发场景下很不错的应用。 现代团队式开发的场景 在软件开发行业，团队式
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摘要：上篇主要介绍TabularEditor的界面级别的操作，其最核心的使用脚本自动化方面的高级功能没有涉及，本篇尝试将较为经典用脚本自动化功能引出，让日常建模工作可以立即用上的。深入的话建议阅读工具作者的文档。 当dotNET遇上TabularEditor之后 TabularEditor是一款使用dot
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摘要：本系列的最后一篇，因未有精力写更多的入门教程，上篇已经抛出书单，有兴趣的朋友可阅读好书来成长，此系列主讲有理由爱Sqlserver的论证性文章，希望读者们看完后，可自行做出判断，Sqlserver是否真的合适自己，目的已达成。 渴望自动化及使用场景 笔者所最能接触到的群体为Excel、PowerBI
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摘要：在前面系列文章的讲述下，部分读者有兴趣进入Sqlserver的世界的话，笔者不太可能在自媒体的载体上给予全方位的带领，最合适的方式是通过系统的书籍来学习，此篇给大家梳理下笔者曾经看过的自觉不错值得推荐的Sqlserver书单，希望能够给后来者带来一些指引和少走一些弯路。 最好的时代亦是最坏的时代 当
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摘要：继续上篇的导入篇之后的运作是导出，数据趟在数据库里，永远也发挥不出价值，这也是绝大多数业务系统的现状，经过系统增删改查后，辛苦生产出来的规范的数据，没能让其发挥应有的价值 数据指标运营。 打造数据化运营的企业文化，也将是现金企业竞争的核心竞争力所在，数据分析师理由肩负重任，做好有价值的数据结果分发指
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摘要：作为数据分析师的角色，数据库的作用是帮助存储数据和需要时可以导出所需数据的用途，这个用途在数据量一大时，不采用数据库方案是没有办法做到一个完美效果的，所以就算不深入了解数据库其他功能，单单数据导入导出功能，对一名合格的数据分析师来说，是必备的本领。 鉴于笔者所接触到的读者群体偏向Excel用户的业务
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摘要：虽说各家数据库产品大同小易，学会一家，其他家都可以很快上手，但和编程语言的选择一样，人的精力有限下，只能深入研究一家的产品。故在学习之前，认真去评估应该选择哪一家数据库学习，这样的时间也很值得，总比学到一半不断地更换不同产品所浪费的时间好得多。没有最好的产品，只有最合适自己的，此篇同样假设读者们是往
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摘要：大家一谈数据库，就觉得非常高深莫测，深不见底，非凡人敢去触摸。但Excel的话，没人敢说自己不会使用吧（相反一大堆人的简历上写着精通OFFICE所有软件套件）。换作其他非微软厂商的数据库，的确很容易产生这样的畏惧感，包括笔者在内，对其他数据库也是不敢靠近。但Sqlserver，出自微软之手，可以让你
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摘要：数据分析师群体，有别于一般的传统开发群体和数据库运维群体，对Sqlserver的功能需求上也各不相同，本篇以笔者的亲身经历，用一种有别于一般性教程的角度来讲解Sqlserver值得我们学习，投入产出比高的一些功能模块。 当然，知道地越多，能够产生的价值也越大，在平衡投入产出比的前提下，越往深入学习，
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摘要：在此系列中，笔者为大家带来一些以数据分析师视角去使用Sqlserver的系列文章，希望笔者走过的路能够给后来者带来一些便利。 背景介绍 在数据分析师的角色下，使用数据库更多的是为了从数据库中获取数据，和数据库交互的语言是SQL，因此最快速写出想要的SQL语句查询就显得非常有必要了，毕竟不是在分析的路
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摘要：在过往Excel催化剂定位的轻量级Excel+PowerBIDesktop的解决方案中，已经做过了近乎完美的PowerBIDesktop数据模型数据导出到Excel工作表的应用，这也是个人版数据应用的重要的刚需功能，由Excel催化剂免费奉献给PowerBI社区作完结。此篇再次带领大家进入高地，企业
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摘要：上一篇介绍过数据差距与数据岛的背景，这里不再赘述，请翻阅上一文。此篇在Sqlserver上给大家演示1000万条记录的计算性能。 测试电脑软硬件说明 一般般的笔记本电脑，2017年7月，价格：4500+。 数据构造 1000万行数据，由10万个用户+每用户100条记录组成，同样使用书中所提及的构造序
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摘要：最近看到PowerBI圈子在讨论最大连续区间段的问题，即某人最大的全勤时间，某人的最长的连续打卡时间等问题的计算，佐罗老师给出了10万倍性能的答案。这个问题也引发了笔者一些兴趣，隐约记得以前看过Sqlserver的窗口函数的应用场景中有这方面的知识，这周末也花了一天时间重新温故了一翻，非常有味道，在
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