sql字符串函数是数据清洗的“利器”，因为它们能直接在数据库内部高效处理文本，避免数据反复传输；1. 使用substring、locate等函数可精确提取如产品id等信息；2. 利用trim、upper、replace等函...

sql正则表达式函数通过支持复杂模式匹配，彻底超越了传统like操作的局限。1. 与like仅支持%和_通配符不同，正则表达式提供字符集[a-za-z]、量词+*{}、定位符^$、分组|等强大语法，实现精细化文...

sql语言通过json函数在关系型数据库中实现对半结构化数据的处理，有效弥合了关系型与非关系型数据模型之间的鸿沟。1. 提取与查询：使用json_value、json_query和json_extract等函数可从json字段...

分库分表的核心是解决单机数据库性能瓶颈，主要应对数据量大、并发高、i/o压力等问题。1. 首先应明确是否真正需要分库分表，优先考虑硬件升级、sql优化、读写分离和缓存等方案；2. 若数据量已达...

sql本身不直接处理大数据，而是通过作为统一查询接口与hive、spark sql、snowflake等分布式引擎结合，将sql查询转化为分布式任务以实现pb级数据处理；1. 分区和分桶可减少数据扫描量并优化join...

sql在大数据领域仍占有一席之地，因为1.它擅长处理结构化和半结构化数据的复杂查询与分析；2.其成熟的生态和分布式sql引擎（如spark sql、presto）可在大规模数据上高效执行join、聚合和窗口函...

星型模型中olap查询性能瓶颈主要出现在大型事实表的全表扫描、维度表与事实表连接效率低、聚合计算量大、sql语句不合理（如对索引列使用函数）以及数据倾斜等问题；2. 通过位图索引优化低基数维...

sql语言通过解析语句构建数据血缘，核心步骤包括sql语句收集、sql解析生成ast、关系抽取与映射、转换逻辑识别、血缘图谱构建与存储、可视化与查询；2. 表级血缘追踪源表与目标表依赖，列级血缘...

数据倾斜对sql查询性能的影响是灾难性的，主要表现为查询耗时显著增加、出现长尾任务、内存溢出（oom）、网络i/o瓶颈以及集群资源利用率不均。1. 查询耗时剧增：因倾斜键导致部分节点处理数据量...

sql数据质量检查的核心维度包括完整性、唯一性、有效性、一致性、准确性和及时性；2. 完整性通过is null、trim() = ''等检查缺失值；3. 唯一性通过group by与having count(*) > 1识别单字段...