Logo
TGCATALOG
Catalog Collections Blog
Data analysis - DA SQL

Data analysis - DA SQL

Data analysis: SQL, Python.

No ratings
582
29.10.2026
582
29.10.2026
No ratings
582
29.10.2026
Safe redirect via bot
О канале

Data analysis: SQL, Python.

Подписчиков 1,700
Тематика Technology
Язык English
Ссылка t.me/business_stats

We also recommend

Kekaton AI | Voiceover and voice clone
Kekaton AI | Voiceover and voice clone
Bot

AI bot for text-to-speech and voice cloning in Telegram. Create audio using neural network quickly and easily.

Description

About data analysis: databases, SQL, Python and more for analysts.

Latest posts

Data analysis - DA SQL
Data analysis - DA SQL
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
Как хранить историю изменений в DWH Существует такая проблема, когда при обновлении строк в таблицах исторические данные пропадают. Но очень часто требуется сохранить всю хронологию изменений: хранить не только новые, но и старые данные. Это нужно как и для регуляторных требований, так и для бизнесовых (например, когда старые метрики пересчитываются задним числом с новыми данными). Говоря в контексте схем БД, прежде всего речь идет об обновлении таблиц измерений: изменившиеся данные куда-то нужно девать, и записать хронологию в этом случае сложнее, чем в таблице фактов. Как это всё осуществить архитектурно? 🟠На помощь приходит подход Slowly Changing Dimensions (SCD). Идея в том, чтобы трансформировать таблицу измерений в более информативную. Например, в таблице "Клиенты" помимо содержащихся там полей: ▶️id ▶️ФИО ▶️Сегмент и т.п. добавить еще поля: ▶️Дата начала ▶️Дата окончания ▶️Флаг текущей версии ▶️id представить как 2 ключа: бизнес ключ (старый id, например номер договора) и суррогатный ключ Отдельно прокомментирую разбивку на ключи. Это нужно для того, чтобы у строки был уникальный идентификатор. Потому что бизнес ключ остается одним и тем же - он определяет клиента Иванова И.И. как отдельного человека (например по уникальному номеру договора). Но суррогатный ключ, если можно так сказать - "технический" в рамках таблицы измерений, и постоянно меняется с каждой новой версией. Допустим, у Иванова И.И. обновился сегмент. Как это будет выглядеть для ключей: БК = 1; СК = 1; ФИО = Иванов И.И; Сегм = РБ ------------------------------- БК = 1; СК = 2; ФИО = Иванов И.И; Сегм = МСБ 🟠На фоне этого возникает вопрос: как джойнить эту таблицу с фактами? Ведь до SCD таблицы соединялись по БК, который всегда был уникальным, а теперь он стал дублироваться. Решение простое - нужно теперь джойнить по СК, а для этого его необходимо добавить еще и в таблицу фактов как дополнительный атрибут. Сделать это можно постфактум. Например, в таблице фактов отражено, что 1-ого числа была совершена продажа Иванову И. И. В клиентской таблице смотрим, какой СК был актуален у Иванова И. И. на 1-ое число, и просто заносим его в факты, предварительно добавив там новое поле. И так нужно сделать для каждого измерения, которое связывается с фактами. Если таких измерений, например, 5, то в фактах у нас будет 5 столбцов с СК для каждого из них.
Data analysis - DA SQL
FAQ

Open Data analysis - DA SQL in Telegram and press the Start button. No separate registration is required.

Yes. The service is designed to be straightforward: open the resource, follow the on-screen instructions and start using it.

No. You can use Data analysis - DA SQL directly in Telegram unless the resource description says otherwise.

Access depends on the resource. Check the current information in Telegram after opening Data analysis - DA SQL.

The exact features depend on the resource. Open Data analysis - DA SQL to see its current functions, content and access conditions.
Subscriber dynamics
+-0.5% last 30 days
Current
1,700
Month ago
1,709
Average growth
+0 / day
Updated
15 hours ago

Reviews for channel Data analysis - DA SQL

Log in to leave a review

Only registered users can share their opinion.

No reviews yet

Be the first to share your impression of this resource!

Similar resources

Loading
Switch to Light Theme
Home Catalog Collections Blog Login