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SQL视图：虚拟表的完整指南视图是 SQL 中一种虚拟表，它基于查询语句（SELECT）的结果集创建，本身不存储实际数据（数据仍存储在原始表中），仅保存查询逻辑。视图可以理解为 “查询的别名” 或 “数据的窗口”，用户通过视图操作数据时，本质是执行其背后的查询语句。

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SQL键类型详解：超键到外键全解析在 SQL 中，键（Key）是数据库设计的核心要素，用于确保数据完整性、建立表间关系和优化查询效率。以下从特性、作用、使用场景、创建方式及示例五个维度，详细解析常见的键类型：

达梦数据库到Greenplum：用ETL工具实现数据仓库迁移在企业数字化转型进程中，消除数据壁垒、促进不同数据库间数据高效流通对增强业务灵活性与决策精准度至关重要，而构建达梦与Greenplum间高效、稳定的批量数据同步链路，是推动企业数据架构升级、实现数据价值最大化的重要环节。本文将详细阐述如何利用ETLCloud企业级数据集成平台，实现达梦数据库数据同步到Greenplum数据库。

106-Spring AI Alibaba RAG ETL Pipeline 完整案例本案例将引导您一步步构建一个 Spring Boot 应用，演示如何利用 Spring AI Alibaba 的 RAG (Retrieval-Augmented Generation) ETL (Extract-Transform-Load) Pipeline 功能，实现文档的读取、转换、加载和向量检索。

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SQL优化实战：从慢查询到高效查询SQL 优化是提升数据库查询性能的核心技能，其核心思路是 “减少数据处理量、缩短执行时间”，涵盖从表设计到 SQL 语句编写、索引优化、执行计划分析等多个层面。以下从 “基础优化原则”“具体优化方向”“实战技巧” 三个维度，详解 SQL 优化的完整思路。

OceanBase 分布式数据库的 ETL 实践：从抽取到实时分析如果企业一直使用的传统关系数据库，正考虑迁移至OceanBase，那么以下几个问题你一定无法回避：两种数据库在语法、数据类型甚至事务实现上存在诸多差异，如何确保数据精准无误地迁移？面对海量历史数据，如何设计迁移方案才能将对业务的影响降至最低？在国产化改造的大背景下，选择一个可靠的ETL工具，不仅仅是完成数据的“搬运”，更是要解决从生态到架构的“水土不服”。而ETLCloud作为一款零代码、高可视化的数据集成平台，让数据同步过程变得异常简单。接下来本文会演示使用ETLCloud从源端PostgreSql数据

让数据流动更智能：元数据如何重塑DataOps与ETL近几年，随着企业数据资产规模的指数级增长，传统的ETL和数据集成方式已经难以应对多源、异构、实时和高频变化的数据场景。 Gartner 在其最新的《Data Integration Strategies》和《Market Guide to DataOps》报告中提出了一个重要趋势：“未来的数据管理将以元数据为中心，从静态记录走向主动驱动（Metadata Activation）。”

Kingbase 与 ETL：如何实现金融级数据库的安全数据同步在当今的数字化时代，金融行业面临着数据安全与数据孤岛的双重挑战，需要将分散在不同系统和数据库中的数据进行安全且高效的整合，以实现数据的统一管理和深度分析。Kingbase作为一款金融级数据库，以其卓越的安全性和稳定性为企业提供了可靠的数据存储解决方案。而ETL数据集成技术则是实现数据同步与整合的关键手段。本文将详细介绍如何通过ETL技术实现从Kingbase数据库到Greenplum同步。

spark动态分区参数spark.sql.sources.partitionOverwriteModeAttention：这个搞不好整个表数据就干没了spark.sql.sources.partitionOverwriteMode

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SQL入门：正则表达式-高效文本匹配全攻略标准 SQL 中，正则表达式（Regular Expression）是处理字符串模式匹配的强大工具，用于实现复杂的文本检索、验证和替换（如匹配邮箱格式、提取特定字符等）。虽然标准 SQL 对正则的支持不如编程语言全面，但主流数据库均通过扩展函数提供了核心功能。以下从基础概念、语法规则、主流数据库实现、常见场景及注意事项五个维度详解。

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SQL入门：别名使用完全指南在 SQL 中，别名（Alias）是为表、列或表达式指定的临时名称，用于简化查询语句、提升可读性，尤其在多表关联或复杂计算场景中不可或缺。标准 SQL 对别名的使用有明确规范，以下从基础定义、语法规则、使用场景、注意事项四个维度详细解析。

第六章 Kettle（PDI）解锁脚本组件：数据处理的可编程利器在数据集成与ETL（Extract-Transform-Load）领域，Kettle（现已更名为PDI，Pentaho Data Integration）以其可视化、低代码的特性被广泛应用。然而，面对复杂的业务逻辑、个性化的数据处理需求时，仅依靠基础组件往往难以满足要求。此时，脚本组件作为PDI中“可编程”的核心利器，能够帮助开发者突破可视化组件的限制，实现高度定制化的数据处理。本文将从脚本组件的用途、优缺点、常用组件、使用方法、典型场景、实战案例及注意事项等方面，全面解锁PDI脚本组件的强大能力。

开源 ETL（Extract，Transform，Load）工具之Apache Hop1、Hop 最初（2019年底）是作为 Kettle（Pentaho Data Integration，PDI）的一个分支而启动的。Hop 是一个相对较新的项目，于 2020 年成为 Apache 软件基金会的顶级项目。它由 Kettle 的原始创建者 Tyler Mitchell 领导，旨在解决 PDI 中的一些限制，并提供更现代化的架构。

不剪发的Tony老师

Starlake：一款免费开源的ETL数据管道工具Starlake 是一款免费开源的 ETL 数据管道编排工具，可以通过声明式的配置方法（YAML、SQL）简化数据处理流程。

Spring AI 文档ETL实战：集成text-embedding-v4 与 Milvus向量数据库Milvus嵌入模型text-embedding-v4Spring AI 提供了一套清晰且可扩展的 API 来实现 ETL（Extract, Transform, Load）数据处理流程，这是构建 RAG 系统中最关键的一环。整个流程可以分为三个核心阶段：

PostgreSQL的数据集成之路：ETL+CDC实现实时多源聚合在企业数据架构中，PostgreSQL凭借其强大的扩展性、事务一致性以及对JSON、GIS、时序数据的原生支持，已成为常见的开源数据库之一。然而，真正的挑战并非PostgreSQL本身的性能，而是如何高效、实时地将MySQL、TiDB、SQL Server、API等多源数据聚合到PostgreSQL中，构建统一、可信、可分析的数据资产。ETLCloud通过"ETL+CDC（Change Data Capture）"双轮驱动，将传统的T+1批量同步升级为分钟级甚至秒级的增量pipeline，让Postgre

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SQL入门： HAVING用法全解析HAVING是标准 SQL 中用于筛选分组后结果的关键字，与WHERE筛选原始数据不同，HAVING专门作用于GROUP BY分组后的聚合结果，是实现 “分组统计后再过滤” 的核心工具。本文从基础概念到高级应用，全面解析HAVING的用法、与WHERE的区别及实战技巧。