Меню

Особенности процесса дата мэппинга



Чернобровов Алексей Аналитик

Big Data Mapping: что такое маппирование больших данных

В этой статье рассмотрено, что такое маппирование больших данных, как это связано с Data Science, когда и как часто выполняется этот процесс, а также, какие программные инструменты позволяют автоматизировать Big Data mapping.

Что такое маппирование данных и где это используется

Представим, что в одной из корпоративных систем сведения о семейном положении сотрудника хранятся так, что «1» в поле «дети» означает их наличие. В другой системе эти же данные записаны с помощью значения «True», а в третьей – словом «да». Таким образом, разные системы для обозначения одних и тех же данных используют разные отображения. Чтобы привести информацию к единообразию, следует сопоставить обозначения одной системы обозначениям в других источниках, т.е. выполнить процедуру мэппинга данных (от английского map – сопоставление). В широком смысле маппирование – это определение соответствия данных между разными семантиками или представлениями одного объекта в разных источниках. На практике этот термин чаще всего используется для перевода или перекодировки значений [1].

Дисциплина управления данными, Data Management, трактует маппинг как процесс создания отображений элементов данных между двумя различными моделями, который выполняется в начале следующих интеграционных задач [2]:

  • преобразование или передача данных между источником и приемником;
  • идентификация отношений данных как часть анализа происхождения данных (data lineage);
  • обнаружение скрытых конфиденциальных данных, при их маскировании или де-идентификации, например, когда один идентификатор содержится в другом;
  • консолидация нескольких баз данных в одну и определение избыточных столбцов для их исключения.

Таким образом, маппирование данных представляет собой процесс генерации инструкций по объединению информации из нескольких наборов данных в единую схему, например, конфигурацию таблицы. Поскольку схемы данных в разных источниках обычно отличаются друг от друга, информацию из них следует сопоставить, выявив пересечение, дублирование и противоречия [3].

С прикладной точки зрения можно следующие приложения маппинга данных [4]:

  • одноразовая миграция, когда данные перемещаются из одной системы в другую. После удачного завершения этого процесса новое место назначения становится местом хранения перенесенных данных, а исходный источник удаляется. В этом случае мапирование нужно для сопоставления исходных полей с полями назначения.
  • Регулярная интеграция данных, когда выполняется периодический обмен данными между несколькими разными системами. Как и при вышеописанном переносе данных, маппинг нужен для сопоставления исходных полей с полями назначения.
  • Преобразование данных из одного формата в другой, включая очистку (удаление пропущенных значений и дублей), изменение типов, агрегирование, обогащение и прочие преобразования.

В Big Data мэппинг выполняется при загрузке информации в озеро данных (Data Lake) и корпоративное хранилище (DWH, Data Warehouse). Чем Data Lake отличается от DWH, рассмотрено здесь. В этом случае маппинг реализуется в рамках ETL-процесса (Extract, Transform, Load) на этапе преобразования. При этом настраивается соответствие исходных данных с целевой моделью (рис. 1). В случае реляционных СУБД для идентификации одной сущности в разных представлениях нужно с ключами таблиц и настройкой отношений (1:1, *:1, 1:* или *:*) [5].

Рис.1. Маппирование данных при консолидации таблицРис.1. Маппирование данных при консолидации таблиц

В Data Science маппирование данных входит в этап их подготовки к ML-моделированию, когда выполняется формирование датасета в виде матрицы значений для обработки соответствующими алгоритмами. В частности, когда Data Scientist обогащает исходный датасет данными из сторонних источников, он занимается маппингом данных. Проводить процедуру дата мэппинга можно вручную или автоматически с помощью соответствующих подходов и инструментов, которые рассмотрены далее.

Особенности процесса дата мэппинга

На практике трудоемкость мэппинга зависит от следующих факторов [3]:

  • размеры сопоставляемых датасетов;
  • количество объединяемых источников информации;
  • форматы схемы данных, в т.ч. первичные и внешние ключи в реляционных таблицах;
  • различия между исходными и целевой структурами данных;
  • иерархия данных.

Облегчить процесс маппирования можно за счет метаданных – сведениях о признаках и свойствах объектов, которые позволяют автоматически искать и управлять ими в больших информационных потоках. В частности, если каждое приложение будет выполнять публикацию метаданных, что позволит создать их стандартизированный реестр, то маппинг будет полностью автоматизированным [2]. Однако в большинстве случаев процесс мапирования данных не полностью автоматизирован и состоит из следующих этапов [4]:

  1. определение данных, которые нужно переместить, включая таблицы, поля в каждой таблице и формат поля после его перемещения. При регулярной интеграции также определяется частота передачи данных.
  2. сопоставление исходных полей с полями назначения;
  3. преобразование значений, включая кодирование формулы или правила преобразования;
  4. тестирование полученных результатов переноса (обогащения) путем сравнения их с образцами данных из первичных источников.
  5. развертывание production-решений по регулярной консолидации данных в соответствии с планом переноса или интеграции.

При работе с большими объемами данных выделяют 3 основных подхода к маппированию [2]:

  • ручное кодирование, когда приходится писать код для консолидации данных из разных таблиц или форматов. Сюда же можно отнести сопоставление данных в графическом режиме, когда GUI специализированных программ позволяет пользователю рисовать линии от полей в одном наборе данных до соединения с другим источником. При этом «под капотом» автоматически генерируется программный код преобразования на SQL, XSLT, Java, C++ и прочих языках программирования. Такие графические средства часто встречаются в ETL-инструментах в качестве основного средства задания мэппингов для перемещения данных. Например, SAP BODS, Informatica PowerCenter и Talend Data Fabric (рис. 2).

Рис. 2. Маппирование в Talend Data FabricРис. 2. Маппирование в Talend Data Fabric

  • data-driven мэппинг, который сочетает оценку фактических значений данных в разных источниках данных с использованием эвристики и статистики для автоматического обнаружения сложных взаимосвязей между ними. Этот интеллектуальный подход используется для поиска преобразований между разными датасетами, выявления подстрок, конкатенаций, математический зависимостей, условных операторов и прочих логический преобразований. Также он позволяет найти исключения, которые не соответствуют обнаруженной логике преобразования. Обычно именно этот подход используется в специализированных системах подготовки данных к ML-моделированию, например, SAS, IBM SPSS и т.д.
  • семантический маппинг похож на вышеописанный data-driven метод, но здесь к интеллектуальному сопоставлению также подключается реестр метаданных. Например, если в исходной системе указано FirstName, а в системе-приемнике есть поле PersonGivenName, сопоставление будет успешно выполнено, если эти элементы данных перечислены как синонимы в реестре метаданных. Семантическое сопоставление способно выявить только точные совпадения между столбцами данных, но не обнаружит никакой логики преобразования или исключений между столбцами. На практике этот подход применяется при интеграции реляционных СУБД и построении DWH.

Также стоит упомянуть полуавтоматическое маппирование в виде конвертирования схем данных, когда специализированная программа сравнивает источники данных и целевую схему для консолидации. Затем разработчик проверяет схему маппирования и вносит исправления, где это необходимо. Далее программа конвертирования схем данных автоматически генерирует код на C++, C # или Java для загрузки данных в систему приемник (рис. 3) [3].

Рис. 3. Конвертирование схем данных в процессе мэппингаРис. 3. Конвертирование схем данных в процессе мэппинга

Далее рассмотрим, какие инструментальные средства реализуют вышеперечисленные подходы.

Инструменты маппирования больших данных

Как и большинство прикладных решений, все средства для маппинга данных можно разделить на 3 категории [6]:

  • проприетарные (on-premise), например, Centerprise Data Integrator, CloverDX, IBM InfoSphere, Informatica PowerCenter, Talend Data Integration. Как правило, эти продукты широко используются в корпоративном секторе.
  • открытые (open-source), которые дешевле предыдущих аналогов и являются более легковесными с точки зрения функциональных возможностей. Однако их вполне достаточно для индивидуальных исследований Data Science. Наиболее популярными в этой категории считаются Pentaho, Pimcore, Talend Open Studio.
  • облачныесервисы, такие как, Informatica Cloud Data Integration, Oracle Integration Cloud Service, Talend Cloud Integration, Dell Boomi AtomSphere, DX Mapper, Alooma, Jitterbit. Современные Cloud-решения считаются безопасными, быстрыми, масштабируемыми, относительно недорогими и удобными для использования. Поэтому их можно применять как в корпоративных, так и в личных целях.

Большинство перечисленных продуктов поддерживают все 3 подхода к маппированию: ручной (GUI и кодирование), data-driven и семантический. Однако, семантический мэппинг требует наличия реестров метаданных, что имеется далеко не в каждом предприятии. А публичные реестры метаданных, такие как национальные, отраслевые или городские репозитории [7] не всегда напрямую коррелируют, например, с задачами построения локального DWH. Но, наряду с открытыми государственными данными и другими публичными датасетами, их можно использовать в исследовательских DS-задачах.

При выборе конкретного инструмента для маппинга больших данных стоит учитывать следующие факторы:

  • cложность данных – объемы, разнообразие форматов и схем. Этот критерий непосредственно связан со спецификой задачи. Например, если требуется обогатить не слишком большой датасет для ML-моделирования, сопоставив данные из нескольких источников, Data Scientist может воспользоваться простым облачным сервисом или написать собственный скрипт. Однако, в случае регулярной загрузки информации из множества СУБД в корпоративное хранилище или озеро данных, необходимо выбирать надежное ETL-средство enterprise-уровня.
  • расширяемость– наглядный GUI повышает удобство пользования, однако, на практике часто возникает задача кастомизации автоматически сгенерированных соответствий. Поэтому инструмент маппирования должен включать возможность править созданные мэппинги, настраивать правила и писать собственные преобразования в виде программных скриптов.
  • стоимость, включая все затраты на приобретение, использование, техническую поддержку и прочие расходы.
Читайте также:  Виды мотивов в трудовой деятельности и типы мотивации работников

Резюме

Итак, маппирование данных – это важная часть процесса работы с данными, в том числе и для Data Scientist’а. Эта процедура выполняется в рамках подготовки к ML-моделированию, в частности, при обогащении датасетов. В случае одноразового формирования датасета из нескольких разных источников сопоставление данных можно выполнить вручную или с помощью самописного Python-скрипта. Однако, такой подход не применим в промышленной интеграции нескольких информационных систем или построении корпоративных хранилищ и озер данных. Поэтому знание инструментов дата мэппинга пригодится как Data Scientist’у, так и Data Engineer’у. Наконец, сопоставление данных с целью избавления от дублирующихся и противоречивых значений входит в задачи обеспечения качества данных (Data Quality) [4]. В свою очередь, Data Quality относится к области ответственности стратега по данным и инженера по качеству данных. Таким образом, понимание процесса маппирования необходимо каждому Data-специалисту.

Источник

SQL за 20 минут

Предлагаем вашему вниманию статью с кричащим названием «SQL за 20 минут». Конечно, весь SQL за 20 минут вы не освоите, но хороший старт получите.

Каждый уважающий себя веб-разработчик должен знать SQL. Хоть он и существует аж с 70-х годов прошлого века, он до сих пор очень широко используется, и без него будет сложно создать нечто серьёзное. Большинство full-stack фреймворков умеют работать с SQL. В их числе: ActiveRecord, Doctrine, Hibernate и многие другие. Несмотря на это, иногда приходится «замарать руки» и пуститься в настоящий SQL.

Именно поэтому мы подготовили короткое вступление, в котором мы пройдёмся по фундаментальным вещам в SQL. Мы настоятельно рекомендуем вам попробовать все приведённые ниже примеры самостоятельно, ведь, как известно, теория — ничто без практики.

Что ж, приступим!

Создаём таблицу

Для того, чтобы создать таблицу в SQL, используется выражение CREATE TABLE. Он принимает в качестве параметров все колонки, которые мы хотим внести, а также их типы данных.

Давайте создадим табличку с названием «Months», в которой будет три колонки:

  • id — иными словами, порядковый номер месяца (целочисленный тип или int)
  • name — название месяца (строка или varchar(10) (10 символов — максимальная длина строки))
  • days — число дней в конкретном месяце (целочисленный тип или int)

Код будет выглядеть вот так:

Также, когда создаются таблицы, принято добавлять так называемый primary key. Это колонка, значения в которой уникальны. Чаще всего primary key колонкой является id, но в нашем случае это может быть и name, так как имена всех месяцев уникальны. Для более подробной информации предлагаем перейти по этой ссылке.

Ввод данных

Теперь давайте добавим пару месяцев в нашу табличку. Сделать это можно с помощью команды INSERT. Есть два разных способа использовать INSERT:

Первый способ не подразумевает указания названий колонок, а лишь принимает значения в том порядке, в котором они указаны в таблице.

Первый способ короче второго, однако если в будущем мы захотим добавить дополнительные колонки, все предыдущие запросы работать не будут. Для решения данной проблемы следует использовать второй способ. Его суть в том, что перед вводом данных мы указываем названия колонок.

В случае, если мы не укажем одну из колонок, на её место будет записано NULL или заданное значение по умолчанию, но это уже совсем другая история.

Select

Данный запрос используется в случае, если нам нужно показать данные в таблице. Наверное, самым простым примером использования SELECT будет следующий запрос:

Результатом данного запроса будет таблица со всеми данными в таблице characters. Знак звёздочки (*) означает то, что мы хотим показать все столбцы из таблицы без исключений. Так как в базе данных обычно больше одной таблицы, нам необходимо указывать название таблицы, данные из которой мы хотим посмотреть. Сделать это мы можем, используя ключевое слово FROM.

Когда вам нужны лишь некоторые столбцы из таблицы, то вы можете указать их имена через запятую вместо звёздочки.

Также иногда нам нужно отсортировать выводимые данные. Для этого мы используем ORDER BY «название столбца». ORDER BY имеет два модификатора: ASC (по возрастанию) (по умолчанию) и DESC (по убыванию).

Where

Теперь мы знаем, как показать только конкретные столбцы, но что если мы хотим включить в вывод лишь некоторые конкретные строки? Для этого мы используем WHERE. Данное ключевое слово позволяет нам фильтровать данные по определённому условию.

В следующем запросе мы выведем только тех персонажей, которые в качестве оружия используют пистолет.

Условия в WHERE могут быть написаны с использованием логических операторов (AND/OR) и математические операторы сравнения (=, , =, <>).

К примеру, у нас есть табличка, в которой записаны данные о 4 самых продаваемых музыкальных альбомах всех времён. Давайте выведем только те, жанром которых является рок, а продажи были меньше, чем 50 миллионов копий.

In/Between/Like

Условия в WHERE могут быть записаны с использованием ещё нескольких команд, которыми являются:

  • IN — сравнивает значение в столбце с несколькими возможными значениями и возвращает true, если значение совпадает хотя бы с одним значением
  • BETWEEN — проверяет, находится ли значение в каком-то промежутке
  • LIKE — ищет по шаблону

К примеру, мы можем сделать запрос для вывода данных об альбомах в жанре pop или soul:

Если мы хотим вывести все альбомы, которые были выпущены в промежутке между 1975 и 1985 годом, мы можем использовать следующую запись:

Также, если мы хотим вывести все альбомы, в названии которых есть буква ‘R’, мы можем использовать следующую запись:

Знак % означает любую последовательность символов (0 символов тоже считается за последовательность).

Если мы хотим вывести все альбомы, первая буква в названии которых — ‘R’, то запись слегка изменится:

В SQL также есть инверсия. Для примера, попробуйте самостоятельно написать NOT перед любым логическим выражением в условии (NOT BETWEEN и так далее).

Функции

В SQL полно встроенных функций для выполнения разных операций. Мы же покажем вам только наиболее часто используемые:

  • COUNT() — возвращает число строк
  • SUM() — возвращает сумму всех полей с числовыми значениями в них
  • AVG() — возвращает среднее значение среди строк
  • MIN()/MAX() — возвращает минимальное/максимальное значение среди строк

Чтобы вывести год выпуска самого старого альбома, в таблице можно использовать следующий запрос:

Обратите внимание, что если вы напишете запрос, в котором вам, к примеру, нужно будет вывести имя и среднее значение чего-либо, то вы получите ошибку на выводе.

Допустим, вы пишете такой запрос:

Чтобы избежать ошибки, вам следует добавить следующую строку:

Причиной тому является, что запись avg(age) является совокупной (aggregated), и вам необходимо группировать значения по имени.

Вложенные Select

В предыдущих шагах мы изучили, как делать простые вычисления с данными. Если мы хотим использовать результат данных вычислений, то часто нам необходимо использовать так называемые вложенные запросы. Допустим, нам необходимо вывести артиста, альбом и год выпуска самого старого альбома в таблице.

Вывести эти столбцы можно, используя следующий запрос:

Также мы знаем, как получить самый ранний год из имеющихся:

Объединить эти запросы можно в WHERE:

Присоединение таблиц

В сложных базах данных чаще всего у нас есть несколько связанных таблиц. К примеру, у нас есть две таблицы: про видеоигры и про разработчиков.

В таблице video_games есть столбец developer_id, в данном случае он является так называемым foreign_key. Чтобы было проще понять, developer_id — это связывающее звено между двумя таблицами.

Если мы хотим вывести всю информацию об игре, включая информацию о её разработчике, нам необходимо подключить вторую таблицу. Чтобы это сделать, можно использовать INNER JOIN:

Читайте также:  Заполните таблицу Отрасль машиностроения факторы размещения

Это, наверное, самый простой пример использования JOIN. Есть ещё несколько вариантов его использования. Для более подробной информации предлагаем перейти по этой ссылке.

Псевдонимы

Если вы взгляните на предыдущий пример, то вы заметите, что есть два столбца, названных одинаково: «name». Часто это может запутать. Решением данной проблемы являются псевдонимы. Они, к слову, помогают сделать название столбца красивее или понятнее в случае необходимости.

Чтобы присвоить столбцу псевдоним, можно использовать ключевое слово AS:

Update

Зачастую нам нужно изменить данные в таблице. В SQL это делается с помощью UPDATE.

Использование UPDATE включает в себя:

  • выбор таблицы, в которой находится поле, которое мы хотим изменить
  • запись нового значения
  • использование WHERE, чтобы обозначить конкретное место в таблице

Предположим, у нас есть таблица с самыми высокооценёнными сериалами всех времён. Однако у нас есть проблема: «Игра Престолов» обозначена как комедия и нам определённо нужно это изменить:

Удаление записей из таблицы

Удаление записи из таблицы через SQL — очень простая операция. Всё, что нужно — это обозначить, что именно мы хотим удалить.

Примечание: убедитесь, что используете WHERE, когда удаляете запись из таблицы. Иначе вы удалите все записи из таблицы, сами того не желая.

Удаление таблиц

Если мы хотим удалить все данные из таблицы, но при этом оставить саму таблицу, нам следует использовать команду TRUNCATE:

В случае, если мы хотим удалить саму таблицу, то нам следует использовать команду DROP:

Заключение

На этой ноте мы завершаем данный SQL-туториал. Само собой, это не всё, и для полного освоения нужно ещё много изучить, однако данное вступление даст вам толчок для дальнейшего изучения.

Более подробные уроки по SQL вы можете найти, перейдя по следующим ссылкам:

  • Codeacademy курс SQL
  • SQL Fiddle: онлайн-инструмент для тестирования SQL запросов

Источник

Промэппить таблицу что это

Слышали ли вы о mapping? В русской транскрипции это мэппинг, маппинг. Понятие имеет несколько значений, которые не связаны друг с другом. Рассмотрим каждое из них в контексте области, где они актуальны.

Что означает понятие в общем?

Мэппинг, маппинг, маппирование, мапирование — это определение соответствия информации между двумя разными семантиками как одного объекта, так и нескольких. Иными словами, так называется преобразование данных из одной формы в другую.

мэппинг это

Что такое мэппинг? В общем значении термин достаточно широк — это может быть как скрупулезное преобразование одной последовательности элементов в иную, так и обычная конвертация валюты, файлов. Таким образом, все то, что скрывается под разбираемым термином, лучше всего выразить англоязычным понятием data mapping.

Примеры мэппинга

Разберем, что это — мэппинг, на следующих примерах:

  • Составление документа соответствий бухгалтерских счетов из различных их планов. Например, российского, МСФО, управленческого учета и проч.
  • Перевод кодов базы данных одной системы в другую. К примеру, нам надо преобразовать обозначения 0 и 1 в «нет» и «да».
  • Перевод долларов в евро — это мэппинг в каком-то роде.
  • Изменение формата изображения .png в .jpg, фильма из .avi в .mp4, проводимое в графическом, видеоредакторе, в каком-то роде будет относиться к предмету нашего разговора.

Разработка компьютерных игр

Мэппинг (от англ. map — «карта местности») также может выступать в значении дизайна уровней. Такое наименование имеет дисциплина в разработке видеоигр. Это прежде всего создание различной сложности уровней — проработка миссии игрока, дизайн локации, составление заданий и проч. Практически такая деятельность ведется в редакторе «левелов».

 мэппинг технология

Технологии мэппинга здесь неоднородны — все зависит от бюджета разработчиков, характера, жанра создаваемой игры. Рассмотрим классический пример, чтобы иметь большее представление о понятии:

  • Создание карты территории и ее разбиение на зоны — города, горный массив, подземные туннели, леса и проч.
  • Определение регионов, связанных с какой-то специфической деятельностью игрока, — поле боя, магазин дополнительных атрибутов, добыча ресурсов, укрепления, место отдыха, доска почета и проч.
  • Проработка нестатических объектов. Ими могут быть ключи, двери, секретные кнопки и ходы, исчезающие тайные проходы и проч.
  • Определение важных локаций организаций — это точка восстановления, клады, сокровища, тайники с секретным оружием и проч.
  • Установление места начала и финиша перемещений для каждого из игроков.
  • Оживление карты рядом деталей: добавление таких элементов, как текстуры, звуки, аудиосопровождение, зрительные эффекты, иллюзии, анимации и проч.
  • Вставка необходимых триггеров (механизмов, которые проверяют наличие какого-либо объекта в создаваемом игровом пространстве) и скриптов (сценариев, кратких алгоритмов действий).
  • Создание определенных скриптов передвижения мобов (нестатичных объектов, персонажей): зоны, где они могут перемещаться, их взаимодействие, диалог с игроком и проч.
  • Иногда включает создание кат-сцен — красивой заставки, мини-фильма, своеобразного трейлера игры или уровня, группы «левелов», которую геймер может только просмотреть, но никак не повлиять на то, что в ней происходит.

Видео-мэппинг

Что такое видео-мэппинг (3D-мэппинг)? Это удивительная технология, которая позволяет проецировать изображения, специально созданные фильмы на масштабные неровные поверхности, например, на фасады строений.

что такое мэппинг

Уникальность этого в том, что оно позволяет «оживлять» дома, иные строения, автомобили, предметы интерьера тем, что придает им визуальную подвижность. А достигается все лишь установленными по определенному плану проекторами. «Магия» движущихся объемных изображений состоит в суперточном соответствии элементов, на которые отсвечивается картинка, и самой видеопроекции.

Хоть для многих из нас мэппинг — это достаточно новое направление, родился он еще в шестидесятых годах прошлого века. Его появлением мы обязаны Уолту Диснею и студии Disney. Тогда рабочим названием мэппинга были «затеняющие лампы», «пространство виртуальной реальности». Первым шоу считается аттракцион «Призрачное поместье» в Диснейленде. Для него были созданы искусственные отрубленные головы, на которые проецировалось изображение, «оживляющее» их.

Каким может быть видео-мэппинг?

что такое видео мэппинг

В зависимости от объекта, на который отражается изображение, технология разделяется на несколько направлений:

  • Архитектурное. Объемная проекция на сложный объект — фасад здания, мост, башню, а также на самолет, корабль и проч.
  • Интерьерное. Создание интересных иллюзорных решений внутри помещения путем проецирования картинки на стены, потолок, пол.
  • Для малых объектов. Используются как небольшие формы, так и элементы чего-то более масштабного. Например, колеса авто, торт, платье невесты и проч.
  • Ландшафтное. Основой выступают лесные массивы, горы и прочие природные объекты.
  • Интерактивное. Самое новое направление, отличное тем, что здесь героем становится человек. Технология оживляет предметы вокруг артиста, помогая ему создать незабываемое шоу.

Где применяется 3D-мэппинг?

Давайте посмотрим, где может оказаться актуальной такая технология:

  • создание объемной световой рекламы на различных поверхностях;
  • городские праздники, массовые мероприятия;
  • крупные корпоративные события;
  • открытия торговых центров, развлекательных комплексов;
  • детские праздники;
  • культурные, исторические, познавательные мероприятия.

мэппинга рабочее название

Эффектнее всего такое шоу смотрится в темное время суток. Чтобы придать более поражающий эффект, организаторы сочетают его с подходящим объемным звуковым звучанием, живой музыкой, фейерверками.

Если вы хотите познакомиться с отзывами о технологии, то просто послушайте тех, кто хоть раз посещал московский «Круг света». С недавних пор каждый год осенью в столице проходит этот собирающий тысячи зрителей фестиваль. Дизайнеры из разных стран создают видеопроекции, которые показываются на фасаде Большого театра, главном павильоне ВДНХ, Останкинской телебашне, основном корпусе МГУ и пр.

Мэппинг — многозначное понятие. Это и сложная конвертация данных, и создание локаций в компьютерных играх, и шоу, основанное на проецировании изображений на масштабные и малые предметы.

Источник

SQL запросы быстро. Часть 1

Введение

Язык SQL очень прочно влился в жизнь бизнес-аналитиков и требования к кандидатам благодаря простоте, удобству и распространенности. Из собственного опыта могу сказать, что наиболее часто SQL используется для формирования выгрузок, витрин (с последующим построением отчетов на основе этих витрин) и администрирования баз данных. И поскольку повседневная работа аналитика неизбежно связана с выгрузками данных и витринами, навык написания SQL запросов может стать фактором, из-за которого кандидат или получит преимущество, или будет отсеян. Печальная новость в том, что не каждый может рассчитывать получить его на студенческой скамье. Хорошая новость в том, что в изучении SQL нет ничего сложного, это быстро, а синтаксис запросов прост и понятен. Особенно это касается тех, кому уже доводилось сталкиваться с более сложными языками.

Читайте также:  Расчет теплоотдачи излучением и конвекцией

Обучение SQL запросам я разделил на три части. Эта часть посвящена базовому синтаксису, который используется в 80-90% случаев. Следующие две части будут посвящены подзапросам, Join’ам и специальным операторам. Цель гайдов: быстро и на практике отработать синтаксис SQL, чтобы добавить его к арсеналу навыков.

Практика

Введение в синтаксис будет рассмотрено на примере открытой базы данных, предназначенной специально для практики SQL. Чтобы твое обучение прошло максимально эффективно, открой ссылку ниже в новой вкладке и сразу запускай приведенные примеры, это позволит тебе лучше закрепить материал и самостоятельно поработать с синтаксисом.

Кликнуть здесь

После перехода по ссылке можно будет увидеть сам редактор запросов и вывод данных в центральной части экрана, список таблиц базы данных находится в правой части.

Структура sql-запросов

Общая структура запроса выглядит следующим образом:

Разберем структуру. Для удобства текущий изучаемый элемент в запроса выделяется CAPS’ом.

SELECT, FROM

SELECT, FROM — обязательные элементы запроса, которые определяют выбранные столбцы, их порядок и источник данных.

Выбрать все (обозначается как *) из таблицы Customers:

Выбрать столбцы CustomerID, CustomerName из таблицы Customers:

WHERE

WHERE — необязательный элемент запроса, который используется, когда нужно отфильтровать данные по нужному условию. Очень часто внутри элемента where используются IN / NOT IN для фильтрации столбца по нескольким значениям, AND / OR для фильтрации таблицы по нескольким столбцам.

Фильтрация по одному условию и одному значению:

Фильтрация по одному условию и нескольким значениям с применением IN (включение) или NOT IN (исключение):

Фильтрация по нескольким условиям с применением AND (выполняются все условия) или OR (выполняется хотя бы одно условие) и нескольким значениям:

GROUP BY

GROUP BY — необязательный элемент запроса, с помощью которого можно задать агрегацию по нужному столбцу (например, если нужно узнать какое количество клиентов живет в каждом из городов).

При использовании GROUP BY обязательно:

  1. перечень столбцов, по которым делается разрез, был одинаковым внутри SELECT и внутри GROUP BY,
  2. агрегатные функции (SUM, AVG, COUNT, MAX, MIN) должны быть также указаны внутри SELECT с указанием столбца, к которому такая функция применяется.

Группировка количества клиентов по городу:

Группировка количества клиентов по стране и городу:

Группировка продаж по ID товара с разными агрегатными функциями: количество заказов с данным товаром и количество проданных штук товара:

Группировка продаж с фильтрацией исходной таблицы. В данном случае на выходе будет таблица с количеством клиентов по городам Германии:

Переименование столбца с агрегацией с помощью оператора AS. По умолчанию название столбца с агрегацией равно примененной агрегатной функции, что далее может быть не очень удобно для восприятия.

HAVING

HAVING — необязательный элемент запроса, который отвечает за фильтрацию на уровне сгруппированных данных (по сути, WHERE, но только на уровень выше).

Фильтрация агрегированной таблицы с количеством клиентов по городам, в данном случае оставляем в выгрузке только те города, в которых не менее 5 клиентов:

В случае с переименованным столбцом внутри HAVING можно указать как и саму агрегирующую конструкцию count(CustomerID), так и новое название столбца number_of_clients:

Пример запроса, содержащего WHERE и HAVING. В данном запросе сначала фильтруется исходная таблица по пользователям, рассчитывается количество клиентов по городам и остаются только те города, где количество клиентов не менее 5:

ORDER BY

ORDER BY — необязательный элемент запроса, который отвечает за сортировку таблицы.

Простой пример сортировки по одному столбцу. В данном запросе осуществляется сортировка по городу, который указал клиент:

Осуществлять сортировку можно и по нескольким столбцам, в этом случае сортировка происходит по порядку указанных столбцов:

По умолчанию сортировка происходит по возрастанию для чисел и в алфавитном порядке для текстовых значений. Если нужна обратная сортировка, то в конструкции ORDER BY после названия столбца надо добавить DESC:

Обратная сортировка по одному столбцу и сортировка по умолчанию по второму:

JOIN — необязательный элемент, используется для объединения таблиц по ключу, который присутствует в обеих таблицах. Перед ключом ставится оператор ON.

Запрос, в котором соединяем таблицы Order и Customer по ключу CustomerID, при этом перед названиям столбца ключа добавляется название таблицы через точку:

Нередко может возникать ситуация, когда надо промэппить одну таблицу значениями из другой. В зависимости от задачи, могут использоваться разные типы присоединений. INNER JOIN — пересечение, RIGHT/LEFT JOIN для мэппинга одной таблицы знаениями из другой,

Внутри всего запроса JOIN встраивается после элемента from до элемента where, пример запроса:

Другие типы JOIN’ов можно увидеть на замечательной картинке ниже:


В следующей части подробнее поговорим о типах JOIN’ов и вложенных запросах.

При возникновении вопросов/пожеланий, всегда прошу обращаться!

Источник

Маппинг- что это такое?

Привет всем! С вами Амурский ИнтерМаппер и да я буду говорить о маппинге ) Это мой Яндекс дзен канал, в ютубе сможете найти как Амурский ИнтерМаппер.

Что такое маппинг?

Маппинг это вид анимации который занимается картами, людьми которыми занимаються этим называют мапперами (ед.число маппер)

Какие виды маппинга?

Маппинг разделяется на 2 вида

Классический маппинг

И маппинг с боллами (называется КБ-мапппинг)

КБ-мапппинг куда сложнее классики но гораздо интереснее благодаря боллам . С помощью мячиков (боллов) лучше выразить эмоции и действия страны

  • В маппинге можно показывать альнернативную историю ( допустим по моду из hearts of iron 4- Fürerreih- если в 1 Мир .Войне победила Антанта , и поделили Германию и союзников по другому) ,
  • Исторические события ( История ВОВ)
  • Будущее мира с определенного момента ( альнернативное будущее мира с 1812 года)
  • Битву мапперов- маппера сделали для соревнований между собой
  • Альнернативное будущее маппинга (вместо стран изображают альянсы мапперов про что будет дальше
  • Проекты по модам hearts of iron 4 , эта комп игра популярна среди мапперов и по ее модам делают проекты

Прочие проектам по книгам,фильмам , историям и выдуманным мирам которые сможешь сделать ты

Мапперская Политика

Недолго просуществовал наш маппинг без войн . Войны появились из за неразногласий между мапперами . Сначала были грандиозные срачи которые перешли в своебразные войны .

Раз есть война значит есть и союзы! Союзы созданы для защиты от агрессоров которые нападают на мапперов и рейдят дизлайками их.

Что такое нападение по-мапперски?

Обычно после скандалов какой-то маппер может объявить войну из за притензий к нему.

Как узнать если на вас напали? Все просто! Если под вашем видио слишком много дизлайков и агрессивных комментариев значит с вами воюют или рейдят .

Союзы,взломы, дискорд и прочее хорошее в мапп-политке

Любой маппер может организовать союз для защиты , революции, атаки , для роста канала. Вступив в альянс или создав его вы сможете

• подписывать пакты о взаимопомощи с другим альянсами

•воевать с прочими мап-альянсами и вступать в войны

•оффициально принимать в политике маппинге и стать знаменитым благодаря союзу , что хорошо повлияет на рост статистики и подписчиков

Про взломы в маппинге

Большенство не верят что его смогут взломать другой маппер, но это возможно. Я сам видел как маппер нашел всю информацию про другово маппера и взломал его дискорд сервер. В частности взломы в маппинге происходят из за разногласий и войн

Про связи дискорда и маппинга

По собственному эксперименту доказал что без дискорда каналу маппера намного сложнее развиваться и получать новые паки для маппинга. В дискорде (возможно в ВК) альянсы , войны (и в ютубе), общение между мапперами, паки и полезное для развития . Без дискорда в маппинге трудно

Про возможные последствия после войны

Обычно после капитуляции какой-то стороны после войны происходит мирный договор. Сервер (союза который проиграл) может стать колонией победителя , но это при войнами между 2 альянсов

Когда воюют 2 маппера между собой (да да такое может быть) и один выйграл , на мире победитель может сделать марионетку из другого.

Что это значит марионетка маппера?

•Марионетка может вступать в альянсы где ее владелец

•пользуется паком который победитель может дать (не факт)

• во все войны марионетка вступает за владельца и после мира ей ничего не достается

Также возможны другие последствия марионетки которые назначает владелец, также по пожеланию владельца она сможет стать независимым и марионетка сможет восстать против владельца начав войну

Источник