マスターデータ管理用のSQL（MDM）
SQL 在主数据管理（MDM）中至关重要，1. 用于数据清洗，如处理重复记录、空值和格式问题；2. 支持数据匹配与合并，通过精确或模糊匹配识别同一实体；3. 构建黄金记录，选取最权威的数据版本。掌握 SQL 的查询、连接、聚合和去重等技能，能有效支撑 MDM 核心流程。
在做主数据管理（MDM）的时候，SQL 是一个非常实用的工具。它能帮助我们整理、清洗、匹配和整合不同来源的数据，是实现 MDM 基础工作的关键手段之一。如果你已经有一定 SQL 基础，那就可以直接上手来支持 MDM 的核心流程了。
数据清洗：准备高质量的基础数据
MDM 的第一步通常是把原始数据“洗”干净，确保后续处理有可靠的数据源。这时候你可能会遇到重复记录、空值、格式不一致等问题。
举个例子，用户姓名字段里混进了特殊字符或者大小写混乱，你可以用 REPLACE 或者 UPPER 函数统一处理：
SELECT UPPER(REPLACE(full_name, '#', '')) AS cleaned_name FROM raw_data;
还有一些时候，需要识别并合并重复的客户记录。可以用 GROUP BY 和 HAVING 来找出重复项：
- 查找重复客户名称：
SELECT full_name, COUNT(*) FROM customers GROUP BY full_name HAVING COUNT(*) > 1;
数据清洗不是一次性的任务，而是要持续优化的过程，尤其是在数据不断流入的 MDM 系统中。
数据匹配与合并：识别同一实体的不同表示
MDM 的核心目标之一是把来自不同系统的“同一个实体”识别出来，并合并成一条主数据。SQL 中可以通过关联表、模糊匹配等方法来完成这项工作。
常见的做法是先通过唯一标识符（如身份证号、客户编号）进行精确匹配：
SELECT a.*, b.email FROM system_a a JOIN system_b b ON a.customer_id = b.customer_id;
如果没有明确的唯一键，可能就需要用名字、地址等字段做模糊匹配。比如使用 LIKE 或者 SOUNDEX（某些数据库支持）：
- 模糊匹配公司名称：
SELECT * FROM companies WHERE company_name LIKE '%Acme%';
这类操作容易出错，建议配合规则引擎或ETL工具一起使用，SQL 主要负责结构化部分的匹配逻辑。
构建黄金记录：选择最权威的数据版本
所谓“黄金记录”，就是最终被选为主数据的那条记录。这个过程通常涉及优先级判断，比如哪个系统的数据更新更及时、哪个字段的准确率更高。
SQL 可以用来定义规则，例如优先使用系统 A 的邮箱，如果为空则取系统 B 的：
SELECT COALESCE(a.email, b.email) AS master_email FROM system_a a FULL JOIN system_b b ON a.customer_id = b.customer_id;
还可以结合时间戳来选取最新的地址信息：
SELECT customer_id, address
FROM (
SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY update_date DESC) AS rn
FROM addresses
) ranked
WHERE rn = 1;这个阶段的关键在于建立清晰的优先级规则，并用 SQL 实现这些规则的自动化执行。
基本上就这些。SQL 在 MDM 中不是万能的，但确实是很多工作的基础。掌握好查询、连接、聚合和去重这些基本功，再配合业务规则，就能支撑起一套有效的主数据管理体系了。
以上がマスターデータ管理用のSQL（MDM）の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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データ検索のためにSQLサブQueriesと結合を使用するタイミング。
Jul 14, 2025 am 02:29 AM
サブクエリを使用するか接続を使用するかは、特定のシナリオに依存します。 1.事前にデータをフィルタリングする必要がある場合、今日の注文顧客を見つけるなど、サブ征服がより効果的です。 2。大規模なデータセットをマージする場合、顧客の取得や最近の注文など、接続効率が高くなります。 3.非常に読みやすいロジックを書くとき、ホットセラー製品を見つけるなど、サブQueries構造はより明確です。 4.関連するデータに依存する更新を実行したり、操作を削除したりする場合、サブクエリは、長い間ログインされていないユーザーの削除など、好ましいソリューションです。
SQLで2番目に高い給与を見つける方法
Jul 14, 2025 am 02:06 AM
2番目に高い給与を見つけるための3つのコア方法があります。1。制限とオフセットを使用して最大給与をスキップし、最大を取得します。これは小さなシステムに適しています。 2。サブクエリを通じて最大値を除外してから、最大値を見つけます。これは非常に互換性があり、複雑なクエリに適しています。 3. DENSE_RANKまたはrow_Numberウィンドウ関数を使用して、並列ランキングを処理します。これは非常にスケーラブルです。さらに、2番目に高い給与がないことに対処するために、IFNULLまたは合体を組み合わせて必要です。
SQLの条件合計またはカウントを計算します。
Jul 14, 2025 am 01:39 AM
主にケース式またはフィルタリングを使用して集計関数を使用して、SQLの条件合計またはカウントを計算します。 1.集計関数にネストされたケース式を使用して、count（casewhenstatus = 'shipt'then1end）やsum（casewhenstatus =' shipt'thenamountelse0end）など、単一のクエリの異なる条件に応じて結果をカウントできます。 2。PostGreSQLは、フィルターの構文をサポートして、Count（*）フィルター（WhereStatus = 'Shipt'）などのコードをより簡潔にします。 3.複数の条件を同じクエリで処理できます。
予測分析用のSQL
Jul 20, 2025 am 02:02 AM
予測分析では、SQLはデータの準備と機能抽出を完了することができます。重要なのは、要件を明確にし、SQL関数を合理的に使用することです。特定の手順には次のものが含まれます。1。データの準備では、複数のテーブルから履歴データを抽出し、販売量や関連するプロモーション情報を集約するなど、集約とクリーニングを抽出する必要があります。 2。機能プロジェクトは、ウィンドウ関数を使用して、LAG（）を介してユーザーの最近の購入間隔を取得するなど、時間間隔またはLAG機能を計算できます。 3.データセグメンテーションは、row_number（）で日付を並べ替えたり、コレクションタイプを比例してマークするなど、時間に基づいてトレーニングセットとテストセットを分割することをお勧めします。これらの方法は、予測モデルに必要なデータファンデーションを効率的に構築できます。
SQLのクラスター化されていないインデックスと非クラスターインデックスを説明します。
Jul 13, 2025 am 02:21 AM
クラスター化されたインデックスは、データの物理ストレージ順序を決定し、テーブルごとに1つしかない可能性があります。非クラスター化されたインデックスは、データの順序を変更せず、独立した検索構造であり、複数の検索構造を作成できます。 1.クラスター化されたインデックスは、インデックスごとにデータをソートし、プライマリキーと範囲のクエリの効率を改善しますが、挿入と更新のコストが高くなります。 2。非クラスター化されたインデックスは、頻繁に検索される列に適したインデックス付き列やデータへのポインターを含むディレクトリに似ています。 3.ヒープテーブルにはクラスター化されたインデックスがなく、非クラスター化されたインデックスは物理アドレスをポイントします。両方の選択は、クエリモードとデータの頻度に依存します。
SQL開発者のリレーショナルデータベース設計原則
Jul 21, 2025 am 01:56 AM
リレーショナルデータベースを設計するときは、4つの重要な原則に従う必要があります。まず、プライマリおよび外部のキーの制約を正しく使用して、データの整合性と関連性の正確性を確保します。第二に、標準化された設計を合理的に実行し、通常は3番目の通常のフォーム（3NF）に達し、冗長性を排除し、データの一貫性を確保します。第三に、クエリのパフォーマンスを改善するために一般的なクエリに適切なインデックスを確立しますが、過剰なインデックスを避けます。最後に、一貫した命名仕様と構造スタイルを使用して、読みやすさと保守性を向上させます。これらの原則を習得することは、明確で効率的で堅牢なデータベース構造を構築するのに役立ちます。
SQL ServerLessコンピューティングオプション
Jul 27, 2025 am 03:07 AM
SQLServer自体はサーバーレスアーキテクチャをサポートしていませんが、クラウドプラットフォームは同様のソリューションを提供します。 1。AzureのServerLessSQLプールは、DataLakeファイルを直接照会し、リソース消費に基づいて請求できます。 2。cosmosdbまたはblobstorageと組み合わせたAzureFunctionsは、軽量のSQL処理を実現できます。 3. Awsathenaは、S3データの標準SQLクエリをサポートし、スキャンされたデータに基づいて充電します。 4。GoogleBigQueryは、FederatedQueryを通じてサーバーレスの概念にアプローチします。 5.SQLServer関数を使用する必要がある場合、AzuresQldatabaseのサーバーレスサービスフリーを選択できます
SQL列でnが高い値を見つける方法は？ （例えば、2番目に高い給与）
Jul 12, 2025 am 01:58 AM
SQLで列のnが高い値を見つけるための3つの一般的な方法があります。 1。サブクエリと制限/オフセットを使用します。最初にターゲット列を降順で並べ替え、最初のN-1レコードをスキップしてから1つ取得します。単純なシナリオに適していますが、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。 2。ネストされたサブクリーリーを介してレイヤーごとに最大値層を除外します。ロジックは明確ですが、階層が増加すると構造は複雑です。 3. DENSE_RANKまたはROW_NUMBERウィンドウ関数（推奨）を使用します：複製値の柔軟な処理、正確なランキングをサポートし、ウィンドウ機能をサポートするデータベース環境に適しています。選択する方法は、特定のデータベースタイプ、データボリューム、構造要件に依存します。
