数据汇聚（数据汇聚是什么意思）

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本文目录一览：

• 1、政府报告数据汇聚什么意思
• 2、数据不断汇聚和完善中是什么竟思
• 3、LTE中，UE涉及的NAS、RRC、PDCP是什么意思？谢谢
• 4、TiDB执行计划（一）

政府报告数据汇聚什么意思

政府报告数据汇聚是数据都分散存在政府数据汇聚的各个部门数据汇聚的系统或平台上。根据查询相关资料信息数据汇聚，信息化是以部门为主导的数据汇聚，数据汇聚我们现在想把数据给整合起来，就可以把各个部门各个系统中这些数据，通过物理集中的方式汇聚起来，也就是说是一种中心化的汇聚模式，把这种分散存储的数据，通过整合和集中放在一个地方来存储，使用。

数据不断汇聚和完善中是什么竟思

就是数据变得更加完善，更便利与大数据的分析

一、数据中台定义

数据中台是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制，一种战略选择和组织形式，是依据企业特有的业务模式和组织架构，通过有形的产品和实施方法论支撑，构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。

二、数据中台必须具备4个核心能力

数据中台需要具备数据汇聚整合、数据提纯加工、数据服务可视化、数据价值变现4个核心能力，让企业员工、客户、伙伴能够方便地应用数据。

企业数据中台必备4个能力

LTE中，UE涉及的NAS、RRC、PDCP是什么意思？谢谢

NAS层是非接入层。

PDCP是对分组数据汇聚协议的简称。

PRC是处理UE和eNodeB之间控制平面的第三层信息。

具体如下：

1、NAS层（Non-Access Stratum）

UMTS的协议栈分为NAS和AS。NAS协议处理UE和CN之间信息的传输，传输的内容可以是用户信息或控制信息（如业务的建立、释放或者移动性管理信息）。NAS消息一定程度上独立于下面的AS协议结构，与采样什么样的无线接入网无关（可以是GSM、GPRS、WCDMA）。控制平面的NAS消息有CM、MM、SM以及GMM等。用户平面的网络层NAS协议是IP（分组交换），电路交换业务不需要。
NAS消息的传输要基于底层的AS协议。AS是无线接入网采用的协议。UMTS中的AS协议包括：无线接口协议，Iub协议以及Iu协议。其中的无线接口协议是UE与UTRAN间的协议，协议的高层（包括MAC、RLC、RRC等）位于UE和RNC之间，而底层（PHY）位于UE和NodeB之间。

2、PDCP(Packet Data Convergence Protocol)分组数据汇聚协议

PDCP 是对分组数据汇聚协议的一个简称；RRC（Radio Resource Control）：无线资源控制协议。 
3、RRC

PRC是处理UE(User Equipment)和eNodeB(Evolved Node-B)之间控制平面的第三层信息。 其中，第一层是物理层（Physical Layer），第二层是媒介访问控制层（Medium Access Control），RRC是第三层。
RRC对无线资源进行分配并发送相关信令，UE和UTRAN之间控制信令的主要部分是RRC消息，RRC消息承载了建立、修改和释放层2和物理层协议实体所需的全部参数，同时也携带了NAS(非接入层）的一些信令，如MM、CM、SM等。

TiDB执行计划（一）

EXPLAIN 命令数据汇聚，可以查看TiDB执行sql时的执行计划，用法和mysql一样，跟上sql即可

执行计划以一个树形结构展示出来，来说说每一列的含义吧数据汇聚：

算子是为返回查询结果而执行的特定步骤

扫表类操作的算子有如下几类：

一般查询条件中没有用到索引或者索引失效数据汇聚了，执行计划中就会出现 TableFullScan

TableFullScan栗子 ：

这个sql，没有用到索引肯定就全表扫描了，执行计划如下：

看的到执行计划中，出现 TableFullScan ，id为 TableFullScan + 了一个序号，说明，这一步执行的子任务进行全表扫描

IndexFullScan栗子1:聚合查询IndexFullScan栗子，使用COUNT ：

这个sql，对于索引列 user_id 使用了 COUNT函数 ，导致了执行时需要对所有索引数据进行扫描，会出现 IndexFullScan 算子，执行计划如下：
看的到执行计划中，出现 IndexFullScan ，id为 IndexFullScan + 了一个序号，说明，这一步执行的子任务进行对索引列 user_id 进行了全索引数据的扫描

IndexFullScan栗子2:聚合查询IndexFullScan栗子，使用group by ：

这个sql，对于索引列 user_id 使用了 group by ，导致了执行时需要对所有索引数据进行扫描，会出现 IndexFullScan 算子，执行计划如下：

看的到执行计划中，出现 IndexFullScan ，id为 IndexFullScan + 了一个序号，说明，这一步执行的子任务进行对索引列 user_id 进行了全索引数据的扫描

IndexFullScan栗子3:聚合查询IndexFullScan栗子，使用min函数 ：

这个sql，对于索引列 user_id 使用了 min函数 ，导致了执行时需要对所有索引数据进行扫描，会出现 IndexFullScan 算子，执行计划如下：

看的到执行计划中，出现 IndexFullScan ，id为 IndexFullScan + 了一个序号，说明，这一步执行的子任务进行对索引列 user_id 进行了全索引数据的扫描

IndexFullScan栗子4:子查询IndexFullScan栗子，使用索引IN 子查询，当子查询为全量时 ：

这个sql，对于索引列 user_id 使用了in，子查询为全表扫描，所以会导致外层查询会对索引列 user_id 进行全索引数据进行扫描，会出现 IndexFullScan 算子，执行计划如下：

来看看执行计划，首先，子查询没有加条件，是一个全表扫描，看执行计划2的地方，出现了一个 TableFullScan_49 ,由于子查询是全量数据，所以当外层sql对索引列 user_id 进行In时候，会对索引列 user_id 进行全索引数据的扫描，出现 IndexFullScan

IndexFullScan栗子5:join查询IndexFullScan栗子，使用left join，当左联表为全量数据时 ：

这个sql，使用了索引列 user_id 进行了 left join ,当左联表为全表扫描时，会导致对索引列 user_id 进行全索引数据进行扫描，会出现 IndexFullScan 算子，执行计划如下：

来看看执行计划，左联表是一个全表扫描，所以会对索引列 user_id 进行全索引数据的扫描，出现 IndexFullScan

根据上层传递下来的 rowId 扫描表数据,通俗的讲，就是查询先走索引获取到 rowId ,在根据 rowId 读取数据，执行计划中就会出现 TableRowIDScan ，举个栗子

TableRowIDScan栗子 ：

就一个简单的sql来看一下，执行计划如下：

因为使用了索引列 user_id ，所以，查询方式是从索引获取到了 rowId ，通过 rowId 去读取表数据，所以看到执行计划中，出现 TableRowIDScan ，id为 TableRowIDScan + 了一个序号，说明，这一步执行的子任务是通过送索引获取到的 rowId 扫描表数据

带有范围的索引数据扫描，还是用这个栗子吧

TableRowIDScan栗子 ：

就一个简单的sql来看一下，执行计划如下：

因为对索引列 user_id 使用范围查询，所以看到执行计划中，出现 IndexRangeScan ，id为 IndexRangeScan + 了一个序号，说明，这一步执行的子任务是带有范围的索引数据扫描

数据汇聚类的算子有如下几类：

将上底层扫表算子 TableFullScan 或 TableRangeScan 得到的数据进行汇总

TableReader汇聚全表扫描TableFullScan的栗子 ：

这个sql，没有用到索引肯定就全表扫描了，执行计划如下：

看的到执行计划中，因为没有使用索引查询，进行了全表扫描，出现了 TableFullScan ，所以最终使用了 TableReader 算子，对于全表扫描的数据进行了汇总

将上底层扫表算子 IndexFullScan 或 IndexRangeScan 得到的数据进行汇总

IndexReader汇聚全量索引扫描IndexFullScan的栗子 ：

还是使用这个sql，由于对索引列使用min函数，所以会对对全量索引进行扫描，出现了 IndexFullScan 算子，所以会有 IndexReader 算子对于 IndexFullScan 算子得到数据进行汇总，执行计划如下：

先汇总 Build端TiKV扫 描上来的 RowID ，再去 Probe端 上根据这些 RowID 精确地读取 TiKV 上的数据。Build 端是 IndexFullScan 或 IndexRangeScan 类型的算子， Probe端 是 TableRowIDScan 类型的算子，用sql举栗子吧

IndexLookUp栗子 ：

执行计划如下：

看这个sql，是一个通过索引列 user_id 进行了索引范围扫描，和上面讲的一样，他的执行逻辑是，先通过对于索引列 user_id 进行了一个范围扫描，得到所有符合条件的 rowId ，然后通过 rowId 扫描表获得数据，看执行也是，首先在 Build 端，通过 IndexRangeScan 算子，对于索引列 user_id 进行了范围扫描，扫描到的 rowId ，在 Probe 端,在通过 TableRowIDScan 算子，通过 rowId 扫描表获取数据，最终通过 IndexLookUp 算子来汇聚最终的数据

执行计划如下：

每一层级上， Build端 总是先于 Probe端 执行，并且 Build端 总是出现在 Probe端 前面

关于数据汇聚和数据汇聚是什么意思的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 数据汇聚的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据汇聚是什么意思、数据汇聚的信息别忘了在本站进行查找喔。

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