货币型数据

在添加数字与货币型数据“格式”的设置方法时，请确保将字段数据类型设置为“数字”。单击格式旁的下拉箭头，选择所需的货币格式即可完成货币型数据的设置。右键单击“部门表”，选择“设计视图”命令以打开表的设计视图窗口。

货币类型Money使用8字节，精确到千分之十的货币单位；Smallmoney使用4字节，精确到千分之十，小数点后限制到4位，可包含适当的货币符号，如£100代表100英镑。

规范货币类型的 Hive UDF 函数，这个工具适合在金融数据时需要将不同格式货币标准化的场景。你知道，大数据环境下，尤其是在金融行业，经常会遇到各种各样不标准的货币格式。这个 UDF 函数可以你把这些杂乱无章的货币符号统一成一个标准格式，像是统一成“USD”那样。其实它就是基于 Hive 的自定义函数（UDF）来这些数据的，创建和使用都不难，搞定后直接在 SQL 查询里调用就行了。 这个函数的代码框架也挺，你需要写个 Java 类，继承自GenericUDF，重写evaluate方法。你要做的其实就是把输入的货币类型转成标准格式，像“CNY”转换成“USD”。代码上传到 HDFS 后，注册成

你要记录货币交易数据？currency_monitor是个不错的选择。它记录了从 3 月 7 日到 3 月 16 日之间，基于sqlite3操作的数据库。数据库结构简单，包含时间戳（timestamp）、基准货币（first_leg）、计价货币（second_leg）、卖出价（ask）、买入价（bid）和交易名称（the exchange name）。这些数据列设计挺清晰，你快速抓住交易的关键。sqlite3的使用也让操作变得更加轻松，存储与查询都不复杂，适合需要快速搭建和小型应用的场景。如果你刚开始接触数据库，currency_monitor的结构和功能能让你学到不少实用知识。嗯，数据清晰、

关系型数据库 采用关系模型组织数据，使用二维表格模型，由表和关系组成。 非关系型数据库 不使用关系模型，存储方式灵活多变。

世界主要国家货币的SQL文件可以通过以下链接免费下载。这些文件包含了各国货币的详细信息和历史数据。

星型雪花型结构实例 Sales 事实表 | 字段 | 说明 ||---|---|| time_key | 时间维度外键 || item_key | 商品维度外键 || branch_key | 分支机构维度外键 || location_key | 地理位置维度外键 || units_sold | 销量 || dollars_sold | 销售额 || avg_sales | 平均销售额 | Shipping 事实表 | 字段 | 说明 ||---|---|| time_key | 时间维度外键 || item_key | 商品维度外键 || shipper_key | 承运商维度外键 || f

本 PPT 包含 17 个文件，详细介绍了关系型数据库 (MySQL) 的概念。关系型数据库以行和列的形式组织数据，形成易于理解的表。多个表共同构成一个数据库。

这是数据库基础课件，设计初衷是为了让数据库初学者能够轻松理解和掌握关系型数据库的基本概念和操作方法。

MongoDB 的文档型数据结构挺灵活，拿来做 Web 后台存储或者内容管理系统还挺顺手的。它不是传统的表格结构，而是用 JSON 一样的文档来存数据，嵌套字段随你搞，扩展性也强。 MongoDB 的水平扩展挺实用，数据量一大，直接加节点就行，性能也能跟上。而且它不用提前定义好字段类型，结构爱怎么变就怎么变，开发效率确实高。 查询也不复杂，用的就是类似 JSON 的查询语法，比如按条件查、聚合统计啥的，写起来直观。写个复杂点的查询也不算难，上手挺快。 还有一点挺关键的，就是复制集这块。你一部署复制集，它就能自动搞定主从、切换、备份这些事，挂一台也不怕，挺稳。 如果你正做需要快速开发、又得大量数