SQL SERVER查詢時間是一年中第幾周的函數(shù)

SQL SERVER查詢時間是一年中第幾周，使用函數(shù) datepart()。

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例：查詢 ‘2017-1-1’是2017年的第幾周,語句如下

select?datepart(wk,'2017-1-1')

datepart函數(shù)說明

一、函數(shù)功能：DATEPART() 函數(shù)用于返回日期/時間的單獨部分，比如年、月、日、小時、分鐘等等。

二、語法：DATEPART(datepart,date)

三、參數(shù)說明：date?參數(shù)是合法的日期表達式。datepart?參數(shù)可以是下列的值：

四、實例演示

假設我們有下面這個 "Orders" 表：

我們使用如下 SELECT 語句：

SELECT?DATEPART(yyyy,OrderDate)?AS?OrderYear,

DATEPART(mm,OrderDate)?AS?OrderMonth,

DATEPART(dd,OrderDate)?AS?OrderDay

FROM?Orders

WHERE?OrderId=1

結果：

數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)建模的幾種思路

數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)建模的幾種思路主要分為一下幾種

1. 星型模式

星形模式(Star Schema)是最常用的維度建模方式。星型模式是以事實表為中心，所有的維度表直接連接在事實表上，像星星一樣。星形模式的維度建模由一個事實表和一組維表成，且具有以下特點：a. 維表只和事實表關聯(lián)，維表之間沒有關聯(lián)；b. 每個維表主鍵為單列，且該主鍵放置在事實表中，作為兩邊連接的外鍵；c. 以事實表為核心，維表圍繞核心呈星形分布；

2. 雪花模式

雪花模式(Snowflake Schema)是對星形模式的擴展。雪花模式的維度表可以擁有其他維度表的，雖然這種模型相比星型更規(guī)范一些，但是由于這種模型不太容易理解，維護成本比較高，而且性能方面需要關聯(lián)多層維表，性能也比星型模型要低。所以一般不是很常用

雪花模式

3．星座模式

星座模式是星型模式延伸而來，星型模式是基于一張事實表的，而星座模式是基于多張事實表的，而且共享維度信息。前面介紹的兩種維度建模方法都是多維表對應單事實表，但在很多時候維度空間內(nèi)的事實表不止一個，而一個維表也可能被多個事實表用到。在業(yè)務發(fā)展后期，絕大部分維度建模都采用的是星座模式。

星座模型

什么是數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)倉庫在哪里保存數(shù)據(jù)。BI項目需要用到哪些技術

數(shù)據(jù)倉庫還是數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)還是在數(shù)據(jù)庫里放著呢,不過是按照數(shù)據(jù)倉庫的理念去設計架構和開發(fā)數(shù)據(jù)庫.BI項目主要運用數(shù)據(jù)倉庫,OLAP,和數(shù)據(jù)挖掘的技術,細分下來又有主流數(shù)據(jù)庫的開發(fā),如oracle,db2,sqlserver, java,cognos,bo,biee,sas,spss,clementine,weka等等

請問數(shù)據(jù)倉庫的作用，數(shù)據(jù)倉庫在CRM中的意義是什么

首先明晰什么是數(shù)據(jù)倉庫，直白的說，數(shù)據(jù)倉庫就是數(shù)據(jù)集的存儲倉庫，其構建方式自上而下，自下而上的緊湊步驟就不再贅述了，其數(shù)據(jù)倉庫分為傳統(tǒng)經(jīng)分數(shù)據(jù)倉庫和現(xiàn)在業(yè)務運營型數(shù)據(jù)倉庫（有的場景下統(tǒng)稱為數(shù)據(jù)中心），分層按域形成數(shù)據(jù)的層次化管理和存儲，面向不同的應用接口，分層可能是基礎層（數(shù)據(jù)源）、中間層（匯總）、集市層（面向主題、應用）等等，這個按企業(yè)業(yè)務需求不同劃分會有差異；按域可能是客戶域、產(chǎn)品域、賬單域等等，同上。EDW的意義在于做分析決策，企業(yè)業(yè)務支撐等等。

對于CRM我想你應該比較了解了（根據(jù)你問的問題），里面有客戶基本信息、積分信息等等（具體內(nèi)容不在這里列舉），EDW綜合這些資料信息，過濾處理，根據(jù)分析因子建立分析模型（客戶保有、中高端客戶細分等等），這些信息都來自類似CRM這樣的業(yè)務系統(tǒng)。先就說到這里吧