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影响数据检索效率的几个因素

1、衡量信息检索效率的指标有查全率、查准率、漏检率、误检率、检索速度。查全率(Recall Ratio)是指从数据库内检出的相关的信息量与总量的比率。查全率绝对值很难计算，只能根据数据库内容、数量来估算。

2、数据质量：数据质量是影响查全率和查准率的重要因素之一。如果待检索的数据质量较低或存在噪音、缺失或错误，可能会导致漏检或误检，从而影响查全率和查准率。

3、检索系统的质量：中国知网检索系统是否能够全面、准确地收录相关文献是影响检索效果的重要因素，检索系统收录的文献不全面或有偏差，那么用户无法获得理想的检索结果。

4、”信息检索效率，不仅是影响信息检索系统价值的主要因素，还是人们评价信息检索质量的重要指标。信息检索效率是指全、准、快、便、省（检全率、检准率、检索方便性、检索成本与效益），最主要的是“全”和“准”。

如何用sqoop将hive分区表信息导入到mysql命令

这个导出类执行过程中，可以在浏览器中看一下http：//master：50030页面。会发现导出数据也是一个把任务转换为mapreduce执行的过程。当然，上面的java代码，也可以用命令行来实现。

大部分利用hive做数据分析的步骤是先用hive将统计结果导出到本地文件或者Hive的其他表中，再将本地文件导入到mysql或者利用sqoop将Hive表导入到mysql中。今天同事给推荐了一个利用udf函数直接将统计结果导入mysql的方法。

sqoop导入mysql中表不需要手动创建。连接到hive的默认数据库后会自动创建的。

首先在Navicat for MySQL 管理器中，创建目标数据库。点击创建好的目标数据库website点的”表“一项，在右边会出现导入向导选项。选择SQL Server数据库ODBC，“下一步”，数据链接属性－SQLSERVER-ODBC。

为刚刚安装的mysql数据源，用户/系统dsn为mysqldns。在‘指定表复制或查询’中选择‘从源数据库复制表和视图’，在‘选择源表和视图’里，选择需要导入的表，即可将数据从mssqlserver数据库导入到mysql数据库中。

hana数据库与数据仓库区别

数据仓库：是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现的存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大得多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析。

但是，数据库通常更关注业务交易处理（OLTP），而数据仓库更关注数据分析层面（OLAP），由此产生的数据库模型上也会有很大的差异。

数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。“与时间相关”：数据库保存信息的时候，并不强调一定有时间信息。

sql语句上下两行的日期相减

1、是计算postgresqlpartition的终止日期。enddate 是返回 datetime 或 smalldatetime 值或日期格式字符串postgresqlpartition的表达式。返回类型 integer 注释 startdate 是从 enddate 减去。如果 startdate 比 enddate 晚postgresqlpartition，返回负值。

2、sql日期函数：DateDiff求两个日期之间的差，如：select DataDiff(day，2011-03-01，2011-03-05)--- 结果4 定义和用法 DATEDIFF() 函数返回两个日期之间的天数。

3、可以通过to_date方式统一时间样式，之后通过做差的形式来进行值获取时间差，。

4、可以用这样的语句：如2个时间字段是begindate，enddate，单位用小时。