一、准备业务数据

将shop.sql 导入到mysql中

:::color2 1、shop 数据库是业务数据库，支持公司的电商系统的正常运转

2、shop_bi 是分析数据库，主要用于分析各项指标。

   将指标的分析结果也存入这个数据库中。
   分开的好处是：减少业务数据库的压力。

:::

二、使用kettle 实现ETL

其实工作就是将 shop数据库中的数据导入到 shop_bi 中。

1、完成行政区域表areas的导入

表输入：

数据要共享：

2、完成商品分类【goods_cats】的导入

步骤跟第一个areas的导入一摸一样。

3、每隔一周执行一次脚本

4、订单orders每日数据抽取

除了订单表，orders_goods、users、goods这些表都是每天抽取一次。

以订单表为例，说明导入的方式。

转换类型任务，怎么传递参数：

sql:

SELECT *,str_to_date('${dt}','%Y-%m-%d') as dt 
FROM orders 
WHERE substr(createTime,1,10)= '${dt}'

5、每天执行的一个job任务