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【观点】最适合数据分析师的数据库为什么不是MySQL？！

数据分析数据库云数据库 SQL Server postgresql sql server

数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就，分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能，而是编写查询语句时的细节。例如，在

2018-04-25

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SQL Server 2016将支持R编程语言

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R编程语言最早出现于1993年，而在2000年，它的第一个符合产品质量的版本R-1.0发布了。自那之后，R就成为了统计分析方面的业界标准，围绕着这门语言出现了大量的图形界面工具，以及可用于各种IDE及文本编辑器的包。 Revolution Analytics是一家成立了9年的公司，他们为R语言提供商业级的支持服务。但就在最近，微软收购了这家公司，作为他们向大数据及机器学习领域迈出的第一步。这次收购的结果是在即将问世的SQL Server 2016中将提供对R语言的支持。 SQL Server R Servi

2018-04-23

1.5K0

SQL Server优化50法

查询速度慢的原因很多，常见如下几种： 1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。 3、没有创建计算列导致查询不优化。 4、内存不足 5、网络速度慢 6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量） 7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。 9、返回了不必要的行

2018-04-18

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