最近一场调查还是挺意外的,PostgreSQL超越MySQL成为最受欢迎的数据库。身边的客户也有不少开始采用PostgreSQL作为生产的数据库,同时大模型火热、常时记忆的需求,也催生了对向量数据库的需求,而PostgreSQL,众多原因让我不得不把目光投向了这款产品,准备写一篇系列文章介绍PostgreSQL的备份体系、高可用建设、混沌工程、监控体系等内容。
出品 | OSC开源社区(ID:oschina2013) DB-Engines 宣布 Snowflake 成功卫冕,获得了 “2022 年度数据库” 称号。 DB-Engines 是全球知名的数据库流行度排行榜网站,其评选年度数据库的标准为:计算数据库当前最新流行度分数(2023 年 1 月)的同比增长量,分数增长最多的即为年度数据库。 年度 DBMS:Snowflake Snowflake 是一个基于云的数据平台,因其可扩展性、灵活性和性能而广受欢迎。它使用自定义 SQL 引擎和列式数据存储,并提供广泛
天猫双11全天交易额落在了1207亿这个数字上,比我预期中少了一点。不过,天猫双11依然给我带来了很大的震撼——不是数字,而是我在双11媒体中心24小时看到的点点滴滴。 有人说,双11是中国的黑色星期
说到数据库相信很多人都知道,对于很多的公司来说,公司的品种越多,成立的时间越久,对于储存数据的电脑就会要求越高,而且后期还有可能会出现数据丢失的情况。为了防止此种情况的发生,并有效地储存数据资料,就有了云数据仓库。那么什么是云数据仓库?云数据仓库世界排名的厂商有哪些?
通过官网我们知道,snova可以使用PostgreSQL工具,因此,如果想要将linux日志导入snova数据仓库,只需要调用 python3 中的 psycopg2 模块(该模块,仅python3.x可用)。
上两篇里介绍了几种基本的维度表技术,并用示例演示了每种技术的实现过程。本篇说明多维数据仓库中常见的事实表技术。我们将讲述五种基本事实表扩展,分别是周期快照、累积快照、无事实的事实表、迟到的事实和累积度量。和讨论维度表一样,也会从概念开始认识这些技术,继而给出常见的使用场景,最后以销售订单数据仓库为例,给出Kettle实现的作业、转换和测试过程。
从 2009 年到 2021 年,从千万交易额到千亿交易额,双 11 已经开展了 12 年。如今,每年的双 11 以及一个月后的双 12,已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。刚刚过去的 2021 年双 11,就有超过 8 亿消费者参与。
大数据不是海市蜃楼,万丈高楼平地起只是意淫,大数据发展还要从点滴做起,基于大数据构建国家级、行业级数据中心的项目会越来越多,大数据只是技术,而非解决方案,同样面临数据组织模式,数据逻辑模式的问题。它山之石可以攻玉,本文就数据仓库领域数据逻辑模型建设最负盛名的FS-LDM进行介绍,旨在抛砖引玉,希望能够给大家以启迪。
大数据不是海市蜃楼,万丈高楼平地起只是意淫,大数据发展还要从点滴做起,基于大数据构建国家级、行业级数据中心的项目会越来越多,大数据只是技术,而非解决方案,同样面临数据组织模式,数据逻辑模式的问题。它山之石可以攻玉,本文就数据仓库领域数据逻辑模型建设最负盛名的FS-LDM进行介绍,旨在抛砖引玉,希望能够给大家以启迪。参与交流请加群:347018601
Oushu Database(简称OushuDB)是新一代极速云数仓,让企业用户轻松构建核心数仓、数据集市、实时数仓以及湖仓一体数据平台。OushuDB由国人自主研发,符合国家信创标准;通过计算存储分离架构解决了传统数据仓库高成本、高门槛、难维护、难扩展的问题。同时支持各大公有云和私有云。
天猫双11今年交易额落在了1207亿,增速32%,而去年和前年的增长率分别为60%和58%。已进入第八年的双11,看上去有些增长乏力,然而更可能的原因或许在于,今天的双11已经不再是8年前的那个促销活动了,以促销为目的的交易额已不再是它的核心追求,重塑中国人消费观才是其核心要义。 电商平台不再将双11当促销节 天猫双11最初的玩法是“五折”促销,通过大力度优惠来促进消费者剁手,说到双11我们就会想到便宜、低价、划算。然而,优质商品真能做到五折是违背商业规律的,所以过去双11商家为了配合规则,要么调整价格虚
首先,用于支持决策,面向分析型数据处理;其次,对多个异构的数据源有效集成,集成后按照主题进行重组,并包含历史数据,而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
在2023年11月12日,刚经过双11的购物节大压力的阿里,却从17:44起发生了服务宕机,旗下的淘宝、闲鱼、饿了么等服务出现服务中断,甚至让高校学生宿舍的洗衣机都“宕机”了。从阿里云健康看板公布的数据可以看出,阿里云的几乎所有的云产品等服务都受到了影响,影响了全球范围内多个地域。阿里云这次故障,放在整个云厂商界都是炸裂般的存在。阿里云历时3个多小时,服务才陆续恢复。
此外,Gartner预测,到2025年,中国分析型数据库市场来自海外厂商的将只剩下30%,交易型数据库市场海外厂商市场也只会剩下50%左右。
大数据是不是海市蜃楼,来自小橡子只是意淫奥克斯,大数据的发展,而且要从头开始,基于大数据建设国家、项目-level数据中心行业将越来越多,大数据仅供技术,而非溶液,临数据组织模式,数据逻辑模式的问题。
挖掘复杂的数据类型 数据挖掘的其他方法 数据挖掘应用 金融数据分析的数据挖掘 为多维数据分析和数据挖掘设计和构造数据仓库 贷款偿还预测和顾客信用正则分析 针对定向促销的顾客分类与聚类 洗黑钱和其他金融
简单是最好的策略。 数据服务公司如何构建数据仓库?我曾担任一家平台的实时计算工程师,该平台旨在允许用户搜索公司的业务数据、财务和法律详细信息。已采集300多个维度、3亿+实体信息。我和我的同事的职责是确保这些数据的实时更新,以便我们能够为我们的注册用户提供最新的信息。这就是我们数据仓库面向客户的功能。除此之外,它还需要支持我们内部营销和运营团队的临时查询和用户细分,这是随着我们业务的增长而出现的新需求。
关于数据仓库的概念、原理、建设方法论,网上已经有很多内容了,也有很多的经典书籍,本文更想聊聊企业数据仓库项目上的架构和组件工具问题。
开源数据库中有一堆冤家,我想大家都知道,那就是MySQL与Postgre SQL。两个派系的恩怨情仇从何而来,今天我们将从非技术的角度来进行分析。 本文仅代表个人观点,如有不同意见欢迎交流。 说明:本文主要的关注点,是MySQL与PostgreSQL的非技术比较。 简单评价 MySQL流行较多,PostgreSQL功能更全面。其主要原因是,MySQL很早的时候,就支持主从复制,在互联网起步(2000年后第一次互联网大潮)的时候,被广泛使用。PostgreSQL到2010年左右才首次支持主从复制,无法作为互
本文介绍了数据仓库及其在技术社区中的应用,并重点讲解了数据仓库中的事实表和维度表的设计。在数据仓库中,通过将事实表与维度表关联,可以灵活地根据维度表中的属性进行查询。同时,通过在事实表和维度表之间建立关联,可以实现灵活的维度与度量之间的转换。最后,本文讲解了如何设计数据仓库以满足技术社区的需求,并提供了相应的示例。
导读:本文主要给大家介绍什么是PostgreSQL数据库、PostgreSQL有哪些强大的功能及其目前的一些应用情况,以便大家对PostgreSQL有一个初步的认识。
数据湖是一个集中的存储库,允许您以任何规模存储所有结构化和非结构化数据。您可以按原样存储数据,而不必首先构造数据,并运行不同类型的分析—从仪表板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习,以指导更好的决策。
《数据仓库工具箱—维度建模的完全指南》是数据仓库建模方面的经典著作, 1996年第一版出版被认为是数据仓库方面具有里程碑意义的事件。作者kimballl是数据仓库方面的权威,他将多年的数据仓库建模实战经验、技巧融入本书。他提出的许多维度建模概念被广泛应用于数据仓库的设计和开发中。
数据库管理系统继续向云迈进——这个举措正在造就越来越复杂的供应商和产品格局。该魔力象限将帮助数据和分析负责人在复杂且快速变化的市场中做出正确的选择。 战略规划假设 到2025年,组织偏爱使用云来管理数据将大大缩减供应商版图,而多云的增长将加大数据治理和集成的复杂性。 到2022年,云数据库管理系统(DBMS)的收入将占DBMS市场总收入的50%。 市场定义/描述 Gartner对云DBMS市场的定义如下。核心功能是指供应商完全提供由供应商管理的公共云或私有云软件系统,这种系统负责管理云存储平台上的数据。数据
内容来源:2017 年 10 月 21 日,深奇智慧联合创始人高扬在“PostgreSQL 2017中国技术大会”进行《基于Greenplum,postgreSQL的大型数据仓库实践》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
大部分互联网公司的本质,是吸引更多的商户(B)或用户(C)来使用自己的产品(P),并使得他们愿意为其花钱买单。基于这个特性,我们可以把一家互联网公司比作一家餐馆,将互联网公司的职位和餐馆里的职能一一对应起来。 对应关系大致是这样的: - 研发工程师 - 准备食材; 数据仓库工程师 - 食材筛选、归类 & 切菜; 算法工程师 - 炒菜; 运维工程师 - 洗碗 / 餐具归类; 产品设计师 / 产品经理 (PD/PM)- 设计菜单; 产品运营 - 设计菜品的优惠活动和套餐等; 数据分析师(BI)- 服务顾客; 美
“双11”带来的购物狂潮余温尚存,“双12”又火热来袭,而面对愈演愈烈的促销大战,云市场显然已按耐不住云服务商的热情,各家动作频频,其中以阿里云、天翼云、腾讯云为主要代表,借助岁末年关纷纷推出大幅度优惠促销活动。业内专家认为,作为如今最火爆的新兴市场,越来越多的 “云”企业短兵相接、各展所长,预计1-3年内中国必有几个非常大的云服务商强势崛起。 云市场短兵相接,促销活动夺眼球 记者了解到,12月18日前后,云服务商活动相对集中,中国电信、阿里、腾讯等大品牌均在此前后开展活动,其中,主要三家云
DB-Engines最近发布了2020年10月份的数据库排名。该网站根据数据库管理系统的受欢迎程度对其进行排名,实时统计了359种数据库的排名指数。前10名的排行情况详见下图:
数据猿导读 随着数据量的不断增大、接入的系统越来越多,系统加工效率逐步降低,满足内部数据分析和监管机构的监管数据不断增加的需求,农业银行在2013年开始建设完全自主可控的大数据平台。 本篇案例为数据猿
OLTP(On-Line Transaction Processing):联机事务处理
数据库界最近的一个趋势是将数据库拆解成它的组成部分。每个组件都是单独提供的,因此基础设施工程师可以将它们集成到数据库中。
2021年有两条主线,一个是生态系统和商业模式的成熟,比如早在2020年就上市的云数据仓库公司 Snowflake 公司站稳了在资本市场的脚跟、Databricks、Dataiku、Datarobot 等公司估值更高了并且募集了大量的资金,甚至正在追求 IPO;另一方面则是新一代的数据和机器学习创业公司正在崛起,无论是几年前还是几个月前成立的公司都在过去一年左右经历了突飞猛进的增长。
6月是中国电商平台的年中促销时间,京东和天猫的618大促正如火如荼地开展。在企业级服务市场,一直善于将“消费市场”玩法移植到“企业市场”的钉钉,借助周年庆也开展了系列活动,比如有前段时间火爆的“你问,我答”活动;当然,最受人关注的还是限时半价促销活动——跟电商平台的大促一样搞得有声有色。
大家好,我是腾讯云开发者社区的 Front_Yue,本篇文章将带领大家一起了解腾讯云BI的使用流程以及它的独特优势。
2003年至今淘宝网从零开始飞速发展,走过了13个年头,支撑淘宝业务野蛮式生长背后是一套不断完善的技术平台,淘宝大数据平台,就是其中非常重要的一个组成部分,承担了数据采集、加工处理、数据应用的职责,淘
在2018年8月2日,Oracle数据库大会在北京举行,在这个会议上,有哪些重要信息披露?Oracle的数据库战略又发生了哪些改变?用户最关心的数据库特性是什么?而Oracle又是如何倾听用户的建议?
大部分互联网公司的本质,是吸引更多的商户(B)或用户(C)来使用自己的产品(P),并使得他们愿意为其花钱买单。基于这个特性,我们可以把一家互联网公司比作一家餐馆,将互联网公司的职位和餐馆里的职能一一对应起来。
谈起.NET/.NET Core的企业级实战案例,电商项目是典型代表。其中高负载、高并发、高可用性等问题是考核.NET技术性能的重要指标。下面整理的几个电商项目都是国内外著名的真实电商应用系统。
腾讯云数据仓库PostgreSql TDSQL,PingCAP的TiDB,阿里的OceanBase,华为云DWS,都是HTAP的业内常用数仓,可以一站式解决需求。
双11的硝烟已经弥漫在每个角落——不只是互联网,还有线下实体;不只是内地市场,还有香港台湾等境外市场;不只是促销大战,而是在产品、体验、服务和物流等维度共同发力。更重要的是,今年双11不再将不断提升GMV当做唯一目标,而是把应用新技术、推动新模式当做重点。天猫刚刚举办的一个活动体现了这一点。 11月3日,双十一进入一周倒计时,天猫邀请了几十家全球顶尖科技公司搞了一场“T20”峰会,全称为天猫双11全球创智生态峰会,参会者包括Intel,CES、iRobot、戴森、BOSE、惠人、飞利浦、博朗、BEATS、H
双11结束了,1207亿全天成交额再破纪录。尽管这个活动只有24小时,但其给中国带来的影响却是深远的。正如科技评论人Keso在文章中的评论:“马云改变了中国”。马云在双11晚会上的总结是,双十一的成交
ClickHouse 最近发表了一篇精彩的文章,描述了 Snowflake 和 Redshift 等云数据仓库已经不能满足新的客户需求,并且指出许多企业已经发现他们的云数据仓库成本是不可持续的。
数据,对一个企业的重要性不言而喻。如何利用好企业内部数据,发挥数据的更大价值,对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一,数据仓库在企业内部扮演着重要的角色。构建并正确配置好数据仓库,对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库,可以让数据分析师们如鱼得水;否则是可能使企业陷入无休止的问题之后,并在未来的企业竞争中处于劣势。随着越来越多的基础设施往云端迁移,那么数据仓库是否也需要上云?上云后能解决常见的性能、成本、易用性、弹性等诸多问题嘛?如果考虑上云,都需要注意哪些方面?目前主流云厂商产品又有何特点呢?面对上述问题,本文尝试给出一些答案,供各位参考。本文部分内容参考了MIT大学教授David J.DeWitt的演讲材料。
本文最初发表于 OtterTune 网站,经原作者 Andy Pavlo 授权,InfoQ 中文站翻译并分享。
分布式数据仓库模型的架构设计,受分布式技术的影响,很多有自己特色的地方,但是在概念模型和逻辑模型设计方面,还是有很多可以从传统数据仓库模型进行借鉴的地方。NCR FS-LDM数据模型是金融行业事实上的工业标准。也是各行业数据仓库模型的基础和蓝本。本文以NCR FS-LDM10.0版本为基础,介绍NCR FS-LDM主题域模型的划分和定义。
日前,腾讯云数据库开源产品TDSQL PG版(开源代号TBase)宣布推出重磅升级——经过一年半的打磨,上万张表访问场景下,内存占用节省60%;查询性能提升百倍;SQL语句兼容性增强。同时,大力提升原有数据库版本在分布式场景下的易用性。 TDSQL PG版是一款具备HTAP能力、经过腾讯多年持续投入研发的数据库产品,是腾讯云数据库团队在开源的 PostgreSQL 基础上研发的企业级分布式HTAP数据库管理系统,能够提供成熟的一站式解决方案。腾讯云数据库技术总监李跃森介绍到,“在首次开源的10天内,TD
编译 | 核子可乐、Tina Databricks 与 Snowflake 之间的激烈竞争再上新台阶,甚至有可能给整个数据仓库领域带来更加深远的影响。 短短半个月,大数据领域新一代领军企业 Databricks 和 Snowflake 就互撕了几回。 11 月 2 日,Databricks 在其官方博客发布声明,表示其数据湖仓(lake house)技术创下 TPC-DS 基准测试新记录,并强调第三方研究表明实际性能可达 Snowflake 的 2.5 倍。 在博客中,Databricks 声称这是一
在企业数字化转型的当下,数据仓库的云端构建成为主流趋势,Gartner 预测,到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。
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