首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用直通sql连接到Teradata获取有关数据插入、SAS日志中的更新的统计信息

直通SQL是一种直接连接到Teradata数据库的方法,可以用于获取有关数据插入和SAS日志中的更新的统计信息。Teradata是一种关系型数据库管理系统(RDBMS),被广泛用于大规模数据仓库和分析应用。

使用直通SQL连接到Teradata可以实现高效的数据查询和分析。通过直接连接到Teradata数据库,可以绕过中间层的数据传输和转换,提高数据访问的速度和效率。

优势:

  1. 高性能:Teradata是为大规模数据处理而设计的,具有出色的并行处理能力和优化查询引擎,可以快速处理大量数据。
  2. 可扩展性:Teradata支持水平扩展和垂直扩展,可以根据需求灵活扩展数据库的容量和性能。
  3. 多维分析:Teradata提供了丰富的分析函数和工具,支持复杂的多维分析和数据挖掘。
  4. 数据安全:Teradata提供了强大的安全功能,包括访问控制、数据加密和审计日志等,保护数据的机密性和完整性。

应用场景:

  1. 大数据分析:Teradata适用于处理大规模的结构化和半结构化数据,可以用于各种大数据分析场景,如市场营销分析、风险管理、客户关系管理等。
  2. 数据仓库:Teradata可以作为企业级数据仓库的核心,集成和管理各种数据源,提供一致的数据视图和分析能力。
  3. 实时数据处理:Teradata支持实时数据加载和查询,可以用于实时监控、实时报表和实时决策等应用。
  4. 业务智能:Teradata提供了丰富的报表和可视化工具,可以帮助企业进行业务智能分析和决策支持。

腾讯云相关产品: 腾讯云提供了一系列与云计算和数据库相关的产品和服务,以下是一些推荐的产品和产品介绍链接地址:

  1. 云数据库TDSQL:https://cloud.tencent.com/product/tdsql
  2. 云数据仓库CDW:https://cloud.tencent.com/product/cdw
  3. 数据传输服务DTS:https://cloud.tencent.com/product/dts
  4. 数据安全服务DSW:https://cloud.tencent.com/product/dsw

请注意,以上推荐的腾讯云产品仅供参考,具体选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

什么是 RevoScaleR?

它包括以下功能: 访问外部数据集(SAS、SPSS、ODBC、Teradata 以及分隔和固定格式文本)以在 R 中进行分析 在高性能数据文件中高效地存储和检索数据 清理、探索和操作数据 快速、基本统计分析...借助 RevoScaleR 数据导入功能,您可以访问 SAS 文件、SPSS 文件、固定格式或分隔文本文件、ODBC 连接、SQL Server 或 Teradata 数据数据,将其导入内存数据框...可以以分布式方式执行 RevoScaleR 分析函数支持远程计算上下文,并且仅在机器学习服务器以下平台上可用:HDInsight、Hadoop (Spark)、TeradataSQL Server...数据清理、探索和操作 使用数据集时,第一步是清理和探索。使用 RevoScaleR,您可以快速获取有关数据信息(例如,多少行和变量)以及数据集中变量(例如名称、数据类型、值标签)。...借助 RevoScaleR 汇总统计和多维数据集功能,您可以检查有关数据汇总信息并快速绘制直方图或变量之间关系。 RevoScaleR 还提供了 R 用于数据转换和操作所有功能。

1.3K00

与oracle相比,mysql有什么优势_sql数据库和oracle数据

mysql:以表级锁为主,对资源锁定粒度很大,如果一个session对一个表加锁时间过长,会让其他session无法更新此表数据。...oracle:使用行级锁,对资源锁定粒度要小很多,只是锁定sql需要资源,并且加锁是在数据数据行上,不依赖与索引。所以oracle对并发性支持要好很多。...数据持久性 oracle:保证提交数据均可恢复,因为oracle把提交sql操作线写入了在线联机日志文件,保持到了磁盘上,如果出现数据库或主机异常重启,重启后oracle可以考联机在线日志恢复客户提交数据...热备份 oracle:有成熟热备工具rman,热备时,不影响用户使用数据库。即使备份数据库不一致,也可以在恢复时通过归档日志和联机重做日志进行一致回复。...sql语句扩展和灵活性 mysql:对sql语句有很多非常实用而方便扩展,比如limit功能,insert可以一次插入多行数据,select某些管理数据可以不加from。

2.3K20

主流大数据分析软件全面接触

我们将在本文对九个主流大数据分析软件厂商产品进行对比,即Alteryx、 IBM、KNIME.com、 Microsoft、 Oracle、 RapidMiner、SAP、 SASTeradata...数据范围分析。要分析数据范围涉及很多方面,如结构化和非结构化信息,传统本地数据库和数据仓库、基于云端数据源,大数据平台(如Hadoop)上数据管理等。...但是,不同产品对非传统数据湖(在Hadoop内或其他用于提供横向扩展NoSQL数据管理系统内)上数据管理提供支持程度不一。如何选择产品,企业必须考虑获取和处理数据量及数据种类特定需求。...大型厂商数据分析工具只是更大工具生态系统一部分。可以假定,来自同一个超级大型厂商产品至少已集成,并且旨在一起使用。...IBM、Oracle、RapidMiner、Teradata和微软产品根据不同级别划分版本,许可证书费用与特性、功能、对分析数据量或者产品可使用节点数限制成正比。

1.8K80

【观点】扒一扒这个数据挖掘行业,黄油和面包

说起公司,有很多种分类方式,我这里选择几个指标(规模、产品线、solution、项目数量) 一级:IBM、TeradataSas 二级:Accenture、Ernst...,主要为互联网公司、零售业一些公司 三级公司还包括国内厂商和咨询公司:亚信、华为、斯特奇、融通、华胜、盈、神马、联创、新华信……这些见过猪跑,没吃过猪肉类型……...SAS在北京西安有研 发中心,这个是其他公司不具备,因此SAS有资格成为一级公司,IBM和Teradata在中国也有研发中心,不过对其挖掘产品开发工作不多,这个可 以去打听一下,一个在上地,一个在五道口...正规军具备详尽知识体系、战略思想、解决方案、软件架构、较好数学,计算机,统计理论背景等等,这些都是野战军不具备,当然野战军中也有游侠一样高人,出来也是秒杀正规军一片人马,我这里指只是一般情况。...接到猎头电话时候,我一般三级公司就是瞧瞧看看,一级二级才列为正式考虑对象。

1K130

Apache顶级开源项目——机器学习库MADlib简介与应用实例

在MADlib,计算一个图pagerank,需要两个表格作为输入数据,第一个表格是vertex(节点),用来保存节点信息,第二个表是edge(边),用来保存节点指向节点情况。...以下是该客户当时数据分析工作流程。原始数据都导入并存在Greenplum。之后,数据被导入SAS,进行了数据清洗和准备。...再之后数据又从SAS中导入了EXCEL,在EXCEL建模计算Information Value 和Weight of Evidence, 即信息量和证据权重。...现有API日志数据量很大,现有数据分析团队缺乏大数据分析技能。 在与Pivotal合作后,我们为他们提供了以下解决方案:使用MADlib进行聚类分析,建立一个sessionization模型。...这个项目的数据源主要包括用户api 访问日志和customer profile,涉及45天访问情况,50亿行数据,百万级别的用户信息

87180

业界常见数据挖掘软件介绍

+13个统计分析算法;大部分算法执行速度都远快于SPSS等相应算法。...Intelligent Miner for Data可以挖掘包含在数据库、数据仓库和数据中心中隐含信息,帮助用 户利用传统数据库或普通文件结构化数据进行数据挖掘。...3.2 Enterprise Miner[5] 这是一种在我国企业得到采用数据挖掘工具,比较典型包括上海宝钢配矿系统应用和铁路部门在春运客运研究应用。...3.3 SPSS Clementine SPSS Clementine是一个开放式数据挖掘工具,曾两次获得英国政府SMART 创新奖,它不但支持整个数据挖掘流程,从数据获取、转化、建模、评估到最终部署全部过程...在自己Java程序中使用Weka。

1.2K40

Apache顶级开源项目——机器学习库MADlib简介与应用实例

在MADlib,计算一个图pagerank,需要两个表格作为输入数据,第一个表格是vertex(节点),用来保存节点信息,第二个表是edge(边),用来保存节点指向节点情况。...以下是该客户当时数据分析工作流程。原始数据都导入并存在Greenplum。之后,数据被导入SAS,进行了数据清洗和准备。...再之后数据又从SAS中导入了EXCEL,在EXCEL建模计算Information Value 和Weight of Evidence, 即信息量和证据权重。...现有API日志数据量很大,现有数据分析团队缺乏大数据分析技能。 在与Pivotal合作后,我们为他们提供了以下解决方案:使用MADlib进行聚类分析,建立一个sessionization模型。...这个项目的数据源主要包括用户api 访问日志和customer profile,涉及45天访问情况,50亿行数据,百万级别的用户信息

2K100

【干货】推荐19款最常用数据挖掘工具

数据挖掘或“数据知识发现”是通过人工智能、机器学习、统计数据库系统发现大数据集中模式过程。...数据挖掘通常涉及到四种任务: 分类: 将熟悉结构概括为新数据任务 聚类: 在数据以某种方式查找组和结构任务,而不需要在数据使用已注意结构。...它还可以为整个企业自动化、调度和部署创建SQL和PL / SQL脚本。 4. Teradata ?...Teradata认识到,尽管大数据是令人敬畏,但如果您实际上并不知道如何分析和使用它,那么它是毫无价值。 想象一下,有数百万数据点没有查询技能。 这就是Teradata所提供。...它还包含了数据分析、不同可视化、从散点图、条形图、树、到树图、网络和热图特征。 12. SAS Data Mining ? 使用SAS Data Mining商业软件发现数据集模式。

1.2K31

干货 | 19款最好用免费数据挖掘工具大汇总

数据挖掘或“数据知识发现”是通过人工智能、机器学习、统计数据库系统发现大数据集中模式过程。...数据挖掘通常涉及到四种任务: 分类: 将熟悉结构概括为新数据任务 聚类: 在数据以某种方式查找组和结构任务,而不需要在数据使用已注意结构。...它还可以为整个企业自动化、调度和部署创建SQL和PL / SQL脚本。 4. Teradata ?...Teradata认识到,尽管大数据是令人敬畏,但如果您实际上并不知道如何分析和使用它,那么它是毫无价值。 想象一下,有数百万数据点没有查询技能。 这就是Teradata所提供。...它还包含了数据分析、不同可视化、从散点图、条形图、树、到树图、网络和热图特征。 12. SAS Data Mining ? 使用SAS Data Mining商业软件发现数据集模式。

1.7K20

干货 | 19款最好用免费数据挖掘工具大汇总

数据挖掘或“数据知识发现”是通过人工智能、机器学习、统计数据库系统发现大数据集中模式过程。...数据挖掘通常涉及到四种任务: 分类: 将熟悉结构概括为新数据任务 聚类: 在数据以某种方式查找组和结构任务,而不需要在数据使用已注意结构。...Teradata Teradata认识到,尽管大数据是令人敬畏,但如果您实际上并不知道如何分析和使用它,那么它是毫无价值。 想象一下,有数百万数据点没有查询技能。...它还包含了数据分析、不同可视化、从散点图、条形图、树、到树图、网络和热图特征。 12. SAS Data Mining 使用SAS Data Mining商业软件发现数据集模式。...实际上,有数以千计库可以集成到R环境,使其成为一个强大数据挖掘环境。它是一个免费软件编程语言和软件环境,用于统计计算和图形。 在数据采矿者中广泛使用R语言进行统计软件和数据分析。

94920

SAS Says】扩展篇:IML(2)

已经更新完,可以回复M,进入目录,点击链接查看。 【SAS Says】统计篇 介绍SAS统计方面的一些应用,包括主成分、判别分析、logistic模型、非参数检验等等。统计篇需要晚些才能与大家见面。...【SAS】扩展篇 包括矩阵模块IML、宏语句、sql模块以及贝叶斯等。正在更新。 上节(点击查看):【SAS】扩展篇:IML(1) 本节目录: 1. 元素函数 2....第一部分介绍元素函数,它针对矩阵内元素进行操作,如将矩阵里数据取绝对值、取余等等;第二部分介绍矩阵函数操作,它针对整个矩阵操作,如查询矩阵列数、行数等信息、将矩阵分块、插入一个子矩阵、生成一个随机数矩阵等...loc(条件):返回满足条件元素标号,还可以与截取运算符[]搭配使用获取标对应数值。...value矩阵; insert(M1,M2,插入第n行,或插入第m列):将矩阵M2插入矩阵M1插入第n行,或者第m列,注意m和n必须有一个为0,因为这两个只能指定一个。

1.5K60

DAS Over FC 技术允许 ATTO 分解存储并完成 vSAN 认证套件

除了用于引导 SD 卡和用于日志记录单个 SAS SSD 之外,不存在任何内部存储,并且所有存储都放置在外部 SAS JBOD。使该测试具有开创性是存储配置:传输协议是光纤通道 (FC)。...第二个 HBA 上两个端口都 接到 FC 交换机,XstreamCORE 第四个 FC 端口也上行链接到交换机,以创建结构。 在 FC 架构,分区通常管理 FC 启动器和目标的配对。...下面包含测试环境拓扑结构。 成功完成全闪存测试套件所有测试后(全闪存,共享启动 盘除外,这被认为与此目的无关)ATTO 将与所有相关制造商共享 测试数据。...二、测试环境整体测试台使用 HK-ATTO XstreamCORE 技术 vSAN 存储分解现有节点磁盘组扩展,每个节点将一个 FC 端口连接到每个 XstreamCORE 7550,两个连接到 FC...图片服务器数据图片光纤通道连接图片SAS 连接图片

98620

【学习】Think SAS(一)

R是好东西,不只是在COS,现在全世界统计系和统计学生当中,R是主导性学术语言。但不妙是,国内高校学生,学SAS明显少了,医药、 金融等行业经常苦于招不到合适SAS程序员。...SMC是SAS产品元数据管理统一心。...但长期看来,模式还是很明 显,比如,通用型编程语言C/C++、Java、Perl、Python等一直占据这个榜单榜首,而SAS,则一直是数据分析类语言龙头,与 Oracle数据库内置PL/SQL...在2010年4月这份榜单,我们可以把常见统计分析类语言(关于“统计分析类语言”,这里表述不够精确,比如Matlab,可以作为统计分析工具用,但更多用在科学计算方面。得其大意了。)...说说我们身边机会。SAS使用者大多集中在医药、金融等行业。现在国际上大药厂(辉瑞、拜耳、诺华,……)纷纷在中国 开研发中心,对生物统计师(Biostatistician,包括统计师和程序员。

1.9K40

2017最佳数据科学平台

Gartner是世界第一家信息技术研究和分析公司,每年他们Magic Quadrant(魔力象限)都会评选出全球各个行业中最优秀品牌。...我们对比了Gartner2017年数据科学平台魔力象限和它2016年版本在“领头羊”(Leaders)和“黑马”(Challengers)明显改变,其中包含IBM, SAS, RapidMiner...5个新公司加入了2017年魔力象限(MathWorks, H2O.ai, Dataiku, Domino Data Lab 和 Teradata),而且5个2016年魔力象限企业并未上榜(Lavastorm...SAS现在更关注使用VAS交互建模,而不是继续支持其传统基础SASSAS保持了在领导者象限优势地位,但是其多产品混乱和高成本担忧导致执行能力下降。 ?...Alteryx:提供了一个易于使用数据科学平台,而且拥有自助准备数据和先进分析方法,同时它也增加了仿真与优化功能。与2016年相比,它从有远见者象限移动至挑战者象限是由于其稳固客户增长。

67020

SAS Says】基础篇:1. SAS软件入门

SAS统计分析最权威可靠、处理海量数据非常快,它各种模块如Base模块提供了丰富数据管理功能(还支持SQL语言对数据进行操作!)...可以在任何一列开始一条语句 注释 可以在你程序插入一些注释,让它更容易明白。即使你插入一些你喜欢食物品名也不会对程序有所影响,因为SAS不读取注释。...对于批处理和非交互模式日志则会被写入一个文件,你需要使用操作环境命令来查看,一般日志文件名字与对应SAS程序名一直,如你SAS程序命为abc.sas,那么日志文件命则为abc.log 日志包含内容日志虽然有很多琐碎...如果SAS程序出现错误,错误信息也会反馈在日志窗口中,说明哪里出错及出错表现。 1.9 输出窗口中浏览结果 你使用模式不同,产看输出结果方法也会不同。...值得注意是,结果窗口给出目录,每一个部分都给出了两种相同目录,一个是链接到输出窗口,一个是链接到结果浏览窗口 保存结果浏览窗口输出(output of result viewer)方法:激活结果浏览窗口

4.9K81

在机器学习方面使用 R + Hadoop 方案真的有那么好?

这样,商业数据库(如包括Oracle,Netezza,Teradata,SAPHANA等)提供了R接口供统计分析人员进行高效实施。...但在解析其他类型数据,(如网络日志Url),键里所谓元数据才是要分析对象(一个用户反复使用price=xxx做查询条件,说明价格敏感,有可能xxx取了好多值甚至所有可能值,key却很少,可能只有price...因为我会SAS(少量用Macro,没用过矩阵,因为没必要)和R(没有学习成本),Python并行包pp使用,考虑mahout。...*SAS能力覆盖面95%(具备核心价值数据在服务器上能够处理量很少超过上亿,主推SAS) *Python和R覆盖面都在70%+ *Hadoop/大数据概念淡:客户有足够Teradata、Oracle...机器学习算法在不同阶段适合使用不同工具,研究和使用接不上也就算了,千万别工具适合环境都不懂,作为互联网从业者,这就太盲从了。

1.8K30

SAS Says】基础篇:SAS软件入门(上)

SAS统计分析最权威可靠、处理海量数据非常快,它各种模块如Base模块提供了丰富数据管理功能(还支持SQL语言对数据进行操作!)...注意第一句话说了你想做事情,之后把相关信息传递给柜台并帮你完成要求。这里信息传递顺序不重要,重要是在你叙述,首先要说明你要做什么。...可以在任何一列开始一条语句 注释 可以在你程序插入一些注释,让它更容易明白。即使你插入一些你喜欢食物品名也不会对程序有所影响,因为SAS不读取注释。...SAS数据集储存文件 SAS数据集包含了一些类似名称、创建日期、创建用SAS版本等信息SAS也储存了每个变量信息,包括名称、类型、长度、数据集中位置。...访问SAS日志和输出 提交程序后,日志窗口和输出窗口会有相应日志和结果显示,如果你使用是增强型编辑窗口,之前程序会保留,如果使用是程序编辑窗口,之前程序不会保留。

3.6K80

为什么有些公司在机器学习业务方面倾向使用 R + Hadoop 方案?

这样,商业数据库(如包括Oracle,Netezza,Teradata,SAP HANA等)提供了R接口供统计分析人员进行高效实施。...但在解析其他类型数据,(如网络日志Url),键里所谓元数据才是要分析对象(一个用户反复使用price=xxx做查询条件,说明价格敏感,有可能xxx取了好多值甚至所有可能值,key却很少,可能只有price...因为我会SAS(少量用Macro,没用过矩阵,因为没必要)和R(没有学习成本),Python并行包pp使用,考虑mahout。...* SAS能力覆盖面95%(具备核心价值数据在服务器上能够处理量很少超过上亿,主推SAS) * Python和R覆盖面都在70%+ * Hadoop/大数据概念淡:客户有足够Teradata、Oracle...机器学习算法在不同阶段适合使用不同工具,研究和使用接不上也就算了,千万别工具适合环境都不懂,作为互联网从业者,这就太盲从了。

87550

专访宝立明:万流归一,谈Teradata开放之路

2014年,Apache Spark无疑是大家讨论最多开源大数据平台,它通过集成流计算、图计算、机器学习等组件以获得更广泛使用场景,时下已获得Cloudera、Hortonworks、Intel、Datastax...这些商业技术既包括Teradata自己产品,如Teradata数据仓库、Teradata Aster大数据探索平台,也包括第三方数据库产品,如SAS以及Oracle产品。...Teradata同样打通了机器学习相关开源技术,比如Spark MLlib和Apache Mahout,更提供了简单R和SAS操作机器学习可能。 流计算相关。...我们将SQL和非SQL集合在一起,包括图形和文本等都能在这一平台上进行分析。这三个应用就是通过QueryGrid实现互通和互操作。”...因为我们需要数据分析,才能够提供精准位置信息情报,所以现在越来越多是一些地理空间非常精准数据分析,然后把这些数据分析结果再一次打包,以B2B商业模式提供给企业级客户,也就是将消费者数据作为产品销售给企业客户

1.1K70

【工具】为什么有些公司在机器学习业务方面倾向使用 R + Hadoop 方案?

这样,商业数据库(如包括Oracle,Netezza,Teradata,SAP HANA等)提供了R接口供统计分析人员进行高效实施。...想想SQL里sum over设计含义:为什么它要制造数据冗余?那一定是为了BI或者分析存在。...我使用经验是,400M数据,Python加载内存500M,R加载 占内存2G,SAS加载600M,经过表级压缩150M。而后续原始处理(尤其是字符串操作这种数据清洗),R几乎不能做。...因为我会SAS(少量用Macro,没用过矩阵,因为没必要)和R(没有学习成本),Python并行包pp使用,考虑mahout。...机器学习算法在不同阶段适合使用不同工具,研究和使用接不上也就算了,千万别工具适合环境都 不懂,作为互联网从业人员,这就太难堪了。

63870
领券