技术上也是列压缩存储，缓存执行模型，向量技术处理数据，SQL标准遵循ANSI-2011 SQL，全托管云服务，用户可选择部署在AWS、Azure和GCP上，当然它也支持本地部署。...Amazon Redshift：是市场上第一个原生云数仓服务，MPP、列存、按列压缩、无索引、动态扩展，SQL语法兼容PostgreSQL，支持存储与计算分离，按小时计费，也可以通过暂停来停止计费。...存储计算分离，列存、按小时计费、可通过暂停与恢复来节省成本，SQL兼容SQL Server（可能底层就是SQL Server）。...最佳性能SQL的数量：同样，还是Redshift在最多场景性能表现最好，Synapse是第二，但差距已经不大了。而Snowflake和BigQuery在22个场景中没有执行时长最短的。...Snowflake和BigQuery在市场上的宣传一直都是强调其易用性和易管理性（无需DBA），这方面在本次测试中没有涉及。
将 GenAI 与数据库结合使用 企业中的大多数关键业务数据都是以关系方式组织和存储的，SQL 仍然是人们查询这些数据以获取见解的主要方式。...当我们在生成式 AI 的背景下讨论数据库时，总是首先想到的问题之一是：“我不能告诉数据库我需要什么，而不必制作一个复杂（通常是多页）的 SQL 查询吗？ 对于LLM来说，这是一个非常重要的用例。...这是很不幸的，尽管我真的希望文本到SQL在未来几年内会得到显着改善，并且我们将有一种很好的方式来使用分析，只需发出自然语言查询即可。...数据库表中的数据被结构化为列，在准备用于生成式 AI 的数据时，必须考虑数据架构并决定如何最好地准备它在 RAG 上下文中使用。...接下来，我们使用 Snowflake 的 Python 连接器将数据从表下载到 pandas 数据帧中：“' con = connect(user=sf_user, password=sf_password
Snowflake 上的一个简单的 SELECT 1 可能只需要几毫秒，但更可能的是，由于必须与所有其他查询一起在队列中处理，它至少需要一秒钟或者更长时间。...显然，您会使用 Redis 或其他实时数据库等缓存层，以确保即使在许多并发用户的情况下，您的 API 请求也很快且负载均衡。 这是一种常见的方法，当您需要支持的应用程序中的数据驻留在数据仓库中时。...实时数据平台如 Tinybird 可以通过使用本机连接器作为数据仓库上的缓存层运行。通过这种方式，它们消除了编写自定义对象关系映射(ORM)代码的需要，但仍可能会遭受一些数据实时性约束。...假设事件数据被放置在某种消息队列或流平台上，实时数据平台订阅流主题并在创建数据时摄取数据，执行必要的转换并为应用程序使用提供 API 层。...使用本机连接器同步数据，使用 SQL 定义转换，并使用内置文档、认证令牌管理和动态查询参数即时发布可伸缩 API。 与数据仓库一样，Tinybird 提供了基于 SQL 的转换的 OLAP 存储。
此外，通过存储在仓库中的有价值的数据，你可以超越传统的分析工具，通过 SQL 查询数据获得深层次的业务洞察力。...该服务能够自动执行、更新元数据，清空和许多其他琐碎的维护任务。伸缩也是自动的，按秒计费。 用户可以使用 SQL 或者其他商业智能和机器学习工具来查询半结构化数据。...该服务通过单一的用户界面，整合了数据仓库、数据集成 和大数据分析。 在无代码环境下，用户可以通过构建 ETL/ELT 流程，摄取近 100 个本地连接器的数据。...从 T-SQL、Python 到 Scala 和 .NET，用户可以在 Azure Synapse Analytics 中使用各种语言来分析数据。...例如，数据已经在谷歌云中的企业可以通过在谷歌云上使用 BigQuery 或者 Snowflake 来实现额外的性能提升。由于数据传输路径共享相同的基础设施，因此可以更好地进行优化。
机器学习模型运营化（MLOps）：该数据湖的一个主要用例，是通过模型应用使用数据。数据平台的用户主要是企业中的数据科学家。为推进开发并加速上线部署，最佳实践需参考 MLOps 范例。...因此在一些情况下仍然需要 ETL 流水线，增加了额外的维护流程，并导致更多的可能故障点。 对数据湖中的数据，Snowflake 并未提供与其内部数据相同的管理功能，例如事务、索引等。...Snowflake 的 SQL 引擎的优化，主要针对其内部格式查询数据。...Databricks 产品支持执行 Spark、Python、Scala、Java 和 R 等语言，甚至支持 SQL，适用于不同类型的用户。完美！...此外，Spark 并不使用特定的数据格式。鉴于 Spark 是完全开源的，我们可以手工开发连接器，或是使用 Python、Scala、R 和 Java 等语言的原生软件库。
现在，通过SNP Glue，我们可以获取所有这些数据，并使用Glue自己的CDC(更改数据捕获)——有时与SLT的增量捕获一起使用，将所有SAP数据包括不断更改的数据复制到云端的基于Snowflake的数据仓库中...简而言之，Snowflake是数据平台(以前称为数据仓库)的某种程度上与云无关的SaaS产品。Snowflake支持通过连接器和api与各种数据科学和人工智能工具集成。...在众多技术优势中，Snowflake有一些优势，其中之一是它是真正与云无关的，因此不会将客户推向供应商锁定。...Snowpipe允许在新数据到达时将数据连续加载到Snowflake表中。这对于需要为分析、报告或其他应用程序提供新信息的场景特别有用。...我们的目标是在Snowflake上实现(并极大地改进)包括delta合并在内的数据流，即将更新的记录集成到数据仓库中。
如果您的数据位于有点不稳定的 CSV 文件中，或者您想要提出的问题很难用 SQL 表述，那么可能理想的查询优化器也无法帮助您。...我们的工程师花了很多年的时间来提高查询速度，将查询时间缩短了几分之一秒。但我们大多数用户使用的连接器增加的延迟就已经远远超过我们节省的延迟。更重要的是，我们对这个事实完全视而不见。...例如，在 Snowflake SQL 中，如果要计算两个日期之间的差异，可以使用 DATEDIFF 或 TIMEDIFF；两者都适用于任何合理的类型。您可以指定粒度，也可以不指定。...您可以围绕粒度使用引号，也可以不使用引号。因此，如果您只是输入查询，只要可以收集意图，它就应该“正常工作”。这是分析师喜欢 Snowflake 的原因之一，因为他们不必花时间在文档中查找内容。...或者它们进行轮询，这可能意味着查询可以在轮询周期之间完成，并使查询显得更慢？ 8综上所述 最成功的数据库公司没有一家是通过比竞争对手更快而取得成功的。
数据湖基本剖析 根据 Hay、Geisler 和 Quix（2016 年）的说法，数据湖的三个主要功能是从多个数据源提取原始数据，将其存储在安全的存储库中，并允许用户通过直接查询数据湖来快速分析所有数据...这种跟踪在多个用例中都有帮助，例如通过仅处理更改来优化 ETL 过程，仅使用新信息而不是整个表更新 BI 仪表板，以及通过将所有更改保存在更改日志中来帮助审计。...因此数据湖应该具有内置的恢复功能，让用户可以通过简单的命令使用安全备份恢复相关表的先前状态。 自动调整文件大小 在处理大型文件系统（如大数据应用程序中的文件系统）时，文件大小会迅速增长。...索引管理 索引表可以使数据湖加速查询执行[25]，使用索引而不是遍历整个数据集来提供结果。在 SQL 查询中应用过滤器时，索引特别有用，因为它简化了搜索。...但是像 Snowflake 这样的数据湖不使用索引[26]，因为在庞大的数据集上创建索引可能很耗时[27]。相反，它计算表的列和行的特定统计信息[28]，并将这些信息用于查询执行。
因此，综合上面的规范，账号-账户管理模块命名为identity，相关的表命名为： 模块中的数据字典以列数据的方式存储，名称为：d_l_identity_dc。...主键规范 逻辑（物理）主键使用64bit的BigInt类型，通过Snowflake算法获取。...在分布式微服务系统中采用Mysql的自增主键在分表分库、灾备合库、分布式执行、缓存Write-Behind写时会有很大制约，因此需要制定不依赖数据库的行主键规范。...当时间发生回拨时就会有极大的概率在回拨时间区内出现主键冲突。百度有个Snowflake算法变种解决方案是使用中心化的按块生成ID尽可能的回避这个问题。...当然Snowflake算法本身并不复杂，使用源码就能解决问题，而且具有极佳的扩展性。 算法中workid最大支持1024，通常可以通过主动命名、ip地址、服务器命名等方式决定。
如果你的数据在一个稍有问题的 CSV 文件中，或者你要提的问题很难用 SQL 表述，那么理想的查询优化器也将无济于事。...我们投入了大量人力来提高查询速度，将查询时间缩短几秒，但大多数用户使用连接器所增加的延迟远比我们省出来的时间长得多。更重要的是，我们对这一事实完全视而不见。...例如，在 Snowflake SQL 中，如果你想计算两个日期之间的差异，你可以使用 DATEDIFF 或 TIMEDIFF；两者都可以与任何合理的类型一起使用。你可以指定粒度，也可以不指定。...你可以在粒度周围使用引号，也可以不使用。因此，只要可以从查询中推断出意图，那么它就应该“有效”。这是分析师喜欢 Snowflake 的原因之一，因为他们不必花费时间查阅文档。...如果两位工程师使用两个不同的数据库读取 CSV 数据并计算结果，那么导入 CSV 文件最轻松的那个则最有可能先得到答案，此刻可以忽略掉数据库执行查询速度有多快。
文件格式擅长以压缩方式存储大数据并将其返回以进行面向列的分析查询，但是它们缺乏额外的特性，例如 ACID 事务和对关系数据库中每个人都知道的标准 ANSI SQL 的支持。...事务日志是通过上述许多功能使用的通用组件，包括 ACID 事务、可扩展的元数据处理和时间旅行。例如，Delta Lake 创建一个名为 _delta_log的文件夹[28]。...优化在解决小文件问题时特别有效，您会随着时间的推移摄取小文件，但查询数千个小文件很慢，优化可以将文件重新碎片化为更大的文件，从而在许多方面提高性能。...使用 Spark SQL 在 Delta Lake 中创建表[39]的示例 --creating CREATE TABLE default.people10m (id INT, firstName STRING...另一个问题是如何在数据湖或Lakehouse中获取数据。Airbyte 可以通过集成[66]数据的 190 多个源连接器[67]为您提供支持。假设想按照以下步骤动手构建数据湖。
元数据 API - 用于生成和使用基于用户界面模式以及工具、系统和服务集成构建的元数据。 摄取框架- 用于集成工具并将元数据摄取到元数据存储的可插入框架，支持大约 55 个连接器。...摄取框架支持众所周知的数据仓库，如 Google BigQuery、Snowflake、Amazon Redshift 和 Apache Hive；MySQL、Postgres、Oracle 和 MSSQL...核心功能 数据协作- 通过活动源获取事件通知。使用 webhook 发送警报和通知。添加公告以通知团队即将发生的更改。添加任务以请求描述或术语表术语批准工作流程。添加用户提及并使用对话线程进行协作。...支持自定义SQL数据质量测试。有一个交互式仪表板可以深入了解详细信息。 数据血缘- 支持丰富的列级沿袭。有效过滤查询以提取沿袭。根据需要手动编辑谱系，并使用无代码编辑器连接实体。...OpenMetadata 的安装非常简单，可以使用Docker进行快速的安装，几分钟就可以搞定。 首先查看python版本。
设想一个数据库中的Order表向另一个库中的Order表复制数据库时，OrderID到底该不该自动增长呢？...2)、UUID随机数：采用无意义字符串，没有排序UUID使用字符串形式存储，数据量大时查询效率比较低。...（主要是索引查询销量不是最高的） 如果非要使用非自主增长列作为主键的话(分布式系统分库分表中)，推使用有序UUID和有序的整长的Rowid(雪花算法snowflake和MongoDB之ObjectId...ID生成实战演练 唯一ID可以标识数据的唯一性，在分布式系统中生成唯一ID的方案有很多，常见的方式大概有以下三种： 2.1、依赖数据库，使用SQL SERVER无序UUID和有序UUID。...特别是在分布式系统中，有一些需要使用全局唯一ID的场景，这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID，但是UUID有一些缺点，首先他相对比较长，另外UUID一般是无序的。
它允许您在数据所在的任何地方进行查询”。 使用 MinIO 存储数据时，实际上几乎没有数据存在何处的限制。...因此，一旦他们将其视为外部表，就可以运行常规查询。对他们来说，它只是数据库中的行和列。” Snowflake 负责查询外部数据，就好像它位于内部一样。...Ramakrishnan 提到了一个使用案例，在该案例中，从 Snowflake 查询了外部表，“首次提取数据需要几秒钟，然后之后的查询都只需几毫秒...所以我们知道其中有很多缓存，他们已经在做这方面的工作...就地查询 Snowflake 的外部表在 MinIO 的对象存储中实现的就地查询功能为企业带来了许多优势。其中最值得注意的是，在分布式环境中的数据不再需要移动。...它不需要通过数据管道从数据湖传输到 Snowflake 。”根据使用情况和数据的速度，当涉及到数据管道时，新数据往往在数据传输到 Snowflake 之前就已经生成。
Snowflake 使用 MPP（大规模并行处理）计算集群执行计算，其中集群中的每个节点在本地维护完整数据集的一部分，类似于无共享系统。...计算层从存储层获取数据并将其缓存在本地以增强将来的查询结果，即每个虚拟仓库都有自己的缓存。 多个虚拟仓库可以同时运行，维护ACID，对数据执行多个并发处理。...在 Snowflake 中，可以根据工作负载构建多个虚拟仓库以满足不同的需求。 这些仓库本质上是 MPP（大规模并行处理），每个虚拟仓库都可以使用一个存储层。...2.3、云服务层 该层包含在整个 Snowflake 中协调的所有操作，例如身份验证、安全性、加载数据的元数据管理和查询优化器。 服务层为DDL、DML等数据操作提供SQL客户端接口。...当使用率超过每天使用的总计算量的 10% 时，将开始对云服务收费。
在企业使用云计算数据仓库时，物理硬件方面全部由云计算供应商负责。对于只看到大量等待数据并可供处理的大型仓库或数据仓库的最终用户来说，它们是抽象的。...•通过SQL或通过开放数据库连接(ODBC)轻松查询数据的能力是BigQuery的关键价值，它使用户能够使用现有的工具和技能。...•动态数据屏蔽(DDM)提供了非常精细的安全控制级别，使敏感数据可以在进行查询时即时隐藏。...•与仅在本地运行SQL Server相比，微软建立在庞大的并行处理体系结构上，该体系结构可使用户同时运行一百多个并发查询。...•通过标准SQL进行查询，以进行分析，并与R和Python编程语言集成。 7个顶级云计算数据仓库对比图表 ? （来源：企业网D1Net）
它允许动态地重新转换数据，而不需要重新摄取存储在仓库中的数据。 在这篇文章中，我们将深入探讨在选择数据仓库时需要考虑的因素。...您可以通过发出SQL命令开始使用它。 可伸缩性 当您开始使用数据库时，您希望它具有足够的可伸缩性来支持您的进一步发展。广义上说，数据库可伸缩性可以通过两种方式实现，水平的或垂直的。...在一次查询中同时处理大约100TB的数据之前，Redshift的规模非常大。Redshift集群的计算能力将始终依赖于集群中的节点数，这与其他一些数据仓库选项不同。...频谱定价:您只需为查询Amazon S3时扫描的字节付费。 保留实例定价:如果您确信您将在Redshift上运行至少几年，那么通过选择保留实例定价，您可以比按需定价节省75%。...当数据量在1TB到100TB之间时，使用现代数据仓库，如Redshift、BigQuery或Snowflake。
在 ELT 架构中数据仓库用于存储我们所有的数据层，这意味着我们不仅将使用它来存储数据或查询数据以进行分析用例，而且还将利用它作为执行引擎进行不同的转换。...摄取数据：Airbyte 在考虑现代数据栈中的数据集成产品时会发现少数公司（使用闭源产品）竞相在最短的时间内添加更多数量的连接器，这意味着创新速度变慢（因为为每种产品做出贡献的人更少）和定制现有解决方案的可能性更少...通过使用 CLI可以试验不同的 dbt 命令并在选择的 IDE 中工作。...使用 dbt Cloud可以管理管道的调度并定义不同的执行触发器（例如通过 webhook），而 dbt 还具有强大的基于 SQL 的测试功能，可以利用它来确保不会发现数据质量问题。...它有非常丰富的 API[32]，强制执行元数据模式[33]，并且已经有很长的连接器列表[34]。
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