翻译自 Tutorial: Use Chroma and OpenAI to Build a Custom Q&A Bot 。
全文搜索（FTS）是搜索引擎用于在数据库中查找结果的技术。它可用于为商店，搜索引擎，报纸等网站上的搜索结果提供支持。
在当今数据驱动的市场中，数据为企业带来了更多的力量和机会。但正所谓“权力越大，责任越大。”随着越来越多的个人信息被组织收集和分析，保护个人隐私和防止滥用或未经授权访问个人数据的需求也随之而来。
Oracle查询转换初探 作者：邱大龙 概述 Oracle查询转换器的作用是把原始sql重写为语义相同的语句，目的是为了获得更高效的sql。 查询转换主要有四种技术：子查询展开，视图合并，谓词推入，星型转换。 了解查询转换是掌握SQL优化的基础，本文将对这四种技术做一些简单的介绍。 子查询展开 子查询展开是指优化器不再把子查询作为独立的单元处理，而是转换成等价的join方式。转换有两种方式：一是将子查询的结果集作为视图，与外层表或视图做join；二是将子查询中的表或视图拆出
编辑手记：也许Oracle 12.2在内核上的智能改进只能让你眼前一亮，那今天基于Big Data和数据仓库的性能优化增强则会让你伸手触Oracle的强大灵魂。细腻中霸气侧漏，这就是Oracle 12
Apache CarbonData 是一种索引列式数据格式，专为快速分析和实时洞察至关重要的大数据场景而开发。这个强大的数据存储解决方案是 Apache 软件基金会内的顶级项目，提供了一种更结构化、更高效、更快速的方法来处理和分析大型数据集
Apache Hudi 0.14.0 标志着一个重要的里程碑，具有一系列新功能和增强功能。其中包括引入Record Level Index、自动生成记录键 、用于增量读取的 hudi_table_changes函数等等。值得注意的是，此版本还包含对 Spark 3.4 的支持。在 Flink 方面，0.14.0 版本带来了一些令人兴奋的功能，例如一致哈希索引支持、支持Flink 1.17 以及支持更新和删除语句。此外此版本还升级了Hudi表版本，提示用户查阅下面提供的迁移指南。我们鼓励用户在采用 0.14.0 版本之前查看重大特性、重大变化和行为变更。
导读：上一期学习了软体机器人的相关介绍，今天我们来了解一下使用大数据进行图表分析的相关技能（文末更多往期译文推荐） 图表是最流行的计算机科学概念之一。他们已被广泛用于现实世界的应用程序，无论是在你手机上的GPS或汽车上的GPS设备，很多图表都可以直观显示出你抵达目的地的最短路径至社交网络，你还可以添加到你的好友列表进行分享你的路径，图表无处不在。随着数据量的增加，图表的概念（广度优先搜索，Djikstra等）都保持不变，但图表的实际构建方式发生了变化。 假设在社交网络中，网络中的某一位人员在他的网络中有数
这篇博文讨论了在大数据环境中使用面向 OLAP 的数据库。重点关注 Hive 作为用于实现大数据仓库 (BDW) 的 SQL-on-Hadoop 引擎，探讨如何在 Hive 中将维度模型转换为表格模型。文章还介绍了 Druid 等新兴技术，用于对大型数据集进行实时分析。
在数据库中，除传统的计算资源（如CPU、RAM、I/O等）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。数据库锁定机制简单来说，就是数据库为了保证数据的一致性，而使各种共享资源在被并发访问变得有序所设计的一种规则。
癫痫是一种中枢神经系统疾病（CNS），在美国影响约1.2％（340万人），全球影响超过6500万。此外大约每26人中就有一人会在其一生中的某个时刻患上癫痫症。癫痫发作的种类很多，每种都有不同的症状，如失去意识，抽搐运动或混乱。有些癫痫发作在视觉上难以察觉; 患者通常会表现出一些症状，例如在短时间内没有反应或茫然地凝视。癫痫发作可能意外发生，并可能导致诸如摔倒，咬舌头或失去对一个人的尿液或粪便的控制等伤害。因此这些是为什么癫痫发作检测对于怀疑易患癫痫发作的医疗监督患者至关重要的一些原因。
在葡萄城ActiveReports报表中可以通过矩阵控件非常方便的实现交叉报表，同时还可以设置数据的分组、排序、过滤、小计、合计等操作，可以满足您报表的智能数据分析等需求。在矩阵控件中组的行数和列数由每个行分组和列分组中的唯一值的个数确定。同时，您可以按行组和列组中的多个字段或表达式对数据进行分组。在运行时，当组合报表数据和数据区域时，随着为列组添加列和为行组添加行，矩阵将在页面上水平和垂直增长。 在矩阵控件中，也可以包括最初隐藏详细信息数据的明细切换，然后用户便可单击该切换以根据需要显示更多或更少的详细信
基础知识在数据分析中就像是九阳神功，熟练的掌握，加以运用，就可以练就深厚的内力，成为绝顶高手自然不在话下！
Pinot 是一个实时分布式的 OLAP 数据存储和分析系统。使用它实现低延迟可伸缩的实时分析。Pinot 从脱机数据源（包括 Hadoop 和各类文件）和在线数据源（如 Kafka）中获取数据进行分析。Pinot 被设计成可进行水平扩展。Pinot 特别适合这样的数据分析场景：查询具有大量维度和指标的时间序列数据、分析模型固定、数据只追加以及低延迟，以及分析结果可查询。本文介绍了 Pinot 在 Uber 的应用情况。
前言 Hive是Hadoop生态系统中必不可少的一个工具，它提供了一种SQL（结构化查询语言）方言，可以查询存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据或其他和Hadoop集成的文件系统，如MapRFS、Amazon的S3和像HBase（Hadoop数据库）和Cassandra这样的数据库中的数据 第1章 基础知识 Hadoop生态系统就是为处理如此大数据集而产生的一个合乎成本效益的解决方案。Hadoop实现了一个特别的计算模型，也就是MapReduce，其可以将计算任务分割成多个处理单元然后分散到
近年来预训练语言模型(BERT、ERNIE、GPT-3)迅速发展，促进了NLP领域各种任务上的进步，例如阅读理解、命名实体识别等任务。但是目前的这些预训练模型基本上都是在通用文本上进行训练的，在需要一些需要对结构化数据进行编码的任务上（如Text-to-SQL、Table-to-Text），需要同时对结构化的表格数据进行编码，如果直接采用现有的BERT等模型，就面临着编码文本与预训练文本形式不一致的问题。
知识图谱(KG)源自于1960年提出的语义网络，有着源自于NLP、Web、AI等方面的基因，它通过结合数学与信息科学等学科理论与方法，以可视化形式描述其资源与载体，应用于问答、推荐等领域，其概念演化如图1所示。
目前，最先进的 NLP 架构模型通常重用在 Wikipedia 和 Toronto Books Corpus 等大型文本语料库上预训练的 BERT 模型作为基线 。通过对深度预训练的 BERT 进行微调，发明了许多替代架构，例如 DeBERT、RetriBERT、RoBERTa ……它们对各种语言理解任务的基准进行了实质性改进。在 NLP 中的常见任务中，成对句子评分在信息检索、问答、重复问题检测或聚类等方面有广泛的应用。通常，提出了两种典型的方法：Bi-encoders 和 Cross-encoders。
ETL (Extract-Transform-Load 的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)，对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种ETL工具的使用，必不可少。
Apache Hudi(简称：Hudi)允许您在现有的hadoop兼容存储之上存储大量数据，同时提供两种原语，使得除了经典的批处理之外，还可以在数据湖上进行流处理。
本篇首先介绍关系数据模型、多维数据模型和Data Vault模型这三种常见的数据仓库模型和与之相关的设计方法，然后讨论数据集市的设计问题，最后说明一个数据仓库项目的实施步骤。规划实施过程是整个数据仓库设计的重要组成部分。
在过去的十年中，我们的客户成功部署的大规模数据集群已成为推动需求的大数据飞轮，它可以引入更多的数据，应用更复杂的分析，并成就了从业务分析师到数据科学家的许多新数据从业者。这种前所未有的大数据工作负载并非没有挑战。数据架构层就是这样一个领域，不断增长的数据集已经突破了可扩展性和性能的极限。数据爆炸必须用新的解决方案来应对，这就是为什么我们很高兴在Cloudera Data Platform (CDP)引入专为大规模数据集设计的下一代表格式(table format) - Apache Iceberg。今天，我
在本文中，我们将介绍 PostGIS 的一些基础知识及其功能，以及一些可用于简化解决方案或提高性能的提示和技巧。
表格结构识别是表格区域检测之后的任务，其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等，将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括：单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。在当前的研究中，表格结构信息主要包括以下两类描述形式：1）单元格的列表（包含每个单元格的位置、单元格 的行列信息、单元格的内容）；2）HTML代码或Latex代码（包含单元格的位置信息，有些也会包含单元格的内容）。
Alias就是表别名的意思。在join语句中，如果不指定某一列属于哪一张表，那么数据库会因为不知道某一列到底是属于哪一张表，从而报错。
消费者数据分析，一直是众多企业最基础也是最重要的数据工作。如何做高精度的消费者数据分析和预测？这篇文章把这个问题讲透。
MySQL的索引是一种数据结构，它可以帮助数据库系统更有效地检索数据。通过创建索引，可以显著提高查询性能，特别是对于大型数据集。索引的工作方式类似于书籍的目录：而不是搜索整个数据库来找到特定的信息，数据库系统可以使用索引直接定位到存储所需数据的位置。
前不久在写一个分页接口的时候，在测试阶段出现了排序结果紊乱且数据不正确的问题，那个接口是按照create_time进行排序的，但是对应的表中有很多相同create_time的数据，最后发现是因为 order by 排序的时候，如果排序字段中有多行相同的列值，则排序结果是不确定的。
一个近期由Hudi PMC & Uber Senior Engineering Manager Nishith Agarwal分享的Talk
是一种流行的关系型数据库管理系统，它是以C和C++语言编写的，最初是由瑞典公司MySQL AB开发的，现在是由Oracle公司维护和支持。MySQL是开源软件，可在Windows、Linux、Mac OS、FreeBSD等各种操作系统上运行。MySQL的主要特点是速度快、易于使用、扩展性强、可定制性高、具有高度的可靠性和稳定性。MySQL广泛应用于互联网应用、企业应用、科研等领域，被广泛认为是开发Web应用程序的首选数据库。
这些范式的设计目的是为了减少数据冗余、提高数据完整性，并简化数据结构，从而使数据库更加稳定和高效。遵守这些范式可以让数据库设计得到结构化，但也应当注意，在某些情况下，为了提高查询效率，开发者会有意识地违反这些范式来进行数据库的反规范化设计。
在查询计数已成为问题的情况下，它们在另一个表中构建了计数，以便它们可以直接读取计数值而非计算计数。
机器之心专栏 知乎、清华大学 知乎联合清华大学对外开放基于知乎的大规模富文本查询和推荐数据集「ZhihuRec」。该数据集包含了知乎上的 1 亿个行为数据，是目前为止，国内用于个性化推荐的最大的实际交互数据集。 数据在机器学习中扮演着重要角色。在推荐系统的研究中，对用户建模来说，用户行为和附带信息都非常有帮助。因此，大规模真实场景下的用户丰富行为是非常有用的数据。但是，这些数据很难获取，因为这种数据大部分都被公司拥有并且保护起来。 本文中，知乎联合清华大学对外开放基于知乎的大规模富文本查询和推荐数据集Zhi
本博客的重点展示如何利用增量数据处理和执行字段级更新来构建一个开放式 Lakehouse。我们很高兴地宣布，用户现在可以使用 Apache Hudi + dbt 来构建开放Lakehouse。
分析师面临的普遍问题是，无论从哪里获得数据，大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此，不仅需要时间把数据加载到文件中，还得花更多的时间来清洗它，改变它的结构，以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
这篇文章是对深度学习数据增强技术的全面回顾，具体到图像领域。这是《在有限的数据下如何使用深度学习》的第2部分。
数据库基础知识 1.什么是数据库。 MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统，在WEB应用方面 MySQL 是最好的RDBMS(Relational Database Management System：关系数据库管理系统)应用软件之一。 数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，每个数据库都有一个或多个不同的API用于创建，访问，管理，搜索和复制所保存的数据。 我们也可以将数据存储在文件中，但是在文件中读写数据速度相对较慢。所以，现在我们使用关系型数据库管理系统
假如有联合索引 (emp_no 、title、from_date )，那么下面的 SQL 中 emp_no 可以用到索引，而title 和 from_date 则使用不到索引。
之前黄同学曾经总结过一些Pandas函数，主要是针对字符串进行一系列的操作。在此基础上我又扩展了几倍，全文较长，建议先收藏。
数据库基础知识 1.什么是数据库。 MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统，在WEB应用方面 MySQL 是最好的RDBMS(Relational Database Management System：关系数据库管理系统)应用软件之一。 数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，每个数据库都有一个或多个不同的API用于创建，访问，管理，搜索和复制所保存的数据。 我们也可以将数据存储在文件中，但是在文件中读写数据速度相对较慢。所以，现在我们使用关系型数据库管理系统（RDB
就易用性而言，对比传统的MapReduce API，Spark的RDD API有了数量级的飞跃并不为过。然而，对于没有MapReduce和函数式编程经验的新手来说，RDD API仍然存在着一定的门槛。
工作近十年来，开源关系数据库PostgreSQL一直是OneSignal的核心部分。多年来，我们已经在近40台服务器上扩展了多达75 TB的存储数据。我们的实时分段功能极大地受益于PostgreSQL的性能，但是由于繁重的写入负载和PostgreSQL升级路径的限制而导致的膨胀，有时我们也一直在挣扎。
来源：www.cnblogs.com/jclian91/p/12305471.html
elasticsearch 是一个近实时的搜索和分析平台，这意味着从索引文档到可搜索文档都会有一段微小的延迟（通常是1s以内）。这种延迟主要是因为 elasticsearch 需要进行数据刷新和索引更新。
数据库的重要性不言而喻。对程序员来说跟数据库打交道更是家常便饭。数据库给开发带来了巨大的便利。我们或多或少的知道一些数据库设计规范，但并不全面。今天我就简单整理一下，帮自己做个总结梳理，也希望可以帮到小伙伴们。
海量数据的存储问题很早就已经出现了，一些行业或者部门因为历史的积累，数据量也达到了一定的级别。很早以前，当一台电脑无法存储这么庞大的数据时，采用的解决方案是使用NFS(网络文件系统)将数据分开存储。但是这种方法无法充分利用多台计算机同时进行分析数据。
数据库事务transanction正确执行的四个基本要素。ACID,原子性(Atomicity)、一致性(Correspondence)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)。
很荣幸我们最新的论文《Manu: A Cloud Native Vector Database Management System》被数据库领域国际顶会 VLDB'22 录用。这两天刚好在大会上分享了论文内容。正好趁热打铁写一篇文章，将梳理后的论文内容分享给大家，聊聊背后的设计与思考。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
