作为数据分析的爱好者,之前我是Tableau Desktop的深度用户,由于Tableau Desktop收费,免费的Public版本又在数据连接上有限制,所以常常限制了我的使用。从去年开始,我就切换到了国产的数据分析产品Yonghong Desktop。原因有二:一是Yonghong Desktop免费,二是Yonghong Desktop的表现丝毫不逊色于Tableau。 在开始之前,大家可以先扫码下载软件试用一下,或许能对本文的内容了解得更深刻。 Yonghong Desktop官网,下载软件请用
在进行项目交付的场景中,常常会存在项目系统在不同设备,不同屏幕尺寸下使用和展示。因此在开发过程中需要针对此场景做针对性处理。一般来说,在处理这样的问题时,我们需要开发和提供不同的布局,通过检测视口的分辨率,判断当前访问设备的种类,请求不同的页面布局从而提供尺寸较为合适的展示场景。而不同的布局,可以选择提前开发完成,或者采用判断窗口大小的方式动态地调整最终页面来实现效果,业内称之为页面的响应式布局。
开始本章翻译时,是5月初。当时并不知道平平无奇的5月Power BI会带来一大波更新,尤其是大杀器“字段参数”(字段参数参考文章)。
然而,随着数据量的不断增加和查询的复杂性提高,慢查询成为了数据库性能的瓶颈之一。慢SQL不仅会影响系统的响应速度,还可能导致数据丢失或损坏,给企业带来巨大的损失。因此,慢SQL的治理成为了数据库管理的重要任务之一。
关于数据仓库,早期分享过不少基础类文章,偶然间看到知乎上这篇关于OLAP的深度解读,从技术发展,产品选型,执行优化等方面做了详细的剖析,分享来给大家看看!
本文并非空穴来风,无中生有的普通堆砌的教学案例,乃是出自一个非常刚需的场景,如何能够让外勤人员轻松地查询到自己想要的信息。
内部做了很多优化,从磁盘读取数据时自动在内存构建hash索引,插入数据时自动构建插入缓冲区
包含: •项目做了什么 我们的教育大数据分析平台项目就是将大数据技术应用于教育行业,为企业经营提供数据支撑
输入一个错误的英文单词,它就会提示“拼写错误”。这个单词拼写检查功能,虽然很小但却非常实用。是如何实现的呢?
作者 CDA 数据分析师 一套完整的 BI 报表应该至少具备以下四个条件: 条件一:能够批量处理有一定规模的数据; 条件二:能够保证数据的时效性及准确性; 条件三:能够将实际业务中所涉及的所有相关数
批处理会将源业务系统中的数据通过数据抽取工具(例如Sqoop)将数据抽取到HDFS中,这个过程可以使用MapReduce、Spark、Flink技术对数据进行ETL清洗处理,也可以直接将数据抽取到Hive数仓中,一般可以将结构化的数据直接抽取到Hive数据仓库中,然后使用HiveSQL或者SparkSQL进行业务指标分析,如果涉及到的分析业务非常复杂,可以使用Hive的自定义函数或者Spark、Flink进行复杂分析,这就是我们通常说的数据指标分析。分析之后的结果可以保存到Hive、HBase、MySQL、Redis等,供后续查询使用。一般在数仓构建中,如果指标存入Hive中,我们可以使用Sqoop工具将结果导入到关系型数据库中供后续查询。HBase中更擅长存储原子性非聚合查询数据,如果有大量结果数据后期不需要聚合查询,也可以通过业务分析处理考虑存入HBase中。对于一些查询需求结果反馈非常快的场景可以考虑将结果存入Redis中。
1、产品配置是指一个产品在其生命周期各个阶段所产生的各种形式(机器刻可读或人工可读)和各种版本()的集合。
1.灵活可扩展的标签创建规则或者人群分群规则: 我们需要有非常灵活可扩展的标签的规则定义和分组分群。
show profile,通过 set profiling=1;开启,服务器上执行的所有语句消耗时间都会记录到临时表。show profile for query QUERY_ID 查询指定查询
交互模式下,用户可直接输入命令后,等待系统响应。注意键盘上的方向左键“←”和方向右键“→”,可用来滚动查看对应方向上的隐藏列。而批量模式下,可无需用户交互即可执行一系列操作。
本文介绍了HBase数据模型的相关知识,包括版本、排序、连接查询、计数器、原子操作、行锁、自动分区、CAP原理等。
在写这篇博客的前2天,听说某系统在25人的用户量下就宕机了,实在让人震惊,所以捋了下互联网交易系统我们可以采取哪些技术来解决互联网平台下大数据量高并发的问题。
在Microsoft Excel中,要计算A1到A10的和,可以使用公式 =__________。
前言:MySQL的优化指南针对的是数据量大的情况下,数据量不够大的话没必要纠结优化的问题。但是当数据量变大之后,很多地方都是需要优化的,不然就会出现很多问题,最显著的现象是查询和修改变慢,即响应时间变长,所以本文的优化默认是数据量较大的情况。
研究和分享Excel知识和技术是自已的一项业余爱好,自已平时主要花的时间还是在工作上,毕竟这是自已的饭碗。说实在的,工作确实很忙,想要上班时“偷”点时间来写Excel文章的机会很小,因此都是晚上或者周末来准备要发表的文章,这样才能实现每日的分享。
可以给一个常量值定义名称,如下图1所示,定义常量VersionNum表示数字1.0。
HTTP2的优点我们后面会一一列出,但是一个新的东西的升级必须要做到向前兼容才能快速推广,因为只有这样才能减少对用户的影响。
HR 使用Excel已经可以统计很多内容了,但 BI 的特点,大家知道是 动态 的。本文讲解如何在 PowerBI 中实现 HR 在离职人数的计算。
HBase是Apache Hadoop的数据库,能够对大型数据提供随机、实时的读写访问。HBase的目标是存储并处理大型的数据。HBase是一个开源的,分布式的,多版本的,面向列的存储模型,它存储的是松散型数据。
在早期的MySQL版本中,开发者通常需要为经常需要计算的字段创建额外的物理列,并在数据插入或更新时手动计算这些列的值。这种方法虽然可行,但它增加了数据冗余和应用程序的复杂性。
作为 2018年 的终结篇并同时开启 2019,Excel120 将以此篇揭示 PowerBI 可以做出的最强大图表以及固定套路。
毫无疑问,对于开始就以表格形式处理数据的人来说,最简单的方法之一是打开 Excel 并开始在工作表中记录数据。虽然 Excel 并不是真正打算充当数据库的角色,但这正是实际发生的事情,因此 Power Query 将 Excel 文件和数据视为有效数据源。
Cloudera Runtime(CR)服务包括Hive和Hive Metastore。Hive服务基于Apache Hive 3.x(基于SQL的数据仓库系统)。Hive 3.x与以前版本相比的增强功能可以提高查询性能并符合Internet法规。
php.ini 中打开 allow_url_fopen 配置,http协议只能使用只读,ftp协议,只能只读或只写
gnuplot > plot "qps-per-5-seconds" using 5 w lines title "qps"
作者介绍 qiannzhang(张倩),腾讯云数据库专家工程师,具备多年数据库内核研发经验,在大数据分析领域深耕多年。加入腾讯后,主要负责CDW PG数据库SQL引擎相关特性的研发工作。 背景介绍 CDW PG是腾讯自主研发的新一代分布式数据库,采用无共享的MPP集群架构,具备业界领先的数据分析查询处理能力,适用于PB级海量数据的OLAP应用场景。 在OLAP场景中,多表连接查询是最主要的查询类型之一。CDW PG支持多种连接类型,包括left join、right join、inner join和fu
在Lvs进行负载均衡选择后端RS(真实服务器)的时候,可以根据策略进行动态选择。当前有十种负载均衡算法。
一个小型的网站,可以使用最简单的html静态页面就实现了,配合一些图片达到美化效果,所有的页面均存放在一个目录下,这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单。随着互联网业务的不断丰富,网站相关的技术经过这些年的发展,已经细分到很细的方方面面,尤其对于大型网站来说,所采用的技术更是涉及面非常广,从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求,已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。 大型网站,比如门户网站,在面对大量用户访问、高并发请求方面,基本的解决方案集中在这
一个小型的网站,可以使用最简单的html静态页面就实现了,配合一些图片达到美化效果,所有的页面均存放在一个目录下,这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单。随着互联网业务的不断丰富,网站相关的技术经过这些年的发展,已经细分到很细的方方面面,尤其对于大型网站来说,所采用的技术更是涉及面非常广,从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求,已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。
一个小型的网站,可以使用最简单的html静态页面就实现了,配合一些图片达到美化效果,所有的页面均存放在一个目录下,这样的网站对系统架构、性 能的要求都很简单。随着互联网业务的不断丰富,网站相关的技术经过这些年的发展,已经细分到很细的方方面面,尤其对于大型网站来说,所采用的技术更是涉及 面非常广,从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求,已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。 大型网站,比如门户网站,在面对大量用户访问、高并发请求方面,基本的解决方案集中
前面我们学习了《Oracle的静态游标与动态游标》游标的使用方法,这篇我们就来看看怎么用存储过程写出客户想要实现的报表。
hbase是建立的hdfs之上,提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。
在使用 HBase 时,如果你的数据量达到了数十亿行或数百万列,此时能否在查询中返回大量数据将受制于网络的带宽,即便网络状况允许,但是客户端的计算处理也未必能够满足要求。在这种情况下,协处理器(Coprocessors)应运而生。它允许你将业务计算代码放入在 RegionServer 的协处理器中,将处理好的数据再返回给客户端,这可以极大地降低需要传输的数据量,从而获得性能上的提升。同时协处理器也允许用户扩展实现 HBase 目前所不具备的功能,如权限校验、二级索引、完整性约束等。
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在使用接口方面,Doris 采用 MySQL 协议,高度兼容 MySQL 语法,支持标准 SQL,用户可以通过各类客户端工具来访问 Doris,并支持与 BI 工具的无缝对接。
☆ 点击▲关注 腾讯云数据库 ☆ ---- 2019年9月,腾讯云数据库正式按地域发布TXSQL 5.7-201908版本,该版本主要实现写性能提升,新增功能特性和内核参数,为MySQL提供更稳定、高效的性能和服务能力。其中,新增特性包括DROP大表操作异步化、GTID复制功能扩展、隐藏主键功能、非 Super 权限用户 Kill 链接的功能等。另外,在最新的TXSQL内核版本中,可以通过内核参数来指定事务调度算法。下面将为大家详细解读。 TXSQL的演进之路 相信大家对腾讯云数据库Tence
HBase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库,底层基大数据存储与管理于Hadoop的HDFS来存储数据。 HBase的系统架构包括客户端、Zookeeper服务器、HMaster服务器、和RegionServer服务器这些组件。HBase集群也是主从模式,HMaster是主服务器,regionServer是从服务器,在集群中可允许有多个regionserver。
任何看到显著增长的应用程序或网站,最终都需要进行扩展,以适应流量的增加。以确保数据安全性和完整性的方式进行扩展,对于数据驱动的应用程序和网站来说十分重要。人们可能很难预测某个网站或应用程序的流行程度,也很难预测这种流行程度会持续多久,这就是为什么有些机构选择“可动态扩展的”数据库架构的原因。
在数据库的各种优化中,加索引是一种特别常见而立竿见影的优化方法。当然,在做某些事情时,也需要增加索引。
2006年末发起,根据Google的Chang等人发表的论文“Bigtable:A Distributed Storage System for Strctured Data“来设计的。
今天给大侠带来基于FPGA的电子计算器设计,由于篇幅较长,分三篇。今天带来第一篇,上篇,话不多说,上货。
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