♣ 题目部分 在Oracle的DG中，有哪些重要的参数，它们分别代表什么含义？...而对于使用SQL*Plus命令行方式，需要进行大量的配置，下表列出了一些重要参数： ? ?...其中，上表中的LOG_ARCHIVE_DEST_n各个参数的含义如下所示： l AFFIRM（磁盘写操作）：保证Redo日志被写进物理备用数据库。默认是NOAFFIRM。...当使用LGWR SYNC AFFIRM属性的时候需要等待I/O全部完成时，主库事务才能提交。该参数对数据库性能是有影响的。 l NOAFFIRM：LGWR的I/O操作是异步的，该参数是默认值。...不过，如果DBA在备库启动Redo应用时指定了实时应用，那么即使在LOG_ARCHIVE_DEST_n参数中指定了DELAY属性，Standby数据库也会忽略DELAY属性。
01 MySQL 存储过程的参数 MySQL中的存储过程，可以理解成一段代码，每次调用这段代码，可以帮助你实现对应的功能，例如下面这段代码，就是帮助我们连续插入1000个记录在表t里面： delimiter...当然，在现实工作中，由于各种各样的原因，存储过程总是会存在的。...02 获取参数的2种方案 方法一、使用mysql.proc表（仅限MySQL5.7及以下版本） 在MySQL的元信息表中，可以通过mysql.proc表去查看一个存储过程的参数，如下： mysql...注意：在MySQL8.0中，mysql.proc表被去掉了，这种方法也就不适用了。...，information_schema.parameters里面，有多条记录，这样其实比较方便的能够取出来我们想要的参数列表，而且对于每个参数，它包含的信息更多，同时它适用的版本更多。
了解到HttpCore包与HttpClient包的差别，在程序中就应该大致知道一些包它们存在于哪个类库中。...HttpClient的API文档在下载的zip中已经包括； HttpCore的API文档可以参考：http://hc.apache.org/httpcomponents-core-4.2.x/httpcore...Post方法，模拟表单提交参数登录到网站并打开会员页面获取内容（会话保持） // Post方法，模拟表单提交参数登录到网站。...); System.out.println("请输入下载下来的验证码中显示的数字..."); String yan = br.readLine(); HttpPost...保持, Proxy, 代理服务器
这个问题其实还好，在MySQL5.7和MySQL8.0里面，我们都可以通过information_schema.routines和information_schema.parameters来查看函数的相关信息...其中routines表显示的是函数的创建信息；parameters表显示的是函数的参数信息。...第一行包含参数名为Null的参数，它的mode也是Null，类型是int 2、为什么输入参数只有1个，单数parameter里面还有一行PARAMETER_MODE=Null，PARAMETER_NAME...简单翻译一下： 对于PARAMETER_MODE字段，正常取值是in，out或者inout，但是对于函数返回值，这个值是NULL；我们没有定义param1参数的取值，原因在官方文档中也有体现： Specifying...(对于函数，参数总是被视作in类型) 对于PARAMETER_NAME字段，正常取值是参数名字，对于函数返回值，这个值是NULL； 对于DATA_TYPE字段，这个字段只返回类型名字，而不包含其他信息，
其中，从多种来源提取数据、把数据转换成可用的格式并存储在仓库中，是理解数据的关键。 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。...所有的数据存储在一起可以更容易地分析数据、比较不同的变量，并生成有洞察力的可视化数据。 只使用数据库可以吗？...数据以柱状格式存储，以便进行更好的压缩和查询。 云计算替代品比内部部署的数据仓库具有更强的扩展性，速度更快，只需几分钟就能上线，并且总是更新。...举例来说，加密有不同的处理方式：BigQuery 默认加密了传输中的数据和静态数据，而 Redshift 中需要显式地启用该特性。 计费提供商计算成本的方法不同。...更少的猜测和更多的数据驱动将为实现和保持竞争优势铺平道路。
将BigQuery看作您的数据仓库之一，您可以在BigQuery的云存储表中存储数据仓库的快速和慢速变化维度。...在BigQuery的数据表中为DW建模时，这种关系模型是需要的。...当您从运营数据存储中创建周期性的固定时间点快照时，(使用)SCD模型很常见。例如，季度销售数据总是以某种时间戳或日期维度插入到DW表中。...但是，对于Dremel来说，考虑到Dremel查询扩展的方式以及它们不依赖索引的事实，这不算是问题。...这个Staging DW只保存BigQuery中存在的表中最新的记录，所以这使得它能够保持精简，并且不会随着时间的推移而变大。 因此，使用此模型，您的ETL只会将更改发送到Google Cloud。
可以不断地搜索这个api以识别新的秘密，因为它们是实时提交的。在阶段1b中在GitHub的快照中搜索了秘密，该快照在Google BigQuery中作为公共数据集维护。...这些查询在附录的表V中显示。对于sort类型参数，总是使用sort=indexed返回最近索引的结果，以确保收到实时结果。...限制意味着从搜索API和第一阶段的BigQuery中检索的文件使用的方法不能保证它们包含匹配的不同秘密。下载这些文件以便根据阶段0的不同秘密正则表达式离线计算。...在100179个文件中确定了至少一个正则表达式匹配，这些文件代表52117个仓库（第2阶段），在BigQuery的所有开源Github存储库中，文件命中率约为0.005%。...检测平行秘密的困难在于它们可能没有足够清晰的结构被包括在不同签名中。然而，它们仍然可以通过精心设计的正则表达式进行匹配，并且在事先了解秘密泄露的情况下具有高可信度。
步骤二 在这里，我们尝试改进我们的代码，这样我们就可以知道一条Twitter是“坏”还是“好”。 这里的想法是创建两个由好词和坏词组成的列表，并根据它们从这些列表中包含的词数增加或减少推文的值。...这段代码的另一个改进是它的结构更好：我们尝试将代码的不同逻辑部分分离到不同的函数中。函数是用def关键字定义的，后跟着一个函数名，后面跟着圆括号中的零个或多个参数。...你可以看到索引是按照句子中出现的单词的顺序排列的。 ? 将词汇表大小定义为唯一单词的数量+ 1。这个vocab_size用于定义要预测的类的数量。加1必须包含“0”类。...这里我们将重点介绍语法注释，语法注释响应提供关于句子结构和每个单词的词性的详细信息。推文常常缺少标点符号，语法上也不总是正确的，但是NL API仍然能够解析它们并提取语法数据。...我们没有在tweet出现时进行分析，而是决定将每条tweet插入到一个BigQuery表中，然后找出如何分析它。
在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。 云解决方案会是解药吗？...这两种解决方案都是很好的选择，但在我们的案例中，我们没有办法使用它们。MySQL 服务器版本太老了，Debezium 不支持，升级 MySQL 升级也不是办法。...在我们的案例中，我们需要开发一个简单的 Kafka 生产者，它负责查询数据，并保证不丢失数据，然后将数据流到 Kafka，以及另一个消费者，它负责将数据发送到 BigQuery，如下图所示。 ?...当然，为了将旧数据迁移到新表中，你需要有足够的空闲可用空间。不过，在我们的案例中，我们在迁移过程中不断地备份和删除旧分区，确保有足够的空间来存储新数据。 ?...将数据流到分区表中 通过整理数据来回收存储空间 在将数据流到 BigQuery 之后，我们就可以轻松地对整个数据集进行分析，并验证一些新的想法，比如减少数据库中表所占用的空间。
在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。 云解决方案会是解药吗？...这两种解决方案都是很好的选择，但在我们的案例中，我们没有办法使用它们。MySQL 服务器版本太老了，Debezium 不支持，升级 MySQL 升级也不是办法。...在我们的案例中，我们需要开发一个简单的 Kafka 生产者，它负责查询数据，并保证不丢失数据，然后将数据流到 Kafka，以及另一个消费者，它负责将数据发送到 BigQuery，如下图所示。...当然，为了将旧数据迁移到新表中，你需要有足够的空闲可用空间。不过，在我们的案例中，我们在迁移过程中不断地备份和删除旧分区，确保有足够的空间来存储新数据。...将数据流到分区表中 通过整理数据来回收存储空间 在将数据流到 BigQuery 之后，我们就可以轻松地对整个数据集进行分析，并验证一些新的想法，比如减少数据库中表所占用的空间。
步骤二 在这里，我们尝试改进我们的代码，这样我们就可以知道一条Twitter是“坏”还是“好”。 这里的想法是创建两个由好词和坏词组成的列表，并根据它们从这些列表中包含的词数增加或减少推文的值。...这段代码的另一个改进是它的结构更好：我们尝试将代码的不同逻辑部分分离到不同的函数中。函数是用def关键字定义的，后跟着一个函数名，后面跟着圆括号中的零个或多个参数。...这里我们将重点介绍语法注释，语法注释响应提供关于句子结构和每个单词的词性的详细信息。推文常常缺少标点符号，语法上也不总是正确的，但是NL API仍然能够解析它们并提取语法数据。...我们没有在tweet出现时进行分析，而是决定将每条tweet插入到一个BigQuery表中，然后找出如何分析它。...https://cloud.google.com/bigquery/user-defined-functions 为了识别形容词，我们查找NL API返回的所有标记，其中ADJ作为它们的partOfSpeech
确保自定义维度与您的分析目标保持一致，并考虑它们对数据准确性和资源消耗的潜在影响。 3....未关联到 BigQuery 帐户 Universal Analytics 360 中提供了与 BigQuery 相关联的功能，但在免费版本中不可用。现在有了 GA4，所有用户都可以访问该高级功能。...由于它从您连接的那一刻起就将数据导出到 BigQuery，因此请务必在一开始就进行设置，以便获得尽可能多的历史数据。...与 GA4 自定义报告相比，BigQuery 具有很大的优势，因为从不对数据进行采样，而在自定义报告中，如果探索报告中的事件超过 10M 个，则会对数据进行采样。...不排除不需要的推荐 通常，电子商务网站有托管在不同域下的第三方支付处理器 - 当用户完成结账后将它们重定向回网站时，GA 会将其检测为新会话，因为推荐不同。
在 BigQuery 中，我们将 JDBC 驱动程序的构建外包给了一家专门构建数据库连接器的公司。如果您不熟悉 JDBC，它们提供了程序员和商业智能工具用来连接数据库的通用接口。...例如，BigQuery 在基准测试中表现得很差，但很多人的实际体验是性能很神奇。BigQuery 亲自表现得很好，因为它没有任何旋钮，并且在很大程度上是自我调整的。...高度调优的 SingleStore 实例在大多数任务中都会压垮 BigQuery，但是您有时间花在调优架构上吗？当您添加新的工作负载时会发生什么？...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。 数据并不总是采用方便查询的格式。世界上大量的数据都存储在 CSV 文件中，其中许多文件的结构很差。...尽管如此，大多数数据库供应商并没有认真对待它们。在 BigQuery 中，我编写了第一个 CSV 拆分器，当发现它是一个比预期更棘手的问题时，我们派了一位新的研究生工程师来解决这个问题。
我是谷歌 BigQuery 的创始工程师。作为团队中唯一一个非常喜欢公开演讲的工程师，我到世界各地参加会议，解释我们将如何帮助人们抵御即将到来的数据爆炸。...想想现在的许多数据湖，它们完全符合这一要求：巨大而混乱的沼泽，没有人真正知道它们包含什么，也没有人知道清理它们是否安全。 让数据一直存在业务中的成本比仅仅存储物理字节的成本要高。...如果一定要保存，仅仅存储聚合的存储和查询，成本不是要低得多吗？你留着它以备不时之需吗？你是觉得你可能未来从数据中获得新的价值信息么？如果是，它有多重要？你真的需要它的可能性有多大？...你真的不是一个数据囤积者吗？这些都是要思考的重要问题，尤其是当你试图计算保存数据的真实成本时。 你是大数据中的百分之一吗？ 大数据是真实存在的，但大多数人可能不需要关心它。...以下问题可以让你确定是否处于那“大数据的百分之一”中： 1）你真的在生成大量数据吗？ 2）如果是，你真的需要同时使用大量数据吗？ 3）如果是，数据真的大到不能放在一台机器上吗？
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。...只要您的数据集适合于单个节点，您就可以将它们视为分析仓库的选项。...让我们看看一些与数据集大小相关的数学: 将tb级的数据从Postgres加载到BigQuery Postgres、MySQL、MSSQL和许多其他RDBMS的最佳点是在分析中涉及到高达1TB的数据。...本地和云 要评估的另一个重要方面是，是否有专门用于数据库维护、支持和修复的资源(如果有的话)。这一方面在比较中起着重要的作用。...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。
元数据简介 元数据 (metadata) 最常见的定义为"有关数据的结构数据"，或者再简单一点就是"关于数据的信息"，日常生活中的图例、图书馆目录卡和名片等都可以看作是元数据。...在关系型数据库管理系统 (DBMS) 中，元数据描述了数据的结构和意义。...因此对于应用程序来说，只要是符合 SQL-92 标准的数据库系统，使用信息架构视图总是可以正常工作的。...常用的信息架构视图有以下一些： 信息架构视图 描述 INFORMATION_SCHEMA .CHECK_CONSTRAINTS 返回有关列或过程参数的信息，如是否允许空值，是否为计算列等。...INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS " + "WHERE (TABLE_NAME = @tblName) "; //获取表的所有存储过程和参数
自动化框架不断轮询本地基础架构的更改，并在创建新工件时在 BigQuery 中创建等效项。...但要定期将源上的更改复制到 BigQuery，过程就变复杂了。这需要从源上跟踪更改，并在 BigQuery 中重放它们。为这些极端情况处理大量积压的自动数据加载过程是非常有挑战性的。...我们跟踪 BigQuery 中的所有数据，这些数据会在执行发生时自动更新。我们创建了一些仪表板来跟踪活动的顺序，并向我们的高管和利益相关者一致地报告进展情况。...所有进度都在一个通用仪表板中进行跟踪，每个人都可以查看和验证它们。...我们印度办事处的许多员工在应对肆虐的疫情同时还花很多时间投入这项工作。我们对他们所有人表示感谢！ 非常感谢领导该项目的 Vaishali Walia，以及帮助保持迁移正常进行的整个德勤团队。
前言 今天看到了一篇 AI前线的文章谷歌BigQuery ML正式上岗，只会用SQL也能玩转机器学习！。正好自己也在力推 StreamingPro的MLSQL。 今天就来对比下这两款产品。...完成相同功能，在MLSQL中中的做法如下： select arr_delay, carrier, origin, dest, dep_delay, taxi_out, distance from db.table...具体参看模型版本管理 多个算法/多组参数并行运行 如果算法自身已经是分布式计算的，那么MLSQL允许多组参数顺序执行。比如这个： train data as ALSInPlace....，使用者配置了两组参数，因为该算法本身是分布式的，所以两组参数会串行运行。...总结 BigQuery ML只是Google BigQuery服务的一部分。所以其实和其对比还有失偏颇。
但是不常用， 设置成 False 还可以减少调用时出现的空白 cfargument 使用 创建参数 参数说明 name type required 表示这个参数是不是不可忽略的...name 的值 returnvariable 接收返回值的变量名称， 如果对应变量未定义则会自动新建 动态参数 Dynamic Arguments 很多时候调用函数一些参数不需要传递因为有默认值，..., selectedSuborg = bigquery.suborg, selectedSite = bigquery.location ) 几个要点： 可以不用提供所有的值 似乎在函数定义的时候不能设定对应的参数类型...， 否则没有提供的参数会报类型检查错误（传过去的是 null 而不是特定值的错误） 不需要按照参数的顺序提供参数 函数返回值 cfreturn 直接写变量名就可以了， 不需要井号： cfscript 和 JAVA 中的用法类似 测试时发现需要将所有的参数按顺序传入 示例 <cfobject name="obj" component="function
这些功能协同工作，即使在设备由于网络不稳定而离线的时间段内也能够使数据保持最新。...但仍有一些需要权衡的事情，例如是否需要降低"机器学习持续交付"的难易程度以使其低门槛好上手，BigQuery ML 仍然是一个有吸引力的选择，特别是当数据已经存储在 BigQuery 中的时候。...Github Actions 中的可复用工作流将流水线设计模块化，只要工作流依赖的代码仓库是public状态，你甚至可以跨代码仓库进行参数化复用。...尽管它们与其他键值数据分开处理，可以单独采取预防措施或访问控制，且支持在将“机密”存储在 etcd 之前，对其进行加密，但在配置文件中，“机密”是以纯文本字段的形式保存的。...与它们类似，VerneMQ 也基于 Erlang/OTP 开发，具有高度可扩展性。它可以在硬件上水平和垂直扩展，以支持大量并发客户端的发布和订阅，同时保持低延迟和容错性。
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