然后财务团队成员写的查询无法与欺诈团队中的某人核对数据，然后需要给财务团队中的某人（而不是欺诈团队）一个类似的、不同种类的生产数据访问控制，使得人们抱怨在使用数据湖的痛苦，我认为要解决的首要问题是在原始环境中将大量上游系统复制到数据湖中...，Spark，Presto，Impala，Trino甚至Redshift）都可以直接查询在Hudi表中写入的数据。...可以做很多事情来减少查询成本，提高效率，还可以很好地改善数据的新鲜度，继续到派生的数据管道，Hudi还可以提供Hudi中每个表的变更流，这意味着可以采用与流处理中相同的概念。...同样您可以像Flink或Spark作业那样将变更流连接到Hudi表，它也可以作为快照与另一个Hudi表关联查询。...，以便人们可以很好地对其进行查询，现在所有表统计信息都写在一个JSON文件和Avro文件中，这就像可伸缩性一样，但是用这种方式计划查询可能会花费大量时间。
Glue数据目录 AWS Glue 数据目录用于注册表，并可通过 Athena 进行查询以进行临时分析。 6. Athena Athena 是一个无服务器查询引擎，支持查询 S3 中的数据。...我们已经构建了一个报告层框架来进行聚合和连接，以创建可通过 BI 工具访问的报告表。我们还在这些层中维护物化视图。...我们选择我们的数据湖来进行最小的每日分区，并计划将历史数据归档到其他存储层，如 Glacier 或低成本的 S3 存储层。 选择正确的存储类型 HUDI 目前支持 2 种类型的存储，即。...我们开始在每一层上构建一个框架，例如数据摄取框架、数据处理框架和报告框架。每个框架都专用于使用预定义的输入执行某些任务。采用框架驱动减少了冗余代码，以维护和简化数据湖中新表的载入过程。...使用表格格式的控制平面的好处 在我们的平台中，控制平面是一个关键组件，用于存储元数据并帮助轻松载入数据湖和数据仓库中的新表。它存储启用数据迁移所需的必要配置。
在 Redshift 中创建Group，并且根据用户的角色将用户分配到每个Group，该方法可以控制数据集访问，但缺乏列或行级别粒度的访问控制。 • 仪表板基于哪些数据集构建缺乏可见性。...由于所有数据集市表都是根据用例创建，并且当用户向 DE 团队请求时，有多个表包含重复数据。由于我们没有遵循数据模型（星型或雪花模式），因此在 Redshift 中维护表之间的关系变得非常困难。...仅为存储在 S3 中的数据创建数据目录，这让终端用户检索有关 Redshift 中表的信息成为问题。 • 没有集成的数据血缘。如果有人有兴趣了解目标数据表的来源和转换阶段，我们没有数据血缘来展示它们。...数据工程任务中缺少软件工程原则。因此，很难将每一层上的组件解耦并创建一个抽象层来使整个框架端到端自动化。 • 没有自动模式演进。处理关系数据时模式演进非常重要。...在新架构中，我们利用 S3 作为数据湖，因为它可以无限扩展存储。由于我们计划将可变数据也存储在 S3 中，因此下一个挑战是保持可变 S3 数据的更新。
转换中的所有中间表都不会记录在 Lineage 中，因为它们是临时的。例如，（输入表 1，输出表 2）是图 3 中的一对，因为它们之间存在路径，而（输入表 2，输出表 2）则不是。...另一方面，在 Redshift 中存储数据非常持久且易于查询以用于分析目的。在 Yelp，我们每天大约有数千个批次，平均每个作业发出大约 10 条消息。...我们暂存此数据的原因是为了识别在日常负载中引入的任何新作业或捕获对现有计划作业的任何更新。 然后，我们为每个 Spark-ETL 表创建一个链接（表、文件等的规范术语）以及从元数据中提取的附加信息。...服务端实现 数据标识符 Spark-Lineage 需要跟踪的最基本的元数据是数据的标识符。我们提供了 2 种方法来识别输入/输出表：schema_id和数据的位置。...Schema_id： Yelp 的所有现代数据都被模式化并分配了一个 schema_id，无论它们是存储在 Redshift、S3、Data Lake 还是 Kafka 中。
这个云服务可以很好地处理各种大小的数据，并在几秒钟内执行复杂的查询。 BigQuery是一个RESTful网络服务，它使开发人员能够结合谷歌云平台对大量数据集进行交互分析。可以看看下方另一个例子。...关于BigQuery的另一点是，它是在Bigtable上运行的。重要的是要了解该仓库不是事务型数据库。因此，不能将其视为在线交易处理（OLTP）数据库。它是专为大数据而设计的。...另一方面，Redshift是一个管理完善的数据仓库，可以有效地处理千万字节（PB）级的数据。该服务使用SQL和BI工具可以更快地进行查询。...Spark将快速处理数据，然后将其存储到其他数据存储系统上设置的表中。 有时候，安装PySpark可能是个挑战，因为它需要依赖项。你可以看到它运行在JVM之上，因此需要Java的底层基础结构才能运行。...Kafka Python Kafka是一个分布式发布-订阅消息传递系统，它允许用户在复制和分区主题中维护消息源。 这些主题基本上是从客户端接收数据并将其存储在分区中的日志。
在 Navicat 12 中，回应力、可用性以及性能都大大提升了。我们设计了一个全新的机制并应用了多线程，因此你可以并行运行某些任务，以提高开发数据库的整体效率。 ?...Navicat 12 提供了一组默认的代码段，或者你可以创建自订义的常用段。将代码段拖拉至 SQL 编辑器中，免除重复输入相同的代码，并减少编写时间和发生错误。...你还可以在代码段中添加占位符，在修改 SQL 中的段时按下 TAB 键，游标会在不同的占位符之间跳转，让你输入适用的值。 ? 自动完成代码 智能的自动完成代码功能，确保输入的信息正确无误。...自动运行 灵活的自动运行和计划，优化你的数据库活动。 Navicat 12 发布了一个新的计划方法。新型的自动运行实用工具具备更易用和更直观的界面，有利于查找所需的配置文件和创建自动批处理作业。 ?...Navicat 为你提供有效管理数据所需的工具，并确保能顺利进行。 简单的查询编辑 ? 可视化查询创建工具助你创建、编辑和运行查询，而不必担心语法和正确命令的用法。
join策略hint计划节点将插入到与指定名称匹配的任何关系（别名不同）、子查询或公共表表达式的顶部。hint解析的工作原理是递归遍历查询计划，找到与指定关系别名之一匹配的关系或子查询。...除非此规则将元数据添加到关系的输出中，否则analyzer将检测到没有任何内容生成列。此规则仅在节点已解析但缺少来自其子节点的输入时添加元数据列。这可以确保元数据列不会添加到计划中，除非使用它们。...此规则检测此类查询，并将所需属性添加到原始投影中，以便在排序过程中可用。添加另一个投影以在排序后删除这些属性。HAVING子句还可以使用SELECT中未显示的分组列。...ResolveOutputRelation Resolution fixedPoint 从逻辑计划中的数据解析输出表的列。...此规则分为两个步骤：1.将高阶函数公开的匿名变量绑定到lambda函数的参数；这将创建命名和类型化的lambda变量。在此步骤中，将检查参数名称是否重复，并检查参数的数量。
图片 优化器的查询解析器读取查询文本文件并将其存储为表达式树。表达式树被实现为递归数据结构，是一个EXPR类的对象，包含一个运算符和一个或多个EXPR对象作为输入。...在Cascades中，初始查询直接以C++代码编写并嵌入到优化器的代码中。如果要优化另一个初始查询，则需要编译整个优化器代码以包含对初始查询表达式的更改。...谓词的树形表示提供了简单的谓词操作，例如穿过 join 进行谓词项（item算子的子树）下推[Gra95]。 优化器输出 在优化过程中，优化器找到查询的最优计划并将其复制出来。...方法“CopyIn”将一个表达式复制到一个子树，并将子树包含到搜索空间中。它可以将新的子树包含到逻辑上等价的现有组中，也可以将新的子树包含到新的组中，此时该方法将首先创建新的组并将其附加到搜索空间中。...如果没有最便宜的计划（例如，无法满足上限），则将具有空计划的上下文存储在优胜者结构中。该任务生成组中所有相关的逻辑和物理表达式，对所有物理表达式进行成本估算，并选择最低成本的一个。
如何压缩（compaction）MOR数据集 在MOR数据集上进行压缩的最简单方法是运行内联压缩（compaction inline），但需要花费更多时间。...例如，如果在最后一个小时中，在1000个文件的分区中仅更改了100个文件，那么与完全扫描该分区以查找新数据相比，使用Hudi中的增量拉取可以将速度提高10倍。...HoodieParquetInputFormat扩展了MapredParquetInputFormat，其是hive的一种输入格式，将Hudi表注册到Hive metastore中。...当使用 UseFileSplitsFromInputFormat注解时，Presto会使用输入格式来获取分片，然后继续使用自己的优化/矢量化parquet读取器来查询写时复制表。...这将过滤出重复的条目并显示每个记录的最新条目。 9. 已有数据集，如何使用部分数据来评估Hudi 可以将该数据的一部分批量导入到新的hudi表中。
除非您的服务器具有大量权限，否则这通常非常快。 查询优化器 解析树现在有效并准备好供优化器将其转换为查询执行计划。一个查询通常可以以许多不同的方式执行并产生相同的结果。优化器的工作是找到最佳选项。...您可能需要通过手动“推送”WHERE、LIMIT、ORDER BY和其他条件（即从外部查询复制到UNION中的每个SELECT中）来帮助优化器。...当你开始研究查询和索引之间的相互作用时，出现的额外维度是 MySQL 如何基于在另一个表中找到的数据访问一个表或索引。 优化始终需要三管齐下的方法：停止做某些事情，减少做的次数，以及更快地完成。...LVM 不会将数据复制到快照中，而是简单地记录您创建快照的时间，然后在您从快照请求数据时从原始卷中读取数据。因此，初始复制基本上是一个瞬时操作，无论您快照的卷有多大。...基本备份到目录 我们想展示的第一种方法是如何使用 XtraBackup 将数据完整备份到另一个目录。
构建自己的数据仓库时要考虑的基本因素 ? 我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们，对于他们成长中的公司来说，最好的数据仓库是什么时，我们会根据他们的具体需求来考虑答案。...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。...ETL vs ELT:考虑到数据仓库的发展 Snowflake构建在Amazon S3云存储上，它的存储层保存所有不同的数据、表和查询结果。...结论 我们通常向客户提供的关于选择数据仓库的一般建议如下: 当数据总量远小于1TB，每个分析表的行数远小于500M，并且整个数据库可以容纳到一个节点时，使用索引优化的RDBMS(如Postgres、MySQL
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。...因此，在进行任何数据摄取之前，我们需要设计一个“文档构建计划”，据此我们决定如何将数据库中每个感兴趣的实体转换为要摄取的 Vectara JSON 文档。...列表数据库中有许多字段可用于元数据，我们在此演示中选择了几个字段来包含： LATITUDE LONGITUDE DATE NEIGHBORHOOD_CLEANSED 我们刚才概述的用于处理数据库表中每一列的计划演示了引入数据库表以在...，并每行创建一个 JSON 文档。...结论 许多企业数据驻留在结构化数据库表中，在这篇博文中，我们研究了如何将此类数据引入 Vectara，特别是从表的每一行创建 Vectara“文档”对象的常用方法，以实现强大的语义搜索、问答和对话式
在MPP架构下，计算存储共享一个节点，每个节点有自己独立的CPU、内存、磁盘资源，互相不共享。数据经过一定的分区规则（hash、random、range），打散到不同的节点上。...warehouse（简称VW）构成，每个用户可以创建一个或多个对应的VW，每个VW是由若干个EC2（AWS上的虚拟主机）组成的集群。...2 计算层 在弹性模式下，计算层由若干个计算节点组成，计算节点负责接收接入层下发的物理执行计划，并根据物理执行计划转换成对应的算子。...同一个查询内，不同表的相同分区，会被映射到相同的计算节点上。 同一个分区，在不同查询之间，随机分配到不同的计算节点。...如图三所示，通过合并连接，减少小数据量查询的网络交互次数，降低查询延迟。 数据压缩。batch内基于列存格式进行压缩，减少网络带宽的消耗，有效提升Resharding算子加载吞吐。 异步读取。
主键索引表的数据存储在内存中，为了提升查询性能，它被设计为高度压缩的形式。2. 查询性能优化方法2.1....使用主键索引表ClickHouse在进行查询时，会根据查询条件首先在主键索引表中查找对应的主键位置信息。通过主键索引表的查找，可以快速定位数据所在的分区和块，避免了全表扫描的开销。2.2....当一个副本上的数据不可用时，系统可以从其他副本中获取数据进行查询操作。结论ClickHouse主键索引的存储结构和查询性能优化方法使得它在大规模数据分析和数据仓库场景下表现出色。...通过合理利用主键索引并结合其他优化方法，可以提高ClickHouse的查询性能，有效地处理大量数据。...首先创建了一个名为sales的表，包含了销售日期、产品ID、产品名称、价格、数量和总金额等字段。然后通过插入数据的方式向表中添加了几条销售记录。
对象存储问题 对象存储是一种非常经济有效的存储数据的方法。它具有内置的扩展和持久性功能，使其成为长期数据保留的理想选择。然而，对象存储通常不适合作为生产应用程序的存储。...如果供应商将数据存储在S3存储桶上，那么他们的客户必须在实际使用数据之前将其复制或还原到云计算基础设施中的另一层。...在Actifio 10c中，客户还可以同时将数据复制到多个公共云中，以最终实现灾难准备，或者为不同的用例创建云平台。同样，由于它是本机格式，因此这些服务可以直接访问它。...其结果是简单的一次单击即可恢复到本地或云平台中。灾难恢复协调鼓励IT在灾难规划上投入时间。它使更新计划和测试计划变得更容易。...所有相同的功能都适用，包括将数据复制到另一个云平台的功能。他们可以使用无代理方法并利用云快照，也可以使用Actifio的本机解决方案，该解决方案可以创建更一致的数据副本和更快的恢复速度。
但是现在，在同一个表中employees引用对表进行递归遍历boss_id，或者在排序结果中找到中间值（或50％百分位数），在MySQL上不再是问题。...PostgreSQL上的复制缺乏配置灵活性，这是Uber转向MySQL的原因。但是现在有了逻辑复制，可以通过使用更新版本的Postgres创建副本并切换到该副本来实现零停机时间升级。...截断大型时序事件表中的陈旧分区也容易得多。 在功能方面，两个数据库现在彼此相同。 二者有什么区别？ 现在有一个问题就是，我们到底是选择MySQL还是PostgreSQL，那选择的原因又是什么？...但是，如果更新足够频繁（或者如果一个元组很大），则元组的历史记录很容易从8KB的页面大小中流出，跨越多个页面并限制了功能的有效性。修剪和/或碎片整理的时间取决于试探法。...它是所有主要数据库（包括MySQL，Oracle，IBM DB2和Microsoft SQL Server）支持的最古老，最重要的优化方法之一。
出于这个原因，优化器有时被称为基于成本的优化器（CBO），以将其与基于规则的优化器（RBO）进行对比。 注意： 优化程序可能不会从一个版本的Oracle数据库到下一个版本做出相同的决策。...在最新版本中，优化器可能会做出不同的决定，因为它可以获得更你全面的信息，并且可以进行更多的优化器转换。 4.1.3 执行计划 执行计划描述了 SQL 语句的推荐执行方法。...该计划显示了 Oracle 数据库用于执行 SQL 语句的步骤的组合。每个步骤要么从数据库物理上检索数据行，要么为发出语句的用户准备数据行。 执行计划显示整个计划的成本（在第0行中）和每个单独的操作。...在这个类比中，执行计划是旅行顾问生成的一个可能的路由。在内部，顾问可以将整个路由划分为几个子路由(子计划)，并分别计算每个子路由的效率。...例如，旅行顾问可能会评估一个中等难度的子路由为15分钟，另一个难度最小的子路由为22分钟，以此类推。 顾问根据用户指定的目标以及有关道路和交通状况的可用统计数据，选择最有效（最低成本）的总体路线。
来自各种来源的所有数据首先转储到各种 S3 存储桶中，然后再加载到 Redshift（我们的数据仓库）中，S3 中的数据也充当备份，以防任何 ETL 作业失败。...存储在 Redshift 中的数据被建模为星型模式，根据我们拥有的业务单位，由维度表包围中心事实表。...• 它提供了一种简单的方法来衡量 WoW / MoM 增长并跟踪我们的年度目标。 • 在解决问题时Looker 的支持团队反应迅速，同时提供具有最新功能的软件升级。...• 在 Halodoc，Metabase 用作自助服务工具，操作人员和 BI/后端开发人员可以在其中查询以创建自定义报告和仪表板。...总结 在这篇博客中总结了Halodoc的数据平台，从不同来源的数据到各种可视化工具，我们在选择这些工具时的思考过程，维护和运行此基础设施是一项艰巨的任务，我们不断挑战自己以保持基础设施简单并更有效地解决问题
Amazon ML与Amazon Redshift这套强有力的组合能够帮助大家查询相关事件数据并执行汇聚、加入或者处理等操作，从而为机器学习模型准备好所需的一切数据。....us-east-1.redshift.amazonaws.com -U -d dev -p 5439 在我们的SQL客户端内创建一个表，用于保存所有来自...具体操作为运行UNLOAD命令对Amazon S3进行相关查询，而后开始培训流程的下一个阶段。 在IAM控制台当中创建一个名为AML-Redshift的新角色，而后选择Continue。 ?...在Data Input（数据输入）页面当中，选择Redshift并填写相关信息，具体包括刚刚创建角色的ARN值、集群名称、数据库名称、用户名以及密码内容。...在SQL查询当中，大家需要将二进制目标“点击”作为一个整数值（0或者1），而非false或者true，从而将其转换为int。
Mycli支持多行查询和语法突出显示，这意味着可以在查看或优化查询时最重要的部分，可以选择多种语法高亮配色方案或创建自己的配色方案。...Mycli的另一个明星功能是智能完成，允许通过输入前几个字符来从上下文相关列表中选择表名和列名。不需要因为忘记WHERE子句中列的名称而放弃当前输入运行SHOW CREATE TABLE。...但是，在写入（DML语句）被阻塞的情况下，最显着的是增加了FULLTEXT索引，表空间的加密以及列类型转换。...它将副本上的更改接收到binlog_format = ROW的源表中，解析日志并将这些语句转换为在主shadow表上重新执行。它跟踪副本上的行数，并确定何时执行原子切换（切换表）。...最后，Orchestrator在节点遭遇失败时可以支持恢复，因为它使用状态的概念智能选择正确的恢复方法，并决定使用适当的主升级过程。
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