背景 我们平常使用excel的时候，都是选中一列，然后直接更改它的格式，但是这种方式并不能彻底改变已有数据的原格式，如下图中的5592689这一个CELL中的数据，尽管我们将整个列都更改为文本类型，但实际上它这个数据仍然是数值类型...，在很多场景下不能满足我们的需求，如数据库在导入Excel表格时，表格中的列数据需要文本形式,如果不是文本形式，导入的数据在数据库中会出现错误（不是想要的数据，如789 数据库中为789.0）。...数据分列 如何真正的将整列数据都更改为文本格式，我们就需要用的数据分列的功能。...第一步：选中要修改的列，点击上方数据，找分列后点击分列 第二步：点击分列 第三步：点击下一步 第四步：点击下一步，选择文本 第五步：确认之后，检查数据，会发现数字那一个CELL的左上角有一个小箭头...，就代表转为真正的文本格式了
小勤：像这种多项数据堆在一个单元格里的情况，怎么分别拆开做成规范的明细数据啊？...比如拆成下面这个： 大海：这里面显然我们要先对单元格里的内容进行拆分，可以用函数Text.Split函数来完成，比如对“部门”列进行拆分： 对“比例”列进行拆分：...然后，要将分拆后得到的列表一一对应合并成表，可以用函数Table.FromColumns函数，注意要在列表外加上“{}”（想想为什么？）...： 最后，展开数据（按需要删除不必要的列）即可： 当然，上面是将实现过程分拆成3个部分，实际上，合在一起写成一个公式也非常简单，如下所示： 小勤：原来将多个元素一一对应的列合成一个表可以用...小勤：看名字应该是将多行的内容以类似追加的方式合成一个表？ 大海：动手试试？
比如要实现公司信息的添加、修改，那么只需要加载公司信息需要的json即可。 想要实现员工信息的添加、修改，那么只需要加载员工信息需要的json。...总之，加载需要的json即可，不需要再一遍一遍的手撸代码了。 那么这个神奇的 json 是啥样子的呢？文件有点长，直接看截图，更清晰一些。 ? 另外还有几个附带功能： 支持单行下的合并。...那么能不能多行多列呢？似乎没有直接提供。 我们知道 el-row、el-col 可以实现多行多列的功能，那么能不能结合一下呢？官网也不直说，害的我各种找，还好找到了。...多列的表单 这个是最复杂的，分为两种情况：单列的挤一挤、多列的抢位置。 单列 ? 单列的表单有一个特点，一行比较宽松，那么有时候就需要两个组件在一行里显示，其他的还是一行一个组件，那么要如何调整呢？...这样记录之后，我们就可以判断，≥1的记做span=24，负数的，用24去除，得到的就是span的数字。当然记得取整数。 为啥用负数做标记呢？就是为了区分开多列的调整。 多列 ?
VLookup无疑是Excel中进行数据匹配查询用得最广泛的函数，但是，随着企业数据量的不断增加，分析需求越来越复杂，越来越多的朋友明显感觉到VLookup函数在进行批量性的数据匹配过程中出现的卡顿问题也越来越严重...： 4、Power Query合并查询，按常规表间合并操作如下图所示： 五、4种方法数据匹配查找方法用时对比 经过分别对以上4中方法单独执行多列同时填充（Power Query数据合并法单独执行数据刷新...在思考这些问题的时候，我突然想到，Power Query进行合并查询的步骤，其实是分两步的： 第一步：先进行数据的匹配 第二步：按需要进行数据的展开 也就是说，只需要匹配查找一次，其它需要展开的数据都跟着这一次的匹配而直接得到...那么，如果我们在公式中也可以做到只匹配一次，后面所需要取的数据都跟着这次匹配的结果而直接得到，那么，效率是否会大有改善呢？...七、结论 在批量性匹配查找多列数据的情况下，通过对Index和Match函数的分解使用，先单独获取所需要匹配数据的位置信息，然后再根据位置信息提取所需多列的数据，效率明显提升，所需匹配提取的列数越多，
Redshift Spectrum支持开放数据格式，如Parquet、ORC、JSON和CSV。...要查询Apache Hudi的Copy-On-Write（CoW）格式的数据，可以使用Amazon Redshift-Spectrum外表。...当创建引用Hudi CoW格式数据的外表后，将外表中的每一列映射到Hudi数据中的列。映射是按列完成的。...如果是，请检查.hoodie文件夹是否在正确的位置，并且包含有效的Hudi提交时间线。...注意，Apache Hudi格式只有在使用AWS Glue Data时支持，不支持使用Apache Hive metastore作为外部catalog。
写在前面 在金融风控领域，我们经常会使用到json格式的数据，例如运营商数据、第三方数据等。而这些数据往往不能直接作为结构化数据进行分析和建模。...而我们需要做的就是把里面的内容给拿出来，转化成DataFrame或者其他的结构化格式。 怎么看json的结构 在解析json之前，我们必须先搞清楚它的结构。...上面的例子是一个非常简单的json，它的结构很容易理解。但通常我们拿到的json数据会嵌套很多层，而且内容也非常多，看得人头晕眼花。这时候就需要一些工具来辅助我们进行分析。...定义如下几个函数： ### 对嵌套的json进行拆包，每次拆一层 def json_to_columns(df,col_name): for i in df[col_name][0].keys(): #...总结一下，解析json的整体思路就是 ①将json读入python转化为dict格式 ②遍历dict中的每一个key，将key作为列名，对应的value作为值 ③完成②以后，删除原始列，只保留拆开后的列
基础MySQL平台对JSON的支持可以将JSON数据物化到表中的二进制列、文本列或虚拟列中。它还允许将JSON payload作为参数传递给存储过程和函数。...现在JSON数据可以导入到HeatWave中，以二进制格式存储，进行分区和压缩，并可以横向扩展到多个节点。...除了支持JSON格式，现在HeatWave的存储过程也可以使用JavaScript语言进行编码，此前只支持SQL。SQL是声明式的基于集合的语言，这使其难以执行更具命令性的任务。...在竞争方面，甲骨文声称HeatWave的训练速度比亚马逊Redshift快25倍，这意味着作为AWS的数据仓库，HeatWave优于亚马逊自己的Redshift。...在LLM方面，HeatWave可以使用BERT和Tfidf从数据库文本列内容生成嵌入，并与标量数据列的数值表示一起提交给AutoML。从所有这些输入生成优化的模型。
您的某些数据可能以 PDF 格式的文件或 MSOffice 文档的形式驻留在 S3 或 Google-Drive 上，但在许多情况下，您的数据存储在 Snowflake、Redshift 或 Postgres...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。...例如，在我们的例子中，我们将从每个评论（即评论表中的每一行）构建这样一个JSON文档，它将包括一个标题和一些文本部分，然后添加元数据字段以支持过滤。...2.可以通过从一列或多列及其值创建“人工句子”来构造文本。例如，标题和第二部分都是以这种方式构造的。 3.某些字段用作元数据（如 LONGITUDE 和 LATITUDE）。...虽然我们在这里处理的是像 Snowflake 或 Redshift 这样的数据库系统，但值得一提的是，如果您的文件驻留在 CSV 文件或任何其他行为类似于数据库中的结构化数据的格式中，则遵循“文档构建计划
列举一些常见的数据预处理场景： 1) 将 excel 数据转成 csv ; 2) 解析 Json 数据； 3) 清除有错误，不符合逻辑的数据 当这些预处理都完成的时候，我们把得到的结果集中地存储起来...； 4）地址格式保持一致； 5）分割连续的字符串，或者解析 Json 数据 有些用作 Join 关系的字段，我会使他们保持一致。...哪怕只要处理其中很少的列（的数据），存储引擎还是读取整行数据，实际上浪费了不少性能资源。 如果你把数据仓库建立在类似 Amazon Redshift 的列式存储结构上，结果就变了。...总结下 Redshift 建模的好处： 1）处理宽表的效率比处理复杂Join要高的多； 2）对数据分析师和最终用户更友好，因为他们不需要处理 Join; 3）所有的数据都在一张表里，降低了处理难度 ?...在 Redshift 的 Reorting 层，我们只需要建立一张 customer 表。
列存的数据组织形式 对于基本类型，例如数值、string 等，列存可以使用合适的编码，减少数据体积，在 C-Store 论文中对于是否排序、NDV (Number of Distince Values)...存储索引 在 Parquet、ORC 中，除了列 meta 信息外，不提供其他索引，在其他存储上，支持了更丰富的索引，索引可以做单独的块 (Index Block)，或者形成独立的文件。...分布式存储 DAC (Divide And Conquer) 在分布式领域也是屡试不爽，要突破单机存储大小和 IO 限制，就需要把一个文件划分为若干小分片 (sharding)，以某个列做 round-robin...Presto、Impala 属于 Sql-on-Hadoop MPP，利用 Hive metastore，直接读取 Parquet、ORC 等文件格式，Greenpulm、RedShift 基于 PostgreSQL...多模数据结构分析 不仅限于结构化数据，半结构化、非结构化的数据分析也逐渐在 OLAP 中应用，包括向量检索，JSON、ARRAY 检索等。
此外，Redshift在2019年12月正式推出了RA3形态，它采用了计算存储分离的架构，数据存储在S3上，计算节点使用高性能SSD作为本地缓存，加速对数据的访问。...1 存储层 在弹性架构下，存储层负责数据的实时写入、索引构建、数据扫描、下推的谓词计算（过滤、列裁剪、分区裁剪等），不再负责查询的计算任务。...数据以batch、列存的方式在存储层与计算层之间传递，单次请求，会传输多个batch的数据，一般不大于32MB。...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。...从执行时的资源消耗来看，分离模式的总资源消耗（19.5% + 97%）是不分离模式（98%）的1.19倍，这多消耗的CPU来自于网络传输、序列化、反序列化等。
在这篇博客中，我们将讨论我们的新架构、涉及的组件和不同的策略，以拥有一个可扩展的数据平台。 2. 新架构 让我们首先看一下经过改进的新数据平台 2.0 的高级架构。 我们将架构分为 4 层： 1....源数据以不同的格式（CSV、JSON）摄取，需要将其转换为列格式（例如parquet），以将它们存储在 Data Lake 中以进行高效的数据处理。...CSV 或 JSON 数据等不可变数据集也被转换为列格式（parquet）并存储在该区域中。该层还维护或纠正分区以有效地查询数据集。 5....Redshift Redshift 用作数据仓库来构建数据模型。所有报告/BI 用例均由 Redshift 提供服务。我们在 Redshift 中创建了 2 个图层。...• 由于某些后端问题，未更新已修改列时的数据质量问题。 • 架构更改很难在目标中处理。
存储索引 在Parquet、ORC中，除了列meta信息外，不提供其他索引，在其他存储上，支持了更丰富的索引，索引可以做单独的块（Index Block），或者形成独立的文件。...分布式存储 DAC（Divide And Conquer）在分布式领域也是屡试不爽，要突破单机存储大小和IO限制，就需要把一个文件划分为若干小分片（sharding），以某个列做round-robin、...Presto、Impala属于Sql-on-Hadoop MPP，利用Hive metastore，直接读取Parquet、ORC等文件格式，Greenpulm、RedShift基于PostgreSQL...事务处理和分析处理在一个数据库中提供，是最理想的状态，但是二者的技术体系往往又很难融合，因此现在很多数据库厂商都在做这方面的尝试，保证数据一致性是很大的挑战，一种思路是从OLTP到OLAP，多副本存储时...多模数据结构分析。不仅限于结构化数据，半结构化、非结构化的数据分析也逐渐在OLAP中应用，包括向量检索，JSON、ARRAY检索等。 软硬一体化。
高可用的托管数据库服务，它可以在计算节点故障的情况下自动恢复加载到HeatWave集群中的数据——无需从外部数据格式重新转换。...设计一个向外扩展的湖仓系统，不仅需要向外扩展查询处理，还需要将半结构化数据加载并转换为HeatWave的混合列格式。...当涉及到数据湖时，常见的数据湖文件格式可能不是结构化的，而且通常为此类数据源定义严格的数据模型也不是一件容易的事。具体来说，CSV是半结构化文件的一个很好的例子，其中列类型没有在文件中预定义。...运行400TB查询——平均42秒 将数据转换为我们专有的混合列格式后，就可以查询外部表。...在MySQL Autopilot的帮助下，已经准确地识别了半结构化数据集中每一列的数据类型，提高查询处理性能。 尽管HeatWave在大型集群的内存中维护所有数据，但对数据进行显著的压缩。
快捷的数据查询引擎 在 AWS 上，Amazon S3 对象存储服务由于其高可用性、高持久性、可扩展性和数据格式兼容性等特点，成为了建设数据湖的首选。...在设置和管理数据湖时，涉及大量极为耗时的复杂手动任务，包括加载不同来源的数据、监控数据流、设置分区、打开加密和管理密钥、定义转换作业并监控其操作、将数据重新组织成列格式等。...该功能可将数据写回到数据湖中，目前支持 Apache Parquet、ORC、JSON 和 CSV 格式，以 Parquet 格式为例（一种用于分析的高效开放式列式存储格式），与传统文本格式相比，Parquet...当数据在数据湖和 Redshift 之间开始顺畅移动，这种灵活性使开发者在存储数据时可以在成本和性能之间选择最佳的折中方案。当前已经有大量的企业和机构都开始采用 AWS 的数据湖和数据分析云服务。...在中国区域内，欣和作为一家大型食品生产企业，在多品牌、全方位的业务发展规划下，对大规模数据分析和处理提出了更高要求。
使用关系型数据库的行和列存储，这相当于是把一个表现力丰富的对象挤压到一个非常大的电子表格中：你必须将这个对象扁平化来适应表结构–通常一个字段>对应一列–而且又不得不在每次查询时重新构造对象。...2.Json Elasticsearch 使用 JavaScript Object Notation 或者 JSON 作为文档的序列化格式。...JSON 序列化被大多数编程语言所支持，并且已经成为 NoSQL 领域的标准格式。 它简单、简洁、易于阅读。...user 对象很复杂，但这个对象的结构和含义在 JSON 版本中都得到了体现和保留。...在 Elasticsearch 中将对象转化为 JSON 并做索引要比在一个扁平的表结构中做相同的事情简单的多。 下一篇：4.Elasticsearch索引文档
前后端分离： 前后端分离，通俗的说就是：将界面显示和后端业务逻辑处理分割成独立的项目，分割后，两种的数据交互是，前端通过ajax调用后端暴露的数据交互接口，数据交互格式采用（json）。 ...可以很方便的在现有系统中新功能；可重用性，可以减少程序代码冗余，每一层都可以多种用途，满足于多种需求； 可管理性，程序分层后可以降低系统管理的难易程序，将程序分为多层后，可以将工作分解给不同的开发小组...3、数据存储上改进 数据存储的主要改进方案是：数据库读写分离+主从备份，纵向分表+横向分区存储 根据业务线和功能模块横向分库、在具体表上，根据实际业务采用横向拆表纵向分表存储 业务线和功能模块横向分库...纵向分表：主要是针对表字段比较多的表，拆分为多表存储，一般拆分规则为： 对于一张表如果业务上分两次访问某一张表其中一部分数据，那么就可以根据每次访问列的不同来做拆分; 另外还可以根据列更新的频率来拆分...，例如某些列每天要更新3次，有些列从创建开始基本上很少更新。
Postico for Mac是一款可以在苹果电脑MAC OS平台上使用的PostgreSQL客户端，支持本地和远程云服务，Heroku Postgres, Amazon Redshift, Amazon...过滤行，对它们进行排序，重新排列列。您可以方便地在边栏中检查长文本或图像。显示来自引用表的相关行。 直接编辑行或使用侧边栏 - 长文本的最佳选择。您甚至可以一次更改多行。...批量保存（使用SQL预览）可让您在单个事务中将更改提交到多行。设计一个结构合理的数据库添加和删除列，重命名它们，更改类型。修改表和视图，而不必记住ALTER TABLE语法。...统一的结构编辑器显示您需要了解的一切表格。评论和约束显示在列的旁边。...它的高分辨率艺术品在Retina显示屏上看起来很棒。安全开箱即用Postico使用行业标准加密：SSL和SSH都可用于安全连接。服务器证书始终得到验证。密码安全地存储在系统钥匙串中。
我们在后文中将给出与此相关的部分示例。 要顺利完成本次指导教程，大家需要拥有一个AWS账户、一个Kaggle账户（用于下载数据集）、Amazon Redshift集群以及SQL客户端。...请确保每一列都使用了正确的数据类型。...在本次示例中，我们这套方案的得分为0.74： ? 要进一步了解其含义，大家可以点击此处查看Amazon提供的评估结果可视化说明。直接选择总体临界值数字显然更便于大家理解。...结合这一总体临界值数字，对应记录的评估结果可能分为以下四种类别： · 真阳性(简称TP) – 被正确分类为“是” · 真阴性(简称TN) – 被正确分类为“否” · 假阳性(简称FP) –...如大家所见，准确度的下降趋势并不明显（则0.83下降到了0.74），但精度则出现了大幅跳水（由0.6递减至0.33），这意味着现在每三位广告接收者中只有一位会实际点击查看——而在原本的设定中，每三位广告接收者中将有两位实际点击查看
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
