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使用 SQL 快速删除数百万行数据

1、使用批量删除一次性删除大量数据可以减少数据库的I/O操作次数，提高删除性能。在SQL中，可以使用DELETE FROM table_name WHERE condition语句进行批量删除。...方式处理，在表中插入行比删除它们更快。...使用 create-table-as-select (CTAS) 将数据加载到新表中的速度更快。...通过CTAS将不予删除的数据保留到一个临时表中，然后再通过SWAP的方式将临时表作为原表，通过这种方式完成大批量数据删除6、5步骤改进上面的建表方式新表是不会复制原表的索引结构的，如果这个是一个大表那么后面单独加索引也是一个问题...，毕竟是大数量数据删除，还是多操作一步，替换后自己检查下，然后再删除旧表，较为稳妥。

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如何从 Pandas 迁移到 Spark？这 8 个问答解决你所有疑问

在 Spark 中以交互方式运行笔记本时，Databricks 收取 6 到 7 倍的费用——所以请注意这一点。...鉴于在 30/60/120 分钟的活动之后你可以关闭实例从而节省成本，我还是觉得它们总体上可以更便宜。...它们的主要区别是： Spark 允许你查询数据帧——我觉得这真的很棒。有时，在 SQL 中编写某些逻辑比在 Pandas/PySpark 中记住确切的 API 更容易，并且你可以交替使用两种办法。...有的，下面是一个 ETL 管道，其中原始数据从数据湖（S3）处理并在 Spark 中变换，加载回 S3，然后加载到数据仓库（如 Snowflake 或 Redshift）中，然后为 Tableau 或...用于 BI 工具大数据处理的 ETL 管道示例 在 Amazon SageMaker 中执行机器学习的管道示例 你还可以先从仓库内的不同来源收集数据，然后使用 Spark 变换这些大型数据集，将它们加载到

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一个理想的数据湖应具备哪些功能？

该功能是 CDC 的一部分，其中数据湖在单独的日志中记录由于 UPDATE、DELETE 或 INSERT 事件对源表所做的任何更改。...因此数据湖应该具有内置的恢复功能，让用户可以通过简单的命令使用安全备份恢复相关表的先前状态。 自动调整文件大小 在处理大型文件系统（如大数据应用程序中的文件系统）时，文件大小会迅速增长。...索引管理 索引表可以使数据湖加速查询执行[25]，使用索引而不是遍历整个数据集来提供结果。在 SQL 查询中应用过滤器时，索引特别有用，因为它简化了搜索。...因此数据湖应该有一些机制来提供数据的早期可视化，让用户了解数据在摄取过程中包含的内容。 支持批量加载 虽然不是必须的，但当数据需要偶尔大量加载到数据湖时，批量加载非常有必要[30]。...与增量加载数据不同，批量加载有助于加快流程并提高性能。然而更快的速度有时可能只是一件好事，因为批量加载可能会忽略确保只有干净数据进入湖中的约束[31]。

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突发！不起眼的SQL导入，差点引发生产事故..

数据加载： 在某些情况下，需要将大量数据批量加载到MySQL数据库中。这可能包括从外部数据源获取数据，例如日志文件、其他数据库、CSV文件等。...最佳实践： 在批量导入之前，应该删除DROP语句！！ 如果可能，将DROP语句包装在事务中，以便在执行时发生错误时可以回滚。 数据导入流程 为什么有一个清晰的导入流程很重要？...想删除表,当然用 drop 想保留表而将所有数据删除，如果和事务无关，用truncate即可。如果和事务有关,或者想触发trigger,还是用delete。...在 DELETE 操作中，由于是逐行操作并记录在事务日志中，数据库会保留未提交事务的信息，以支持回滚。这样的未提交事务形成的水位线会占用一定的资源。...相反，TRUNCATE 操作没有逐行的日志记录，因此不存在逐行未提交事务的水位线问题。它一次性释放整个表的资源。

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Lakehouse架构指南

将数据加载到数据湖中，数据团队花费时间构建和维护复杂 ETL 管道的旧瓶颈消失了，并且跳过了等待数周的数据访问请求。...数据架构无需在批处理和流式中区分——它们都以相同的表结束，复杂性更低，速度更快。无论是从流还是批处理中读取都没有关系。开箱即用的 MERGE 语句适用于更改应用于分布式文件的流式传输情况。...Snowflake 宣布他们也将在 Iceberg 表中具有此功能。据我了解这些是 Databricks 和 Snowflake 中的专有功能。...变更数据流 (CDF) 更改数据流 (CDF)[37] 功能允许表跟踪表版本之间的行级更改。启用后，运行时会记录写入表中的所有数据的“更改事件”。...当需要在不移动数据的情况下快速查询多个数据源时可以利用数据虚拟化技术[65]。 总结 在本文中我们了解了数据湖和Lakehouse之间的区别。2022 年市场在做什么，如何将数据湖变成数据湖。

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十的次方 - 第一部分

很明显，它提供了像Titan这样的图形数据库的访问，但是在同一个REPL会话中，也可以连接到关系数据库，接触到Web服务，读取文件等。...下面的Gremlin脚本演示了如何将该文件加载到Titan中（由BerkleyDB支持）： g = TitanFactory.open('/tmp/1m') g.makeKey('userId').dataType...在这种情况下，表中将只包含存在于每个用户顶点的userId。始终在类型创建结束时以及在将数据加载到图形实例之前进行提交。...new File('wiki-Vote.txt').eachLine {- 逐行读取源数据文件，并对每个文件执行提供的闭包。 if (!...下面的Gremlin脚本演示了如何将该文件加载到Titan中（由BerkleyDB支持）： conf = newBaseConfiguration() {{ setProperty("storage.backend

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独家 | 机器学习模型应用方法综述

这意味着，如果数据集的结构有新的变化，则需要重新对模型训练，这在模型生命周期管理中将是一个很大的挑战。 批量预测与实时预测的比较 当选择是设置批量预测还是设置实时预测时，必须了解实时预测的重要性。...这与批量预测的处理方法形成了对比，在批量预测中，可以根据可用容量将预测计算分散到一整天。...此外，还可以与Postgres的触发器机制相结合来运行数据库，并更新客户流失分数。比如，如果在投诉表中输入了一个新条目，那么让模型实时重新运行的话便很有价值。 ?...流程 流程以如下方式设置： 新事件： 当在投诉表中插入新行时，将生成事件触发器。 触发器： 触发器功能将更新该客户在客户配置文件表中提出的投诉数量，并为客户更新记录。...笔记簿 不同的笔记薄提供商，如Databricks和dataiku，都致力于简化其环境中的模型部署。

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【数据仓库】什么是 Azure Synapse，它与 Azure Data Bricks 有何不同？

在这里，它直接链接到 Azure Databricks，这是一种基于 Apache Spark 的人工智能和宏数据分析服务，允许在交互式工作区中对共享项目进行自动可扩展性和协作。...反过来，Azure Synapse 和 Azure Databricks 可以对 Azure Data Lake Storage 中的相同数据运行分析。...因此，它能够分析存储在系统中的数据，例如客户数据库（姓名和地址位于像电子表格一样排列的行和列中）以及存储在数据湖中的镶木地板格式的数据。...因此，当进行查询时，它会存储在此缓存中，以加快使用相同类型数据的下一个查询。 这是它能够在毫秒内引发响应的关键之一。...其中有： 对于数据准备和加载，复制命令不再需要外部表，因为它允许您将表直接加载到数据库中。 它提供对标准 CSV 的全面支持：换行符和自定义分隔符以及 SQL 日期。

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【数据湖仓】数据湖和仓库：Databricks 和 Snowflake

在这篇文章中，我们将介绍基于数据仓库和基于数据湖的云大数据解决方案之间的区别。我们通过比较多种云环境中可用的两种流行技术来做到这一点：Databricks 和 Snowflake。...正如我们在上一篇文章中了解到的，数据分析平台可以分为多个阶段。上面，我们可以看到一张图片，大致了解了管道中 Snowflake 和 Databricks 的角色。...最近，Databricks 已将其能力大幅扩展至传统数据仓库的方向。Databricks 提供了现成的 SQL 查询接口和轻量级的可视化层。此外，Databricks 提供了一种数据库类型的表结构。...Snowflake 是一个借鉴数据湖范式的可扩展数据仓库 Snowflake 是专为云环境开发的可扩展数据仓库解决方案。 Snowflake 以专有文件格式将数据存储在云存储中。...结论：Databricks 和 Snowflake 在这篇文章中，我们讨论了两个非常流行的多云数据分析产品：Databricks 和 Snowflake。

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【数据湖】Azure 数据湖分析（Azure Data Lake Analytics )概述

在本文中，我们将探索 Azure 数据湖分析并使用 U-SQL 查询数据。...通常，传统数据仓库存储来自各种数据源的数据，将数据转换为单一格式并进行分析以做出决策。开发人员使用可能需要更长时间进行数据检索的复杂查询。组织正在增加他们在云基础架构中的足迹。...提取：从不同的数据源中提取数据 转换：将数据转换为特定格式 加载：将数据加载到预定义的数据仓库模式、表中 数据湖不需要严格的模式，并在分析之前将数据转换为单一格式。...：将原始存储中的数据处理成兼容的格式 分析：使用存储和处理的数据执行数据分析。...您可以使用 Azure 数据湖分析 (ADLA)、HDInsight 或 Azure Databricks 本文 https://jiagoushi.pro/overview-azure-data-lake-analytics

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Adobe Media Encoder 使用教程

在具体的转码里面，还可以加裁剪的遮罩 割完以后又可以选择一些填充的选项 值得一说的是，支持LUTs！！！...视频品质越高，帧速率也越高，也就需要更多的数据，从而占用更多的带宽。 在处理数字压缩视频时，帧速率越高，文件将越大。要减小文件大小，请降低帧速率或比特率。...在 NTSC 视频中，新场将以 59.94 次/每秒的速率绘制到屏幕上，和 29.97 帧/秒的帧速率保持一致。 逐行视频帧则没有分成两个场。...逐行扫描显示器（比如计算机显示器）将按从上到下的顺序依次绘制出所有水平线条，从而显示一个逐行视频帧。...HD 视频格式包括隔行和逐行形式。通常，最高分辨率格式是以更高帧速率隔行的，这是因为这些像素大小的逐行视频将需要极其高的数据速率。

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count 浅析

一. count(*)的实现与执行 在mysql中，不同的存储引擎，count(*)的实现方式是不同的 Myisam： Myisam会把表的行数存在磁盘上，每当执行count(*)的时候，直接返回就行了...； count(*) 函数调用时，是先要把表中数据加载到内存缓冲区，然后扫描全表获得行的总记录数。...2. count(1) innodb引擎会遍历整张表，但是不取值，server层对于返回的每一行放一个数字“1”进去，逐行累加。...优化思想应该还是通过存下该数据，需要的时候，可以快速响应。 方案一：缓存 想要快，用缓存。 比如用redis，当表中有数据插入式时，redis计数就加1，删除数据的时候，redis减1。...持久化风险： redis是存在内存中，你可以使用rdb或者aof去持久化，如果刚插入条数据redis在内存中加1了，但是这是redis重启了，重新启动后redis加载的备份文件中没有新加的1，那这时候数据就不一致了

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SQLServer性能调优-分组聚合

优化器倾向于使用哈希聚合来对无序的大表进行聚合操作，哈希聚合的算法： 对于每一个输入行，在group by列上计算哈希值， 检查该行是否映射到hash表中，如果不存在于现有的哈希表，那么把该行插入到哈希表中...行存储是逐行存储（Row Store），每一个Page存储多行数据，而列存储（Column Store）把数据表中的每一列单独存储在Page集合中，这意味着，Page集合中存储的是某一列的数据，而不是一行中所有列的数据...在读取数据时，行存储把一行的所有列都加载到内存，即使有些列根本不会用到；而列存储只把需要的列加载到内存中，不需要的列不会被加载到内存中。...一般情况下，数据仓库的查询语句只会查询少数几个列的数据，其他列的数据不需要加载到内存中，这就使得列存储特别适合用于数据仓库中对星型连接（Star- Join）进行聚合查询，所谓星型连接（Star-Join...在数据库仓库中，是指事实表和维度表的连接。在大表上创建列存储索引，SQL Server 引擎将充分使用批处理模式（Batch processing mode）来执行星型查询，获取更高的查询性能。

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Snowflake与Databricks创始人亲自开撕：数据仓库要过时了？

在博客中，Databricks 声称这是一件大事，有助于证明数据仓库在未来十年要么不复存在，要么会大变样，“从长远来看，所有数据仓库都将被纳入数据湖仓”。...11 月 15 日，Databricks 的创始人再次在其公司博客上给予回应，指责 Snowflake 为了测试结果竟然改了 TPC-DS 的输入数据，表示有些人不仅作弊还是“酸葡萄”。...Databricks 在博客中声称，在经典提取 - 转换 - 加载（ETL）流程的过滤与处理方面，其智能湖仓方案取得了超越 Snowflake 数据仓库方案的性能表现。...总之，“我们将官方 TPC-DS 数据集加载到 Snowflake 中，对运行功率测试所需的时间进行计时，结果比 Snowflake 在他们的博客中报告的时间长 1.9 倍”。...湖仓一体的兴起本质上是由用户诉求推动的，大家希望得到更好的数据治理和管理能力，同时又希望有更好的灵活性，特别是随着 AI 的兴起，完全纯数仓的二维关系表已经无法承接半 / 非结构化数据的处理，AI 引擎不可能只跑在纯数仓模型上

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榨干服务器：一次惨无人道的性能优化

如果要扣技术细节的话，就是DOM解析和SAX解析的区别，DOM解析是把整个Excel加载到内存一次性解析出所有数据，针对大Excel内存不够用就OOM了，而SAX解析可以支持逐行解析，所以SAX解析操作得当的话是不会出现内存溢出的...Kafka的IMPORT_RESULT发送消息说这条数据处理完了，或成功或失败，失败需要有失败原因； 导入服务的多个实例从IMPORT_RESULT中拉取数据，更新数据库中每条数据的处理结果； 前端轮询的接口在某一次请求的时候发现这次导入全部完成了...聪明的同学会发现，（关注公号彤哥读源码一起学习一起浪）其实大批量导入跟电商中的秒杀是有些类似的，所以，整个过程引入Kafka来在削峰和异步。...假设瓶颈全部在MySQL，对于导入服务，我们一条数据大概要跟MySQL交互4次，整个Excel分成头表和行表，第一条数据是插入头表，后面的数据是更新头表、插入行表，等处理完了会更新头表、更新行表，所以按...答案是肯定的，比如，有以下的一些思路： 导入服务和处理服务都修改为分库分表，不同的Excel落入不同的库中，减轻单库压力； 写MySQL修改为批量操作，减少IO次数； 导入服务使用Redis来记录，而不是

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实现百万级数据从Excel导入到数据库的方式

内存溢出问题 处理百万级数据，直接加载到内存中显然不现实。解决之道在于采用流式读取，分批处理数据。 在技术选型上，选择EasyExcel是明智之举。它专为处理大数据量和复杂Excel文件进行了优化。...EasyExcel在解析Excel时，不会将整个文件一次性加载到内存中，而是按行从磁盘逐个读取数据并解析。 性能问题 针对百万级数据的处理，单线程显然效率低下。提升性能的关键在于多线程处理。...在数据插入方面，除了利用多线程，还应当结合数据库的批量插入功能以进一步提升速度。 错误处理 在文件读取和数据库写入过程中，可能遇到诸多问题，如数据格式错误、不一致性和重复数据等。 因此，应分两步处理。...为提高并发效率，将百万级数据分布在不同的工作表中，利用线程池和多线程同时读取各个工作表。在读取过程中，借助EasyExcel的ReadListener进行数据处理。...具体实现 为了提升并发处理能力，我们将百万级数据存储在同一个Excel文件的不同工作表中，然后通过EasyExcel并发地读取这些工作表数据。

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是帧爱还是逢场做戏

刘亦菲与宋承宪在一起了, 然并卵, 我等屌丝还得怒睁双眼, 辨别是"帧"爱, 还是逢"场"作戏, 唯有此才可变得高大上，迎娶白富美哦，小编没骗你哦....视频编码过程中，我们经常会遇到帧编码和场编码两个不同的概念. 帧: 帧即视频序列中的其中一张图像. 场：一帧图像可分为两个场，顶场和底场....如果一帧图像含有1280行像素，则有: 0, 2, 4, 6, 8, ....., 1278组成一个场，被称为顶场. 1, 3, 5, 7, 9, ....., 1279组成一个场，被称为底场....在实际编码的过程中，编码的单元可能为帧，也可能为帧. 逐行扫描和隔行扫描： 逐行扫描：针对一帧顺序扫描每一行像素。...隔行扫描：针对一帧先扫描顶场，再扫描底场，如此可能造成图像的闪烁，但是对于需要在信道传输的图像而言，每一次传输的数据量相比逐行减半。

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