我们的数据仓库在Redshift (50 is大小)。有时,业务用户会运行大型查询(太多的联接、内联查询--由BI工具(如Tableau)生成)。大查询会降低数据库性能。
明智的做法是使用红移顶部的星火来卸载红移之外的一些计算?
或者,通过增加更多的节点来增加红移计算能力,会不会更容易、更有成本效益?
如果我在星火中执行select a.col1, b.col2 from table1 a, table2 b where a.key = b.key。表通过JDBC连接,并驻留在Redshift上,实际处理在哪里进行(在Spark或Redshift中)?
我最近一直在学习微服务体系结构和它的特性。在中,事件源似乎是取代了数据库,然而,后面有人指出:
The event store is difficult to query since it requires typical queries to reconstruct the state of the business entities. That is likely to be complex and inefficient. As a result, the application must use Command Query Responsibility Segregation (CQR
所以,我使用HTML,css和JavaScript,我做了一个表单,用户会给出不同的数据,比如名称、入口、ID号等等,我想把这些值引入到预先格式化的文本中(比如租赁合同).应该很容易对吧?
我所做的:
1-我创建了一个HTML表单,它将接收用户的信息,如姓名、入口等。
我将把提供的数据存储到JavaScript变量中。
let ProprietarioName;
let ArrendatarioName;
let Duracao;
function UpdateVariables()
{
Proprietario = document.getElementById("Prop
我在为我的公司编写最简单的分析系统。我有大约100个不同的事件类型,应该收集每几十个项目。我们不感兴趣的跨项目的分析请求,但事件有相似的类型通过所有的项目。我使用PostgreSQL作为这个系统的主存储器。现在我应该决定哪种架构更可取。
First architecture是一个非常大的表(按行数计算),它包含所有类型事件的数据。它大约有20列或更多列,其中许多列是可空的。可能会使用分区按事件类型拆分此表,但表仍然很宽。
第二体系结构是很多表(在行数方面相当大,但不太宽),每个事件类型都有一个表。
我将使用不同的连接查询从这个表中检索分析数据(在第一个体系结构的情况下,自连接)。哪一种更可取,