未设置数据保留期限 GA4 默认提供两个月的数据保留期，您可以选择将其设置为 14 个月。保留期适用于探索中的自定义报告，而标准报告中的数据永不过期。...保留期过后，数据将被自动删除，这意味着如果您在设置 GA4 时未更改该设置，您将无法运行同比自定义报告，并且会丢失宝贵的历史数据。...要更改保留期，请导航到“数据设置”>“日期保留”，然后在下拉列表中选择“14 个月”。...您还会注意到一个复选框，上面写着“在新活动时重置用户数据”，这意味着 14 个月的数据保留期从用户上次访问的那一刻开始计算。...使用建模和观察选项时，您经常会注意到报告中的“应用了数据阈值”，这对数据准确性有影响。 您可以尝试在这些选项之间切换，看看您的数据是如何变化的。
编者的话：搞好SQL可以做很多事情，比如说可以解决海盗分金的问题，可以用SQL把大象装进冰箱，还可以用SQL解决环环相扣的刑侦推理问题，近期，有位读者朋友投稿了“使用SQL计算宝宝每次吃奶的时间间隔”，...由于每次吃奶都要人为的插入一条数据，为了简化这个运维操作，将插入语句保存到文件i.sql中，内容如下： test@DEMO> get i 1 PROMPT Please input your feed_time...确认刚刚插入的数据无误后，一定要记得提交事物。我之所以没有将commit写到脚本中，就是为了当发现数据输入有误，方便直接rollback回滚。...可以看到ID=9这条记录的LABEL='L',也就是说这次吃奶量非常少。 2.计算吃奶时间间隔 ---- 也许有人禁不住会问，你这么简单的需求还把它弄到Oracle数据库里，还用SQL计算实现。...当然目前数据还比较少，后续数据多了才可以更准确的反映出异常的比例。 因为会经常查询到这个间隔时间。将这个两个语句分别保存为v1.sql和v2.sql，方便后续使用。
，能随时使用到最新的技术。...Google BigQuery：源于Google的Dremel技术，无索引、Serverless技术、动态调整计算与存储资源，存储按非压缩数据量来计费，计算按照查询使用的slot来计费。...但这并不是本文要分析的重点，其实，其它4家的产品，Snowflake / Redshift / Synapse / BigQuery，才是市场上最常见和使用最广泛的云数仓产品。...最佳性能SQL的数量：同样，还是Redshift在最多场景性能表现最好，Synapse是第二，但差距已经不大了。而Snowflake和BigQuery在22个场景中没有执行时长最短的。...Snowflake和BigQuery在市场上的宣传一直都是强调其易用性和易管理性（无需DBA），这方面在本次测试中没有涉及。
所有的计算操作（如聚合和连接）仍然由 Hive 的执行引擎处理，连接器则管理所有与 BigQuery 数据层的交互，而不管底层数据是存储在 BigQuery 本地存储中，还是通过 BigLake 连接存储在云存储桶中...BigQuery 是谷歌云提供的无服务器数据仓库，支持对海量数据集进行可扩展的查询。为了确保数据的一致性和可靠性，这次发布的开源连接器使用 Hive 的元数据来表示 BigQuery 中存储的表。...它还支持使用 Storage Read API 流和 Apache Arrow 格式从 BigQuery 表中快速读取数据。...Phalip 解释说： 这个新的 Hive-BigQuery 连接器提供了一个额外的选项：你可以保留原来的 HiveQL 方言的查询，并继续在集群上使用 Hive 执行引擎运行这些查询，但让它们访问已迁移到...，用于读写 Cloud Storage 中的数据文件，而 Apache Spark SQL connector for BigQuery 则实现了 Spark SQL Data Source API，将
您可以通过发出SQL命令开始使用它。 可伸缩性 当您开始使用数据库时，您希望它具有足够的可伸缩性来支持您的进一步发展。广义上说，数据库可伸缩性可以通过两种方式实现，水平的或垂直的。...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。...频谱定价:您只需为查询Amazon S3时扫描的字节付费。 保留实例定价:如果您确信您将在Redshift上运行至少几年，那么通过选择保留实例定价，您可以比按需定价节省75%。...与BigQuery不同的是，计算使用量是按秒计费的，而不是按扫描字节计费的，至少需要60秒。Snowflake将数据存储与计算解耦，因此两者的计费都是单独的。...也可以考虑使用Hadoop和Hive、Spark SQL或Impala作为解决方案，如果你有相关的专业知识，你可以分配专门的人力资源来支持它。
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。...语法功能使用 BigQuery ML 训练一个算法的方式为： CREATE OR REPLACE MODEL flights.arrdelay OPTIONS (model_type='linear_reg...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...具体参看这里MLSQL自定义算法 部署 BigQuery ML 和MLSQL都支持直接在SQL里使用其预测功能。MLSQL还支持将模型部署成API服务。...MLSQL还提供了大量使用的“数据处理模型”和SQL函数,这些无论对于训练还是预测都有非常大的帮助，可以使得数据预处理逻辑在训练和预测时得到复用，基本无需额外开发，实现端到端的部署，减少企业成本。
这些神经网络训练的步骤包含前向传播和反向传播，将在 BigQuery 的单个SQL查询语句中实现。当它在 BigQuery 中运行时，实际上我们正在成百上千台服务器上进行分布式神经网络训练。...我们使用链式法则从最后一层开始逐层计算。首先，我们将通过使用交叉熵和 softmax 函数的导数来计算 score 的梯度。...相比于在每一步增加外查询，我们应该尽可能的使用函数的嵌套。例如，在一个子查询中，我们可以同时计算 scores 和 probs，而不应使用 2 层嵌套查询。...在上例中，所有的中间项都被保留直到最后一个外查询执行。其中有些项如 correct_logprobs 可以早些删除（尽管 SQL 引擎可能会自动的执行这类优化）。 多尝试应用用户自定义的函数。...如果感兴趣，你可以看看这个 BigQuery 的用户自定义函数的服务模型的项目（但是，无法使用 SQL 或者 UDFs 进行训练）。
带着天真的热情，我提出了一系列我认为在 GA4 中回答起来微不足道的问题，例如“从发布之日起，每个博客的浏览量分布情况如何？”...6.BigQuery 到 ClickHouse 有关如何在 BigQuery 和 ClickHouse 之间迁移数据的详细信息，请参阅我们的文档。...这使得盘中数据变得更加重要。为了安全起见，我们在下午 6 点在 BigQuery 中使用以下计划查询进行导出。BigQuery 中的导出每天最多可免费导出 50TiB，且存储成本较低。...我们每小时导出最后 60 分钟的数据。不过，我们偏移了此窗口，以允许事件可能出现延迟并出现在 BigQuery 中。虽然通常不会超过 4 分钟，但为了安全起见，我们使用 15 分钟。...这一差异是在一个月内计算得出的。请注意，由于未提供某些必需的列，因此无法对实时盘中数据进行所有查询。我们在下面指出这一点。
♣ 题目部分 在Oracle中，如何查找未使用绑定变量的SQL语句？...如果SQL已使用绑定变量或者CURSOR_SHARING，那么FORCE_MATCHING_SIGNATURE在对其进行标识时将给出同样的签名。...所以，使用FORCE_MATCHING_SIGNATURE字段可以识别没有使用绑定变量的SQL语句。...like 'select e.ename,e.sal from scott.emp e where e.empno%'; & 说明： 有关查找未使用绑定变量的SQL的更多内容可以参考我的...⊙ 【DB笔试面试585】在Oracle中，什么是常规游标共享？⊙ 【DB笔试面试584】在Oracle中，如何得到已执行的目标SQL中的绑定变量的值？
在某些情况下，我们需要在外网访问局域网里的SQL Server数据库。这时，我们可以使用神卓互联提供的服务实现内网穿透，使得外网用户可以访问局域网中的SQL Server。...步骤3：配置SQL Server防火墙如果您的计算机启用了防火墙，需要打开1433端口，允许外部计算机连接SQL Server。...注意，本地端口应与SQL Server的TCP/IP端口一致，目标端口应选择SQL Server的默认端口1433，目标IP地址应为SQL Server所在计算机的局域网IP地址。...步骤5：测试访问配置完成后，您可以使用任意的SQL Server客户端软件测试连接。将服务器名称或IP地址设置为神卓互联提供的域名或IP地址，将端口设置为您在步骤4中配置的本地端口即可。...总结通过以上步骤，您可以使用神卓互联实现外网访问局域网里的SQL Server。需要注意的是，为了保证数据库安全性，您需要设置强密码，并限制只有特定的IP地址可以连接。
如何选择云计算数据仓库服务 在寻求选择云计算数据仓库服务时，企业应考虑许多标准。 现有的云部署。...对于希望使用标准SQL查询来分析云中的大型数据集的用户而言，BigQuery是一个合理的选择。...•通过SQL或通过开放数据库连接(ODBC)轻松查询数据的能力是BigQuery的关键价值，它使用户能够使用现有的工具和技能。...•BigQuery中的逻辑数据仓库功能使用户可以与其他数据源(包括数据库甚至电子表格)连接以分析数据。...•与BigQuery ML的集成是一个关键的区别因素，它将数据仓库和机器学习(ML)的世界融合在一起。使用BigQuery ML，可以在数据仓库中的数据上训练机器学习工作负载。
译者微博：@从流域到海域 译者博客：blog.csdn.net/solo95 BigQuery：云中的数据仓库 近年来，随着大数据革命的进行，如云计算，NoSQL，Columnar商店和虚拟化等技术都发生了很多变化...BigQuery将为您提供海量的数据存储以容纳您的数据集并提供强大的SQL，如Dremel语言，用于构建分析和报告。...使用BigQuery数据存储区，您可以将每条记录放入每个包含日期/时间戳的BigQuery表中。...这实际上是Dremel和BigQuery擅长的，因为它为您提供了SQL功能，例如子选择(功能)，这些功能在NoSQL类型的存储引擎中通常找不到。...敬请关注此博客，了解Grand Logic如何帮助您在云中构建数据仓库。我们将讨论JobServer产品的更多细节，并且我们的咨询服务将帮助您使用BigQuery。
本期实用指南以 SQL Server → BigQuery 为例，演示数据入仓场景下，如何将数据实时同步到 BigQuery。...BigQuery 的云数仓优势 作为一款由 Google Cloud 提供的云原生企业级数据仓库，BigQuery 借助 Google 基础架构的强大处理能力，可以实现海量数据超快速 SQL 查询，以及对...数据集中存储, 提高分析效率：对于分析师而言，使用多个平台耗时费力，如果将来自多个系统的数据组合到一个集中式数据仓库中，可以有效减少这些成本。...基于 BigQuery 特性，Tapdata 做出了哪些针对性调整 在开发过程中，Tapdata 发现 BigQuery 存在如下三点不同于传统数据库的特征： 如使用 JDBC 进行数据的写入与更新，则性能较差...不同于传统 ETL，每一条新产生并进入到平台的数据，会在秒级范围被响应，计算，处理并写入到目标表中。同时提供了基于时间窗的统计分析能力，适用于实时分析场景。
数据保留 数据保留时间对探索会有影响，探索里能选择的最大时间范围就是你设置的保留时间，如果你没有设置，GA4里的数据保留默认是2个月，探索里最多可以对最近两个月的数据做分析，所以，一定要将数据保留事件设置为最长时间...事件数据保留期：事件数据保留，默认是2个月，建议选14个月，这个设置是不可回溯的，对已经收集的数据是有影响的。...过了设置时间，Google Analytics 4 服务器就会自动删除这些数据，会影响探索里对数据的使用，固定报告是不影响，它是每月自动删除一次达到保留期限的数据。...GA4的原始数据，可以通过关联导出到BigQuery的方式获取原始数据。...延伸阅读：Google Analytics 4 关联BigQuery入门指引 在报告中使用的ID 在报告中默认使用的ID、默认报告身份，其实就是怎么去识别用户的，设置的位置在媒体资源层级下下面：
由于我们希望以混合模式运营（在可见的未来，其他连接系统仍保留在本地），因此没有出口成本的私有互联是更好的选择。...它的转译器让我们可以在 BigQuery 中创建 DDL，并使用该模式（schema）将 DML 和用户 SQL 从 Teradata 风味转为 BigQuery。...我们要求用户使用这个门户将他们现有或已知的 SQL 转换为与 BigQuery 兼容的 SQL，以进行测试和验证。我们还利用这一框架来转换用户的作业、Tableau 仪表板和笔记本以进行测试和验证。...我们相信是下面这些理念让我们的故事与众不同，帮助我们取得了成功： 了解你的客户：这在我们的整个旅程中是非常重要的思想。我们的产品团队在了解客户如何使用和处理数据方面做得非常出色。...数据用户现在使用 SQL，以及通过笔记本使用的 Spark 和通过 BigQuery 使用的 Google Dataproc。
SQL 或复杂的 Spark 脚本组成，但同样在这“第三次浪潮”中我们现在有了必要的工具更好地管理数据转换。...最后请记住尽管讨论的技术和工具是开源的，但我们将在云环境中构建平台以及使用的资源（用于计算、存储等）、云环境本身并不免费，但不会超过 GCP 免费试用[3]提供的 300 美元预算。...[17] 构建一个新的 HTTP API 源，用于从您要使用的 API 中获取数据。...• Destination：这里只需要指定与数据仓库（在我们的例子中为“BigQuery”）交互所需的设置。...通过使用 CLI可以试验不同的 dbt 命令并在选择的 IDE 中工作。
在过去几个月中，我们经历了以下三次大的系统版本升级，以满足不断增长的业务需求： 架构 1.0 Bigquery在 Footprint Analytics 初创阶段，我们使用 Bigquery 作为存储和查询引擎...很遗憾的是，该方案 无法将 Bigquery 作为 Data Source替换掉，我们必须把不断地把 Bigquery 上的数据进行同步，同步程序的不稳定性给我们带来了非常多的麻烦，因为在使用存算分离的架构...例如： 需要复杂计算逻辑的，选择 Spark； 需要实时计算的，选择 Flink； 使用 SQL 就能胜任的简单 ETL 任务，选择 Trino。 4.2....查询引擎有了 Iceberg 解决了存储和计算的问题，我们接下来就要思考，如何选择查询引擎。...实际上可以选的方案不多，备选的有： Trino: SQL Query Engine Presto: SQL Query Engine Kyuubi：Serverless Spark SQL 在深度使用之前
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