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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