我们知道数据库通常包含大量数据，要从海量的数据中找到我们需要的某条记录无异于大海捞针，不过通过SQL语言我们可以找到很多方法从数据库中提取我们要查找的特定数据，就是通过这些方法我们才能找到“列举出七八两个月中购买了西伯利亚羊毛的所有顾客的姓名”这类问题的答案。
本文介绍了大数据处理框架Apache HAWQ的源起、设计目标、主要特性、系统架构、性能、适用场景以及与其他大数据处理框架的对比。HAWQ适用于需要高性能、低延迟、类似SQL的查询语言来处理大规模数据集的场景。HAWQ基于Apache Hadoop构建，并提供了类似于Hive的SQL查询语言。与Hive、SparkSQL、Impala等大数据处理框架相比，HAWQ在查询性能、运行时延迟、支持的数据类型、内置函数等方面都有显著的优势。
MySQL是一款广泛使用的开源关系型数据库管理系统，它在许多应用程序中扮演着关键角色。然而，随着数据量和访问量的增加，需要采取进一步的措施来优化性能、提高安全性以及实现高可用性。本文将深入探讨如何在MySQL数据库中进行进阶实战，以满足这些需求。
在商业数据处理的早期阶段，写入数据库通常对应于商业的交易场景，如: 销售,订单等涉及金钱交易的场景，交易的英文为transaction，也就是事务一词的来源，在计算机领域代表一个逻辑单元的一组读写操作。
本节主要介绍人群创建所依赖的画像宽表的生成方式。为什么要创建画像宽表？基于原始的标签数据表进行人群圈选有什么问题？如何生成画像宽表？针对这些问题本节会给出详细解答。
在数据库操作中，处理日期是一个关键的方面。确保插入的日期格式与数据库中日期列的格式匹配至关重要。以下是一些常见的SQL日期数据类型和处理方法。
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SQL（Structured Query Language）是一种用于管理关系型数据库的强大编程语言。它提供了各种命令和语句，用于执行各种操作，包括数据查询、插入、更新和删除。本文将深入探讨SQL查询语言（DQL），它是SQL语言的一个重要组成部分，用于从数据库中检索数据。
作者：teachzhang 腾讯PCG工程师 |导语 大数据多维分析是业务中非常常见的分析场景，目前也有许多落地方案，但是在遇到上百亿数据、维度个数不限、秒级返回结果这样的场景时，实现的时候还是遇到了一些挑战。本文介绍了一种参考kylin的预聚合模式实现的存储方案，支持对上百亿数据以及数百个维度的多维分析，并且能在秒级返回查询结果。该方案可以运用于多维指标拆解分析，异动归因分析业务场景。希望给其他有类似分析场景的同学提供一种参考方案，对本内容感兴趣的同学，欢迎一起交流学习。 1. 背景 周报场景：微视
随着小米互联网业务的发展，各个产品线利用用户行为数据对业务进行增长分析的需求越来越迫切。显然，让每个业务产品线都自己搭建一套增长分析系统，不仅成本高昂，也会导致效率低下。我们希望能有一款产品能够帮助他们屏蔽底层复杂的技术细节，让相关业务人员能够专注于自己的技术领域，从而提高工作效率。通过分析调查发现，小米已有的统计平台无法支持灵活的维度交叉查询，数据查询分析效率较低，复杂查询需要依赖于研发人员，同时缺乏根据用户行为高效的分群工具，对于用户的运营策略囿于设施薄弱而较为粗放，运营效率较低和效果不佳。
本文蕴藏杀机，PowerBI DAX 设计的诸多精华尽在一个模型，推荐仔细阅读。上篇文章写得少得可怜，很多战友提出严重抗议，要求继续揭示这其中的奥秘，好吧，你吩咐，我照办。
SQL非常强大，且具有多种功能。然而，当涉及到数据科学面试时，大多数公司只测试其少数核心概念。以下这10个概念因其在实际中应用最多，而最常出现。
桔妹导读：Presto在滴滴内部发展三年，已经成为滴滴内部Ad-Hoc和Hive SQL加速的首选引擎。目前服务6K+用户，每天读取2PB ~ 3PB HDFS数据，处理30万亿~35万亿条记录，为了承接业务及丰富使用场景，滴滴Presto需要解决稳定性、易用性、性能、成本等诸多问题。我们在3年多的时间里，做了大量优化和二次开发，积攒了非常丰富的经验。本文分享了滴滴对Presto引擎的改进和优化，同时也提供了大量稳定性建设经验。
之前我们简单的了解了增、删、改、查这几类T-SQL语法来操纵数据表，但是为了更方便快捷地完成大量任务，SQL Server 提供了一些内部函数，可以和SQL Server 的SELECT语句来联合使用，进行类型转换、日期处理、数学计算、实现系统功能。
在数据量日益增长的当下，传统数据库的查询性能已满足不了我们的业务需求。而Clickhouse在OLAP领域的快速崛起引起了我们的注意,于是我们引入Clickhouse并不断优化系统性能，提供高可用集群环境。本文主要讲述如何通过Clickhouse结合大数据生态来定制一套完善的数据分析方案、如何打造完备的运维管理平台以降低维护成本，并结合具体案例说明Clickhouse的实践过程。
编写SQL查询以查找每种产品的平均售价。 average_price 应该四舍五入到小数点后两位。 查询结果格式如下例所示：
select * from user order by classid,age DESC
存储过程是用户定义的一系列sql语句的集合，涉及特定表或其它对象的任务，用户可以调用存储过程，而函数通常是数据库已定义的方法，它接收参数并返回某种类型的值并且不涉及特定用户表。
一、SQL on Hadoop 过去五年里，许多企业已慢慢开始接受Hadoop生态系统，将它用作其大数据分析堆栈的核心组件。尽管Hadoop生态系统的MapReduce组件是一个强大的典范，但随着时间的推移，MapReduce自身并不是连接存储在Hadoop生态系统中的数据的最简单途径，企业需要一种更简单的方式来连接要查询、分析、甚至要执行深度数据分析的数据，以便发掘存储在Hadoop中的所有数据的真正价值。SQL在帮助各类用户发掘数据的商业价值领域具有很长历史。 Hadoop上的SQL支持一开始是Apache Hive，一种类似于SQL的查询引擎，它将有限的SQL方言编译到MapReduce中。Hive对MapReduce的完全依赖会导致查询的很大延迟，其主要适用场景是批处理模式。另外，尽管Hive对于SQL的支持是好的开端，但对SQL的有限支持意味着精通SQL的用户忙于企业级使用案例时，将遇到严重的限制。它还暗示着庞大的基于标准SQL的工具生态系统无法利用Hive。值得庆幸的是，在为SQL on Hadoop提供更好的解决方案方面已取得长足进展。 1. 对一流的SQL on Hadoop方案应有什么期待 下表显示了一流的SQL on Hadoop所需要的功能以及企业如何可以将这些功能转变为商业利润。从传统上意义上说，这些功能中的大部分在分析数据仓库都能找到。
在大数据时代，SQL作为数据分析的通用语言，其在处理海量数据集时的作用尤为重要。传统的RDBMS在面对TB乃至PB级别的数据时，往往会因性能瓶颈和扩展性限制而显得力不从心。因此，为适应大数据场景，Apache Hive、Presto（现更名为Trino）等专门针对大数据查询优化的工具应运而生，它们不仅保留了SQL的易用性，还引入了诸多创新技术以实现对大规模数据的高效查询。本文将深入剖析Hive、Presto（Trino）的特点、应用场景，并通过丰富的代码示例展示如何在大数据环境中利用这些工具进行高性能SQL查询。
从管理门户运行Tune Table工具时，ExtentSize是表中当前行的实际计数。默认情况下，GatherTableStats()方法还将实际行数用作ExtentSize。当表包含大量行时，最好对较少的行执行分析。可以使用SQL tune table命令并指定%SAMPLE_PERCENT来仅对总行的一定百分比执行分析。在针对包含大量行的表运行时，可以使用此选项来提高性能。此%SAMPLE_PERCENT值应该足够大，以便对代表性数据进行采样。如果ExtentSize<1000，则无论%SAMPLE_PERCENT值如何，TUNE TABLE都会分析所有行。
Wenjun，携程资深软件工程师，负责大住宿数据智能平台的研发与维护，对于大数据领域技术有浓厚兴趣。
编写一个 SQL 查询，满足条件：无论 person 是否有地址信息，都需要基于上述两表提供 person 的以下信息：
点击蓝字 关注我们更多咨询 天穹SuperSQL是腾讯自研、基于统一SQL语言模型、面向机器学习智能调优、提供虚拟化数据和开放式计算引擎的大数据智能融合平台。在开放融合的Data Cloud上，业务方可以消费完整的数据生命周期（采集-存储-计算-分析-洞察），还能够满足位于不同数据中心、不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。 目前，SuperSQL已经迈入智能计算时代，SuperSQL能够基于规则匹配(RBO)与代价估算(CBO)，利用不同算法智能地为不同用户SQL挑选最合适的执行引擎，极大地优化S
分组查询是一种 SQL 查询技术，通过使用 GROUP BY 子句，将具有相同值的数据行分组在一起，然后对每个组应用聚合函数（如 COUNT、SUM、AVG等）。这允许在数据集中执行汇总和统计操作，以便更清晰地理解和分析数据的特征。分组查询常用于对大量数据进行聚合和摘要，提供有关数据分布和特征的洞察。
在数据库查询中，多表查询是一项非常常见且重要的任务。它允许我们从多个相关联的表中检索和组合数据，以满足各种复杂的查询需求。在多表查询中，子查询是一种强大的工具，用于在查询中嵌套另一个查询。本文将深入探讨MySQL中的子查询，包括什么是子查询、如何编写子查询以及使用子查询解决的常见查询问题。
这是来自Spark官网的描述(http://spark.apache.org/)。我们可以看到Spark是对大规模数据处理的一个统一分析引擎。有一种说法是：Spark给Hadoop这头大象插上了翅膀，足以看出Spark处理速度之快。Spark官网中，概括了Spark的几个特点：
今天，我们看到越来越多的应用程序不再构建在关系数据库上，而是建立在分布式环境上。发生这种情况是因为它们需要可扩展性和高可用性，而且还需要能够提供高吞吐量和低延迟，这是旧版关系数据库无法实现的。如今，分布式环境和内存数据网格比几年前更先进，但是实现起来也比关系数据库更加复杂。
国内大佬翻译的文章，因为文章较长，不适合碎片化阅读，因此分为几篇文章来转载，满满的干货，外链在微信上不能显示
但是不要被长度吓到了，我们已经将其分为四个部分（机器学习、统计信息、SQL、其他），以便你可以逐步了解它。
来源：arXiv 作者：Xiaojin Xu*、Chang Liu、Dawn Song 编辑：智察（ID：Infi-inspection） 文章字数：9238 预计阅读用时：12分钟 📷 摘要 从自然语言中合成SQL查询语句问题是一个长期的开放性问题，并已经引起人们极大的兴趣。为了解决这个问题，实际方法是使用序列到序列风格的模型，而这种方法必然要求SQL查询序列化。因为相同的SQL查询可能具有多个等效序列化，而训练序列到序列风格的模型对从其中选择一个是敏感的，这种现象被记录为“顺序影响”问题。而现
编写 DAX 公式时要掌握的核心概念是上下文。DAX 作为一门动态数据分析语言，与 Excel 函数、SQL 查询 和 Power Query 脚本有着根本不同的原因就在于上下文的概念。以上所述的所有其他语言的公式只会在数据发生变化时才会返回不同的结果（除了一些例外情况，例如使用参数时），但是单个 DAX 公式就可以同时提供多个不同的结果，具体取决于您使用它的位置和方式，也就是：上下文。
ClickHouse是一种高性能、分布式的列式数据库管理系统，被广泛应用于大数据领域。在使用ClickHouse进行数据存储和处理时，了解其数据类型和函数大小写敏感性是非常重要的。本文将深入探讨ClickHouse的数据类型以及函数在不同情况下的大小写敏感性。
经历了 18 个月有挑战的工作后，我们运行第一个真正的可伸缩的 Serverless SQL Database。它现在可以使用了，而且免费。继续读下去，去了解 CockroachDB Serverless 由内到外的工作，以及我们为什么可以免费，而且不是在有限的时间内免费，而是永远免费。这里需要一些重要的和令人着急的工程才能实现。我想你会喜欢听听他的实现。
将应用发布到生产环境后，前端页面请求后台API返回数据，发现至少需要6s。查看到慢SQL
作为专注数据分析结论/项目在业务落地以实现增长的分析师，建议在开始学习新技能前，先明确应用场景。有的放矢才能不枉费努力。
就好像select语句不需要from就可以独立成句显示常量一样，select语句也可以独立成句进行简单四则运算。
据IDC发布的《数据时代2025》报告显示，全球每年产生的数据将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB，平均每天约产生491EB数据。随着数据量的不断增长，数据存储成本成为企业IT预算的重要组成部分。例如1PB数据存储一年，全部放在高性能存储介质和全部放在低成本存储介质两者成本差距在一个量级以上。由于关键业务需高性能访问，因此不能简单的把所有数据存放在低速设备，企业需根据数据的访问频度，使用不同种类的存储介质获得最小化成本和最大化效率。因此，把数据存储在不同层级，并能够自动在层级间迁移数据的分层存储技术成为企业海量数据存储的首选。
摘要 日前，腾讯云大数据数据湖计算 DLC 与国内两家知名云厂商的数据湖产品进行了性能对比，其中腾讯云 DLC 在三款产品中SQL平均执行查询时间短，性能表现优。腾讯云大数据 DLC 在存算分离和大数据量查询场景下，海量查询性能较 A 厂商 产品提升 248%，较 B 厂商产品提升36%。 在存算分离大数据量查询场景下，腾讯云大数据 DLC 较 A 厂商 、B 厂商表现更优，同时在较大任务上的任务执行成功率更高，所有任务均成功执行。结合性能、性价比、使用体验等因素，腾讯云 DLC 在云原生数据湖选择上整体上
Presto是Facebook在2012年开发的，是专为Hadoop打造的一款数据仓库工具。在早期Facebook依赖Hive做数据分析，Hive底层依赖MapReduce，随着数据量越来越大，使用Hive进行数据分析，时间可能需要分钟级到小时级别，不能满足交互式查询的数据分析场景。2012年秋季，Facebook开发Presto，目前该项目在Facebook中运行超过30000个查询，每日处理数据PB以上。Presto的查询速度是Hive的5-10倍。
机器学习模型具有概率性。对于同一个问题，机器可能会给出不同回答，以“世界上最棒的美食是什么？”这一问题为例。假如我们间隔一分钟，对同一个人提问，这个人两次给出的回答应该是相同的；但如果我们分两次问模型同样的问题，它给出的答案可能会发生变化。如果模型认为越南菜最好吃的概率为70%，意大利菜最好吃的概率为30%，那么相应的，模型会有70%的概率回答越南菜，30%的概率回答意大利菜。
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SQL注入（也称为SQLI）是一种常见的攻击媒介，它使用恶意SQL代码用于后端数据库操作，以访问不打算显示的信息。此信息可能包括任何数量的项目，包括敏感的公司数据，用户列表或私人客户详细信息。
分析中第3点在hive sql系列（三）中计算连续日活中也用到了日期差值，参考链接：
前一篇文章我们使用笛卡尔积运算符来组合来自多个关系的信息，本文介绍“连接”查询，允许程序员以一种更自然的方式编写一些查询，并表达只用笛卡尔积很难表达的查询。
参考资料：https://segment.com/blog/cultivating-your-data-lake/
通常情况下我们的ORM框架都是将单表或者视图映射成一个实体类，有时候也会将存储过程映射成实体类，如果处于系统移植性的考虑，你不想写存储过程，那这些复杂的SQL查询怎么映射成实体类？ 实际上，不管是单表，视图，存储过程，SQLSERVER的表值函数，自定义的SQL查询，甚至是任意复杂的SQL查询，都可以用一个SQL语句来表示，只要我们的ORM框架能够实现将SQL语句的查询结果映射成实体类，那么使用ORM就很简单了。我们使用PDF.NET（PWMIS数据开发框架）来实例讲解一下这个过程。 1，首先下载并安装一个
继续我们上次的讨论，我们聊到了PHP的反序列化如何导致漏洞，以及攻击者如何利用POP链来实现RCE攻击。
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