大多数现代数据仓库解决方案都设计为使用原始数据。它允许动态地重新转换数据，而不需要重新摄取存储在仓库中的数据。 在这篇文章中，我们将深入探讨在选择数据仓库时需要考虑的因素。 但是，如果您没有任何用于维护的专用资源，那么您的选择就会受到一些限制。我们建议使用现代的数据仓库解决方案，如Redshift、BigQuery或Snowflake。 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%。 谷歌BigQuery提供可伸缩、灵活的定价选项，并对数据存储、流插入和查询数据收费，但加载和导出数据是免费的。BigQuery的定价策略非常独特，因为它基于每GB存储速率和查询字节扫描速率。 此外，它提供了成本控制机制，使您能够限制您的每日成本数额，您选择。它还提供了一个长期定价模式。 Snowflake提供按需定价，类似于BigQuery和Redshift Spectrum。
如果大家还没有建立过Amazon Redshift集群也完全不必担心，现在可以申请到为期两个月的dw2.large单节点集群免费试用期，这足以支持大家完成本次学习。 的数据构建一套机器学习模型 在之前的文章当中，我们曾经探讨过如何利用来自S3的数据文件构建机器学习模型。 要利用来自Amazon Redshift的数据构建机器学习模型，我们首先需要允许Amazon ML接入到Amazon Redshift当中。 要将包含有用户其它类型信息的数据引入这一点击率分析模型，例如性别或者年龄，大家可以对来自Amazon Redshift数据仓库内其它表的数据使用JOIN语句。 此外，我们也探讨了如何利用Amazon Redshift作为训练数据的数据源、如何选定数据、将目标数据类型转化为int以触发二进制分类、以及如何利用RANDOM函数对数据内容进行混排。
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
此前Apache Hudi社区一直有小伙伴询问能否使用Amazon Redshift（数仓）查询Hudi表，现在它终于来了。 现在您可以使用Amazon Redshift查询Amazon S3 数据湖中Apache Hudi/Delta Lake表数据。 Amazon Redshift Spectrum作为Amazon Redshift的特性可以允许您直接从Redshift集群中查询S3数据湖，而无需先将数据加载到其中，从而最大限度地缩短了洞察数据价值时间 Redshift Spectrum支持开放数据格式，如Parquet、ORC、JSON和CSV。 Redshift Spectrum还支持查询具有复杂嵌套数据类型（如struct、array或map）。
牛逼如同Google这样的公司，因为苦于没有数据库专业人士的积累，连续很多年也不能够用自己的系统去取代掉MySQL的集群。更何况Amazon这种屌丝。 当时数据库人才主要集中在Oracle，IBM，还有微软。当然有一些企业比如说被EMC买去的Greenplum，也有不少牛人。 Greenplum里很多是微软的前员工了。然而忽如一夜春风来。 这些人的加入，加上了亚马逊买的技术源代码，以及亚马逊本来就很强劲的cloud infrastructure，导致了亚马逊这个数据库的后来者，拿着一个功能并不是多么齐全的Redshift，迅速的做到了可以支持 我也不想否认在这个项目的早期，亚马逊的人联系过我，问我愿意不愿意加入。我当时看了看湖对岸卖书的，心里总是有那么点鄙视，就没从之。结果现在看起来，这才是全世界所有做db公司们的公敌。 也是SAP和Oracle现在头疼却不知道应该如何去应对的局面。
它可以使用标准 SQL 分析 Amazon S3 中的数据，Athena 简单易用，只需指向开发者存储在 S3 中的数据，定义架构即可开始查询，它无需执行复杂的 ETL 作业来为数据分析做准备，开发者可以轻松实现分析大规模数据集 如何解决元数据格式多样的问题？ 由于数据湖可以按任何格式存储，因此无需将其转换为预先定义的数据结构，使用数据湖的主要挑战之一便是查找数据并了解数据结构和格式。 Amazon Redshift Spectrum 是 Amazon Redshift 的一项功能， （提示：避免到 console 中搜索 spectrum）AWS 选择开发者熟悉的 SQL 语言，也旨在帮助更多开发者轻松实现查询数据 Amazon Redshift 支撑了其数据仓库和数据湖中查询实时数据，见证了数据 PB 级的快速增长。同时帮助 FOX 公司在保持成本不变的情况下，工作负载提升了 10 倍。 同时随着 Amazon Redshift 的更多服务在中国区域推出，AWS 更是希望吸引更多中国的大数据开发者，来了解 AWS 数据湖的解决方案，了解 AWS 。
Amazon的Redshift Spectrum和Athena一样可以查询数据湖中的数据，利用的是从一个Redshift集群中分离出来的计算资源。 不同的供应商和咨询公司会建议使用模式（或其他物理或逻辑结构）来表示数据从“原始”到数仓中其他状态的生命周期，业务所需的任何成熟度数据都可以在仓库范围内完成。 如果你没有管理数据进入模式的意识，那么你其它地方的技术栈可能存在问题，这对于数仓或任何其它数据系统也是一样的，垃圾进，垃圾出。 数据沼泽是昂贵的、费时的，从而无法满足任何人的期望。这听起来是不是很熟悉？ 对于那些正在计划或者已经部署了数据湖的人来说，要小心数据湖的定位和特性蔓延。 在深入了解如何构建数据湖或如何和企业定制数据湖之前，我们有一些技巧可以帮助你进行规划。
例如，如果任务B取决于任务A，你会希望管道先触发任务A，完成之后再触发任务B。最终，你就可以安排整个管道定期或连续运行了。 这意味着你可以轻松地执行模块化Pig脚本，每个脚本处理不同来源的数据，以及将所有数据自动定期输入到Redshift。 Buffer在使用Mortar建立一个新架构将数据持续输入到Redshift之前是被“淹没在数据”中的。 通过Redshift，Buffer公司任何人现在都可以在短时间内分析5亿条记录，而不是等待数据团队的某个人为他们写一个定制查询。 继续前进 我们的客户现在使用Mortar来生成建议，运行预测分析，构建机器学习模型，以及使用Amazon Redshift集成多个数据源到中心的、可进的、易查询的数据库。
2018 进入了最后一个月度，数据库流行度排行也随之出炉了月度排行，下一个值得期待的将是 2018 年度数据库花落谁家。 那么 PostgreSQL 为什么得到了如此迅猛的增长？为何 MySQL 又限于停滞？ 回顾数据库技术的发展历程，MySQL 成就了互联网，互联网也成就了 MySQL，互联网时代 MySQL 是主角。 “在数据库方面，我们实际上已经脱离甲骨文了，”杰西在周三播出的一次采访中告诉CNBC的Jon Fortt。 “我认为到2019年底或2019年中期我们将完成整个过程。” 亚马逊正在减少对Oracle数据需求的依赖，转而使用自己的服务。 杰西表示，到1月份，目前在甲骨文上运行的88％的亚马逊数据库将在Amazon DynamoDB或Amazon Aurora上运行。 我们来看一看 AWS 数据库的三驾马车：DynamoDB、Aurora 和 Redshift 的积分排名和增长趋势，如果将这三者合并起来，其合计影响力已经具备冲击前十的能力。
而此类争论，又反映了行业在大数据处理领域的核心诉求：如何通过数据湖、数据仓库的设计，有效满足现代化应用的数据架构要求。亚马逊云科技作为行业头部云厂商，也推出了与数据湖、数据仓库融合相关的“智能湖仓”。 如果从早期的技术探索开始算起，在 2021 亚马逊云科技 re:Invent 大会上发布的 Serverless 能力，代表了“智能湖仓”架构的第 8 轮技术演进。 面对向 TB 级、PB 级，甚至 EB 级增长的数据，“如何存”和“如何用”不再是相对孤立的话题。“智能湖仓”向行业传递了一个信号：企业需要统一数据分析工具，实现数据在整个数据平台的自由流转。 来自亚马逊云科技的数据显示，现在每天有数以万计的用户每天在使用 Amazon Redshift 处理超过 2EB 的数据。 如今，亚马逊云科技“智能湖仓”架构在企业中的实践，已经为企业构建现代化数据平台提供了一条可供遵循的路径。
GIGAOM在去年（2019）4月份发布过一份类似的云原生数仓性能测试报告，当时选取的主要是Amazon Redshift，Microsoft Azure SQL Data Warehouse，Google 毕竟，就如上面提到的，任何POC都是带有“偏见”的。下面看看具体的测试数据： Table记录数与data model： ? ? TPC-H的22个SQL类型： ? 测试环境 ? 但就如前面所说的，它是Sponsor，并且参与了测试过程和报告的编写，这种结果也可以预期的。 所以我决定将Actian从测试结果中去掉，比较一下这4家的性能数据。 当今各云数仓版本迭代都很快，功能上Snowflake、Redshift、Synapse、BigQuery都已经很接近，而且大家都在互相学习，比如存储计算分离、按需弹性扩展、数据共享与交换、对象存储集成等等
Amazon的Redshift Spectrum和Athena一样可以查询数据湖中的数据，利用的是从一个Redshift集群中分离出来的计算资源。 不同的供应商和咨询公司会建议使用模式（或其他物理或逻辑结构）来表示数据从“原始”到数仓中其他状态的生命周期，业务所需的任何成熟度数据都可以在仓库范围内完成。 如果你没有管理数据进入模式的意识，那么你其它地方的技术栈可能存在问题，这对于数仓或任何其它数据系统也是一样的，垃圾进，垃圾出。 数据沼泽是昂贵的、费时的，从而无法满足任何人的期望。这听起来是不是很熟悉？ 对于那些正在计划或者已经部署了数据湖的人来说，要小心数据湖的定位和特性蔓延。 在深入了解如何构建数据湖或如何和企业定制数据湖之前，我们有一些技巧可以帮助你进行规划。 如何构建数据湖 https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/appmsg?
常见的列式数据库有： Vertica、 Paraccel (Actian Matrix，Amazon Redshift)、 Sybase IQ、 Exasol、 Infobright、 InfiniDB 不同的存储方式适合不同的场景，这里的查询场景包括： 进行了哪些查询 多久查询一次 各类查询的比例 每种查询读取多少数据————行、列和字节 读取数据和写入数据之间的关系 使用的数据集大小以及如何使用本地的数据集 是否使用事务,以及它们是如何进行隔离的 数据的复制机制与数据的完整性要求 每种类型的查询要求的延迟与吞吐量 系统负载越高，根据使用场景进行定制化就越重要，并且定制将会变的越精细。 不支持窗口函数和相关子查询。 向量引擎 实时数据插入 稀疏索引 适合在线查询 缺点 没有完整的事务支持。 缺少高频率，低延迟的修改或删除已存在数据的能力。 44个字段的大表中做单表查询并且和Amazon RedShift做对比，结果如下： Clickhouse 测试环境：单CPU 2核 4G内存 cat /proc/cpuinfo| grep "physical
如今，Amazon消费者业务在内部完成对Oracle数据库业务的迁移，在Amazon公司算是一个标志性事件。 以下是成本、性能、管理开销等方面在迁移前后的对比： 降低成本：我们根据规模商定的折扣率大大降低了数据库成本，降低了60％以上。客户定期报告从Oracle切换到AWS可以节省90％的成本。 Amazon内部完成了对Oracle数据库的迁移，不过对外的AWS云数据库服务RDS中依然包括了Oracle数据库。由于Oracle拥有深厚的用户基础，市场依然非常看重Oracle数据库服务。 考虑到AWS作为全球云计算市场份额第一的云服务提供商，在云计算的大浪潮中占据市场先机，今后必然会更多推广自身数据库服务。 微软作为全球第二大云服务提供商，近年来在数据库领域相对乏力，与Oracle的合作无疑加大对AWS的对抗力度。 无论如何，AWS与Oracle的数据库业务之争恐怕将继续下去，且会愈演愈烈。
关系型数据库的旧世界需要僵硬的模式而且狂热！在NoSQL的新世界，定义数据结构的模式消失了，DBA们消失了，规则消失了！真简单！！ 当然，这完全是胡扯。 这不意味着你有一个具有“DBA”头衔的团队或人员——然而，如果你有一个数 据库，无论它是关系型，还是非关系型，那么一定有人担任“DBA”角色——如果他们不知道他们做的事情，那么在问题出现之前，一大堆工作将不会完成或被考 从这两者得到好处的一种方式就是通过可管理的服务，比如Amazon web服务的 Redshift。Redshift是一个运行在云端的、完全管理的数据仓库。 当然，技巧是在产品简单与用户控制之间找到平衡。 例如，Airbnb对Redshift刚开始是如何容易感到 洋洋得意，但是随后就需要一些折衷（和投入）： 我 们面临的第一个挑战就是模式迁移。 在Redshift里，索引，时间戳类型，数组，不被支持，这样你需要在你的模式里排除它们，或找到变通方案。 无论如何，Airbnb投入了努力，看到了至少五倍的性能提升和巨大的成本节约。
从舆论上吞噬整个数仓市场的还有一些小众产品，比如图数据技术，流式计算，分布式存储等等。 我（Lewis Gavin）目前的工作角色是用 Amazon Redshift 来设计数据仓库。 项目中常用的集中处理地，可以是 Amazon S3, 也可以是 Redshift. 两者都可以灵活地，低成本地与各种技术集成。当然如果是本地服务器存储而非采用云端服务商技术，完全也没有问题。 Master 在这一层，数据开始发生一些实质性的转化。比如 schema 变得更加模型化，表结构命名更加规范，字段的名字、格式以及数据类型都明确定义正确。 哪怕只要处理其中很少的列（的数据），存储引擎还是读取整行数据，实际上浪费了不少性能资源。 如果你把数据仓库建立在类似 Amazon Redshift 的列式存储结构上，结果就变了。 这张 customer 表可以保存很多客户数据，比如注册日期，邮编等（排除那些私人化的信息，比如不需要的联系地址，办公场地等）； 在这些客户基础数据之外，我们还将客户的注册渠道囊括进来，比如手机设备，
Amazon S3的存储空间是近乎无限量且用户透明的，同时具备强大的写入性能，并且完成写入后，可在全球不同区域自动完成数据同步。 所有原始数据都在Amazon S3中，一个单一的事实来源，不同的团队可以用不同的分析服务或者技术，对同一份数据进行处理，比如BI用到数据仓库Amazon Redshift Spectrum大规模并行对存在 Amazon S3结构化和半结构化数据有效地查询和检索，而不必将数据加载到 Amazon Redshift表中，而批处理以及流处理场景会用到Amazon EMR，通过EMRFS直接对Amazon S3上的数据进行分析 此外，还有算法引擎这块重要内容，将数据离线同步到Amazon Redshift后做数据分析，同时还将离线数据做索引后放在Amazon ES上，都会整体使用到AWS大数据服务。 如果没有AWS提供的稳定支撑，这一切无法想象。应用层面，Club Factory认为“数据服务离消费者越近越好”。AWS全球化的资源和产品能力可以提供充分保障。
在Power Query中如果想要插入自定义的一行，有一个专门的函数Table.InsertRows，这个函数可以帮助我们在指定行的位置插入我们所需要的数据，但是这个函数需要我们把每一列的数据都要补上， 但是大部分情况我们可能只需要在某一列中插入一个指定数据即可，这种该如何操作呢？ 成绩=List.Sum(源[成绩]), 学科=null] } ) 那如果列数很多的话如何处理呢 总不至于每一次插入都要把其他字段数据都用null表示输入吧，肯定得想办法用到批量的功能。 ? 我们看下上面的公式，哪些会用到批量。 1. 批量的null，我们要把其他未输入的字段名都用null来填充 null的数量是列名中除我们指定列数据以外都需要赋值null Table.InsertRows(源, 3, //插入还是需要使用到此函数
这有助于实现实时事件并降低数据插入速率，以防止数据库崩溃或防止响应速度变慢。 设备可以将数据发布到AWS Kinesis，或者可以使用AWS IoT规则将数据转发到AWS SQS和Kinesis以将其存储在时间序列存储中，例如AWS S3，Redshift，Data Lake或Elastic 例如，对于大容量数据，请在调用其他服务之前考虑对传入的数据进行缓冲（Elasti Cache）或排队（SQS），这使得能够从后续故障中恢复。 在处理数据之前，应考虑将数据存储在队列，Amazon Kinesis，Amazon S3或Amazon Redshift等安全存储中。 如果需要时序数据，则可以安排一个定期过程，将设备数据发送到云，该数据可用于将来的增强，例如AWS Machine Learning模型和云分析工具。
分区特性在本文会详细介绍，两者比较如下： 数据分布是在物理上拆分表数据，将数据打散到各个节点，使数据可以并行计算，这在Greenplum中是必须的。 表分区是在逻辑上拆分大表的数据提高查询性能，也有利于数据生命周期的管理，这在Greenplum中是可选的。 无论是分区表还是非分区表，在Greenplum中，数据都是分散到各个节点上的。 表内数据是否具有生命周期：通常数仓中的数据不可能一直存放，一般都会有一定的生命周期，比如最近一年等，这里就涉及到对旧数据的管理，如果有分区表，就很容易删除旧的数据，或者将旧的数据归档到对象存储等更为廉价的存储介质上 比如我们会需要根据对象存储的不同目录设置分区，这个需求就可以使用交换分区完成，这样对于一张大表，他的较少查询的历史数据就可以放在对象存储上，语法如下： ALTER TABLE {table_name} 但是涉及到数据生命周期管理，Redshift通常的做法是每个分区创建不同的表，而在所有表的基础上创建一个视图来管理这些表，仿造出一个分区的特性，这无疑是低效的。
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