筛选： 可以对字段或数值进行筛选，包括对原生字段、计算字段、及字段聚合后的数据进行过滤，如筛选出“订单状态”为“交易成功”，交易额大于1000的订单信息。...2.5 计算字段 对需要二次加工计算的指标，如转化率等，用户可自定义SQL片段对数据集进行加工，生成额外的虚拟字段。...支持报表级别、数据集级别的计算字段，报表级别的计算字段只能归本报表使用，当定义数据集级别的计算字段时，使用该数据集的报表均可使用此计算字段。...多个条件间为OR关系，由此实现了对不同的人或组的数据过滤功能，保证了字段级别的数据安全。...中的group by部分，数值对应SQL中的聚合函数部分，筛选对应SQL中的where部分，排序对应SQL中的order by部分。
然而，微信每日活跃帐号数基本在亿级别，如何在有限的计算资源下从亿级别帐号中找出可疑帐号给聚类方案的设计带来了不小的挑战，而本文则是为了解决这一问题的一个小小的尝试。...多粒度的可疑属性识别 在进行养号识别的实验过程中，我们发现，单纯依靠若干天登录数据的局部信息进行养号检测往往无法达到较高的覆盖率。...三阶段自适应聚合分为以下四个阶段： 随机局部聚合：设定一个较大的数（如 100），参照两阶段聚合第一阶段操作给每个 key 打上一个随机数，对打上随机数后的 key 进行聚合操作； 自适应局部聚合：...，若特定 key 下记录数超过设定阈值 (如 5000)，则保留该结果，不再进行该阶段全局聚合；否则，则将随机 key 还原为原始 key 值，进行最后一阶段的全局聚合。...然而，在实验中我们发现当对亿级别用户进行相似度计算并将边按阈值过滤后，得到的边数仍然在百亿级别，占用内存空间超过 2T。那么我们有没有可能减小这一内存占用呢？答案是肯定的。
，但可以扩展HDFS进行数据查询，ClickHouse还支持查询Kafka和MySQL中的数据ClickHouse目前已经在很多大型企业中得到了充分的生产验证，其在存储PB级别的数据规模时仍能很好的提供稳健的实时...(TIDB只对SSD固态硬盘比较友好)，在底层磁盘物理存储的方式上按照primary-key进行排序，可以实现ms级别的按照特定的范围或者单个primarykey进行快速查询，而且提供了每GB更低的存储成本...：用于近似计算的各类聚合函数，如：distinct values, medians, quantiles基于数据的部分样本进行近似查询。...不使用全部的聚合条件，通过随机选择有限个数据聚合条件进行聚合。这在数据聚合条件满足某些分布条件下，在提供相当准确的聚合结果的同时降低了计算资源的使用。...没有完整的事务支持有限的SQL支持，join实现与众不同不支持二级索引不支持窗口功能元数据管理需要人工干预维护五、基准测试ClickHouse提供了一个与其他列式数据库的基准测试
function 由IAggregateFunction接口定义，对行集组（一组行的集合）进行聚合计算，聚合函数每组只能返回一个值。...常见的有sum,avg函数等，聚合函数的状态支持序列化与反序列化，所以能够在分布式节点之间进行传输，以实现增量计算。...这个parser工作的方式是以层级展开，一个SQL语句过来，首先构造一个parserQuery的 根parser ，在根parser中先判断归属的大类别，然后大类别的parserImpl中将调用到多个二级类别的...Lexer：词法解析器，输入sql语句，吐出一个个token。最终将这些token加上一些有意义的信息按规则组织起来就是最终的Ast树。...Interpreter到pipeline的执行 Interpreter解释器的作用就像Service服务层一样，聚合每个算子需要的资源并串联整个查询过程。
"字段开始进行聚合，默认的聚合函数是"mean"，也就是求每个性别组下所有成员的"survived"的均值，即可分别求出男女两组各自的平均存活率。...添加列索引 # 添加一个列级分组索引：pclass-客票级别，共有1,2,3三个级别，1级别最高。...仔细观察透视表发现，与上面【3】中的"添加一个列级索引"，在分组聚合效果上是一样的，都是将每个性别组中的成员再次按照客票级别划分为3个小组。...添加多个聚合列 # 按客票级别分组，每组对两个列进行聚合：“是否存活”和“船票价” table = pd.pivot_table(df, index=["pclass"], values=["survived...如果传入参数为list，则每个聚合函数对每个列都进行一次聚合。 如果传入参数为dict，则每个列仅对其指定的函数进行聚合,此时values参数可以不传。
理想情况下，公司应在功能中立的数据模型中以尽可能小的形式保留详细数据，这可以让商业公司可以从广泛的观点和流程中提出任意数量的问题。基本前提是：始终可以聚合明细数据，但永远不能分解摘要数据。...优化的七个步骤 一、从中性数据模型开始，该模型被规范化并且不特定于任何函数或组 l 提供支持业务目标所需的最低级别的详细信息 l 通过定义的详细程度解决未来需求 l 使用定义详细信息表的视图以获得安全性和并发性...，以创建优化的SQL并消除对前端工具的依赖，了解市场上的每个数据库 l 在视图中嵌入优化的连接技术 l 为表格集成一层安全性 l 为每个业务部门提供其自己的逻辑功能化- 以用户希望看到的方式呈现数据 l...允许数据存储一次，然后通过视图转换，减少数据冗余，确保一致性并简化数据管理 三、添加索引，范围从简单的技术（如二级索引）到复杂的结构（如覆盖索引，连接索引或聚合索引） l 提供一个主要优点，因为系统与基础数据表在同时维护它们...l 为索引附加一些开销，因此要知道影响和权衡，并在成本与收益分析中识别它们 四、使用数据库优先级框架强制确定优先级，以便在必要时使用资源保护关键的工作负载 l 优化SQL后，优化索引和视图结构 l 提供更佳的可用容量使用
混合OLAP的技术体系架构如下图： 混合 OLAP的优势在于其很好的结合了MOLAP和ROLAP的优势之处，并且提供了所有聚合级别的快速访问。...预计算系统（Druid/Kylin 等）则在入库时对数据进行预聚合，进一步牺牲灵活性换取性能，以实现对超大数据集的秒级响应。...近2年，随着Clickhouse的逐渐流行，对于一些总数据量不超过百PB级别的互联网数据仓库需求，已经有多家公司改为了Clickhouse的方案。...7.Druid Druid 是一种能对历史和实时数据提供亚秒级别的查询的数据存储。Druid 支持低延时的数据摄取，灵活的数据探索分析，高性能的数据聚合，简便的水平扩展。...简单来说，Kylin中数据立方的思想就是以空间换时间，通过定义一系列的纬度，对每个纬度的组合进行预先计算并存储。
Doris 主要解决 PB 级别的数据量（如果高于 PB 级别，不推荐使用 Doris 解决，可以考虑用 Hive 等工具），解决结构化数据，查询时间一般在秒级或毫秒级。...Key 列有序可进行快速查找，Value 列可以按照具体聚合类型内部完成数据聚合。 ? 2、Key 列全局有序排列，查询时方便快速定位查找。...1、更换索引列进行重排列 2、针对指定列做聚合查询 ?...第三步：使用和 ES 一样的搜索语句，进行全文检索查询： ? 类似于上图这样的搜索语句，在 SQL 中比较难以表达，但是在 ES 中较容易实现。...精确传输，秒级延迟。 Doris 可自动感知 Kafka 中 partition 变化，合理调度并发导入。 在数据导入这一过程中，支持对 Kafka 原始数据做二次处理（如转换，过滤等）。
单次查询TB甚至PB级别的数据已经非常常见。如何为用户提供秒级、压秒级的交互式查询一直是大数据分析领域的挑战。在实际生产中，需要扫描全部数据的情况是不多见的。大部分数据分析一般都是带有过滤条件。...image.png 文件过滤：上文我们提到Iceberg提供了文件级别的统计信息，例如Min/Max等。我们可以用where语句中的过滤条件去判断目标数据是否存在于文件中。...为了提升文件dataskipping效果，我们常常会对列进行排序，这样对这个列来说，在整个文件中是单调的，文件级别的upper_bounds和lower_bounds的range重合度会降低，这样dataskipping...image.png 腾讯Iceberg实现了基于Z-Order算法的数据组织优化，并提供了原生的SQL支持，方便用户进行表级别的数据OPTIMIZE。...CUBE大小：实际参与进行多维数据聚合的最小数据单元。
MongoDB支持多种类型的索引，如单字段索引、复合索引、多键索引等。 3. 问题：如何在MongoDB中执行聚合操作？...例如，我们可以使用 group阶段按类别对销售数据进行分组，并计算每个类别的总销售额。...然而，如果你确实想要按照某个字段的值进行分组并获取每个组的文档列表（类似于SQL中的GROUP BY），那么你需要使用MongoDB的聚合管道并结合group与 push操作符来实现。...然后你可以使用 但请注意，上述描述中的“按某个字段的值进行分组并获取每个组的文档列表”并不是MongoDB聚合管道的典型用法。...问题：在MongoDB中如何执行原子性操作？ 答案：MongoDB中的大多数写操作（如插入、更新和删除）都是单个文档级别的原子操作。这意味着当单个文档被修改时，该修改是原子的。
存储 列示存储 数据按列连续存储，按需读取 多种编码方式和自适应编码 在编码基础上基于Lz4算法进行压缩 1:8数据压缩比 存储编码方式 文件格式 多副本存储，自动数据迁移、副本均衡...，实现精准去重和行级别数据更新； Aggregate聚合模型：相同key列其Value列合并(SUM,MIN,MAX,REPLACE)，通过提前聚合显著提升查询性能 Duplicate Key明细模型，...Stream Load 通过 HTTP 协议导入本地文件或数据流中的数据。 Routine Load 生成例行作业，直接订阅Kafka消息队列中的数据。...事务 多版本机制解决读写冲突,写入带版本、查询带版本 两阶段导入保证多表原子生效 支持并行导入 有冲突时按导入顺序生效，无冲突导入时并行生效 标准sql 单表聚合、排序、过滤 多表关联、子查询...，减少查询对系统资源消耗 支持SQL/PartitionCache，降低重复查询对资源的消耗 资源隔离 同时支持节点和查询级别的资源划分 一套集群同时支持在线离线查询，解决资源抢占问题
所以QQ音乐最终选择了ClickHouse集群，集群的现状是近万核的规模、PB 级的存储，十万亿级别的记录量，每天过千亿级的数据入库，包括实时流水、中间表的计算等等。...我们做过一个简单的测试，在亿级别用户的情况下，一个位图使用的内存不会超过 50M。通常简单的 128G 服务器就可以进行支撑计算。这就是聚合函数的优势，计算速度快、资源消耗小。...整个数据是通过分区构成，每个表中的数据根据定义进行分区，每一个分区有自己独立的文件夹，在一个分区内部数据通常是按 parts 构成，会随着后台的 Merge 不断的聚合，有些会无效，有些会被删除。...五、 腾讯云ClickHouse现状与规划 腾讯云是在今年 4 月份发布了 ClickHouse服务，提供了分钟级别的企业级 ClickHouse 服务，支持秒级监控触达、灵活的配置管理，这些云上必要的功能...使用索引，以及预聚合等加速查询。 Q：两个亿行级别的表关联查询，怎么写高效？
本节将介绍如何在Windows和Linux系统上启动和关闭MySQL服务。...您可以通过按下Win + R，然后输入services.msc来打开服务管理器。 在服务管理器中，找到MySQL服务。通常，MySQL的服务名称是MySQL或MySQL Server。...每个数据库都有一个对应的子目录，其中包含表的数据文件。 etc目录：包含了MySQL的配置文件，如my.cnf。 var目录：用于存储MySQL的临时文件和日志文件。...以下是SQL中一些重要的概念： 数据库（Database）：数据库是一个包含数据表、视图、存储过程等对象的容器。每个数据库都有一个唯一的名称，用于标识。...聚合函数（Aggregate Functions）：聚合函数是用于计算数据汇总值的函数，如SUM、AVG、COUNT等。
列式存储则将记录按列存放，这样做不仅可以在访问时只读取需要的列，还可以利用存储设备擅长连续读取的特点，大大提高读取的速率。这两项关键技术使得Hadoop上的SQL查询速度从小时提高到了分钟级。...然而分钟级别的查询响应仍然离交互式分析的现实需求还很远，市面上主流的开源OLAP引擎目前还没有一个系统能够满足各种场景的查询需求。...聚合是按维度进行的，由于业务范围和分析需求是有限的，有意义的维度聚合组合也是相对有限的，一般不会随着数据的膨胀而增长。 基于以上两点，我们可以得到一个新的思路——“预计算”。...应尽量多地预先计算聚合结果，在查询时刻应尽量使用预算的结果得出查询结果，从而避免直接扫描可能无限增长的原始记录，预计算系统是在入库时对数据进行预聚合，进一步牺牲灵活性换取性能，以实现对超大数据集的秒级响应...Kylin旨在减少Hadoop在10亿及百亿规模以上数据级别的情况下的查询延迟，目前底层数据存储基于HBase，具有较强的可伸缩性。
抽象层次 Flink提供不同级别的抽象层次来开发流处理和批处理应用程序。 ? (1) 最低级别的抽象只是提供有状态的数据流。通过Process Function集成到DataStream API中。...(2) 在实际中，大多数应用程序不需要上述描述的低级抽象，而是使用如DataStream API(有界/无界流)和DataSet API(有界数据集)的核心API进行编程。...在这些API中处理的数据类型被表示为对应编程语言中的类。 低级别的Process Function与DataStream API集成在一起，使得可以对特定操作使用较低级别的抽象接口。...Table API遵循(扩展的)关系模型：每个表都有一个schema(类似于关系数据库中的表)，对应的API提供了类似的操作(offers comparable operations)，如select，...窗口 聚合事件(比如计数、求和)在流上的工作方式与批处理不同。比如，不可能对流中的所有元素进行计数，因为通常流是无限的(无界的)。
TiDB 具备的以下核心特征是我们选择其作为实时数仓的主要原因： 高度兼容 MySQL 语法； 水平弹性扩展能力强； 海量数据的处理性能； 故障自恢复的高可用服务； 金融安全级别的架构体系。...逻辑，通过 PD 寻址到实际数据的 TiKV 位置，进行 SQL 操作。...DML 优化：业务端难免会有使用不当的 sql 出现，如导致全表扫描，这种情况可能会使整个集群性能会受到影响，对于这种情况，是否能增加一个自我保护机制，如资源隔离、熔断之类的策略。...计划在 1.2 版本中增加动态调节 Add Index 操作并发度的功能。 计划在后续版本中增加 DDL 暂停功能。 对于全表扫描，默认采用低优先级，尽量减少对于点查的影响。...后续计划引入 User 级别的优先级，将不同用户的 Query 的优先级分开，减少离线业务对在线业务的影响。
列式存储则将记录按列存放，这样做不仅可以在访问时只读取需要的列，还可以利用存储设备擅长连续读取的特点，大大提高读取的速率。这两项关键技术使得Hadoop上的SQL查询速度从小时提高到了分钟级。...然而分钟级别的查询响应仍然离交互式分析的现实需求还很远，市面上主流的开源OLAP引擎目前还没有一个系统能够满足各种场景的查询需求。...聚合是按维度进行的，由于业务范围和分析需求是有限的，有意义的维度聚合组合也是相对有限的，一般不会随着数据的膨胀而增长。 ? 基于以上两点，我们可以得到一个新的思路——“预计算”。...应尽量多地预先计算聚合结果，在查询时刻应尽量使用预算的结果得出查询结果，从而避免直接扫描可能无限增长的原始记录，预计算系统是在入库时对数据进行预聚合，进一步牺牲灵活性换取性能，以实现对超大数据集的秒级响应...Kylin旨在减少Hadoop在10亿及百亿规模以上数据级别的情况下的查询延迟，目前底层数据存储基于HBase，具有较强的可伸缩性。
混合OLAP结合了MOLAP和ROLAP的优势，提供了所有聚合级别的快速访问。 在混合OLAP中，聚合信息存储在OLAP服务器上，而详细记录保留在关系数据库中。...但是对于扫描聚合为主的查询，随着处理数据量的增加，响应时间也会退化到分钟级；预计算系统则在入库时对数据进行预聚合，进一步牺牲灵活性换取性能，以实现对超大数据集的秒级响应。...Kylin：由于采用了Cubing层的预计算机制，在查询时可以快速检索缓存中的cube，因此同样具有很强的并发支持。 Redis：具有极高的并发能力，可以轻松处理高达10万级别的QPS。...Kylin：由于采用了Cubing层的预计算机制，在查询时可以快速检索缓存中的cube，因此同样具有很强的并发支持。 Redis：具有极高的并发能力，可以轻松处理高达10万级别的QPS。...每个节点只负责自己的部分数据，并提供局部计算结果。 SQL支持：这些数据库支持SQL查询语言，可以方便地进行数据查询和分析。
，如：自定义分组，ABC分组，自定义排序等 【模型层】包括真正的所有业务数据 在整个BI的调用堆栈中，自上往下，也就是从可视化对象到原始数据，应该非常科学严谨地处理好每个环节以使得BI可以成功。...Tableau在逻辑层和报表层的聚合不足的情况下，会使用详细级别特性再向更原子粒度处理。...已经有了非常完善的企业数据仓库（如：以SQL Server实现）且用户需求非常简单，无需辅助数据，但数据量级非常庞大（如：数千万级以上），通常采用了 DirectQuery模式而忽略了 PowerBI...查询的结果为： 实验4 - 命中PowerBI引擎的聚合并按高优先级执行 如何可以同时命中不止一个聚合，则将按高优先级类执行。...从某种意义上说，DAX是一种重型函数，虽然它可以高性能地对原子级数据进行聚合，但也架不住很多报表级的辅助数据掺进来一起搞。
聚合函数在 SQL 查询中广泛应用，包括统计总数、平均值、最大值、最小值等。 1.2 作用 对数据集进行汇总和摘要，提供更简洁的信息。 支持统计分析，如计算平均值、总和、最大值和最小值等。...3.2 聚合函数与 GROUP BY 结合使用 在 SQL 中，聚合函数与 GROUP BY 子句结合使用，用于对数据进行分组并对每个分组应用聚合函数，从而得到按组计算的结果。...GROUP_CONCAT 函数是 SQL 中用于合并字符串的强大工具，特别适用于需要在分组级别对文本数据进行合并的场景。通过指定适当的分隔符，可以获得清晰可读的合并结果。...GROUPING SETS 是 SQL 中强大的聚合功能，通过一次查询实现多个不同层次的分组。它提供了更灵活的数据聚合选项，适用于需要在多个维度上进行统计和分析的场景。...八、总结 聚合函数是SQL中重要的工具，用于对数据进行汇总和计算。从COUNT到SUM、AVG，再到强大的窗口函数，深入理解这些函数有助于高效处理和分析数据库中的大量数据。
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