数据湖基本剖析 根据 Hay、Geisler 和 Quix（2016 年）的说法，数据湖的三个主要功能是从多个数据源提取原始数据，将其存储在安全的存储库中，并允许用户通过直接查询数据湖来快速分析所有数据...数据湖文件格式用作数据处理单元，其中数据源以面向列的格式压缩以优化查询和探索。最后数据湖表格式通过将所有数据源聚合到一个表中来帮助进行数据分析。...支持 DML 的数据湖通过让用户轻松保持源表和目标表之间的一致性，简化了治理和审计以及变更数据捕获 (CDC)。例如用户可以使用 UPDATE 命令以根据特定过滤器将源表中检测到的变更传递到目标表。...因此数据湖应该具有内置的恢复功能，让用户可以通过简单的命令使用安全备份恢复相关表的先前状态。 自动调整文件大小 在处理大型文件系统（如大数据应用程序中的文件系统）时，文件大小会迅速增长。...相反，它计算表的列和行的特定统计信息[28]，并将这些信息用于查询执行。
传统的技术结构，如立方体和单体数据仓库，正在让位于更灵活和可扩展的数据模型。此外，转换可以在云平台内对所有数据进行。ETL在很大程度上已经被ELT所取代。控制这种转换逻辑的是谁？分析工程师。...Databricks的首席执行官兼联合创始人Ali Ghodsi在一份声明中指出 ，Snowflake和Databricks如何在许多客户的数据堆中共存。...他们认为，随着云计算成本的不断下降和更多强大的 "内存 "数据工具的上线（如Redis、Memcached），即使是最复杂的高级分析也能合理地提供给所有组织。...在目前的状态下，现代数据栈中的大多数数据质量工具都集中在监控管道元数据或对仓库中的静态数据进行SQL查询--有些工具与不同层次的数据脉络或根本原因分析相联系。...随着实际用户将该技术分层到他们的堆栈并建立用例，该行业将最终帮助形成特定工具和架构模式的定义。 在2022年，随着现代数据栈和数据质量类别的成熟，我们也希望看到术语使用方式的协调和一致。
• 无需移动和复制不同引擎和catalog的数据，而是可以通过一个地方的单个数据副本与多个引擎进行互操作。 • 可以将其托管在 Snowflake 管理的基础设施或其他基础设施中。...1 跨引擎读写互操作性 许多组织一般使用各种处理引擎来执行特定工作负载，并希望可以轻松的添加或更换处理引擎，总结就是希望能够自由地在单个数据副本上安全地使用多个引擎，以最大限度的减少数据移动或者选择多种存储带来的数据冗余成本...这意味着多个用户可以同时修改表，并确保查询结果都准确，为了实现这一点，所有 Iceberg 表的读写操作（即使来自不同的引擎）都通过Catalog进行路由。...2 随处运行无锁定 开源 Polaris Catalog可以托管在Snowflake 的AI Data Cloud上，也可以使用 Docker 或 Kubernetes 等容器在自己的基础设施中自行托管...因此无论 Iceberg 表是由 Snowflake 还是其他引擎（如 Flink 或 Spark）在 Polaris Catalog 中创建的，你都可以将 Snowflake Horizon 的功能扩展到这些表
join，借此将不同数据集统一起来进行集中查询； 通过静态“views”或“marts”供不同团队使用特定数据集。...以 Snowflake、BigQuery 及 Redshift 等平台为主导的云数据仓库，大多专为特定类型的重要数据工作负载提供可扩展性、便利性，以及最重要的灵活性与开放性，借此实现数据仓库的现代化改造...最终，云数据仓库只能通过成本方面的过度投入来暴力解决服务延迟、工作负载交互等需求——要么为 Snowflake 中的物化视图等高级功能支付更多费用，要么投入更多算力资源来加快 BigQuery 中的查询处理...然而，在新世界中，我们需要有更多的服务器以更长的正常运行时间运行，以便支持所有并发用户的苛刻要求。...在模拟的大型部署中，Snowflake 每月需额外花费 11899 美元。 在实际的大型企业部署中，这可能会迅速变成数百万美元的增量。
； ②水平分表（最复杂）：横向切分，按照特定分片算法，不同分表存储不同的记录。...2、UUID（128位） 在一台机器上生成的数字，它保证对在同一时空中的所有机器都是唯一的。通常平台会提供生成UUID的API。...三、分片策略 1、连续分片 根据特定字段（比如用户ID、订单时间）的范围，值在该区间的，划分到特定节点。 优点：集群扩容后，指定新的范围落在新节点即可，无需进行数据迁移。...； 字段冗余：一些常用的共用字段，在各个数据表中都保存一份； 应用组装：应用获取数据后再组装； 另外：某个ID的用户信息在哪个节点，他的关联数据（比如订单）也在哪个节点，可以避免分布式查询。...可基于任何第三方的数据库连接池，如DBCP、C3P0、BoneCP、Druid等。 理论上可支持任意实现JDBC规范的数据库。
数据是有惯性的，要对数据进行迁移和格式转换都需要算力来克服惯性；而数据的标准化格式意味着用户不再被某一特定的 OLAP 系统所绑定（locked in），而是可以根据需要，选择最合适的引擎来处理自己的数据...第二大突破性技术是分布式查询引擎的出现，如 SparkSQL、Presto 等。...随着数据存储由中心式向分布式演进，如何在分布式系统之上提供快速高效的查询功能成为一大挑战，而众多 MPP 架构的查询引擎的出现很好地解决了这个问题。...因此如何有效识别冷热数据，并将它们分区放置是对象存储需要解决的问题。 第一种简单的方式，是把选择权交给用户。用户通过设置一些固定的规则（如根据写入时间、最后访问时间等）触发数据在不同介质之间的迁移。...下一代数据平台也应该提供强大的跨表查询能力。无论数据是直接存储在对象存储中、存储在 Iceberg 等表结构中、还是存储在外部的数据库中，数据平台都支持对这些表进行联合查询。
、或者不同业务的字段拆分出去； (2) 水平分表(最复杂): 横向切分，按照特定分片算法，不同分表存储不同的记录。...2.2 UUID(128位) 在一台机器上生成的数字，它保证对在同一时空中的所有机器都是唯一的。通常平台会提供生成UUID的API。...QPS，相同时间内如 ID 遇翻转，则等待至下一毫秒) 3 分片策略 3.1 连续分片 根据特定字段(比如用户ID、订单时间)的范围，值在该区间的，划分到特定节点。...另外，某个 ID 的用户信息在哪个节点，他的关联数据(比如订单)也在哪个节点，可以避免分布式查询。 4.3 跨节点聚合 只能在应用程序端完成。 但对于分页查询，每次大量聚合后再分页，性能欠佳。...(用户无法使用服务)，使用事先准备的迁移脚本，进行数据迁移； 修改为新的分片规则； 启动服务器。
但是，驱动程序轮询查询完成并拉取结果的方式让查询看起来像是要多花几秒甚至几分钟。当有大量查询结果时，这种影响就会加剧，因为即使用户不需要查看所有结果，驱动程序通常也会一次性拉取全部结果。...一些数据库在基准测试中走这些捷径拿到了不错的测试结果，但除非在特定情况下，否则我不会用它们。...许多 SQL 方言都坚持语法的一致性，认为应该有“一种方法”来处理所有事情，而 Snowflake 设计师的目标是让用户输入的 SQL“有效”。...因此，只要可以从查询中推断出意图，那么它就应该“有效”。这是分析师喜欢 Snowflake 的原因之一，因为他们不必花费时间查阅文档。...根据数据库系统的体系结构，该查询可以瞬间完成（返回第一页和游标，如 MySQL），对于大表可能需要数小时（如果必须在服务器端复制表，如 BigQuery），或者可能耗尽内存（如果尝试将所有数据拉取到客户端
但是更多的动态信息，如新鲜度、统计数据、访问控制、所有者、文档、数据的最佳用途和沿袭，也需要被视为数据产品和数据接口的一部分。 图 2....然后，研发团队希望将销售数据与他们在 Azure 的 us-west-2 区域的 Snowflake 数据仓库中可能拥有的其他数据集相结合。...数据网格和目前正在构建的数据交换之间存在一些思想重叠——如Snowflake数据交换、亚马逊数据交换等。这些交易所纯粹被视为生产者/消费者市场，通常没有与之关联的查询功能。...目前尚不清楚这将如何在未来发挥作用。 数据网格也与数据虚拟化有关，因为通过数据虚拟化，人们可以在他们自己的查询引擎中无缝地查询其他人生成的数据。...团队将拥有一个“命名空间/数据库”（域）以及该命名空间中的所有数据。然后，团队将在其命名空间中“发布”特定表作为可公开引用的。
这种组合使用户能够以就像数据在 Snowflake 中一样的方式，在任何地方查询数据。...从最终用户的角度来看，数据好像就在 Snowflake 中，无需进行所有的数据准备和数据流水线工作。...就地查询 Snowflake 的外部表在 MinIO 的对象存储中实现的就地查询功能为企业带来了许多优势。其中最值得注意的是，在分布式环境中的数据不再需要移动。...您可以在所有数据上运行查询，并且最重要的是，它是实时的。它不需要通过数据管道从数据湖传输到 Snowflake 。”...其他优势 传统方法的高昂成本通常会导致用户不得不选择移动哪些数据，从而无法查询或访问所有数据。
2.2 UUID(128位) 在一台机器上生成的数字，它保证对在同一时空中的所有机器都是唯一的。通常平台会提供生成UUID的API。...2.4 Snowflake(雪花) 算法 参考资料：twitter/snowflake，Snowflake 算法详解 Snowflake 是 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法，其结果为 long...QPS，相同时间内如 ID 遇翻转，则等待至下一毫秒) 3 分片策略 3.1 连续分片 根据特定字段(比如用户ID、订单时间)的范围，值在该区间的，划分到特定节点。...另外，某个 ID 的用户信息在哪个节点，他的关联数据(比如订单)也在哪个节点，可以避免分布式查询。 4.3 跨节点聚合 只能在应用程序端完成。但对于分页查询，每次大量聚合后再分页，性能欠佳。...(用户无法使用服务)，使用事先准备的迁移脚本，进行数据迁移； 修改为新的分片规则； 启动服务器。
通常，他们需要几乎实时的数据，价格低廉，不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下，我们建议他们使用现代的数据仓库，如Redshift, BigQuery，或Snowflake。...我们建议使用现代的数据仓库解决方案，如Redshift、BigQuery或Snowflake。作为管理员或用户，您不需要担心部署、托管、调整vm大小、处理复制或加密。...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。...ETL vs ELT:考虑到数据仓库的发展 Snowflake构建在Amazon S3云存储上，它的存储层保存所有不同的数据、表和查询结果。...当数据量在1TB到100TB之间时，使用现代数据仓库，如Redshift、BigQuery或Snowflake。
可以连接到Amazon Redshift、 Google BigQuery或 Snowflake。...连接后，可以在Google BigQuery 或 Snowflake 中的表上启用特征分箱， 以绘制不同比例的聚合特征。这使得以可用格式查看大量特征成为可能。...可以创建查询图层以将数据添加到地图以进行更深入的分析。创建查询层时，可以创建物化视图将SQL查询存储在数据仓库中，以提高查询性能。...还可以发布地图图像图层以与ArcGIS Enterprise 组织中的其他人共享查询图层中定义的数据子集 。...取消统计计算。 将一个或多个字段从字段面板拖到接受输入字段的地理处理工具参数中。 字段面板显示图层中字段数的计数，以及与过滤器或搜索条件匹配的字段数的计数。
从这两个角度来看，云数仓比如 Snowflake 或者 Redshift 的性能在多表关联查询场景下，都会比 ClickHouse 好很多。...除了上述的所有技术以外，物化视图技术，是加速数据查询的一个非常有效的办法。通过事先计算好需要查询的结果，物化视图可以让复杂的查询执行的非常的快。...又比如说，Redshift 和 Snowflake 都实现了 CBO。 但是，能够把所有的这些技术都实现好，并融合在一起，这是需要技术团队的技术水平的。...并非每个产品都可以全面的高效率的实现所有技术的。比如说 ClickHouse 的向量化引擎做的很好，但是查询优化器就不行了。...这样用户就不用担心自己被绑定在某一个特定的公有云厂商那里。 SelectDB Cloud 目前已经上线了阿里云、腾讯云、华为云、亚马逊云科技 AWS 等主流云平台。
其中，从多种来源提取数据、把数据转换成可用的格式并存储在仓库中，是理解数据的关键。 此外，通过存储在仓库中的有价值的数据，你可以超越传统的分析工具，通过 SQL 查询数据获得深层次的业务洞察力。...所有的数据存储在一起可以更容易地分析数据、比较不同的变量，并生成有洞察力的可视化数据。 只使用数据库可以吗？...该服务能够自动执行、更新元数据，清空和许多其他琐碎的维护任务。伸缩也是自动的，按秒计费。 用户可以使用 SQL 或者其他商业智能和机器学习工具来查询半结构化数据。...举例来说，用户可以将数据输出到自己的数据湖，并与其他平台整合，如 Salesforce、Google Analytics、Facebook Ads、Slack、JIRA、Splunk 和 Marketo...基于这些，IT 团队就可以选择一个价格最合理的的云数据仓库提供商。 Redshift 根据你的集群中节点类型和数量提供按需定价。其他功能，如并发扩展和管理存储，都是单独收费的。
这意味着确切地知道你拥有什么数据、数据驻留在何处、谁有权访问数据以及允许每种类型的用户如何使用数据。但是，组织如何在不扼杀创新性的情况下制定全面的控制措施？...在我们新的2024 年数据趋势报告 中，分析了 Snowflake Data Cloud 中的趋势，我们注意到使用治理功能大幅增加，这些功能对数据提供精细控制，同时还使更多用户可以根据更多用例适当访问数据...为了通过生成式 AI 授予对数据的广泛访问，组织需要一个单一的事实来源，以确保所有员工查看相同的信息，并且可以在所有数据中全面应用和更新控制和策略。...基于应用于表中特定列或一组列的可配置数据质量规则的数据质量框架可以帮助检测质量问题并确保信息的准确性。...AI 如此强大的一个原因是它允许员工与数据交互，而无需通过中央团队，但这要求这些员工知道哪些数据对他们可用以及如何找到这些数据。 搜索功能提供了此功能，允许用户查找和查询数据集和数据产品。
但如果让平台团队只解决技术支持工单系统中所提交的问题，那么这种做法就又产生了老式的运维孤岛团队，出现相应的需求优先级失调的弊端，如反馈和响应缓慢，以及争夺稀缺资源等的问题。...识别架构耦合上下文 在软件架构中，如何在微服务、组件、API 网关、集成中心、前端等等之间确定一个适当的耦合级别，是几乎每次会议都会讨论的话题。...而进行联合查询（federated queries）可能是使用 Redshift 的原因。在操作方面，Snowflake 的操作会更简单。...但有时组织会倾向于在现有的外部产品之上，构建框架或抽象，来满足组织内非常特定的需求，并认为这种适配会比其现有的外部产品具备更多好处。...跟序列一样，流是“冷”的，这就意味着只有当需要使用的时候才构造序列的值。所有这些特性使多线程代码的编写比其他方法更加简单和易于理解。
快速精确的设计 在一个快速响应和交互的环境中，使用各种图表样式设计你的图表。将相关元素分层排列，锁定或组合特定元素，对选定元素应用自动布局，以及重新布置连接。体验更快、更高效的复杂模型设计。...你可以与可视化图表进行交互，以便进一步探索数据，例如深入特定数据段、根据某些标准筛选数据，或突出显示感兴趣的数据点。 查询 关于查询，一目了然 Navicat 已经大大提升了查询解释功能。...可靠地捕获和比较查询结果 通过固定查询结果，可以保留一组特定的结果以供将来参考。Navicat 在给定的时间点保留了一组特定的数据，以及其相应的 SQL 和运行时间。...借助高级筛选和搜索功能，你可以快速准确地查找特定的服务器类型。合并管理多个连接配置文件，并创建基于 URI 的连接，进一步优化了效率和用户友好性。...BI 探索相互关联的见解 现在，仪表板上具有相同数据源的所有图表可以相互连接。当你在其中一个图表上选择数据点时，链接到同一数据源的同一仪表板页面上的所有其他图表将立即更新，以反映你的选择。
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