PHP如何将数据库查询结果输出为json格式 近期做接口的时候需要做到一个操作，将数据库查询结果输出为json格式方便程序调用。...可将其封装成专门将数据转换成json格式的接口 第一种方法 <?...php //此处前面省略连接数据库 //默认下方的$con为连接数据库的操作 //可将其封装成专门将数据转换成json格式的接口 //吃猫的鱼www.fish9.cn $sql = "SELECT...array_push($jarr,$rows); } //此时的$jarr变量为数组，但是还不是json格式 echo json_encode($jarr);//将数组进行json编码，并且进行输出...，由于json_encode后的数据是以对象数组的形式存放的， //所以我们生成的时候也要把数据存储在对象中 foreach($jarr as $key=>$value){ $jobj->$key=$value
es.search(index='1485073708892',body=query_json,scroll='5m',size=100) results = query['hits']['hits'] # es查询出的结果第一页...total = query['hits']['total'] # es查询出的结果总量 scroll_id = query['_scroll_id'] # 游标用于输出es查询出的所有结果 for
问题 python 的 sqlite 查询数据返回的是元组类型； 返回到前端就是二维数组； 1.1 效果图 1.1.1 后端打印 1.1.2 前端打印 2....解决办法 2.1 重写连接对象的 row_factory 方法 # 数据转字典 def dict_factory(self, cursor, row): data = {} for...idx, col in enumerate(cursor.description): data[col[0]] = row[idx] return data # 查询数据...总结 重写 row_factory 方法后，查询数据返回的就是字典！ 参考：学习笔记—SQLite3基本命令
有相当一部分都是比较重的，有的需要安装插件，通过插件界面进行查询交互的，如：DataGrip；有的需要安装分布式计算引擎，并能提供更好的访问性能及应用效果，如：Presto。...项目包括两个模块，moql-translator用于完成从MOQL(SQL92语法子集)到各类数据库DSL的翻译；moql-querier用于完成对各类数据库以SQL语言检索并获得二维结果的输出。...如果有兴趣查看实现，也可以通过moql-translator中的MongoDBTranslator来了解其如何将SQL语法转换为了伪MongoDB DSL。...言归正转，如何使用SQL访问MongoDB数据库呢，只要用下面几行代码就可以搞定，超级简单。...// 构建MongoDB查询器 MongoDBQuerier dataQuerier = new MongoDBQuerier(); String[] serverIps = new String[]
概览 Hive连接器允许查询存储在Hive数据仓库中的数据。Hive是由三个部分组成。 各种格式的数据文件通常存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）或Amazon S3中。...有关如何将数据文件映射到schemas 和表的元数据。此元数据存储在数据库（例如MySQL）中，并可通过Hive Metastore服务进行访问。 一种称为HiveQL的查询语言。...该查询语言在MapReduce或Tez的分布式计算框架上执行。 Presto仅使用前两个组件：数据和元数据。它不使用HiveQL或Hive执行环境的任何一部分。...#将hdfs_user替换为适当的用户名 -DHADOOP_USER_NAME=hdfs_user Hive配置属性 ? ? Amazon S3 配置 Hive连接器可以读写存储在S3中的表。...使用S3SelectPushdown，Presto仅从S3而不是整个S3对象中检索所需的数据，从而减少了延迟和网络使用率。
Flink 中对于 Filter 中子查询转 SemiJoin/AntiJoin 的条件有着严格的限制，只有当条件都必须是合取范式的情况（谓词都是 AND 链接在一起），才会尝试去做转 SemiJoin...优化规则，主要是匹配 Filter RelNode，然后尝试将 Filter 条件中的子查询转换为 SemiJoin / AntiJoin。...Presto 中主要P只支持 In 子查询是非关联的转换到 SemiJoin，Presto 会使用 TransformUncorrelatedInPredicateSubqueryToSemiJoin...来尝试将 In 子查询转换为 SemiJoin。...这里需要注意，Presto SemiJoin 产出的结果，只是对于 Join 左边数据是否出现在右边的一个标记，还需要再上面增加 Filter + Project，根据标记过滤出在右边的数据。
Presto® 和 Apache Kafka® 在 Uber 的大数据堆栈中发挥着关键作用。 Presto 是查询联合的事实标准，已用于交互式查询、近实时数据分析和大规模数据分析。...在接下来的文章中，我们将讨论我们如何将这两个重要的服务连接在一起，以通过Uber大规模Presto集群直接在 Kafka 上的实现轻量级、交互式 SQL 查询。...image.png Presto在Uber的应用 Uber 使用开源 Presto 来查询几乎所有的数据源，包括动态的和静态的。 Presto 的多功能性使我们能够做出明智的、数据驱动的业务决策。...然后运维团队收集了报告问题的几个 UUID，并要求检查它们是否存在于服务的输入/输出 Kafka 流中。...Apache Flink、Apache Storm™ 或 ksql 等流处理引擎连续处理流并输出处理后的流或增量维护可更新视图。
Presto 和 Apache Kafka 在 Uber 的大数据栈中扮演了重要角色。Presto 是查询联盟的事实标准，它已经在交互查询、近实时数据分析以及大规模数据分析中得到应用。...在这篇文章中，我们将探讨如何将这两个重要的服务结合起来，即在 Uber 的 Kafka 上，通过 Presto 实现轻量级的交互式 SQL 查询。...图 1：Uber 的大数据栈 Uber 的 Presto 项目 Uber 通过开源的 Presto，可以对任何数据源进行查询，不管是动态数据还是静态数据。...运营团队随后收集了一些 UUID，这些 UUID 报告了问题，并要求检查它们是否存在于服务的输入 / 输出 Kafka 流中。...图 5：Kafka 集群 / 主题和数据模式发现 查询过滤器 为了提高 Kafka 和 Presto 集群的可靠性，我们希望避免大型查询读取过多的数据。
和传统的数据库客户端软件Navicat、DBeaver相比Chat2DB集成了AIGC的能力，能够将自然语言转换为SQL，也可以将SQL转换为自然语言，可以给出研发人员 SQL 的优化建议，极大的提升人员的效率...，是AI时代数据库研发人员的利器，未来即使不懂SQL的运营业务也可以使用快速查询业务数据、生成报表能力。...，时长01:42 特性 AI智能助手，支持自然语言转SQL、SQL转自然语言、SQL优化建议 智能报表，利用AIGC能力，一句话生成报表。...DM Presto DB2 OceanBase Hive KingBase Redis和MongoDB得到部分支持，Hbase、Elasticsearch、openGauss、TiDB、InfluxDB...使用演示 创建数据源 数据源管理 SQL控制台 AI智能助手
产品化中心，除了灯塔产品套件整体作为产品对外输出以外，融合分析引擎也可以单独作为产品对外输出。...增强版 JDBC Connection，基于Mysql表模型对 Split Providers 进行自适应的优化，将单个 Table Scan 转换为多个 Table Scan 以提升计算效率。...查询在运行前是无法断定其查询对资源的影响的，比如两表 JION 后笛卡尔积的导致其输出有上万亿记录数的规模。...③ 现代的物化视图 如何更高效利用好物化视图面临着三个问题：如何达到用最少成本达到最高性能；如何低成本维护好物化视图；查询时，在不改变查询语句的前提下如何将查询路由到不同的物化视图?...增量刷新物化视图，并通过负载中心来分析历史查询物化视图是否起到加速的效果，删除加速效果较差的物化视图。 查询时，在不改变查询语句的前提下如何将查询路由到不同的物化视图?
文章目录 SqlNode介绍 方言转换使用 方言转换代码解析 SqlNode.toSqlString方法 SUBSTRING转SUBSTR APPROX_COUNT_DISTINCT转APPROX_DISTINCT...最终在execute阶段，将logical plan转换为物理执行计划来执行。...而我们常见的各种SQL类型，都是继承了SqlCall，例如select查询，对应的是SqlSelect；create、drop等ddl，对应的是SqlDdl等。...这里我们就传入了PrestoSqlDialect，将SQL转成presto的SQL输出。 方言转换代码解析 下面我们就来看一下，Calcite是如何实现这种方言转换的功能。...，对应的实现类为ImmutableSqlWriterConfig； 使用这个config构造了一个SqlPrettyWriter，然后调用对应SqlNode的unparse方法，例如常见的select查询
CLANNAD 前言 Presto是一款Facebook开源的MPP架构的OLAP查询引擎，可针对不同数据源执行大容量数据集的一款分布式SQL执行引擎。...Presto的使用举例 比如说，你想对存储在不同数据源中的数据，如HDFS、Mysql、HBase等通过一个SQL做查询分析，那么只需要把每一个数据源当成是Presto的Connector，对应实现Presto...因为分布式查询计划被分解为一系列stage，然后被转换为task，这些task随后执行或被进一步split。...driver对数据进行操作，并结合operators产生输出，然后结果由一个task聚合，然后传递到另一个stage的另一个task。...它是Presto体系结构中并行的最低级别。一个driver有一个输入和一个输出。 Operator 一个operator消费、转换和生产数据。
Cube 缓存的查询，这部分查询是可以在秒级甚至毫秒级完成； Metadata：Kylin 中有大量的元数据信息，包括 Cube 的定义、星型模型的定义、Job 和执行 Job 的输出信息、模型的维度信息等等...上图显示了MapReduce与Presto的执行过程的不同点，MR每个操作要么需要写磁盘，要么需要等待前一个stage全部完成才开始执行，而Presto将SQL转换为多个stage，每个stage又由多个...缺点： 不适合多个大表的join操作，因为presto是基于内存的，太多数据内存放不下的。 Presto的一个权衡是不关心中间查询容错。...这里和传统不太一样的地方就在于， SQL 经过查询优化器最终转换为可执行的查询计划是一个查询树，传统 DB 就可以执行这个查询计划了。...定义了简单的类似SQL 的查询语言——HiveQL，可以将HiveQL查询转换为MapReduce 的任务在Hadoop集群上执行。 ? 优点： 高可靠、高容错：HiveServer采用集群模式。
[关注【Python学习实战】] 将视频画面全部转为字符，看起来应该比较酷吧...就像下面，输入如下视频： [输入视频] 输出如下视频： [字符动画效果] 如果不想看技术细节，可以直接跳到文末获取源码运行...1 彩色图像转字符图 1.1 基本原理 彩色图转字符图，首先将彩色图转为灰度图，灰度图反映的是图像亮度值。利用亮度值，我们可以将不同的字符替换不同的亮度值。基本原理如下所示。...对于视频，只需读取每一帧，将每一帧转为字符图，再转回视频即可。 1.2 灰度图转字符图 首先定义一个numpy的二维字符数组，读取每个像素的灰度值，将其转为对应的字符。...video.read() if frame is not None: callback(frame) else: break 3 帧转视频...每一帧图像经过转换为字符图像后，接下来是写入到视频中，代码如下： WRITER = None def write_frame(frame, out_path, fps=30): global
图片图2显示了Orca与外部数据库系统之间的交互。Orca的输入是一个DXL查询。Orca的输出是一个DXL计划。在优化过程中，可以查询数据库系统的元数据（例如表定义）。...Query2DXL转换器将查询解析树转换为DXL查询，而DXL2Plan转换器将DXL计划转换为可执行计划。...当遇到意外错误时，AMPERe会自动触发转储，但也可以按需生成以调查次优查询计划。转储捕获了重现问题所需的最小数据量，包括输入查询、优化器配置和元数据，以DXL格式序列化（参见第3节）。...例如，转储捕获了MD Cache的状态，其中仅包含在查询优化过程中获取的元数据。AMPERe还具有可扩展性。Orca中的任何组件都可以向AMPERe序列化器注册自己，以在输出转储中生成附加信息。...图片AMPERe允许在生成转储的系统之外重放转储。任何Orca实例都可以加载转储文件，以检索输入查询、元数据和配置参数，以便调用与触发问题情况完全相同的优化会话。
Shuffle和IO采用本地Velox格式，因此不需要额外的复制来转换为Presto格式。当查询开始时，协调器将查询计划片段调度到C++工作节点。工作节点接收计划片段并将其转换为Velox计划。...图形查询的输出是一个表，其中每行是一个路径。WHERE子句继承了标准SQL谓词语义，用于过滤计算出的路径。...在底层，图形查询被解析为一个特殊的图形逻辑计划，然后利用图形查询的语义进行优化。最终，优化后的图形逻辑计划被转换为关系计划，就像处理任何Presto查询一样执行。下面，我们描述其中的一些优化。...多步执行：像列表1中的查询的朴素实现会将其转换为一个关系查询，其中包含与路径的最大长度相同数量的连接。这样的查询可能会达到Presto的内存限制，特别是当需要计算太多路径时。...为了解决这个问题，我们实现了一种优化，将图形查询计划转换为一系列较小的Presto查询计划。每个较小的查询计划计算路径的长度，将其存储到一个临时中间表中，然后用于继续扩展路径。
该数据集以Pandas数据帧的形式加载。...继续学习如何将宽表格式数据框转换为darts数据结构。...Gluonts数据集是Python字典格式的时间序列列表。可以将长式Pandas数据框转换为Gluonts。...Gluonts - 转换回 Pandas 如何将 Gluonts 数据集转换回 Pandas 数据框。 Gluonts数据集是一个Python字典列表。...要将其转换为Python数据框架，首先需使Gluonts字典数据可迭代。然后，枚举数据集中的键，并使用for循环进行输出。
一旦提供了适当的Hudi捆绑包，就可以通过Hive、Spark和Presto之类的常用查询引擎来查询数据集。 具体来说，在写入过程中传递了两个由table name命名的Hive表。...DFS上使用全局路径，则只需执行以下类似操作即可得到Spark数据帧。...对删除重复数据有用 | | checkExists(keys) | 检查提供的键是否存在于Hudi数据集中 | Presto Presto是一种常用的查询引擎，可提供交互式查询性能。...Hudi RO表可以在Presto中无缝查询。这需要在整个安装过程中将hudi-presto-bundle jar放入/plugin/hive-hadoop2/中。...当查询/读取数据时，Hudi只是将自己显示为一个类似于json的层次表，每个人都习惯于使用Hive/Spark/Presto 来对Parquet/Json/Avro进行查询。 8.
图中左边是正常扫描查询计划，右边是加上Runtime Filter(Dynamic Filter)之后的扫描计划，可以看到probe端在Join之前(Scan时)提前过滤掉数据。...SELECT * from fact_table A JOIN dimension_table B WHERE A.join_key = B.join_key; 但是实现层面的困难在于如何将Runtime...2.2 Presto presto local模式 Presto 的Dynamic Filter包含 Partition Pruning（分区表） 以及 Row filtering（非分区表），依赖于...Presto的实现原理： DynamicFilter DynamicFilterSource DynamicFilter 代表计划的一部分，一旦过滤器数据准备好，它将在运行时进行实际过滤。...这里可以使用标准的 Presto 数据通信方式（Pages over Exchanges）将数据从 DFS 传递到 DF。实现另一个“元数据”协议似乎过于复杂。
一、Presto 介绍 Presto 是由 Facebook 开发的开源大数据分布式高性能 SQL 查询引擎。...Client 不断地向 Coordinator 拉取查询结果，Coordinator 从最终汇聚输出的 Worker 节点拉取查询结果。...1.3 Presto 为何高性能 Pipeline, 全内存计算。 SQL 查询计划规则优化。 动态代码生成技术。 数据调度本地化，注重内存开销效率，优化数据结构，Cache，非精确查询等其它技术。...二、Presto 在有赞的使用场景 ? 数据平台(DP)的临时查询: 有赞的大数据团队使用临时查询进行探索性的数据分析的统一入口，同时也提供了脱敏，审计等功能。...b3), ...., Fm(bm), F1(distinct c1), ...., Fm(distinct cm) FROM Table GROUP BY a1, a2, ..., an 转换为
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