作为Talend的客户成功架构师，我花了大量时间帮助客户优化他们的数据集成任务——不管是在Talend数据集成平台还是大数据平台上。虽然大多数时候开发人员都有一个健壮的解决方案工具包来处理不同的性能调优场景，但我注意到一个常见的模式是，没有定义良好的策略来解决性能问题的根本原因。有时没有策略会修复一些直接的问题，但从长远来看，相同的性能问题会重新出现，因为原始设计中的核心问题没有得到解决。这就是为什么我建议客户使用结构化方法来调优数据集成任务的性能。拥有策略的一个关键好处是它是可重复的——不管您的数据集成任务是做什么，它们是多么简单还是多么复杂，以及作为集成的一部分而移动的数据量。
DBeaver 适用于开发人员，SQL程序员，数据库管理员和分析人员的免费多平台数据库工具。
数据库现在应该是无人不知，无人不晓，讲到数据库必然要提到两个人： 1、一个是E.F. Codd，这个是理论的开创者，来瞻仰下： 埃德加·弗兰克·科德（Edgar Frank Codd，1923－20
回顾数据仓库的发展历程，大致可以将其分为几个阶段：萌芽探索到全企业集成时代、企业数据集成时代、混乱时代--"数据仓库之父"间的论战、理论模型确认时代以及数据仓库产品百家争鸣时代。查看原文
地址：http://www.tpc.org/tpc_documents_current_versions/current_specifications.asp
20世纪90年代，使用MPP架构的Netezza和Teradata的数据库设备对Oracle，IBM和Microsoft在anlytics数据库市场的主导地位提出了挑战，并且随着“大数据”的出现以及带有分布式处理的Hadoop的严峻考验。
在大型数据仓库和数据湖中，完整的数据血缘关系可以用来进行数据溯源、表和字段变更的影响分析、数据合规性的证明、数据质量的检查等。
近日中国民生银行、中国光大银行定向采购华为数据库。项目中标金额分别为 1935 万元、2199 万元。以下为详情，供大家参考。 中国民生银行项目 2021年8月18日，中国民生银行股份有限公司发布《2021年华为数据库软件采购项目》招标公告。 采购内容：拟采购60套GuassDB（DWS）MPP数据库软件的全集团范围内的永久使用授权，包含1年期维保。 2021年9月26日评审结果公示发布，中电金信软件有限公司 1935 万元中标。 中国光大银行项目 2021年8月13日，中国光大银行发布《华为高斯数据库
第一篇是关于Power BI连接数据方式的对比。这是个老生常谈的话题。微软官方考试Exam70-778教材的第一章，就是重点介绍这个方面。这种基础性的知识点繁琐而且枯燥，就像一本字典，只有用到的时候才会去查阅。
https://www.enterprisedb.com/blog/postgresql-vs-mysql-360-degree-comparison
2021年8月17日，天津农商银行发布《数据仓库Netezza替换项目-国产化数据库软件项目》单一来源采购的公示： 拟采购内容：采购数据库集群系统 GBase 8a MPP Cluster软件 拟采购供应商名称：天津南大通用数据技术股份有限公司 申请理由：结合此前我行对多家国产分布式数据库的POC测试结果，为了保证我行能采购到理想的国产数据库软件，我行将与天津南大通用数据技术股份有限公司进行单一来源采购。 2021年8月10日，天津农商银行发布《数据仓库迁移项目》单一来源采购的公示： 拟采购内容：数据仓库迁
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这是有趣的地方。非常清楚的是S / 4HANA具有出色的分析功能，其中许多功能在S / 4HANA Fiori UX屏幕中启用。客户情况说明书，财务供应链管理和许多其他分析功能已嵌入S / 4HANA用户体验中。
编者按： 1）并不是所有工具都要学习，一般入门熟练掌握1个，进阶掌握2-3个即可； 2）下图是不是知识的学习顺序，而是从薪酬待遇进阶方面考虑的；你也不必要从第一个工具开始。 最受欢迎的工具 调查显示，最受欢迎的工具是Excel和SQL(69%)，接下来是R(57%)以及Python(54%)。超过90%的被调查者表示会花时间在编码上，80%至少会Python、R以及Java中的一种，8%的人会使用全部三种语言。上述的常见工具在模型中都转化为了独立系数，Python、JavaScript、Excel的系数分别
1.面向操作的关系型数据库 典型性应用领域:ERP,CRM,信用卡交易,中小型电商 数据储存方法:表格 流行厂商:Oracle Database,Microsoft SQLServer,IBM DB2,EnterpriseDB(PostgreSQL),MySQL 优点：完善的生态环境保护，事务保证/数据一致性 缺点：严苛的数据模型界定，数据库拓展限制，和非结构型的结合应用较难。
本文介绍了七种常见的Hadoop和Spark项目案例，包括数据整合、专业分析、Hadoop服务、流分析、复杂事件处理、ETL流和更换或增加SAS。这些项目涵盖了大数据处理的各个方面，如数据整合、专业分析和流处理等。
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项目一：数据整合 称之为“企业级数据中心”或“数据湖”，这个想法是你有不同的数据源，你想对它们进行数据分析。这类项目包括从所有来源获得数据源(实时或批处理)并且把它们存储在hadoop中。有时，这是成为一个“数据驱动的公司”的第一步;有时，或许你仅仅需要一份漂亮的报告。“企业级数据中心”通常由HDFS文件系统和HIVE或IMPALA中的表组成。未来，HBase和Phoenix在大数据整合方面将大展拳脚，打开一个新的局面，创建出全新的数据美丽新世界。 销售人员喜欢说“读模式”，但事实上，要取得成功，你
导读：如果您的Hadoop项目将有新的突破，那么它必定与下边介绍的七种常见项目很相像。有一句古老的格言是这样说的，如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情，他们最终却会做别人正
DBeaver是一个SQL客户端和数据库管理工具。支持多种不同数据库，分为社区版（免费）和企业版（付费）。对于关系数据库，它使用JDBC API通过JDBC驱动程序与数据库交互。对于其他数据库，它使用专有数据库驱动程序。它提供了一个编辑器，支持代码完成和语法高亮。 支持的数据库 支持超多数据库 MySQL/MariaDB PostgreSQL Greenplum Oracle DB2 LUW Exasol SQL Server Sybase/SAP ASE SQLite Firebird H2 HSQLDB
我们很高兴地宣布在 Cloudera 数据平台 (CDP) 中全面推出 Apache Iceberg。Iceberg 是 100% 开放的表格格式，由Apache Software Foundation开发，帮助用户避免供应商锁定。今天的一般可用性公告涵盖了在 Cloudera 数据平台 (CDP) 中的关键数据服务中运行的 Iceberg，包括Cloudera 数据仓库 ( CDW )、Cloudera 数据工程 ( CDE ) 和 Cloudera 机器学习 ( CML )）。这些工具使分析师和数据科学家能够通过他们选择的工具和分析引擎轻松地就相同的数据进行协作。作为 CDP 的一部分，公司无需付出任何努力即可获得 Iceberg 的好处。不再有锁定、不必要的数据转换或跨工具和云的数据移动，只是为了从数据中提取洞察力。
令人惊讶的是，Hadoop在短短一年的时间里被重新定义。让我们看看这个火爆生态圈的所有主要部分，以及它们各自具有的意义。 对于Hadoop你需要了解的最重要的事情就是，它不再是原来的Hadoop。 这
顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性，因为很多企业更多地采用云计算，并减少了自己的物理数据中心足迹。
如今，Web应用程序的响应速度是成功的关键法宝之一。它与用户互动，用户对网站的看法，甚至谷歌网站排名情况都有着密不可分的关系。数据库性能是响应速度最重要的因素之一，一旦出错，所有程序都将会宕机。 工欲善其事，必先利其器。几乎每一个Web开发人员都有一个最钟爱的MySQL管理工具，它帮助开发人员在许多方面支持包括PostgreSQL，MySQL，SQLite，Redis，MongoDB等在内的多种数据库；提供各种最新的特性，包括触发器、事件、视图、存储过程和外键；此外，它还支持导入、数据备份、MySQL对象结
TPC-DS采用星型、雪花型等多维数据模式。它包含7张事实表，17张纬度表平均每张表含有18列。其工作负载包含99个SQL查询，覆盖SQL99和2003的核心部分以及OLAP。这个测试集包含对大数据集的统计、报表生成、联机查询、数据挖掘等复杂应用，测试用的数据和值是有倾斜的，与真实数据一致。本篇文章主要介绍如何编译及使用TPC-DS生成测试数据。
工欲善其事，必先利其器。几乎每个开发人员都有最钟爱的 MySQL 管理工具，它帮助开发人员在许多方面支持包括 PostgreSQL，MySQL，SQLite，Redis，MongoDB 等在内的多种数据库；提供各种最新的特性，包括触发器、事件、视图、存储过程和外键，支持导入、数据备份、对象结构等多种功能。
本文主要讲述下载苹果系统-方法所引发的对排序规则的深入研究。
mysql查询过程： 客户端发送查询请求。 服务器检查查询缓存，如果命中缓存，则返回结果，否则，继续执行。 服务器进行sql解析，预处理，再由优化器生成执行计划。 Mysql调用存
ETL代表提取、转换和加载。它是从任何数据源中提取数据并将其转换为适当格式以供存储和将来参考的过程。
谈到MySQL性能优化，查询优化作为优化的源头，它也是最能体现一个系统是否更快。 本章以及接下来的几章将会着重讲解关于查询性能优化的内容，从中会介绍一些查询优化的技巧，帮助大家更深刻地理解MySQL如何真正地执行查询、究竟慢在哪里、如何让其快起来，并明白高效和低效的原因何在，这样更有助于你更好的来优化查询SQL语句。
Eclipse是很多Java开发者的第一个开发工具，尽管开源的Eclipse在一后起之秀的对比下，显得有些颓势，但是，Eclipse有着丰富的插件支持。选择合适的插件，Eclipse表示：老夫也能飞。
IN 一定走索引吗？那当然了，不走索引还能全部扫描吗？好像之前有看到过什么Exist,IN走不走索引的讨论。但是好像看的太久了，又忘记了。哈哈，如果你也忘记了MySQL中IN是如何查询的，就来复习下吧。
最近我听到了很多关于此话题的讨论。同样，这也是一个大数据领域经验不足的客户非常喜欢提问的问题。实际上，我不喜欢这个含糊不清的词语，但是通常客户会找到我们使用它们，因此我不得不使用。
可选的TOP子句出现在SELECT关键字和可选的DISTINCT子句之后，以及第一个选择项之前。
Tableau是一款优秀的数据可视化分析软件，这几天安装之后，感觉它不仅可以实现对各种数据的可视化绘制操作，并支持多个视图按照故事进行组织，同时具有强大的数据连接操作。支持各种数据源。当然最强大的肯定还是它的server版，可以实现与desktop版的无缝对接。
我们一直在追赶续期的迭代。在过去十年中，我们看到了数据处理技术突破性技术进步后的突破性进展，并且在2015年我们已经到了Spark的时代。
本文使用到的是oracle数据库scott方案所带的表,scott是oracle数据库自带的方案,使用前请确保其解锁 一、多行子查询 多行子查询子查询是嵌入在其他Sql语句中的select语句,Ora
本文实例讲述了Laravel框架查询构造器 CURD操作。分享给大家供大家参考，具体如下：
如果您的Hadoop项目将有新的突破，那么它必定与下边介绍的七种常见项目很相像。 有一句古老的格言是这样说的，如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情，他们最终却会做别人正在做的事情。如比较火爆的Hadoop、Spark和Storm，每个人都认为他们正在做一些与这些新的大数据技术相关的事情，但它不需要很长的时间遇到相同的模式。具体的实施可能有所不同，但根据我的经验，它们是最常见的七种项目。 项目一：数据整合 称之为“企业级数据中心”或“数据湖”，这个想法是你有不同的数据源，你想对它们
您可以通过特定的行数或行的百分比来限制从 SQL 查询返回的行。在某些情况下，您可能需要在返回的行数受到限制之前对查询结果进行排序。
【大数据100分】南大通用CTO武新：大数据架构及行业大数据应用〖大数据中级教程〗 主讲嘉宾：武新 主持人：中关村大数据产业联盟 副秘书长陈新河 承办：中关村大数据产业联盟 武新，南大通用高级副总裁兼CTO，法国奥尔良大学和法国国家科研中心博士；南大通用GBASE系列数据库产品的总设计师。在著名的甲骨文公司任职12年，是世界顶级的Oracle数据库专家。2010年获得中组部实施的国家“千人计划”荣誉（海外高层次人才引进计划），是国内基础软件行业唯一入选的数据库技术专家。对目前最新兴的列存储技术、压缩技术
以上就是python执行数据库的查询操作，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程
Statement接口可以用于执行sql语句，Statement对象需要通过Connection对象调用createStatement();方法来获得，得到Statement对象后才能调用执行SQL语句的方法。SQL语句分为两大类一类是更新语句一类是查询语句也就是DML和DQL，通过Statement对象调用executeUpdate方法可以执行DML类的SQL语句(更新语句)，调用executeQuery方法则可以执行DQL类的SQL语句也就是查询语句。
使用 DESC 关键字可以实现按照 column_to_sort 列的降序（从大到小）排序。
这是因为即使是在同一个时刻的多个查询，由于多版本并发控制（MVCC）的原因，InnoDB 表“应该返回多少行”也是不确定的。这里，用一个算 count(*) 的例子来为你解释一下。
这个可选关键字在查询的FROM子句中指定。 它建议 IRIS使用多个处理器(如果适用)并行处理查询。 这可以显著提高使用一个或多个COUNT、SUM、AVG、MAX或MIN聚合函数和/或GROUP BY子句的某些查询的性能，以及许多其他类型的查询。 这些通常是处理大量数据并返回小结果集的查询。 例如，SELECT AVG(SaleAmt) FROM %PARALLEL User.AllSales GROUP BY Region使用并行处理。
这个问题是今天朋友提出来的，关于查询一个1200w的数据表的总行数，用count(*)的速度一直提不上去。找了很多优化方案，最后另辟蹊径，选择了用explain来获取总行数。
关于数据库中行数统计，无论是MySQL还是Oracle，都有一个函数可以使用，那就是COUNT。
当你希望MySQL能够以更高的性能运行查询时，最好的办法是弄清楚MySQL是如何优化和执行查询。《高性能MySQL》
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