对我写的查询的反馈[PostgreSQL]
PostgreSQL是一种开源的关系型数据库管理系统（DBMS），它具有可扩展性、稳定性和安全性等优势。它支持SQL查询语言，并提供了丰富的功能和工具来处理大规模数据集。
PostgreSQL的应用场景非常广泛，适用于各种规模的企业和组织。它可以用于Web应用程序、移动应用程序、物联网设备、大数据分析等领域。以下是一些常见的应用场景：
- 数据驱动的应用程序：PostgreSQL可以作为后端数据库来存储和管理应用程序的数据。它支持复杂的查询和事务处理，可以处理大量的并发请求。
- 地理信息系统（GIS）：PostgreSQL具有丰富的地理信息处理功能，可以存储和查询地理空间数据。它支持空间索引和地理坐标系转换等操作，非常适合构建地图应用和位置服务。
- 数据仓库和大数据分析：PostgreSQL支持复杂的数据分析和聚合操作，可以用于构建数据仓库和进行大规模数据分析。它还提供了扩展插件和工具，如pgAdmin和pgBouncer，用于管理和优化大型数据库集群。
- 实时数据处理：PostgreSQL具有流复制和逻辑复制功能，可以实现实时数据同步和备份。这使得它非常适合处理实时数据流，如金融交易和传感器数据。
腾讯云提供了一系列与PostgreSQL相关的产品和服务，包括云数据库PostgreSQL版、弹性MapReduce、云数据库灾备、云数据库读写分离等。您可以访问腾讯云官方网站了解更多详情：https://cloud.tencent.com/product/postgresql
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腾讯云时序数据库 CTSDB VS 传统时序数据库？
数据库、sql
很多公司已经开始持续收集、分析数据，用于异常处理、趋势预测、精准营销、风险控制等场景，希望利用数据的潜在价值，提高公司盈利能力和竞争力。那么腾讯云时序数据库 CTSDB VS 传统时序数据库，腾讯云时序数据库有没有什么进步？
浏览 1720提问于2018-09-26
3回答
AWS弹性搜索和AWS红移有什么不同？
amazon-web-services、elasticsearch、amazon-redshift
我阅读了用于数据分析和集群结构的文档，但是我不明白用例有什么不同。
Amazon 是一个流行的开源搜索和分析引擎，用于日志分析、实时应用程序监视和点击流分析等。。
Amazon 是一种完全管理的、千兆级的云数据仓库服务。您可以从几百千兆字节的数据开始，并将其扩展到一个千兆字节或更多。
浏览 5提问于2016-05-22得票数 12
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4回答
为什么这么多基于PostgreSQL而不是MySQL的MPP解决方案？
mysql、postgresql、data-warehouse、rdbms、parallelism
Astor数据、格林梅和GridSQL都允许大规模并行处理SQL查询。它们也都是围绕着PostgreSQL技术构建的。这是因为发牌问题，还是因为其他原因？在我看来，它似乎是MyISAM，不符合标准，因此在MVCC中也不会遇到同样的问题(如这里)，因为PostgreSQL更适合构建高性能的数据仓库。毕竟，据我所知，OLAP负载不需要事务。
浏览 0提问于2011-02-06得票数 8
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2回答
大数据到哪里去了，它是如何存储的？
database、hadoop、bigdata、nosql
我试图掌握大数据，主要是如何管理大数据。
我熟悉数据管理和数据生命周期的传统形式；例如：
收集的结构化数据(如网页表格)
存储在数据库服务器RDBMS中的表中的数据
数据清理后，ETL进入数据仓库
数据使用OLAP多维数据集和其他各种BI工具/技术进行分析。
但是，在大数据的情况下，我对第2点和第3点的等效版本感到困惑，主要是因为我不确定每个大数据“解决方案”是否总是涉及使用NoSQL数据库来处理和存储非结构化数据，以及数据仓库的大数据等效是什么。
据我所见，在某些情况下，NoSQL并不总是被使用，而且可以完全省略--这是真的吗？
对我来说，大数据生命周期就是这样的：
浏览 7提问于2017-04-20得票数 7
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腾讯云“米大师”最近对社会进行开放，其产品定位提到的聚合支付、对账结算、数据分析和立体监控都是什么意思？仅仅理解为腾讯对接其旗下的多款游戏和应用的氪金官方平台吗？长远角度看是否拥有更广的应用市场？
浏览 2120提问于2018-04-25
3回答
蜂巢-它适合建一个数据仓库吗？
hadoop、hive、data-warehouse
因此，和大多数企业公司一样，我们在Hadoop中建立了一个数据仓库，在Hive中支持用户查询，现在，经过几个月的用户接受测试之后，每个人都对最终用户使用它不是标准(Oracle/Netezza)数据库进行即席数据分析感到有点惊讶。虽然我知道这可能是一种非常愚蠢的项目执行方式(我们应该在构建产品之前研究用例和最佳匹配技术)，而且我知道Hadoop与单节点机器有何不同的基本技术方面。我仍然想了解，在任何情况下，使用Hadoop/Hive是否对数据仓库有意义？例如,
查询性能是否总是存在权衡，或者是否可以通过配置更改、硬件的横向缩放来优化？
它能像Netezza一样快吗?Netezza使用非
浏览 0提问于2019-01-17得票数 0
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2回答
哪种开源框架最适合ETL、Apache Airflow或Apache Beam？
apache-spark、pyspark、etl、airflow、apache-beam
我正在尝试用开源框架来做ETL，我听说过两件事，Apache Beam和Apache Airflow，这两件事最适合整个ETL或ELT，比如Talend、Azure Data Factory等，事实上，我正在尝试用云数据仓库(redshift、azure数据仓库、雪花等)来做所有的事情。哪一个对这些类型的工作更好，如果我能在这两个框架之间进行一些比较，那就太好了。提前谢谢。
浏览 35提问于2019-07-09得票数 0
4回答
TBDS是否支持实时数据接入、国产数据库接入？
官方文档、机器学习、数据库、大数据处理套件 TBDS、工业物联
腾讯云文档中没有关于TBDS数据接入组件的说明，TBDS都支持哪些数据来源？是否支持工业物联网设备实时数据采集？是否支持如达梦、翰高等国产数据库？另外机器学习平台DI-X也没有相关文档支持。
[附加信息]
浏览 674提问于2018-04-08
1回答
如何在多个oracle数据库中实现数据分析？
oracle、hadoop、analytics、data-analysis
我对数据分析和大数据概念很陌生。我坚持要决定实现我的需求的技术是什么。
我的需要如下：
我的客户正在使用多个oracle数据库作为其组织的ERP后端。这两个数据库具有不同的结构和不同的数据类型。我需要用这两个数据库的数据创建一个数据分析应用程序。什么样的技术可以由我来适应这个实现。我可以使用Hadoop和它的相关应用程序吗？
如果我使用hadoop，如何将我的oracle数据库同步到hadoop。我正在寻找一个解决方案与实时同步。
或者可以使用本机与数据库的连接来实现数据库访问并创建新的应用程序？数据库的规模将在1.5 TB左右。
浏览 1提问于2017-05-08得票数 0
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服务器架构和云数据库应用使用问题？
云服务器、数据库
云数据库的应用场景问题。查了半天资料没搞本地数据库和云数据库的优势。
根据腾讯云推荐的方案。
一台4C8G的云主机，加一台4G 200G硬盘的云数据库QPS4400次/秒，然后我发现云数据比云主机贵上一半。
我的疑问是，按照正常算的话4C8G的实例 本地数据库 应该性能比4G的云数据库性格高一点才对吧。那有必要配云数据吗？
哪位大神可以解答一下这个架构？
网站的话是一个 日PV 20W的一个网站。有必要购买云数据吗？还是直接4C8G就OK？
浏览 262提问于2018-09-10
1回答
为什么人们经常将Redshift之类的数据库与ElasticSearch一起使用，纯粹用于分析/报告查询？
elasticsearch、data-warehouse、amazon-redshift
根据标题--我已经看到许多公司--尤其是在广告技术领域--使用Redshift这样的数据仓库解决方案，它们存储所有的事务性数据来进行聚合和分析，并且出于可能的相同原因(无论如何也不是为了搜索)，将它们的数据压缩到弹性搜索中。
如果这个问题看上去很愚蠢，但想要理解背后的原因，请道歉。
是要从一个查询中获取实时查询，并对另一个查询进行历史数据分析吗？
谢谢
浏览 0提问于2016-03-09得票数 0
3回答
断开连接或连接的架构
.net、asp.net、sql-server、winforms、architecture
对于下面的故事线来说，断开连接的架构是否太复杂了？如果有人能分享他们的意见或经验，我将不胜感激。
有一个在办公室网络中运行的业务应用程序，它由一个桌面应用程序和一个SQL Server数据库组成。其中一些数据通过web应用程序向公众公开。虽然web应用程序与主数据库断开了连接，但它本质上使用了一个精简的副本。我们使用T-SQL来同步两个数据库之间的数据。
由于同步层的存在，系统的开发和维护成本越来越高。我不禁想到，如果web应用程序通过web服务或WCF (删除同步层)与office数据库对话，那么成本就会降低。
浏览 0提问于2010-01-18得票数 1
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2回答
用于仪表板后端的BigQuery与Cloud
google-bigquery、google-cloud-sql
我有点搞不懂比云SQL用例。我没有多少BQ中的Gbs行数据，需要在这些数据上构建web仪表板(SQL与多个表的联接)。
从BQ查询数据是否有很大的缺点(例如延迟或并发)，我应该将数据转移到Cloud (PSQL)并进行查询吗？
数据不是实时的。我预计最多有几百个并发请求。
因此，查询速度和可靠性是主要目标。
谢谢!
浏览 8提问于2020-08-23得票数 18
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1回答
我需要有一个数据库，不知道腾讯云有没有这样的服务？
数据库、sql
我需要有一个数据库，超过50T的，像网盘一样，可以存储。因为经常要传输超过单个30G以上的文件，腾讯云能解决吗
浏览 164提问于2021-05-08
3回答
如何从“大数据”转到网页？
hadoop、rdbms、bigdata、nosql
我花了很多时间阅读和观看人们谈论如何在他们的架构中使用为处理海量数据集和实时处理而设计的工具的视频。虽然我知道Hadoop/Cassandra/Kafka等工具是做什么的，但似乎没有人解释数据是如何从这些大型处理工具中获得的，以便在客户端/网页上呈现一些东西。
根据我对大数据工具的理解，你不能用标准的web应用查询MySQL的方式来构建你的应用程序，考虑到流经这些工具的数据的大小，我可以理解这一点，然而，对于所有这些“实时数据分析”的说法，我找不到任何解释来解释实际的分析是如何以图表/表格等形式呈现在某人面前的？
浏览 0提问于2017-09-07得票数 0
1回答
对于azure提供的实时流，我必须使用azure的哪个服务？
apache-kafka、azure-hdinsight、azure-eventhub、azure-stream-analytics、azure-databricks
我正在尝试用Azure做实时分析，当我通过服务时，我已经看到Azure提供的三个服务是HDInsight(Kafka)，Azure stream Analytics和Azure Events hub我必须使用哪些服务。我正在尝试从SQL服务器或twitter或其他地方实时流式传输数据，并将其存储在Azure数据仓库或data Lake中。
浏览 1提问于2019-07-11得票数 0
5回答
使用BigQuery进行实时分析
google-bigquery
有没有办法用BigQuery运行实时分析？我使用了CSV upload选项，该选项启动一个作业并以脱机模式加载数据，加载完成后可以对其进行分析。但在关于BigQuery的公告中，提到了使用BigQuery进行实时分析。如何才能做到这一点？我们可以将数据从Google Cloud数据库追加(无更新)到BigQuery中，以进行实时分析吗？
顺便提一下，我注意到BigQuery CSV数据加载速度比我本地PC上使用10 PC数据文件运行的LucidDB和InfiniDB慢一个数量级。完成BigQuery作业需要34分钟，而在InfiniDB和LucidDB上只需要5分钟。与InfiniDB相比，查
浏览 0提问于2012-05-02得票数 3
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2回答
云上的大数据实现
hortonworks-data-platform、cloudera-cdh、bigdata
有人能告诉我‘云上的大数据实现’是什么意思吗？
我一直使用亚马逊S3来存储数据和使用hive进行查询，我读到这是云实现之一。我想知道这究竟意味着什么，以及所有可能的实施方法。
谢谢，Sree
浏览 2提问于2016-06-15得票数 1
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