您可以通过发出SQL命令开始使用它。 可伸缩性 当您开始使用数据库时，您希望它具有足够的可伸缩性来支持您的进一步发展。广义上说，数据库可伸缩性可以通过两种方式实现，水平的或垂直的。...这就是BigQuery这样的解决方案发挥作用的地方。实际上没有集群容量，因为BigQuery最多可以分配2000个插槽，这相当于Redshift中的节点。...频谱定价:您只需为查询Amazon S3时扫描的字节付费。 保留实例定价:如果您确信您将在Redshift上运行至少几年，那么通过选择保留实例定价，您可以比按需定价节省75%。...当数据量在1TB到100TB之间时，使用现代数据仓库，如Redshift、BigQuery或Snowflake。...当数据量超过100TB时，使用BigQuery、Snowflake、Redshift Spectrum或自托管的Hadoop等效解决方案。 ----
已经有几个趋势继续变得壮大（比如开源，云托管，基于Hadoop的SQL解决方案），同时AWS上的Redshift开始成为数据仓库中的一支重要力量。...SQL解决方案继续在Hadoop的生态系统里大行其道 除了Spark，大部分Hadoop的生态系统里的新闻都来自Presto， Impala and Drill。...因为太多的Hadoop生态系统提供的价值围绕在分析和商业智能上，而过去数十年整个分析世界已经运行在SQL的基础之上，并且围绕它建立了很多无法替代的公司竞争力，所以在经过了很多关于NoSQL和Hadoop...当大家都开始在基石上建造，产品的整体复杂性，无论是分析相关还是其他方面，都会不断提高。 IBM在Spark上发力 6月，IBM 宣布把3500研发人员放在Spark相关项目上。...AirPal和Re：Dash把重点放在使用户能够快速，轻松地在Redshift上进行SQL查询（详见下文），而Metabase还提供了一个非常易于安装的工具，允许非技术用户对多种数据库进行数据查询和分享数据报表
Fetch Fetch 是一个现代基于 promise 的 Ajax 请求 API，首次出现于 2015 年，在大多数浏览器中都得到了支持。...开源会话重播 OpenReplay 是 FullStory 和 LogRocket 的开源替代品，它通过回放用户在你的应用程序上的一切操作，并显示每个问题的操作堆栈，提供完整的可观察性。...数据流 XMLHttpRequest 将整个响应读入内存缓冲区，但是 fetch() 可以流式传输请求和响应数据，这是一项新技术，流允许你在发送或接收时处理更小的数据块。...进度支持 我们可以监控请求的进度，通过将一个处理程序附加到 XMLHttpRequest 对象的进度事件上。...fetch() 中止时，catch() 块执行。
Solr于2004年首次创建时，打算成为OpenSource文本搜索引擎，为企业网站和内部文档搜索等用途提供类似Google的搜索功能。...高可用性和可扩展性：2012年发布的SolrCloud提供了Solr节点的集群。数据在集群中的节点之间自动分割并复制，查询自动分布在整个集群中，并自动执行节点故障切换。...Solr还添加了多层缓存，以便经常重复的查询（或部分查询）不需要重新运行。 SQL支持：Solr查询语言与SQL相似，但不是SQL，因此它不适用于SQL兼容工具，例如Tableau等分析可视化工具。...最近的Solr版本增加了对SQL的支持以及JDBC驱动程序。现在，Solr可以用作任何关系数据库的替代品。...Solr已经发展到不仅仅是文本索引引擎的地步。对Spark和Amazon Redshift等其他产品来说，这是一个可行的替代方案，可以对大数据进行实时聚合。
快捷的数据查询引擎 在 AWS 上，Amazon S3 对象存储服务由于其高可用性、高持久性、可扩展性和数据格式兼容性等特点，成为了建设数据湖的首选。...AWS Lake House 中遵循“ ELT”范式（提取，加载，转换），当从本地数据仓库迁移到 Redshift 时，开发者可使用已有的针对 ELT 优化的 SQL 工作负载，无需从头开始将关系和复杂的...Amazon Redshift Spectrum 是 Amazon Redshift 的一项功能， （提示：避免到 console 中搜索 spectrum）AWS 选择开发者熟悉的 SQL 语言，也旨在帮助更多开发者轻松实现查询数据...当数据在数据湖和 Redshift 之间开始顺畅移动，这种灵活性使开发者在存储数据时可以在成本和性能之间选择最佳的折中方案。当前已经有大量的企业和机构都开始采用 AWS 的数据湖和数据分析云服务。...同时随着 Amazon Redshift 的更多服务在中国区域推出，AWS 更是希望吸引更多中国的大数据开发者，来了解 AWS 数据湖的解决方案，了解 AWS 。
对于正在处理的任何数据集，当涉及到数据可以回答的问题时，您会发现无限可能性——这是一个很好的练习，可以让您在处理新数据集时感到更加自信。...在完成 dbt 设置之后，我们现在拥有可以处理 ELT 流程的三个步骤的组件，架构如下所示： 当第一次介绍架构时，我们说过编排和数据监控/测试现在都可以由另一个组件处理——您可能已经猜到该组件是 dbt...当 Airbnb 在 2016 年首次开源时，它通过提供企业级所需的所有功能，代表了现有 BI 工具的第一个开源真正替代品。...应该推迟考虑 Airflow（或其替代方案）的原因是专用编排工具带来的额外复杂性。Airflow 以自己的方式处理问题，为了能够充分利用它，需要做出妥协并调整工作流程以匹配其特性。...数据监控：Soda SQL 就像编排一样，数据监控（最终我们将考虑数据可观测性）是 dbt 最终将停止为我们的平台处理需求。
然而大部分在这里讨论的原理可以应用到除了AWS以外更通用的地方 我们将问题约束到如下范围 用户发送读或写请求 服务处理，存储用户数据然后返回结果 服务需要从少量用户发展到数百万用户 在我们升级架构来处理大量用户请求时...nagios, statsd, graphite等 垂直缩放可能会很昂贵 没有故障转移措施 替代方案和其他细节： 垂直扩展的替代是水平扩展 从SQL开始，考虑NoSQL 约束里我们需要关系型数据。...替代方案和其他细节： 关系型数据库 使用SQL还是NoSQL的原因 分配公网静态IP 弹性IP提供一个重启之后不会更改的公网端口 有效的帮助故障转移，只需要将域名指向新IP 使用DNS 使用Route...由于问题的限制，我们将继续解决扩展问题： 如果我们的MySQL数据库开始变得非常大，我们可能会考虑只将有限时间段的数据存储在数据库中，同时将其余数据存储在Redshift等数据仓库中 像Redshift...这样的数据仓库可以轻松处理每月1TB的新内容 每秒平均读取请求4万次，读取常用数据的流量可以通过扩展内存缓存来解决，这对于处理不均匀分布的流量和流量峰值也很有用 SQL只读副本可能在处理缓存未命中时遇到问题
“现在人们在几个月内或几周内就能拿出迭代和驱动解决方案”那么，什么才是应该是您的观察名单上的或在您的测试实验室中的最重要的新生技术和发展趋势？计算机世界要求IT主管、咨询顾问和行业分析师来权衡。...“当速度和内存不再是关键问题时，你制定的问题就会完全不同，”Abbott 说。“现在，通过对问题配以巨大的计算资源，你可以找到哪些变量是最合适被解析的。这真的是一个改变游戏规则。...支持类似SQL的查询工具，使得那些已经了解SQL应用类似的技术企业用户能更好的把握数据。...这类型的工作，历来需要构建一个数据仓库。 SQL在Hadoop中不会取代数据仓库，至少不会很快，霍普金斯说，“但它确实给特定类型的分析提供了更昂贵的软件和设备的替代品。”...6.更多，更好的NoSQL 柯伦说，替代传统的基于SQL的关系型数据库的，叫做NoSQL（简称“不仅是SQL”）数据库，作为在特定种类的分析应用程序使用的工具正在迅速得到普及，并且这一势头将继续增长。
云计算数据仓库是一项收集、组织和经常存储供组织用于不同活动(包括数据分析和监视)数据的服务。 在企业使用云计算数据仓库时，物理硬件方面全部由云计算供应商负责。...如何选择云计算数据仓库服务 在寻求选择云计算数据仓库服务时，企业应考虑许多标准。 现有的云部署。...随着亚马逊公司进入云计算数据仓库市场，对于那些已经在AWS工具和部署方面进行投资的组织来说，Redshift是一个理想的解决方案。...•动态数据屏蔽(DDM)提供了非常精细的安全控制级别，使敏感数据可以在进行查询时即时隐藏。...•与仅在本地运行SQL Server相比，微软建立在庞大的并行处理体系结构上，该体系结构可使用户同时运行一百多个并发查询。
基于创新的计算存储框架，HTAP 数据库能够在一份数据上同时支撑OLTP 和 OLAP 场景，避免在传统架构中，在线与离线数据库之间大量的数据交互。...智慧芽原先采用 Segment 与 Redshift 的数据分析架构，仅构建出了ODS 层，数据写入的规则和 schema 不受控制，且需要针对 ODS 编写复杂的 ETL 来按照业务需求进行各类指标的计算来完成上层业务的数据请求...Redshift 中落库数据量大，计算慢（T+1时效），影响对外服务的效率。...基于 TiDB 构建的实时数仓，通过合理的数据分层，架构上获得了极大的精简，开发维护也变得更加简单，在数据查询、更新、写入性能上都获得大幅度提升。...在满足不同的 adhoc 分析需求时，不再需要等待类似 Redshift 预编译的过程，易于开发且扩容方便。
技术上也是列压缩存储，缓存执行模型，向量技术处理数据，SQL标准遵循ANSI-2011 SQL，全托管云服务，用户可选择部署在AWS、Azure和GCP上，当然它也支持本地部署。...Amazon Redshift：是市场上第一个原生云数仓服务，MPP、列存、按列压缩、无索引、动态扩展，SQL语法兼容PostgreSQL，支持存储与计算分离，按小时计费，也可以通过暂停来停止计费。...Snowflake：全托管云数仓服务，可运行在AWS、Azure、GCP之上（用户在创建服务的时进行选择），计算存储分离架构，计算按需成倍扩展（1、2、4、8、16……）和计费，存储按需计费。...最佳性能SQL的数量：同样，还是Redshift在最多场景性能表现最好，Synapse是第二，但差距已经不大了。而Snowflake和BigQuery在22个场景中没有执行时长最短的。...、数据共享与交换、对象存储集成等等， 90%的功能大家都雷同，只是在技术细节的实现上各有不同。
如果系统适应各种场景，在高负载下，系统将同样处理所有场景，或者仅适用于一种或几种可能的场景。 2.OLAP场景的关键属性 绝大多数请求都是读访问权限。...原因在下面详细解释，但事实更容易在视觉上展示： 面向行的DBMS ? 面向列的DBMS ? 看到不同？ 输入/输出 对于分析查询，只需要读取少量表列。...当使用快速压缩算法时，数据解压缩可以每秒至少几千兆字节的未压缩数据的速度进行。 换句话说，可以在单个服务器上以每秒大约几十亿行的速度处理该查询。 这种速度实际上是在实践中实现的。...如果不这样做，使用任何half-decent的磁盘子系统，查询解释器将不可避免地停止CPU。将数据存储在列中并在可能的情况下按列处理它是有意义的。...代码生成：为查询生成的代码中包含所有间接调用。 这不是在“传统”数据库中完成的，因为在运行简单查询时没有意义。但是，也有例外。例如，MemSQL使用代码生成来减少处理SQL查询时的延迟。
这些用户可以是个人电脑或移动设备上的人类用户，也可以是运行在世界其他地方的其他计算机程序。在这些系统中，事务是在共享数据库上执行一个或多个操作（例如，SQL查询）以执行某些高级功能的序列17。...当锁请求被拒绝时，调度程序立即中止请求事务（即不允许等待获取锁）。...在TIMESTAMP中，读查询会创建元组的本地副本以确保可重复读，因为它不受锁保护。当事务中止时，它被分配一个新的时间戳，然后重新启动。...理想情况下，这使系统保持在图4中实现的最高吞吐量。我们在DBMS中添加了一个超时阈值，当事务等待锁的时间超过阈值时，系统会中止并重新启动该事务。我们注意到，当超时为零时，此算法等同于NO_WAIT。...我们现在讨论三种时间戳分配替代方案：（1）带批处理的原子加法42，（2）CPU时钟，（3）硬件计数器。
，并不是非常完美的适用方案。...当采用快速压缩算法，它的解压速度最少在十亿字节(未压缩数据)每秒。换句话说，这个查询可以在单个服务器上以每秒大约几十亿行的速度进行处理。这实际上是当前实现的速度。...CPU 由于执行一个查询需要处理大量的行，因此在整个向量上执行所有操作将比在每一行上执行所有操作更加高效。同时这将有助于实现一个几乎没有调用成本的查询引擎。...如果你不这样做，使用任何一个机械硬盘，查询引擎都不可避免的停止CPU进行等待。所以，在数据按列存储并且按列执行是很有意义的。...代码生成：生成一段代码，包含查询中的所有操作。 这是不应该在一个通用数据库中实现的，因为这在运行简单查询时是没有意义的。
这就是为什么选择数据仓库平台时从一开始就必须做出正确选择。正如骑士在选择圣杯时告诉印第安那琼斯：“明智地选择”。无论是实施新的数据仓库解决方案还是扩展现有的数据仓库解决方案，您都需要选择最佳选项。...“ 此外，Redshift可扩展性使用户在增加内存和I / O容量等资源时可以提高性能。Panoply根据数据和查询的数量以及查询的复杂性无缝缩放Redshift用户的云足迹。...这种成本计算的复杂性在Snowflake的捆绑CPU定价解决方案中得到了一些解决，但同样，提前预见您的查询需求是一个有待解决的挑战。...但是，随着Redshift规模和运营效率的提高，ETL可能被称为僵化和过时的范例。 这就是Panoply遵循ELT流程的原因，即所有原始数据都可即时实时获取，并且转换在查询时异步发生。...通过利用Panoply的修订历史记录表，用户可以跟踪他们数据仓库中任何数据库行的每一个变化，从而使分析师可以立即使用简单的SQL查询。
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。...数据以柱状格式存储，以便进行更好的压缩和查询。 云计算替代品比内部部署的数据仓库具有更强的扩展性，速度更快，只需几分钟就能上线，并且总是更新。...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。...这家连锁餐厅将其在亚太地区门店产生的数据通过 Redshift 进行整合。这个数据仓库允许团队快速访问 PB 级的数据、运行查询，并可视化输出。...每一个云数据仓库提供商都非常重视安全性问题，但是用户在决定使用哪一个提供商时，应该注意一些技术上的差异。
审视现实-数据仓库和数据湖之间的区别 这种必须在数据湖和数据仓库之间二选一的认知错误地限制了讨论的框架。当人们通过询问数据仓库是否过时来开启讨论时，似乎在告知是时候抛弃你的企业级数据仓库。...审视现实-数据湖不仅仅是一个存放数据的地方 当供应商将数据湖定义为存储的同义词时，这可能会变得复杂。...▲数仓或SQL查询引擎的典型工作流 正如之前所说的，这和数仓旨在反映既定事务数据的基本前提相矛盾。一个更好的历史数据比较不是在数仓和数据湖之间进行，而是在ODS和数据湖之间进行。...简单、敏捷和灵活是数据湖众多优点中的一部分，当湖中出现重要的业务逻辑和流程时，你将面临这样的风险：创建出来的解决方案缺乏简单性、无法响应变化、设计过于严格，而这就是你需要警惕的数据沼泽。...因此，停止购买闪亮的Hortonworks数据湖解决方案，组建软件开发工程师、客户经理、解决方案架构和支持技术工程师来构建企业数据湖吧！ 从小处做起，要灵活。
这个公司一度把数据分析跑在Redshift上，终于在某年付出了几千万美元之后决定自己干。于是它们选择了Presto。从此以后再也不花那么多冤枉钱了。...商人说话，总是要打折扣的。然而Larry Elison在他的KeyNote里面有这样的一段话，非常值得我们深思。 Larry说，你们把在Redshift的数据迁移过来，在Oracle的云上跑。...如果我是一个用户，对我来说，下面的要素是重要的： 我的SQL查询是什么 我查询的数据是哪些表 我需要最晚多长时间里拿到结果 当这些要素确定以后，提供服务的服务商就可以给出一个价格了。...这里面有一个大坑，就是为了在规定的时间里面，对这些数据做这个查询，我可能有很多种不同的方案。这些方案里面有的需要更多的资源，有的需要更少的资源。但是结果都是一样的。...亚马逊的Redshift组，对于单纯的减少计算资源的查询计算方案没有任何兴趣去提高。 所以亚马逊真正有兴趣的是增加计算资源但是运算时间也变长或者相等的。
该可视化功能可用于所有三种类型的网格： 主选项卡：在打开表、视图或 CSV 文件时，在分割模式下显示图表。 结果选项卡：在 服务 工具窗口中观察查询结果时，可以显示图表而不是网格。...5 简化列名 当原始列名包含空格时，此操作可能很有用。 6 恢复到旧的 UI 的能力 我们了解到这个重大变革可能对一些用户不方便。如果出于任何原因，您希望返回到旧的 UI，可以使用此选项。...SQL Server 对通过 BCP 导入/导出表的支持 为 BCP 工具添加了支持，可以在 SQL Server 中导出和导入表。...9 SQL Server 对新对象的支持 在 SQL Server 中支持新对象： 分区函数和分区方案 分区及相关表/索引属性 分账表 文件组 Redshift 对物化视图的支持 Redshift 中的物化视图现在可以被内省...Oracle 在查询控制台中对 ref 游标的支持 如果在控制台或 SQL 文件中运行查询，则现在可以获取 ref 游标的结果。
RESOURCE_SEMAPHORE 当由于存在其他并发查询而无法立即批准查询内存请求时出现。等待时间较长或等待次数较多可能指示并发查询的数量过多或内存请求的数量过多。...RESOURCE_SEMAPHORE_MUTEX 在查询等待其保留线程的请求完成时出现。它也在同步查询编译和内存授予请求时出现。...RESOURCE_SEMAPHORE_QUERY_COMPILE 在并发查询编译的数量达到中止限制时出现。等待时间较长或等待次数较多可能指示编译、重新编辑或不可缓存的计划过多。...等待时间不应超过几秒钟，因为如果服务器无法在几秒钟内给予请求的内存，则会将请求传输到主查询内存池中。等待时间较长可能指示当主内存池被等待的查询阻塞时并发小查询的数量过多。...SHUTDOWN 在关闭语句等待活动连接退出时出现。 SLEEP_BPOOL_FLUSH 当检查点为了避免磁盘子系统泛滥而中止新 I/O 的发布时出现。
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