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构建冷链管理物联网解决方案

处理不当货物会带来巨大经济损失。供应链专家估计,就药品而言,冷藏卡车(或“冷藏箱”)单次装运价值可高达5,000万美元,而标准集装箱装载价值为10万美元。...他们需要深入了解他们冷链操作,以避免发货延迟,验证整个过程中发货保持正确温度,并获取有关发货状态和潜在错误警报。...审核 为了存储设备数据以进行分析和审核,Cloud Functions将传入数据转发到BigQuery,这是Google服务,用于仓储和查询大量数据。...我们希望为此项目使用BigQuery,因为它允许您针对庞大数据集编写熟悉SQL查询并快速获得结果。...可以Data Studio轻松地将BigQuery设置为数据源,从而使可视化车队统计信息变得容易。 使用BigQuery,可以很容易地为特定发货、特定客户发货或整个车队生成审核跟踪。

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如何用纯SQL查询语句可以实现神经网络?

作者 机器之心 本文转自机器之心,转载需授权 我们熟知SQL是一种数据库查询语句,它方便了开发者大型数据执行高效操作。...如前所述,我们将整个训练作为单个 SQL 查询语句来实现。训练完成后,通过 SQL 查询语句将会返回参数值。正如你可能猜到,这将是一个层层嵌套查询,我们将逐步构建以准备这个查询语句。...以上查询语句将返回更新后权重和偏置项。部分结果如下所示: ? 为了进行多次训练迭代,我们将反复执行上述过程。...BigQuery 标准 SQL 扩展缩放性比传统 SQL 语言要好。即使是标准 SQL 查询,对于有 100k 个实例数据集,也很难执行超过 10 个迭代。...例如,前 10 次迭代结果可以存储一个中间表。同一查询语句执行下 10 次迭代时可以基于这个中间表。如此,我们就执行了 20 个迭代。这个方法可以反复使用,以应对更大查询迭代。

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教程 | 没错,纯SQL查询语句可以实现神经网络

这些神经网络训练步骤包含前向传播和反向传播,将在 BigQuery 单个SQL查询语句中实现。当它在 BigQuery 运行时,实际上我们正在成百上千台服务器上进行分布式神经网络训练。...如前所述,我们将整个训练作为单个 SQL 查询语句来实现。训练完成后,通过 SQL 查询语句将会返回参数值。正如你可能猜到,这将是一个层层嵌套查询,我们将逐步构建以准备这个查询语句。...以上查询语句将返回更新后权重和偏置项。部分结果如下所示: ? 为了进行多次训练迭代,我们将反复执行上述过程。...BigQuery 标准 SQL 扩展缩放性比传统 SQL 语言要好。即使是标准 SQL 查询,对于有 100k 个实例数据集,也很难执行超过 10 个迭代。...例如,前 10 次迭代结果可以存储一个中间表。同一查询语句执行下 10 次迭代时可以基于这个中间表。如此,我们就执行了 20 个迭代。这个方法可以反复使用,以应对更大查询迭代。

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技术译文 | 数据库只追求性能是不够

如果您数据位于有点不稳定 CSV 文件,或者您想要提出问题很难用 SQL 表述,那么可能理想查询优化器也无法帮助您。...例如, Snowflake SQL ,如果要计算两个日期之间差异,可以使用 DATEDIFF 或 TIMEDIFF;两者都适用于任何合理类型。您可以指定粒度,也可以指定。...如果使用两个不同数据库两名工程师需要读取 CSV 数据并计算结果,则能够最轻松地正确提取 CSV 文件工程师可能会第一个得到答案,无论他们数据库执行查询速度有多快。...数据库处理结果方式对用户体验有着巨大影响。例如,很多时候人们运行“SELECT *”查询来尝试了解表内容。...根据数据库系统架构方式,此查询可以是瞬时返回第一页和游标,如 MySQL),对于大型表可能需要数小时(如果必须在服务器端复制表,如 BigQuery) ),或者可能会耗尽内存(如果它尝试将所有数据拉入客户端

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1年将超过15PB数据迁移到谷歌BigQuery,PayPal经验有哪些可借鉴之处?

我们对 BigQuery 进行了为期 12 周评估,以涵盖不同类型用例。它在我们设定成功标准下表现良好。下面提供了评估结果摘要。 我们将在单独文章中介绍评估过程、成功标准结果。...它转译器让我们可以 BigQuery 创建 DDL,并使用该模式(schema)将 DML 和用户 SQL 从 Teradata 风味转为 BigQuery。...同样,复制到 BigQuery 之前,必须修剪源系统字符串值,才能让使用相等运算符查询返回与 Teradata 相同结果。 数据加载:一次性加载到 BigQuery 是非常简单。...干运行和湿运行 干运行,指的是没有数据执行,可以确保变换查询没有语法错误。如果干运行成功,我们会将数据加载到表并要求用户进行湿运行。湿运行是一次性执行,用来测试结果集是否全部正确。...我们案例这句话非常正确,因为这个里程碑是 PayPal 许多团队齐心协力打造

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选择一个数据仓库平台标准

选择完美数据仓库标准 虽然没有一个通用正确”答案,但对于每个特定用例,都有更好和更差选择。而且选择不好会导致很多损失。...大多数情况下,AWS Redshift排在前列,但在某些类别,Google BigQuery或Snowflake占了上风。...Panoply进行了性能基准测试,比较了Redshift和BigQuery。我们发现,与之前没有考虑到优化结果相反,合理优化情况下,Redshift11次使用案例9次胜出BigQuery。...这种成本计算复杂性Snowflake捆绑CPU定价解决方案得到了一些解决,但同样,提前预见您查询需求是一个有待解决挑战。...通过利用Panoply修订历史记录表,用户可以跟踪他们数据仓库任何数据库行每一个变化,从而使分析师可以立即使用简单SQL查询

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15 年云数据库老兵:数据库圈应告别“唯性能论”

如果你数据一个稍有问题 CSV 文件,或者你要提问题很难用 SQL 表述,那么理想查询优化器也将无济于事。...Azure Data Warehouse 最快,Redshift 紧随其后,Snowflake 和 BigQuery 远远落后。...你可以帮助他们从正确位置并以正确形式获取所需数据,以便能够第一时间提出问题。虽然这些通常不被认为是性能问题,但与更好查询计划相比,这些改进可以更大程度上加快分析师和数据工程师工作流程。...例如, Snowflake SQL ,如果你想计算两个日期之间差异,你可以使用 DATEDIFF 或 TIMEDIFF;两者都可以与任何合理类型一起使用。你可以指定粒度,也可以指定。...根据数据库系统体系结构,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

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主流云数仓性能对比分析

GIGAOM去年(2019)4月份发布过一份类似的云原生数仓性能测试报告,当时选取主要是Amazon Redshift,Microsoft Azure SQL Data Warehouse,Google...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AWS、Azure和GCP上,当然它也支持本地部署。...最佳性能SQL数量:同样,还是Redshift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BigQuery22个场景没有执行时长最短。...Snowflake和BigQuery市场上宣传一直都是强调其易用性和易管理性(无需DBA),这方面本次测试没有涉及。...本次测试采用TPC-H模型可能是为了迁就Actian而选择,相对简单,无法完全反映真实环境各种复杂负载和ad-hoc查询,另外5并发也相对较低。

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拿起Python,防御特朗普Twitter!

我们可以使用len函数计算列表项数。第4行和第5行,我们打印前面步骤结果。注意第5行str函数。为什么在那里?...y打印表明,第0列和第1列没有包含索引行。 这是因为: 我们原来句子“data没有属于class 0单词。 索引为1单词出现在句首,因此它不会出现在目标y。 ? ?...训练结果表明,该模型能较好地预测训练语句准确性。 ? 现在检查一下我们模型能否正确生成训练过句子。生成一个以“I”开头13个单词句子。它成功地生成了原句。...BigQuery:分析推文中语言趋势 我们创建了一个包含所有tweetBigQuery表,然后运行一些SQL查询来查找语言趋势。下面是BigQuery模式: ?...数据可视化 BigQuery与Tableau、data Studio和Apache Zeppelin等数据可视化工具很棒。将BigQuery表连接到Tableau来创建上面所示条形图。

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一顿操作猛如虎,涨跌全看特朗普!

split()返回一个列表,我们称之为tweet_words。我们可以使用len函数计算列表项数。第4行和第5行,我们打印前面步骤结果。注意第5行str函数。...y打印表明,第0列和第1列没有包含索引行。这是因为: 我们原来句子“data没有属于class 0单词。 索引为1单词出现在句首,因此它不会出现在目标y。...这里我们将重点介绍语法注释,语法注释响应提供关于句子结构和每个单词词性详细信息。推文常常缺少标点符号,语法上也总是正确,但是NL API仍然能够解析它们并提取语法数据。...BigQuery:分析推文中语言趋势 我们创建了一个包含所有tweetBigQuery表,然后运行一些SQL查询来查找语言趋势。.../emoji-regex 输出: 数据可视化 BigQuery与Tableau、data Studio和Apache Zeppelin等数据可视化工具很棒。

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SQL 云端大数据开发极速入门

因此,在上一篇文章,我们围绕着这个重要需求场景如何在Azure进行实现详细地展开了我们探索。首先作为参照,我们AWS环境利用S3和Athena成功地对一个csv文件进行了SQL查询。...而PolyBase真正变得成熟并且广为人知,是自SQL Server 2016起,PolyBase技术正式地出现在了标准SQL Server,毕竟PDW版本受众不够广泛。...先做一个简单计数: ? 嗯,颇为顺畅。再来一个与前篇文章相同查询,这次使用T-SQL来表达: ? 也很快地返回正确结果。...PolyBase帮助下,开发者和数据分析师们可以通过熟悉SSMS或Azure Data Studio等客户端工具随时连接和查询云上大数据了。...本系列文章,ADLA和PolyBase都已分别登场,各自展现了不逊于Athena特点和能力。但在Azure上还有第三个选项,同样具备很强竞争力,我们留待下回分解。

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Iceberg-Trino 如何解决链上数据面临挑战

在过去几个月中,我们经历了以下三次大系统版本升级,以满足不断增长业务需求: 架构 1.0 Bigquery Footprint Analytics 初创阶段,我们使用 Bigquery 作为存储和查询引擎...架构 2.0 OLAP我们对最近很火热 OLAP 产品非常感兴趣,OLAP 让人印象深刻地方就是其查询反应速度,仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下查询结果,对高并发查询场景也支持比较好。...很遗憾是,该方案 无法将 Bigquery 作为 Data Source替换掉,我们必须把不断地把 Bigquery数据进行同步,同步程序不稳定性给我们带来了非常多麻烦,因为使用存算分离架构...实际上可以选方案不多,备选有: Trino: SQL Query Engine Presto: SQL Query Engine Kyuubi:Serverless Spark SQL 深度使用之前...同样一个 table,在三个数据库存储大小分别是:Data StorageTable Size(GB)Iceberg4.4Bigquery21Doris25注:以上测试都是我们实际生产中碰到个别业务例子

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重学 SQL(一)

我们通过 DBMS 连接数据库,并下达查询或修改指令,DBMS 就会执行下达指令,并返回结果。...目前流行关系型数据库有: MySQL SQL Server Oracle PostgreSQL 需要注意: 虽然 SQL 已经被 ANSI 组织定义为标准,不幸地是,各个不同数据库对标准 SQL...查询 SELECT 语句 执行查询前,我们需要先确定我们将要查询数据库,使用 USE 关键字: USE [database_name]; 注意: SQL区分大小写语言,但是关键字我们最好使用大写形式...我们把每个子句分别写在一行复杂查询是十分有用。 SELECT 子句 我们可以使用 * 返回全部列,或者单独指定希望返回列名列表。 我们还可以对列进行算数运算,使用 AS 对某列指定别名。...需要特别注意, MySQL ,我们可以使用未选择列进行排序,而其他关系型数据库则会报错。

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ClickHouse 提升数据效能

作为一个支持SQL实时数据仓库,ClickHouse提供了我们所需要查询灵活性。几乎我们所有的查询都可以轻松地表示为 SQL。...这些查询大多数都包含聚合,ClickHouse 作为面向列数据库进行了优化,能够采样情况下对数千亿行提供亚秒级响应时间 - 远远超出了我们 GA4 中看到规模。...也许显而易见问题就变成了:“为什么直接使用 BigQuery 进行分析呢?” 成本和性能。我们希望通过实时仪表板定期运行查询,尤其是访问实时数据。...这使得盘数据变得更加重要。为了安全起见,我们在下午 6 点在 BigQuery 中使用以下计划查询进行导出。BigQuery 导出每天最多可免费导出 50TiB,且存储成本较低。...考虑到上述数量,用户不应在此处产生费用,并且如果担心的话,可以 N 天后使 BigQuery 数据过期。

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ClickHouse 提升数据效能

作为一个支持SQL实时数据仓库,ClickHouse提供了我们所需要查询灵活性。几乎我们所有的查询都可以轻松地表示为 SQL。...这些查询大多数都包含聚合,ClickHouse 作为面向列数据库进行了优化,能够采样情况下对数千亿行提供亚秒级响应时间 - 远远超出了我们 GA4 中看到规模。...也许显而易见问题就变成了:“为什么直接使用 BigQuery 进行分析呢?” 成本和性能。我们希望通过实时仪表板定期运行查询,尤其是访问实时数据。...这使得盘数据变得更加重要。为了安全起见,我们在下午 6 点在 BigQuery 中使用以下计划查询进行导出。BigQuery 导出每天最多可免费导出 50TiB,且存储成本较低。...考虑到上述数量,用户不应在此处产生费用,并且如果担心的话,可以 N 天后使 BigQuery 数据过期。

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