46、sql 聚合函数嵌套使用 在达梦数据库中是支持聚合函数嵌套使用的 如下所示： SELECT NVL(SUM(COUNT(*)),0)as gdTotal FROM...CASE_REGISTER, CASE_ISPUBLIC, CASE_ISURGENT 结果： mysql 中是不支持的： 这里是在人大金仓数据库环境下操作的 只能使用嵌套子查询语句进行修改...原理：把里面的聚合函数先查询出来作为数据源，最外面的聚合函数对数据源进行操作； 如下所示 SELECT NVL( SUM( aa.tableData ), 0 ) AS gdTotal FROM
一般在书写sql的是时候很多时候会误将聚合函数放到where后面作为条件查询，事实证明这样是无法执行的，执行会报【此处不允许使用聚合函数】异常。为什么会报异常呢？...，条件中不能包含聚组函数，使用where条件显示特定的行。...having 子句的作用是筛选满足条件的组，即在分组之后过滤数据，条件中经常包含聚组函数，使用having 条件显示特定的组，也可以使用多个分组标准进行分组。...那聚合函数在什么情况下使用或者应该处在sql文中的哪个位置呢 聚合函数只能在以下位置作为表达式使用： select 语句的选择列表（子查询或外部查询）； compute 或 compute by 子句...； having 子句； 其实在诸多实际运用中，聚合函数更多的是辅助group by 使用，但是只要我们牢记where的作用对象只是行，只是用来过滤数据作为条件使用。
1.select count(*) from table;这个是统计查询出来的数据数量
采用挑战 基础设施的变革需要克服以下采用挑战： 标准化：数据用户过去曾被非标准基础设施拖累，这些基础设施要么减慢了他们的速度，要么限制了使用模式。...它的转译器让我们可以在 BigQuery 中创建 DDL，并使用该模式（schema）将 DML 和用户 SQL 从 Teradata 风味转为 BigQuery。...我们要求用户使用这个门户将他们现有或已知的 SQL 转换为与 BigQuery 兼容的 SQL，以进行测试和验证。我们还利用这一框架来转换用户的作业、Tableau 仪表板和笔记本以进行测试和验证。...这包括行计数、分区计数、列聚合和抽样检查。 BigQuery 的细微差别：BigQuery 对单个查询可以触及的分区数量的限制，意味着我们需要根据分区拆分数据加载语句，并在我们接近限制时调整拆分。...数据用户现在使用 SQL，以及通过笔记本使用的 Spark 和通过 BigQuery 使用的 Google Dataproc。
这个新增选项支持在 Hive 中使用类 SQI 查询语言 HiveQL 对 BigQuery 进行读写。...所有的计算操作（如聚合和连接）仍然由 Hive 的执行引擎处理，连接器则管理所有与 BigQuery 数据层的交互，而不管底层数据是存储在 BigQuery 本地存储中，还是通过 BigLake 连接存储在云存储桶中...借助 BigQuery Migration Service，谷歌提供了 BigQuery 批处理 SQL 转换器和交互式 SQL 转换器支持，可以将 Hive 查询转换为 BigQuery 特有的兼容...ANSI 的 SQL 语法。...connector for BigQuery 则实现了 Spark SQL Data Source API，将 BigQuery 表读取到 Spark 的数据帧中，并将数据帧写回 BigQuery。
Distinct count 的不可再聚合的特性造成了很大的影响，计算 distinct count 必须要访问到最细粒度的数据，更进一步来说，就是计算 distinct count 的查询必须读取每一行数据...提供了大数据领域最为齐全的 HyperLogLog 处理工具，超过了 BigQuery 的 HLL 支持。...，那就是使用 HLL 数据的系统需要访问所有最细粒度的数据，这是因为目前还没有工业标准来序列化 HLL 数据结构。...大部分实现，例如 BigQuery，使用了不透明的二进制数据，也没有相关文档说明，这使得跨系统互通变得困难。这个互通性的问题极大增加了交互式分析系统的成本和复杂度。...为了解决这个问题，在 spark-alchemy 项目里，使用了公开的 存储标准，内置支持 Postgres 兼容的数据库，以及 JavaScript。
来自：量子位 天下苦SQL久矣。...写个查询语句而已，动不动就上百行…… 不过谷歌新推出的这个逻辑编程语言，对于“SQL党”来说可谓是福音： 专治SQL语句的冗长和它不擅长的抽象机制 （abstraction mechanisms）。...（例如函数间的传递） 这就导致SQL对抽象的支持非常有限，就更不用说还要去维护那动辄上百行的语句了。...Logica进一步扩展了经典的逻辑编程语法，最显著的是使用聚合，这也是这个名字的来源：Logic + Aggregation（聚合）。...Logica代码可以编译成SQL，可在谷歌BigQuery上运行（也支持PostgreSQL和SQLite）： 支持SQL所缺乏的简洁和可重用的抽象机制 支持模块和导入 甚至使测试查询变得不再困难
今天讲一下错行函数(lag,lead)函数如何使用窗口函数。...SQL> select t.* from test_student_score t; STUDENT_ID SUBJECT_ID SCORE ---------- ---------- --...1 2 98 2 3 98 1 3 99 12行が...先看一下不用这两个函数式的原始输出： SQL> select * from test_student_score t where t.subject_id = 3; STUDENT_ID SUBJECT_ID...SQL> select t.subject_id, t.subject_id, lag(t.score, 1, -1) over(order by t.score) as lags
丰色 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 天下苦SQL久矣。...写个查询语句而已，动不动就上百行…… 不过谷歌新推出的这个逻辑编程语言，对于“SQL党”来说可谓是福音： 专治SQL语句的冗长和它不擅长的抽象机制 （abstraction mechanisms）。...（例如函数间的传递） 这就导致SQL对抽象的支持非常有限，就更不用说还要去维护那动辄上百行的语句了。...Logica进一步扩展了经典的逻辑编程语法，最显著的是使用聚合，这也是这个名字的来源：Logic + Aggregation （聚合）。...Logica代码可以编译成SQL，可在谷歌BigQuery上运行（也支持PostgreSQL和SQLite）： 支持SQL所缺乏的简洁和可重用的抽象机制 支持模块和导入 甚至使测试查询变得不再困难
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在这篇博文中，我们解释了我们的架构，希望其他用户可以仅使用 ClickHouse 和几行 SQL 来构建自己的超级 Google Analytics。...虽然我们通常能够通过导出数据并使用clickhouse local查询文件或使用 GA4 的导入数据功能来克服这些挑战，但该过程缓慢且耗时。作为一个自认为半技术性的人，我渴望 SQL 的灵活性。...这些查询中的大多数都包含聚合，ClickHouse 作为面向列的数据库进行了优化，能够在不采样的情况下对数千亿行提供亚秒级响应时间 - 远远超出了我们在 GA4 中看到的规模。...此外，BigQuery 通常会产生最小的查询延迟。我们知道 ClickHouse 将提供毫秒级响应时间，并且更适合平面Schema（只有两个表）和聚合密集型查询。...6.1.BigQuery 导出 为了从 BigQuery 导出数据，我们依赖于计划查询及其导出到 GCS 的能力。 我们发现每日表将在格林尼治标准时间下午 4 点左右创建前一天的表。
首先解释下 BigQueryML 是什么，简而言之，就是使用 SQL 也可以完成机器学习模型的构建。...利用 BigQuery ML，您可以使用标准 SQL 查询在 BigQuery 中创建和执行机器学习模型。...BigQuery ML 让 SQL 专业人员能够使用现有的 SQL 工具和技能构建模型，从而实现机器学习的普及。使用 BigQuery ML，无需移动数据，加快了开发速度。...其实两年前就看到相关文章，比如阿里的SQLFlow，使用 SQL 实现机器学习，但是 Python 在机器学习领域的生态太强大了，虽然使用 SQL 要比 Python 的门槛更低，我依然觉得这个不会应用到生产环境或者实际使用...如果这种方式真的能成熟的话，做业务分析的同事也是可以用 SQL 完成机器学习了，而不需要拜托专门的做算法的同学去完成建模分析，对于企业而言，其实大部分场景只需要简单的数据分析和挖掘模型就行了，使用 SQL
clickhouse特性刨析 1、支持SQL&丰富的数据和聚合函数 作为一个DBMS，肯定是要支持SQL的。...7、SQL 支持 如果你熟悉标准的 SQL 语法，那么大家在谈论 ClickHouse SQL 语法的支持层面上，就不能算真正全面的支持 SQL 语法了。...ClickHouse 支持基于 SQL 的声明性的查询语言，并且在许多情况下符合 SQL 标准。...支持为有限数量的随机密钥（而不是所有密钥）运行聚合。在数据中密钥分发的特定条件下，这提供了相对准确的结果，同时使用较少的资源。 12、数据复制和对数据完整性的支持。 使用异步多主复制。...ClickHouse 在这个应用中，部署了近四百台机器，每天支持 200 亿的事件和历史总记录超过 13 万亿条记录，这些记录都存有原始数据（非聚合数据），随时可以使用 SQL 查询和分析，生成用户报告
Logica 介绍 Logica 可被编译成 SQL 语言，并且运行在 Google BigQuery 上（当然，也可以运行在PostgreSQL和SQLite的测试环境）。...Logica code compiles to SQL and runs on Google BigQuery (with experimental support for PostgreSQL and...Logica 进一步扩展了经典的 Logic 编程语法，尤其是在聚合方面。...要是 SQL 语言的使用者知道底层的计算引擎怎么做，为什么不直接使用正宗的编程语言去描述，反而要用半吊子 Logica 语言呢？...就是因为大部分的 SQL 语言使用者不需要知道底层的计算引擎怎么做，才会使用 SQL 语言，告诉底层的计算引擎要做什么，剩下的交给计算引擎实现即可。
大家知道，传统数仓版本的更新都是以年来计，很多客户的数仓平台都还是使用5年，甚至10年前的技术。...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。...Google BigQuery：源于Google的Dremel技术，无索引、Serverless技术、动态调整计算与存储资源，存储按非压缩数据量来计费，计算按照查询使用的slot来计费。...但这并不是本文要分析的重点，其实，其它4家的产品，Snowflake / Redshift / Synapse / BigQuery，才是市场上最常见和使用最广泛的云数仓产品。...最佳性能SQL的数量：横向比较22个场景，挑选出每个场景的最佳（执行时长最短）。Redshift有13条SQL执行时间最短，Synapse有8条，Snowflake只有1条，而BigQuery没有。
(2)Google BigQuery 潜在买家的价值主张。对于希望使用标准SQL查询来分析云中的大型数据集的用户而言，BigQuery是一个合理的选择。...•通过SQL或通过开放数据库连接(ODBC)轻松查询数据的能力是BigQuery的关键价值，它使用户能够使用现有的工具和技能。...•BigQuery中的逻辑数据仓库功能使用户可以与其他数据源(包括数据库甚至电子表格)连接以分析数据。...•与BigQuery ML的集成是一个关键的区别因素，它将数据仓库和机器学习(ML)的世界融合在一起。使用BigQuery ML，可以在数据仓库中的数据上训练机器学习工作负载。...•通过标准SQL进行查询，以进行分析，并与R和Python编程语言集成。 7个顶级云计算数据仓库对比图表 ? （来源：企业网D1Net）
他们跑的基准测试 TPC-H 和 TPC-DS 是行业标准，而且这也是我们自己为了判断性能同时在内部运行的基准测试。...在 BigQuery 的时候，我们将构建 JDBC 驱动程序外包给了一家专门构建数据库连接器的公司。可以这么简单理解 JDBC：它们提供了一个通用接口，程序员和 BI 工具可以使用该接口连接到数据库。...例如，在 Snowflake SQL 中，如果你想计算两个日期之间的差异，你可以使用 DATEDIFF 或 TIMEDIFF；两者都可以与任何合理的类型一起使用。你可以指定粒度，也可以不指定。...编写聚合查询时，你可能很容易忘记在 GROUP BY 子句中列出某个字段。这种情况在修改查询时尤其常见，因为你需要在多个不同的地方进行修改。...GROUP BY ALL 语法使你能够更轻松地编写和维护查询，因为你只需要在一个地方（即 SELECT 列表）而不是聚合中进行更改。
、SQL Server、BigQuery、Vertica、Hive和Impala这八款数据库进行了比较。...，因为Impala、MySQL和Hive是开源的免费产品，而Vertica、SQL Server和BigQuery不是，后三者的用户通常是有充足分析预算的大型企业，其较高的错误率很有可能是由于使用更深入而不是语言...从图中可以看出，PostgreSQL、MySQL和Redshift的错误率较低，Impala、BigQuery和SQL Server的错误率较高。另外，和之前一样，Vertica的错误率依然最高。...例如，Hive和BigQuery交叉处的“20.2”表示：对使用这两款数据库的分析师，其使用Hive的错误率要比使用BigQuery高20.2。...最底部的Total行是结果总计，从中可以看出MySQL和PostgreSQL始终表现较好；Vertica跳跃最大，几乎是从最底部跳到了中游，打败了SQL Server 和Hive，这也暗示了Vertica
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