去年12月，中国大部分地区早已入冬，而在2000多公里外的新加坡，还停留在温暖的26度，气候宜人。
区块链技术和加密货币在吸引越来越多的技术、金融专家和经济学家们眼球的同时，也给与了他们无限的想象空间。从根本上来说，加密货币只是底层区块链技术的应用之一，而伴随着区块链技术的不断突破与发展，“区块链+”这一概念正在不断地深入人心。
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分析函数是带over的，对每行都应用分析函数，然后分析函数根据排序规则（没有排序就是没有顺序的规则，order by就是起到一个分析函数在行上滑动方向的作用）按行向下滑动，直到全部行应用分析函数完毕则分析函数结束。分析函数的计算是在当前行所属的窗口上（这个是一个结果集，每行对应的窗口总是有一个结果集）进行的，每行对应的窗口范围是由partition,order by和window子句共同决定，分析函数就根据这个范围来计算当前行的值。分析函数计算的行是在order by之前的group by,having等之后的行，这个要注意。
最近，谷歌宣布正式发布 Hive-BigQuery Connector，简化 Apache Hive 和 Google BigQuery 之间的集成和迁移。这个开源连接器是一个 Hive 存储处理程序，它使 Hive 能够与 BigQuery 的存储层进行交互。
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？ 虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就，分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能，而是编写查询语句时的细节。例如，在
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就，分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能，而是编写查询语句时的细节。例如，在Re
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。
【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata 是一个以低延迟数据移动为核心优势构建的现代数据平台，内置 60+ 数据连接器，拥有稳定的实时采集和传输能力、秒级响应的数据实时计算能力、稳定易用的数据实时服务能力，以及低代码可视化操作等。典型用例包括数据库到数据库的复制、将数据引入数据仓库或数据湖，以及通用 ETL 处理等。 随着 Tapdata Connector 的不断增长，我们最新推出《Tapdata Connector 实用指南》系列内容，以文字解析辅以视频演示，还原技术实现细节，模拟实际技术及应用场景需求，提供可以“收藏跟练”的实用专栏。本期实用指南以 SQL Server → BigQuery 为例，演示数据入仓场景下，如何将数据实时同步到 BigQuery。
作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 文 | 孙镜涛 来源 | InfoQ 数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分
数据库SQL分析函数/窗口函数专题，值得收藏！几乎涵盖所有数据库，例如：Oracle、Hive、MySQL8.0、MaxComputer等。企业面试中，更是钟情分析函数问题，笔试、面试到基本跑不了。
Oracle函数 很久之前更新了一篇Oracle的函数博文 http://blog.csdn.net/yangshangwei/article/details/51425458，分析函数并没有包括，这里作为单独的开篇来介绍一下 分析函数
JavaScript代码运行前有一个类似编译的过程即词法分析，词法分析主要有三个步骤：
原文地址：https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds
和聚合函数相似，但是对于每一组记录，无论多少行，聚合函数只返回一行值，而分析函数对其中每一行记录都返回值
接下来我们就应用技术手段，基于Python，建立一个工具，可以阅读和分析川普的Twitter。然后判断每条特定的Twitter是否具有川普本人的性格。
分析函数是Oracle从8.1.6开始引入的一个新的概念，为分析数据提供了一种简单高效的处理方式。在分析函数出现以前，实现相同的功能必须使用自联查询、子查询或者内联视图，甚至需要复杂的存储过程来实现。有了分析函数后，只要一条简单的SQL语句就可以实现了，而且在执行效率方面也有相当大的提高。Oracle的分析函数主要用于报表开发和数据仓库。分析函数的功能强大，可以用于SQL语句的优化，在某些情况下，能达到事半功倍的效果。
我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们，对于他们成长中的公司来说，最好的数据仓库是什么时，我们会根据他们的具体需求来考虑答案。通常，他们需要几乎实时的数据，价格低廉，不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下，我们建议他们使用现代的数据仓库，如Redshift, BigQuery，或Snowflake。
LAG是一个分析函数。它可以在不使用自连接的情况下同时访问到一个表的多行数据。给一个或多个列名和一个游标位置（位移），LAG可以访问当前行之前的行，行之间间隔的行数为位移值。 语法树中的offset（位移）参数是可选的，可以指定一个大于0的整数，如果不指定offset（位移）参数函数会默认位移为1。语法树中的default值也是可选的，这个default值是当位移值超过查询范围时函数返回行的列值的返回值，如果不指定这个值，这个值默认为null。 语法树中的{RESPECT | IGNORE} NULLS决定value_expr的null值是否包含在计算中或从计算中删除。默认是RESPECT NULLS，即包含value_expr的null值。 对于value_expr，不能使用LAG或者其他的分析函数嵌套分析函数。 value_expr的有效值是常量、列、非解析函数、函数表达式或涉及其中任何一个的表达式。
作者 | Steef-Jan Wiggers 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 最近，谷歌宣布 Bigtable 联邦查询普遍可用，用户通过 BigQuery 可以更快地查询 Bigtable 中的数据。此外，查询无需移动或复制所有谷歌云区域中的数据，增加了联邦查询并发性限制，从而缩小了运营数据和分析数据之间长期存在的差距。 BigQuery 是谷歌云的无服务器、多云数据仓库，通过将不同来源的数据汇集在一起来简化数据分析。Cloud Bigtable 是谷歌云的全托管 NoSQL 数据库，主要用
十月，eKuiper 正式发布了 1.7.0 版本。这一版本引入了查询表和可更新 Sink 的概念，支持数据流与外部存储的数据一起计算，进一步完善了流批结合的实时计算能力。与此同时，我们改进了分析函数，支持分流进行有状态计算，添加了更多的分析函数，继续提高规则的表达能力。在外部连接整合方面，我们丰富了source/sink，部分资源整合适配了新的查询表和可更新 Sink 的能力。另外，新版本也着力提高产品运维的能力，优化了管理控制台的外部资源 source/sink 的管理逻辑；提供了规则集的批量导入导出和初始化功能。
标星★公众号 爱你们♥ 作者：Ali Alavi、Yumi、Sara Robinson 编译：公众号进行了全面整理 如你所见，我们手动复制了Trump的一条Twitter，将其分配给一个变量，并使用split()方法将其分解为单词。split()返回一个列表，我们称之为tweet_words。我们可以使用len函数计算列表中的项数。在第4行和第5行中，我们打印前面步骤的结果。注意第5行中的str函数。为什么在那里最后，在第9行中，我们循环遍历tweet_words：也就是说，我们逐个遍历tweet
我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题，他们有一张大表，这张表有 20 多亿条记录，而且还在不断增加。如果不更换基础设施，就有磁盘空间被耗尽的风险，最终可能会破坏整个应用程序。而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案，既能解决这些问题，又不需要引入高成本的维护时间窗口，导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
1、行列转换： decode(条件,值1,返回值1,值2,返回值2,...值n,返回值n,缺省值); select decode(sign(变量1-变量2),-1,变量1,变量2) from dual; --取较小值 sign()函数根据某个值是0、正数还是负数，分别返回0、1、-1 例如: 变量1=10，变量2=20 则sign(变量1-变量2)返回-1，decode解码结果为“变量1”，达到了取较小值的目的。 举例：查询emp表中的每个部门的人数？ SELECT sum(deco
【功能】表示根据COL1分组，在分组内部根据 COL2排序，而这个值就表示每组内部排序后的顺序编号（组内连续的唯一的） row_number() 返回的主要是“行”的信息，并没有排名.
以数据洞察力为导向的企业 每年增长 30% 以上。数据有助于公司排除决策错误。团队可以利用数据结果来决定构建哪些产品、增加哪些特性以及追求哪些增长。
使用 Kafka，如何成功迁移 SQL 数据库中超过 20 亿条记录？我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题，他们有一张大表，这张表有 20 多亿条记录，而且还在不断增加。如果不更换基础设施，就有磁盘空间被耗尽的风险，最终可能会破坏整个应用程序。而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案，既能解决这些问题，又不需要引入高成本的维护时间窗口，导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
在做数据分析时，我们会经常听到同比、环比同比的概念。各个企业和组织在发布统计数据时，通常喜欢用同比、环比来和之前的历史数据进行比较，用来说明数据的变化情况。例如，统计局公布2022年1月份CPI同比增长0.9%，环比增长0.6%。
这是2016年8月份上海MOORACLE大会上陈宏义老师(老K)分享的一个案例，将一个merge SQL，通过改写成plsql的方式，大大提高了执行效率。 老虎刘在看到这个案例的时候，开始没有注意到执行计划里面显示的各表实际记录数，不认为plsql的改写方式比分析函数的写法更高效，还与陈老师有过几次邮件讨论，直到后来仔细查看了执行计划。
编辑手记：祝贺罗海雄老师加入Oracle ACE社区，他是数据库SQL开发和性能优化专家，也是ITPUB论坛的资深版主，我们整理了罗老师一篇AWR裸数据分析的文档，供大家学习参考
最近随着Snowflake上市后市值的暴增（目前700亿美金左右），整个市场对原生云数仓都关注起来。近日，一家第三方叫GigaOM的公司对主流的几个云数仓进行了性能的对比，包括Actian Avalanche、Amazon Redshift、Microsoft Azure Synapse、Google BigQuery、Snowflake，基本涵盖了目前市场上主流的云数仓服务。
之前系列提到的动态数据竞争验证和检测方法是结合了验证和检测两部分。这篇文章主要介绍一下并行化的动态数据竞争验证和检测方法。
oracle开窗函数使用的话一般是和order、partition by、row_number()、rank()、dense_rank()几个函数一起使用
dbcrossbar 0.3.1: Copy large tables between BigQuery, PostgreSQL, RedShift, CSV, S3, etc. (preview release, uses async Rust)
oracle开窗函数有很多，用的比较多的是over(…)，使用的话一般是和order、partition by、row_number()、rank()、dense_rank()几个函数一起使用
现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的，因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得到可以量化的收益。然而事实并非如此，实际上你可以在当天就获得真实的意图，至少是
11 月， eKuiper 团队转入 1.8.0 版本的开发周期之中，目前已完成了一部分实用的新功能：添加了视频流 source，将边缘流式处理能力扩展到视频流领域，可以处理摄像头的视频流或者网络中的直播视频流；发布了通用的 tfLite 函数，用户只需上传训练好的 Tensor Flow Lite 模型，无需额外编写插件或代码即可在 eKuiper SQL 中调用模型进行流数据的 AI 推断，进一步简化了 AI/ML 处理的难度；针对边缘环境运维不便的特点进一步优化了规则自动化运维的能力，为规则添加了自动重启策略的配置，Portable 插件添加了热更新功能；继续完善了有状态分析函数的支持，增加 WHEN 子句进行按条件计算。
大数据是什么？为什么要使用大数据？大数据有哪些流行的工具？本文将为您解答。 现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。 通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。 以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的，因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得
大数据是什么？为什么要使用大数据？大数据有哪些流行的工具？本文将为您解答。 现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。 通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。 以前的商业
原文地址：https://dzone.com/articles/criteria-for-selecting-a-data-warehouse-platform
在过去的几年里，数据工程领域的重要性突飞猛进，为加速创新和进步打开了大门——从今天开始，越来越多的人开始思考数据资源以及如何更好地利用它们。这一进步反过来又导致了数据技术的“第三次浪潮”。“第一次浪潮”包括 ETL、OLAP 和关系数据仓库，它们是商业智能 (BI) 生态系统的基石，无法应对大数据的4V[1]的指数增长。由于面向 BI 的栈的潜力有限，我们随后见证了“第二次浪潮”：由于 Hadoop 生态系统（允许公司横向扩展其数据平台）和 Apache Spark（为大规模高效的内存数据处理打开了大门）。
-- Js运行之前的那么一瞬间，生成一个活动对象(Active Object)，简直AO对象。
今天看到了一篇 AI前线的文章谷歌BigQuery ML正式上岗，只会用SQL也能玩转机器学习！。正好自己也在力推 StreamingPro的MLSQL。 今天就来对比下这两款产品。
AWS Athena和Google BigQuery都是亚马逊和谷歌各自云上的优秀产品，有着相当高的用户口碑。它们都属于无服务器交互式查询类型的服务，能够直接对位于云存储中的数据进行访问和查询，免去了数据搬运的麻烦。对于在公有云的原生存储上保存有大量数据的许多客户而言，此类服务无疑非常适合进行灵活的查询分析，帮助业务进行数据洞察。
如果您有机会阅读我们之前在 Google Analytics 4 （GA4） 上发布的指南，您可能知道它不像 Universal Analytics 那样是一款即插即用的分析工具。
作者简介： 罗海雄 云和恩墨优化专家 ITPUB论坛数据库管理版版主，2012 ITPUB全国SQL大赛冠军得主，他还是资深的架构师和性能优化专家，对 SQL 优化和理解尤其深入；从开发到性能管理，他
GNE 正式版上线已经一周了，我想知道有多少人使用 pip 安装了 GNE，应该如何操作呢？
之前对JavaScript的底层运行机制不是很了解,错了很多面试图,痛定思痛,决定认真对待 JavaScript,好好了解一下它.
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