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Oracle SQL调优系列之no_unnestunnest用法简介

Oracle调优之no_unnestunnest用法简介 本博客介绍Oracle SQL调优的一种常用也是很实用的方法,也即/*+no_unnest */和/*+ unnest*/,介绍Oracle...的 /*+unnest */ 、 /*+ no_unnest */之前,先介绍一下Hint。...和unnest用法了,no_unnestunnest显然是一对相对的用法 unnest:也即解嵌套,nest是嵌套的意思,也就是让子查询展开查询,和外部的查询进行关联、合并,从而得到执行计划 no_unnest...*/的形式,所以对于这两种嵌套和解嵌套查询,其用法分别为/*+ no_unnest */、/*+ unnest*/,加在子查询的select关键字后面即可,我之前博客曾经整理过Hint的常用语法,详情参考我博客...unnest或者no_unnest,这两种用法具体在什么环境使用适宜?

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Wikipedia pageview数据获取(bigquery)

该数据集自2015年五月启用,其具体的pageview定义为对某个网页内容的请求,会对爬虫和人类的访问量进行区分,粒度为小时级别,如下图: bigquery介绍 维基百科数据可以通过其API获取。...但是这部分文件的数量实在是太多了,因此使用bigquery是一个不错的选择。 bigquery请求 可以使用SQL命令对其进行请求。...由于数据在bigquery中使用分区表的形式存放,因此每次请求一年的数据。...以下代码以2015年的数据请求为例: WARNING:Bigquery并不是免费的,每次请求可能需要消耗十几个GB的额度,请注意!...获取全部数据 SELECT wiki,datehour,SUM(views) as totalViews FROM `bigquery-public-data.wikipedia.pageviews_2015

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谷歌BigQuery ML VS StreamingPro MLSQL

前言 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。...MLSQL Run as Service很简单,你可以直接在自己电脑上体验: Five Minute Quick Tutorial BigQuery ML 则是云端产品,从表象上来看,应该也是Run...语法功能使用 BigQuery ML 训练一个算法的方式为: CREATE OR REPLACE MODEL flights.arrdelay OPTIONS (model_type='linear_reg...具体参看这里MLSQL自定义算法 部署 BigQuery ML 和MLSQL都支持直接在SQL里使用其预测功能。MLSQL还支持将模型部署成API服务。...总结 BigQuery ML只是Google BigQuery服务的一部分。所以其实和其对比还有失偏颇。

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用MongoDB Change Streams 在BigQuery中复制数据

BigQuery是Google推出的一项Web服务,该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。...复制无模式数据 使用MongoDB数据库是我们要注意的第一件事情就是一些集合有一个需要注意的模式:嵌套文档,而且其中一些文档也是数组。 通常,一个嵌套文档代表一个一对一关系,一个数组是一对多关系。...把所有的变更流事件以JSON块的形式放在BigQuery中。我们可以使用dbt这样的把原始的JSON数据工具解析、存储和转换到一个合适的SQL表中。...另外一个小问题是BigQuery并不天生支持提取一个以JSON编码的数组中的所有元素。 结论 对于我们来说付出的代价(迭代时间,轻松的变化,简单的管道)是物超所值的。...我们用只具有BigQuery增加功能的变更流表作为分隔。

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运用谷歌 BigQuery 与 TensorFlow 做公共大数据预测

【新智元导读】谷歌BigQuery的公共大数据集可提供训练数据和测试数据,TensorFlow开源软件库可提供机器学习模型。运用这两大谷歌开放资源,可以建立针对特定商业应用的模型,预测用户需求。...预测因素与目标 谷歌的 BigQuery 公共数据集既包括纽约的出租车搭乘总数(见表格 nyc-tlc:green),也包括国家海洋和气象局的天气数据(见表格 fh-bigquery:weather_gsod...如果你的业务不涉及出租车,或者依赖天气之外的其他因素,那你就需要把你自己的历史数据加载到 BigQuery 中。...类似地,你可以运行 BigQuery,按一年中每一天的序号来预测这一天的出租车搭乘总数。 ? 通过合并天气和车次数据库,我们就得到了供机器学习使用的完整数据集: ?...谷歌的 Could Datalab 提供了一个互动式 Python 笔记本,它能够与 BigQuery、Panda 和 TensorFlow 很好地整合。

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Tapdata Connector 实用指南:数据入仓场景之数据实时同步到 BigQuery

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。...数据规模仍在持续扩大的今天,为了从中获得可操作的洞察力,进一步实现数据分析策略的现代化转型,越来越多的企业开始把目光投注到 BigQuery 之上,希望通过 BigQuery 来运行大规模关键任务应用,...BigQuery 的云数仓优势 作为一款由 Google Cloud 提供的云原生企业级数据仓库,BigQuery 借助 Google 基础架构的强大处理能力,可以实现海量数据超快速 SQL 查询,以及对...为了实现上述优势,我们需要首先实现数据向 BigQuery 的同步。 SQLServer → BigQuery 的数据入仓任务 BigQuery 准备工作 1....数据集 ID:选择 BigQuery 中已有的数据集。

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升级到12c遇到的性能问题(一):标量子查询嵌套,看上去挺美

然后客户把sql代码和升级前后的执行计划截图发给了我,我马上就知道了原因:这个sql使用了12c的标量子查询嵌套的新特性(Scalar Subquery Unnest),在2014年的一个内部技术交流中...,我还着重讲了这个12c的新特性.于是,我很快给出了以下建议: 影响执行计划的真正参数是_optimizer_unnest_scalar_sq,可以通过/*+ OPT_PARAM('_optimizer_unnest_scalar_sq...' 'false') */的hint来修正,或者在标量子查询的select部分使用/*+ no_unnest */ ,都能解决问题....=true 1654 buffers 禁用功能: _optimizer_unnest_scalar_sq=false 77604 buffers,两者相差40倍以上(数据量越大,性能差距会更大...应该是优化器没有更好地做cost评估,把不该unnest的执行计划,强行做了unnest.

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当Google大数据遇上以太坊数据集,这会是一个区块链+大数据的成功案例吗?

就在今年早些时候,Google 的大数据分析平台 BigQuery 提供了比特币数据集分析服务。近日,Google 在 BigQuery 平台上再次发布了以太坊数据集。...Google 在 BigQuery 平台上发布以太坊数据集,目的就在于深入探索以太坊数据背后“暗藏”的那些事儿。...取消按日期分区的数据规范,并将其存储在 BigQuery 平台上,进行简单且具有成本效益的探索。...BigQuery 平台按时间窗口统计 Token 交易量,特别是 $ OMG Token 转移的日常数量。...ERC-20 合约简单地定义了智能合约可以实现的软件接口,其合约由一组与 Token 转移有关的函数组成。 智能合约还可以实现许多其他功能。目前,大部分智能合约的源代码是开源的,可供免费使用。

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