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RediSQL 0.8.0 发布 查询结果写入流

查询结果写入流可以带来几方面的好处: 首先,可以轻松地缓存这些高消耗查询结果。 其实,它将结果的创建与其消费分开,这是向前迈出了非常重要的一大步,特别是对于大的查询结果来说。...查询结果写入流可以更有效地使用 Redis 主线程时间。...因此,长时间的结果可能需要花费大量时间才能返回给客户端,并且在那段时间内 Redis 无法提供其它请求。结果写入流可以带来改进。...此外,一个小的消费者不会期望得到一个大的查询结果,这会让其不堪重负。在标准,这个问题通常使用游标来解决,但 Redis 本身并不提供此功能。...相反,使用流则会更加适合,虽然它们也只能存储字符串,但会将其存储小的 k-v 对象条目中,每个条目代表查询结果集的一行。 关于如何使用新命令等更多详细的内容,查看发布公告。

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mysql创建临时表,查询结果插入已有表

然后还需要将查询结果存储到临时表。下面是创建临时表以及插入数据的例子,以供大家参考。...A、临时表再断开于mysql的连接后系统会自动删除临时表的数据,但是这只限于用下面语句建立的表: 1)定义字段   CREATE TEMPORARY TABLE tmp_table (      ...2)直接查询结果导入临时表   CREATE TEMPORARY TABLE tmp_table SELECT * FROM table_name B、另外mysql也允许你在内存中直接创建临时表,...TABLE tmp_table (      name VARCHAR(10) NOT NULL,      value INTEGER NOT NULL   ) TYPE = HEAP 那如何查询结果存入已有的表呢...1、可以使用A第二个方法 2、使用insert into temtable (select a,b,c,d from tablea)”;

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InfluxdbSelect查询请求结果涉及的一些数据结构

前言 这里强烈建议先熟悉influxsql的查询语句,可参考 Data exploration using InfluxQL 关于Select查询请求结果涉及的一些数据结构 Series 定义 type...Values []interface{} } Row表示查询结果集中的每一行, 其中的Values表示是返回的Fields的集合 Iterator bufFloatIterator 定义 type bufFloatIterator...如果是按升级规则遍历,则遍历的结果是按Window从小到大排,但同一Window内部的多条Point,时间不一定是从小到大的。...Group by time fill(...), 在当前的interval的window,如果没有查询值,则使用相应的添充规则生成相应的值 具体可参见:group-by-time-intervals-and-fill...// Authorizer can limit access to data Authorizer Authorizer } Cursor select后会得到这个cursor,用来遍历查询结果

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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?

Google 利用 GitHub 上 Ethereum ETL 项目中的源代码提取以太坊区块链的数据,并将其加载到 BigQuery 平台上,所有以太坊历史数据都存储在一个名为 ethereum_blockchain...也可在 Kaggle 上获取以太坊区块链数据集,使用 BigQuery Python 客户端库查询 Kernel 的实时数据(注:Kernel 是 Kaggle 上的一个免费浏览器编码环境)。...另外,我们借助 BigQuery 平台,也迷恋猫的出生事件记录在了区块链。 最后,我们对至少拥有10只迷恋猫的账户进行了数据收集,其中,颜色表示所有者,迷恋猫家族进行了可视化。...在BigQuery平台查询结果,排在第5位的Token是 OmiseGO($ OMG),其地址为: 0xd26114cd6ee289accf82350c8d8487fedb8a0c07。...下图是截止2018年8月2日,Data Studio 上的数据可视化结果: 从上表我们可以看出:2017年9月13日,$ OMG接收者数量大幅增加,而发送者数量则无异常变化,为什么出现这样的情况?

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Iceberg-Trino 如何解决链上数据面临的挑战

架构 2.0 OLAP我们对最近很火热的 OLAP 产品非常感兴趣,OLAP 让人印象深刻的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的查询结果,对高并发的点查询场景也支持比较好。...但是很快,我们碰到了以下问题: 不支持 Array JSON 等数据类型 在区块链的数据数组 Array 是个很常见的类型,例如 evm logs 的 topic 字段,无法对 Array 进行计算处理...很遗憾的是,该方案 无法 Bigquery 作为 Data Source替换掉,我们必须把不断地把 Bigquery 上的数据进行同步,同步程序的不稳定性给我们带来了非常多的麻烦,因为在使用存算分离的架构...架构 3.0 Iceberg + Trino在 Footprint Analytics 架构 3.0 的升级,我们从头开始重新设计了整个架构,数据的存储、计算和查询分成三个不同的部分。...4.3 性能测试选定了方向之后,我们对 Trino+Iceberg 这个组合做了个性能测试,以确定其性能是否能满足我们的需求,结果出乎我们依赖,查询速度不可思议地快。

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详细对比后,我建议这样选择云数据仓库

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,是理解数据的关键。 此外,通过存储在仓库的有价值的数据,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。...Snowflake 存储和计算层分离,因此乐天可以各个业务单元的工作负载隔离不同的仓库,来避免其互相干扰。由此,乐天使更多的运营数据可见,提高了数据处理的效率,降低了成本。...谷歌 BigQuery BigQuery 是谷歌提供的无服务器多云数据仓库。该服务能对 TB 级 PB 级的数据进行快速分析。...BigQuery 的架构由以下几部分组成:Borg 是整体计算部分;Colossus 是分布式存储部分;Dremel 是执行引擎部分;Jupiter 是网络部分。 BigQuery 架构。...Google Analytics 360 收集第一方数据,并提取到 BigQuery。该仓储服务随后机器学习模型应用于访问者的数据,根据每个人购买的可能性向其分配一个倾向性分数。

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ClickHouse 提升数据效能

GA4 提供了解决此问题的方法,包括升级 Google Analytics 360(每年 150,000 美元!)或只是等待很长时间才能得到结果。...6.BigQuery ClickHouse 有关如何在 BigQuery 和 ClickHouse 之间迁移数据的详细信息,请参阅我们的文档。...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 的导出每天最多可免费导出 50TiB,且存储成本较低。...这使我们无法在此阶段执行广泛的查询测试(我们稍后根据实际使用情况进行分享),从而将下面的查询限制为 42 天(自我们开始数据从 BigQuery 移至 ClickHouse 以来的时间)。...这对于我们的用例来说已经足够了,因为我们的大多数查询都涵盖一个月的时间,而分析历史趋势的查询则很少见。以下查询查询我们网站blog区域10 月份的总用户数、回访用户数和新用户数,按天对结果进行分组

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ClickHouse 提升数据效能

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用MongoDB Change Streams 在BigQuery复制数据

本文分享:当我们为BigQuery数据管道使用MongoDB变更流构建一个MongoDB时面临的挑战和学到的东西。 在讲技术细节之前,我们最好思考一下为什么要建立这个管道。...使用批处理的方法是很容易实现这种方式的,只需要查询预期的数据库即可。当这种方法运用到我们的数据和集合,我们发现两个主要的问题: 1. 并非所有我们想要复制的集合都有这个字段。...这些记录送入同样的BigQuery。现在,运行同样的dbt模型给了我们带有所有回填记录的最终表。 我们发现最主要的问题是需要用SQL写所有的提取操作。...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。...因为我们一开始使用这个管道(pipeline)就发现它对端端以及快速迭代的所有工作都非常有用!我们用只具有BigQuery增加功能的变更流表作为分隔。

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ClickHouse 提升数据效能

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「数据仓库技术」怎么选择现代数据仓库

它允许动态地重新转换数据,而不需要重新摄取存储在仓库的数据。 在这篇文章,我们深入探讨在选择数据仓库时需要考虑的因素。...让我们看看一些与数据集大小相关的数学: tb级的数据从Postgres加载到BigQuery Postgres、MySQL、MSSQL和许多其他RDBMS的最佳点是在分析涉及高达1TB的数据。...在一次查询同时处理大约100TB的数据之前,Redshift的规模非常大。Redshift集群的计算能力始终依赖于集群的节点数,这与其他一些数据仓库选项不同。...ETL vs ELT:考虑数据仓库的发展 Snowflake构建在Amazon S3云存储上,它的存储层保存所有不同的数据、表和查询结果。...谷歌BigQuery提供可伸缩、灵活的定价选项,并对数据存储、流插入和查询数据收费,但加载和导出数据是免费的。BigQuery的定价策略非常独特,因为它基于每GB存储速率和查询字节扫描速率。

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