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。
紧张精彩的2015年已经结束了，现在是时候回过头来看一看数据分析软件市场的潮流。 已经有几个趋势继续变得壮大（比如开源，云托管，基于Hadoop的SQL解决方案），同时AWS上的Redshift开始成为数据仓库中的一支重要力量。 SQL解决方案继续在Hadoop的生态系统里大行其道 除了Spark，大部分Hadoop的生态系统里的新闻都来自Presto， Impala and Drill。 关于MapReduce继任者的斗争还在持续，而在列表中的所有候选者的一个主要的共同点就是他们都提供SQL界面。这个趋势
日常生活中的大部分决策都以二进制形式存在，具体来说就是这类问题能够以是或者否来回答。而在商业活动中，能够以二进制方式回答的问题也有很多。举例来说：“这种情况是否属于交易欺诈？”，“这位客户是否会购买该产品？”或者“这位用户是否存在流失风险？”等等。在机器学习机制中，我们将此称为二进制分类问题。很多商业决策都能够通过准确预测二进制问题的答案来得到强化。Amazon Michine Learning（简称Amazon ML）就提供了一套简单而且成本低廉的选项，帮助大家以快速且规模化的方式找出此类问题的答案。 在
这是《未来简史》中提出的三个革命性观点。一本书短短百页，让我们看到了世界颠覆性的变化，从计算机，到互联网，再到大数据、人工智能，所有的变化都在以一种肉眼可观却又无法捕捉的状态悄然发生着，而推动变化发生的背后，则是数据价值的提升。
顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性，因为很多企业更多地采用云计算，并减少了自己的物理数据中心足迹。
现在几乎每部手机都有护眼模式了，减少蓝光，保护眼睛，人人有则，233333～现在 Windows 系统也自带了这样的功能，当然还有个大名鼎鼎的软件——f.lux，Windows 下很好用，不过 Linux 下我没试过，因为我用了 Redshift。
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。
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。
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
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
假如云计算提供商把精力集中在最底层，而其他（纯软件）提供商专注于上面的一层，又会如何呢？
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。
Airbnb是Hadoop在国内的一个公开资源数据开发和SQL查询工具。它的出现，能给Facebook Presto云技术的发展注入一剂强心剂吗？ 7个你不知道的关于Linux的事实 数据驱动型旅游公司Airbnb于周四对外宣布，将把其内部开发的工具Airpal作为公开资源，这一举措将给Facebook开发的Presto在Hadoop SQL查询功能锦上添花。 Presto是Facebook于2013年末作为公开资源赠给Apache的一项内存Hadoop SQL查询技术。Airpal则是基于这项技术的数据
数据是每项技术业务的支柱，作为一个健康医疗技术平台，Halodoc 更是如此，用户可以通过以下方式与 Halodoc 交互：
0 写公众号一年来多来，思维上现在和开始写公众号的时候比，有两个比较大的变化。 第一个变化是对职场个人的行为的分析，放到组织架构这个层面看，才能够看明白更多的道理。人毕竟是群体的动物，脱离了组织没有意义。 第二个变化是技术的分析，结合企业的经营模式来看，才能够看得更清楚。任何企业都是需要赚钱的，这必然会影响到技术本身。 今天我们谈的是Redshift。亚马逊的这款数据仓库云产品可谓非常的成功，同时也是非常的坑人。要理解这里面的坑，不能只看技术。 1 一年前就有人和我说Redshift是个大坑，收费贼贵。
sqlmap是一种开源的渗透测试工具，可以自动检测和利用SQL注入漏洞以及接入该数据库的服务器。它拥有非常强大的检测引擎、具有多种特性的渗透测试器、通过数据库指纹提取访问底层文件系统并通过外带连接执行命令。
如今，Python真是无处不在。尽管许多看门人争辩说，如果他们不使用比Python更难的语言编写代码，那么一个人是否真是软件开发人员，但它仍然无处不在。
原文地址：https://dzone.com/articles/criteria-for-selecting-a-data-warehouse-platform
导读：面对一个新数据集时，人们往往会关心数据中的异常值、数据的分布形式、行列之间的关系等。SQL是一种专为数据计算设计的语言，其中已经内置了许多数据汇总函数，也支持用户编写SQL命令实现更为复杂的汇总需求。
其实很简单 Driver选择 Microsoft SQL Server(jTds) 即可。
数字化转型的推进使得越来越多企业正面临前所未有的数据规模，随着商业竞争的日趋加剧，无论是外部的用户还是公司内部的决策已经无法依赖时效性不佳的离线数据分析，需要更实时的数据分析，甚至是对正在发生的交易数据进行分析，以支撑更加敏捷的商业决策。
SAP HANA系列到这里也就基本结束了。这一章的内容是我和几个朋友聊天以后决定新加的。这两年的database的领域变化很快，快到一个公司刚正确一把站稳了位置，天又变了。 中国有句古话，30年河东30年河西，这句话用到IT行业来说不太合适，应该改成3年河东，3年河西差不多。中国还有一句话，螳螂捕蝉黄雀在后。在HANA瞄准了ORACLE的核心地带狠狠的来一票，ORACLE频繁出招的时候，在Google和某人吵得不得开交的时候，谁也没想到，有那么一个公司，就这样的起来了。 关于这个公司我们有很多的称呼，微软的
古老的大数据技术孕育了云计算，从云计算中衍生出了SaaS、PaaS等云服务，而云服务又让大数据技术在新时代获得了新生。
数据是创立Asana的核心部分，并且每一个团队都依赖他们自己的方式。我们的负责增长的团队依靠事件数据来分析试验结果（对比试验）。我们做很多快速的实验–通常会有很多实验一起跑–让这些互相影响的作用和其他关键度量引导我们需要放弃什么和投入什么。 项目经理，设计师和产品工程师通过分析使用数据来发现不可避免的妥协，比如简洁性对强大性。通过这种方法，我们可以知道什么样的新产品方向能够释放出最多的潜力。 市场部门需要明确在他们的竞争力中的哪个部分能够驱使新用户到Asana。财会部门需要非常可靠的关于总体增长模式的统
本文和封面来源：https://motherduck.com/，爱可生开源社区翻译。
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。
本文由 Cloudberry Database 社区编译自 MotherDuck 官网博文《PERF IS NOT ENOUGH》，原作者为 Jordan Tigani（ MontherDuck 联合创始人兼 CEO），译文较原文稍有调整。
随着互联网飞速发展，企业业务种类会越来越多，业务数据量会越来越大，当发展到一定规模时，传统的数据存储结构逐渐无法满足企业需求，实时数据仓库就变成了一个必要的基础服务。以维表 Join 为例，数据在业务数据源中以范式表的形式存储，在分析时需要做大量的 Join 操作，降低性能。如果在数据清洗导入过程中就能流式的完成 Join，那么分析时就无需再次 Join，从而提升查询性能。
本文介绍了Solr的发展历程、功能特性、适用场景以及其在大数据分析领域的应用。Solr是一个高性能的搜索和大数据分析引擎，它具有高可用性、分面搜索、动态聚类、大数据实时分析等功能。在大数据领域，Solr已经成为了一个重要的工具，可以帮助企业处理海量数据，实现快速搜索、文档聚类和大数据实时分析等功能。
自 DataGrip 2023.3 发布以来，已整合 Lets-Plot 库，实现数据可视化。该可视化功能可用于所有三种类型的网格：
Intuit公司的数据工程副总裁Bill Loconzolo,双脚踏进了数据湖。.Smarter Remarketer的首席数据科学家Dean Abbott直接奔向了云计算。大数据和分析的领先优势，其中包括用来存储原生格式的大量数据的数据湖泊，当然，云计算技术也在快速前进。虽然技术选项还远远没有成熟，但是等待根本不是一个选项。 “现实情况是，这些工具仍不断涌现，并且Hadoop的平台的承诺并没有达到业务需要依赖于它的水平，”Loconzolo说。但是，大数据和分析的学科发展如此之快以至于企业需要在涉水该方面
goose是一个用go语言编写的数据库版本管理的命令行工具。其github地址如下：https://github.com/pressly/goose
ClickHouse是一款开源的分布式列式存储数据库管理系统，广泛用于大型数据分析和数据仓库场景。作为一种列式存储数据库，ClickHouse采用了一些高效的数据结构来实现主键索引，并通过一系列优化技术来提升查询性能。本文将介绍ClickHouse主键索引的存储结构以及一些查询性能优化方法。
关于数据分析，避免6个错误 1.走得太快，没空回头看路 初创公司里的人们仿佛一直在被人念着紧箍咒：“要么快要么死，要么快要么死。”他们是如此着急于产品开发，以至于他们常常没有空想用户对产品的具体使用细节，产品在哪些场景怎么被使用，产品的哪些部分被使用，以及用户回头二次使用产品的原因主要有哪些。而这些问题如果没有数据难以回答。 2.你没有记录足够的数据 光给你的团队看呈现总结出来的数据是没有用的。如果没有精确到日乃至小时的变化明细，你无法分析出来数据变化背后看不见的手。如果只是粗放的，断续的统计，没有人可以解
在将应用程序和数据从内部部署迁移到云平台时，组织需要了解其面临的主要挑战。这表明组织需要了解在云平台中部署工作负载的重要性，并将应用程序从内部部署迁移到云平台。
作为程序员，我们写的大多数商业项目，往往都需要用到大量的数据。计算机的内存，可以实现数据的快速存储和访问。
市面上比较流行的数据库管理工具主要有Navicat、DBeaver、SQLyog等等，Navicat是其中的无冕之王，其拳头产品Navicat Premium可满足现今数据库管理系统（支持单一程序同時连接多达7种数据库：MySQL、MariaDB、SQL Server、SQLite、Oracle、MongoDB和PostgreSQL数据库。）的常用功能，包括存储过程、事件、触发器、函数、视图等。但是Navicat是收费软件，虽然可以破解，但是还是比较麻烦，而且在查看表结构和表内容时切换不是很方便。
概述：分析型数据库性能排行榜 ClickBench 最近迎来了一匹黑马，那就是成立不满一年，成绩却斐然的新一代云数仓 SelectDB。其在业界最为通用的 c6a.4xlarge, 500gb gp2 机型下位居榜首，超越了此前霸占榜首的 ClickHouse，多项指标排行前列。这无疑在数据库领域掀起了大风浪，人们纷纷搜索 SelectDB 这个新名字。今天，就由小编带领大家来一探究竟吧！
SQLite是一种轻量级的嵌入式关系型数据库管理系统，它以库的形式存在，可以嵌入到应用程序中。它使用简单的、基于文件的数据库格式，不需要独立的服务器进程，非常适合在资源有限的环境中使用。
Beekeeper Studio 是一款开源的 SQL 编辑器和数据库管理工具,支持如下数据库。 SQLite MySQL MariaDB Postgres CockroachDB SQL Server Amazon Redshift 📷 📷 📷 GitHub数据 11.6k stars 85 watching 607 forks 开源地址:https://github.com/beekeeper-studio/beekeeper-studio 功能特点 安全连接。除了正常的连接，也可以使用 SSL 加密连
数据库管理工具，对于后端程序员使用的频率非常高。市面上的可视化工具大多数都是收费的。最近大叔在逛开源网站时候发现了一个特别好用的数据库管理工具Beekeeper Studio，界面非常炫酷，推荐给大家！
近些年，很多数据库公司上岸，MongoDB市值 216亿美金，Cloudera 市值 45亿美金。而其中最耀眼的，非 Snowflake莫属，849亿美金。
Metabase 是一个简单、开源的方式，通过给公司成员提问，从得到的数据中进行分析、学习。
大数据时代中，数据仓库解决了商业智能分析过程中的数据管理问题，但是存在烟囱式、冗余高的弊端
初创公司里的人们仿佛一直在被人念着紧箍咒：“要么快要么死，要么快要么死。”他们是如此着急于产品开发，以至于他们常常没有空想用户对产品的具体使用细节，产品在哪些场景怎么被使用，产品的哪些部分被使用，以及用户回头二次使用产品的原因主要有哪些。而这些问题如果没有数据难以回答。
分区表就是将一个大表在物理上分割成若干小表，并且整个过程对用户是透明的，也就是用户的所有操作仍然是作用在大表上，不需要关心数据实际上落在哪张小表里面。Greenplum中分区表的原理和PostgreSQL一样，都是通过表继承和约束实现的。
On OGG Big Data Server * Configure Redshift JDBC Parameter Name: jdbc_redshift.props
导读：本文打破有关数据湖的8个错误认知，错误认知包括3方面，还提出了5个小技巧，以构建一个灵活的、可交付业务价值的数据湖。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
