上一篇介绍了关于“临时表、表变量和Union优化”这次转向关注定义函数——也就是表-值函数、标量函数。 UDF(用户定义函数,User defined Function)对于集中精力处理业务逻辑很方便,因为可以在UDF中指定一组业务逻辑,其中可以设计多个存储过程和一些特定的查询语句。但是,由于UDF对CPU的大量请求可能导致性能下降 1. TVF(表-值行数Table-Valued Functions) 一般情况,当使用TVF与一个对象内联接,如果该对象没有索引将会导致TVF像索引扫描或表扫描一样做扫描操作
Excel是数据分析中最常用的工具 ,利用Excel可以完成数据清洗,预处理,以及最常见的数据分类,数据筛选,分类汇总,以及数据透视等操作,而这些操作用SQL一样可以实现。SQL不仅可以从数据库中读取数据,还能通过不同的SQL函数语句直接返回所需要的结果,从而大大提高了自己在客户端应用程序中计算的效率。
大海:你这是要用Calculate函数添加计算列?前面添加的列里面是不是也用了Calculate函数?
Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库,注意这里不是数据库。Hive可以看作是用户编程接口,它本身不存储和计算数据;它依赖于HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce(一种编程模型,映射与化简;用于大数据并行运算)。其对HDFS的操作类似于SQL—名为HQL,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在HDFS中的数据;HQL经过编译转为MapReduce作业后通过自己的SQL 去查询分析需要的内容;这样一来,即使不熟悉MapReduce 的用户也可以很方便地利用SQL 语言查询、汇总、分析数据。而MapReduce开发人员可以把己写的mapper 和reducer 作为插件来支持Hive 做更复杂的数据分析。
财务报表也称对外会计报表,是会计主体对外提供的反映企业或预算单位一定时期资金、利润状况的会计报表,由资产负债表、损益表、现金流量表或财务状况变动表、附表和附注构成。财务报表是财务报告的主要部分,不包括董事报告、管理分析及财务情况说明书等列入财务报告或年度报告的资料。
本章通过分析某店铺会员消费数据,将每个会员的R、F、M得分值与平均值做对比 (每个要素好于平均值记为A,比平均值差记为B), 将会员分为以下八种,以便针对性做营销决策,实现精细化运营
Ⅱ、默认情况下Scala不需要语句终结符,会默认将每一行作为一个语句,如果一行要写多条语句则必须要使用语句终结符 – " ;",也可以用块表达式包含多条语句,最后一条语句的值就是这个块表达式的运算结果。
现在,要成为一个合格的数据分析师,你说你不会Python,大概率会被江湖人士耻笑。
数据库范式是确保数据库结构合理,满足各种查询需要、避免数据库操作异常的数据库设计方式。满足范式要求的表,
人脑以这样的方式工作,即视觉信息比文本信息更好地被识别和感知。这就是为什么所有营销人员和分析师使用不同的数据可视化技术和工具来使枯燥的表格数据更加生动。他们的目标是将原始的非结构化数据转换为结构化数据,并将其意义传达给参与决策过程的人员。
答:这个要看实际情况,我一般建议优先考虑在PQ里添加列,因为PQ里添加的自定义列,在PP里能用,而在PP里添加的计算列,在PQ里不能用。
DAX设计了一系列后缀为X的函数,SUMX,AVERAGEX,MAXX,MINX...它们与Filter和Earlier一样,都属于行上下文函数。我们就以最常用的SUMX举例学习,其他X函数的用法都是触类旁通。
最近一直在听第一批的TIDB 的公开课(试),其中前面课程讲授了TIDB 的设计理念与架构体系,这里TIDB 要求不希望在课程期间透露内容,这里就不进行透露,但初听的感想还是要谈谈的。 当然题目不大友好,但实话实说,如果这个理念推行下去,大数据分析这个行业呵呵。
接了一个需求,产品想分析一下用户增长的曲线。也就是某个时间段的每日总人数列表。好对近期活动进行一个效果的评测。这个统计sql还是花了我一小段时间的。mysql统计这个还是需要一定的技巧的。
在《圣经2》中,关于上下文理解这一块,白茶看到两个有意思的小测试,决定分享给各位小伙伴。
很多人下意识地的在脑子里把客户ID和订单日期排序,再手工添加个递增填充列就完事——典型的Excel思路
大海:其实是这样的,计算字段里会先将每个字段的内容求和,然后再按计算字段的公式进行求值,所以你前面的那个错误结果其实是这样得来的:
本文将对TPU中的矩阵计算单元进行分析,并给出了SimpleTPU中32×32的脉动阵列的实现方式和采用该阵列进行卷积计算的方法,以及一个卷积的设计实例,验证了其正确性。代码地址https://github.com/cea-wind/SimpleTPU/tree/master/lab1
大海:这个是简单,但你有没有想过一个问题?你看看其他单元格里的公式——这一列里每一个公式都是一样的,但出来的结果却是不一样的,为什么呢?
hbase是bigtable的开源java版本。是建立在hdfs之上,提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写nosql的数据库系统。
Hash 算法,就是把任意长度的输入,通过散列算法,变成固定长度的输出,这个输出结果是一个散列值。
中间表是数据库中专门存放中间计算结果的数据表,往往是为了前端查询统计更快或更方便而在数据库中建立的汇总表,由于是由原始数据加工而成的中间结果,因此被称为中间表。
作为这几年热度颇高的一款开源产品,ClickHouse在国内的互联网大厂也陆续有被使用。在大数据学习阶段,也不妨多了解一下ClickHouse,下面我们主要来对ClickHouse架构做个简单的介绍。
需求相对比较明确,就是在矩阵中显示的值,需要进行整体比较,而不是单个字段值直接进行的比较。如图1所示,确认矩阵中最大值或者最小值。
有赞是一家SaaS公司,更是一家大数据公司。如何从海量数据中高效地挖掘数据的价值,并对数据进行可视化分析与展示,是我们亟待解决的问题。鉴于此有赞BI平台应运而生,BI平台经过多次迭代,使用户可以快速方便地在BI平台进行数据的分析与展示,满足了不同业务的取数需求,目前月均 UV 700+,PV 3W5+,报表总数 5K+。
概述:备份是容灾的基础,是指为防止系统出现操作失误或系统故障导致数据丢失,而将全部或部分数据集合从应用主机的硬盘或阵列复制到其它的存储介质的过程。而对于一些网站、系统来说,数据库就是一切,所以做好数据库的备份是至关重要的! 备份是什么? 为什么要备份? 容灾方案建设 存储介质 光盘 磁带 硬盘 磁盘阵列 DAS:直接附加存储 NAS:网络附加存储 SAN:存储区域网络 云存储 这里主要以本地磁盘为存储介质讲一下计划任务的添加使用,基本的备份脚本,其它存储介质只是介质的访问方式可
目前,Power BI虽然汉化的程度已经很高,但还是有很多格式和内容显示等细节上,仍然是老外的格式,比如近日群里朋友碰到的这个问题:日期放到图形上,结果月份就变成了英文的!怎么改为中文的?
集算表 (Table Sheet)是一个具备高性能渲染、数据绑定功能、公式计算能力的数据表格,通过全新构建的关系型数据管理器结合结构化公式,在高性能表格的基础上提供排序、筛选、样式、行列冻结、自动更新、单元格更新等功能。
参数化查询增加了查询的灵活性。Power Query 可以设置和管理参数,同一工作簿下所有查询都可以使用。
前端表格控件SpreadJS 推出了新的功能集算表功能。集算表 (Table Sheet)是一个具备高性能渲染、数据绑定功能、公式计算能力的数据表格,通过全新构建的关系型数据管理器结合结构化公式,在高性能表格的基础上提供排序、筛选、样式、行列冻结、自动更新、单元格更新等功能。
小勤:还记得上次那个非标准报表吗?(详见《非标准报表-2:领导又要换个角度欣赏报表,那就满足他!》)
在大数据分析领域,Apache Kylin 和 Apache Druid (incubating) 是两个普遍使用的 OLAP 引擎,都具有支持在超大数据上进行快速查询的能力。在一些对大数据分析非常依赖的企业,往往同时运行着 Kylin 和 Druid 两套系统,服务于不同的业务场景。
时隔十日,终于决心把它写出来。大多数实验都是3.29日做的,结合3.29日写的日记完成了这篇实战。 01 数据集准备 数据集使用上篇提到的Movielens电影评分数据(https://grouple
最常用的索引也就是B-tree索引和Hash索引,且只有Memory,NDB两种引擎支持Hash索引。
HBase 是 bigtable 的开源 Java 版本。是建立在 hdfs 之上,提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写 nosql 的 数据库系统 。 它介于 nosql 和 RDBMS 之间,仅能通过主键(row key)和主键的 range 来检索数据,仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。 HBase 主要用来存储结构化和半结构化的松散数据。 HBase查询数据功能很简单,不支持 join 等复杂操作,不支持复杂的事务(行级的事务。 HBase中支持的数据类型:byte[]。 HBase目标主要依靠横向扩展,通过不断增加廉价的商用服务器,来增加计算和存储能力。 HBase中的表一般有这样的特点:
大海:在大多数企业,其实还是有大量的非标准报表的需求的,毕竟每个人看数据的习惯都不一样,又或者的确如你这喜欢创新的领导所说,换个角度去看,也许能发现更多问题,从而创造更多效益呢。
做数据分析和人工智能运算前常常需要大量的数据准备工作,也就是把各种数据源以及各种规格的数据整理成统一的格式。因为情况非常复杂多样,很难有某种可视化工具来完成此项工作,常常需要编程才能实现。
在上一篇 文章 中我们介绍了一些 Flink SQL 的基础内容,以及与 Spark SQL 对比,有兴趣的小伙伴可以点连接进去看看。这篇文章,我们来说说UDF(User-Defined Functions)——用户自定义函数。
你好,这是 JavaGuide 的「优质开源项目推荐」第 12 期,每一期我都会精选 5 个高质量的 Java 开源项目。
这样的话做出来的维度没有索引,也就是并没有一个让中文字段排序的列,这样其实很麻烦的。倒是可以通过添加计算列,利用EARLIER函数处理,但是略显繁琐了。
先说说这两天微信群里一个简单的案例,即根据下面的数据,统计每个人不含“质检”类型的非重复版本数量:
我们时常会有一些定期定时的任务,如周期性的清理一下/tmp,周期性的去备份一次数据库,周期性的分析日志等等。而且有时候因为某些因素的限制,执行该任务的时间会很尴尬。本课程将带你很好的利用 Linux 系统的计划工具
基于协同过滤的推荐引擎(理论部分) 时隔十日,终于决心把它写出来。大多数实验都是3.29日做的,结合3.29日写的日记完成了这篇实战。 数据集准备 数据集使用上篇提到的Movielens电影评分数据里
在windows中备份mysql 数据库的方法有很多种,如有常用的WinRAR备份mysql、mysqldump备份成sql文件、xcopy 直接复制文件形式备份数据库,下面我来总结一下这些方法,并给出相关实例。
之前已经简单与大家聊过 Power BI 中的分组问题了,近日朋友又问了一个实际工作中的问题,恰巧也与分组有关,便整理之后,与众位朋友共享,再谈 Power BI 分组的博大精深。
启用IM列存储时,In-Memory FastStart通过将IMCU直接存储在磁盘上来优化IM列存储中数据库对象的数量,使数据库通过将列数据存储在磁盘上更快地打开。数据库在崩溃和恢复之后或在复制到其他Oracle RAC实例期间也可以从IM FastStart区域读取。 简介 当数据库实例重新启动时,IM列存储将被填充,这个过程可能是I /O密集型和CPU密集型的慢速操作。 启用IM FastStart时,数据库会定期将一列列数据保存到磁盘中,以便在实例重新启动期间更快的重新填充。 如果数据库在关闭后重
到现在为止TiDB已经开源有三年零两个月,我是TiDB CEO,打杂比较多,偶尔写写代码。
Prophet异常检测使用了Prophet时间序列预测。基本的Prophet模型是一个可分解的单变量时间序列模型,结合了趋势、季节性和节假日效应(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
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