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ClickHouse 提升数据效能

我们没有在 GA4 辛苦劳作,也没有担心每个月第二个星期一,而是开展了一个项目,所有 Google Analytics 数据转移到 ClickHouse,目的是提供灵活、快速分析并无限保留。...作为一个支持SQL实时数据仓库,ClickHouse提供了我们所需要查询灵活性。几乎我们所有的查询都可以轻松地表示为 SQL。...这些查询大多数都包含聚合,ClickHouse 作为面向数据库进行了优化,能够在不采样情况下对数千亿提供亚秒级响应时间 - 远远超出了我们在 GA4 中看到规模。...这一差异是在一个月内计算得出。请注意,由于未提供某些必需,因此无法实时盘数据进行所有查询。我们在下面指出这一点。...凭借大量可视化选项,我们发现这是一个出色解决方案,足以满足我们需求。我们确实建议表公开为物理数据集,以便可以通过超集和应用于架构中所有仪表板过滤器来组成查询。

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ClickHouse 提升数据效能

我们没有在 GA4 辛苦劳作,也没有担心每个月第二个星期一,而是开展了一个项目,所有 Google Analytics 数据转移到 ClickHouse,目的是提供灵活、快速分析并无限保留。...作为一个支持SQL实时数据仓库,ClickHouse提供了我们所需要查询灵活性。几乎我们所有的查询都可以轻松地表示为 SQL。...这些查询大多数都包含聚合,ClickHouse 作为面向数据库进行了优化,能够在不采样情况下对数千亿提供亚秒级响应时间 - 远远超出了我们在 GA4 中看到规模。...这一差异是在一个月内计算得出。请注意,由于未提供某些必需,因此无法实时盘数据进行所有查询。我们在下面指出这一点。...凭借大量可视化选项,我们发现这是一个出色解决方案,足以满足我们需求。我们确实建议表公开为物理数据集,以便可以通过超集和应用于架构中所有仪表板过滤器来组成查询。

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ClickHouse 提升数据效能

我们没有在 GA4 辛苦劳作,也没有担心每个月第二个星期一,而是开展了一个项目,所有 Google Analytics 数据转移到 ClickHouse,目的是提供灵活、快速分析并无限保留。...作为一个支持SQL实时数据仓库,ClickHouse提供了我们所需要查询灵活性。几乎我们所有的查询都可以轻松地表示为 SQL。...这些查询大多数都包含聚合,ClickHouse 作为面向数据库进行了优化,能够在不采样情况下对数千亿提供亚秒级响应时间 - 远远超出了我们在 GA4 中看到规模。...这一差异是在一个月内计算得出。请注意,由于未提供某些必需,因此无法实时盘数据进行所有查询。我们在下面指出这一点。...凭借大量可视化选项,我们发现这是一个出色解决方案,足以满足我们需求。我们确实建议表公开为物理数据集,以便可以通过超集和应用于架构中所有仪表板过滤器来组成查询。

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1年超过15PB数据迁移到谷歌BigQuery,PayPal经验有哪些可借鉴之处?

DDL(数据定义语言)和 SQL 转换 因为我们要使用新技术数据用户带到云端,我们希望减轻从 Teradata 过渡到 BigQuery 阵痛。...它转译器让我们可以在 BigQuery 创建 DDL,并使用该模式(schema) DML 和用户 SQL 从 Teradata 风味转为 BigQuery。...这种自动化框架帮助我们转换了超过 1 万条 SQL。 负载、模式和表标识 为了确定负载范围,该团队检查了我们存储库所有笔记本、Tableau 仪表板和 UC4 日志。...这包括计数、分区计数、聚合和抽样检查。 BigQuery 细微差别:BigQuery 单个查询可以触及分区数量限制,意味着我们需要根据分区拆分数据加载语句,并在我们接近限制时调整拆分。...我们跟踪 BigQuery 所有数据,这些数据会在执行发生时自动更新。我们创建了一些仪表板来跟踪活动顺序,并向我们高管和利益相关者一致地报告进展情况。

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谷歌发布 Hive-BigQuery 开源连接器,加强跨平台数据集成能力

所有的计算操作(如聚合和连接)仍然由 Hive 执行引擎处理,连接器则管理所有BigQuery 数据层交互,而不管底层数据是存储在 BigQuery 本地存储,还是通过 BigLake 连接存储在云存储桶...BigQuery 是谷歌云提供无服务器数据仓库,支持海量数据集进行可扩展查询。为了确保数据一致性和可靠性,这次发布开源连接器使用 Hive 元数据来表示 BigQuery 存储表。...图片来源:谷歌数据分析博客 根据谷歌云说法,Hive-BigQuery 连接器可以在以下场景为企业提供帮助:确保迁移过程操作连续性, BigQuery 用于需要数据仓库子集需求,或者保有一个完整开源软件技术栈...借助 BigQuery Migration Service,谷歌提供了 BigQuery 批处理 SQL 转换器和交互式 SQL 转换器支持,可以 Hive 查询转换为 BigQuery 特有的兼容...,用于读写 Cloud Storage 数据文件,而 Apache Spark SQL connector for BigQuery 则实现了 Spark SQL Data Source API,

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Apache Hudi 0.11.0版本重磅发布!

统计索引包含所有/感兴趣统计信息,以改进基于写入器和读取器键和值范围文件裁剪,例如在 Spark 查询计划。 默认情况下它们被禁用。...使用元数据表进行data skipping 随着在元数据表增加了统计支持,数据跳过现在依赖于元数据表统计索引 (CSI),而不是其自己定制索引实现(与 0.10.0 添加空间曲线相比)...Flink 集成改进 • 在 0.11.0 ,同时支持 Flink 1.13.x 和 1.14.x。 • 支持复杂数据类型,例如Map和Array。复杂数据类型可以嵌套在另一个组合数据类型。...与默认 Flink 基于状态索引不同,桶索引是在恒定数量。指定 SQL 选项 index.type 为 BUCKET 以启用它。...在 0.11.0 ,我们添加了 MOR 表支持。 有关此功能更多信息,请参阅灾难恢复[14]。

3.5K40

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,如何数据实时同步到 BigQuery。...BigQuery 云数仓优势 作为一款由 Google Cloud 提供云原生企业级数据仓库,BigQuery 借助 Google 基础架构强大处理能力,可以实现海量数据超快速 SQL 查询,以及...数据集中存储, 提高分析效率:对于分析师而言,使用多个平台耗时费力,如果将来自多个系统数据组合到一个集中式数据仓库,可以有效减少这些成本。...在跳转到凭据页面,单击页面下方刚创建服务账号。 b. 在密钥标签页,单击添加密钥 > 创建新密钥。 c....在数据增量阶段,先将增量事件写入一张临时表,并按照一定时间间隔,临时表与全量数据表通过一个 SQL 进行批量 Merge,完成更新与删除同步。

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Apache Hudi 0.11 版本重磅发布,新特性速览!

统计索引包含所有/感兴趣统计信息,以改进基于写入器和读取器键和值范围文件修剪,例如在 Spark 查询计划。 默认情况下它们被禁用。...使用元数据表进行data skipping 随着在元数据表增加了统计支持,数据跳过现在依赖于元数据表统计索引 (CSI),而不是其自己定制索引实现(与 0.10.0 添加空间曲线相比)...Flink 集成改进 在 0.11.0 ,同时支持 Flink 1.13.x 和 1.14.x。 支持复杂数据类型,例如Map和Array。复杂数据类型可以嵌套在另一个组合数据类型。...与默认 Flink 基于状态索引不同,桶索引是在恒定数量。指定 SQL 选项 index.type 为 BUCKET 以启用它。...Bucket 索引 0.11.0增加了一种高效、轻量级索引类型bucket index。它使用基于记录键函数记录分配到存储桶,其中每个存储桶对应于单个文件组。

3.3K30

教程 | 没错,纯SQL查询语句可以实现神经网络

在这篇文章,我们纯粹用SQL实现含有一个隐藏层(以及带 ReLU 和 softmax 激活函数)神经网络。...这些神经网络训练步骤包含前向传播和反向传播,将在 BigQuery 单个SQL查询语句中实现。当它在 BigQuery 运行时,实际上我们正在成百上千台服务器上进行分布式神经网络训练。...听上去很赞,吧? 也就是说,这个有趣项目用于测试 SQLBigQuery 限制,同时从声明性数据角度看待神经网络训练。...BigQuery 执行查询时多项系统资源告急。...在上例所有的中间项都被保留直到最后一个外查询执行。其中有些项如 correct_logprobs 可以早些删除(尽管 SQL 引擎可能会自动执行这类优化)。 多尝试应用用户自定义函数。

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如何用纯SQL查询语句可以实现神经网络?

在这篇文章,我们纯粹用SQL实现含有一个隐藏层(以及带 ReLU 和 softmax 激活函数)神经网络。...这些神经网络训练步骤包含前向传播和反向传播,将在 BigQuery 单个SQL查询语句中实现。当它在 BigQuery 运行时,实际上我们正在成百上千台服务器上进行分布式神经网络训练。...听上去很赞,吧? 也就是说,这个有趣项目用于测试 SQLBigQuery 限制,同时从声明性数据角度看待神经网络训练。...BigQuery 执行查询时多项系统资源告急。...在上例所有的中间项都被保留直到最后一个外查询执行。其中有些项如 correct_logprobs 可以早些删除(尽管 SQL 引擎可能会自动执行这类优化)。 多尝试应用用户自定义函数。

2.9K30

拿起Python,防御特朗普Twitter!

在第11,我们告诉Python要使用函数word_tokenize,在第12,我们说要使用nltk.stem.porter模块所有内容。...y打印表明,在第0和第1没有包含索引。 这是因为: 在我们原来句子“data”没有属于class 0单词。 索引为1单词出现在句首,因此它不会出现在目标y。 ? ?...现在我们已经所有语法数据都作为JSON,有无数种方法可以分析它。我们没有在tweet出现时进行分析,而是决定将每条tweet插入到一个BigQuery,然后找出如何分析它。...BigQuery:分析推文中语言趋势 我们创建了一个包含所有tweetBigQuery表,然后运行一些SQL查询来查找语言趋势。下面是BigQuery模式: ?...我们使用google-cloud npm包每条推文插入到表格,只需要几行JavaScript代码: ? 表token是一个巨大JSON字符串。

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主流云数仓性能对比分析

技术上也是压缩存储,缓存执行模型,向量技术处理数据,SQL标准遵循ANSI-2011 SQL,全托管云服务,用户可选择部署在AWS、Azure和GCP上,当然它也支持本地部署。...Amazon Redshift:是市场上第一个原生云数仓服务,MPP、存、按压缩、无索引、动态扩展,SQL语法兼容PostgreSQL,支持存储与计算分离,按小时计费,也可以通过暂停来停止计费。...存储计算分离,存、按小时计费、可通过暂停与恢复来节省成本,SQL兼容SQL Server(可能底层就是SQL Server)。...最佳性能SQL数量:同样,还是Redshift在最多场景性能表现最好,Synapse是第二,但差距已经不大了。而Snowflake和BigQuery在22个场景没有执行时长最短。...Snowflake和BigQuery在市场上宣传一直都是强调其易用性和易管理性(无需DBA),这方面在本次测试没有涉及。

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1 数据库初恋

sql大小写规范 表名、表别名、字段名、字段别名等可以小写 SQL保留字,函数名,绑定变量大写 SELECT name,age FROM student WHERE id="1"; 2 为啥要存储数据...搜索引擎优势比如Elasticsearch、Splunk和Solr采用全文搜索,核心原理为倒排索引 列式数据库 相对于式数据库,数据按照存储,这样可以大量降低系统IO(因为相邻数据类型一样,...主键可以使是一个字段或者多个字段组合,一个数据表主键只能有一个 外键约束 外键确保表与表之间引用完整性。外键可以重复也可以为空。 唯一性约束 字段在表可以使唯一。...ID Age Name 1 18 小蓝 2 19 小林 3 20 小 脏读 小蓝今天想去看看数据库内容,并想把朋友小地增加到数据库,于是操作如下: SQL> BEGINT: SQL> INSERT...选择合适缓存比如redis 经常使用数据放入缓存(内存),提升查询效率。 库级别的优化 主从架构优化读写策略,具体方法请关注系列篇第二节。

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一顿操作猛如虎,涨跌全看特朗普!

在第11,我们告诉Python要使用函数word_tokenize,在第12,我们说要使用nltk.stem.porter模块所有内容。...y打印表明,在第0和第1没有包含索引。这是因为: 在我们原来句子“data”没有属于class 0单词。 索引为1单词出现在句首,因此它不会出现在目标y。...下面是我们NL API请求: 现在我们已经所有语法数据都作为JSON,有无数种方法可以分析它。...BigQuery:分析推文中语言趋势 我们创建了一个包含所有tweetBigQuery表,然后运行一些SQL查询来查找语言趋势。...下面是BigQuery模式: 我们使用google-cloud npm包每条推文插入到表格,只需要几行JavaScript代码: 表token是一个巨大JSON字符串。

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Mysql资料 查询SQL执行顺序

2.ON 应用ON过滤器 虚拟表VT1 应用ON筛选器,ON 逻辑表达式应用到虚拟表 VT1各个,筛选出满足ON 逻辑表达式,生成虚拟表 VT2 。...5.GROUP BY 分组 按GROUP BY子句中/列表虚拟表 VT4唯一组合成为一组,生成虚拟表VT5。...CUBE 和 ROLLUP 区别如下: CUBE 生成结果数据集显示了所选中值所有组合聚合。 ROLLUP 生成结果数据集显示了所选中值某一层次结构聚合。...9.SELECT 选出指定 虚拟表 VT7在SELECT中出现筛选出来,并字段进行处理,计算SELECT子句中表达式,产生虚拟表 VT8。...10.DISTINCT 去重 重复从虚拟表 VT8移除,产生虚拟表 VT9。DISTINCT用来删除重复,只保留唯一

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Calcite parser config介绍

相关配置项都存储在SqlParser.Config这个结构,常见用法如下所示: SqlParser.Config config = SqlParser.config(); String sql...最终,我们就可以一个字符串sql,转换成一个SqlNode,这是一个Calcite抽象语法树代码标识。...,如下所示: //针对使用了引用标识符包围、表名等,进行大小写转换 Config withQuotedCasing(Casing casing); //针对没有引用标识符包围、表名等,进行大小写转换...通过上面的介绍我们可以发现,Calcite提供了比较多配置项组合,可以解析不同SQL方言,还是很强大。...除了parse,Calcite还有一个unparse过程,可以RelNode转换成不同方言sql,后续有时间再做介绍。

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如何管理SQL数据库

如何使用本指南: 本指南采用备忘单格式,包含自包含命令行代码段 跳转到与您要完成任务相关任何部分 当您在本指南命令中看到highlighted text时,请记住,此文本应引用您自己数据库...,它将删除表中保存所有数据,但不会删除或表本身: DELETE FROM table; 更改表数据 使用以下语法更新给定中保存数据。...COUNT(column) FROM table WHERE column=value; 查找平均值 AVG函数用于查找特定保留平均值(在本例为平均值)。..._2 DESC; 使用JOIN子句查询多个表 JOIN子句用于创建组合来自两个或多个表结果集。...INNER JOIN返回两个表具有匹配值所有记录,但不会显示任何没有匹配值记录。 通过使用外部 JOIN子句,可以从两个表一个表返回所有记录,包括在另一个表没有相应匹配值。

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大数据最新技术:快速了解分布式计算:Google Dataflow

每一个元素分别进行指定操作(类似MapReduceMap和Reduce函数,或者SQLWHERE),GroupByKey一个key-value pairsPCollection进行处理,将相同...keypairs group到一起(类似MapReduceShuffle步骤,或者SQLGROUP BY和JOIN)。...此外,用户还可以这些基本操作组合起来定义新transformations。Dataflow本身也提供了一些常用组合transformations,如Count, Top, and Mean。...4.Dashboard: 还可以在developer console中了解流水线每个环节执行情况,每个流程框基本对应着一代码 ?...5.生态系统: BigQuery作为存储系统是Dataflow一个补充,经过Dataflow清洗和处理过数据,可以在BigQuery存下来,同时Dataflow也可以读取BigQuery以进行表连接等操作

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