初始PB级数据分析利器Prestodb 什么是prestodb prestodb整体架构 物理执行计划 什么是prestodb prestodb,是facebook开源的一款sql on hadoop系统，是facebook的工程师对hive的查询速度忍无可忍后，下决心开发的一款高性能查询引擎，基于java8编写，其基于page的pipeline技术，使其具有高效的交互式查询性能，并可以高效的控制GC；而其和底层数据源解耦的特性，使其能够对接各类数据源，并具有跨源查询的特性。目前在国内，有京东、美团、同城以
介绍 对于任何人而言，用T-SQL语句来写聚会查询都是工作中重要的一环。我们大家也都很熟悉GROUP BY子句来实现聚合表达式，但是如果打算在一个结果集中包含多种不同的汇总结果，可能会比较麻烦。我将举例展示给大家使用GROUPING SETS操作符来完成这个“混合的结果集”。 或许当我们在打算分析较大规模的数据集时，不知道从何下手，此时处理这种情况最好的方式就是汇总数据，快速的得到一个数据预览。 在T-SQL中，使用GROUP BY子句在一个聚合查询中来汇总需要的数据。这个子句由一组表达式定义的分组
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聚合函数是一类在数据库中用于对多个行进行计算并返回单个结果的函数。它们能够对数据进行汇总、统计和计算，常用于提取有关数据集的摘要信息。聚合函数在 SQL 查询中广泛应用，包括统计总数、平均值、最大值、最小值等。
前言 6月10-11日，2017年SDCC峰会在深圳举行。为期两天的会议邀请业内顶尖的架构师和数据技术专家分享干货实料。来自腾讯TEG架构平台部的Jerome以及数据平台部的Boyce作为演讲嘉宾，分别发表主题为“基于空闲资源的弹性计算实践”以及“StreamSQL实时计算平台的挑战及解决方案”的演讲。本文为演讲者现场PPT及演讲稿整理编辑。 大会介绍 SDCC 2017·深圳站，拥有互联网应用架构实战峰会、大数据技术实战峰会两大峰会，秉承干货实料的内容原则，邀请业内顶尖的架构师和数据技术专家，共话高可用
有一个讲自定义聚合函数入门非常好的例子： https://www.cybertec-postgresql.com/en/writing-your-own-aggregation-functions/
当今信息时代，数据堪称是最宝贵的资源。沿承系列文章，本文对SQL、Pandas和Spark这3个常用的数据处理工具进行对比，主要围绕数据查询的主要操作展开。
Oracle函数 很久之前更新了一篇Oracle的函数博文 http://blog.csdn.net/yangshangwei/article/details/51425458，分析函数并没有包括，这里作为单独的开篇来介绍一下 分析函数
SQL全称Structured Query Language，说人话就是结构化查询语言。毫不夸张地说，它是数据分析必会技能Top1，因为没有哪个初级数据分析师的面试能跨过SQL技能考核这一项的。
严格来说，SQL并不是一门编程语言，只是一个取数工具，与它的原意（结构化查询语言）比较贴切。和很多初学者一样，我学习SQL最大的门槛并非这门语言本身的难易，而是缺乏一个科学有效的学习路径。 我尝试过看书（《Head First SQL》，《SQL必知必会》等系统性的书籍），也在一个月内准备并通过了数据库二级、三级的计算机等级考试，更看过形形色色的SQL题目，然而成效甚微。但是在我进入一家互联网公司实习后，每天都需要写大量的SQL且有大牛细心指导，我在短短几天内就能独立对接SQL需求。
这需要两次遍历表：一次用于分母，一次用于百分比。对于针对大型表的 BI 查询（即：对于大多数 BI 查询），更多的表传递会显著降低性能。
Doris 是分布式、面向交互式查询的分布式数据库，主要部分是 SQL，内部用到 MPP 技术。
PySpark RDD 转换操作(Transformation) 是惰性求值，用于将一个 RDD 转换/更新为另一个。由于RDD本质上是不可变的，转换操作总是创建一个或多个新的RDD而不更新现有的RDD，因此，一系列RDD转换创建了一个RDD谱系（依赖图）。
数据透视表是一个很重要的数据统计操作，最有代表性的当属在Excel中实现（甚至说提及Excel，个人认为其最有用的当属三类：好用的数学函数、便捷的图表制作以及强大的数据透视表功能）。所以，今天本文就围绕数据透视表，介绍一下其在SQL、Pandas和Spark中的基本操作与使用，这也是沿承这一系列的文章之一。
执行计划是 SQL Server 中的一个重要工具，用于分析和优化查询的性能。它提供了关于查询的详细信息，包括查询的执行顺序、使用的索引、连接类型、过滤条件等。
最近博主看完了《SQL进阶教程》这本书，看完后给博主打开了SQL世界的新大门，对于 SQL 的理解不在局限于以前的常规用法。借用其他读者的评论，
关于 SQL 中的 HAVING，相信大家都不陌生，它往往与 GROUP BY 配合使用，为聚合操作指定条件
term是用于精确匹配的，类似于sql语句中的“=”，因为“name”字段用的是standard默认分词器，其会将“张三”分成“张”和“三”，并不会匹配姓名为“张三”的人，而name.keyword可以让其不会进行分词。
可选的HAVING子句出现在FROM子句、可选的WHERE和GROUP BY子句之后，可选的ORDER BY子句之前。
这看上去是个幼稚的问题，但我们还是一步步思考一下。数据以行为粒度存储，最简单的 SQL 语句是 select * from test，拿到的是整个二维表明细，但仅做到这一点远远不够，出于以下两个目的，需要 SQL 提供聚合函数：
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一天，楼主和隔壁小男孩一起坐电梯，中途进来一位高挑的美女，她牵着一条雪白的贵宾犬
版权声明：本文为吴孔云博客原创文章，转载请注明出处并带上链接，谢谢。 https://blog.csdn.net/wkyseo/article/details/52296732
相信大家对SQL都非常熟悉了，可能有些小伙伴会有疑问，算法工程师不是跑模型的吗？还需要学SQL？其实，很有必要！原因大概有以下几点吧：
说回正题，今天我们将介绍两个NL2SQL模型，X-SQL和HydraNet。它俩都来自微软，分别推出于2019年和2020年。X-SQL跟它之前的方案比如SQlNET[2]、SQLOVA[3]都比较像，很有代表性；HydraNet对前人解决问题的大框架做了一些修改，变得更加简洁，也更符合预训练语言模型的使用习惯，应该会给大家一点启发。
今天分享的主题是TDSQL-SQL引擎架构的演进和查询优化实战。今天分享分为四章，分别是：TDSQL简介、SQL引擎简介、SQL引擎查询处理和最佳实践。
为帮助开发者更好地了解和学习分布式数据库技术，2020年3月，腾讯云数据库、云加社区联合腾讯TEG数据库工作组特推出为期3个月的国产数据库专题线上技术沙龙《你想了解的国产数据库秘密，都在这！》，邀请数十位鹅厂资深数据库专家每周二和周四晚上在线深入解读TDSQL、CynosDB/CDB、TBase三款鹅厂自研数据库的核心架构、技术实现原理和最佳实践等。本文将带来直播回顾第四篇《亿级并发丝毫不虚，TDSQL-SQL引擎架构演进与查询实战》。
数字化转型浪潮是现在进行时，在企业数字化转型的过程中，我们看到一个普遍的趋势，企业对“海量、实时、在线”的数据需求变得更加迫切。数字化转型并不是互联网公司的专利，人工智能、大数据、物联网这些技术也不仅仅是互联网公司才会使用。事实证明，越来越多的传统企业正在应用这些新兴技术进行业务的创新。每一项新技术的应用都需要一定的技术积累，互联网公司也许会配备很多工程师来支持一个数据体系架构。但对于传统公司来说也许不具备这样的实力，他们会发现自己很难驾驭大数据技术栈。此外，传统大技术栈已经慢慢开始难以应对日新月异的业务需求和爆炸性的数据增长。企业的很多业务对数据实时性的要求越来越高，比如风控、反欺诈等，更早地识别和阻断风险可以让企业减少损失；在物流行业，更实时的数据让物流企业可以更实时地调配行车路线和各类资源，以达到更好的运营效率；公共服务也会对实时数据产生要求，如果去柜台办理一个业务，需要等很久才能查到刚刚办的上一个流程的数据，这对于用户体验来说是非常糟糕的。
腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙正在火热进行中，3月19日唐颢的分享已经结束，没来得及参与的小伙伴不用担心，以下就是直播的视频和文字回顾。
查询表中name，gender这两列的所有数据，格式为：select+列名，列名，列名+from+表名
UNION将两个或多个查询组合为一个查询，该查询将数据检索到结果中。 由UNION组合的查询可以是由单个SELECT语句组成的简单查询，也可以是复合查询。
其实，sql引擎在执行上述每一步时，都会在内存中形成一张虚拟表，然后对虚拟表进行后续操作，并释放没用的虚拟表的内存，以此类推。
如果 IN 的参数是（1，2，3）这样的值列表时，没啥问题，但如果参数是子查询时，就需要注意了。比如，现在有如下两个表：
那么首先我们的提出为什么我们需要一个扩展统计信息的方式来进行相关的工作，需求在哪里。一般情况下的查询是不需要这样的扩展，而有一些大表，特殊的查询的确有一个更有效的数据收集对于数据查询是更有利的。
在像 Web 服务这样需要快速响应的应用场景中，SQL 的性能直接决定了系统是否可以使用；特别在一些中小型应用中，SQL 性能更是决定服务能否快速响应的唯一标准
在MongoDB中我们可以通过aggregate()函数来完成一些聚合查询，aggregate()函数主要用于处理诸如统计,平均值,求和等，并返回计算后的数据结果。
1. 之前我们所学的都是DDL语句，接下来所学的才是真正的DML语句。 插入数据的sql语句就是insert into table_name (column1, column2, ……) values (data1, data2, ……)，values左边的括号不加时，默认代表对表的所有列进行插入，不忽略任何一列，加上括号时，可以自己指定某些列进行插入，但值得注意的是如果某些列没有default约束，你还将其忽略进行数据插入的话，则插入数据的操作一定会失败。values右边的括号个数表示向表中插入几行的数据，括号中用逗号分隔开来的数据分别一 一对应表中的列字段。
having中可以是普通条件的筛选，也能是聚合函数。而where只能是普通函数，一般情况下，有having可以不写where，把where的筛选放在having里，SQL语句看上去更丝滑。
SQL任务是ODPS中使用最频繁的一类作业,大部分用户开始使用ODPS时要做的第一件事情就是学习怎么写ODPS的SQL。ODPS SQL是一种非常灵活的语言,兼容大部分的SQL92规范,也对大规模计算场景做了一些特别的定制。有些用户写出的SQL让人看了之后茅塞顿开的感觉,也有一些神级用户经常写一些1000多行的SQL,让人看的只想撞墙。本文会介绍一下SQL是如何分析解析,并拆解成分布式飞天任务的一些实现原理。
作为一名数据分析师，平常用的最多的工具是SQL(包括MySQL和Hive SQL等)。对于存储在数据库中的数据，自然用SQL提取会比较方便，但有时我们会处理一些文本数据(txt,csv)，这个时候就不太好用SQL了。Python也是分析师常用的工具之一，尤其pandas更是一个数据分析的利器。虽然二者的语法，原理可能有很大差别，但在实现的功能上，他们有很多相通的地方，这里特进行一个总结，方便大家对比学习~
哈喽各位，本章主要写的是FlinkSQL也是Flink章节的倒数第二篇了，最后还有一篇FlinkCEP，稍后会出，耐心关注哦！好了，进入正题！！！！
好像这个问题应该很好回答，毕竟自己已经写了无数个 SQL 查询了，有一些还很复杂的。还装不了这个逼了？！
我们以往遇到的编程语言基本都是基于二值逻辑的，即逻辑真值只有true和false两个。而 SQL 语言则采用一种特殊的逻辑体系——三值逻辑，逻辑真值除了true和false，还有第三个值unknow，即 “不确定”。三值逻辑经常会给数据分析带来一些意想不到的难题，即使是资深的工程师，有时候也很难避免。
在sharding-jdbc源码之结果合并中已经分析了OrderByStreamResultSetMerger、LimitDecoratorResultSetMerger、IteratorStreamResultSetMerger，查看源码目录下ResultSetMerger的实现类，只剩下GroupByMemoryResultSetMerger和GroupByStreamResultSetMerger两个实现类的分析，接下来根据源码对两者的实现进行剖析；
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