我们将一半的数据和处理从 Teradata 系统迁移到了 Google Cloud Platform 的 BigQuery 上。...DDL（数据定义语言）和 SQL 转换 因为我们要使用新技术将数据用户带到云端，我们希望减轻从 Teradata 过渡到 BigQuery 的阵痛。...它的转译器让我们可以在 BigQuery 中创建 DDL，并使用该模式（schema）将 DML 和用户 SQL 从 Teradata 风味转为 BigQuery。...同样，在复制到 BigQuery 之前，必须修剪源系统中的字符串值，才能让使用相等运算符的查询返回与 Teradata 相同的结果。 数据加载：一次性加载到 BigQuery 是非常简单的。...干运行和湿运行 干运行，指的是没有数据的执行，可以确保变换的查询没有语法错误。如果干运行成功，我们会将数据加载到表中并要求用户进行湿运行。湿运行是一次性执行，用来测试结果集是否全部正确。
后来的JOOQ和Ebean，基本上继承了QueryDSL的思路，Ebean基本上还是JPA风格的ORM框架，虽然也支持SQL，但不清楚其DSL特性是否支持SQL语句编写，在官网上看到的例子都是用于构造JPQL...和Ebean，需要了解复杂的JPA概念和各种奇异的限制，JOOQ编写的就是普通的SQL语句，只是把查询结果填充到实体类中（严格说JOOQ没有实体类，只是自动生成的Record对象），JOOQ甚至不一定要把结果转换为实体类...，可以让开发人员按照字段取得结果的值，相对于JDBC，JOOQ会把结果值转换为合适的Java类型，用起来比JDBC更简单。...JOOQ的DSL很大一部分是通用的，例如分页查询中，Mysql的limit/offset关键字是很方便的描述方式，但Oracle和SQLServer的SQL不支持，如果我们用JOOQ的DSL的limit...和offset方法构造SQL语句，不修改移植到不支持limit/offset的Oracle和SQLServer上，我们会发现这些语句还能正常使用，因为JOOQ会把limit/offset转换成等价的目标数据库的
- ETL (Extract, Transform, Load)：数据抽取、转换和加载的过程，负责从源系统中提取数据，转换成统一格式，并加载到数据仓库中。...数据仓库在数字化时代扮演着关键角色，它帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，支持数据驱动的决策制定，提升业务洞察力和竞争力。...数据仓库技术栈涵盖了从数据收集、存储、处理、分析到最终呈现的整个链条上的各种技术和工具。以下是一些构建数据仓库时常见的技术栈组成部分： 1....- 数据仓库系统: Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake, Teradata等，为大规模数据分析优化。...数据处理与转换（Transform） - Apache Spark: 提供高性能的数据处理能力，支持批处理和实时流处理。
这个新增选项支持在 Hive 中使用类 SQI 查询语言 HiveQL 对 BigQuery 进行读写。...该连接器支持使用 MapReduce 和 Tez 执行引擎进行查询，在 Hive 中创建和删除 BigQuery 表，以及将 BigQuery 和 BigLake 表与 Hive 表进行连接。...它还支持使用 Storage Read API 流和 Apache Arrow 格式从 BigQuery 表中快速读取数据。...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，可以将 Hive 查询转换为 BigQuery 特有的兼容...但是，开发人员仍然可以使用 BigQuery 支持的时间单位列分区选项和摄入时间分区选项。 感兴趣的读者，可以从 GitHub 上获取该连接器。
但是，从Panoply和Periscope数据分析的角度来看，在集群适当优化时，与BigQuery相比，Redshift显示出极具竞争力的定价： “每查询7美分，每位客户的成本大约为70美元。...Panoply分析显示，使用BigQuery估算查询和数据量成本非常复杂。...例如，Snowflake通过不同的虚拟仓库支持同时用户的查询。...这就是Panoply遵循ELT流程的原因，即所有原始数据都可即时实时获取，并且转换在查询时异步发生。这使得Panoply既是数据湖泊也是数据仓库，允许用户持续和实时访问其原始数据。...这意味着他们可以实时迭代他们的转换，并且更新也立即应用于新插入的数据。最后，通过Panoply UI控制台还可以进行自定义的高级转换，只需几分钟即可完成设置和运行。 支持的数据类型 仔细考虑你的需求。
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中的数据。 在这篇文章中，我们将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: 将tb级的数据从Postgres加载到BigQuery Postgres、MySQL、MSSQL和许多其他RDBMS的最佳点是在分析中涉及到高达1TB的数据。...本地和云 要评估的另一个重要方面是，是否有专门用于数据库维护、支持和修复的资源(如果有的话)。这一方面在比较中起着重要的作用。...ETL vs ELT:考虑到数据仓库的发展 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。
JDBC ResultSet模拟数据库游标，它本质上是指向服务器上的集合的指针，可以定位在任何地方，即通过ResultSet.absolute(50)（记住从1开始计数）到第50个记录。...查询的明显补充，但正如我在第1节中所示，您也可以从JDBC结果中获得免费导出！...2 1 Animal Farm 只需将结果集的上述文本表示用Result.fetchFromTXT(String)导入到实际的jOOQ Result中，您就可以继续在jOOQ上运行...您可以轻松地测试服务是否产生上述表单的预期结果。 我们来谈谈mocking....... 4. Mocking JDBC 有时，mocking很酷。...jOOQ可以使用其API表示的每个SQL功能以及它可以在数据库之间进行模拟的功能都将受到支持！
译者微博：@从流域到海域 译者博客：blog.csdn.net/solo95 BigQuery：云中的数据仓库 近年来，随着大数据革命的进行，如云计算，NoSQL，Columnar商店和虚拟化等技术都发生了很多变化...当您从运营数据存储中创建周期性的固定时间点快照时，(使用)SCD模型很常见。例如，季度销售数据总是以某种时间戳或日期维度插入到DW表中。...但是，对于Dremel来说，考虑到Dremel查询扩展的方式以及它们不依赖索引的事实，这不算是问题。...但是，通过充分利用Dremel的强大功能，只需在本地ETL引擎检测到更改时插入新记录而不终止现有的当前记录，即可在BigQuery中支持FCD。...利用我们的实时和可批量处理ETL引擎，我们可以将快速或缓慢移动的维度数据转换为无限容量的BigQuery表格，并允许您运行实时的SQL Dremel查询，以实现可扩展的富(文本)报告(rich reporting
，允许利用数据跳过对于所有数据集，无论它们是否执行布局优化程序（如聚类）。...数据跳过支持标准函数（以及一些常用表达式），允许您将常用标准转换应用于查询过滤器中列的原始数据。...• 现在通过timestamp as of语法支持时间旅行查询。（仅限 Spark 3.2+） • 添加CALL命令以支持在 Hudi 表上调用更多操作。...Google BigQuery集成 在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。...迁移指南 Bundle使用更新 不再正式支持 3.0.x 的 Spark Bundle包。鼓励用户升级到 Spark 3.2 或 3.1。
谷歌云平台支持许多数据库平台即服务(dbPaaS)产品，从第三方提供商的产品的完全管理版本到它自己的产品，如Cloud SQL、Cloud Spanner、Cloud Bigtable、BigQuery...大多数产品都是无服务器的，谷歌的Colossus数据存储提供了一个通用的数据框架，支持Spanner和BigQuery之间的联邦查询等特性。...MaxScale提供了一个SQL代理来自动将查询路由到适当的存储引擎，支持全方位的功能。...其外部表通过开放标准支持外部数据访问，希望供应商在未来继续增加对其他开放数据标准的支持。 ❖ Teradata Teradata，领导者象限厂商。作为数据分析领域的老牌厂商，它的表现一直很稳定。...在云端策略方面，Teradata以一致性的方式提供跨云、Teradata自有云及本地化交付。 优势 数据结构定位：Teradata具有多年关系数据库经验和网格查询能力。
数据库、OpenID、LDAP、OAuth、REMOTE_USER、…)； 通过SQLAlchemy与大多数基于SQL语言的RDBMS集成； 与Druid.io的深度集成； 有一个亮点，Superset支持...sql查询，这太方便了，Tableau似乎不可以。...使用SQL Lab查询和可视化数据： 你可以导入csv等文本文件，并连接数据库。...Superset支持的数据库： MySQL Oracle PostgreSQL Presto Snowflake SQLite SQL Server Teradata Vertica Hana Amazon...Redshift Apache Drill Apache Druid Apache Hive Apache Impala Apache Kylin Apache Pinot Apache Spark SQL BigQuery
6.1.BigQuery 导出 为了从 BigQuery 导出数据，我们依赖于计划查询及其导出到 GCS 的能力。 我们发现每日表将在格林尼治标准时间下午 4 点左右创建前一天的表。...因此，每次运行导出时，我们都会导出从now-75mins到now-15mins的所有行。如下图所示： 该计划查询如下所示。...8.2.查询性能 GA4 的 BigQuery 导出服务不支持历史数据导出。...9.可视化 ClickHouse 支持从 Tableau 到 QuickSight 的各种可视化工具。对于我们的内部数据仓库，我们使用 Superset 和官方 ClickHouse 连接器。...最后，认识到并不是每个人都对 SQL 感到满意，并且本着一切都需要生成人工智能才能变得很酷且值得做的精神，我决定衍生一个副项目，看看我们是否可以通过自然语言回答 Google Analytics 问题。
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中，是理解数据的关键。 此外，通过存储在仓库中的有价值的数据，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。...用户可以使用 SQL 或者其他商业智能和机器学习工具来查询半结构化数据。Snowflake 还支持 XML、JSON、Avro 等文档存储格式的本地支持。...这项服务可以处理各种大小的数据集，从数千兆字节到一百万兆字节甚至或更大。 在上传数据和分析之前，用户先启动一组节点，然后进行配置。...从 T-SQL、Python 到 Scala 和 .NET，用户可以在 Azure Synapse Analytics 中使用各种语言来分析数据。...从 Redshift 和 BigQuery 到 Azure 和 Snowflake，团队可以使用各种云数据仓库，但是找到最适合自己需求的服务是一项具有挑战性的任务。
数据生态系统的演变 数据生态的演变，经历了从大型机到关系数据库，再到传统数据仓库，再到早期的云提供商的过程。...在过去十年里，像 Snowflake 这样的厂商推动了整个行业的现代化，打破了以往高度依赖封闭且专有的自我管理型部署生态（主要由甲骨文、Teradata 等提供）的传统。...于是乎，组织往往面临着性能不佳（响应时间从数十秒到几分钟不等，无法做到亚秒甚至是毫秒级响应）、成本飙升（通常是替代方案的 3 到 5 倍）以及查询并发性过低（不适合对接外部应用）等现实难题。...电子商务与零售分析， 涵盖整个零售生命周期——从营销到库存、再到销售活动和商品配送，全程实现对数据的长期跟踪与交互式查询，并主动提出物流运营的优化方法。...最终，云数据仓库只能通过成本方面的过度投入来暴力解决服务延迟、工作负载交互等需求——要么为 Snowflake 中的物化视图等高级功能支付更多费用，要么投入更多算力资源来加快 BigQuery 中的查询处理
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