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加快从云SQL导入BigQuery查询作业的速度

是通过以下几个步骤来实现的：

  1. 使用并行导入：在将数据从云SQL导入到BigQuery时，可以使用并行导入来加快导入速度。通过将数据分成多个文件，并使用多个并行任务同时导入，可以有效地提高导入速度。同时，可以使用BigQuery的并行导入工具或API来实现并行导入。
  2. 优化数据格式：在导入数据之前，可以对数据进行优化，以提高导入速度。例如，可以将数据转换为适合BigQuery的格式，如Parquet或ORC，以减小数据的大小并提高导入性能。
  3. 使用合适的导入选项：在导入数据时，可以选择合适的导入选项来优化导入速度。例如，可以选择合适的导入模式（如增量导入或全量导入），以及合适的导入参数（如并行任务数、导入缓冲区大小等）来提高导入性能。
  4. 使用BigQuery的性能优化功能：BigQuery提供了一些性能优化功能，可以帮助加快导入速度。例如，可以使用BigQuery的自动分区功能来优化数据分区，以提高查询性能。此外，还可以使用BigQuery的数据压缩功能来减小数据的大小，从而提高导入速度。

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  • 腾讯云数据库TencentDB for MySQL：https://cloud.tencent.com/product/cdb
  • 腾讯云数据仓库TencentDB for TDSQL：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
  • 腾讯云大数据分析平台TencentDB for BigQuery：https://cloud.tencent.com/product/bq
相关搜索:如何加快sql查询的执行速度？如何使用OLEDB加快Access DB的SQL查询速度我怎样才能加快这个SQL查询的速度呢？如何加快MySQL数据库中SQL查询的执行速度？如何在MVC C#中加快excel文件导入sql数据库的速度BigQuery联合查询--对云SQL性能的影响是否有一种方法可以预先计算SQL视图以加快从它进行查询的速度？从jobId的BigQuery查询中检索两个月前的SQL查询字符串SQL (BigQuery)：如何使用从另一个查询派生的单个值？SQL视图-从EF获得较慢的结果-在SSMS中手动查询时速度更快从BigQuery查询和使用云存储的结果加载文件的成本有什么不同？当从部署在google云应用引擎中的节点js应用程序进行查询时，Cloud SQL抛出ETIMEDOUT错误
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    Azure Pipeline模板、CircleCI Orbs 以及刚崭露头角的GitHub Actions 可复用工作流，是流水线设计模块化趋势在不同平台上的体现，我们从多个团队收到了好的反馈。...Orbs 是可重复使用的代码片段，可用来自动化重复的流程，进而加快项目的配置，并使其易于与第三方工具集成。...自托管运行器可以完全根据需求进行配置，并安装合适的操作系统以及依赖项，因此流水线的运行速度比使用云供应的运行器要快得多，因为云供应的运行器每次都需要配置。...当你的 GitHub Actions 运行的作业需要访问 GitHub 云运行器主机无法访问的资源，或者依赖于某些特定的操作系统和环境而 GitHub 没有提供时，自托管运行器会很有帮助。...Iceberg 支持现代数据分析操作，如条目级的插入、更新、删除、时间旅行查询、ACID 事务、隐藏式分区和完整模式演化。

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    基于云的Hadoop引擎（例如Amazon EMR和Google Hadoop）使这项工作变得更容易一些，但这些云解决方案对于典型的长时间运行的数据分析(实例)来说并不理想，因为需要花费时间设置虚拟实例并将数据从...BigQuery将为您提供海量的数据存储以容纳您的数据集并提供强大的SQL，如Dremel语言，用于构建分析和报告。...将BigQuery看作您的数据仓库之一，您可以在BigQuery的云存储表中存储数据仓库的快速和慢速变化维度。...这实际上是Dremel和BigQuery擅长的，因为它为您提供了SQL功能，例如子选择(功能)，这些功能在NoSQL类型的存储引擎中通常找不到。...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

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    选择一个数据仓库平台的标准

    许多公司错误地认为DWaaS（数据仓库即服务）在列表中应该较低，因为速度限制是由云访问造成的网络延迟造成的。这导致许多人错误地进行本地部署。...他们发现Redshift是客户典型数据量实时查询速度的最佳选择。 可扩展性 对于大规模增长的公司而言，云中的基础架构可扩展性应该从成本，资源和简单性方面进行衡量。...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。...我们可以使用8节点dc1.large Redshift群集以更低的价格获得更快的速度，每个客户的价格为48美元/天，因此迁移到BigQuery对我们来说不会具有成本效益。...通过利用Panoply的修订历史记录表，用户可以跟踪他们数据仓库中任何数据库行的每一个变化，从而使分析师可以立即使用简单的SQL查询。

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    详细对比后，我建议这样选择云数据仓库

    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。...举例来说，BigQuery 免费提供第一个 TB 级别的查询处理。此外，无服务器的云数据仓库使得分析工作更加简单。...数据以柱状格式存储，以便进行更好的压缩和查询。 云计算替代品比内部部署的数据仓库具有更强的扩展性，速度更快，只需几分钟就能上线，并且总是更新。...该服务能够自动执行、更新元数据，清空和许多其他琐碎的维护任务。伸缩也是自动的，按秒计费。 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。...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。

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    ClickHouse 彪悍发言：云数仓死贵死贵的，Snowflake 这种就不应该成为当前主流！

    传统云数据仓库的局限性日益凸显 传统数据仓库已有多年历史，在设计上主要服务于离线和批量处理时代下的统一内部业务报告，而且大多具有以下特征： 依靠大批量 ETL 作业从源系统中移出数据； 对大表进行大规模...以 Snowflake、BigQuery 及 Redshift 等平台为主导的云数据仓库，大多专为特定类型的重要数据工作负载提供可扩展性、便利性，以及最重要的灵活性与开放性，借此实现数据仓库的现代化改造...为了保持职能竞争力，他们必须加快数据驱动的决策速度，而如果内部数据平台无法满足要求，他们则会提议采用更快、交互式表现更好的第三方工具。...数据科学家对于交互性能同样高度关注，因为查询速度将直接决定他们发布新机器学习模型、构建 AI 新功能的效率。 云数据仓库的短板 在这些场景下，云数据仓库的表现往往令人头痛。...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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