如何在Amazon Redshift查询中选择最近一个季度/最近两个月的数据 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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利用Amazon ML与Amazon Redshift建立二进制分类模型

Amazon ML与Amazon Redshift这套强有力的组合能够帮助大家查询相关事件数据并执行汇聚、加入或者处理等操作，从而为机器学习模型准备好所需的一切数据。...我们在后文中将给出与此相关的部分示例。要顺利完成本次指导教程，大家需要拥有一个AWS账户、一个Kaggle账户（用于下载数据集）、Amazon Redshift集群以及SQL客户端。...如果大家还没有建立过Amazon Redshift集群也完全不必担心，现在可以申请到为期两个月的dw2.large单节点集群免费试用期，这足以支持大家完成本次学习。...具体操作为运行UNLOAD命令对Amazon S3进行相关查询，而后开始培训流程的下一个阶段。在IAM控制台当中创建一个名为AML-Redshift的新角色，而后选择Continue。 ?...下面我们再来看几段示例SELECT查询，了解如何通过修改最大程度利用来自Amazon Redshift数据源的数据： SELECT id, click::int, -- Calculating

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Greenplum性能优化之路 --（一）分区表

表分区是在逻辑上拆分大表的数据提高查询性能，也有利于数据生命周期的管理，这在Greenplum中是可选的。无论是分区表还是非分区表，在Greenplum中，数据都是分散到各个节点上的。...表内数据是否具有生命周期：通常数仓中的数据不可能一直存放，一般都会有一定的生命周期，比如最近一年等，这里就涉及到对旧数据的管理，如果有分区表，就很容易删除旧的数据，或者将旧的数据归档到对象存储等更为廉价的存储介质上...，都有一个特性，就是分区会不断往前滚动，比如一个按天分区，保存最近10天的分区表，每到新一天，就会要删除10天前的分表表，并且创建一个新的分区表容纳最新的数据。...ORCA是支持动态分区消除的，但是分区的选择并不会打印在执行计划中。...但是涉及到数据生命周期管理，Redshift通常的做法是每个分区创建不同的表，而在所有表的基础上创建一个视图来管理这些表，仿造出一个分区的特性，这无疑是低效的。

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Greenplum性能优化之路 --（一）分区表

表分区是在逻辑上拆分大表的数据提高查询性能，也有利于数据生命周期的管理，这在Greenplum中是可选的。无论是分区表还是非分区表，在Greenplum中，数据都是分散到各个节点上的。...表内数据是否具有生命周期：通常数仓中的数据不可能一直存放，一般都会有一定的生命周期，比如最近一年等，这里就涉及到对旧数据的管理，如果有分区表，就很容易删除旧的数据，或者将旧的数据归档到对象存储等更为廉价的存储介质上...，都有一个特性，就是分区会不断往前滚动，比如一个按天分区，保存最近10天的分区表，每到新一天，就会要删除10天前的分表表，并且创建一个新的分区表容纳最新的数据。...ORCA是支持动态分区消除的，但是分区的选择并不会打印在执行计划中。...但是涉及到数据生命周期管理，Redshift通常的做法是每个分区创建不同的表，而在所有表的基础上创建一个视图来管理这些表，仿造出一个分区的特性，这无疑是低效的。

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主流云数仓性能对比分析

最近随着Snowflake上市后市值的暴增（目前700亿美金左右），整个市场对原生云数仓都关注起来。...Amazon Redshift：是市场上第一个原生云数仓服务，MPP、列存、按列压缩、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。...Google BigQuery：源于Google的Dremel技术，无索引、Serverless技术、动态调整计算与存储资源，存储按非压缩数据量来计费，计算按照查询使用的slot来计费。...测试场景与数据规模本次测试场景选取的是30TB的TPC-H，比较有趣的是在2019年的benchmark中GigaOM选取的是30TB的TPC-DS。...本次测试采用的TPC-H模型可能是为了迁就Actian而选择，相对简单，无法完全反映真实环境中的各种复杂负载和ad-hoc查询，另外5并发也相对较低。

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投稿 | 云端数据简报：大数据向云端过渡

在最近 15 个月，Tableau Online 客户的云端数据源连接数量增加了 28%。2015 年 1 月，云端部署和本地部署的数据源连接数量之比为 55-45。...Amazon Redshift 和 Google BigQuery 之类云端原生数据源的连接正在获得更多市场份额。2014 年年初，此类连接仅占 Tableau Online 连接总数的 12%。...到 2016 年第一季度，云端部署的混合数据源在连接中的份额增加到了 60%。重要结论为了构建成功的数据战略，组织需要理解并考虑大数据世界正在发生的变化。...高德纳 (Gartner) 最近预计，到 2018 年前，这些混合产品与服务将成为标准。针对正在向云端转移的企业，混合已经成为了标准。 3. 数据存储正在传统的数据库和数据仓库概念之外快速扩展。...为了从突飞猛进的创新中获益，企业正在构建以灵活性和选择性为最高标准的数据流程。

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AWS的湖仓一体使用哪种数据湖格式进行衔接？

现在您可以使用Amazon Redshift查询Amazon S3 数据湖中Apache Hudi/Delta Lake表数据。...Amazon Redshift Spectrum作为Amazon Redshift的特性可以允许您直接从Redshift集群中查询S3数据湖，而无需先将数据加载到其中，从而最大限度地缩短了洞察数据价值时间...Redshift Spectrum还支持查询具有复杂嵌套数据类型（如struct、array或map）。...要查询Apache Hudi的Copy-On-Write（CoW）格式的数据，可以使用Amazon Redshift-Spectrum外表。...当创建引用Hudi CoW格式数据的外表后，将外表中的每一列映射到Hudi数据中的列。映射是按列完成的。

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「数据仓库技术」怎么选择现代数据仓库

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。...在一次查询中同时处理大约100TB的数据之前，Redshift的规模非常大。Redshift集群的计算能力将始终依赖于集群中的节点数，这与其他一些数据仓库选项不同。...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。...频谱定价:您只需为查询Amazon S3时扫描的字节付费。保留实例定价:如果您确信您将在Redshift上运行至少几年，那么通过选择保留实例定价，您可以比按需定价节省75%。...结论我们通常向客户提供的关于选择数据仓库的一般建议如下: 当数据总量远小于1TB，每个分析表的行数远小于500M，并且整个数据库可以容纳到一个节点时，使用索引优化的RDBMS(如Postgres、MySQL

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应“云”而生，“智能湖仓”如何成为构建数据能力的最优解？

这时，一个新的设想打开了人们的视野，假设有那么一片洼地，把所有数据先蓄积到里面，然后通过有效的工具进行查询和处理，这便是数据湖。...早在2017年，Redshift就已经实现湖和仓的融合，Redshift Spectrum可以直接查询在S3上开放格式的数据，当然也可以将数据写入到湖中，实现了数据仓库和数据湖的数据无缝流转。...2018年，纳斯达克选择在Amazon S3上构建新的数据湖，这使该公司能够将计算和存储分开，并独立扩展每项功能。...因此，纳斯达克开始使用Amazon Redshift Spectrum，这是一项赋能智能湖仓架构的功能，可以直接查询数据仓库和Amazon S3数据湖中的数据。...此外，通过优化其数据仓库，纳斯达克运行Amazon Redshift查询的速度加快了32%。

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数据仓库分类及应用

通过对销售记录进行清洗和整理，并将其存储在一个关系型数据仓库中，该公司可以通过运行SQL查询来获取过去几年中每个季度的产品销售额。...这些信息可以帮助管理层更好地理解市场趋势，并据此制定更有效的营销策略。多维数据仓库：加速分析多维数据仓库采用了多维模型（如星型模式或雪花模式）来组织数据，通过预计算汇总表的方式提高了查询性能。...列式数据仓库：优化查询效率列式数据仓库将数据按列而非行存储，这种存储方式非常适合数据分析中的聚合查询。由于列式存储可以显著减少磁盘I/O操作，因此能够大幅提升查询性能。...例如，Amazon Redshift和Google BigQuery就是利用这一技术的典型例子。示例：列式数据仓库的应用一家电商网站希望分析其客户的购买行为。...通过采用云数据仓库服务（如Amazon Redshift或Google BigQuery），该公司可以根据业务增长动态扩展其数据存储和处理能力，避免了初期投入大量资金购买硬件设备的风险。

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为什么实时数仓不可代替？

比如公司要求每天出一个当日用户访问的流量报表，然后将结果输出到业务数据库中供业务部门查阅，或者是支撑领导每天上午的统计决策，这一类需求基于上述数据分层架构，选择构建离线数据仓库即可完成。...能够帮助我们分析所有的数据 Amazon Redshift对不同数据来源的普适性较好，可以针对操作性数据库完成实时数据查询；与第三方数据的数据市场进行良好的数据共享；可以连接商业智能类的数据应用，实现对大数据的实时分析和可视化...另外，为了应对产品建议、欺诈预防以及客户流失等应用场景中的实时智能需求，亚马逊专门设计了Amazon Redshift ML 架构为用户提供支撑。...简单点说就是可以使用AMAZON SageMaker的SQL查询轻松创建和训练ML模型，并且覆盖了有监督训练和无监督训练，可以完成模型的自动预处理、创建、训练，并在Amazon Redshift中本地部署推理模型...，选择一个好的产品架构，迅速地与自身的特有业务相结合，自身业务的数据与智慧赋能，也会快速地上升一个新台阶。

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架构细节 | 看看 Medium 的开发团队用了哪些技术？

我们的理念就是接触的方面越多，对团队的锻炼越大。更多关于团队的理念见此。在工作组织方面，我们有着很大的自由度，当然作为一个公司组成，我们还是有季度目标的，并且鼓励敏捷开发模式。...目前我们开始在存储新数据上使用Amazon Aurora，它可以提供更灵活的查询和过滤功能。我们使用Neo4J存储Medium网络中实体之间的关系，运行在有两个副本的主节点上。...数据平台早期我们对数据非常渴望，不断尝试数据分析框架来辅助商业和产品决策。最近我们则是利用同样的框架来反馈产品系统，支持Explore等数据驱动功能。...我们采用Amazon Redshift作为数据仓库，为生产工具提供可变存储和处理系统。...我们持续将诸如用户和文章等核心数据从Dynamo导入Redshift，还将诸如文章被浏览被滚动等event日志从S3导入Redshift。任务通过一个内部调度和监控工具Conduit调度。

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印尼医疗龙头企业Halodoc的数据平台转型之路：数据平台V1.0

来自各种来源的所有数据首先转储到各种 S3 存储桶中，然后再加载到 Redshift（我们的数据仓库）中，S3 中的数据也充当备份，以防任何 ETL 作业失败。...• Amazon Redshift：我们使用 Amazon 的 Redshift 作为集中式数据仓库，包含一个六节点 Redshift 集群，数据以有规律的节奏从各种来源流入，Amazon Redshift...Metabase • Metabase 是一个简单的开源工具，可供公司中的每个人提问和可视化数据。...• 所有用于监控实时指标（如商家取消、医生取消等）的实时仪表板都在 Kibana 中创建。 • 客户支持和运营团队依靠这些仪表板做出及时的决策。...总结在这篇博客中总结了Halodoc的数据平台，从不同来源的数据到各种可视化工具，我们在选择这些工具时的思考过程，维护和运行此基础设施是一项艰巨的任务，我们不断挑战自己以保持基础设施简单并更有效地解决问题

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数据湖火了，那数据仓库怎么办？

而 AWS 还提供了交互式查询方式可以直接查询 S3 中的数据，Amazon Athena 便是一种交互式查询服务。...它可以使用标准 SQL 分析 Amazon S3 中的数据，Athena 简单易用，只需指向开发者存储在 S3 中的数据，定义架构即可开始查询，它无需执行复杂的 ETL 作业来为数据分析做准备，开发者可以轻松实现分析大规模数据集...Amazon Redshift 和数据湖之间的无缝互操作性 AWS Lake House 模型中 Redshift 作为首选的转换引擎，实现了高效地加载、转换和扩充数据。...Amazon Redshift Spectrum 是 Amazon Redshift 的一项功能，（提示：避免到 console 中搜索 spectrum）AWS 选择开发者熟悉的 SQL 语言，也旨在帮助更多开发者轻松实现查询数据...Amazon Redshift 支撑了其数据仓库和数据湖中查询实时数据，见证了数据 PB 级的快速增长。同时帮助 FOX 公司在保持成本不变的情况下，工作负载提升了 10 倍。

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Amazon云计算AWS（四）

弹性MapReduce中的实例被划分成两个安全组：一个是主节点安全组，另一个是从节点安全组。...（九）数据仓库服务Redshift Amazon Redshift是一种完全托管的PB级数据仓库服务，费用不到大多数其他数据仓库解决方案成本的十分之一,降低数据仓库的成本。...与传统的数据仓库和数据库相比，Redshift具有如下特点。Redshift采用了列式数据存储，更加适用于数据仓库存储及分析。在数据仓库中，查询会涉及对大型数据集进行聚合。...Redshift采用了多种压缩技术，并对加载的数据自动选择最合适的压缩方案，从而实现更好的压缩效果。Redshift具有大规模并行处理的能力。...SmugMug已经将所有的数据从传统的数据中心中迁入S3中。SmugMug还采用了EC2进行照片处理，并采用Amazon CloudSearch来支持用户在数十亿照片和视频中搜索。

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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。...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。Redshift 数据仓库服务是更广泛的亚马逊网络服务（Amazon Web Services，AWS）生态系统的一部分，提供了多种特性。...公司需要知道估算自己每个月要整合、存储和分析多少数据，以此来估计成本。基于这些，IT 团队就可以选择一个价格最合理的的云数据仓库提供商。 Redshift 根据你的集群中节点类型和数量提供按需定价。...根据他们的需求，IT 团队应确保他们选择的提供商提供存储和查询相关数据类型的最佳基础设施。可扩展性选择提供商时，企业要考虑的另一个因素是存储和性能的可扩展性。

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关于数据湖架构、战略和分析的8大错误认知

以Amazon的Athena为例，Athena不是一个数据仓库软件，而是一个基于开源FaceBook Presto开发的按需查询引擎，它将按需提供“计算”资源查询数据作为一项服务来提供。...Amazon的Redshift Spectrum和Athena一样可以查询数据湖中的数据，利用的是从一个Redshift集群中分离出来的计算资源。...可以通过Athena这类的查询引擎或者像Redshift、BigQuery、Snowflake等“仓库”来查询数据湖数据内容，这些服务提供计算资源，而不是提供一个数据湖。...数据处理可能发生在Tableau或PowerBi之类的分析工具中，也有可能发生在加载数据到数仓（如Snowflake、Redshift和BigQuery）的应用程序中。...例如，查询引擎可以有一个表级和列级数据的访问控制机制。此外，数据处理工具（如Tableau或Power BI）也可以对数据湖中的数据设置访问控制。

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knexjs操作数据库

a "batteries included" SQL query builder for Postgres, MSSQL, MySQL, MariaDB, SQLite3, Oracle, and Amazon...Redshift designed to be flexible, portable, and fun to use....没什么要说的，就是操作数据库 mysql('mpArticle').orderBy('id','desc').limit(1) //查找最近一条记录 mysql('mpArticle').insert(...postdata) //插入数据库 mysql('user').where('wx_openid', user.wx_openid).count('wx_openid as i') //判断数据是否存在...mysql('usefulTel').select('company_pic') //查询筛选 mysql('user').update('user_phone', movecar.user_phone

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MySQL HeatWave Lakehouse

MySQL HeatWave扩展到MySQL HeatWave Lakehouse，让用户能够处理和查询保存在云对象存储中的数百TB使用文件格式的数据，如CSV、Parquet和Aurora/Redshift...400 TB TPC-H基准测试证明MySQL HeatWave Lakehouse的查询性能比Snowflake快17倍，比Amazon Redshift快6倍。...如果没有相关经验，用户通常会选择保守的数据类型和大小，这会造成浪费或无法达到最优的查询性能(例如，对所有类型使用varchar)。...4小时内向对象存储中加载400TB数据通过一个完全透明的、公开的400 TB TPC-H*基准测试，MySQL HeatWave Lakehouse的加载性能比Amazon Redshift快8倍，...400 TB TPC-H基准测试所示，MySQL HeatWave Lakehouse的查询性能为比Snowflake快17倍，比Amazon Redshift快6倍。

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数字化转型案例：Club Factory如何用云计算服务一亿全球用户群

在Club Factory诞生前，嘉云数据的主打产品为爆款易，这是一个SaaS数据智能平台，帮助供应商根据工厂和库存数据做出决策。...所有原始数据都在Amazon S3中，一个单一的事实来源，不同的团队可以用不同的分析服务或者技术，对同一份数据进行处理，比如BI用到数据仓库Amazon Redshift Spectrum大规模并行对存在...Amazon S3结构化和半结构化数据有效地查询和检索，而不必将数据加载到 Amazon Redshift表中，而批处理以及流处理场景会用到Amazon EMR，通过EMRFS直接对Amazon S3上的数据进行分析...海量丰富的商品数据，为用户带来了多样的购物选择的同时，提供了更多的感官体验；基于海量用户行为数据，搭建多维度立体清晰用户画像。用户浏览和购买的商品越多，系统对用户偏好就越了解。...比如商品图片信息的浏览，一方面通过Amazon S3自动同步到本地，同时也可通过CDN自动同步到离用户最近的边缘站点。

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没必要非得固守纯向量数据库！专访亚马逊云科技数据库负责人

在我们执行插入、更新、删除等标准数据库操作时，数据其实就开始了流通和变化。数据要么进入 RedShift，要么移动到使用端。接下来是把数据湖治理好。因此，我们最近才公布了 Data Zone 数据区。...我们这次着力宣传的一个例子就是：我们把所有用户文档同大语言模型相结合，这样用户就能随意用自然语言询问相关问题，Amazon Q 则会根据文档信息给出建议和相应的详尽操作步骤。...然后在这 40 个维度上，vss 的作用就是在不同的维度间寻找最近邻。这就是我们想要向核心数据库中添加的功能，即快速执行 vss 查找的能力。这就是召回率，它是个介于 0 和 1 之间的数字。...从 Amazon.com 的角度来看，前一个级别的实例就是配送中心库存。核对我们配送中心里的每种产品还有多少库存，再把这些数据转移到数据湖中，这就是零 ETL 起效的部分。...Redshift 是一种作为数据仓库的并行列式数据库。那么未来，是不是人们会更多把数据传送到数据湖中？而不再大量使用列式数据库那样的数据仓库？

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