题目部分 如何在Oracle中写操作系统文件，如写日志？ 答案部分 可以利用UTL_FILE包，但是，在此之前，要注意设置好UTL_FILE_DIR初始化参数。...image.png 其它常见问题如下表所示： 问题 答案 Oracle中哪个包可以获取环境变量的值？ 可以通过DBMS_SYSTEM.GET_ENV来获取环境变量的当前生效值。...在CLIENT_INFO列中存放程序的客户端信息；MODULE列存放主程序名，如包的名称；ACTION列存放程序包中的过程名。该包不仅提供了设置这些列值的过程，还提供了返回这些列值的过程。...如何在存储过程中暂停指定时间？ DBMS_LOCK包的SLEEP过程。例如：“DBMS_LOCK.SLEEP(5);”表示暂停5秒。 DBMS_OUTPUT提示缓冲区不够，怎么增加？...如何在Oracle中写操作系统文件，如写日志？ 可以利用UTL_FILE包，但是，在此之前，要注意设置好UTL_FILE_DIR初始化参数。
在我们的案例中，我们需要开发一个简单的 Kafka 生产者，它负责查询数据，并保证不丢失数据，然后将数据流到 Kafka，以及另一个消费者，它负责将数据发送到 BigQuery，如下图所示。 ?...我们为数据表准备了新的 schema，使用序列 ID 作为主键，并将数据按月份进行分区。对大表进行分区，我们就能够备份旧分区，并在不再需要这些分区时将其删除，回收一些空间。...当然，为了将旧数据迁移到新表中，你需要有足够的空闲可用空间。不过，在我们的案例中，我们在迁移过程中不断地备份和删除旧分区，确保有足够的空间来存储新数据。 ?...将数据流到分区表中 通过整理数据来回收存储空间 在将数据流到 BigQuery 之后，我们就可以轻松地对整个数据集进行分析，并验证一些新的想法，比如减少数据库中表所占用的空间。...其中一个想法是验证不同类型的数据是如何在表中分布的。后来发现，几乎 90% 的数据是没有必要存在的，所以我们决定对数据进行整理。
在我们的案例中，我们需要开发一个简单的 Kafka 生产者，它负责查询数据，并保证不丢失数据，然后将数据流到 Kafka，以及另一个消费者，它负责将数据发送到 BigQuery，如下图所示。...我们为数据表准备了新的 schema，使用序列 ID 作为主键，并将数据按月份进行分区。对大表进行分区，我们就能够备份旧分区，并在不再需要这些分区时将其删除，回收一些空间。...当然，为了将旧数据迁移到新表中，你需要有足够的空闲可用空间。不过，在我们的案例中，我们在迁移过程中不断地备份和删除旧分区，确保有足够的空间来存储新数据。...将数据流到分区表中 通过整理数据来回收存储空间 在将数据流到 BigQuery 之后，我们就可以轻松地对整个数据集进行分析，并验证一些新的想法，比如减少数据库中表所占用的空间。...其中一个想法是验证不同类型的数据是如何在表中分布的。后来发现，几乎 90% 的数据是没有必要存在的，所以我们决定对数据进行整理。
在 SQL 中，可以使用聚合函数来计算数据的总和、平均值和数量。以下是一些常用的聚合函数的示例： SUM 函数：计算指定列的总和。...SELECT MAX(column_name) FROM table_name; 注意：这些聚合函数可以与其他 SQL 查询语句一起使用，例如 WHERE 子句来过滤数据，或者 GROUP BY 子句来分组计算
当查询负载超出集群承载能力时，大型查询和临时聚合任务则转交 BigQuery 处理。...过去一年，我们已观察到查询引擎领域的快速进化，后续也将持续评估更优方案，保持架构的技术前沿性与成本可控性。...3.3.2 复杂聚合的实验探索（图 3，在复杂聚合查询场景中，Trino 与 StarRocks 在不同集群配置下的基准测试对比结果。）...在本轮测试中，数据集扩展至 2.85 TB，查询包含 SUM、COUNT、GROUP BY 等聚合操作，并叠加数组与日期范围过滤条件。测试结果如下：StarRocks：在复杂聚合负载下表现出色。...在本系列的下一篇中，我们将聚焦架构落地实践，包括如何基于对象存储部署 Apache Iceberg，以及如何优化 StarRocks 实现多环境支持（如本地部署等）。
Google Cloud 接入以太坊 虽然以太坊上的应用包含可以随机访问函数的 API，如：检查交易状态、查找钱包－交易关系、检查钱包余额等。...但是，在这些应用中，并不存在能够轻松访问区块链数据的 API 端点，除此之外，这些应用中也不存在查看聚合区块链数据的 API 端点。...下图是18年上半年以太币的日常记录交易量和平均交易成本： 在公司的业务决策中，如上图这样的可视化服务（或基础数据库查询）就显得尤为重要，比如：为平衡资产负债表，应优先改进以太坊架构（比如是否准备更新），...下图是截止到2018年8月2日，Data Studio 上的数据可视化结果： 从上表中我们可以看出：2017年9月13日，$ OMG接收者数量大幅增加，而发送者数量则无异常变化，为什么出现这样的情况？...线条的长度与Token的转移量成正比，Token转移量越大，图表中的钱包就越紧密。 Token地址之间的转移将会聚合在一个组中，从而与其他组区分开来。
所有的计算操作（如聚合和连接）仍然由 Hive 的执行引擎处理，连接器则管理所有与 BigQuery 数据层的交互，而不管底层数据是存储在 BigQuery 本地存储中，还是通过 BigLake 连接存储在云存储桶中...BigQuery 是谷歌云提供的无服务器数据仓库，支持对海量数据集进行可扩展的查询。为了确保数据的一致性和可靠性，这次发布的开源连接器使用 Hive 的元数据来表示 BigQuery 中存储的表。...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。...图片来源：谷歌数据分析博客 根据谷歌云的说法，Hive-BigQuery 连接器可以在以下场景中为企业提供帮助：确保迁移过程中操作的连续性，将 BigQuery 用于需要数据仓库子集的需求，或者保有一个完整的开源软件技术栈
批处理组件源是 Hadoop 日志，如客户端事件、时间线事件和 Tweet 事件，这些都是存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）上的。...这会在操作过程中造成事件丢失，从而导致 Nighthawk 存储中的聚合计数不准确。...我们通过同时将数据写入 BigQuery 并连续查询重复的百分比，结果表明了高重复数据删除的准确性，如下所述。最后，向 Bigtable 中写入包含查询键的聚合计数。...此外，新架构中没有批处理组件，所以它简化了设计，降低了旧架构中存在的计算成本。 表 1：新旧架构的系统性能比较。 聚合计数验证 我们将计数验证过程分成两个步骤。...第二步，我们创建了一个验证工作流，在这个工作流中，我们将重复数据删除的和汇总的数据导出到 BigQuery，并将原始 TSAR 批处理管道产生的数据从 Twitter 数据中心加载到谷歌云上的 BigQuery
这些年，企业能接触到的数据来源越来越多，格式也五花八门：数据库、网站、SaaS 应用、各种分析工具……可问题是，数据都东一堆西一堆地放着，想把里面的价值抠出来可不容易，尤其是想用来做更聪明的业务决策时。...一般用数据仓库（像 Ggle BigQuery、Amazn Redshift）或者数据湖。仓库可以在云上，也能自己在机房搭。数据湖是专门用来放那些还没清理、没结构化的“原始数据”。为什么要用 ETL？...量太大可以按月汇总，或加硬件。3.选择方法：更新通知：最理想，源系统一改数据就通知你同步；增量抽取：找出改动的数据，只抽这些；全量抽取：全盘拉一次，适合小数据量。...数据转换的主要操作去重：清理重复信息；重新建立主键关系；清洗：删掉旧的、残缺的、脏数据；格式统一：把日期、性别、单位等格式全部对齐；推导：按规则生成新字段，比如从收入里扣掉税费；汇总：把数据按天/按人/按部门聚合
OpenAI于2015年12月成立。2016年4月，OpenAI发布了公共测试版OpenAI Gym。OpenAI Gym是一个增强学习的科研平台，该平台提供了一个适用于多种场景的人工智能。...gohrt：在学习算法中设置“仅包含长评论”可能是Reddit上脏话问题最简单的解决办法。 anexprogrammer：虽然过于口语化，但Reddit上有很多的长讨论都是非常正式的。...在讨论中我们不难看到，大多数人对OpenAI选择Reddit作为训练样本这一事件持赞成并观望的态度。...上能够找到截止至2015年末的完整的数据表（2016年的表也可找到，但只有按月份整理的表）： https://bigquery.cloud.google.com/table/fh-bigquery:reddit_posts.full_corpus..._201512 这个是去年我写的“如何通过BigQuery使用Reddit的数据”指导： http://minimaxir.com/2015/10/reddit-bigquery/ chokma：这里有数据集的种子文件
我是谷歌 BigQuery 的创始工程师。作为团队中唯一一个非常喜欢公开演讲的工程师，我到世界各地参加会议，解释我们将如何帮助人们抵御即将到来的数据爆炸。...2018 年，我转向了产品管理，我的工作主要是与客户沟通以及分析产品指标，其中许多客户是世界上的头部企业。 让我惊讶的是，大多数使用 BigQuery 的客户并没有真正的大数据。...你可能希望先保存下来，以防对数据进行重新挖掘价值信息，但构建包含重要信息的聚合更加有效。...如果一定要保存，仅仅存储聚合的存储和查询，成本不是要低得多吗？你留着它以备不时之需吗？你是觉得你可能未来从数据中获得新的价值信息么？如果是，它有多重要？你真的需要它的可能性有多大？...今日好文推荐 人口不足千万、芯片厂近200家，以色列技术人如何在芯片领域“挖金山”？
这些查询中的大多数都包含聚合，ClickHouse 作为面向列的数据库进行了优化，能够在不采样的情况下对数千亿行提供亚秒级响应时间 - 远远超出了我们在 GA4 中看到的规模。...此外，BigQuery 通常会产生最小的查询延迟。我们知道 ClickHouse 将提供毫秒级响应时间，并且更适合平面Schema（只有两个表）和聚合密集型查询。...6.BigQuery 到 ClickHouse 有关如何在 BigQuery 和 ClickHouse 之间迁移数据的详细信息，请参阅我们的文档。...这使得盘中数据变得更加重要。为了安全起见，我们在下午 6 点在 BigQuery 中使用以下计划查询进行导出。BigQuery 中的导出每天最多可免费导出 50TiB，且存储成本较低。...即使是比 clickhouse.com 大 100 倍的网站也应该能够在单个开发层实例中托管 10 年的数据。 *这是在进一步的架构优化之前，例如删除 Nullable。
从现在到明年，你选择的数据库的性能和功能将发生很大变化，更不用说从现在到五年以后了。 因此，一个非常重要的变量就是不仅要看数据库现在能做什么，而是看它未来一年能做什么。...编写聚合查询时，你可能很容易忘记在 GROUP BY 子句中列出某个字段。这种情况在修改查询时尤其常见，因为你需要在多个不同的地方进行修改。...GROUP BY ALL 语法使你能够更轻松地编写和维护查询，因为你只需要在一个地方（即 SELECT 列表）而不是聚合中进行更改。...在 BigQuery 中，我编写了我们的第一个 CSV 拆分器，但当问题比预期更为棘手时，我们派了一名刚毕业的工程师来解决这个问题。...根据数据库系统的体系结构，该查询可以瞬间完成（返回第一页和游标，如 MySQL），对于大表可能需要数小时（如果必须在服务器端复制表，如 BigQuery），或者可能耗尽内存（如果尝试将所有数据拉取到客户端
2021 年的冠军。...• Destination：这里只需要指定与数据仓库（在我们的例子中为“BigQuery”）交互所需的设置。...该选项需要最少的工作量，但提供更多功能，如调度作业、CI/CD 和警报。值得注意的是它实际上对开发者计划是免费的。...尽管如此让我们讨论一下如何在需要时集成这两个组件。 编排管道：Apache Airflow 当平台进一步成熟，开始集成新工具和编排复杂的工作流时，dbt 调度最终将不足以满足我们的用例。...自 2015 年 Airbnb 开源以来，Airflow 一直是数据工作流编排领域的首选工具。
功能：目标支持按月/按周设置，支持临时调整并保留历史记录，支持报警阈值设置（如低于70%发提醒）。展示：目标与实际对比、日均需达成额、达成预测（按当前速度预测月末结果）。...agg for', dStr); const client = await pool.connect(); await client.query('BEGIN'); // 调用数据库中写好的增量聚合...data) return 加载中......首先分层：OLTP 用作写入与审计，OLAP（如 ClickHouse）用于聚合查询；避免每次查询都扫描原始大表。其次做物化聚合表（按日/店/商品）并定期刷新，常用视图缓存到 Redis（短期缓存）。...预警可以分等级（低/中/高），并支持规则自定义（如仅对门店经理/区域经理抄送）。同时，将目标完成率与历史同期对比，帮助运营判断是否需要紧急促销或补货。
第一波大迁移是将一个仓库负载迁移到 Google Cloud 中的 BigQuery，耗时不到一年。在此过程中 PayPal 团队还构建了一个平台，可以支持其他很多用例。...PayPal 的数据团队绘制了迁移到公有云的蓝图，以基于 Google Cloud Platform 的能力来满足未来五年的数据需求。...从 BI 工具访问：由于业务智能是传达洞察力的关键，因此分析基础架构应与现有工具（如 Jupyter 笔记本、Tableau 和 Qlikview）以及现代 BI 工具（如 Looker 和 ThoughtSpot...这包括行计数、分区计数、列聚合和抽样检查。 BigQuery 的细微差别：BigQuery 对单个查询可以触及的分区数量的限制，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。...我们正在计划将来自财务、人力资源、营销和第三方系统（如 Salesforce）以及站点活动的多个数据集整合到 BigQuery 中，以实现更快的业务建模和决策制定流程。
二、聚合查询类型 Metric Aggregations（指标聚合） 概述：指标聚合返回基于字段值的度量结果，如总和、平均值、最小值、最大值等。这些度量结果可以直接用于分析数据中的特定指标。...Date Histogram：根据日期字段的值，将文档按时间间隔（如天、周、月等）分组到桶中，适用于时间序列数据的分析。...应用场景举例：在按月份统计的销售记录中找出平均销售额最高的月份、分析不同价格区间产品的销售额总和等。...用于聚合的字段可以是精确值字段（如keyword类型）或分词字段（如text类型）。这两类字段在聚合查询时的处理方式有所不同。...示例场景：在按月份统计的销售记录中找出销售额最高的月份，并计算该月的平均销售额。
years (y) 年， 不支持{n}y。...时间间隔，示例中按月统计 9 DateHistogramInterval interval = new DateHistogramInterval("1M"); 10...client = EsClient.getClient(); 6 try { 7 //构建日期直方图聚合 时间间隔，示例中按月统计 8...时间间隔，示例中按月统计 8 SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(); 9 searchRequest.indices...时间间隔，示例中按月统计 5 SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(); 6 searchRequest.indices
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