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教程 | 没错，纯SQL查询语句可以实现神经网络

这些神经网络训练的步骤包含前向传播和反向传播，将在 BigQuery 的单个SQL查询语句中实现。当它在 BigQuery 中运行时，实际上我们正在成百上千台服务器上进行分布式神经网络训练。...我们将会从最内层的子查询开始，然后逐个增加嵌套的外层。 前向传播 首先，我们将权重参数 W 和 W2 设为服从正态分布的随机值，将权重参数 B 和 B2 设置为 0。...然后，结果将被传递给非线性 ReLU 激活函数，该函数将会把负值设置为 0。...BigQuery 中执行查询时多项系统资源告急。...创建中间表和多个 SQL 语句有助于增加迭代数。例如，前 10 次迭代的结果可以存储在一个中间表中。同一查询语句在执行下 10 次迭代时可以基于这个中间表。如此，我们就执行了 20 个迭代。

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如何用纯SQL查询语句可以实现神经网络？

这些神经网络训练的步骤包含前向传播和反向传播，将在 BigQuery 的单个SQL查询语句中实现。当它在 BigQuery 中运行时，实际上我们正在成百上千台服务器上进行分布式神经网络训练。...我们将会从最内层的子查询开始，然后逐个增加嵌套的外层。 前向传播 首先，我们将权重参数 W 和 W2 设为服从正态分布的随机值，将权重参数 B 和 B2 设置为 0。...然后，结果将被传递给非线性 ReLU 激活函数，该函数将会把负值设置为 0。...BigQuery 中执行查询时多项系统资源告急。...创建中间表和多个 SQL 语句有助于增加迭代数。例如，前 10 次迭代的结果可以存储在一个中间表中。同一查询语句在执行下 10 次迭代时可以基于这个中间表。如此，我们就执行了 20 个迭代。

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    重磅解读 | 基于ChatGPT的开源全能 SQL Translator 4.3k star 背后的爆款神器！

    持续进化中，例如计划支持存储过程、函数等复杂 SQL 语句 。 痛点场景 & 目标用户很多场景下，SQL 使用成为了项目的瓶颈：非技术人员：像产品经理、测试、运营，不会写 SQL，却急需看数据。...复杂查询混乱：JOIN/NESTED 查询繁琐，难读、难维护。中英文切换场景：业务常用中文描述，转 SQL 有语言障碍。学习场景：新人学习 SQL，有了自然语言的辅助更容易理解语义。...Schema Awareness（Beta）手动添加数据库表结构，让生成的 SQL 更符合真实环境。适合企业环境集成。5. 输入历史记录自动记录每次转换，方便回溯和复用，无需重复输入。6....技术架构图技术优势模块技术栈/设计关键优势前端Next.js & Tailwind快速部署、UI 现代后端 & 部署Node.js + Docker易部署、隐私保护AI 转换OpenAI GPT高准确率...Interactive Translator–专业 SQL 方言轮转，依赖收费 BigQuery 和 Gemini 模型⭐ 免费开源，部署简单；无需 Cloud 环境总结SQL Translator

    30810

    如何在 Node.js 中连接 MySQL 数据库

    MySQL 是一个流行的开源关系型数据库管理系统，而 Node.js 是一个基于事件驱动、非阻塞 I/O 的 JavaScript 运行时环境。...本文将详细介绍如何在 Node.js 中连接 MySQL 数据库，包括安装依赖、创建数据库连接、执行查询和更新操作等。...总结本文详细介绍了如何在 Node.js 中连接 MySQL 数据库。首先，我们了解了如何安装 mysql2 驱动程序。...然后，通过创建数据库连接和使用连接对象执行查询和更新操作的示例，演示了如何在 Node.js 中与 MySQL 数据库进行交互。...连接到 MySQL 数据库后，我们可以使用 SQL 查询语句执行各种操作，并在结果回调中处理查询结果或错误。同时，我们还可以执行更新操作，例如插入、更新和删除数据。

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    20000颗星！100+Agent工具开源引爆GitHub，程序员集体沸腾！

    • MetoroMCP Server：允许与Metoro监控的Kubernetes环境进行查询和交互。 • MCPGrafana：用于在Grafana实例中搜索仪表板、调查事件并查询相关数据源。...• BigQuery数据库集成：支持模式检查和查询操作的MCP服务器。 • TiDB集成：支持TiDB数据库的模式检查和查询功能。...• DolphinDB数据库集成：具备模式检查和查询功能的DolphinDB MCP服务器。 • Google BigQuery访问：为BigQuery提供直接访问和查询功能的服务器实现。...• Node.js MySQL安全操作：基于Node.js的MySQL数据库集成，确保数据库操作的安全性。...例如，在处理复杂任务时，模型能够将之前的操作记录和相关数据传递，帮助MCP服务器理解任务背景和需求。

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    基于 StarRocks + Iceberg，TRM Labs 构建 PB 级数据分析平台实践

    最初，TRM 构建于分布式 Postgres 与 BigQuery 之上，并通过持续优化应对业务增长。但随着本地化部署与多环境需求的兴起，现有架构面临性能与成本的双重挑战。...，但随着平台向多环境部署（包括本地部署）扩展，其局限性日益显现。...在高并发场景下，仅靠 BigQuery 实现 P95 延迟低于 3 秒，需要投入大量计算资源。而将这类负载迁移至分布式 Postgres，仅存储成本就非常高。...基于使用 BigQuery 和 Postgres 的经验，总结出以下几点关键观察：查询时尽量减少数据读取量至关重要，可通过数据压缩、聚簇与分区优化扫描效率；传统的 B-tree 索引在 PB 级别数据下效率低下...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）。

    50310

    Node 中的全链路式日志标记及处理

    如当发现测试环境某条 API 延迟过高时，通过该 API 在日志系统中找到所涉及到的所有关键逻辑及数据库查询，查找是否 SQL 查询过多或其中有慢查询所致，或者是否被上游服务拖累。...记录定时任务执行的时间以及是否成功 关键业务逻辑 如何标记全链路上所有日志 「使用 requestId 唯一标识每个请求，有时它又被称为 sessionId 或者 transactionId，在更多情况下它被称作...中间件通过读取请求头 X-Request-Id 来获取，如果请求方未设置，则自动生成 使 requestId 在整个链路进行手动传递，如读取 context.requestId，手动注入到 ORM 进行...，这样可能需要传递五六层」 此时需要以更小侵入性的方式来标记 requestId 降低侵入性 如上，在每次数据库查询时手动对 requestId 进行标记过于繁琐，何况除了与数据库交互，还要有诸多微服务进行交互...，请求响应时间，缓存是否命中等指标 查找 API 对应执行的 SQL 语句以及条数，判断是否有冗余 SQL 语句的查询 如下图，通过 requestId 涉及到的数据库查询的日志 (关于真实 SQL 做了隐藏处理

    2K30

    在AI技术快速实现创想的时代，挖掘真实需求成为核心竞争力——某知名企业级文本转SQL评估框架深度解析

    该系统特别关注企业级应用场景，包括处理大规模数据（超过3000列）、支持多种SQL方言（如BigQuery、Snowflake等）以及多样化的数据操作需求。...该系统可帮助某知名框架开发者评估其模型在实际企业环境中的表现，并为appstore榜单上排名靠前的APP提供数据查询解决方案的技术验证。...支持工具调用格式的快速基准测试，无需Docker环境，显著提升运行时性能。同时提供真实的企业级数据库环境，包括复杂的数据模式和多样的查询需求。...（3）用户希望提供完整的黄金SQL语句而不仅仅是执行结果，以便更好地理解预期查询逻辑（4）用户希望提供更清晰的数据库架构信息，包括主外键约束关系和完整的表结构文档（5）用户希望改进数值比较的容差设置，支持更高精度的数值结果比对...（6）用户希望提供更完善的环境依赖管理，包括完整的requirements.txt文件和支持不同硬件平台（如Apple M系列芯片）的安装方案（7）用户希望提供更多的训练数据和使用指南，包括数据集划分方案和允许的训练范围说明

    23510

    用MongoDB Change Streams 在BigQuery中复制数据

    BigQuery是Google推出的一项Web服务，该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。...本文将分享：当我们为BigQuery数据管道使用MongoDB变更流构建一个MongoDB时面临的挑战和学到的东西。 在讲技术细节之前，我们最好思考一下为什么要建立这个管道。...幸运的是，MongoDB把对集合产生的所有的变化都记录在oplog的（oplog是local库下的一个固定集合）日志里面。MongoDB 3.6版本以来，你可以使用变更流API来查询日志。...一个读取带有增量原始数据的源表并实现在一个新表中查询的dbt cronjob(dbt,是一个命令行工具，只需编写select语句即可转换仓库中的数据;cronjob,顾名思义，是一种能够在固定时间运行的...这是一个dbt SQL在生产环境下如何操作的例子。 通过这两个步骤，我们实时拥有了从MongoDB到Big Query的数据流。

    5.7K20

    20亿条记录的MySQL大表迁移实战

    在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。 云解决方案会是解药吗？...但是，正如你可能已经知道的那样，对 BigQuery 进行大量查询可能会产生很大的开销，因此我们希望避免直接通过应用程序进行查询，我们只将 BigQuery 作为分析和备份工具。...在迁移了所有记录之后，我们部署了新版本的应用程序，它向新表进行插入，并删除了旧表，以便回收空间。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。...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。...由于我们只对特定的分析查询使用 BigQuery，而来自用户其他应用程序的相关查询仍然由 MySQL 服务器处理，所以开销并不会很高。

    5.8K10

    使用Kafka，如何成功迁移SQL数据库中超过20亿条记录？

    在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。 云解决方案会是解药吗？...但是，正如你可能已经知道的那样，对 BigQuery 进行大量查询可能会产生很大的开销，因此我们希望避免直接通过应用程序进行查询，我们只将 BigQuery 作为分析和备份工具。 ?...在迁移了所有记录之后，我们部署了新版本的应用程序，它向新表进行插入，并删除了旧表，以便回收空间。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。...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。...由于我们只对特定的分析查询使用 BigQuery，而来自用户其他应用程序的相关查询仍然由 MySQL 服务器处理，所以开销并不会很高。

    4.3K20

    Vue 集成和使用 SQLite 的完整指东

    在 Vue.js 项目中使用 SQLite，可以将应用的数据存储在客户端，这对于开发 PWA（渐进式 Web 应用）或需要在离线环境下运行的应用非常有用。...本文将介绍如何在 Vue 项目中集成 SQLite，并通过实例讲解其实际应用。2. 环境准备在开始之前，我们需要确保开发环境已经配置好，并安装了必要的依赖。...如果你的应用需要运行在 Node.js 环境下（例如 Electron 应用），你可以使用 node-sqlite3：npm install sqlite33....3.2 执行 SQL 语句一旦创建了数据库实例，就可以使用 SQL 语句来创建表、插入数据、查询数据等操作。...使用 SQLite 进行高级操作在实际应用中，除了基本的增删改查操作，我们可能还需要进行更复杂的数据库操作，如事务处理、索引管理、多表查询等。

    2.4K00

    构建端到端的开源现代数据平台

    如果想避免设置云环境，可以在本地尝试不同的工具，只需将数据仓库（示例中的 BigQuery）替换为开源替代品（像 PostgreSQL 这样的 RDBMS 就可以了）。...因此我们将 BigQuery 用作该平台的数据仓库，但这并不是一定的，在其他情况下选择其他选项可能更适合。在选择数据仓库时，应该考虑定价、可扩展性和性能等因素，然后选择最适合您的用例的选项。...Superset 部署由多个组件组成（如专用元数据数据库、缓存层、身份验证和潜在的异步查询支持），因此为了简单起见，我们将依赖非常基本的设置。...建立连接后，您可以试验不同的图表类型、构建仪表板，甚至可以利用内置 SQL 编辑器向您的 BigQuery 实例提交查询。...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。

    7.2K10

    如何使用5个Python库管理大数据？

    这些系统中的每一个都利用如分布式、柱状结构和流数据之类的概念来更快地向终端用户提供信息。对于更快、更新的信息需求将促使数据工程师和软件工程师利用这些工具。...BigQuery 谷歌BigQuery是一个非常受欢迎的企业仓库，由谷歌云平台（GCP）和Bigtable组合而成。这个云服务可以很好地处理各种大小的数据，并在几秒钟内执行复杂的查询。...之前写过一篇文章里有说明如何连接到BigQuery，然后开始获取有关将与之交互的表和数据集的信息。在这种情况下，Medicare数据集是任何人都可以访问的开源数据集。...Kafka Python Kafka是一个分布式发布-订阅消息传递系统，它允许用户在复制和分区主题中维护消息源。 这些主题基本上是从客户端接收数据并将其存储在分区中的日志。...由于日益剧增的网络能力——物联网（IoT），改进的计算等等——我们得到的数据将会如洪流般地继续增长。

    3.4K10

    BigQuery：云中的数据仓库

    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。...然后使用Dremel，您可以构建接近实时并且十分复杂的分析查询，并对数TB的数据运行所有这些查询。所有这些都可以在没有购买或管理任何大数据硬件集群的情况下使用！.... | EffectiveDate 在这种情况下，时间维度通常被直接坍缩成是事实表，并且您希望尽可能使表格非规范化，以便您的查询需要最少的连接。...因此，现在在Dremel的SQL语言中选择一个特定的记录，对于特定的时间点，您只需执行一个正常的SQL语句，例如： **SELECT Column1 FROM MyTable WHERE EffectiveDate...通过这种方法，您可以查询销售季度数据，例如在您知道该特定日期的记录必然存在的情况下。但是如果你想在任何时间点获得最“最新”的纪录呢？

    6.3K40

    「数据仓库技术」怎么选择现代数据仓库

    在这种情况下，我们建议他们使用现代的数据仓库，如Redshift, BigQuery，或Snowflake。 大多数现代数据仓库解决方案都设计为使用原始数据。...我们建议使用现代的数据仓库解决方案，如Redshift、BigQuery或Snowflake。作为管理员或用户，您不需要担心部署、托管、调整vm大小、处理复制或加密。...水平可伸缩性指的是增加更多的机器，而垂直可伸缩性指的是向单个节点添加资源以提高其性能。 Redshift提供了简单的可伸缩选项。只需单击几下鼠标，就可以增加节点的数量并配置它们以满足您的需要。...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。...当数据量在1TB到100TB之间时，使用现代数据仓库，如Redshift、BigQuery或Snowflake。

    6.3K31

    Tapdata Connector 实用指南：数据入仓场景之数据实时同步到 BigQuery

    本期实用指南以 SQL Server → BigQuery 为例，演示数据入仓场景下，如何将数据实时同步到 BigQuery。...作为自带 ETL 的实时数据平台，我们也看到了很多从传统内部数据仓库向 BigQuery 的数据迁移需求。...BigQuery 的云数仓优势 作为一款由 Google Cloud 提供的云原生企业级数据仓库，BigQuery 借助 Google 基础架构的强大处理能力，可以实现海量数据超快速 SQL 查询，以及对...其优势在于： 在不影响线上业务的情况下进行快速分析：BigQuery 专为快速高效的分析而设计, 通过在 BigQuery 中创建数据的副本, 可以针对该副本执行复杂的分析查询, 而不会影响线上业务。...为了实现上述优势，我们需要首先实现数据向 BigQuery 的同步。 SQLServer → BigQuery 的数据入仓任务 BigQuery 准备工作 1.

    10.1K10

    详细对比后，我建议这样选择云数据仓库

    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。...乐天的分析副总裁 Mark Stange-Tregear 说： “我知道我光为向销售团队提供报告就支付了多少钱，同时我也知道我们为财务分析提取数据的费用是多少。”...在无代码环境下，用户可以通过构建 ETL/ELT 流程，摄取近 100 个本地连接器的数据。...在这些情况下，评估不同的云数据仓库如何处理流数据摄取是很重要的。BigQuery 提供了一个流 API，用户可以通过几行代码来调用。...其他功能，如并发扩展和管理存储，都是单独收费的。BigQuery 为存储和分析提供单独的按需和折扣的统一价格，而其他操作包括流插入，将会产生额外的费用。

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    使用 SQL 也能玩转机器学习

    首先解释下 BigQueryML 是什么，简而言之，就是使用 SQL 也可以完成机器学习模型的构建。...利用 BigQuery ML，您可以使用标准 SQL 查询在 BigQuery 中创建和执行机器学习模型。...BigQuery ML 让 SQL 专业人员能够使用现有的 SQL 工具和技能构建模型，从而实现机器学习的普及。使用 BigQuery ML，无需移动数据，加快了开发速度。...其实两年前就看到相关文章，比如阿里的SQLFlow，使用 SQL 实现机器学习，但是 Python 在机器学习领域的生态太强大了，虽然使用 SQL 要比 Python 的门槛更低，我依然觉得这个不会应用到生产环境或者实际使用...WHERE high_value = 'true' ) , STRUCT(0.5 AS threshold) ) order by predicted_churn ) 在整个流程里，只有SQL语句

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