前言 这里强烈建议先熟悉influxsql的查询语句，可参考 Data exploration using InfluxQL 关于Select查询请求结果涉及到的一些数据结构 Series 定义 type...Values []interface{} } Row表示查询结果集中的每一行, 其中的Values表示是返回的Fields的集合 Iterator bufFloatIterator 定义 type bufFloatIterator...FloatPoint的measurement名，然后是tagset id, 最后是time,将这个比较函数我们就可以知道....中的Group by time fill(...), 在当前的interval的window中，如果没有查询到值，则使用相应的添充规则生成相应的值 具体可参见：group-by-time-intervals-and-fill...后会得到这个cursor，用来遍历查询结结果 定义： type Cursor interface { Scan(row *Row) bool // Stats returns the
本文基于jsoup和elasticsearch，实现了从指定网页抓取内容，并存储到es中，进而通过es的搜索功能实现全文检索 基础环境搭建 es是基于docker安装，鉴于当前springboot对应的是...的select选择器，筛选特定html元素，提取具体需要的内容。...将抓取内容通过es的repository，存储到es中。 基于repository的find方法，实现特定字段内容的查询。...snowflake; @Autowired private BulletinRepository bulletinRepo; /** * 基于初始URL地址进行列表页面内容抓取...URL进行网页内容抓取，并存储到es中 * * @param listUrl 列表页面URL地址 * @return 存储记录数 * @throws IOException
依赖将元数据持久化到对象存储的湖仓在快速更新时会遇到困难；这是该模型的固有缺陷。但这些类型的差异通常只会影响利润；例如，从长远来看，Redshift 并不一定比 Snowflake 更快或更慢。...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。...数据并不总以易于查询的格式存储。世界上大量的数据存储在 CSV 文件中，其中许多文件的结构并不完善。尽管如此，大多数数据库厂商并不重视它们。...因此，可以将 CSV 文件推断视为一种性能特性。 数据库处理结果的方式对用户体验有巨大影响。例如，很多时候，人们会运行 SELECT * 查询来试图理解表中的内容。...一个数据库的重要特性是从想法到答案有多快，而不是从查询到结果有多快。 查询速度更快当然比慢好。但是，如果你正在选型数据库，最好也将速度之外的其他因素纳入考量来做决策。
在这篇博文中，我们将介绍执行此操作的过程，并回顾一些最佳实践。我们将重点关注通常存储在 RDBMS 系统中的结构化数据，如代码中所示，但此处描述的方法也适用于文档数据库。...将 GenAI 与数据库结合使用 企业中的大多数关键业务数据都是以关系方式组织和存储的，SQL 仍然是人们查询这些数据以获取见解的主要方式。...事实证明，现有的 LLM 如 OpenAI 的 GPT-4 或 Anthropic 的 Claude-2 可以很好地完成简单的文本到 SQL 任务，但在更复杂的用例中往往会失败。...评论表只有 6 列，包括 listing-ID（将评论映射到它在列表表中引用的列表）、评论者姓名、评论日期和“评论”（主要评论文本）。...将数据引入 Vectara 我们的第一步是将 Snowflake 中的数据摄取到 Vectara 中。
本文通过在es中安装ik分词插件，并基于jsoup解析某网站内容并存储到mysql和es中，实现了一个完整的关键词全文搜索并高亮展示功能 实现效果预览 通过输入中国 鲁能 关键词，即可得到如下图的结果：...[全文搜索结果高亮示意] ik分词插件安装及测试 首先，借助ik分词插件改善中文搜索： 鉴于github直接下载很慢，根据官网说明，采用下来离线包解压安装的模式 将下载得到的 elasticsearch-analysis-ik...根目录 sh-4.2# pwd /usr/share/elasticsearch # 将解压后的ik从本地拷贝到容器中 docker cp D:\ProgramData\docker\es\ik es-test...mysql存储 接下来是基于jsoup解析网页列表内容，并且存储到mysql数据库中。...完成基础存储服务类以后，接下来是解析详情页面并存储到es中，主要代码如下： /** * 基于数据库中概要数据，实现详细网页内容提取并存储到es中 * * @param news * @return
为了提升查询效率，肯定需要分库分表。但考虑到数据写入量每天才2万的量级，所以分表即可。 数据库里有200+的存储过程，为了提升数据库表设计效率，整理核心接口调用存储过程逻辑。...产品大致有三种Feed查询场景 班级维度: 查询某班级下Feed动态列表 用户维度：查询某用户下Feed动态列表 Feed维度: 查询feed下点赞列表 3）架构设计 在梳理业务，设计数据库表的过程中，...假如不是shardingkey，比如通过Feed编号(主键)查询t_space_feed表，因为主键是通过snowflake算法生成的，我们可以通过Feed编号获取workerId(10位机器编号),...流程大致如下： 1）先从数据库查询当前页的博客id列表，sql类似: select id from blogs limit 0,10 2）批量从缓存中获取博客id列表对应的缓存数据 ，并记录没有命中的博客...id，若没有命中的id列表大于0，再次从数据库中查询一次，并放入缓存，sql类似： select id from blogs where id in (noHitId1, noHitId2) 3）将没有缓存的博客对象存入缓存中
在 Star Schema 中，只能允许有一层的引用关系，在 Snowflake Schema 中，则允许有两层关系，如： 二者的区别、权衡主要在于以下两个方面： Normalization：Snowflake...---- Query Fault Tolerance 每个节点都会有自己的缓存管理器，从其它计算节点获取的数据可能会被缓存在本地的缓存池中，方便缓存中间结果，我们甚至可以将这些中间结果持久化的本地磁盘中的临时文件...当然，如果真的面对常常会遇到故障的场景，一些 OLAP DBMS 可以选择存储中间结果的快照数据，在节点故障后能恢复当时的部分执行结果，避免重复计算。...，那么 DBMS 可以将这张小表广播到所有需要执行计算的节点上，这样执行时就可以按 R 的分片信息来执行，最后汇总结果： R按照ID分片，S按照Val分片 左边分片将 S 表的部分数据同步到右边分片...一些数据库支持 semi-join 的 SQL 语法，如果不支持则可以使用 EXISTS 语法来模拟： SELECT R.id FROM R WHERE EXISTS ( SELECT 1 FROM
依赖于将元数据持久保存到对象存储的 Lakehouse 将很难快速更新；这是内置于模型中的。但这些类型的差异往往会体现在利润率上。...如果你退后一步，从他们的角度思考，你可以使用更多的手段来实现最大限度地缩短问题提出和回答之间的时间的目标。您可以更轻松地提出问题。您可以更轻松地将查询结果转换为他们可以理解的内容。...数据并不总是采用方便查询的格式。世界上大量的数据都存储在 CSV 文件中，其中许多文件的结构很差。尽管如此，大多数数据库供应商并没有认真对待它们。...因此，CSV 文件推断可以被视为一项性能功能。 数据库处理结果的方式对用户体验有着巨大的影响。例如，很多时候人们运行“SELECT *”查询来尝试了解表中的内容。...数据库的重要特征是从想法到答案的速度，而不是从查询到结果的速度。 更快的查询显然比更慢的查询更可取。但如果您选择数据库，最好确保您是根据原始速度以外的因素做出决定的。
数据湖基本剖析 根据 Hay、Geisler 和 Quix（2016 年）的说法，数据湖的三个主要功能是从多个数据源提取原始数据，将其存储在安全的存储库中，并允许用户通过直接查询数据湖来快速分析所有数据...数据湖文件格式用作数据处理单元，其中数据源以面向列的格式压缩以优化查询和探索。最后数据湖表格式通过将所有数据源聚合到一个表中来帮助进行数据分析。...支持 DML 的数据湖通过让用户轻松保持源表和目标表之间的一致性，简化了治理和审计以及变更数据捕获 (CDC)。例如用户可以使用 UPDATE 命令以根据特定过滤器将源表中检测到的变更传递到目标表。...有效的数据湖具有数据存储系统，可以自动从存储的结构化和非结构化数据源中推断模式。这种推断通常称为读取时模式而不是写入时模式，后者适用于数据仓库的严格模式结构。...索引管理 索引表可以使数据湖加速查询执行[25]，使用索引而不是遍历整个数据集来提供结果。在 SQL 查询中应用过滤器时，索引特别有用，因为它简化了搜索。
同时，为了方便用户查询本机节点的数据同步情况，Nacos 1.3.0 配置模块开放了新的运维 Open-API，供其查询当前节点本地数据存储情况，其使用方式如下 GET /nacos/v1/cs/ops...sql=select * from config_info 使用该命令时，最好加上分页查询，避免一次查处大量的数据影响Nacos的正常对外业务工作，如果没有加上分页查询，则会自动添加分页查询语句，默认查询最开始的...select * from config_info OFFSET 0 ROWS FETCH NEXT 1000 ROWS ONLY 其数据返回结果如下 { "code":200, "message...= ### set the WorkerID manually nacos.core.snowflake.worker-id= 数据迁移 由于Nacos 1.3.0新增的内嵌存储模式是全新的数据存储模式...Nacos 1.3.0版本开始，对集群节点管理进行了统一，将原有配置模块以及服务模块的集群节点管理统一下沉到内核模块，并且优化了集群节点信息展示，使得其更贴近Nacos集群模式的数据信息显示，其显示的内容包括如下几个方面
最后，我们将展示如何使用此处演示的方法为数据库生成 SQL。 1.为什么要使用AI来生成SQL？ 许多组织现在已经采用了某种数据仓库或数据湖——组织的许多关键数据的存储库，可出于分析目的进行查询。...df = db.conn.execute(sql) 5.验证结果 - 最后，我们将验证结果是否符合我们的预期。结果存在一些灰色阴影，因此我们对结果进行了手动评估。...这些查询可以提供架构中不可用的附加上下文 - 例如，要使用哪些列、表如何连接在一起以及查询特定数据集的其他复杂性。...考虑到现代大语言模型上下文窗口的大小有限，我们不能将所有先前的查询和模式定义都塞到提示中。...在这里，我们为大语言模型提供了 10 个与该问题最相关的 SQL 查询示例（来自存储的 30 个示例列表），准确率直线上升。
你可以将历史数据作为单一的事实来源存储在统一的环境中，整个企业的员工可以依赖该存储库完成日常工作。 数据仓库也能统一和分析来自 Web、客户关系管理（CRM）、移动和其他应用程序的数据流。...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。...所有的数据存储在一起可以更容易地分析数据、比较不同的变量，并生成有洞察力的可视化数据。 只使用数据库可以吗？...Snowflake 将存储和计算层分离，因此乐天可以将各个业务单元的工作负载隔离到不同的仓库中，来避免其互相干扰。由此，乐天使更多的运营数据可见，提高了数据处理的效率，降低了成本。...该产品可以方便地将智能工具应用到各种数据集，包括来自 Dynamics 365、Office 365 和 SaaS 产品中的数据。 用户可以使用预置或无服务器的按需资源来分析数据。
同时，为了方便用户查询本机节点的数据同步情况，Nacos 1.3.0 配置模块开放了新的运维 Open-API，供其查询当前节点本地数据存储情况，并且该Open-API只能执行select语句，其他DML...sql=select * from config_info 使用该命令时，最好加上分页查询，避免一次查处大量的数据影响Nacos的正常对外业务工作，如果没有加上分页查询，则会自动添加分页查询语句，默认查询最开始的...select * from config_info OFFSET 0 ROWS FETCH NEXT 1000 ROWS ONLY 其数据返回结果如下 { "code":200, "message...Nacos 1.3.0版本开始，对集群节点管理进行了统一，将原有配置模块以及服务模块的集群节点管理统一下沉到内核模块，并且优化了集群节点信息展示，使得其更贴近Nacos集群节点的数据信息展示，其显示的内容包括如下几个方面...后续 目前一致性协议层只是将CP协议具体实现了，后面会再将AP协议——Distro下沉到一致性协议层中，并且调整Distro的实现，其协议内部的通信将使用gRPC，以配合Nacos对于整个通信通道的规划
COUNT(DISTINCT id) 需要把遍历过的不同的 id 都保存成一个列表，下一个 id 要和这个列表比对才知道是不是新的，以决定是否要增加计数值并将其添加进列表中。...这个 SQL 语句在 Snowflake 的 Medium 级集群（4 节点）三分钟没跑出结果。那么，该怎么解决这个讨厌的 COUNT(DISTINCT) 呢？...这个代码不仅更简洁通用（做更多步漏斗只要改 A7，而 SQL 代码要加很多子查询），跑得也更快，使用 Snowflake 同规格的 EC2，只用单台 10 秒即可完成。...esProc 是个纯 Java 软件，能在任何有 JVM 的环境下运算，可以无缝地嵌入到 Java 程序中，非常轻量地将数据仓库的运算能力赋予给各种场景下的应用中。...esProc 提供了可视的开发环境，支持单步执行、设置断点、所见即所得的结果预览，开发调试要比 SQL 和存储过程方便得多。
日益增长的数据洪流已经成为当今开发者的富余困境。根据 Seagate 的报告，到 2025 年，全球的数据量将激增至惊人的 163 泽字节，比 2016 年增长 10 倍以上。...Snowflake 上的一个简单的 SELECT 1 可能只需要几毫秒，但更可能的是，由于必须与所有其他查询一起在队列中处理，它至少需要一秒钟或者更长时间。...即使最佳的查询优化策略也无法克服这一限制。 在数据仓库上运行查询就像玩“延迟轮盘赌”游戏。您可以每次以相同的方式旋转轮盘，但最终结果(在这种情况下，查询响应的延迟)会不可预测地出现。...对于 Snowflake 的例子，您每个月将支付超过 30，000 美元。 Snowflake 等数据仓库中的并发约束呈现了开发实时应用程序时面临的最重大挑战之一。...在第一种方法中，数据仓库仍然可以是主要的支撑存储层，而实时数据平台实际上充当发布层。
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。...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。
，而某个库中又集中了读写不频繁的表，吞吐量十分的高(但是好像没什么卵用)，所以我们应该合理的分配，以保证整理的吞吐量达到最大值， 下图将数据表各分到了一个数据库中。...水平分片 水平分片又可以叫做横向拆分，就是将一张大表拆分为若干张小表，比如我一张表中有1亿条数据，那么我拆分为10张表，每张表中存1000万条数据，那么效率就会变高， 还有些数据需要进行分类和归档，那么我们也需要进行分表...，之前我们系统中一个表用来存储文档信息，有十多年因为数据量十分庞大，在业务中需要对文档进行排序等操作，本来查询就比较 耗时了，再加上需要进行逻辑上的处理，所以就更加耗时，于是就进行了分表，将每一年的数据存进一个表...: type: SNOWFLAKE 测试数据数据分片 虚幻插入十次，每次都插入2013年到2022年的数据。...语句中看出，ShardingSphere分片查询使用的是UNION ALL，UNION ALL实现把前后两个SELECT集合的数据联合起来，组成一个结果集查询输出， 联合查询需要每个表中的的字段相同，字段类型相同
一、与MySQL的第一次亲密接触 1.1、数据库的相关概念 一、数据库的好处 1、可以持久化数据到本地 2、结构化查询 二、数据库的常见概念 ★ 1、DB：数据库，存储数据的容器 2、DBMS：数据库管理系统...特点： ① 一般为表起别名 ②多表的顺序可以调换 ③n表连接至少需要n-1个连接条件 ④等值连接的结果是多表的交集部分 2、非等值连接 语法： select 查询列表 from 表1...排序列表limit 子句; 特点： ①表的顺序可以调换 ②内连接的结果=多表的交集 ③n表连接至少需要n-1个连接条件 分类： 等值连接 非等值连接 自连接 2、外连接 语法： select 查询列表...：合并、联合，将多次查询结果合并成一个结果 二、语法 查询语句1union 【all】查询语句2union 【all】......作用域为整个服务器，也就是针对于所有连接（会话）有效 2、会话变量 服务器为每一个连接的客户端都提供了系统变量，作用域为当前的连接（会话） 6.3、存储过程和函数 说明：都类似于java中的方法，将一组完成特定功能的逻辑语句包装起来
跨节点关联查询 join 问题 切分之前，系统中很多列表和详情页所需的数据可以通过sql join来完成。...解决这个问题的一些方法： 全局表 全局表，也可看做是"数据字典表"，就是系统中所有模块都可能依赖的一些表，为了避免跨库join查询，可以将这类表在每个数据库中都保存一份。...而冗余字段的数据一致性也较难保证，就像上面订单表的例子，买家修改了userName后，是否需要在历史订单中同步更新呢？这也要结合实际业务场景进行考虑。...数据组装 在系统层面，分两次查询，第一次查询的结果集中找出关联数据id，然后根据id发起第二次请求得到关联数据。最后将获得到的数据进行字段拼装。...在使用Max、Min、Sum、Count之类的函数进行计算的时候，也需要先在每个分片上执行相应的函数，然后将各个分片的结果集进行汇总和再次计算，最终将结果返回。
此时我们需要使用游标，通过游标的方式来遍历select查询的结果集，然后对每行数据进行处理。...打开游标 open 游标名称; 遍历游标 fetch 游标名称 into 变量列表; 取出当前行的结果，将结果放在对应的变量中，并将游标指针指向下一行的数据。...NOT FOUND异常的时候，将变量v_down的值置为TURE，循环中就可以通过v_down的值控制循环的退出。...如果当前行有数据，则将当前行数据存到对应的变量中，并将游标指针指向下一行数据，如下语句： fetch 游标名称 into 变量列表; 嵌套游标 写个存储过程，遍历test2、test3，将test2...中的a字段和test3中的b字段任意组合，插入到test1表中。
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