Oracle调优之no_unnest和unnest用法简介 本博客介绍Oracle SQL调优的一种常用也是很实用的方法，也即/*+no_unnest */和/*+ unnest*/，介绍Oracle...的 /*+unnest */ 、 /*+ no_unnest */之前，先介绍一下Hint。...详情可以参考作者博文：https://dbaplus.cn/news-10-669-1.html ok，有了前面的必要知识后，可以介绍一下Oracle的Hint语法之no_unnest和unnest用法了...，no_unnest、unnest显然是一对相对的用法 unnest：也即解嵌套，nest是嵌套的意思，也就是让子查询展开查询，和外部的查询进行关联、合并，从而得到执行计划 no_unnest：双重否定表肯定...unnest或者no_unnest，这两种用法具体在什么环境使用适宜？
Oracle调优之no_unnest和unnest用法简介 本博客介绍Oracle SQL调优的一种常用也是很实用的方法，也即/*+no_unnest */和/*+ unnest*/，介绍Oracle...的 /*+unnest */ 、 /*+ no_unnest */之前，先介绍一下Hint。...和unnest用法了，no_unnest、unnest显然是一对相对的用法 unnest：也即解嵌套，nest是嵌套的意思，也就是让子查询展开查询，和外部的查询进行关联、合并，从而得到执行计划 no_unnest...*/的形式，所以对于这两种嵌套和解嵌套查询，其用法分别为/*+ no_unnest */、/*+ unnest*/，加在子查询的select关键字后面即可，我之前博客曾经整理过Hint的常用语法，详情参考我博客...unnest或者no_unnest，这两种用法具体在什么环境使用适宜？
这意味着 Google BigQuery MERGE 命令可让您通过更新、插入和删除 Google BigQuery 表中的数据来合并 Google BigQuery 数据。...将表转换为 JSON 想象一下，您需要将表转换为 JSON 对象，其中每个记录都是嵌套数组的元素。...日期数组Date arrays 当您处理用户保留或想要检查某些数据集是否缺少值（即日期）时，它变得非常方便。...BigQuery 有一个名为的函数GENERATE_DATE_ARRAY： select dt from unnest(generate_date_array('2019–12–04', '2020–...您始终可以将表视为 TYPE STRUCT 对象的数组，然后将其中每个对象传递给 UDF。这取决于你的逻辑。
该数据集自2015年五月启用，其具体的pageview定义为对某个网页内容的请求，会对爬虫和人类的访问量进行区分，粒度为小时级别，如下图： bigquery介绍 维基百科数据可以通过其API获取。...但是这部分文件的数量实在是太多了，因此使用bigquery是一个不错的选择。 bigquery请求 可以使用SQL命令对其进行请求。...由于数据在bigquery中使用分区表的形式存放，因此每次请求一年的数据。...以下代码以2015年的数据请求为例： WARNING：Bigquery并不是免费的，每次请求可能需要消耗十几个GB的额度，请注意！...获取全部数据 SELECT wiki,datehour,SUM(views) as totalViews FROM `bigquery-public-data.wikipedia.pageviews_2015
前言 今天看到了一篇 AI前线的文章谷歌BigQuery ML正式上岗，只会用SQL也能玩转机器学习！。正好自己也在力推 StreamingPro的MLSQL。 今天就来对比下这两款产品。...MLSQL Run as Service很简单，你可以直接在自己电脑上体验： Five Minute Quick Tutorial BigQuery ML 则是云端产品，从表象上来看，应该也是Run...语法功能使用 BigQuery ML 训练一个算法的方式为： CREATE OR REPLACE MODEL flights.arrdelay OPTIONS (model_type='linear_reg...具体参看这里MLSQL自定义算法 部署 BigQuery ML 和MLSQL都支持直接在SQL里使用其预测功能。MLSQL还支持将模型部署成API服务。...总结 BigQuery ML只是Google BigQuery服务的一部分。所以其实和其对比还有失偏颇。
BigQuery: Data Warehouse in the Clouds 原文作者：Sam Taha 原文地址：https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds...BigQuery替代方案 因此，如果我想构建一个严谨的企业级大数据仓库，听起来好像我必须自己构建并自行管理它。现在，进入到Google BigQuery和Dremel的场景。...BigQuery在很多方面都是一个严谨的的游戏规则改变者。...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。...使用BigQuery数据存储区，您可以将每条记录放入每个包含日期/时间戳的BigQuery表中。
本文将介绍 BigQuery 的核心概念、设置过程以及如何使用 Python 编程语言与 BigQuery 交互。...实时分析 BigQuery 支持流式数据插入，可以实时接收和分析数据。 8. 机器学习 可以直接在 BigQuery 中构建和部署机器学习模型，无需将数据移动到其他平台。...启用 BigQuery API 在 Cloud Console 中找到 BigQuery 服务并启用它。 3....安装 BigQuery 客户端库 对于 Python，使用 pip 安装 BigQuery 的客户端库。...创建表 python from google.cloud import bigquery # 初始化 BigQuery 客户端 client = bigquery.Client() # 定义数据集和表
周末好不容易补补课，就发现了谷歌在其非常成功的云产品BigQuery上发布了BigQuery ML。说白了就是利用SQL语句去做机器学习。...BigQuery ML到底是什么呢，不妨看看这个gif的宣称。 简单来说，第一步是类似生成表，视图那样的建立一个模型。纯SQL语句。第二步则是使用这个模型去预测。也是纯SQL语句。
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。...复制无模式数据 使用MongoDB数据库是我们要注意的第一件事情就是一些集合有一个需要注意的模式：嵌套文档，而且其中一些文档也是数组。 通常，一个嵌套文档代表一个一对一关系，一个数组是一对多关系。...把所有的变更流事件以JSON块的形式放在BigQuery中。我们可以使用dbt这样的把原始的JSON数据工具解析、存储和转换到一个合适的SQL表中。...另外一个小问题是BigQuery并不天生支持提取一个以JSON编码的数组中的所有元素。 结论 对于我们来说付出的代价（迭代时间，轻松的变化，简单的管道）是物超所值的。...我们用只具有BigQuery增加功能的变更流表作为分隔。
【新智元导读】谷歌BigQuery的公共大数据集可提供训练数据和测试数据，TensorFlow开源软件库可提供机器学习模型。运用这两大谷歌开放资源，可以建立针对特定商业应用的模型，预测用户需求。...预测因素与目标 谷歌的 BigQuery 公共数据集既包括纽约的出租车搭乘总数（见表格 nyc-tlc:green），也包括国家海洋和气象局的天气数据（见表格 fh-bigquery:weather_gsod...如果你的业务不涉及出租车，或者依赖天气之外的其他因素，那你就需要把你自己的历史数据加载到 BigQuery 中。...类似地，你可以运行 BigQuery，按一年中每一天的序号来预测这一天的出租车搭乘总数。 ? 通过合并天气和车次数据库，我们就得到了供机器学习使用的完整数据集： ?...谷歌的 Could Datalab 提供了一个互动式 Python 笔记本，它能够与 BigQuery、Panda 和 TensorFlow 很好地整合。
AWS Athena和Google BigQuery都是亚马逊和谷歌各自云上的优秀产品，有着相当高的用户口碑。...AWS Athena和Google BigQuery当然互相之间也存在一些侧重和差异，例如Athena主要只支持外部表（使用S3作为数据源），而BigQuery同时还支持自有的存储，更接近一个完整的数据仓库...对于习惯了Athena/BigQuery相关功能的Azure新用户，自然也希望在微软云找到即席查询云存储数据这个常见需求的实现方式。
Google Analytics 360将网络流量信息导出到BigQuery，我是从BigQuery提取数据的： # standardSQL WITH visitor_page_content AS(...SELECT fullVisitorID, (SELECT MAX(IF(index=10, value, NULL)) FROM UNNEST(hits.customDimensions)...ASC) - hits.time) AS session_duration FROM `cloud - training - demos.GA360_test.ga_sessions_sample`, UNNEST...result['rating'], tf.ones(tf.shape(result['rating']))) return result 预处理BigQuery...现在，我们有了一个BigQuery查询、一个BEAM/DataFlow pipeline和一个潜在的AppEngine应用程序(参见下面)。你如何周期性地一个接一个地运行它们？
为了解决这个问题，我们尝试了将200万行数据转换为单行返回，使用PostgreSQL的array_agg和unnest函数来优化查询。 第一次遇到Mybatis查询返回导致接口速度慢的问题。...要将 PostgreSQL 中查询出的 programhandleidlist 字段（假设这是一个数组类型）的所有元素拼接为一行，您可以使用数组聚合函数 array_agg 结合 unnest 函数。...这样做可以先将数组展开为多行，然后将这些行再次聚合为一个单一的数组。如果您希望最终结果是一个字符串，而不是数组，您还可以使用 string_agg 函数。...因为mybatis不知道数组的大小，先给数组设定一个初始大小，如果超出了数组长度，因为数组不能扩容，增加长度只能再复制一份到另一块内存中，复制的次数多了也就增加了计算时间。...要统计每个数组中元素出现的次数，您需要首先使用 unnest 函数将数组展开为单独的行，然后使用 GROUP BY 和聚合函数（如 count）来计算每个元素的出现次数。
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。...数据规模仍在持续扩大的今天，为了从中获得可操作的洞察力，进一步实现数据分析策略的现代化转型，越来越多的企业开始把目光投注到 BigQuery 之上，希望通过 BigQuery 来运行大规模关键任务应用，...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...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....数据集 ID：选择 BigQuery 中已有的数据集。
新版本中，我们对数组和对象的处理能力进行了增强，包括数组数据转为多行、数组和对象处理函数等。...同时，我们增加了唯一的多行函数：unnest。用于展开数组列为多行。unnest | unnest(array) | 参数列必须是一个 array 对象。...{"a": [1,2], "b": 3} 获取 unnest 结果的规则:SQL: SELECT unnest(a) FROM demo_________________________________...__________________{"unnest":1}{"unnest":2}获取 unnest 结果与其他列的规则:SQL: SELECT unnest(a), b FROM demo_____...______________________________________________{"unnest":1, "b":3}{"unnest":2, "b":3}创建流 demo，并给与如下输入。
为了给每个name的tag按原始位置增加序号，需要建立以下函数，返回数组值及其对应的下标： create or replace function f_unnest_ord(anyarray, out val... 前面两种是相对通用的方法，关系数据库的SQL都支持，而unnest是PostgreSQL独有的函数。...有了前面的基础，这个实现就比较简单了，只要执行下面的查询即可： select * from (select c1,split_part(unnest(c2),':',1) c2, split_part...(unnest(c2),':',2) c3 from (select c1,string_to_array(c2,',') c2 from (...(c2),':',1) c2, split_part(unnest(c2),':',2) c3 test(# from (select c1,string_to_array(c2,
(array1) a from array_tbl where id=2) t) t1, (select unnest(array1) a from array_tbl where id=2...与加法类似，数组乘除运算实际也就是向量分量上的乘除： select array_agg(a * b), array_agg(a/b) from (select unnest(array1) a, unnest...select sum(a * b) from (select unnest(array1) a, unnest(array2) b from array_tbl where id=2...array_unnest_2d_to_1d是madlib 1.11版本的新增的函数，用于将二维数组展开为一维数组。1.10版本并无次函数，但可以创建一个UDF实现。...create or replace function madlib.array_unnest_2d_to_1d(anyarray) returns table(unnest_row_id int,
BigQuery 之间的集成和迁移。...这样，数据工程师就可以在不移动数据的情况下访问和查询 BigQuery 数据集，而 BigQuery 的用户则可以利用 Hive 的工具、库和框架进行数据处理和分析。...借助 BigQuery Migration Service，谷歌提供了 BigQuery 批处理 SQL 转换器和交互式 SQL 转换器支持，可以将 Hive 查询转换为 BigQuery 特有的兼容...BigQuery 和 BigLake 表的数据。...则实现了 Spark SQL Data Source API，将 BigQuery 表读取到 Spark 的数据帧中，并将数据帧写回 BigQuery。
ind_var：自变量构成的DOUBLE数组，其长度应该与调用logregr_train()函数时，由independent_varname参数所赋值的数组相同。 四、Logistic回归示例 1....20, 'irls' ); 注意本例中我们从列名动态创建自变量数组...如果自变量的数目很大，以至于超过了PostgreSQL对于每个表中最多列数的限制时（一个表中的列不能超过1600个，这是个硬限制），应该于建立自变量数组，并存储于一个单一列中。 3....unnest(coef) as coefficient, unnest(std_err) as standard_error, unnest(z_stats) as z_stat..., unnest(p_values) as pvalue, unnest(odds_ratios) as odds_ratio from loan_logregr; 5.
然后客户把sql代码和升级前后的执行计划截图发给了我,我马上就知道了原因:这个sql使用了12c的标量子查询嵌套的新特性(Scalar Subquery Unnest),在2014年的一个内部技术交流中...,我还着重讲了这个12c的新特性.于是,我很快给出了以下建议: 影响执行计划的真正参数是_optimizer_unnest_scalar_sq,可以通过/*+ OPT_PARAM('_optimizer_unnest_scalar_sq...' 'false') */的hint来修正,或者在标量子查询的select部分使用/*+ no_unnest */ ,都能解决问题....=true 1654 buffers 禁用功能: _optimizer_unnest_scalar_sq=false 77604 buffers,两者相差40倍以上(数据量越大,性能差距会更大...应该是优化器没有更好地做cost评估,把不该unnest的执行计划,强行做了unnest.
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