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SQL函数 WEEK

因此，周数是逐年计算的，因此第 1 周是完成从上一年最后一周开始的 7 天期间的天数。一周总是从星期日开始；因此，日历年的第一个星期日标志着从第 1 周到第 2 周的变化。...可以使用 DAYOFWEEK 函数确定星期几。一年中的总周数通常为 53，闰年可能为 54。IRIS 还支持确定一年中星期的 ISO 8601 标准。该标准主要用于欧洲国家。...当配置为 ISO 8601 时，WEEK 从星期一开始计算星期，并将星期分配给包含该星期星期四的年份。...一年中的总周数通常是 52，但偶尔也可能是 53。...示例以下嵌入式 SQL 示例返回 2005 年 1 月 2 日（星期日）和 2006 年 1 月 1 日（星期日）的星期几和一年中的星期几。

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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。...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...创建 BigQuery 数据集： https://cloud.google.com/bigquery/docs/datasets （*为保障 Tapdata Cloud 正常读取到数据集信息...（输入服务账号后, 即可列出全部数据集） agent 设置：选择平台自动分配，如有多个 Agent，请手动指定可访问 Google 云服务的 Agent。 3. 单击连接测试，测试通过后单击保存。...（*如提示连接测试失败，可根据页面提示进行修复） ④ 新建并运行 SQL Server 到 BigQuery 的同步任务 Why Tapdata?

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    mysql查询一周内的数据，解决一周的起始日期是从星期日(星期天|周日|周天)开始的问题

    +本周的数据到星期六 这样的数据，这就不符合我们的要求，把上周日的数据也统计进来了。...所以也是找了好久的资料，才终于解决 一、问题发现： 默认我一开始写的测试查询本周上周数据的语句是这样的： #查询本周 select A.sushenum,cast(A.dfdata as DECIMAL...(A.lrrq,'%Y-%m-%d')) = YEARWEEK(now())-1 and A.sushenum = '1309' 顺便提一下，查询本周和上周的区别，大家可以对照上面两条sql...从上面YEARWEEK()函数API可以知道，还有mode这个字段是可以自己设置一周是从星期几开始的，不写的话默认是星期日为一周的开始日期，这里为了适用我们的系统，将星期一设置为一周的开始日期，我们就给...三、总结 所以，大家在使用sql函数的时候，一定要看看这个函数的API，这样才能将这个函数使用的融会贯通，比别人更加的掌握。 所以这里考大家一个问题，oracle怎么查询本周、上周的记录呢？

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    1年将超过15PB数据迁移到谷歌BigQuery，PayPal的经验有哪些可借鉴之处？

    在两大仓库中，PayPal 决定首先将分析仓库迁移到 BigQuery，获得使用该服务作为 Teradata 替代品的经验，并在此过程中为 PayPal 的数据用户构建一个围绕 Google Cloud...高性能 SQL 访问：为数据类型和访问模式提供高性能 ANSI SQL 接口，可以提高分析师和数据科学家的工作效率。...PayPal 努力强化了转译器配置，以生成高性能、干净的 BigQuery 兼容 SQL。 这种自动代码转换对我们来说是非常关键的一步，因为我们希望为用户简化迁移工作。...数据移动、加载和验证 在我们完成这个项目的过程中，很明显数据移动与我们的设置高度相关，并且要使用现有的工具将数据无缝复制到 Google Cloud Platform 会出一些问题。...数据用户现在使用 SQL，以及通过笔记本使用的 Spark 和通过 BigQuery 使用的 Google Dataproc。

    6.4K20

    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。...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。...这些记录送入到同样的BigQuery表中。现在，运行同样的dbt模型给了我们带有所有回填记录的最终表。 我们发现最主要的问题是需要用SQL写所有的提取操作。...因为我们一开始使用这个管道(pipeline)就发现它对端到端以及快速迭代的所有工作都非常有用！我们用只具有BigQuery增加功能的变更流表作为分隔。

    5.7K20

    BigQuery：云中的数据仓库

    基于云的Hadoop引擎（例如Amazon EMR和Google Hadoop）使这项工作变得更容易一些，但这些云解决方案对于典型的长时间运行的数据分析(实例)来说并不理想，因为需要花费时间设置虚拟实例并将数据从...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。...在BigQuery的数据表中为DW建模时，这种关系模型是需要的。...这实际上是Dremel和BigQuery擅长的，因为它为您提供了SQL功能，例如子选择(功能)，这些功能在NoSQL类型的存储引擎中通常找不到。

    6.3K40

    Linux时间戳转换_时间戳转换软件

    tm_mon 自一月以来的月数，范围为 0 到 11。 tm_year 自 1900 年以来的年数。 tm_wday 自星期日以来的天数，范围为 0 到 6。...该函数的作用就像调用 tzset(3)并设置外部变量 tzname 与有关当前时区的信息，时区与协调世界时 (UTC) 和本地之间的差异以秒为单位的标准时间，如果夏令时规则在一年中的某些时间适用，则将日光设置为非零值...(C99) %G 基于 ISO 8601 周的年份（参见注释），世纪为十进制数。对应于 ISO 周数的 4 位数年份（请参阅 %V）。...(苏) %u 以十进制表示的星期几，范围为 1 到 7，星期一为 1。另见 %w。 (苏) %U 以十进制数表示的当前年份的周数，范围为 00 到 53，从第一个星期日开始作为第 01 周的第一天。...(苏) %w 以十进制表示的星期几，范围为 0 到 6，星期日为 0。另见 %u。 %W 当前年份的周数，十进制数，范围 00 到 53，从第一个星期一开始作为第 01 周的第一天。

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    要避免的 7 个常见 Google Analytics 4 个配置错误

    未设置数据保留期限 GA4 默认提供两个月的数据保留期，您可以选择将其设置为 14 个月。保留期适用于探索中的自定义报告，而标准报告中的数据永不过期。...由于它从您连接的那一刻起就将数据导出到 BigQuery，因此请务必在一开始就进行设置，以便获得尽可能多的历史数据。...要将 GA4 关联到 BigQuery，请在 GA4 设置中导航到 BigQuery 链接。...建议为您的 ICP 创建受众群体，并将其标记为转化。 由于受众群体日期不具有追溯力，因此在设置之初就定义目标受众群体以收集历史数据非常重要。 5....结论 总之，在设置 Google Analytics 4 时避免常见的配置错误以确保准确可靠的数据收集至关重要。

    1.7K10

    20亿条记录的MySQL大表迁移实战

    在评估了几个备选解决方案之后，我们决定将数据迁移到云端，我们选择了 Google Big Query。...如果 BigQuery 引入失败（比如执行请求查询的成本太高或太困难），这个办法为我们提供了某种退路。这是一个重要的决定，它给我们带来了很多好处，而开销很小。...将数据从 MySQL 流到 Kafka 关于如何将数据从 MySQL 流到 Kafka，你可能会想到 Debezium（https://debezium.io）或 Kafka Connect。...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。...原文链接： https://blog.softwaremill.com/our-way-of-dealing-with-more-than-2-billion-records-in-sql-database

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    使用Kafka，如何成功迁移SQL数据库中超过20亿条记录？

    作者 | Kamil Charłampowicz 译者 | 王者 策划 | Tina 使用 Kafka，如何成功迁移 SQL 数据库中超过 20 亿条记录？...在评估了几个备选解决方案之后，我们决定将数据迁移到云端，我们选择了 Google Big Query。...如果 BigQuery 引入失败（比如执行请求查询的成本太高或太困难），这个办法为我们提供了某种退路。这是一个重要的决定，它给我们带来了很多好处，而开销很小。...将数据从 MySQL 流到 Kafka 关于如何将数据从 MySQL 流到 Kafka，你可能会想到 Debezium（https://debezium.io）或 Kafka Connect。...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。

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    ClickHouse 提升数据效能

    我们没有在 GA4 中辛苦劳作，也没有担心每个月的第二个星期一，而是开展了一个项目，将所有 Google Analytics 数据转移到 ClickHouse，目的是提供灵活、快速的分析并无限保留。...在这篇博文中，我们解释了我们的架构，希望其他用户可以仅使用 ClickHouse 和几行 SQL 来构建自己的超级 Google Analytics。...作为一个支持SQL的实时数据仓库，ClickHouse提供了我们所需要的查询灵活性。几乎我们所有的查询都可以轻松地表示为 SQL。...如果您为 Google Cloud 帐户启用了 BigQuery，则此连接的配置非常简单且有详细记录。 也许显而易见的问题就变成了：“为什么不直接使用 BigQuery 进行分析呢？” 成本和性能。...最后，认识到并不是每个人都对 SQL 感到满意，并且本着一切都需要生成人工智能才能变得很酷且值得做的精神，我决定衍生一个副项目，看看我们是否可以通过自然语言回答 Google Analytics 问题。

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    ClickHouse 提升数据效能

    我们没有在 GA4 中辛苦劳作，也没有担心每个月的第二个星期一，而是开展了一个项目，将所有 Google Analytics 数据转移到 ClickHouse，目的是提供灵活、快速的分析并无限保留。...在这篇博文中，我们解释了我们的架构，希望其他用户可以仅使用 ClickHouse 和几行 SQL 来构建自己的超级 Google Analytics。...作为一个支持SQL的实时数据仓库，ClickHouse提供了我们所需要的查询灵活性。几乎我们所有的查询都可以轻松地表示为 SQL。...如果您为 Google Cloud 帐户启用了 BigQuery，则此连接的配置非常简单且有详细记录。 也许显而易见的问题就变成了：“为什么不直接使用 BigQuery 进行分析呢？” 成本和性能。...最后，认识到并不是每个人都对 SQL 感到满意，并且本着一切都需要生成人工智能才能变得很酷且值得做的精神，我决定衍生一个副项目，看看我们是否可以通过自然语言回答 Google Analytics 问题。

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    选择一个数据仓库平台的标准

    在大多数情况下，AWS Redshift排在前列，但在某些类别中，Google BigQuery或Snowflake占了上风。...大多数基础设施云提供商提供了一种“简单”的方式来扩展您的群集，而有些则像Google BigQuery一样在后台无缝扩展。...我们可以使用8节点dc1.large Redshift群集以更低的价格获得更快的速度，每个客户的价格为48美元/天，因此迁移到BigQuery对我们来说不会具有成本效益。...最后，通过Panoply UI控制台还可以进行自定义的高级转换，只需几分钟即可完成设置和运行。 支持的数据类型 仔细考虑你的需求。多语言方法涉及多种数据平台类型。...通过利用Panoply的修订历史记录表，用户可以跟踪他们数据仓库中任何数据库行的每一个变化，从而使分析师可以立即使用简单的SQL查询。

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    ClickHouse 提升数据效能

    我们没有在 GA4 中辛苦劳作，也没有担心每个月的第二个星期一，而是开展了一个项目，将所有 Google Analytics 数据转移到 ClickHouse，目的是提供灵活、快速的分析并无限保留。...在这篇博文中，我们解释了我们的架构，希望其他用户可以仅使用 ClickHouse 和几行 SQL 来构建自己的超级 Google Analytics。...作为一个支持SQL的实时数据仓库，ClickHouse提供了我们所需要的查询灵活性。几乎我们所有的查询都可以轻松地表示为 SQL。...如果您为 Google Cloud 帐户启用了 BigQuery，则此连接的配置非常简单且有详细记录。 也许显而易见的问题就变成了：“为什么不直接使用 BigQuery 进行分析呢？” 成本和性能。...最后，认识到并不是每个人都对 SQL 感到满意，并且本着一切都需要生成人工智能才能变得很酷且值得做的精神，我决定衍生一个副项目，看看我们是否可以通过自然语言回答 Google Analytics 问题。

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    Oracle 修改oracle数据库名

    4.设置初始参数文件PFILE中的DB_NAME初始化参数值为新的数据库名 注：DBNEWID功能不改变服务器参数文件SPFILE。...当oracle ASM密码文件以设置ASM参数为Y的方式被创建时，该参数是被忽略的。 FORMAT 可选。...如果为12，缺省，密码文件以oracle数据库12c的格式被创建 .这种格式支持SYSBACKUP, SYSDG, and SYSKM管理员权限，如果为legacy,密码文件为legacy 格式，oracle...当SYSBACKUP, SYSDG, or SYSKM被指定时，这个参数不可以被设置为legacy SYSBACKUP 可选，如果为y,在密码文件中创建一个SYSBACKUP条目，要求输入密码。...如平台要求一个环境变量被设置为密码文件路径，那该平台上的Oracle实时应用集群环境中，每个实例的该环境变量必须指定同一个密码文件。.

    4.2K20

    Elastic、Google Cloud和Kyndryl的端到端SAP可观测性方案：深度解析

    在Elastic，与Kyndryl和Google Cloud的合作下，我们为您的SAP环境设计了一个全栈可观测性体验。...了解如何将Google的Cloud Logging和Cloud Monitoring与Elastic集成。3....它提供了一系列服务，用于构建、部署和管理高级分析解决方案，简化了实施过程，使得无需广泛设置时间即可快速试验。通过简单的指导，客户可以在几分钟内部署所需的Google Cloud服务。...Cortex框架使得SAP数据可以直接集成到Google BigQuery，Google Cloud的完全托管企业数据仓库。...Google BigQuery以其无服务器架构和可扩展的分布式分析引擎，为在大容量SAP应用数据上运行查询提供了强大的平台，同时将其与其他数据源（如Salesforce）集成，实现全组织数据的全面分析。

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