以数据洞察力为导向的企业 每年增长 30% 以上。数据有助于公司排除决策错误。团队可以利用数据结果来决定构建哪些产品、增加哪些特性以及追求哪些增长。
说到数据库相信很多人都知道，对于很多的公司来说，公司的品种越多，成立的时间越久，对于储存数据的电脑就会要求越高，而且后期还有可能会出现数据丢失的情况。为了防止此种情况的发生，并有效地储存数据资料，就有了云数据仓库。那么什么是云数据仓库？云数据仓库世界排名的厂商有哪些？
通过官网我们知道，snova可以使用PostgreSQL工具，因此，如果想要将linux日志导入snova数据仓库，只需要调用 python3 中的 psycopg2 模块（该模块，仅python3.x可用）。
出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013) DB-Engines 宣布 Snowflake 成功卫冕，获得了 “2022 年度数据库” 称号。 DB-Engines 是全球知名的数据库流行度排行榜网站，其评选年度数据库的标准为：计算数据库当前最新流行度分数（2023 年 1 月）的同比增长量，分数增长最多的即为年度数据库。 年度 DBMS：Snowflake Snowflake 是一个基于云的数据平台，因其可扩展性、灵活性和性能而广受欢迎。它使用自定义 SQL 引擎和列式数据存储，并提供广泛
数据库界最近的一个趋势是将数据库拆解成它的组成部分。每个组件都是单独提供的，因此基础设施工程师可以将它们集成到数据库中。
开源数据库中有一堆冤家，我想大家都知道，那就是MySQL与Postgre SQL。两个派系的恩怨情仇从何而来，今天我们将从非技术的角度来进行分析。 本文仅代表个人观点，如有不同意见欢迎交流。 说明：本文主要的关注点，是MySQL与PostgreSQL的非技术比较。 简单评价 MySQL流行较多，PostgreSQL功能更全面。其主要原因是，MySQL很早的时候，就支持主从复制，在互联网起步（2000年后第一次互联网大潮）的时候，被广泛使用。PostgreSQL到2010年左右才首次支持主从复制，无法作为互
数据，对一个企业的重要性不言而喻。如何利用好企业内部数据，发挥数据的更大价值，对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一，数据仓库在企业内部扮演着重要的角色。构建并正确配置好数据仓库，对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库，可以让数据分析师们如鱼得水；否则是可能使企业陷入无休止的问题之后，并在未来的企业竞争中处于劣势。随着越来越多的基础设施往云端迁移，那么数据仓库是否也需要上云？上云后能解决常见的性能、成本、易用性、弹性等诸多问题嘛？如果考虑上云，都需要注意哪些方面？目前主流云厂商产品又有何特点呢？面对上述问题，本文尝试给出一些答案，供各位参考。本文部分内容参考了MIT大学教授David J.DeWitt的演讲材料。
Oushu Database（简称OushuDB）是新一代极速云数仓，让企业用户轻松构建核心数仓、数据集市、实时数仓以及湖仓一体数据平台。OushuDB由国人自主研发，符合国家信创标准；通过计算存储分离架构解决了传统数据仓库高成本、高门槛、难维护、难扩展的问题。同时支持各大公有云和私有云。
数据，对一个企业的重要性不言而喻，如何利用好企业内部数据，发挥数据的更大价值，对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一，数据仓库在企业内部扮演着重要的角色，构建并正确配置好数据仓库，对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库，可以让数据分析师们如鱼得水；否则可能使企业陷入无休止的问题之中，并在未来的企业竞争中处于劣势。
内容来源：2017 年 10 月 21 日，深奇智慧联合创始人高扬在“PostgreSQL 2017中国技术大会”进行《基于Greenplum,postgreSQL的大型数据仓库实践》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
简单是最好的策略。 数据服务公司如何构建数据仓库？我曾担任一家平台的实时计算工程师，该平台旨在允许用户搜索公司的业务数据、财务和法律详细信息。已采集300多个维度、3亿+实体信息。我和我的同事的职责是确保这些数据的实时更新，以便我们能够为我们的注册用户提供最新的信息。这就是我们数据仓库面向客户的功能。除此之外，它还需要支持我们内部营销和运营团队的临时查询和用户细分，这是随着我们业务的增长而出现的新需求。
导读：本文主要给大家介绍什么是PostgreSQL数据库、PostgreSQL有哪些强大的功能及其目前的一些应用情况，以便大家对PostgreSQL有一个初步的认识。
腾讯云数据仓库PostgreSql TDSQL，PingCAP的TiDB，阿里的OceanBase，华为云DWS，都是HTAP的业内常用数仓，可以一站式解决需求。
最近一场调查还是挺意外的，PostgreSQL超越MySQL成为最受欢迎的数据库。身边的客户也有不少开始采用PostgreSQL作为生产的数据库，同时大模型火热、常时记忆的需求，也催生了对向量数据库的需求，而PostgreSQL，众多原因让我不得不把目光投向了这款产品，准备写一篇系列文章介绍PostgreSQL的备份体系、高可用建设、混沌工程、监控体系等内容。
传统的数据仓库架构一般有由源系统、ODS、EDW、Data Mart几部分组成。源系统就是业务系统、管理系统、办公系统等等；ODS是操作数据存储；EDW是企业级数据仓库，Data Mart是数据集市。
此外，Gartner预测，到2025年，中国分析型数据库市场来自海外厂商的将只剩下30%，交易型数据库市场海外厂商市场也只会剩下50%左右。
人类的发展，离不开信息的积累。从原始社会的口口相传，到需要将信息记录下来。那么如何记载信息呢？于是有了最早的记载方式——结绳记事。
2021 年一个有趣的新变化就是：Building the modern stack with open-source data solutions，换成比较容易理解的话，就是基于开源软件构建自己的数据处理流程。如果是在国内玩大数据的人，可能对此还有些不太理解（比如我），现在各家互联网公司基于 Hadoop 生态圈等一系列开源组件构建的大数据平台解决方案早就已经成熟，那modern data stack价值在哪呢？通过对What I Learned From The Open Source Data Stack Conference 2021的阅读，我发现这是为了解决传统企业的数字化转型问题的，让这些企业也能使用上方便高效的处理工具洞察数据，而不用局限于某一家提供闭源的商业解决方案的公司。用文中的话来说，就是通过开源软件，企业可以自己掌控数据，保证用户数据隐私安全，而不用担心数据被第三方公司利用。
每一个游戏制作者都想制作出一款让玩家满意的游戏。但是作为开发者，如何知道哪些点是让游戏玩家满意的，哪些是不满意的？今天我们就聚焦这些点来进行讨论。
在本文中我们讨论下你可能已经遇到过的关于数据大规模增长的问题，以及数据被忽略的价值。Presto 是处理所有数据并通过结构化查询语言（SQL）提供行之有效工具的关键推动力。Presto 的设计和功能能够让你获得更好的见解，而不仅仅只是访问。你可以更快地获得这些见解，并获得过去由于成本过高、时间太长而无法获得的信息。除此之外，你可以使用更少的资源，花费更少的预算来学到更多。
组织在构建自己专属的技术栈时，会使用到各种不同的相似技术。但也存在一些趋势，如果你正在组建一个新的团队、组织或公司的时候，一开始你可能需要效仿某个现成的技术栈，再依据需求来构建自己的技术栈，还需要对一些过时的技术进行升级。
DB-Engines最近发布了2020年10月份的数据库排名。该网站根据数据库管理系统的受欢迎程度对其进行排名，实时统计了359种数据库的排名指数。前10名的排行情况详见下图：
随着云计算的普及和数据分析需求的扩大，数据湖+数据仓库的湖仓一体分析能力成为下一代数据分析系统的核心能力。相对于数据仓库，数据湖在成本、灵活性、多源数据分析等多方面，都有着非常明显的优势。IDC发布的十项2021年中国云计算市场趋势预测中，有三项和数据湖分析有关。可以预见，跨系统集成能力、数据控制能力和更加全面的数据驱动能力，将会是未来数据分析系统重要的竞争领域。
提取，转换和加载（ETL）工具使组织能够跨不同的数据系统使其数据可访问，有意义且可用。通常，公司在了解尝试编码和构建内部解决方案的成本和复杂性时，首先意识到对ETL工具的需求。
数据库建模和设计是软件开发过程中必不可少的步骤，一个良好的建模工具可以帮助我们简单快速地完成数据库设计，提高工作的效率。因此，今天给大家推荐几款免费的 MySQL 数据库建模工具，首先给出它们的功能比较：
在数据库的世界里，有一种神器，它以其无与伦比的灵活性和强大的功能，赢得了全球开发者的青睐。它就是——PostgreSQL，一个真正的多模型数据库管理系统。
ETL代表提取、转换和加载。它是从任何数据源中提取数据并将其转换为适当格式以供存储和将来参考的过程。
DBA在管理数据仓库的时候，往往会创建多个帐号，每个帐号有不同的用途。因此这里就有不同帐号间表授权的需求。
根据 DB-Engines 网站的数据，Snowflake 荣获2021年度数据库。
DB-Engines 根据其网站的数据，宣布 Snowflake 荣获“2021 年度数据库”称号。
本文最初发表于 OtterTune 网站，经原作者 Andy Pavlo 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。
作为全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司，Gartner报告非常值得从业者研究学习。从中我们可以了解到更多行业、产品、技术发展趋势。近日，数据库领域的重磅报告《Magic Quadrant for Cloud Database Management Systems》悄然出炉。作为数据库领域的重要组成部分，云数据库近些年来发展迅速。2020年，Gartner将魔力象限从Operational Database更名为Cloud Database。从2020年的数据来看，云数据库已占据整体数据库市场份额的40%，且贡献了增长市场的9成以上份额。据Gartner预测，到2022年云数据库营收数据将占据数据库整体市场的半数以上。可以说，云数据库代表着数据库行业的未来。本文将尝试从多角度加以分析，窥视云数据库2021发展变化。文中仅代表个人观点，如有偏颇，欢迎指正。
DW ：data warehouse 翻译成数据仓库 DW数据分层，由下到上为 DWD,DWB,DWS DWD：data warehouse detail 细节数据层，有的也称为 ODS层，是业务层与数据仓库的隔离层 DWB：data warehouse base 基础数据层，存储的是客观数据，一般用作中间层，可以认为是大量指标的数据层。 DWS：data warehouse service 服务数据层，基于DWB上的基础数据，整合汇总成分析某一个主题域的服务数据，一般是宽表。
数据库管理系统继续向云迈进——这个举措正在造就越来越复杂的供应商和产品格局。该魔力象限将帮助数据和分析负责人在复杂且快速变化的市场中做出正确的选择。 战略规划假设 到2025年，组织偏爱使用云来管理数据将大大缩减供应商版图，而多云的增长将加大数据治理和集成的复杂性。 到2022年，云数据库管理系统（DBMS）的收入将占DBMS市场总收入的50%。 市场定义/描述 Gartner对云DBMS市场的定义如下。核心功能是指供应商完全提供由供应商管理的公共云或私有云软件系统，这种系统负责管理云存储平台上的数据。数据
Greenplum是老牌的MPP数据仓库，查询稳定性很强，SQL支持非常全面（支持ANSI SQL 2008和SQL OLAP 2003扩展；支持ODBC和JDBC应用编程接口。完善的标准支持使得系统开发、维护和管理都大为方便。），基于PostgreSQL构建而成，主要面向结构化数据OLAP计算，Greenplum在6.0版本大大的提高了对OLTP的支持，tpcb性能提升60倍，单节点查询达到80000TPS（Transactions Per Second，数据库每秒处理事务数），插入操作达到18000TPS，更新操作约7000TPS。
数据仓库选型是整个数据中台项目的重中之重，是一切开发和应用的基础。而数据仓库的选型，其实就是Hive数仓和非Hive数仓的较量。Hive数仓以Hive为核心，搭建数据ETL流程，配合Kylin、Presto、HAWQ、Spark、ClickHouse等查询引擎完成数据的最终展现。而非Hive数仓则以Greenplum、Doris、GaussDB、HANA（基于SAP BW构建的数据仓库一般以HANA作为底层数据库）等支持分布式扩展的OLAP数据库为主，支持数据ETL加工和OLAP查询。
MySQL 和 PostgreSQL 是两大开源关系数据库管理系统 (RDBMS)，长期以来被证明具有高度的可靠性和可扩展性，在本文中，我们将探讨 PostgreSQL 与 MySQL，以及它们之间的差异。
当前数据仓库的主流架构：分为两个方向一个是 hadoop 体系，一个是 MPP 数据库
随着大数据在越来越多的企业当中落地，企业要开展大数据相关的业务，那么首先要搭建起自身的数据平台。而企业搭建大数据平台，往往需要结合成本、业务、人员等各方面的因素，来规划数据平台建设方案。今天我们就来聊聊数据平台建设的几种方案。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 云数据仓库 PostgreSQL（CDWPG）。
与数据库的单表基于ER模型构建思路不同，其面向特定业务分析的特性，决定了它的构建需要整合多套数据输入系统，并输出多业务条线的、集成的数据服务能力，需要考虑更全面的因素，包括：
Cloudberry Database（可简称为“CBDB”或“CloudberryDB”）是面向分析和 AI 场景打造的下一代统一型开源数据库，搭载了 PostgreSQL 14.4 内核，兼容 PostgreSQL 和 Greenplum Database 生态，采用 Apache License 2.0 许可协议，由北京酷克数据HashData科技有限公司开发，目前源码已公开。
构思一个主题讨论数据仓库的构建方法论，包括数据仓库的价值、选型、构建思路，随着数据规模膨胀和业务复杂度的提升，大型企业需要构建企业级的数据仓库（数据湖）来快速支撑业务的数据化需求，与传统的数据库构建不通，数据仓库即是OLAP场景，偏于历史数据的存储/分析，用冗余存储换取数据价值；
随着云时代的到来，数据库也开始拥抱云数据库时代，各类数据库系统（OLTP、OLAP、NoSQL等）在各内外云平台（AWS、Azure、阿里云）百花齐放，有开源的MySQL、PostgreSQL、MongoDB，传统数据库厂商的SQLServer、Oracle，云厂商自研的Aurora、Redshift、PolarDB、AnalyticDB、AzureSQL等。有些数据库还处于Cloud Hosting阶段，仅仅是将原有架构迁移到云主机上，利用了云的资源。有些数据库则已经进入了Cloud Native阶段，基于云平台IAAS层的基础设施，构建弹性、serverless、数据共享等能力。
实现数据仓库和OLAP（联机分析处理）操作的Java应用程序需要借助一些相关的工具和技术。下面将向您介绍如何用Java实现数据仓库和OLAP操作，并提供一些示例代码和最佳实践。
https://www.cnblogs.com/itboys/p/10592871.html 数据仓库–通用的数据仓库分层方法
关系数据库管理系统（RDBMS） SQLServer：世界最有活力的数据库； MySQL：世界最流行的开源数据库； PostgreSQL：世界最先进的开源数据库； Oracle 数据库：对象-关系型数据库管理系统。 框架 Apache Hadoop：分布式处理架构，结合了 MapReduce（并行处理）、YARN（作业调度）和HDFS（分布式文件系统）； Tigon：高吞吐量实时流处理框架。 分布式编程 AddThis Hydra ：最初在AddThis上开发的分布式数据处理和存储系统；
允中 发自 凹非寺 量子位 编辑 | 公众号 QbitAI 10月23日数据湖高峰论坛上，阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人、达摩院数据库与存储实验室负责人李飞飞表示:“云原生作为云计算领域的关键技术与基础创新，正在加速数据分析全面进入数据库大数据一体化时代”。 △ 阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人李飞飞 他表示，随着数字化转型进程深入推进，企业的数据存储、处理、增长速度发生了巨大的变化，传统数据分析系统在成本、规模、数据多样性等方面面临很大的挑战。云计算的发展正在加
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
