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从Oracle到PostgreSQL：动态性能视图 vs 标准统计视图

但是，在Oracle中还真没有与此类似的性能视图，实际上Oracle没有一个视图简单地记录了一个Schema下面总共查询或者DML了多少条记录，但是却有DBA_TAB_MODIFICATIONS这样的视图详细记录每一张表的...该视图对于每张表显示一条记录，显示了一张表上进行过多少全表扫描，多少索引扫描，查询、插入、更新、删除过多少记录，表中现在有多少记录，表的分析时间等。...在Oracle中表的分析信息存储在DBA_TABLES中，而对于每个表上DML的信息如前所述，可以从DBA_TAB_MODIFICATIONS视图中查询，而经历过怎样的IO则又可以从V$SEGSTAT视图中查询...，PostgreSQL中的sequence跟Oracle中的sequence概念基本一致，为存储序列号等的字段生成序列值。...而该视图则是记录由于不同原因取消掉的查询的次数。对于每个数据库显示一条记录。 Oracle中不会出现这样的问题，因此也没有相应的视图。

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    从Oracle到PostgreSQL：动态性能视图 vs 标准统计视图

    从 Oracle 到 PostgreSQL ：从 Uptime 到数据库实例运行时间 Oracle数据库的性能视图几乎可以说是最引以为骄傲的功能，在那样细粒度的采样统计强度下，依然保持卓越的性能，基于这些性能数据采样之后形成的...但是，在Oracle中还真没有与此类似的性能视图，实际上Oracle没有一个视图简单地记录了一个Schema下面总共查询或者DML了多少条记录，但是却有DBA_TAB_MODIFICATIONS这样的视图详细记录每一张表的...在Oracle中表的分析信息存储在DBA_TABLES中，而对于每个表上DML的信息如前所述，可以从DBA_TAB_MODIFICATIONS视图中查询，而经历过怎样的IO则又可以从V$SEGSTAT视图中查询...，PostgreSQL中的sequence跟Oracle中的sequence概念基本一致，为存储序列号等的字段生成序列值。...而该视图则是记录由于不同原因取消掉的查询的次数。对于每个数据库显示一条记录。 Oracle中不会出现这样的问题，因此也没有相应的视图。

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    Demo直接拿来用：从Excel读取数据动态生成SQL

    拿来直接用" 本系列文章为大家提供常用小工具的Demo 侧重点并非代码如何实现，因为大家都能写 目的是为大家节省开发时间，力求“拿来直接就能用” 用最快的时间完成开发任务 从Excel...读取数据动态生成SQL 01 | 效果演示 excel数据： 执行Demo之后： 生成脚本文件 同时控制台输出 02 | 拿来吧你 源码分为三部分： 自定义配置 excel文件解析...详细说明我已在注释中说明，以下为源码： /** * Demo拿来直接用：从Excel读取数据动态生成SQL * * 关于“Demo拿来直接用” * 本系列文章为大家提供常用小工具的..."`column4`, " + "`column5`"; //字段个数 int columnsNum = 6; //是否生成...INSERT INTO " + tableName + "(" + columns + ") \t" + "VALUES("); /** * 循环每列数据，动态拼接字段值

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    从随机生成到动态匹配

    三、动态匹配 Referer为了进一步提高伪装效果，我们可以采用动态匹配 Referer 的方法。动态匹配是指根据目标网站的页面结构和链接关系，动态生成合理的 Referer 值。...动态生成 Referer：从获取到的链接列表中随机选择一个链接作为 Referer 值。如果链接是相对路径，则将其转换为绝对路径。发送请求：将动态生成的 Referer 添加到请求头中，并发送请求。...优点伪装效果更好：动态生成的 Referer 更符合实际的用户行为模式，因为它是根据目标页面的实际链接关系生成的。适应性强：这种方法可以根据不同的目标网站动态调整 Referer，具有较强的适应性。...性能问题：动态生成 Referer 的过程需要额外的网络请求和解析操作，可能会对爬虫的性能产生一定影响。...随机选择代理：通过 random.choice() 方法从代理 IP 池中随机选择一个代理。发送请求：将动态生成的 Referer 和随机选择的代理添加到请求中，并发送请求。

    60400

    一文搞懂物化视图：从原理到实战，查询性能提升 10 倍的秘密

    物化视图详解一、概念物化视图是数据库中的一种特殊对象，它存储了查询结果的物理副本，与普通视图（只保存查询定义）不同。...因此，物化视图可以提高那些需要频繁执行的复杂查询的性能，通过定期更新或者刷新，物化视图可以保持最新的数据状态，使得后续的查询都可以直接使用这些预计算的结果，从而减少查询时间的消耗。...二、特点物理存储数据：物化视图实际存储查询结果数据，而不是每次访问时重新计算预先计算：数据是预先计算好的，查询时直接读取可刷新：需要定期或按需刷新以保持数据最新三、物化视图和普通视图区别把物化视图看成一张只读表...特性普通视图物化视图数据存储不存储数据，只存储查询逻辑物理存储查询结果查询性能每次查询都重新计算，性能较慢直接读取存储结果，性能快数据更新实时反映基表变化需要手动/自动刷新，有延迟存储空间基本不占额外空间占用物理存储空间刷新机制无需刷新需要定期刷新索引支持不支持创建索引可以创建索引加速查询四...优点：提供强一致性保证，查询结果总是最新的缺点：显著增加写操作的开销，可能成为系统性能瓶颈异步物化视图异步物化视图是指，物化视图的数据更新与基表修改不同步，即基表修改不会立即触发物化视图更新，因此性能影响会小很多

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    Dbt基本概念与快速入门

    通过DBT，数据工程师能够轻松地将数据从原始格式转换为分析所需的结构，并且确保转换的过程可复用、可管理和可测试。1. ...每个模型都是一个SQL查询，它通常表示一个数据表或视图。依赖关系（Dependencies）：模型之间可以有依赖关系，DBT会自动处理这些依赖关系。...Jinja模板：DBT使用 Jinja 模板引擎来动态生成SQL查询。你可以在SQL文件中使用Jinja语法，如条件语句、循环等。...安装DBT（以BigQuery为例）：pip install dbt-bigquery 对于其他数据库（如Snowflake、Redshift等），只需安装相应的DBT适配器，如：pip install...下面是一个连接 BigQuery 的示例：my_project: target: dev outputs: dev: type: bigquery method: service-account

    1.1K10

    全新ArcGIS Pro 2.9来了

    可以连接到Amazon Redshift、 Google BigQuery或 Snowflake。...连接后，可以在Google BigQuery 或 Snowflake 中的表上启用特征分箱， 以绘制不同比例的聚合特征。这使得以可用格式查看大量特征成为可能。...可以创建查询图层以将数据添加到地图以进行更深入的分析。创建查询层时，可以创建物化视图将SQL查询存储在数据仓库中，以提高查询性能。...发布时，可以引用查询图层，创建图层将引用的物化视图，或创建将数据复制到门户的关系数据存储的快照。...可以从统计面板中的菜单按钮访问该工具 。 从图层属性表或其字段视图打开数据工程视图。 直接从字段面板访问属性表字段。 取消统计计算。

    3.5K20

    构建端到端的开源现代数据平台

    首先我们只需要创建一个数据集[11]，也可以随时熟悉 BigQuery 的一些更高级的概念，例如分区[12]和物化视图[13]。...要允许 dbt 与 BigQuery 数据仓库交互，需要生成所需的凭据（可以创建具有必要角色的服务帐户），然后在 profiles.yml 文件中指明项目特定的信息。...数据可视化：Apache Superset 现在我们已经处理了我们的数据并生成了可以提供见解的不同视图和表格，需要通过一组数据产品实际可视化这些见解。...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。.../bigquery/docs/partitioned-tables) [13] 物化视图: [https://cloud.google.com/bigquery/docs/materialized-views-intro

    7.3K10

    Prompt 工程进阶：从规则引擎到动态提示生成的智能交互革命

    今天，咱们就一头扎进 Prompt 工程进阶的世界，探索从规则引擎到动态提示生成，这场改变智能交互的大变革。很多人可能好奇，规则引擎和动态提示生成到底是什么？它们对智能交互又有哪些影响？...动态提示生成：智能交互的 “新宠儿”随着 AI 技术的发展，动态提示生成逐渐崭露头角，成为智能交互领域的 “新宠儿”。...动态提示生成的技术原理动态提示生成基于自然语言处理（NLP）和机器学习技术。它通过对大量文本数据的学习，理解语言的结构和语义，从而生成符合语境的提示。下面这张图展示了动态提示生成的基本流程。...动态提示生成简述动态提示生成的技术原理，以及与传统规则引擎的区别：动态提示生成基于自然语言处理和机器学习技术，通过对文本数据的学习，根据用户输入和上下文生成提示。...从规则引擎到动态提示生成，咱们一起见证了智能交互领域的创新与变革。希望大家通过这篇文章，对这两项技术有更深入的理解和掌握。技术的世界永无止境，相信大家在探索过程中，会有更多新的发现和收获。

    69210

    InstantMesh：利用稀疏视图大规模重建模型从单张图像高效生成3D网格

    借助Zero123提供的新视图指导，最近的图像到3D方法展示了改进的3D一致性，并能够从开放域图像中生成合理的形状。多视图扩散模型。...具体而言，对于Objaverse的LVIS子集中的每个3D模型，我们渲染一个查询图像和6个目标图像，均为白色背景。查询图像的方位角、仰角和相机距离是从预定义范围中随机采样的。...6个目标图像的姿态由绝对仰角20°和-10°的交错组成，与查询图像相关的方位角从30°开始，每个姿态增加60°。...，我们仅针对新视图合成任务进行评估，因为直接从其输出生成3D网格并不简单。...我们评估生成资源的2D视觉质量和3D几何质量。对于2D视觉评估，我们从生成的3D网格呈现新视图，并将其与地面真实视图进行比较，采用PSNR、SSIM和LPIPS作为度量标准。

    4.3K10

    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？

    我们将一半的数据和处理从 Teradata 系统迁移到了 Google Cloud Platform 的 BigQuery 上。...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。...同样，在复制到 BigQuery 之前，必须修剪源系统中的字符串值，才能让使用相等运算符的查询返回与 Teradata 相同的结果。 数据加载：一次性加载到 BigQuery 是非常简单的。...BigQuery 的细微差别：BigQuery 对单个查询可以触及的分区数量的限制，意味着我们需要根据分区拆分数据加载语句，并在我们接近限制时调整拆分。...用户非常喜欢 BigQuery 日志的查询性能优势、更快的数据加载时间和完全可见性。

    6.5K20

    2025年视频生成技术全景：从图像与文本到动态视觉内容

    要点 描述 驱动 痛点 传统视频制作需要专业技能和大量时间，难以快速将创意转化为动态视觉内容 自我提升需求 方案 2025年的视频生成技术通过扩散模型、大型语言模型等方法，实现了从图像或文本到高质量视频的自动生成...视频生成技术：定义与发展历程 1.1 什么是视频生成技术？ 视频生成技术是指通过人工智能算法自动或半自动地创建动态视觉内容的技术。...print(f"视频已保存到: {output_path}") # 示例使用代码 # generator = AdvancedMultimodalVideoGenerator() # # # 从图像生成视频...") # generator.save_video(frames_from_image, "dog_running.mp4", fps=8) # # # 从文本生成视频 # print("正在从文本生成视频...Video Diffusion模型研究动态 Runway Blog Gen-3模型研究进展 GitHub开源项目 视频生成模型实现代码 NVIDIA Research Blog 视频生成技术研究动态

    1.1K10

    ClickHouse 提升数据效能

    ClickHouse 支持广泛的集成，使报告的生成更加简单。...6.1.BigQuery 导出 为了从 BigQuery 导出数据，我们依赖于计划查询及其导出到 GCS 的能力。 我们发现每日表将在格林尼治标准时间下午 4 点左右创建前一天的表。...上述导出过程生成的 Parquet 文件的架构可以在此处找到以供参考。...这使我们无法在此阶段执行广泛的查询测试（我们稍后将根据实际使用情况进行分享），从而将下面的查询限制为 42 天（自我们开始将数据从 BigQuery 移至 ClickHouse 以来的时间）。...上面显示了所有查询如何在 0.5 秒内返回。我们表的排序键可以进一步优化，如果需要进一步提高性能，用户可以自由使用物化视图和投影等功能。

    2K10

    详细对比后，我建议这样选择云数据仓库

    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。...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。...这个数据仓库允许团队快速访问 PB 级的数据、运行查询，并可视化输出。之前话费数个小时才生成的商业智能报告现在几分钟内就能生成。...但是，Snowflake 提供了自动扩展特性，可以动态地添加或删除节点。 维护数据仓库日常管理可以根据公司规模和数据需求自动或手动地进行。...从 Redshift 和 BigQuery 到 Azure 和 Snowflake，团队可以使用各种云数据仓库，但是找到最适合自己需求的服务是一项具有挑战性的任务。

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    ClickHouse 提升数据效能

    ClickHouse 支持广泛的集成，使报告的生成更加简单。...6.1.BigQuery 导出 为了从 BigQuery 导出数据，我们依赖于计划查询及其导出到 GCS 的能力。 我们发现每日表将在格林尼治标准时间下午 4 点左右创建前一天的表。...上述导出过程生成的 Parquet 文件的架构可以在此处找到以供参考。...这使我们无法在此阶段执行广泛的查询测试（我们稍后将根据实际使用情况进行分享），从而将下面的查询限制为 42 天（自我们开始将数据从 BigQuery 移至 ClickHouse 以来的时间）。...上面显示了所有查询如何在 0.5 秒内返回。我们表的排序键可以进一步优化，如果需要进一步提高性能，用户可以自由使用物化视图和投影等功能。

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    ClickHouse 提升数据效能

    ClickHouse 支持广泛的集成，使报告的生成更加简单。...6.1.BigQuery 导出 为了从 BigQuery 导出数据，我们依赖于计划查询及其导出到 GCS 的能力。 我们发现每日表将在格林尼治标准时间下午 4 点左右创建前一天的表。...上述导出过程生成的 Parquet 文件的架构可以在此处找到以供参考。...这使我们无法在此阶段执行广泛的查询测试（我们稍后将根据实际使用情况进行分享），从而将下面的查询限制为 42 天（自我们开始将数据从 BigQuery 移至 ClickHouse 以来的时间）。...上面显示了所有查询如何在 0.5 秒内返回。我们表的排序键可以进一步优化，如果需要进一步提高性能，用户可以自由使用物化视图和投影等功能。

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