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Confluence 6 使用页面请求属性来对慢性能进行问题解决

这个页面告诉你如何启用页面请求属性。当这个属性启用以后，你可以查看在 Confluence 任何页面完成的一个记录消耗的时间（毫秒）。...在左侧的面板中选择 日志和属性（Logging and Profiling）。 在显示的 日志和属性（Logging and Profiling）界面中。...选择 启用属性（Enable Profiling）。 ?  如属性已经被启用了，那么这个按钮将会被标记为 禁用属性（Disable Profiling）。...在左侧的面板中选择 日志和属性（Logging and Profiling）。 在显示的 日志和属性（Logging and Profiling）界面中。...选择 禁用属性（Disable Profiling）。 ?  如属性已经被禁用了，那么这个按钮将会被标记为 启用属性（Enable Profiling）。 屏幕截图：修改日志级别和属性 ?

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BigQuery：云中的数据仓库

建模您的数据 在经典的数据仓库（DW）中，您可以使用某种雪花模式或者简化的星型模式，围绕一组事实表和维表来组织您自己的模式。这就是通常为基于RDBMS的数据仓库所做的工作。...但对于任何使用HDFS，HBase和其他columnar或NoSQL数据存储的人员来说，DW的这种关系模型不再适用。在NoSQL或columnar数据存储中对DW进行建模需要采用不同的方法。...在BigQuery的数据表中为DW建模时，这种关系模型是需要的。...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。...这个Staging DW只保存BigQuery中存在的表中最新的记录，所以这使得它能够保持精简，并且不会随着时间的推移而变大。 因此，使用此模型，您的ETL只会将更改发送到Google Cloud。

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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？

    用户更喜欢标准化的东西，这样他们就可以使用现有的人才库和他们喜欢的工具。 迁移路径：数据用户更喜欢一种可以轻松迁移笔记本、仪表板、批处理和计划作业中现有工件的技术。...图 2：BigQuery 评估结果摘要 作为我们蓝图的一部分，我们决定处理图 1 中所示的“分析仓库”。 我们使用的方法 我们选择了要探索的云和仓库后就确定了以下路径并开始进入下一阶段。...我们要求用户使用这个门户将他们现有或已知的 SQL 转换为与 BigQuery 兼容的 SQL，以进行测试和验证。我们还利用这一框架来转换用户的作业、Tableau 仪表板和笔记本以进行测试和验证。...由于我们正在逐步切换用户，因此我们必须意识到 BigQuery 中的表需要具有生产级质量。 数据验证：在数据发布给数据用户之前，需要对数据进行多种类型的数据验证。...我们正在计划将来自财务、人力资源、营销和第三方系统（如 Salesforce）以及站点活动的多个数据集整合到 BigQuery 中，以实现更快的业务建模和决策制定流程。

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    WrenAI：AI时代的数据分析利器深度剖析

    主要功能 文本转SQL和图表：核心是自然语言处理，用户输入问题，它输出精确SQL和可视化。举例，在电商数据中问“客户流失率趋势”，它会生成折线图。...使用场景 从零售到媒体，它帮助非技术人员快速获取洞察。比如，在营销中分析广告效果，或在制造中监控生产趋势。但要注意，在敏感数据上需配置访问控制。...测试中，我用乱七八糟的列名，它也能基本推断正确路径。初次建模需要时间，但一旦设好，回报巨大。 功能全览：从查询到可视化 WrenAI不止Text-to-SQL，还覆盖全链路。...核心功能表： 功能类别 描述 示例 自然语言查询 用英文问问题，生成SQL和答案 “Q4销售额？”...另一个有趣的：汽车库存管理，非技术用户问“库存周转率”，即时优化库存，会变成静态仪表为动态AI进行分析，但准确率依赖模型。

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

    与 GA4 自定义报告相比，BigQuery 具有很大的优势，因为从不对数据进行采样，而在自定义报告中，如果探索报告中的事件超过 10M 个，则会对数据进行采样。...此外，如果您有子域，并且希望使用相同的 GA4 属性跨子域进行跟踪，则需要将自己的域从引荐中排除，以便在用户从一个子域导航到您的主域时保持相同的会话。 7....在这种情况下，它会从报表中隐藏用户数据，并根据用户行为对数据进行建模。数据建模可能会带来一定程度的不准确性，因为它是一种估计而不是精确的测量。...使用建模和观察选项时，您经常会注意到报告中的“应用了数据阈值”，这对数据准确性有影响。 您可以尝试在这些选项之间切换，看看您的数据是如何变化的。...未能定期监控和分析数据可能会导致错失机会，并难以及时识别和解决问题。

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    数据仓库维度建模实战指南：从零设计星型模式与雪花模式

    与事实表相对应的是维度表，它提供了描述业务事件的上下文信息，比如时间、地点、产品、客户等属性。维度表中的属性通常作为查询的过滤条件、分组依据或标签使用。...层次结构：维度分析的导航路径 层次结构是维度表中的重要特性，它定义了维度属性之间的从属关系，为数据分析提供了自然的导航路径。常见的时间维度中就包含着标准的层次结构：日→月→季度→年。...代理键：维度表的技术标识 在维度建模中，代理键是代替自然键的技术主键，它是一个与业务无关的序列号。使用代理键能够有效处理缓慢变化维问题，提高查询性能，并保持数据仓库的独立性。...例如，在时间维度表中，使用代理键可以避免因日期格式不一致导致的问题，同时简化了事实表与维度表的关联操作。...混合模式提供了更灵活的解决方案——在性能关键的查询路径上使用星型模式，在数据关系复杂的区域采用雪花模式。

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    数据仓库事实表深度解析：三种核心类型及其应用场景

    这种设计使用户能够从多个维度对业务事实进行切片、钻取和分析，极大提升了数据分析的灵活性和深度。 事实表的关键特征与设计原则 设计良好的事实表应当具备粒度性和可加性等关键特征。...在即席分析场景下，基于事实表的维度建模使业务用户能自主进行多维数据分析。 随着AI技术在2025年数据分析领域的深入应用，事实表的重要性更加凸显。...累计快照事实表则需要考虑如何整合Apache Kafka等实时数据流，确保业务流程状态的及时更新。 智能化设计的实践路径 AI技术的融入正在改变事实表的设计范式。...建议根据数据的热度采用分层存储策略：热数据使用高性能存储（如BigQuery的Active Storage），温数据使用标准存储（如Snowflake的标准表），冷数据则可以考虑归档存储（如BigQuery...建议根据数据的热度采用分层存储策略：热数据使用高性能存储（如BigQuery的Active Storage），温数据使用标准存储（如Snowflake的标准表），冷数据则可以考虑归档存储（如BigQuery

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    Dbt基本概念与快速入门

    DBT通过构建模型的顺序来确保每个模型都在其依赖项之后执行。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。...可以使用内置的文档生成器自动生成数据管道的文档。版本控制（Version Control）：DBT项目通常使用Git进行版本控制，支持团队协作开发。2. ...运行DBT：使用dbt run命令执行SQL模型，将数据加载到目标数据库。测试数据质量：使用dbt test命令对数据进行测试，确保数据的质量。...name, COUNT(*) AS countFROM raw_dataGROUP BY id, namephp186 Bytes© 菜鸟-创作你的创作这是一个简单的SQL查询，它从一个原始表中选择数据并进行汇总...如果你有更深的需求或使用问题，随时提问！https://www.52runoob.com/archives/4435

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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？

    而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。...但是，正如你可能已经知道的那样，对 BigQuery 进行大量查询可能会产生很大的开销，因此我们希望避免直接通过应用程序进行查询，我们只将 BigQuery 作为分析和备份工具。 ?...将数据流到 BigQuery 通过分区来回收存储空间 我们将所有数据流到 Kafka(为了减少负载，我们使用了数据过滤)，然后再将数据流到 BigQuery，这帮我们解决了查询性能问题，让我们可以在几秒钟内分析大量数据...我们想设计一个解决方案，既能解决现在的问题，又能在将来方便使用。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。因此，我们用新 schema 创建了新表，并使用来自 Kafka 的数据来填充新的分区表。

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    20亿条记录的MySQL大表迁移实战

    而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。...将数据流到BigQuery 通过分区来回收存储空间 我们将所有数据流到 Kafka(为了减少负载，我们使用了数据过滤)，然后再将数据流到 BigQuery，这帮我们解决了查询性能问题，让我们可以在几秒钟内分析大量数据...我们想设计一个解决方案，既能解决现在的问题，又能在将来方便使用。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。因此，我们用新 schema 创建了新表，并使用来自 Kafka 的数据来填充新的分区表。...因为使用了分区，存储空间不再是个问题，数据整理和索引解决了应用程序的一些查询性能问题。最后，我们将所有数据流到云端，让我们的客户能够轻松对所有数据进行分析。

    5.8K10

    全新ArcGIS Pro 2.9来了

    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。...分析人员可以通过地图、链接图、直方图和实体卡等多种视角将信息可视化，以解决空间和非空间问题。...数据工程 使用“字段统计转表”工具将字段面板中的统计数据导出到单个表或每个字段类型（数字、文本和日期）的单独表。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。 将一个或多个字段从字段面板拖到接受输入字段的地理处理工具参数中。

    3.4K20

    使用dbt优化数仓缓慢变化维的实践与思考

    用户属性（如会员等级、收货地址等）会随时间变化，传统的全量覆盖方式无法保留历史状态，而Type 2 SCD虽然能记录历史，却导致表数据量急剧膨胀，查询性能显著下降。...技术方案设计核心思路采用"当前-历史"双表模式：当前表：仅保存最新状态，快速响应实时查询历史表：使用SCD Type 2记录所有历史变更，支持时间切片查询工具选择理由dbt提供了以下关键特性：内置的增量模型...当前表建模-- models/dim_user_current.sql{{ config( materialized='incremental', unique_key...索引策略在传统数据库中使用复合索引：-- 为历史表创建优化索引CREATE INDEX idx_user_history ON dim_user_history (user_id, valid_from...85%经验总结增量处理是关键：只处理变化数据而非全量，大幅提升效率适当的数据分层：当前表与历史表分离，平衡查询性能和历史追溯需求利用现代数仓特性：充分利用BigQuery的分区、集群等原生功能数据质量保障

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    独家 | 如何在BigQueryML中使用K-均值聚类来更好地理解和描述数据（附代码）

    本文教你如何在BigQueryML中使用K均值聚类对数据进行分组，进而更好地理解和描述。 目前，BigQueryML支持无监督学习-可以利用K均值算法对数据进行分组。...这两种情况下，均使用聚类作为一种启发式方法来帮助做出决策-设计个性化产品或理解产品交互并不容易，因此可以从客户组或产品项目组两种维度进行设计。...建立聚类问题 为更好地使用聚类，需要做以下四件事： 1. 确定对哪些字段进行聚类。是客户ID？还是产品项目ID? 然后，将数据集中在该字段的属性上。 2. 找出给定客户/项目/其他属于哪个聚类。...模型中列出了聚类用到的4个因子： K-均值模型 请注意，在创建模型过程中指定了所需的聚类数量(num_clusters=4)，并删除了不需要对其进行聚类的因子 (Station_name和isweekday...检查聚类 可以使用以下方法查看聚类图心-本质上是模型中4个因子的值： 只要稍微做一点SQL操作，便可以获得上表的主元： 输出是： 聚类属性 若要可视化此表，单击“在DataStudio中导出”并选择“条状表

    1.1K30

    Apache Hudi 0.11.0版本重磅发布！

    使用元数据表进行data skipping 随着在元数据表中增加了对列统计的支持，数据跳过现在依赖于元数据表的列统计索引 (CSI)，而不是其自己的定制索引实现（与 0.10.0 中添加的空间曲线相比）...• 当使用标准 Record Payload 实现时（例如，OverwriteWithLatestAvroPayload），MOR 表只会在查询引用的列之上获取严格必要的列（主键、预合并键），从而大大减少对数据吞吐量的浪费以及用于解压缩的计算并对数据进行解码...瘦身的Utilities包 在 0.11.0 中，hudi-utilities-slim-bundle添加了一个新项以排除可能导致与其他框架（如 Spark）发生冲突和兼容性问题的依赖项。...Google BigQuery集成 在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。...仅在使用BigQuery 集成[16]时设置hoodie.datasource.write.drop.partition.columns=true。

    4.6K40

    Apache Hudi 0.11 版本重磅发布，新特性速览!

    元数据表中添加了两个新索引： 布隆过滤器索引包含文件级布隆过滤器，以便在进行writer更新插入期间将主键查找和文件修剪作为布隆索引的一部分。...使用元数据表进行data skipping 随着在元数据表中增加了对列统计的支持，数据跳过现在依赖于元数据表的列统计索引 (CSI)，而不是其自己的定制索引实现(与 0.10.0 中添加的空间曲线相比)...当使用标准 Record Payload 实现时（例如，OverwriteWithLatestAvroPayload），MOR 表只会在查询引用的列之上获取严格必要的列（主键、预合并键），从而大大减少对数据吞吐量的浪费以及用于解压缩的计算并对数据进行解码...集成 Google BigQuery 在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。...仅在使用BigQuery 集成时设置hoodie.datasource.write.drop.partition.columns=true。

    4.3K30

    使用 SQL 也能玩转机器学习

    最近看到一篇文章：https://rudderstack.com/blog/churn-prediction-with-bigqueryml，主要是讲使用 BigQueryML 进行流失预测。...利用 BigQuery ML，您可以使用标准 SQL 查询在 BigQuery 中创建和执行机器学习模型。...BigQuery ML 让 SQL 专业人员能够使用现有的 SQL 工具和技能构建模型，从而实现机器学习的普及。使用 BigQuery ML，无需移动数据，加快了开发速度。...，直到看到这篇文章使用 BigQueryML 进行流失预测。...如果这种方式真的能成熟的话，做业务分析的同事也是可以用 SQL 完成机器学习了，而不需要拜托专门的做算法的同学去完成建模分析，对于企业而言，其实大部分场景只需要简单的数据分析和挖掘模型就行了，使用 SQL

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    Calcite parser config介绍

    ，除了这四个，还有其他的属性也可以设置，下面我们就看一下常用的一些配置项。...： SqlParser.Config config = SqlParser.config().withQuoting(Quoting.BACK_TICK) 此时，我们就可以针对列名、表名等，使用反引号包围起来...，通过SqlParser.Config的两个方法可以进行设置，如下所示： //针对使用了引用标识符包围的列、表名等，进行大小写转换 Config withQuotedCasing(Casing casing...); //针对没有引用标识符包围的列、表名等，进行大小写转换 Config withUnquotedCasing(Casing casing); 我们看如下所示的例子： SqlParser.Config...Example: {@code "Won\'t"}. */ BQ_DOUBLE } 这里指的主要就是字符串的格式，包括转义字符，例如STANDARD的格式就是单引号包围，如果字符串包含单引号，则使用单引号进行转移

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