使用Google SQL或BIGQUERY取消透视多列 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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从1到10 的高级 SQL 技巧，试试知道多少？

可能需要使用 SQL 创建会话和/或仅使用部分数据增量更新数据集。transaction_id可能不存在，但您将不得不处理数据模型，其中唯一键取决于transaction_id已知的最新（或时间戳）。...Google BigQuery MERGE 命令是数据操作语言 (DML) 语句之一。它通常用于在一条语句中自动执行三个主要功能。这些函数是 UPDATE、INSERT 和 DELETE。...当两个或多个数据匹配时，可以使用 UPDATE 或 DELETE 子句。当两个或多个数据不同且不匹配时，可以使用 INSERT 子句。...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。.../取消透视透视将行更改为列。

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Google BigQuery 介绍及实践指南

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。...主要特点 BigQuery 专为大规模数据分析而设计，支持 SQL 查询语言，使得数据分析师和开发者能够轻松地处理 PB 级的数据。 1....易于使用可以通过 REST API、命令行工具或 Web UI 进行访问。支持标准 SQL，包括 JOIN 和子查询等高级功能。 4....支持多种数据导入方式，例如从 Google Cloud Storage 或其他云服务中加载数据。 5. 安全性与合规性提供了严格的数据访问控制和身份验证机制。...模式（Schema）每张表都有一个模式，定义了表中的列及其数据类型。快速入门准备工作 1.

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主流云数仓性能对比分析

技术上也是列压缩存储，缓存执行模型，向量技术处理数据，SQL标准遵循ANSI-2011 SQL，全托管云服务，用户可选择部署在AWS、Azure和GCP上，当然它也支持本地部署。...Amazon Redshift：是市场上第一个原生云数仓服务，MPP、列存、按列压缩、无索引、动态扩展，SQL语法兼容PostgreSQL，支持存储与计算分离，按小时计费，也可以通过暂停来停止计费。...存储计算分离，列存、按小时计费、可通过暂停与恢复来节省成本，SQL兼容SQL Server（可能底层就是SQL Server）。...Google BigQuery：源于Google的Dremel技术，无索引、Serverless技术、动态调整计算与存储资源，存储按非压缩数据量来计费，计算按照查询使用的slot来计费。...未来云数仓或云数据库，更多的优化可能会与底层专有硬件或网络相结合，比如CPU、GPU、FPGA、专有协议等等，这些是云厂商自研产品的优势，而像Snowflake、Actian、ClickHouse等第三方平台是无法做到的

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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？

负载大多用 SQL 编写，并使用 shell 或 Python 脚本执行。由于流量增长带来的挑战，许多变换作业和批量加载都落后于计划。...我们将 BigQuery 中的数据保存为美国的多区域数据，以便从美国的其他区域访问。我们在数据中心和 Google Cloud Platform 中离分析仓库最近的区域之间实现了安全的私有互联。...我们已使用这一基础架构将超过 15PB 的数据复制到了 BigQuery 中，并将 80 多 PB 数据复制到了 Google Cloud Services 中，用于各种用例。...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。...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。

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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

典型用例包括数据库到数据库的复制、将数据引入数据仓库或数据湖，以及通用 ETL 处理等。...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...，创建数据集时，选择位置类型为多区域） ii....基于 BigQuery 特性，Tapdata 做出了哪些针对性调整在开发过程中，Tapdata 发现 BigQuery 存在如下三点不同于传统数据库的特征：如使用 JDBC 进行数据的写入与更新，则性能较差

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BigQuery：云中的数据仓库

首先，它真正将大数据推入到云中，更重要的是，它将集群的系统管理（基本上是一个多租户Google超级集群）推入到云端，并将这种类型的管理工作留给擅长这类事情的人们（如Google）。...然后使用Dremel，您可以构建接近实时并且十分复杂的分析查询，并对数TB的数据运行所有这些查询。所有这些都可以在没有购买或管理任何大数据硬件集群的情况下使用！...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。...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。...利用我们的实时和可批量处理ETL引擎，我们可以将快速或缓慢移动的维度数据转换为无限容量的BigQuery表格，并允许您运行实时的SQL Dremel查询，以实现可扩展的富(文本)报告(rich reporting

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Apache Hudi 0.11.0版本重磅发布！

Spark SQL改进 • 用户可以使用非主键字段更新或删除 Hudi 表中的记录。 • 现在通过timestamp as of语法支持时间旅行查询。...Spark 版本和Bundle包增加了 Spark 3.2 支持；使用 Spark 3.2 的用户可以使用hudi-spark3.2-bundle或hudi-spark3-bundle（旧包名称）。...指定 SQL 选项 index.type 为 BUCKET 以启用它。 Google BigQuery集成在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。...它使用基于记录键的散列函数将记录分配到存储桶，其中每个存储桶对应于单个文件组。...迁移指南 Bundle使用更新不再正式支持 3.0.x 的 Spark Bundle包。鼓励用户升级到 Spark 3.2 或 3.1。

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Apache Hudi 0.11 版本重磅发布，新特性速览!

Spark SQL改进用户可以使用非主键字段更新或删除 Hudi 表中的记录。现在通过timestamp as of语法支持时间旅行查询。（仅限 Spark 3.2+）。...Spark 版本和捆绑包增加了 Spark 3.2 支持；使用 Spark 3.2 的用户可以使用hudi-spark3.2-bundle或hudi-spark3-bundle（旧包名称）。...指定 SQL 选项 index.type 为 BUCKET 以启用它。集成 Google BigQuery 在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。...它使用基于记录键的散列函数将记录分配到存储桶，其中每个存储桶对应于单个文件组。...迁移指南 Bundle使用更新不再正式支持 3.0.x 的 Spark 捆绑包。鼓励用户升级到 Spark 3.2 或 3.1。

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ClickHouse 提升数据效能

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。...虽然我们通常能够通过导出数据并使用clickhouse local查询文件或使用 GA4 的导入数据功能来克服这些挑战，但该过程缓慢且耗时。作为一个自认为半技术性的人，我渴望 SQL 的灵活性。...鉴于数据量相对较低，令人惊讶的是 Google Analytics 中的查询经常报告数据正在被采样。对于我们来说，当发出使用大量维度或跨越很宽时间段的临时查询（报告似乎更可靠）时，这一点就性能出来了。...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。...这些包括： l将成本从 GA4 导出到 BigQuery。每 GB 数据 0.05 美元。1 GB 相当于大约 600,000 个 Google Analytics 事件或上述示例数据的 5 倍。

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ClickHouse 提升数据效能

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。...虽然我们通常能够通过导出数据并使用clickhouse local查询文件或使用 GA4 的导入数据功能来克服这些挑战，但该过程缓慢且耗时。作为一个自认为半技术性的人，我渴望 SQL 的灵活性。...鉴于数据量相对较低，令人惊讶的是 Google Analytics 中的查询经常报告数据正在被采样。对于我们来说，当发出使用大量维度或跨越很宽时间段的临时查询（报告似乎更可靠）时，这一点就性能出来了。...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。...这些包括： l将成本从 GA4 导出到 BigQuery。每 GB 数据 0.05 美元。1 GB 相当于大约 600,000 个 Google Analytics 事件或上述示例数据的 5 倍。

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ClickHouse 提升数据效能

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。...虽然我们通常能够通过导出数据并使用clickhouse local查询文件或使用 GA4 的导入数据功能来克服这些挑战，但该过程缓慢且耗时。作为一个自认为半技术性的人，我渴望 SQL 的灵活性。...鉴于数据量相对较低，令人惊讶的是 Google Analytics 中的查询经常报告数据正在被采样。对于我们来说，当发出使用大量维度或跨越很宽时间段的临时查询（报告似乎更可靠）时，这一点就性能出来了。...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。...这些包括： l将成本从 GA4 导出到 BigQuery。每 GB 数据 0.05 美元。1 GB 相当于大约 600,000 个 Google Analytics 事件或上述示例数据的 5 倍。

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在AI技术快速实现创想的时代，挖掘真实需求成为核心竞争力——某知名企业级文本转SQL评估框架深度解析

该系统特别关注企业级应用场景，包括处理大规模数据（超过3000列）、支持多种SQL方言（如BigQuery、Snowflake等）以及多样化的数据操作需求。...Snow版本完全基于Snowflake数据库，包含547个评估示例，无需任何使用成本；Lite版本支持BigQuery、Snowflake和SQLite三种数据库，同样包含547个示例，但会产生一定的使用成本...d.使用说明使用该系统需要先注册BigQuery和Snowflake账户。...对于BigQuery账户，需要按照提供的指南获取自己的凭证；对于Snowflake账户，需要填写访问申请表，系统会发送账户注册邮件。...e.潜在新需求（1）用户希望支持基于LLM判断的结果评估机制，而不是严格的字面匹配规则，以提高对格式差异的容错能力（2）用户希望延长或取消Snowflake SQL查询的60秒时间限制，以支持更复杂的查询场景

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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。...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。还可以发布地图图像图层以与ArcGIS Enterprise 组织中的其他人共享查询图层中定义的数据子集。...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。

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大数据计算引擎选型指南：腾讯云数据湖计算DLC领跑2025市场

摘要本文从功能、性能、成本等维度对比AWS Redshift、Google BigQuery、Databricks及腾讯云DLC等主流大数据计算引擎。...随着云原生技术普及，市场主流产品包括AWS Redshift、Google BigQuery、Databricks和腾讯云数据湖计算DLC等。...生态成熟，与AWS服务无缝集成企业级BI分析、批量处理 Google BigQuery Serverless查询、多模态数据支持...、标准SQL支持按扫描量或资源使用量成本低至5折起，Gartner唯一入选中国厂商实时湖分析、联邦计算从对比可见，腾讯云DLC在成本灵活性和开放性上表现突出...其核心特性如下：按使用量付费：仅按数据扫描量计费，结合分区优化可进一步降本。多源联合查询：支持对象存储COS、云数据库等，无需数据迁移。标准SQL支持：开箱即用，降低学习成本。

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构建端到端的开源现代数据平台

SQL 或复杂的 Spark 脚本组成，但同样在这“第三次浪潮”中我们现在有了必要的工具更好地管理数据转换。...首先，谈谈数据要构建示例数据平台，第一步是选择一个或多个要使用的数据集，这是一个探索在线可用的多个开放数据集之一的机会，建议使用一个感兴趣的数据集——这将使构建过程更加愉快，因为对数据真正感兴趣。...如果您想要一些灵感，可以使用以下数据集之一： • 一级方程式世界锦标赛（1950-2021）：该数据集可以从 Kaggle 下载[4]或直接从 Ergast HTTP API[5] 检索，其中包含一级方程式比赛...在 ELT 架构中数据仓库用于存储我们所有的数据层，这意味着我们不仅将使用它来存储数据或查询数据以进行分析用例，而且还将利用它作为执行引擎进行不同的转换。...) [11] 创建一个数据集: [https://cloud.google.com/bigquery/docs/datasets](https://cloud.google.com/bigquery/docs

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超详细的大数据学习资源推荐（上）

授权，面向列的分布式数据存储； Facebook HydraBase：Facebook所开发的HBase的衍化品； Google BigTable：面向列的分布式数据存储； Google Cloud...的接口访问，并使用大规模并行处理进行并行查询； Tephra：用于HBase处理； Twitter Manhattan：Twitter的实时、多租户分布式数据库。...、快速增长的大量数据，当用于数据仓库时，能够提供非常快的查询性能； Google BigQuery ：谷歌的云产品，由其在Dremel的创始工作提供支持； Amazon Redshift ：亚马逊的云产品...BigQuery：交互式分析框架，Dremel的实现； Pivotal HAWQ：Hadoop的类SQL的数据仓库系统； RainstorDB：用于存储大规模PB级结构化和半结构化数据的数据库... RDBMS，并带有ACID事务； Stinger：用于Hive的交互式查询； Tajo：Hadoop的分布式数据仓库系统； Trafodion：为企业级的SQL-on-HBase针对大数据的事务或业务工作负载的解决方案

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谷歌发布 Hive-BigQuery 开源连接器，加强跨平台数据集成能力

作者 | Renato Losio 译者 | 平川策划 | 丁晓昀最近，谷歌宣布正式发布 Hive-BigQuery Connector，简化 Apache Hive 和 Google...这个新增选项支持在 Hive 中使用类 SQI 查询语言 HiveQL 对 BigQuery 进行读写。...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...ANSI 的 SQL 语法。...原文链接： https://www.infoq.com/news/2023/07/google-hive-bigquery-connector/ 声明：本文由 InfoQ 翻译，未经许可禁止转载。

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像Excel一样使用SQL进行数据分析

Excel是数据分析中最常用的工具，利用Excel可以完成数据清洗，预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，以及数据透视等操作，而这些操作用SQL一样可以实现。...SQL不仅可以从数据库中读取数据，还能通过不同的SQL函数语句直接返回所需要的结果，从而大大提高了自己在客户端应用程序中计算的效率。...= item_price*count; 查询计算列 SELECT item_price*count as sales FROM orderitems; 4 排序多列排序 SELECT * FROM...',1); 取倒数第二个分隔符之后的所有字符，结果是google.com; SELECT substring_index('www.google.com','.',-2); 6 筛选通过操作符实现高级筛选...使用 AND OR IN NOT 等操作符实现高级筛选过滤 SELECT prod_name，prod_price FROM Products WHERE vend_id IN('DLL01','BRS01

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像Excel一样使用SQL进行数据分析

Excel是数据分析中最常用的工具，利用Excel可以完成数据清洗，预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，以及数据透视等操作，而这些操作用SQL一样可以实现。...SQL不仅可以从数据库中读取数据，还能通过不同的SQL函数语句直接返回所需要的结果，从而大大提高了自己在客户端应用程序中计算的效率。...= item_price*count; 查询计算列 SELECT item_price*count as sales FROM orderitems; 4 排序多列排序 SELECT * FROM...',1); 取倒数第二个分隔符之后的所有字符，结果是google.com; SELECT substring_index('www.google.com','.',-2); 6 筛选通过操作符实现高级筛选...使用 AND OR IN NOT 等操作符实现高级筛选过滤 SELECT prod_name，prod_price FROM Products WHERE vend_id IN('DLL01','BRS01

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谷歌BigQuery ML VS StreamingPro MLSQL

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...除了算法以外 “数据处理模型”以及SQL函数值得一提的是，MLSQL提供了非常多的“数据处理模型”以及SQL函数。...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。...MLSQL还提供了大量使用的“数据处理模型”和SQL函数,这些无论对于训练还是预测都有非常大的帮助，可以使得数据预处理逻辑在训练和预测时得到复用，基本无需额外开发，实现端到端的部署，减少企业成本。

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