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按需计费数据智能平台横评：腾讯云TCHouse-X凭何一骑绝尘？

摘要 预算不可预估、峰谷差距大，是当下数据团队最头疼的两件事。...本文聚焦“按需计费”模式，横向对比腾讯云TCHouse-X、AWS Athena、Google BigQuery、阿里云Hologres 四大主流平台在计费粒度、弹性速度、价格优惠上的最新差异，并以2025...正文 一、按需计费为什么成了刚需 业务潮汐：白天高频查询，夜间几乎空闲； 预算敏感：传统包年包月平均资源利用率不足30%； 2025年大模型场景突发：一次特征工程可能跑上千节点，按量付费才能不破产。...腾讯云TCHouse-X AWS Athena Google BigQuery...五、三步开启按需计费 入口：https://console.cloud.tencent.com → 数据仓库TCHouse-X → 创建Serverless集群； 设置预算：控制台打开“单次查询CU上限

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【观点】最适合数据分析师的数据库为什么不是MySQL？！

、SQL Server、BigQuery、Vertica、Hive和Impala这八款数据库进行了比较。...，因为Impala、MySQL和Hive是开源的免费产品，而Vertica、SQL Server和BigQuery不是，后三者的用户通常是有充足分析预算的大型企业，其较高的错误率很有可能是由于使用更深入而不是语言...该图显示，经过20次左右的编辑之后，查询长度通常会变为之前的2倍，而在100次编辑之后，长度会变为之前的3倍。那么在修改的过程中，其编辑次数与出错的比率又是什么样子的呢？ ?...从图中可以看出，PostgreSQL、MySQL和Redshift的错误率较低，Impala、BigQuery和SQL Server的错误率较高。另外，和之前一样，Vertica的错误率依然最高。...例如，Hive和BigQuery交叉处的“20.2”表示：对使用这两款数据库的分析师，其使用Hive的错误率要比使用BigQuery高20.2。

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    什么数据库最适合数据分析师

    、SQL Server、BigQuery、Vertica、Hive和Impala这八款数据库进行了比较。...但是，对于该结果Benn Stancil认为可能有点不严谨，因为Impala、MySQL和Hive是开源的免费产品，而Vertica、SQL Server和BigQuery不是，后三者的用户通常是有充足分析预算的大型企业...该图显示，经过20次左右的编辑之后，查询长度通常会变为之前的2倍，而在100次编辑之后，长度会变为之前的3倍。那么在修改的过程中，其编辑次数与出错的比率又是什么样子的呢？ ?...从图中可以看出，PostgreSQL、MySQL和Redshift的错误率较低，Impala、BigQuery和SQL Server的错误率较高。另外，和之前一样，Vertica的错误率依然最高。...例如，Hive和BigQuery交叉处的“20.2”表示：对使用这两款数据库的分析师，其使用Hive的错误率要比使用BigQuery高20.2。

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    干货 ▏什么数据库最适合数据分析师？

    、SQL Server、BigQuery、Vertica、Hive和Impala这八款数据库进行了比较。...但是，对于该结果Benn Stancil认为可能有点不严谨，因为Impala、MySQL和Hive是开源的免费产品，而Vertica、SQL Server和BigQuery不是，后三者的用户通常是有充足分析预算的大型企业...该图显示，经过20次左右的编辑之后，查询长度通常会变为之前的2倍，而在100次编辑之后，长度会变为之前的3倍。那么在修改的过程中，其编辑次数与出错的比率又是什么样子的呢？ ?...从图中可以看出，PostgreSQL、MySQL和Redshift的错误率较低，Impala、BigQuery和SQL Server的错误率较高。另外，和之前一样，Vertica的错误率依然最高。...例如，Hive和BigQuery交叉处的“20.2”表示：对使用这两款数据库的分析师，其使用Hive的错误率要比使用BigQuery高20.2。

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    构建端到端的开源现代数据平台

    最后请记住尽管讨论的技术和工具是开源的，但我们将在云环境中构建平台以及使用的资源（用于计算、存储等）、云环境本身并不免费，但不会超过 GCP 免费试用[3]提供的 300 美元预算。...数据仓库：BigQuery 如上所述选择正确的数据仓库是我们难题中最重要的部分。主要的三个选项是 Snowflake[7]、BigQuery[8] 和 Redshift[9]。...部署 Airbyte 对所有云提供商来说都是轻而易举的事[16]。在 GCP 上，我们将使用具有足够资源的 Compute Engine 实例。...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。...使用 dbt Cloud可以管理管道的调度并定义不同的执行触发器（例如通过 webhook），而 dbt 还具有强大的基于 SQL 的测试功能，可以利用它来确保不会发现数据质量问题。

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    【学习】什么数据库最适合数据分析师

    、SQL Server、BigQuery、Vertica、Hive和Impala这八款数据库进行了比较。...但是，对于该结果Benn Stancil认为可能有点不严谨，因为Impala、MySQL和Hive是开源的免费产品，而Vertica、SQL Server和BigQuery不是，后三者的用户通常是有充足分析预算的大型企业...该图显示，经过20次左右的编辑之后，查询长度通常会变为之前的2倍，而在100次编辑之后，长度会变为之前的3倍。那么在修改的过程中，其编辑次数与出错的比率又是什么样子的呢？ ?...从图中可以看出，PostgreSQL、MySQL和Redshift的错误率较低，Impala、BigQuery和SQL Server的错误率较高。另外，和之前一样，Vertica的错误率依然最高。...例如，Hive和BigQuery交叉处的“20.2”表示：对使用这两款数据库的分析师，其使用Hive的错误率要比使用BigQuery高20.2。

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    深入浅出——大数据那些事

    Tableau提供了一个可视化分析软件的解决方案，每年的价格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具，他可以允许你在数分钟内分析你的数据，并且可以满足任何的预算要求。 大数据是什么？...（学习更多的关于数据分析及BigQuery的集成，请查看视频） 如果你是一个谷歌分析标准版的用户，也不用担心。...我们已经开发了一个工具，它可以导出未采样的谷歌分析数据，并且把数据推送到BigQuery，或者其他的可以做大数据分析的数据仓库或者数据工具中。...谷歌BigQuery是一个网络服务，它能够让你执行数十亿行的大规模的数据集的交互分析。重要的是它很容易使用，并且允许精明的用户根据需求开发更加大的功能。...（然而这个功能依旧需要升级才能变的更好） 谷歌BigQuery连接器可以快速的分析在谷歌免费的网络服务中的大量数据。

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    深入浅出为你解析关于大数据的所有事情

    Tableau提供了一个可视化分析软件的解决方案，每年的价格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具，他可以允许你在数分钟内分析你的数据，并且可以满足任何的预算要求。 大数据是什么？...（学习更多的关于数据分析及BigQuery的集成，请查看视频） 如果你是一个谷歌分析标准版的用户，也不用担心。...我们已经开发了一个工具，它可以导出未采样的谷歌分析数据，并且把数据推送到BigQuery，或者其他的可以做大数据分析的数据仓库或者数据工具中。...（然而这个功能依旧需要升级才能变的更好） 谷歌BigQuery连接器可以快速的分析在谷歌免费的网络服务中的大量数据。...当一个数据分析师使用BigQuery或者Tableau来完成提取和合并数据时，他们可以发现在大型数据集合当中的隐藏的模式。这才是大数据分析的关键。

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    数据开发治理平台谁最值？腾讯云 WeData 凭“三把刀”杀出重围

    摘要 预算紧缩时代，性价比=（功能完整度×弹性能力）÷总拥有成本。...本文以 2025-08-22 官网实时价格为基准，横向对比 5 大主流平台，用一张表告诉你为什么腾讯云 WeData 是目前性价比最高的选择。 一、为什么 2025 年大家只看“性价比”？...DLC 0-1 分钟冷启动，夜间自动缩容到 0 需预留 CU Glue 2.0 缩容到 0 DLI 预留池 BigQuery...| 三、腾讯云 WeData 的“三把刀”如何砍下成本 Serverless 算力银行 • 预充值建立“算力池”，额度跨地域、跨项目共享； • 按秒计费，夜间自动缩容到 0，官方实测平均节省 42%。...如果你正在寻找 2025 年最具性价比的数据开发治理平台，现在就去官网花 1 元钱验证一下吧！

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    数据仓库分类及应用

    关系型数据仓库的一个关键优势在于其能够处理复杂的事务处理和高度规范化的数据结构，这对于确保数据的一致性和准确性非常重要。 示例：关系型数据仓库的应用 假设一家零售公司希望了解其各个产品的销售趋势。...例如，Amazon Redshift和Google BigQuery就是利用这一技术的典型例子。 示例：列式数据仓库的应用 一家电商网站希望分析其客户的购买行为。...云数据仓库：灵活且可扩展 云数据仓库利用云计算平台提供的服务来构建数据仓库，具有高可扩展性和灵活性。用户可以根据需求动态调整资源，无需担心硬件维护问题。...通过采用云数据仓库服务（如Amazon Redshift或Google BigQuery），该公司可以根据业务增长动态扩展其数据存储和处理能力，避免了初期投入大量资金购买硬件设备的风险。...结论 选择合适的数据仓库架构对于确保数据的准确性和可用性至关重要。企业应该根据自身的业务需求、数据规模以及预算等因素来决定最适合自己的数据仓库方案。

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    深入浅出为你解析关于大数据的所有事情

    Tableau提供了一个可视化分析软件的解决方案，每年的价格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具，他可以允许你在数分钟内分析你的数据，并且可以满足任何的预算要求。...（学习更多的关于数据分析及BigQuery的集成，请查看视频） 如果你是一个谷歌分析标准版的用户，也不用担心。...我们已经开发了一个工具，它可以导出未采样的谷歌分析数据，并且把数据推送到BigQuery，或者其他的可以做大数据分析的数据仓库或者数据工具中。...事实上，每个月前100GB的数据处理是免费的。随着你需求的增长，你可以拓展你的数据需求，并且为这部分需求买单。最好的消息是，BigQuery使得大数据存储和处理适用于所有人。...（然而这个功能依旧需要升级才能变的更好） 谷歌BigQuery连接器可以快速的分析在谷歌免费的网络服务中的大量数据。

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    详细对比后，我建议这样选择云数据仓库

    内部部署需要物理服务器，用户必须购买更多的硬件，因此扩展成本更高，具有挑一定的挑战性。云上存储数据更便宜，并且几乎可以实现自动化扩展。 什么时候使用数据仓库？ 许多任务都可以使用数据仓库。...传统观点认为，除非具有 TB 级或 PB 级的复杂数据集，否则使用 OLTP 数据库 如 PostgreSQL 就够了。但是，云计算使得数据仓库对于较小的数据量也变得具有成本效益。...数据以柱状格式存储，以便进行更好的压缩和查询。 云计算替代品比内部部署的数据仓库具有更强的扩展性，速度更快，只需几分钟就能上线，并且总是更新。...在这种情况下，具有即插即用设置的服务可能更适合他们。 支持实时工作负载。数据生成之后，很多公司都需要立即进行分析。...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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    Tapdata Connector 实用指南：数据入仓场景之数据实时同步到 BigQuery

    数据规模仍在持续扩大的今天，为了从中获得可操作的洞察力，进一步实现数据分析策略的现代化转型，越来越多的企业开始把目光投注到 BigQuery 之上，希望通过 BigQuery 来运行大规模关键任务应用，...其优势在于： 在不影响线上业务的情况下进行快速分析：BigQuery 专为快速高效的分析而设计, 通过在 BigQuery 中创建数据的副本, 可以针对该副本执行复杂的分析查询, 而不会影响线上业务。...SQLServer → BigQuery 的数据入仓任务 BigQuery 准备工作 1....并点击确定 根据已获取的服务账号，在配置中输入 Google Cloud 相关信息，详细说明如下： 连接名称：填写具有业务意义的独有名称。...已内置 60+连接器且不断拓展中，覆盖大部分主流的数据库和类型，并支持您自定义数据源。 具有强可扩展性的 PDK 架构 4 小时快速对接 SaaS API 系统；16 小时快速对接数据库系统。

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    MESA：谷歌揭开跨中心超速数据仓库的神秘面纱

    该篇论文的摘要非常简练的概括了Mesa建立的意义和它所具备的的能力： “Mesa是一个高度可扩展的分析数据仓库系统，它存储着涉及谷歌网络广告业务的关键度量数据。...谷歌另有一个名为Dremel的系统，它是BigQuery服务的基础，目的是为只读数据提供快速、特定的查询。...“然而，”该文继续指出，“就我们所知，这些商业产品或者产品系统中没有一个是用来管理跨多个数据中心的重复数据集的。并且也尚不能断言这些系统是否真的允许云计算或者具有弹性。...图6： 在一个多数据中心Mesa的配置中的更新过程 该论文详述了Mesa工作的机制：即以表格形式的数据存储方式、数据查询方式和分布的架构——其中一个极为有趣的部分是关于硬件。...谷歌的声名鹊起主要归功于它的尖端分布式系统，但是它所开发的诸如Mesa这样的服务(同样的还有BigQuery和Dataflow)将会成为和云竞争者之间角力的重要砝码。

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    数据开发治理平台如何“省”到极致？腾讯云 WeData 给出答案

    摘要： “降本增效”已经成为企业数据团队的年度关键词。本文聚焦2025年8月最新版腾讯云 WeData，横向对比业内主流平台在成本控制上的优化策略，并给出可直接落地的选型建议。...一、为什么“省”成了数据治理的头等大事？ 随着离线数仓、实时数据湖、AI 训练场景并行爆发，数据存储、计算、调度成本正以每年30%以上的速度上涨。...Gartner 最新报告指出：2025年全球企业平均在数据基础设施上的支出将占到 IT 预算的28%。“会省钱”的平台，正在成为 CFO 与 CTO 的共同刚需。...多引擎混部自动路由 MaxCompute、EMR、Flink Glue Spark、Glue Ray MRS、DLI BigQuery...需订阅 DataWorks 质量模块 需 Glue DataBrew 需额外购买 DGC 质量中心 需 BigQuery

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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。...为了完成与 BigQuery 的关联，您需要创建一个 BigQuery 项目，该项目将要求您输入结算信息。...无法设置自定义受众 GA4 具有强大的受众构建功能，您可以在我们的指南中详细了解如何创建细分受众群和受众群体。 借助 GA4 受众群体，您可以分析特定的数据细分受众群，从而获得有价值的见解。...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....使用 Universal Analytics 的自动迁移 与 UA 相比，GA4 是一个完全不同的野兽，具有不同的数据模型。

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    数据库信息速递 - 将可观测性带到现代数据堆栈 （译）

    Acceldata数据可观测性平台支持数据源，如Snowflake、Databricks、Hadoop、Amazon Athena、Amazon Redshift、Azure Data Lake、Google BigQuery...Acceldata的数据可靠性监测平台允许您设置各种类型的策略，以确保数据管道和数据库中的数据符合所需的质量水平并且具有可靠性。...Acceldata的计算性能平台显示顾客基础架构上产生的所有计算成本，并允许您设置预算并在开支达到预算时配置提醒。 Acceldata数据可观测性平台的架构分为数据平面和控制平面两部分。...精确的花费智能：预测成本，控制使用率，以实现最大的投资回报，即使平台和定价发生变化也能轻松应对。 单个视图界面：在一个视图中预算和监控所有云数据平台。...可重复使用SQL和用户定义的函数（UDF）：用五种编程语言表达领域相关的可重复使用的可靠性检查。应用分割以了解跨维度的可靠性。

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    当Google大数据遇上以太坊数据集，这会是一个区块链+大数据的成功案例吗？

    可喜的是，在区块链+大数据方向，继比特币数据集之后，Google再一次做了很好的尝试——在BigQuery上发布了以太坊数据集！...就在今年早些时候，Google 的大数据分析平台 BigQuery 提供了比特币数据集分析服务。近日，Google 在 BigQuery 平台上再次发布了以太坊数据集。...BigQuery 平台具有强大的联机分析处理功能，一般来说，不需要借助额外的API实现，就可以很好支持以上这种业务决策。...取消按日期分区的数据规范，并将其存储在 BigQuery 平台上，进行简单且具有成本效益的探索。...BigQuery 平台按时间窗口统计 Token 交易量，特别是 $ OMG Token 转移的日常数量。

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    ETL VS ELT：谁才是企业架构的最优解？

    在云原生当道的2025年，企业建数据平台，ETL和ELT到底怎么选？这个看似基础的架构选择，后期一旦选错，迁移成本可能高达初始投入的5倍！...（2）现在（2025年）：超过90%的新建分析系统采用云数仓，如Snowflake、BigQuery、Redshift、Databricks等。...我在搭建数据仓库时常常选择FineDataLink作为ETL工具，它具有强大的ETL调度器和引擎，可以快速地从不同来源的数据源中抽取、转换和加载数据，大大缩短了数据处理的时间。...维度3：基础设施1.倾向选择ELT的情况（1）现代云数仓：核心平台是现代云数仓，如Snowflake、BigQuery等，具备强大计算能力和弹性扩展能力，ELT可充分利用这些优势，先存数据再处理。...（3）充足计算资源预算：企业有足够的预算支持计算资源投入，ELT可更好地发挥其优势，利用目标系统计算能力。

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    Mesa——谷歌揭开跨中心超速数据仓库的神秘面纱

    该篇论文的摘要非常简练的概括了Mesa建立的意义和它所具备的的能力： “Mesa是一个高度可扩展的分析数据仓库系统，它存储着涉及谷歌网络广告业务的关键度量数据。...谷歌另有一个名为Dremel的系统，它是BigQuery服务的基础，目的是为只读数据提供快速、特定的查询。...“然而，”该文继续指出，“就我们所知，这些商业产品或者产品系统中没有一个是用来管理跨多个数据中心的重复数据集的。并且也尚不能断言这些系统是否真的允许云计算或者具有弹性。...图6：在一个多数据中心Mesa的配置中的更新过程 该论文详述了Mesa工作的机制：即以表格形式的数据存储方式、数据查询方式和分布的架构——其中一个极为有趣的部分是关于硬件。...谷歌的声名鹊起主要归功于它的尖端分布式系统，但是它所开发的诸如Mesa这样的服务(同样的还有BigQuery和Dataflow)将会成为和云竞争者之间角力的重要砝码。

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