Power Query 可以在 Power BI 或 Excel 中使用，很多人一开始就在想到底用哪个平台来使用 Power Query，其实不必为此纠结，总有一天会意识到需要把查询复制到一个另一个中的。这有可能是将查询从一个 Excel 工作簿中复制到另一个 Excel 工作簿中，从 Excel 复制到 Power BI，或者从 Power BI 复制到 Excel。在本章中，将探讨将查询从一个工具快速移植到另一个工具的方法。请记住，虽然本书的重点是 Excel 和 Power BI，但这些步骤对于任何承载 Power Query 的工具来说几乎是相同的，即使它包含在其他微软产品或服务中。
随着数据量的增大，咱们入集市的方式渐渐的从“同步数据”变成“增量导入数据”，“增量导入数据”的优点大致有两点：
这个是比较常见的功能，相比其他管理工具，Navicat将建表过程中所涉及的各种常用功能都包含进去了，包含新字段，索引，主键，外键，唯一键等等与表有关的内容，具体如下图：
数据导入功能是将原始数据按照相应的模型进行清洗转换并加载到StarRocks中，方便查询使用。
CarbonData 拥有不错的明细查询能力，比如简单的where条件过滤，性能大概是Parquet的20倍。数据的聚合分析方面，如果有不错的where过滤，则相当一部分查询也是快于Parquet的，并且拥有更少的Tasks数，这就意味着可以让你的Spark Query Service 有更好的并发能力。
本文讨论了京东搜索在实时流量数据分析方面，利用Apache Flink和Apache Doris进行的探索和实践。流式计算在近些年的热度与日俱增，从Google Dataflow论文的发表，到Apache Flink计算引擎逐渐站到舞台中央，再到Apache Druid等实时分析型数据库的广泛应用，流式计算引擎百花齐放。但不同的业务场景，面临着不同的问题，没有哪一种引擎是万能的。我们希望京东搜索业务在流计算的应用实践，能够给到大家一些启发，也欢迎大家多多交流，给我们提出宝贵的建议。
在上一篇《6.2.0-使用Solr7对多种格式文件建立全文索引》中介绍了如何在CDH6.2.0中使用Solr7对多种格式的文件进行全文索引，测试中使用的主要是非结构化的word、ppt、pdf等非结构化的数据，很多时候需要使用Solr对结构化的数据进行索引，根据其中某些字段进行精准的查询或者范围查询，本文档将介绍如何使用Solr对csv文件建立全文索引。
向 Elasticsearch 索引 customer 的 _doc 类型的文档 id 为 1 的文档发送 PUT 请求的例子。
我们练习 SQL 时，总会自己创造一些测试数据或者网上找些案例来学习，其实 MySQL 官方提供了好几个示例数据库，在 MySQL 的学习、开发和实践中具有非常重要的作用，能够帮助初学者更好地理解和应用 MySQL 的各种功能和特性，特别是练习 SQL 的好帮手。
R平台及编程语言支持浩大的数据科学技术，他拥有几十年的的历史和超过7000个包，这挂在CRAN的包纷杂的让你无法决定从哪里入手。R-Basics和Visualizing Data with R提供了基础的指导，但是没有详细介绍如何用R操作数据集。 幸运的是，数据库专业人员可以通过他们的精湛的SQL技术，短时间内在这个领域变得更有效率。如你所愿，R支持使用SQL检索中心位置的关系数据库中的数据。然而，一些R包允许你超出这领域创建介于处理和分析数据之间的集席数据集的飞速查询，而不管数据的来源和最终目标。
当进行SQL数据分析实战时，有一些关键步骤和技巧可以帮助你更好地理解和利用数据。在本文中，我们将探讨数据分析的一些基本概念，并提供一些SQL示例来说明这些概念。我们将使用一个虚构的电子商务数据库作为示例数据源。
Druid 是一个开源的，分布式的，列存储的，适用于实时数据分析的存储系统，能够快速聚合、灵活过滤、毫秒级查询、和低延迟数据导入。
比如，公园到访者的数据表，可能包含的实体有：公园信息（主键是公园编号），到访者的信息（主键是到访者编号），到访者居住地的信息（主键是居住地编号）一共有2个实体，即3张表。
import工具从RDBMS向HDFS导入单独的表。表格中的每一行都表示为HDFS中的单独记录。记录可以存储为文本文件（每行一个记录），或以Avro或SequenceFiles的二进制表示形式存储。
本文主要介绍Apache Doris在京东广告报表查询场景下的应用。文章将从我们原有系统开始讲述，包括我们遇到的问题，面临的挑战，以及我们为何选择使用Apache Doris。最后将介绍Doris在我们在生产环境下的使用情况，包括Apache Doris在京东“618”，“双11”大促中的表现。希望通过我们的使用实践为大家提供一些经验参考，也欢迎大家对我们的不足之处提出建议。
现在，社交媒体、电商网站以及短视频应用源源不断地产生大量多模态数据。这些数据包含了自然语言、视觉信号、声音信号等多种类型。由于单一模式的数据分析已经不能满足日益复杂的查询需求，如何高效利用这些多模态数据变得至关重要。
上一篇已经讲解了如何下载、安装和配置，这一篇着重讲解下在配置完成后，如何启动、连接到web图形话洁面和停止。想要更好的实践来操作图数据库Neo4j，我们需要了解下图数据库neo4j的社区版本和企业版本呢的区别，避免踩坑太久。
phpMyAdmin是一个以PHP为基础，以web方式架构在服务器上的MySQL的数据库管理工具。让管理者可以通过Web接口来管理MySQL数据库。因其基于Web的简便易操作的图形化界面备受网站管理者的喜爱。
导语：Power BI刷新数据时，每次要把所有数据源文件全部读一遍，文件多了，刷新都要等半天……能不能做成增量刷新？
随着小米互联网业务的发展，各个产品线利用用户行为数据对业务进行增长分析的需求越来越迫切。显然，让每个业务产品线都自己搭建一套增长分析系统，不仅成本高昂，也会导致效率低下。我们希望能有一款产品能够帮助他们屏蔽底层复杂的技术细节，让相关业务人员能够专注于自己的技术领域，从而提高工作效率。通过分析调查发现，小米已有的统计平台无法支持灵活的维度交叉查询，数据查询分析效率较低，复杂查询需要依赖于研发人员，同时缺乏根据用户行为高效的分群工具，对于用户的运营策略囿于设施薄弱而较为粗放，运营效率较低和效果不佳。
毫无疑问，对于开始就以表格形式处理数据的人来说，最简单的方法之一是打开 Excel 并开始在工作表中记录数据。虽然 Excel 并不是真正打算充当数据库的角色，但这正是实际发生的事情，因此 Power Query 将 Excel 文件和数据视为有效数据源。
图数据库（Graph database）是以图这种数据结构存储和查询的数据库。与其他数据库不同，关系在图数据库中占首要地位。这意味着应用程序不必使用外键或带外处理（如 MapReduce）来推断数据连接。与关系数据库或其他 NoSQL 数据库相比，图数据库的数据模型也更加简单，更具表现力。
从管理门户运行Tune Table工具时，ExtentSize是表中当前行的实际计数。默认情况下，GatherTableStats()方法还将实际行数用作ExtentSize。当表包含大量行时，最好对较少的行执行分析。可以使用SQL tune table命令并指定%SAMPLE_PERCENT来仅对总行的一定百分比执行分析。在针对包含大量行的表运行时，可以使用此选项来提高性能。此%SAMPLE_PERCENT值应该足够大，以便对代表性数据进行采样。如果ExtentSize<1000，则无论%SAMPLE_PERCENT值如何，TUNE TABLE都会分析所有行。
本文作者：康凯森，来源于：https://blog.bcmeng.com，文章写的非常详细，从各个方面对Kylin和Doris进行了对比。
promtool是Prometheus的一个命令行工具，它提供了一些功能来帮助用户进行Prometheus配置文件（如prometheus.yml）的检查、规则检查和调试，还可以用于查询Prometheus服务器以获取度量值等。
在以前的博客中小编介绍过mysql的执行流程，索引优化等。正好前一段时间项目有一个新的需求，就重新调研了一下mysql的全文索引，并对mysql的全文索引进行了压测，看看性能怎么样。以判断是否使用。——可想而知，性能不是很好。 下面小编就向大家再说说mysql的全文检索。
DorisDB是由Apache Doris核心研发团队打造的新一代企业级MPP数据库。它继承了Apache Doris项目十多年研发成果，累积了线上数千台服务器稳定运行经验，并在此基础上，对传统MPP数据库进行了开创性的革新。
然后，页面显示选定全局变量中下标或值包含给定字符串的第一个节点或所有节点。该表左侧显示了节点下标，右侧显示了相应的值。
用户在hive上建external表，建表的同时指定hdfs路径，在数据拷贝到指定hdfs路径的同时，也同时完成数据插入external表。
重新启动MyCat后，在mycat的命令行中，通过source指令导入表结构，以及对应的数据，查看数据分布情况。
本文将以三个不同层次的实战项目为例，展示如何利用GPT智能助手在实际项目中应用Elasticsearch。
整个MySQL Server由以下组成 ： Connection Pool ：连接池组件 Management Services & Utilities ：管理服务和工具组件 SQL Interface ：SQL接口组件 Parser ：查询分析器组件 Optimizer ：优化器组件 Caches & Buffers ：缓冲池组件 Pluggable Storage Engines ：存储引擎 File System ：文件系统 1）连接层 最上层是一些客户端和链接服务，包含本地sock通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于TCP/IP的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。 2）服务层 第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化，部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如过程、函数等。在该层，服务器会解析查询并创建相应的内部解析树，并对其完成相应的优化如确定表的查询的顺序，是否利用索引等，最后生成相应的执行操作。如果是select语句，服务器还会查询内部的缓存，如果缓存空间足够大，这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。 3）引擎层 存储引擎层，存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能，这样我们可以根据自己的需要，来选取合适的存储引擎。 4）存储层 数据存储层，主要是将数据存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。
SQLServer提供了多种数据导出导入的工具和方法，在此，分享我实践的经验（只涉及数据库与Excel、数据库与文本文件、数据库与数据库之间的导出导入）。 （一）数据库与Excel 方法1： 使用数据库客户端（SSMS）的界面工具。右键选择要导出数据的数据库，选择“任务”——“导出数据”，下图1，按照向导一步一步操作即可。而导入则相反，导入时，SQLServer会默认创建一张新表，字段名也默认跟导入的Excel标题一样，并且会默认字段数据类型等。当然在可以在向导进行修改。需要注意的是如果标题不是英文而是中文
今天，推荐一个后台管理系统。第一次使用就有点上头，熟悉后接私活很实用，爱不释手，必须要推荐给大家。
一个类可以包含熟悉的类元素，如属性、方法和参数(在其他类语言中称为常量)。它还可以包含通常不在类中定义的项，包括触发器、查询和索引。
文章背景： 最近在学习DAX权威指南第17章，介绍了运行DAX查询的引擎内部架构。DAX查询可以完全在存储于内存的模型上运行，也可以完全由原始数据源运行，还可以混合使用这两种方式。
近年来，随着深度学习技术的发展，向量搜索引发了人们的广泛关注。早在 Elasticsearch在7.2.0 版本引入了dense_vector字段类型，支持存储高维向量数据，如词嵌入或文档嵌入，以进行相似度搜索等操作。在本文中，我将展示如何在Elasticsearch 8.X 版本中使用 dense_vector 进行向量搜索。
很多时候，我们需要在本地电脑上，直接连接开发或测试环境的数据库，方便对数据进行增删改查。当然很多数据库都提供了自带的客户端，比如mysql的客户端是这样的：
rust-analyzer 是一个 Rust 语言的语法分析器和语义分析器，用于提供代码补全、导航、重构等开发工具。而 rust-analyzer 的代码实现存储在 rust/src/tools/rust-analyzer 这个文件夹中。
说明1：客户端配置好参数后，直接就获取了MySQL服务器执行SQL后的结果，很方便。
创建数据库目录: MongoDB的数据存储在data目录的db目录下，但是这个目录在安装过程不会自动创建，所以你需要手动创建data目录，并在data目录中创建db目录。
金融机构每年因欺诈带来的坏账损失每年高达数百万美元。随着在线数据量的增长，骗子的行骗能力也水涨船高，精心设计的骗局、身份窃取、欺诈手段及一些新型的诈骗手段层出不穷，方法复杂且容易广泛复制，当事后发现时，已经太迟了，客户和企业往往已经损失惨重。
首先公布一下DAY4的作业答案。 项目五： --创建表 create table person ( personid int not null primary key, firstname varchar(20) not null, lastname varchar(20) not null ); --插入数据 insert into person values (101, 'ming', 'Yao'); insert into person values (102, 'lei', 'Wu'); inser
在做一套库的迁移准备，测试的时候有些异常，记录一下处理办法。 如果有处理不对的地方，请不吝赐教。
一般传统互联网公司很少接触到 SQL 优化问题，其原因是数据量小，大部分厂商的数据库性能能够满足日常的业务需求，所以不需要进行 SQL 优化，但是随着应用程序的不断变大，数据量的激增，数据库自身的性能跟不上了，此时就需要从 SQL 自身角度来进行优化，这也是我们这篇文章所讨论的。
摘要：本文整理自 Apache Flink PMC 李劲松（之信）在 9 月 24 日 Apache Flink Meetup 的分享。主要内容包括：
因为InnoDB类型的表是按照主键的顺序保存的，所以将导入的数据按照主键的顺序排列，可以有效的提高导入数据的效率。如果InnoDB表没有主键，那么系统会自动默认创建一个内部列作为主键，所以如果可以给表创建一个主键，将可以利用这点，来提高导入数据的效率。
Druid.io（以下简称Druid）是2013年底开源出来的， 主要解决的是对实时数据以及较近时间的历史数据的多维查询提供高并发(多用户)，低延时，高可靠性的问题。
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