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Google BigQuery 介绍及实践指南

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....支持标准 SQL，包括 JOIN 和子查询等高级功能。 4....符合多种行业标准和法规要求，如 GDPR、HIPAA 等。 6. 成本效益 BigQuery 提供按查询付费的定价模型，用户只需为所使用的计算资源付费。...实时分析 BigQuery 支持流式数据插入，可以实时接收和分析数据。 8. 机器学习 可以直接在 BigQuery 中构建和部署机器学习模型，无需将数据移动到其他平台。...数据类型 BigQuery 支持多种数据类型，包括基本类型（如 BOOLEAN、INT64、STRING、DATE 等）和复合类型（如 ARRAY、STRUCT）。

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用MongoDB Change Streams 在BigQuery中复制数据

BigQuery是Google推出的一项Web服务，该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。...把所有的变更流事件以JSON块的形式放在BigQuery中。我们可以使用dbt这样的把原始的JSON数据工具解析、存储和转换到一个合适的SQL表中。...这个表中包含了每一行自上一次运行以来的所有状态。这是一个dbt SQL在生产环境下如何操作的例子。 通过这两个步骤，我们实时拥有了从MongoDB到Big Query的数据流。...这些记录送入到同样的BigQuery表中。现在，运行同样的dbt模型给了我们带有所有回填记录的最终表。 我们发现最主要的问题是需要用SQL写所有的提取操作。...这意味着大量额外的SQL代码和一些额外的处理。当时使用dbt处理不难。另外一个小问题是BigQuery并不天生支持提取一个以JSON编码的数组中的所有元素。

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    Iceberg-Trino 如何解决链上数据面临的挑战

    但是很快，我们碰到了以下问题： 不支持 Array JSON 等数据类型 在区块链的数据中，数组 Array 是个很常见的类型，例如 evm logs 中的 topic 字段，无法对 Array 进行计算处理...DBT 支持有限，不支持 merge 语法来 update data DBT 是数据工程师比较典型的处理ETL/ELT 的工具，尤其是Footprint Analytics 团队。...从 Footprint Analytics 早期的两个架构中吸取教训，并从其他成功的大数据项目中学习经验，如 Uber、Netflix 和 Databricks。4.1....实际上可以选的方案不多，备选的有： Trino: SQL Query Engine Presto: SQL Query Engine Kyuubi：Serverless Spark SQL 在深度使用之前...同样一个 table，在三个数据库中的存储大小分别是：Data StorageTable Size(GB)Iceberg4.4Bigquery21Doris25注：以上测试都是我们实际生产中碰到的个别业务例子

    2.8K30

    「数据仓库技术」怎么选择现代数据仓库

    在这种情况下，我们建议他们使用现代的数据仓库，如Redshift, BigQuery，或Snowflake。 大多数现代数据仓库解决方案都设计为使用原始数据。...这一方面在比较中起着重要的作用。 如果您有专门的资源用于支持和维护，那么在选择数据库时您就有了更多的选择。 您可以选择基于Hadoop或Greenplum之类的东西创建自己的大数据仓库选项。...我们建议使用现代的数据仓库解决方案，如Redshift、BigQuery或Snowflake。作为管理员或用户，您不需要担心部署、托管、调整vm大小、处理复制或加密。...标准版的存储价格从40美元/TB/月开始，其他版本的存储价格也一样。另一方面，对于计算来说，标准版的价格为每小时2.00美元，企业版为每小时4.00美元。...当数据量在1TB到100TB之间时，使用现代数据仓库，如Redshift、BigQuery或Snowflake。

    6.3K31

    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。...BigQuery 非常适合这个要求，原因有很多，其中两个如下： • 首先它本质上是无服务器的。由于存储和计算的解耦，其背后的设计[10]提高了效率，使其成为所有类型用例的非常可靠的选择。...• Destination：这里只需要指定与数据仓库（在我们的例子中为“BigQuery”）交互所需的设置。...理论上这对于数据平台来说是两个非常重要的功能，但正如我们所见，dbt 在这个阶段可以很好地实现它们。尽管如此让我们讨论一下如何在需要时集成这两个组件。...这使其成为多家科技公司大型数据平台不可或缺的一部分，确保了一个大型且非常活跃的开放式围绕它的源社区——这反过来又帮助它在编排方面保持了标准，即使在“第三次浪潮”中也是如此。

    7.2K10

    基于 StarRocks + Iceberg，TRM Labs 构建 PB 级数据分析平台实践

    相关查询通常包含复杂的多层级 Join，以及基于时间和数组的过滤条件。在高并发场景下，仅靠 BigQuery 实现 P95 延迟低于 3 秒，需要投入大量计算资源。...基于上述洞察，我们不再局限于传统 OLAP 存储方案（如 ClickHouse），而是开始探索更具潜力的 Data Lakehouse 架构。重点关注两个方面：存储格式的选型，以及查询引擎的选择。...在本轮测试中，数据集扩展至 2.85 TB，查询包含 SUM、COUNT、GROUP BY 等聚合操作，并叠加数组与日期范围过滤条件。测试结果如下：StarRocks：在复杂聚合负载下表现出色。...真实测试不可或缺：标准基准测试难以覆盖实际使用模式，唯有在真实工作负载中才能发现关键优化点。...在本系列的下一篇中，我们将聚焦架构落地实践，包括如何基于对象存储部署 Apache Iceberg，以及如何优化 StarRocks 实现多环境支持（如本地部署等）。

    50310

    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

    该系统专注于测试大型语言模型在复杂企业级文本转SQL任务中的性能表现，涉及多种SQL方言和复杂的数据环境。...核心功能定位是为研究社区和企业用户提供一个真实、具有挑战性的评估基准，用于测试和比较不同语言模型在复杂文本转SQL任务上的能力。...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。...对于Snow和Lite版本的评估，可以使用基于Docker的Spider-Agent框架，系统强烈建议用户直接使用这两个版本进行基准测试和研究。DBT版本的使用需要参考专门的数据和方法文档。...（3）用户希望提供完整的黄金SQL语句而不仅仅是执行结果，以便更好地理解预期查询逻辑（4）用户希望提供更清晰的数据库架构信息，包括主外键约束关系和完整的表结构文档（5）用户希望改进数值比较的容差设置，支持更高精度的数值结果比对

    23510

    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？

    图 1：PayPal 分析环境中的数据流高层视图 PayPal 在本地管理两个基于供应商的数据仓库集群，总存储量超过 20PB，为 3,000 多个用户提供服务。...从 BI 工具访问：由于业务智能是传达洞察力的关键，因此分析基础架构应与现有工具（如 Jupyter 笔记本、Tableau 和 Qlikview）以及现代 BI 工具（如 Looker 和 ThoughtSpot...我们对 BigQuery 进行了为期 12 周的评估，以涵盖不同类型的用例。它在我们设定的成功标准下表现良好。下面提供了评估结果的摘要。 我们将在单独的文章中介绍评估过程、成功标准和结果。...它的转译器让我们可以在 BigQuery 中创建 DDL，并使用该模式（schema）将 DML 和用户 SQL 从 Teradata 风味转为 BigQuery。...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。

    6.4K20

    教程 | 没错，纯SQL查询语句可以实现神经网络

    这些神经网络训练的步骤包含前向传播和反向传播，将在 BigQuery 的单个SQL查询语句中实现。当它在 BigQuery 中运行时，实际上我们正在成百上千台服务器上进行分布式神经网络训练。...BigQuery 中执行查询时多项系统资源告急。...BigQuery 的标准 SQL 扩展的缩放性比传统 SQL 语言要好。即使是标准 SQL 查询，对于有 100k 个实例的数据集，也很难执行超过 10 个迭代。...我们将使用 Bigquery 的函数 save to table 把结果保存到一个新表。我们现在可以在训练集上执行一次推理来比较预测值和预期值的差距。...其中有些项如 correct_logprobs 可以早些删除（尽管 SQL 引擎可能会自动的执行这类优化）。 多尝试应用用户自定义的函数。

    2.7K50

    如何用纯SQL查询语句可以实现神经网络？

    这些神经网络训练的步骤包含前向传播和反向传播，将在 BigQuery 的单个SQL查询语句中实现。当它在 BigQuery 中运行时，实际上我们正在成百上千台服务器上进行分布式神经网络训练。...BigQuery 中执行查询时多项系统资源告急。...BigQuery 的标准 SQL 扩展的缩放性比传统 SQL 语言要好。即使是标准 SQL 查询，对于有 100k 个实例的数据集，也很难执行超过 10 个迭代。...我们将使用 Bigquery 的函数 save to table 把结果保存到一个新表。我们现在可以在训练集上执行一次推理来比较预测值和预期值的差距。...其中有些项如 correct_logprobs 可以早些删除（尽管 SQL 引擎可能会自动的执行这类优化）。 多尝试应用用户自定义的函数。

    3.5K30

    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。...测试场景与数据规模 本次测试场景选取的是30TB的TPC-H，比较有趣的是在2019年的benchmark中GigaOM选取的是30TB的TPC-DS。...最佳性能SQL的数量：横向比较22个场景，挑选出每个场景的最佳（执行时长最短）。Redshift有13条SQL执行时间最短，Synapse有8条，Snowflake只有1条，而BigQuery没有。...最佳性能SQL的数量：同样，还是Redshift在最多场景性能表现最好，Synapse是第二，但差距已经不大了。而Snowflake和BigQuery在22个场景中没有执行时长最短的。...Snowflake和BigQuery在市场上的宣传一直都是强调其易用性和易管理性（无需DBA），这方面在本次测试中没有涉及。

    4.7K10

    Tapdata Connector 实用指南：数据入仓场景之数据实时同步到 BigQuery

    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...访问账号（JSON）：用文本编辑器打开您在准备工作中下载的密钥文件，将其复制粘贴进该文本框中。 数据集 ID：选择 BigQuery 中已有的数据集。...（*如提示连接测试失败，可根据页面提示进行修复） ④ 新建并运行 SQL Server 到 BigQuery 的同步任务 Why Tapdata?...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

    10.1K10

    ClickHouse 提升数据效能

    此外，BigQuery 通常会产生最小的查询延迟。我们知道 ClickHouse 将提供毫秒级响应时间，并且更适合平面Schema（只有两个表）和聚合密集型查询。...6.BigQuery 到 ClickHouse 有关如何在 BigQuery 和 ClickHouse 之间迁移数据的详细信息，请参阅我们的文档。...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。...这使得盘中数据变得更加重要。为了安全起见，我们在下午 6 点在 BigQuery 中使用以下计划查询进行导出。BigQuery 中的导出每天最多可免费导出 50TiB，且存储成本较低。...然而，我们的初始测试是在 ClickHouse 云开发层服务中执行的。这将存储限制为 1TiB，并在两个节点上提供总共 4vCPU 和 16GiB RAM，对于大多数组织来说足以运行上述解决方案。

    1.7K10

    ClickHouse 提升数据效能

    此外，BigQuery 通常会产生最小的查询延迟。我们知道 ClickHouse 将提供毫秒级响应时间，并且更适合平面Schema（只有两个表）和聚合密集型查询。...6.BigQuery 到 ClickHouse 有关如何在 BigQuery 和 ClickHouse 之间迁移数据的详细信息，请参阅我们的文档。...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。...这使得盘中数据变得更加重要。为了安全起见，我们在下午 6 点在 BigQuery 中使用以下计划查询进行导出。BigQuery 中的导出每天最多可免费导出 50TiB，且存储成本较低。...然而，我们的初始测试是在 ClickHouse 云开发层服务中执行的。这将存储限制为 1TiB，并在两个节点上提供总共 4vCPU 和 16GiB RAM，对于大多数组织来说足以运行上述解决方案。

    1.6K10

    从1到10 的高级 SQL 技巧，试试知道多少？

    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。...将表转换为 JSON 想象一下，您需要将表转换为 JSON 对象，其中每个记录都是嵌套数组的元素。...对于每个日期，如何在保留所有行的同时显示每个客户的总收入值？...希望这些来自数字营销的 SQL 用例对您有用。可以帮助您完成许多项目。 SQL 片段让我的工作变得轻松，几乎每天都在使用。此外，SQL 和现代数据仓库是数据科学的必备工具。

    1.1K10

    MyBatis有哪些优缺点？

    容易上手和使用 相较于 Hibernate 等 ORM 框架，MyBatis 比较简单直接，并且文档详尽齐全、社区活跃，非常适合初学者快速上手。...MyBatis 更便于以优雅的方式编写分页查询或插入大量数据（类似 Google BigQuery 这样的工具），并可以通过适当地调整缓存来提升性能。...易于自定义 MyBatis 允许用户创建复杂的 SQL 映射关系，并支持自定义类型处理器、注解和插件等功能。这意味着可以轻松地进行 Java 类型和数据库中类型之间的转换。...易引起 SQL 注入问题 MyBatis 会将 SQL 语句和参数组合在一起，直接运行数据库执行查询。如果不小心使用了恶意构造的数据（如参数是用户控制的），很容易导致 SQL 注入问题的发生。...综上所述，MyBatis 最大的优点在于可以灵活掌控 SQL 查询，而最突出的缺点则是较高的维护成本和易引起 SQL 注入问题。

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    ClickHouse 提升数据效能

    此外，BigQuery 通常会产生最小的查询延迟。我们知道 ClickHouse 将提供毫秒级响应时间，并且更适合平面Schema（只有两个表）和聚合密集型查询。...6.BigQuery 到 ClickHouse 有关如何在 BigQuery 和 ClickHouse 之间迁移数据的详细信息，请参阅我们的文档。...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。...这使得盘中数据变得更加重要。为了安全起见，我们在下午 6 点在 BigQuery 中使用以下计划查询进行导出。BigQuery 中的导出每天最多可免费导出 50TiB，且存储成本较低。...然而，我们的初始测试是在 ClickHouse 云开发层服务中执行的。这将存储限制为 1TiB，并在两个节点上提供总共 4vCPU 和 16GiB RAM，对于大多数组织来说足以运行上述解决方案。

    1.4K10

    谷歌发布 Hive-BigQuery 开源连接器，加强跨平台数据集成能力

    所有的计算操作（如聚合和连接）仍然由 Hive 的执行引擎处理，连接器则管理所有与 BigQuery 数据层的交互，而不管底层数据是存储在 BigQuery 本地存储中，还是通过 BigLake 连接存储在云存储桶中...图片来源：谷歌数据分析博客 根据谷歌云的说法，Hive-BigQuery 连接器可以在以下场景中为企业提供帮助：确保迁移过程中操作的连续性，将 BigQuery 用于需要数据仓库子集的需求，或者保有一个完整的开源软件技术栈...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。...，而 Apache Spark SQL connector for BigQuery 则实现了 Spark SQL Data Source API，将 BigQuery 表读取到 Spark 的数据帧中

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