如何在BigQuery中查询列元数据 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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详解如何在数仓中管理元数据

如果数据库中某个表是一个”数据”，那么它的列名、列类型、列长度、表注释就是它的"元数据"。只要有一类"事物"，就可以定义它的“元数据”。...做有系统的分析整理，以利各种分析方法如联机分析处理、数据挖掘（Data Mining）之进行，并进而支持如决策支持系统（DSS）、主管资讯系统（EIS）之创建，帮助决策者能快速有效的自大量资料中，分析出有价值的资讯...如果有数据需要进行通知，则可以快速查询系统进行群发邮件等方式进行沟通，从而避免了造成沟通环节的缺人和多人情况发生。...数据粒度、主题领域、聚集、汇总、预定义的查询与报告。 3、管理元数据管理领域相关，包括管理流程、人员组织、角色职责等。也有很多观点建议将管理元数据拆分融入业务元数据和技术元数据中。...血缘分析较粗，不支持列级血缘。如 HDFS 仅能显示数据文件之间的血缘。 Web UI 仅提供查询能力，相关配置需要调用 API 接口。缺乏用户、权限管理能力。

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手把手教你如何在报表中查询数据

每周一个报表小技巧：如何在报表中引入数据筛选功能前言篇在当今信息爆炸的时代，面对海量的数据，我们常常需要从中提取有价值的信息，做出更好的决策。...而数据筛选，正是一种可以帮助我们在众多信息中快速找到所需的内容的方法。通过使用数据筛选工具，可以轻松地筛选出特定条件下的数据，对数据进行过滤和排序以便更好地分析和认识数据。...1.Demo介绍篇上图是表格数据筛选Demo的运行页面，页面中一共有五列数据，分别是销售员姓名、出生日期、销售区域、该销售员的销售总金额、销售月金额和销售比例，每列下包含10行数据信息。...只想在页面上根据年龄筛选数据。解决方法：1.点击Region表格的下拉框，选择North选项，再点击确定，查询出来的数据就是只包含North的信息了。...第二步在JS文件中引入需要的JavaScript方法： 1.设置页面中需要的数据和初始化方法。

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如何在YashanDB数据库中编写高效查询

基于存储结构与表类型选择的查询优化YashanDB支持多种存储结构，包括HEAP、BTREE、MCOL和SCOL，表数据可采用行存表、TAC列存表和LSC列存表等形式。...TAC列存表（MCOL）支持原地更新，结合列存数据存储的优势，在HTAP场景中实现事务处理与分析的平衡，提升针对部分列的查询性能，减少无关列的读取。...LSC列存表（SCOL）针对大规模稳态数据分析，采用切片文件实现高效压缩与排序，支持稀疏索引和条件下推，适合海量数据的复杂分析查询。...组合分区策略和索引分区可实现高效分区剪枝，减少查询扫描范围。索引聚集因子关注：合理控制索引聚集性，保证索引扫描过程中少量随机I/O，提升索引范围扫描性能。...查询过程中的数据访问优化：避免不必要的全表扫描，使用索引范围扫描或唯一索引扫描，适时使用索引快速全扫描。

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如何在YashanDB数据库中执行复杂查询

复杂查询作为关系型数据库系统中的核心操作，直接影响数据分析、业务决策和应用响应速度。在YashanDB中，如何高效执行复杂查询，不仅关系到系统吞吐量和延迟，更关系到企业信息服务的稳定性与可靠性。...行存表（HEAP结构）优化事务处理，适合包含大量插入和更新的在线查询场景；列存表（MCOL、SCOL结构）专注高速的列投影和海量数据扫描，适用于联机分析处理（OLAP）。...BTree索引作为默认索引，支持多样化扫描模式，如全索引扫描、快速全索引扫描、范围扫描和跳跃扫描，配合数据的索引聚集因子，最大化查询效率。...YashanDB还支持函数索引、升降序索引以及组合列索引，进一步拓展查询优化的可能性。分布式与共享集群架构中的复杂查询执行针对海量数据和高并发场景，YashanDB可采用分布式部署和共享集群部署。...数据和资源的全局调度能力保证了复杂查询中涉及多个实例的高效协同，特别适合对性能、可用性和扩展性有较高要求的场景。

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如何在YashanDB数据库中实现数据查询优化

有效的数据查询优化不仅能提高响应时间，还能显著提升用户体验与系统效率。在YashanDB数据库中，优化数据查询需从多个技术角度进行综合考量与实际应用。1....尤其是在频繁查询、过滤和排序的列上应用索引，可以减少全表扫描带来的性能消耗。创建合适的索引时需特别考虑以下因素：列的唯一性和使用频率：通常选择高度唯一且常用的列建立索引。...采用合适的存储结构YashanDB支持多种存储结构，如HEAP、MCOL、SCOL等。根据应用需求合理选择存储结构能够进一步优化查询效率。...优化SQL查询时应考虑如下几点：避免使用SELECT *，明确指定所需列，以减少数据传输量。使用JOIN时，合理选择连接顺序，有效降低查询复杂度。...根据业务需求选择适当的存储结构，如HEAP、MCOL、SCOL等。优化SQL查询语句，避免不必要的全表扫描。利用查询缓存减少重复查询的负载。合理应用分区技术管理大数据集以提升查询性能。

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如何在YashanDB数据库中设计灵活的查询接口

在现代数据库应用中，灵活高效的查询接口设计是保障系统性能和用户体验的关键。随着业务数据规模和查询复杂度的提升，数据库常面临性能瓶颈、数据一致性维护及高并发访问的挑战。...查询接口在使用行存表时，应支持基于主键或索引列的高效定位，保证数据快速读写。BTree索引通过平衡树结构保证索引有序，支持唯一性约束及高效索引扫描。...MCOL可变列式存储针对在线事务与分析处理（HTAP）场景优化，支持按列访问并实现原地更新，提升列投影查询的速度。查询接口设计时，应支持投影裁剪和按需访问列数据，减少I/O消耗，增强并行处理能力。...面向数据库存储管理和高可用架构的接口设计查询接口应支持YashanDB的多种逻辑存储结构，如分区表、多表空间管理，结合分区裁剪和索引选择实现高效数据访问。...结论综上所述，设计灵活的查询接口在YashanDB数据库中，需要深入理解其多样的存储结构、多层次优化机制以及分布式执行架构，结合事务控制和安全策略，实现高性能、多功能和高可用的查询服务。

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如何在YashanDB中实现高效的数据查询与索引

本文将讨论如何在YashanDB中实现高效的数据查询与索引，目标读者为数据库管理员、数据工程师以及希望提升数据库性能的开发人员。1....上述过程中，查询性能的提升依赖于合理的表设计、数据分布及远程数据访问的最小化。2. 数据索引的类型与实现索引是YashanDB提高数据查询效率的核心特性之一。...- 函数索引：- 支持用户自定义表达式作为索引列，能够根据特定的逻辑生成索引值，便于对计算密集型的查询加速。在涉及复杂查询条件的场景下，使用函数索引大幅度简化了数据访问路径。3....索引的设计原则在YashanDB中索引设计应遵循以下原则，以确保查询效率最大化：1....合理设置分区：根据数据的访问特征，将表按相应字段进行分区，从而提高查询性能，避免全表扫描。3. 利用并行查询：在查询过程中，如数据量庞大可利用YashanDB的并行查询能力，分散负载并加快结果返回。

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Apache Hudi 0.11.0版本重磅发布！

我们在元数据表中引入了多模式索引，以显着提高文件索引中的查找性能和数据跳过的查询延迟。元数据表中添加了两个新索引 1....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）...要从数据跳过中受益，请确保同时为写入器和读取器设置hoodie.enable.data.skipping=true，并在元数据表中启用元数据表和列统计索引。...数据跳过支持标准函数（以及一些常用表达式），允许您将常用标准转换应用于查询过滤器中列的原始数据。...Google BigQuery集成在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。

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Apache Hudi 0.11 版本重磅发布，新特性速览!

我们在元数据表中引入了多模式索引，以显着提高文件索引中的查找性能和数据跳过的查询延迟。...列统计索引包含所有/感兴趣的列的统计信息，以改进基于写入器和读取器中的键和列值范围的文件修剪，例如在 Spark 的查询计划中。默认情况下它们被禁用。...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)...要从数据跳过中受益，请确保同时为写入器和读取器设置hoodie.enable.data.skipping=true，并在元数据表中启用元数据表和列统计索引。...集成 Google BigQuery 在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。

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如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...然后，通过将列名 ['Name'， 'Age'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数，我们在数据帧中创建 2 列。

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Google BigQuery 介绍及实践指南

BigQuery 允许用户以极快的速度查询和分析海量数据集，而无需担心底层基础设施的管理。...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。...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）。...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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构建端到端的开源现代数据平台

• 数据转换：一旦数据进入数据仓库（因此完成了 ELT 架构的 EL 部分），我们需要在它之上构建管道来转换，以便我们可以直接使用它并从中提取价值和洞察力——这个过程是我们 ELT 中的 T，它以前通常由不易管理的大的查询...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。...多亏了 dbt，数据管道（我们 ELT 中的 T）可以分为一组 SELECT 查询（称为“模型”），可以由数据分析师或分析工程师直接编写。...Superset 部署由多个组件组成（如专用元数据数据库、缓存层、身份验证和潜在的异步查询支持），因此为了简单起见，我们将依赖非常基本的设置。...在我个人看来 Uber 数据平台团队开源的产品 OpenMetadata[31] 在这个领域采取了正确的方法。通过专注于提供水平元数据产品，而不是仅仅成为架构中的一部分，它使集中式元数据存储成为可能。

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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

这样，数据工程师就可以在不移动数据的情况下访问和查询 BigQuery 数据集，而 BigQuery 的用户则可以利用 Hive 的工具、库和框架进行数据处理和分析。...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...BigQuery 是谷歌云提供的无服务器数据仓库，支持对海量数据集进行可扩展的查询。为了确保数据的一致性和可靠性，这次发布的开源连接器使用 Hive 的元数据来表示 BigQuery 中存储的表。...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...BigQuery 表读取到 Spark 的数据帧中，并将数据帧写回 BigQuery。

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ClickHouse 提升数据效能

这些查询中的大多数都包含聚合，ClickHouse 作为面向列的数据库进行了优化，能够在不采样的情况下对数千亿行提供亚秒级响应时间 - 远远超出了我们在 GA4 中看到的规模。...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。...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。...请注意，由于未提供某些必需的列，因此无法对实时盘中数据进行所有查询。我们在下面指出这一点。...考虑到上述数量，用户不应在此处产生费用，并且如果担心的话，可以在 N 天后使 BigQuery 中的数据过期。

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如何在 MSBuild 中正确使用 % 来引用每一个项（Item）中的元数据

MSBuild 中写在中的每一项是一个 Item，Item 除了可以使用 Include/Update/Remove 来增删之外，还可以定义其他的元数据（Metadata）...使用 % 可以引用 Item 的元数据，本文将介绍如何正确使用 % 来引用每一个项中的元数据。...引用元数据使用的是 % 符号。...如果你希望自己处理编译过程，那么可能会对元数据做更多的处理。...为了简单说明 % 的用法，我将已收集到的所有的元数据和它的本体一起输出到一个文件中。这样，后续的编译过程可以直接使用这个文件来获得所有的项和你希望关心它的所有元数据。

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ClickHouse 提升数据效能

这些查询中的大多数都包含聚合，ClickHouse 作为面向列的数据库进行了优化，能够在不采样的情况下对数千亿行提供亚秒级响应时间 - 远远超出了我们在 GA4 中看到的规模。...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。...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。...请注意，由于未提供某些必需的列，因此无法对实时盘中数据进行所有查询。我们在下面指出这一点。...考虑到上述数量，用户不应在此处产生费用，并且如果担心的话，可以在 N 天后使 BigQuery 中的数据过期。

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

（图 1，展示了 TRM 第一代数据平台如何处理面向用户的分析，并通过 Postgres 和 BigQuery 路由查询）二、从 BigQuery 迈向新一代开放式数据湖仓尽管 BigQuery 多年来在客户分析场景中表现稳定...；向量化 CPU 执行（如 SIMD）能显著提升查询处理速度；横向扩展能够在保持成本可控的同时，实现高并发处理能力计算与存储解耦可灵活切换或组合查询引擎，无需复制数据，即可实现最佳负载性能。...综合考虑性能、生态与兼容性，我们最终选择了 Apache Iceberg：读取效率出色，社区活跃，且能良好适配各种元数据目录与查询引擎。...Apache Iceberg：具备开放标准、强大的模式演进能力和高效的元数据管理，满足跨引擎兼容需求。...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）。

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ClickHouse 提升数据效能

这些查询中的大多数都包含聚合，ClickHouse 作为面向列的数据库进行了优化，能够在不采样的情况下对数千亿行提供亚秒级响应时间 - 远远超出了我们在 GA4 中看到的规模。...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。...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。...请注意，由于未提供某些必需的列，因此无法对实时盘中数据进行所有查询。我们在下面指出这一点。...考虑到上述数量，用户不应在此处产生费用，并且如果担心的话，可以在 N 天后使 BigQuery 中的数据过期。

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教程 | 没错，纯SQL查询语句可以实现神经网络

选自Medium 作者：Harisankar Haridas 机器之心编译参与：陈韵竹、思源我们熟知的SQL是一种数据库查询语句，它方便了开发者在大型数据中执行高效的操作。...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。...我们也去掉如 dw_00, correct_logprobs 等缓存的列，它们曾在子查询时被创建，用于保存训练数据(x1, x2 及 y 列) 和模型参数（权重和偏置项）。...BigQuery 中执行查询时多项系统资源告急。...在上例中，所有的中间项都被保留直到最后一个外查询执行。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。

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如何用纯SQL查询语句可以实现神经网络？

作者机器之心本文转自机器之心，转载需授权我们熟知的SQL是一种数据库查询语句，它方便了开发者在大型数据中执行高效的操作。...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。...我们也去掉如 dw_00, correct_logprobs 等缓存的列，它们曾在子查询时被创建，用于保存训练数据(x1, x2 及 y 列) 和模型参数（权重和偏置项）。...BigQuery 中执行查询时多项系统资源告急。...在上例中，所有的中间项都被保留直到最后一个外查询执行。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。

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