如何在Bigquery中结合Cross Join和String Agg - 腾讯云开发者社区

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从1到10 的高级 SQL 技巧，试试知道多少？

1.增量表和MERGE 以正确的方式有效更新表很重要。理想的情况是当您的事务是主键、唯一整数和自动增量时。...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。...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。...2, 'bar', false ) select concat("{", "\"MyTable\":", "[", string_agg(to_json_string(t), ","), "]", "...使用 PARTITION BY函数给定user_id、date和total_cost列。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？

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Google BigQuery 介绍及实践指南

支持标准 SQL，包括 JOIN 和子查询等高级功能。 4....集成与兼容性可以与 Google Cloud 其他服务无缝集成，如 Dataflow、Dataproc、Data Studio 和 Looker 等。...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。符合多种行业标准和法规要求，如 GDPR、HIPAA 等。 6....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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Polars (最强Pandas平替)

快速: Polars是从零开始编写的，紧密与机器结合，没有外部依赖。 I/O: 对所有常见数据存储层提供一流支持：本地、云存储和数据库。易于使用: 以原始意图编写查询。...在 DataFrame 上可以执行的操作与在 SQL 查询中执行的操作非常相似。您可以进行 GROUP BY、JOIN、PIVOT，还可以定义自定义函数。...大多数数据类型都与 Arrow 的实现完全一致，但有一些例外，如 Utf8（实际上是 LargeUtf8）、Categorical 和 Object（支持有限）等。...如果在一个框中找不到匹配项，则从另一个框中的列将被填充为null。 cross 返回左框中的所有行与右框中的所有行的笛卡尔积。...df = df_customers.join(df_orders, on="customer_id", how="cross") print(df) df_cars = pl.DataFrame(

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Citus 分布式 PostgreSQL 集群 - SQL Reference(查询分布式表 SQL)

Citus 将并行化涉及复杂选择、分组和排序以及 JOIN 的 SELECT 查询，以加快查询性能。...估计 Top N 个项通过应用 count、sort 和 limit 来计算集合中的前 n 个元素很简单。然而，随着数据大小的增加，这种方法变得缓慢且资源密集。使用近似值更有效。...例如，以下查询查找前五天中每一天最常被评论的产品： SELECT review_date, (topn(agg_data, 1)).* FROM reviews_by_day ORDER BY review_date...权衡是准确性与 worker 和 coordinator 之间共享的数据量。有关如何在 tdigest 扩展中使用聚合的完整说明，请查看官方 tdigest github 存储库中的文档。...连接(Join) Citus 支持任意数量的表之间的 equi-JOIN，无论它们的大小和分布方法如何。查询计划器根据表的分布方式选择最佳连接方法和 join 顺序。

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详解DataFrame高性能处理工具-Polars

它的主要特点包括：快速: Polars是从零开始编写的，紧密与机器结合，没有外部依赖。 I/O: 对所有常见数据存储层提供一流支持：本地、云存储和数据库。易于使用: 以原始意图编写查询。...在 DataFrame 上可以执行的操作与在 SQL 查询中执行的操作非常相似。您可以进行 GROUP BY、JOIN、PIVOT，还可以定义自定义函数。...大多数数据类型都与 Arrow 的实现完全一致，但有一些例外，如 Utf8（实际上是 LargeUtf8）、Categorical 和 Object（支持有限）等。...如果在一个框中找不到匹配项，则从另一个框中的列将被填充为null。 cross 返回左框中的所有行与右框中的所有行的笛卡尔积。...df = df_customers.join(df_orders, on="customer_id", how="cross") print(df) df_cars = pl.DataFrame(

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在 EF Core 中操作 PostgreSQL 数据表的 JSONB类型字段

PostgreSQL 中的 JSONB 是数据库管理向前迈出的一大步。它混合了 NoSQL 和常规数据库的优点。...SELECT details#>>'{specs, resolution}' FROM products; 将 JSONB 与 SQL 相结合 JSONB 查询可以与 SQL 功能集成，如 'JOIN...JSONB 聚合函数 jsonb_agg 将一组 JSONB 值中的值聚合到单个 JSON 数组中。...SELECT jsonb_agg(details) FROM products; jsonb_object_agg 使用键和值将 JSONB 值聚合到单个 JSON 对象中。..., string> Translations { get; set; } = new(); } 规格：一个嵌套对象，其中包含材料、颜色和尺寸等产品规格。

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【技术分享】Spark DataFrame入门手册

从上面的例子中可以看出，DataFrame基本把SQL函数给实现了，在hive中用到的很多操作（如：select、groupBy、count、join等等）可以使用同样的编程习惯写出spark程序，这对于没有函数式编程经验的同学来说绝对福利...structType 类型，将字段名称和类型按照结构体类型返回 11、 toDF()返回一个新的dataframe类型的 12、 toDF(colnames：String*)将参数中的几个字段返回一个新的...类型 true 和unpersist是一样的作用false 是去除RDD 聚合函数： 1、 agg(expers:column*) 返回dataframe类型，同数学计算求值 df.agg(max...("age"), avg("salary")) df.groupBy().agg(max("age"), avg("salary")) 2、 agg(exprs: Map[String, String....agg(Map("age" -> "max", "salary" -> "avg")) 3、 agg(aggExpr: (String, String), aggExprs: (String, String

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使用 EF Core 的 PostgreSQL 中的 JSONB

概述：介绍PostgreSQL 中的 JSONB 是数据库管理向前迈出的一大步。它混合了 NoSQL 和常规数据库的最佳部分。...SELECT details#>>'{specs, resolution}' FROM products; 将 JSONB 与 SQL 相结合 JSONB 查询可以与 SQL 功能集成，例如“JOIN...JSONB 聚合函数 jsonb_agg 将一组 JSONB 值中的值聚合到单个 JSON 数组中。...SELECT jsonb_agg(details) FROM products; jsonb_object_agg 使用键和值将 JSONB 值聚合到单个 JSON 对象中。..., string> Translations { get; set; } = new(); } **规格：**包含产品规格（如材料、颜色和尺寸）的嵌套对象。

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ClickHouse 提升数据效能

有关 BigQuery 和 ClickHouse 之间差异的更多详细信息，请参阅此处。...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。...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。...上面显示了所有查询如何在 0.5 秒内返回。我们表的排序键可以进一步优化，如果需要进一步提高性能，用户可以自由使用物化视图和投影等功能。...一般而言，我们可以利用这种结构来提高查询的性能，尤其是在 JOIN 的一侧表示适合内存的查找表的情况下，JOIN 特别受益。更多详细信息请参见此处。

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ClickHouse 提升数据效能

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ClickHouse 提升数据效能

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Dataworks实践—关于Maxcompute运行日志说明

,'销毁包裹','航班抵达','运输中','已出库','包裹丢失','二次派送') ) m1 left join yht_dwd.dim_date m2 on m2.date=m1...__agg_0_p0 (string) waybill_no (string)...I/O Records表示这个task的输入和输出的records数，R/W表示Task读取和写的行数。...J52_3_4 代表 Join Tasks，命名规则为J+数字下划线后为依赖的任务M2，M3，M4，即只有依赖任务M2，M3和M4完成后，J5_2_3_4才会运行。...，括号中的运算程序是优先进行的。

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Paimon系列：主键表之合并引擎merge-engine

适用场景：流式计算中需要保留首次记录的场景，如去重日志处理。...CREATE TABLE sales_agg ( city_id STRING, city_name STRING, sales DECIMAL(10...适用场景：多流数据打宽（如信息流曝光/转发/评论/点赞多流 Join）、实时数据合并。...相比实时 JOIN 的高内存（状态数据）和计算开销，partial-update 通过主键表直接合并（union）多流数据（如曝光、转发、评论等），简化了数据处理流程，减少了状态存储需求。...如下图所示，报错提示需要设置对应的changelog producer，有关changelog-producer的详细配置和流读实现，将在后续文章中深入探讨。

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告别 Count Distinct 慢查询：StarRocks 高效去重全攻略

在大数据分析中，去重计算（如 Count Distinct）是一个常见但计算开销极高的操作，尤其在高基数和高并发场景下，常常成为查询性能的瓶颈。...针对这一挑战，StarRocks 提供了多种优化策略，常见做法包括：以精度换取性能、将高成本的数据类型（如 String）转为低成本类型（如 Int/BigInt）、利用 Bitmap 或 HLL 等高效的数据结构...在聚合维度中增加分区列和分桶列，可优化数据分布，降低聚合计算资源消耗，并进一步加速查询性能。...去重列为普通 string 或其他非数值类型时：如需精确去重，可使用 array_distinct(array_agg(column)) 保存中间状态；如可接受近似去重，则可根据数据特点与精度要求，选择...当前版本中，物化视图改写后的上卷算子尚未支持转为 CTE + Join，可能在特定场景下导致性能回退，后续版本将进一步优化此问题。

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SQL 中的高级字符处理函数

示例 SELECT PATINDEX('%数据库%', 'SQL数据库开发'); 结果在 PATINDEX 中使用通配符示例使用 % 和 _ 通配符查找模式 '数'（后跟任意一个字符和 '库'）在指定字符串中的开始位置...语法 STRING_AGG ( expression, separator ) [ ] 注意 STRING_AGG 是一个聚合函数，用于提取行中的所有表达式，并将这些表达式串联成一个字符串...若要为 null 值返回占位符，请使用 ISNULL 函数，如示例 B 中所示。 STRING_AGG 适用于任何兼容级别。...(Course,',') Course , STRING_AGG(Score,',') Score FROM t GROUP BY Name 结果 STRING_SPLIT 作用一个表值函数...这个与STRING_AGG()函数的功能相反。 STUFF 作用 STUFF 函数将字符串插入到另一个字符串中。

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2021年大数据Flink（三十九）：Table与SQL 总结 Flink-SQL常用算子

示例： SELECT * FROM Table；// 取出表中的所有列 SELECT name，age FROM Table；// 取出表中 name 和 age 两列与此同时 SELECT 语句中可以使用函数和别名...并且 WHERE 可以结合 IN、NOT IN 联合使用。...例如我们需要计算成绩明细表中，每个学生的总分。...示例： JOIN(将订单表数据和商品表进行关联) SELECT * FROM Orders INNER JOIN Product ON Orders.productId = Product.id LEFT...FULL JOIN 相当于 RIGHT JOIN 和 LEFT JOIN 之后进行 UNION ALL 操作。

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使用 Spark | 手把手带你十步轻松拿下 Spark SQL 使用操作

而在《带你理解 Spark 中的核心抽象概念：RDD》的 2.1 节中，我们认识了如何在 Spark 中创建 RDD，那 DataSet 及 DataFrame 在 Spark SQL 中又是如何进行创建的呢...Spark SQL 具体使用和操作 Hive 数据源的方法将在后续的 Hive 专栏中进行介绍。...，学习 Spark 入门基础知识》中的 4.3.4 节及 2.3 节）；三者都有许多相似的操作算子，如 map、filter、groupByKey 等（详细介绍请参见《带你理解 Spark 中的核心抽象概念...：RDD》中的 2.3 节“RDD API 算子”）；在对 DataFrame 和 Dataset 进行操作时，很多情况下需要 spark.implicits._ 进行支持。..., huxing:String, chaoxiang:String, zhuangxiu:String, louceng:String, louling:String, louxing:String,

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

当查询负载超出集群承载能力时，大型查询和临时聚合任务则转交 BigQuery 处理。...（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...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。...结合 Iceberg 使用，既保留了数据湖的灵活性，也具备了数据仓库级的查询性能。...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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Flink SQL 优化

FlinkSQL 的 regular join inner 、 left 、 right ），左右表的数据都会一直保存在状态里，不会清理！...要么设置 TTL ，要么使用 Flink SQL 的 interval join 。...结合下图理解 LocalGlobal 如何解决数据倾斜的问题。未开启 LocalGlobal 优化，由于流中的数据倾斜， Key 为红色的聚合算子实例需要处理更多的记录，这就导致了热点问题。...table.optimizer.distinct agg.split.bucket num: Split Distinct：优化在第一层聚合中，被打散的bucket 数目。默认 1024。...如，在上面的示例中，三个 COUNT DISTINCT 都作用在 b 列上。

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学以致用：语言模型在重塑教育中的作用

然而，您使用 INNER JOIN 写的查询不会包括一个人没有工作的组合(如您示例中的 Bob 和“clean”)。这是因为 INNER JOIN 只包括两张表中都有匹配的行。...对于 did 表中没有的组合(如您示例中的 Bob 和“clean”)，会显示 0 次。...在我上一份工作中，我写了很多SQL，在我当前的工作中我也写了很多。在上一份工作中，我从未发现过对 cross join 的需求。...在使用Steampipe时，我在许多示例查询中遇到了这种习语，但从未以这种简单的形式出现过。Steampipe查询通常会将 cross join 与返回集的JSONB函数结合使用，以我难以想象的方式。...在这个例子中，我们看到了一个tidyverse/Pandas从业者如何在SQL中展现熟悉的习语。作为SQL从业者，我可以反其道而行，了解熟悉的SQL习语在R或Python中的运用。

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从1到10 的高级 SQL 技巧，试试知道多少？

Google BigQuery 介绍及实践指南

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详解DataFrame高性能处理工具-Polars

在 EF Core 中操作 PostgreSQL 数据表的 JSONB类型字段

【技术分享】Spark DataFrame入门手册

使用 EF Core 的 PostgreSQL 中的 JSONB

ClickHouse 提升数据效能

ClickHouse 提升数据效能

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告别 Count Distinct 慢查询：StarRocks 高效去重全攻略

SQL 中的高级字符处理函数

2021年大数据Flink（三十九）：Table与SQL 总结 Flink-SQL常用算子

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