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？
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）。
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(
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。
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(
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。
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
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。
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。
,'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。
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。
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。
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。
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,
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。图片未开启 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。此时，经过优化器识别后，Flink 可以只使用一个共享状态实例，而不是三个状态实例，可减少状态的大小和对状态的访问。
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。
本文结合 SQL Server 以及 HyPer 的几篇经典论文，由浅入深地讲解一下这套去关联化的理论体系。它们二者所用的方法大同小异，基本思想是想通的。...上面的例子中，我们可以肯定 Scalar Agg 子查询有且只有 一行结果，所以可以直接转成 Apply。...Project 和 Filter 的去关联化 第二组规则描述了如何处理子查询中的 Project 和 Filter，其思想可以用一句话来描述：尽可能把 Apply 往下推、把 Apply 下面的算子向上提...下面等式中，GA,FGA,F 表示带有 Group By 分组的聚合（Group Agg），其中 AA 表示分组的列，FF 表示聚合函数的列；G1FGF1 表示不带有分组的聚合（Scalar Agg）。...下面的等式中，×× 表示 Cross Join，⋈R.key⋈R.key 表示按照 RR 的 Key 做自然连接：r∘e1∘e2r∘e1∘e2 。
如2011年11月11日世纪光棍节，淘宝网当天交易额33亿，包裹堆积成山，快递公司原有的交通工具和人员，远远无法满足运送这么多包裹的要求，因此造成包裹被堆积在仓库长达十几天。...如电子商务在一个时间段集中促销应与相关的快递企业进行通报，让快递企业配置相关的资源。...根据入库id和出库id，获取仓库信息 根据线路id，获取线路信息 创建仓库车辆明细宽表（若存在则不创建） 将仓库车辆明细宽表数据写入到kudu数据表中 删除缓存数据 3.1、初始化环境变量 初始化仓库明细拉宽作业的环境变量...]): Unit = { /** * 实现步骤： * 1）初始化sparkConf对象 * 2）创建sparkSession对象 * 3）加载kudu中的事实表和维度表的数据...判断是否是首次运行，如果是首次运行的话，则全量装载数据（含历史数据） //TODO 3）加载kudu中的事实表和维度表的数据（将加载后的数据进行缓存） //加载运输工具表的数据 val recordDF
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