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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。...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?...-- #3 pivot_column for product_type in ('premium_account', 'premium_group') ) ; 13.First_value / last_value

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    PostgreSQL16-新特性-并行聚合

    1、并行聚合 PG中并行聚合指:以并行和分布式的方式处理大数据集合的聚合函数(比如SUM、AVG、MAX、MIN等),从而是查询执行速度更快。其实和GreenPlum的分阶段聚合有些类似。...执行聚合查询时,数据库系统自动将结果集分解成更小的部分,并在可用资源之间分配工作,然后组合结果以产生最终输出。...array_agg()和string_agg()函数支持并行聚合。第一个函数采集所有输入值包括NULL到一个数组中,第二个将非NULL输入值连接成一个字符串。...David Rowley 为string_agg()和array_agg()函数实现了并行聚合的新功能。...它通常表示 CPU、I/O 和内存使用情况的组合,帮助查询计划者选择最快的执行计划。

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    程序员炒股,如何计算股票投资组合的风险和收益

    交易过程是一个复杂的过程,包括股票选择,策略设计和投资组合创建等多个步骤。在这里,我们将重点关注其中的一个步骤,即计算具有 n 个股票的投资组合的预期回报和潜在风险。...其中一个最常见的措施就是调整投资者投资组合中的股票权重。 在这里我们将讨论个股的权重如何影响投资组合的这两个参数。...至此,我们已经学会了如何去计算单只股票的投资回报和回报风险,那么接下来我们就可以去学习如何计算投资组合的投资回报和回报风险。并且使用预期投资回报和风险来优化我们的投资组合。...对于如下的投资组合,权重显示在表中。 ? 让我们看看我们如何使用 Python 来计算这个投资组合的权重。...以下是给出计算协方差和相关性的等式。 ? 投资组合的风险计算 对于投资组合的风险,我们可以使用画表格的方法来进行计算。

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    Elasticsearch 8.X 向量检索和普通检索能否实现组合检索?如何实现?

    换句话说,向量搜索和普通搜索的组合检索才是 Elasticsearch 作为向量数据库有别于其他新兴向量数据库的发力点所在。...每个文档包含了一个向量、标题、文件类型和标签。 这些文档反映了不同的图像信息,每个图像都有自己的向量表示、标题、文件类型和颜色标签。...结论:并列组合检索不可行。 2.3.2 方式二:大 BOOL 组合写 按照常规逻辑的 bool 组合检索,结果发现:并不支持!...2.3.3 方式三:组合到内部 直接将过滤检索组合到 knn 内部,会报错,语法并不支持! 那,怎么办? 不能再猜了,看官方文档如何支持的?...2.3.5 官方答案二:hybrid search 混合检索 这个方式,就是咱们前面验证过的并列组合检索方式。结论和之前一致,并没有达到预期。

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    Apache Doris 聚合函数源码阅读与解析|源码解读系列

    IO 开销,且多副本机制和分片策略也进一步增加了计算的数据量和管理的复杂性。...BE 可以独立并行计算;两阶段聚合:Group By 包含非分桶列,同一个分组中的数据可能分布在多个 BE 上;三阶段聚合:Count Distinct 包含 Group By(即 2 个两阶段聚合的组合...);四阶段聚合:Count Distinct 不包含 Group by,通常采用 4 阶段聚合(1 个一阶段聚合和 1 个二阶段聚合的组合)一阶段聚合以如下查询为例,c1 是分桶列:SELECT count...在 BE 实现函数的计算逻辑重点是如何描述中间结果以及 AggregateFunctionMapAgg 如何实现 IAggregateFunction的核心接口。...总结最近由于工作需要笔者开始调研和使用 Apache Doris,通过阅读聚合函数代码切入 Apache Doris 内核。秉承着开源的精神,开发了 array_agg 函数并贡献给社区。

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    如何使用5个Python库管理大数据?

    这也意味着现在有更多与这些新系统进行交互的工具,例如Kafka,Hadoop(具体来说是HBase),Spark,BigQuery和Redshift(仅举几例)。...BigQuery 谷歌BigQuery是一个非常受欢迎的企业仓库,由谷歌云平台(GCP)和Bigtable组合而成。这个云服务可以很好地处理各种大小的数据,并在几秒钟内执行复杂的查询。...之前写过一篇文章里有说明如何连接到BigQuery,然后开始获取有关将与之交互的表和数据集的信息。在这种情况下,Medicare数据集是任何人都可以访问的开源数据集。...该服务使用SQL和BI工具可以更快地进行查询。 Amazon Redshift和S3作为一个强大的组合来处理数据:使用S3可以将大量数据上传Redshift仓库。...但是,这再次提供了有关如何连接并从Redshift获取数据的快速指南。 PySpark 让我们离开数据存储系统的世界,来研究有助于我们快速处理数据的工具。

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    Iceberg-Trino 如何解决链上数据面临的挑战

    本文中,我们将以 Footprint Analytics 的技术架构演变作为分析案例,探索 Iceberg-Trino 如何解决链上数据面临的挑战。...在过去几个月中,我们经历了以下三次大的系统版本升级,以满足不断增长的业务需求: 架构 1.0 Bigquery在 Footprint Analytics 初创阶段,我们使用 Bigquery 作为存储和查询引擎...Bigquery 是一款优秀的产品,它提供的动态算力,和灵活的 UDF 语法帮助我们解决了很多问题。...查询引擎有了 Iceberg 解决了存储和计算的问题,我们接下来就要思考,如何选择查询引擎。...要知道,在各大 OLAP 的宣传文章中,Presto + Hive 可是常年作为最差的对比项存在的,Trino + Iceberg 的组合完全刷新了我们的认知。

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    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。...数据集中存储, 提高分析效率:对于分析师而言,使用多个平台耗时费力,如果将来自多个系统的数据组合到一个集中式数据仓库中,可以有效减少这些成本。...在服务账号详情区域,填写服务账号的名称、ID 和说明信息,单击创建并继续。 c. 在角色下拉框中输入并选中 BigQuery Admin,单击页面底部的完成。 3....登录 Google Cloud 控制台,创建数据集和表,如已存在可跳过本步骤。 i....借助 Tapdata 出色的实时数据能力和广泛的数据源支持,可以在几分钟内完成从源库到 BigQuery 包括全量、增量等在内的多重数据同步任务。

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    PostgreSQL 如何对索引进行分析和处理

    索引的字段中如果包含TOAST 字段,是不会引起索引的包含TOAST的内容的,因为索引是通过指针的方式指到TOAST的字段位置 那么具体怎么分析索引的问题,我们可以通过以下的语句来进行一些简单的问题 1 如何一个...ORDER BY 1, 2; select * from index_check where tablename = 'sys_log'; 通过这样的方式可以更快速的对于系统中的表进行索引的分析和辨认...历史数据的合并与累加,因为历史表不能无限的进行增加,这与你截取系统表数据进行记录的频度有关,所以你需要考虑后期的数据合并的问题 3 判定提醒的阈值 当然对于POSTGRESQL 的索引的碎片我们也是要进行监控和管理的...,索引的碎片太多,造成查询的效率降低,我们是要进行持续的定期的检查和重建相关的索引,这你分析的部分就需要自己写程序来进行后期的处理了。..., (array_agg(idx))[2] as idx2, (array_agg(idx))[3] as idx3, (array_agg(idx))[4] as idx4 FROM (

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    第十四届蓝桥杯集训——练习解题阶段(无序阶段)-ALGO-1004 无聊的逗

    关于数学的疑问 蓝桥杯中涉及到的数学说多不多,说少也不少,这里罗列了一下能用到的,其中红色的是【大学C组】会使用到的 1、简单数学(基础运算) 2、位运算 3、线性代数 4、离散数学(组合数学)...break; printf("%d",i); return 0; } C++语言 #include using namespace std; // 如果两个子集的元素和相等时...ans = 0; if (sum % 2 == 0) ans = getPartitionValue(nums); // 如果每次总和是偶数,都去判断是否存在可分成使得两个子集的元素和相等...= res_map[last_state][idx - 1] if last_value >= 0: res_map[res][idx] = last_value...if last_value >= 0: res_map[res][idx] = max([res_map[res][idx], last_value + stick -

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    新特性解读 | MySQL 8.0 窗口函数一次疑问解答

    详情见我之前的发稿:https://opensource.actionsky.com/20210125-mysql/ 接下来我们来看看这四个窗口函数如何使用。...:和first_value相反,用来返回分组窗口里的最后一行记录,也即倒数第一的那行记录。...比如我取出对应分组内最后一行 r2 的值,如果用 last_value 函数,非常好实现,可结果和预期不一致:返回与字段 r2 本身等值的记录。...这里默认框架意思是:限制窗口函数的取值边界为当前行和上限无穷大,所以对应的值就是当前行自己。 那正确的框架应该是什么样呢?正确的框架应该是让边界锁定整个分组的上下边缘,也即整个分组的上限与下限之间。...10 | 2 | | 11 | 1 | +------+----------+ 2 rows in set (0.00 sec) 这个函数的功能基本和函数

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    百亿规模下,Elasticsearch如何打出实时计算架构设计、演进和性能优化的组合拳!

    想要: 了解ElasticSearch在其他公司里的实践应用成果; 交流ElasticSearch开发过程中容易踩到的坑; 学习ElasticSearch的开发思路和性能优化策略; 时间:12月15日...海量数据源如何对接,如何快速高效导入ES是让很多用户痛苦的问题,本次分享主要介绍Elasticsearch实时计算架构设计和演进过程,以及对Elasticsearch内核的优化。 ?...针对百亿规模的数据量,如何规划ES集群、如何判断和排查ES集群性能问题,本次主题将分享袋鼠云在ES索引存储性能优化、ES在日志场景中的应用实践。 ?...毛夏君 有赞搜索开发工程师 Elasticsearch的索引和集群隔离实践 长期从事搜索相关开发工作,有赞搜索系统从0到1的建设主力。...希望本次分享希望让大家了解到滴滴在挖掘用户查询语句的数据过程中,如何以数据驱动思维来提升ES的稳定性和成本优化。

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    这些SQL排名及分析函数,你知道吗?(5)

    分析、制作报表过程中使用; 窗口函数格式: 聚合函数 over() 聚合函数 over(partition by 字段) --分组 聚合函数 over(order by 字段) --框架子句:分组中的行如何排序...;在计算中包含哪些行 2.排名函数 SQL的排名函数主要有ROW_NUMBER(), RANK(), 和 DENSE_RANK(),它们分别返回行号、排名和紧密排名。...至于窗口函数,例如 SUM() OVER()和AVG() OVER()等,它们通常用于计算滚动统计,如移动平均或累计和。...3.分析函数 3.1 first_value/last_value FIRST_VALUE() 和 LAST_VALUE():这两个函数分别返回在窗口中第一个和最后一个值。...BY department ORDER BY salary DESC) AS highest_salary, LAST_VALUE(salary) OVER (PARTITION BY department

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    Python监控电脑开机并拉起摄像头捕获内容发送至邮箱

    这篇文章将详细解释如何使用Python实现一个自动化的监控系统,该系统具备屏幕截图、摄像头拍摄以及通过电子邮件发送通知的功能。代码不仅可以实时监控,还能够根据外部网页的数据状态决定是否执行监控操作。...捕获屏幕截图和摄像头图像系统具备自动截屏和摄像头拍摄功能,分别使用pyautogui和OpenCV来实现。...= last_value: last_value = span_text return True else...主循环逻辑def main(): global last_value last_value = None while True: if check_url():...总结本文展示了如何利用Python构建一个自动化监控系统,该系统能够定期检查网页信息,在符合条件时执行捕捉和通知任务。此类系统具有广泛的应用前景,可以用于远程监控、信息安全、家庭安防等多个领域。

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    BigQuery:云中的数据仓库

    ,并涉及到了一些正在改变我们如何管理数据和IT运营的快速发展的技术。...BigQuery替代方案 因此,如果我想构建一个严谨的企业级大数据仓库,听起来好像我必须自己构建并自行管理它。现在,进入到Google BigQuery和Dremel的场景。...将BigQuery看作您的数据仓库之一,您可以在BigQuery的云存储表中存储数据仓库的快速和慢速变化维度。...您可以在您完全控制数据和报告之后才付钱。 敬请关注此博客,了解Grand Logic如何帮助您在云中构建数据仓库。...我们将讨论JobServer产品的更多细节,并且我们的咨询服务将帮助您使用BigQuery。 联系我们以了解我们的JobServer产品如何帮助您将ETL和数据仓库扩展到云中。

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    使用Kafka,如何成功迁移SQL数据库中超过20亿条记录?

    作者 | Kamil Charłampowicz 译者 | 王者 策划 | Tina 使用 Kafka,如何成功迁移 SQL 数据库中超过 20 亿条记录?...我们之所以选择它,是因为我们的客户更喜欢谷歌的云解决方案,他们的数据具有结构化和可分析的特点,而且不要求低延迟,所以 BigQuery 似乎是一个完美的选择。...但是,正如你可能已经知道的那样,对 BigQuery 进行大量查询可能会产生很大的开销,因此我们希望避免直接通过应用程序进行查询,我们只将 BigQuery 作为分析和备份工具。 ?...不过,在我们的案例中,我们在迁移过程中不断地备份和删除旧分区,确保有足够的空间来存储新数据。 ?...其中一个想法是验证不同类型的数据是如何在表中分布的。后来发现,几乎 90% 的数据是没有必要存在的,所以我们决定对数据进行整理。

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