对自定义项BigQuery执行查询 - 腾讯云开发者社区

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mybatis-plus 自定义SQL、一对多、分页查询过滤多租户

前言这几天在使用的mybatis-plus的时候，在遇见复杂业务的时候遇见的一些租户过滤问题，面对多表关联查询的时候、自定义sql的时候，或者说一对多的时候，其中一个查询等功能过滤过滤租户的解决方案...在一个缓存命中率不高的场景中，分页很多时候不能依赖主数据分页查询再遍历查询的方式来组装数据的时候，就会遇见自定义sql 或者是一对多查询。这个时候如果用mybatis-plus的多租户就会很有问题。...自定义sql分页查询方法: Mapper.xml select * from user ${ew.customSqlSegment...tenantLine = "1") List getPageUser(@Param(Constants.WRAPPER) Wrapper queryWrapper); } 执行分页查询发现报错...最后说说一对多sql实现 VO代码： /** * @Description: 说明 * @author: kinbug * @date: 2021年07月22日 */ @Data public

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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

这个新增选项支持在 Hive 中使用类 SQI 查询语言 HiveQL 对 BigQuery 进行读写。...Apache Hive 是一个构建在 Hadoop 之上的流行的分布式数据仓库选项，它允许用户在大型数据集上执行查询。...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。...该连接器支持使用 MapReduce 和 Tez 执行引擎进行查询，在 Hive 中创建和删除 BigQuery 表，以及将 BigQuery 和 BigLake 表与 Hive 表进行连接。...Phalip 解释说：这个新的 Hive-BigQuery 连接器提供了一个额外的选项：你可以保留原来的 HiveQL 方言的查询，并继续在集群上使用 Hive 执行引擎运行这些查询，但让它们访问已迁移到

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您找到你想要的搜索结果了吗？

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教程 | 没错，纯SQL查询语句可以实现神经网络

听上去很赞，对吧？也就是说，这个有趣的项目用于测试 SQL 和 BigQuery 的限制，同时从声明性数据的角度看待神经网络训练。...BigQuery 中执行查询时多项系统资源告急。...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。...如果感兴趣，你可以看看这个 BigQuery 的用户自定义函数的服务模型的项目（但是，无法使用 SQL 或者 UDFs 进行训练）。...BigQuery、Presto 这类 SQL 仓库引擎的一个局限性在于，查询操作是在 CPU 而不是 GPU 上执行的。

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如何用纯SQL查询语句可以实现神经网络？

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构建端到端的开源现代数据平台

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。...部署 Airbyte 对所有云提供商来说都是轻而易举的事[16]。在 GCP 上，我们将使用具有足够资源的 Compute Engine 实例。...处理完模型后可以执行命令 dbt docs generate来生成项目的文档（目录和清单文件）。...建立连接后，您可以试验不同的图表类型、构建仪表板，甚至可以利用内置 SQL 编辑器向您的 BigQuery 实例提交查询。...[26]、使用其丰富的 API[27]，甚至强制执行行级访问策略[28]。

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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

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...其优势在于：在不影响线上业务的情况下进行快速分析：BigQuery 专为快速高效的分析而设计, 通过在 BigQuery 中创建数据的副本, 可以针对该副本执行复杂的分析查询, 而不会影响线上业务。...友好兼容：作为 Google Cloud 的一部分，它与 Google 系产品更兼容，对相关用户更友好。为了实现上述优势，我们需要首先实现数据向 BigQuery 的同步。...已内置 60+连接器且不断拓展中，覆盖大部分主流的数据库和类型，并支持您自定义数据源。具有强可扩展性的 PDK 架构 4 小时快速对接 SaaS API 系统；16 小时快速对接数据库系统。...对源库几乎无影响基于自研的 CDC 日志解析技术，0入侵实时采集数据，对源库几乎无影响。

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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。...高性能查询 BigQuery 能够在几秒到几分钟内返回结果，具体取决于数据量和复杂性。...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。还提供了预留容量选项，适合有持续高查询负载的应用场景。 7...., table_id) # 执行查询 query_job = client.query(query) # 打印查询结果 for row in query_job: print(f"Name: {...通过上述示例，您已经了解了如何使用 Python 与 BigQuery 交互，包括创建表、插入数据以及执行基本查询。

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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...；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。...DuckDB：开源的内嵌式分析型 SQL 查询引擎。（图 2，展示了三款查询引擎在 2.57 TB 区块链分析数据集上，执行查找与过滤操作的性能对比。...3.3.1 点查 / 过滤的实验探索图 2 展示了在该类负载下的测试结果：对 2.57 TB 数据集执行点查与范围查找（range lookup）操作，评估查询子集的响应性能。

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当Google大数据遇上以太坊数据集，这会是一个区块链+大数据的成功案例吗？

以加密猫为例，Google在BigQuery平台上利用大数据方法对以太坊数据集做了很好的可视化！那么，基于以太坊的大数据思维，以太坊上执行最多的智能合约是哪一个？最受欢迎的Token又是哪一个？...但实际上，V神使用EVM（以太坊虚拟机）对函数进行了扩展，在这个虚拟机上，可以执行存储在区块链上的任意代码，而这些代码就是智能合约。在系统架构方面，与比特币颇为相似，以太坊主要用于记录不可变交易。...也可在 Kaggle 上获取以太坊区块链数据集，使用 BigQuery Python 客户端库查询 Kernel 中的实时数据（注：Kernel 是 Kaggle 上的一个免费浏览器编码环境）。...另外，我们借助 BigQuery 平台，也将迷恋猫的出生事件记录在了区块链中。最后，我们对至少拥有10只迷恋猫的账户进行了数据收集，其中，颜色表示所有者，将迷恋猫家族进行了可视化。...在BigQuery平台查询结果中，排在第5位的Token是 OmiseGO（$ OMG），其地址为： 0xd26114cd6ee289accf82350c8d8487fedb8a0c07。

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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？

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。 ?...如果 BigQuery 引入失败（比如执行请求查询的成本太高或太困难），这个办法为我们提供了某种退路。这是一个重要的决定，它给我们带来了很多好处，而开销很小。...将数据流到分区表中通过整理数据来回收存储空间在将数据流到 BigQuery 之后，我们就可以轻松地对整个数据集进行分析，并验证一些新的想法，比如减少数据库中表所占用的空间。...因为使用了分区，存储空间不再是个问题，数据整理和索引解决了应用程序的一些查询性能问题。最后，我们将所有数据流到云端，让我们的客户能够轻松对所有数据进行分析。...由于我们只对特定的分析查询使用 BigQuery，而来自用户其他应用程序的相关查询仍然由 MySQL 服务器处理，所以开销并不会很高。

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20亿条记录的MySQL大表迁移实战

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。...如果 BigQuery 引入失败（比如执行请求查询的成本太高或太困难），这个办法为我们提供了某种退路。这是一个重要的决定，它给我们带来了很多好处，而开销很小。...将数据流到分区表中通过整理数据来回收存储空间在将数据流到 BigQuery 之后，我们就可以轻松地对整个数据集进行分析，并验证一些新的想法，比如减少数据库中表所占用的空间。...因为使用了分区，存储空间不再是个问题，数据整理和索引解决了应用程序的一些查询性能问题。最后，我们将所有数据流到云端，让我们的客户能够轻松对所有数据进行分析。...由于我们只对特定的分析查询使用 BigQuery，而来自用户其他应用程序的相关查询仍然由 MySQL 服务器处理，所以开销并不会很高。

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选择一个数据仓库平台的标准

但是，从Panoply和Periscope数据分析的角度来看，在集群适当优化时，与BigQuery相比，Redshift显示出极具竞争力的定价： “每查询7美分，每位客户的成本大约为70美元。...我们可以使用8节点dc1.large Redshift群集以更低的价格获得更快的速度，每个客户的价格为48美元/天，因此迁移到BigQuery对我们来说不会具有成本效益。...Panoply分析显示，使用BigQuery估算查询和数据量成本非常复杂。...这导致不可预测的费用增加了用户对所涉及成本的不确定性，导致他们试图限制查询和数据量，所有这些都会对组织的数据分析能力产生负面影响。...最后，通过Panoply UI控制台还可以进行自定义的高级转换，只需几分钟即可完成设置和运行。支持的数据类型仔细考虑你的需求。多语言方法涉及多种数据平台类型。

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JavaWeb——MyBatis框架之执行过程原理与解析（通过自定义MyBatis查询所有操作的实现来观察整个过程）

1.1 MyBatis执行查询所有的过程分析 ? 1.2 MyBatis创建代理对象的分析 ?...，我们需要自定义，先创建，让MyBatisTest测试类不报错，然后再下一步中填充内容： Class Resources Class SqlSessionFactoryBuilder Interface...接下来需要在方法中实现创建代理对象，和查询所有的操作。...throwables.printStackTrace(); } } } } 【MapperProxy类】：用于进行具体的方法增强，通过key获取Mapper对象，再创建Executor执行查询操作...mapper==null){ throw new IllegalArgumentException("传入的参数有误"); } //6、调用工具类执行查询所有

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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...架构 2.0 OLAP我们对最近很火热的 OLAP 产品非常感兴趣，OLAP 让人印象深刻的地方就是其查询反应速度，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，对高并发的点查询场景也支持比较好。...我们的问题更大更复杂，我们可以说，OLAP 作为一个查询引擎对我们来说是不够的。...对 Iceberg 的支持非常完善，而且团队执行力非常强，我们提了一个 BUG，在第二天就被修复，并且在第二周就发布到了最新版本中。...4.3 性能测试选定了方向之后，我们对 Trino+Iceberg 这个组合做了个性能测试，以确定其性能是否能满足我们的需求，结果出乎我们依赖，查询速度不可思议地快。

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主流云数仓性能对比分析

Google BigQuery：源于Google的Dremel技术，无索引、Serverless技术、动态调整计算与存储资源，存储按非压缩数据量来计费，计算按照查询使用的slot来计费。...结果如下：场景一：单用户执行累计执行时长（22条SQL）：可以看到Redshift和Synapse要远好于Snowflake和BigQuery，其中Redshfit的总体执行时长最短，大概只有Snowflake...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。...而Snowflake和BigQuery在22个场景中没有执行时长最短的。场景三：性价比性价比的计算采用下面公式，执行时长是累计时长，而价格取自各厂商的官网列表价。...本次测试采用的TPC-H模型可能是为了迁就Actian而选择，相对简单，无法完全反映真实环境中的各种复杂负载和ad-hoc查询，另外5并发也相对较低。

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BigQuery：云中的数据仓库

然后使用Dremel，您可以构建接近实时并且十分复杂的分析查询，并对数TB的数据运行所有这些查询。所有这些都可以在没有购买或管理任何大数据硬件集群的情况下使用！...在NoSQL或columnar数据存储中对DW进行建模需要采用不同的方法。在BigQuery的数据表中为DW建模时，这种关系模型是需要的。...因此，现在在Dremel的SQL语言中选择一个特定的记录，对于特定的时间点，您只需执行一个正常的SQL语句，例如： **SELECT Column1 FROM MyTable WHERE EffectiveDate...由于您可以执行上述的基于生效日期的子选择，因此现在没有理由为每个记录维护生效/终止( effective/termination)日期字段。您只需要生效日期字段。...利用我们的实时和可批量处理ETL引擎，我们可以将快速或缓慢移动的维度数据转换为无限容量的BigQuery表格，并允许您运行实时的SQL Dremel查询，以实现可扩展的富(文本)报告(rich reporting

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ClickHouse 提升数据效能

我们希望通过实时仪表板定期运行查询，尤其是访问实时数据。虽然 BigQuery 非常适合对复杂查询进行临时分析，但它会对扫描的数据收费，从而导致成本难以预测。...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。...这使我们无法在此阶段执行广泛的查询测试（我们稍后将根据实际使用情况进行分享），从而将下面的查询限制为 42 天（自我们开始将数据从 BigQuery 移至 ClickHouse 以来的时间）。...这对于我们的用例来说已经足够了，因为我们的大多数查询都涵盖一个月的时间，而分析历史趋势的查询则很少见。以下查询查询我们网站blog区域10 月份的总用户数、回访用户数和新用户数，按天对结果进行分组。...这应该足以每小时加载日内数据和每日导出，以及由好奇的营销部门执行的额外临时查询。如下所示，较大的每日导出可在 5 秒内插入。请注意，如果使用完整的 1TiB 存储，则每月最多花费 193 美元。

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ClickHouse 提升数据效能

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Salesforce Spring 21 新功能 SOQL FIELDS()方法介绍

image.png 使用过Oracle或者Sql Server的朋友们都知道，语句【SELECT * FROM 表】可以查询整个表的项目，之前Salesforce是不支持此功能的，只能每个项目都写一遍...它就是今天要介绍的SOQL FIELDS()方法，前提是当前用户对于取得项目必须具备参照权限，具体有以下三种方式， ·FIELDS(ALL) -取得所有项目 ·FIELDS(CUSTOM) -取得所有自定义项目...「The SOQL FIELDS function is not supported with an unbounded set of fields in this API. 」 4.Apex内全项目查询方法...根据上边的实验结果，想必大家有点失望，在Apex内居然只可以使用FIELDS(STANDARD)，如果把所有自定义项目都写一遍，即麻烦，看着也不美观，那么有没有解决方案呢，我们可以试着下边的做法。...首先做一个Apex共通类，用于取得指定Object的全部自定义项目，然后进行查询操作，如下 public with sharing class GetAllCustomFieldsUtil {

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ClickHouse 提升数据效能

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mybatis-plus 自定义SQL、一对多、分页查询过滤多租户

谷歌发布 Hive-BigQuery 开源连接器，加强跨平台数据集成能力

教程 | 没错，纯SQL查询语句可以实现神经网络

如何用纯SQL查询语句可以实现神经网络？

构建端到端的开源现代数据平台

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

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