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yii2自动更新时间，根据条件设定指定值，接受多选框的值

gii自动生成的_form.php文件中，我们可以根据代码$model->isNewRecord 返回的值，来判断当前是增加还是更新，在form.php文件中，还可以根据它的属性值给字段input框赋予默认值...该字段对应是让tostring方法处理，先把它的值赋给静态变量$connect,然后在beforeSave中把数组格式化成字符串，在返回，存入数据库。 <?...beforeSave($insert){         if(parent::beforeSave($insert)){             if($this->isNewRecord){//判断是更新还是插入...function tostring(){//可通过方法单独控制某个字段，也可以直接通过beforesave方法控制             //if($this->isNewRecord){//判断是更新还是插入

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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

BigQuery 之间的集成和迁移。...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...Hive-BigQuery 连接器支持 Dataproc 2.0 和 2.1。谷歌还大概介绍了有关分区的一些限制。...由于 Hive 和 BigQuery 的分区方式不同，所以该连接器不支持 Hive PARTITIONED BY 子句。...但是，开发人员仍然可以使用 BigQuery 支持的时间单位列分区选项和摄入时间分区选项。 感兴趣的读者，可以从 GitHub 上获取该连接器。

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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。...将数据流到BigQuery 通过分区来回收存储空间 我们将所有数据流到 Kafka(为了减少负载，我们使用了数据过滤)，然后再将数据流到 BigQuery，这帮我们解决了查询性能问题，让我们可以在几秒钟内分析大量数据...我们为数据表准备了新的 schema，使用序列 ID 作为主键，并将数据按月份进行分区。对大表进行分区，我们就能够备份旧分区，并在不再需要这些分区时将其删除，回收一些空间。...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。...经过整理，类型 A 和 B 被过滤掉了： 将数据流入新表 整理好数据之后，我们更新了应用程序，让它从新的整理表读取数据。

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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。 ?...将数据流到 BigQuery 通过分区来回收存储空间 我们将所有数据流到 Kafka(为了减少负载，我们使用了数据过滤)，然后再将数据流到 BigQuery，这帮我们解决了查询性能问题，让我们可以在几秒钟内分析大量数据...我们为数据表准备了新的 schema，使用序列 ID 作为主键，并将数据按月份进行分区。对大表进行分区，我们就能够备份旧分区，并在不再需要这些分区时将其删除，回收一些空间。...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。...将数据流入新表 整理好数据之后，我们更新了应用程序，让它从新的整理表读取数据。我们继续将数据写入之前所说的分区表，Kafka 不断地从这个表将数据推到整理表中。

    4.4K20

    1年将超过15PB数据迁移到谷歌BigQuery，PayPal的经验有哪些可借鉴之处？

    此外，用户希望看到基础设施不断更新，以利用新特性或根据行业趋势以新的方式处理数据。 灾难恢复：任何基础设施都应该有明确的灾难恢复选项，可以在 30 分钟内触发，为用户的工作铺平道路。...对于每天添加新行且没有更新或删除的较大表，我们可以跟踪增量更改并将其复制到目标。对于在源上更新行，或行被删除和重建的表，复制操作就有点困难了。...同样，在复制到 BigQuery 之前，必须修剪源系统中的字符串值，才能让使用相等运算符的查询返回与 Teradata 相同的结果。 数据加载：一次性加载到 BigQuery 是非常简单的。...这包括行计数、分区计数、列聚合和抽样检查。 BigQuery 的细微差别：BigQuery 对单个查询可以触及的分区数量的限制，意味着我们需要根据分区拆分数据加载语句，并在我们接近限制时调整拆分。...我们跟踪 BigQuery 中的所有数据，这些数据会在执行发生时自动更新。我们创建了一些仪表板来跟踪活动的顺序，并向我们的高管和利益相关者一致地报告进展情况。

    6.5K20

    Apache Hudi 0.11 版本重磅发布，新特性速览!

    多模式索引 在 0.11.0 中，默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing，以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件listing的性能。...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。...集成 Google BigQuery 在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。...用户可以设置org.apache.hudi.gcp.bigquery.BigQuerySyncTool为HoodieDeltaStreamer的同步工具实现，并使目标 Hudi 表在 BigQuery...请参阅 BigQuery 集成指南页面了解更多详情。 注意：这是一项实验性功能，仅适用于 hive 样式分区的 Copy-On-Write 表。

    4.3K30

    数据仓库事实表深度解析：三种核心类型及其应用场景

    度量字段的设计同样具有特色，不仅包含最终结果值，还会记录各个阶段的中间状态值。这种设计使得分析人员能够深入理解业务过程的动态演进。...性能优化的关键考量 在具体实施过程中，分区策略的选择对事实表性能至关重要。事务事实表建议按时间分区，便于历史数据的归档和管理，在BigQuery中可以利用分区裁剪显著提升查询性能。...周期快照事实表可以考虑按业务维度分区，如按产品类别或地理区域，提升特定维度的查询效率。累计快照事实表则需要根据业务流程的关键节点设计分区方案。 索引设计也需要区别对待。...建议根据数据的热度采用分层存储策略：热数据使用高性能存储（如BigQuery的Active Storage），温数据使用标准存储（如Snowflake的标准表），冷数据则可以考虑归档存储（如BigQuery...建议根据数据的热度采用分层存储策略：热数据使用高性能存储（如BigQuery的Active Storage），温数据使用标准存储（如Snowflake的标准表），冷数据则可以考虑归档存储（如BigQuery

    29110

    StarRocks学习-初识

    一个分区内的数据可以根据一列、或者多列进行分桶，将数据切分成多个Tablet。用户可以自行指定分桶的大小。StarRocks会管理好每个Tablet副本的分布信息。 ...分区分桶:  事实上StarRocks的表被划分成tablet, 每个tablet多副本冗余存储在BE上, BE和tablet的数量可以根据计算资源和数据规模而弹性伸缩....列级别的索引技术:  Bloomfilter可快速判断数据块中不含所查找值, ZoneMap通过数据范围快速过滤待查找值, Bitmap索引可快速计算出枚举类型的列满足一定条件的行。...分区列(partition)、分桶列(bucket)必须在主键列中。 和更新模型不同，主键模型允许为非主键列创建bitmap等索引，注意需要建表时指定。...由于其列值可能会更新，主键模型目前还不支持rollup index和物化视图。 暂不支持使用ALTER TABLE修改列类型。

    2.9K30

    超级重磅！Apache Hudi多模索引对查询优化高达30倍

    这对于大型数据集非常重要，因为元数据表的更新大小可能会增长到无法管理。这有助于 Hudi 将元数据扩展到 TB 大小，就像 BigQuery[9] 等其他数据系统一样。...任何此类索引都可以根据需要启用和禁用，而无需与其他索引协调。...column_stats 分区存储所有数据文件的感兴趣列的统计信息，例如最小值和最大值、总值、空计数、大小等。在使用匹配感兴趣列的谓词提供读取查询时使用统计信息。...该索引对记录键的最小值和最大值采用基于范围的修剪，并使用基于布隆过滤器的查找来标记传入记录。对于大型表，这涉及读取所有匹配数据文件的页脚以进行布隆过滤器，这在整个数据集随机更新的情况下可能会很昂贵。...根据我们对包含 100k 个文件的 Hudi 表的分析，与从单个数据文件页脚读取相比，从元数据表中的 bloom_filter 分区读取布隆过滤器的速度要快 3 倍。

    2K20

    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）。...对于更快、更新的信息需求将促使数据工程师和软件工程师利用这些工具。这就是为什么我们想要提供一些Python库的快速介绍来帮助你。...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。...BigQuery是一个RESTful网络服务，它使开发人员能够结合谷歌云平台对大量数据集进行交互分析。可以看看下方另一个例子。 ?...Kafka Python Kafka是一个分布式发布-订阅消息传递系统，它允许用户在复制和分区主题中维护消息源。 这些主题基本上是从客户端接收数据并将其存储在分区中的日志。

    3.5K10

    Apache Hudi 0.14.0版本重磅发布！

    用户可以根据自己的要求显式设置配置 hoodie.spark.sql.insert.into.operation 的值来灵活地覆盖此行为。...Google BigQuery 同步增强功能 在 0.14.0 中，BigQuerySyncTool 支持使用清单将表同步到 BigQuery。与传统方式相比，这预计将具有更好的查询性能。...由于新的 schema 处理改进，不再需要从文件中删除分区列。要启用此功能，用户可以将 hoodie.gcp.bigquery.sync.use_bq_manifest_file设置为 true。...用于流式读取的动态分区修剪 在 0.14.0 之前，当查询具有恒定日期时间过滤的谓词时，Flink 流式读取器无法正确修剪日期时间分区。...已知回退 在Hudi 0.14.0中，当查询使用ComplexKeyGenerator或CustomKeyGenerator的表时，分区值以字符串形式返回。

    3.1K30

    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？

    就在今年早些时候，Google 的大数据分析平台 BigQuery 提供了比特币数据集分析服务。近日，Google 在 BigQuery 平台上再次发布了以太坊数据集。...的数据集中，而且每天都在持续不断地更新。...下图是18年上半年以太币的日常记录交易量和平均交易成本： 在公司的业务决策中，如上图这样的可视化服务（或基础数据库查询）就显得尤为重要，比如：为平衡资产负债表，应优先改进以太坊架构（比如是否准备更新），...取消按日期分区的数据规范，并将其存储在 BigQuery 平台上，进行简单且具有成本效益的探索。...BigQuery 平台按时间窗口统计 Token 交易量，特别是 $ OMG Token 转移的日常数量。

    4.9K51

    Apache Doris 内部数据裁剪与过滤机制的实现原理 | Deep Dive

    例如使用每一列的最大/最小值和查询当中存在的谓词做比较，从而可以跳过所有不符合条件的分区，具体的方法有 zone map3和 SMA4。...在存储层中，分区的信息在元数据中进行维护，当有用户的查询到达时，Frontend 可以直接根据元数据的信息决定要读取哪些分区的数据。...对于普通列的谓词来说，首先单个的列文件中维护了最大最小值等元数据信息，所以我们能够根据谓词条件和元数据进行比较对列文件进行过滤，然后我们读取全部需要读取的列文件再进行谓词计算，就得到了谓词过滤后的数据行号...），根据行号再进行其他列的数据读取。...，在本例中，Column File 0 的最大值小于我们需要读取的数据的下界，所以可以直接跳过对应数据的读取，而在计算 Column File 1 后我们得到了匹配数据的行号，根据行号我们就可以再进一步读取其它列对应行的数据

    19910

    Tapdata Connector 实用指南：数据入仓场景之数据实时同步到 BigQuery

    可扩展性：支持根据公司的规模、性能和成本要求定制数据存储。 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。...并点击确定 根据已获取的服务账号，在配置中输入 Google Cloud 相关信息，详细说明如下： 连接名称：填写具有业务意义的独有名称。...（*如提示连接测试失败，可根据页面提示进行修复） ④ 新建并运行 SQL Server 到 BigQuery 的同步任务 Why Tapdata?...基于 BigQuery 特性，Tapdata 做出了哪些针对性调整 在开发过程中，Tapdata 发现 BigQuery 存在如下三点不同于传统数据库的特征： 如使用 JDBC 进行数据的写入与更新，则性能较差...一键实现实时捕获，毫秒内更新。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。

    10.5K10

    Thoughtworks第26期技术雷达——平台象限

    自托管运行器可以完全根据需求进行配置，并安装合适的操作系统以及依赖项，因此流水线的运行速度比使用云供应的运行器要快得多，因为云供应的运行器每次都需要配置。...Google BigQuery ML 自从雷达上次收录了 Google BigQuery ML 之后，通过连接到 TensorFlow 和 Vertex AI 作为后台，BigQuery ML 添加了如深度神经网络以及...可复用工作流不但支持将机密值作为秘钥显示传递，也支持将输出结果传递给调用任务。...Iceberg 支持现代数据分析操作，如条目级的插入、更新、删除、时间旅行查询、ACID 事务、隐藏式分区和完整模式演化。...不同的是，它提供了开箱即用的近似最邻近运算、表分区、版本及访问控制等功能，我们建议你根据你的嵌入向量化场景对Embeddinghub进行评估。

    3.3K50

    教程 | 没错，纯SQL查询语句可以实现神经网络

    前向传播 首先，我们将权重参数 W 和 W2 设为服从正态分布的随机值，将权重参数 B 和 B2 设置为 0。 W 和 W2 的随机值可以通过 SQL 本身产生。...() AS db_0, SUM(dhidden_1) OVER () AS db_1 FROM {inner subquery} 最后，我们使用 W、B、W2 及 B2 各自的导数进行更新操作...以上查询语句将返回更新后的权重和偏置项。部分结果如下所示： ? 为了进行多次训练迭代，我们将反复执行上述过程。...我们将使用 Bigquery 的函数 save to table 把结果保存到一个新表。我们现在可以在训练集上执行一次推理来比较预测值和预期值的差距。...分布式 SQL 引擎在数十年内已经有了大量的研究工作，并产出如今的查询规划、数据分区、操作归置、检查点设置、多查询调度等技术。其中有些可以与分布式深度学习相结合。

    2.7K50

    如何用纯SQL查询语句可以实现神经网络？

    前向传播 首先，我们将权重参数 W 和 W2 设为服从正态分布的随机值，将权重参数 B 和 B2 设置为 0。 W 和 W2 的随机值可以通过 SQL 本身产生。...() AS db_0, SUM(dhidden_1) OVER () AS db_1 FROM {inner subquery} 最后，我们使用 W、B、W2 及 B2 各自的导数进行更新操作...以上查询语句将返回更新后的权重和偏置项。部分结果如下所示： ? 为了进行多次训练迭代，我们将反复执行上述过程。...我们将使用 Bigquery 的函数 save to table 把结果保存到一个新表。我们现在可以在训练集上执行一次推理来比较预测值和预期值的差距。...分布式 SQL 引擎在数十年内已经有了大量的研究工作，并产出如今的查询规划、数据分区、操作归置、检查点设置、多查询调度等技术。其中有些可以与分布式深度学习相结合。

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