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ClickHouse 提升数据效能

作为一个支持SQL的实时数据仓库，ClickHouse提供了我们所需要的查询灵活性。几乎我们所有的查询都可以轻松地表示为 SQL。...然后，用户可以使用计划INSERT INTO SELECT查询（使用 cron 服务和gcs 表函数）或最近发布的S3Queue将此数据导入 ClickHouse。...我们可以使用 gcs 函数和INSERT INTO SELECT将数据从 Parquet 文件插入到此Schema中。该语句对于两个表都是相同的。...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。...请注意，如果使用完整的 1TiB 存储，则每月最多花费 193 美元。实际上，如果集群不被使用，它将闲置（仅产生存储费用），从而降低成本。

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ClickHouse 提升数据效能

作为一个支持SQL的实时数据仓库，ClickHouse提供了我们所需要的查询灵活性。几乎我们所有的查询都可以轻松地表示为 SQL。...然后，用户可以使用计划INSERT INTO SELECT查询（使用 cron 服务和gcs 表函数）或最近发布的S3Queue将此数据导入 ClickHouse。...我们可以使用 gcs 函数和INSERT INTO SELECT将数据从 Parquet 文件插入到此Schema中。该语句对于两个表都是相同的。...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。...请注意，如果使用完整的 1TiB 存储，则每月最多花费 193 美元。实际上，如果集群不被使用，它将闲置（仅产生存储费用），从而降低成本。

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    ClickHouse 提升数据效能

    作为一个支持SQL的实时数据仓库，ClickHouse提供了我们所需要的查询灵活性。几乎我们所有的查询都可以轻松地表示为 SQL。...然后，用户可以使用计划INSERT INTO SELECT查询（使用 cron 服务和gcs 表函数）或最近发布的S3Queue将此数据导入 ClickHouse。...我们可以使用 gcs 函数和INSERT INTO SELECT将数据从 Parquet 文件插入到此Schema中。该语句对于两个表都是相同的。...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。...请注意，如果使用完整的 1TiB 存储，则每月最多花费 193 美元。实际上，如果集群不被使用，它将闲置（仅产生存储费用），从而降低成本。

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    教程 | 没错，纯SQL查询语句可以实现神经网络

    这些神经网络训练的步骤包含前向传播和反向传播，将在 BigQuery 的单个SQL查询语句中实现。当它在 BigQuery 中运行时，实际上我们正在成百上千台服务器上进行分布式神经网络训练。...如前所述，我们将整个训练作为单个 SQL 查询语句来实现。在训练完成后，通过 SQL 查询语句将会返回参数的值。正如你可能猜到的，这将是一个层层嵌套的查询，我们将逐步构建以准备这个查询语句。...执行 10 次训练迭代的查询语句地址如下： https://github.com/harisankarh/nn-sql-bq/blob/master/out.txt 因为查询语句的多重嵌套和复杂度，在...BigQuery 的标准 SQL 扩展的缩放性比传统 SQL 语言要好。即使是标准 SQL 查询，对于有 100k 个实例的数据集，也很难执行超过 10 个迭代。...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）。

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    如何用纯SQL查询语句可以实现神经网络？

    这些神经网络训练的步骤包含前向传播和反向传播，将在 BigQuery 的单个SQL查询语句中实现。当它在 BigQuery 中运行时，实际上我们正在成百上千台服务器上进行分布式神经网络训练。...如前所述，我们将整个训练作为单个 SQL 查询语句来实现。在训练完成后，通过 SQL 查询语句将会返回参数的值。正如你可能猜到的，这将是一个层层嵌套的查询，我们将逐步构建以准备这个查询语句。...执行 10 次训练迭代的查询语句地址如下： https://github.com/harisankarh/nn-sql-bq/blob/master/out.txt 因为查询语句的多重嵌套和复杂度，在...BigQuery 的标准 SQL 扩展的缩放性比传统 SQL 语言要好。即使是标准 SQL 查询，对于有 100k 个实例的数据集，也很难执行超过 10 个迭代。...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）。

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    从零实现ORM框架GeoORM-记录新增和查询-03

    本系列源码: https://gitee.com/DaHuYuXiXi/geo-orm ---- Clause 构造 SQL 语句 从本节开始，GeoORM 需要涉及一些较为复杂的操作，例如查询操作。...语句后返回,如果有参数,会额外返回一个参数数组 type generator func(values ...interface{}) (string, []interface{}) //generators...c.sql[name] = sql c.sqlVars[name] = vars } //Build 通过Clause内部的子句集合信息,和传入构建子句的顺序,最终构建出完整的sql子句和所需要的实际参数列表...因此在实现 Insert 功能之前，还需要给 Schema 新增一个函数 RecordValues 完成上述的转换。...//构造完整的sql语句和对应的参数列表 sql, vars := s.clause.Build(clause.INSERT, clause.VALUES) //执行sql语句 result,

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    基于 Elasticsearch + kibana 实现 IP 地址分布地图可视化

    1、需求 有一批特定用途（文末揭晓）的 IP 地址。 想通过地图形式可视化展示 IP 地址对应的经纬度坐标的分布。 2、方案探讨 基础方案如下： 第一步：IP 地址转经纬度坐标。...已知的知识点： Elasticsearch 支持 Geo-point、Geo-shape 数据类型。...且慢，有没有更快捷的 IP 地址转经纬度坐标的信息呢？ 有的。Ingest 数据预处理管道的 GeoIP processor （处理器）就能达到这个目的。 整体架构图如下图所示： ?...4.3 步骤 3：写入一条数据 PUT niu_20210215/_doc/1 { "ip": "8.8.8.8" } 这时候，我们查看一下完整的 Mapping 张什么样？...} }, "ip" : { "type" : "keyword" } } } } } 写入后的数据，查看返回如下

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    《Learning Scrapy》（中文版）第9章 使用Pipelines

    将变量附着在函数上称为闭包，闭包是函数语言最重要的特性之一。 笔记：缓存例外有点不常见，但它意味着首次查找key时，key_not_found_callback(key)返回了一个例外。...这个方法准备了一个SQL字符串、几个参数，并调用Transaction的execute()函数，以进行插入。...如果我们相拥SQL返回数据，例如SELECT声明，我们使用dbpool.runQuery()，我们可能还需要改变默认指针，方法是设置adbapi.ConnectionPool()的参数cursorclass...最后一行有一个有趣的函数。我们是想用pipeline封装geo-pipeline。如果在Redis中没有某个值，我们不会设定这个值，geo-pipeline会用API像之前一样将地址进行地理编码。...提示：完整代码位于ch09/properties/properties/pipelines/redis.py。 我们简化缓存，只寻找和存储每个Item的地址和地点。

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    使用 ES|QL 进行地理空间距离搜索

    这适用于 ES|QL 的 ST_DISTANCE 函数和 Query DSL 的 geo_distance 查询。这又引出了另一个重要点。...作为一个全新的架构，它允许许多在 SQL 中不可能进行的优化。它甚至允许一些在查询 API 中不可能的功能，比如 EVAL 命令，它允许你计算表达式并返回结果。...ST_DISTANCE 函数被优化为使用与 Query DSL 中的 geo_distance 查询相同的空间索引。...随着在 8.15 中添加了 ST_DISTANCE，我们现在有了一套完整的 OGC 函数，它们被认为是 ES|QL 中核心的“空间搜索”功能的一部分：ST_INTERSECTS：如果两个几何相交则返回...ST_DISTANCE：返回两个几何之间的距离。如果字段类型为 geo_point，则使用球面计算，与现有的 Elasticsearch geo_distance 查询相同。

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    Python采用高德api实现地图功能

    地理编码地理api服务地址URLhttps://restapi.amap.com/v3/geocode/geo?...回调函数，只在 output 参数设置为 JSON 时有效可选无返回参数参数名含义规则说明status返回结果状态值返回值为0或1，0表示请求失败，1表示请求成功count返回结果数目返回结果个数info...单位：米可选1000extensions返回结果控制，取值为base时返回基本地址信息，取值为all时返回基本地址信息、附近POI内容、道路信息以及道路交叉口信息可选baseroadlevel道路等级，...设置 JSON 返回结果数据将会以 JSON 结构构成；如果设置 XML 返回结果数据将以 XML 结构构成可选jsoncallback回调函数，callback 值是用户定义的函数名称，此参数只在 output...2：综合大数据分析将公司相关的 POI 内容优先返回，即优化返回结果中 pois 字段的poi 顺序可选0示例查询特定坐标的地址信息import requestsheaders = { '

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    基于 Redis Geo 实现地理位置服务（LBS）中查找附近 XXX 的功能

    实现的地理位置查询，对于这种比较简单的、数据量不大的应用，还可以基于数据库进行查询，假设当前用户所在位置的经度是 u_longitude，纬度是 u_latitude，要查找距离最近的城市，可以使用如下这个 SQL...BY distance LIMIT 1; 参考 Find features within given coordinates and distance using MySQL 编写对应的 SQL...HAVING distance < 50 ORDER BY distance 对于数据量不大的系统，使用数据库查询没问题，但是如果数据量很大，比如大众点评这种覆盖全国咖啡店的系统，使用 SQL...查询性能就很差了，因为经纬度字段上使用了函数，无法充分利用索引进行优化，即使引入了函数索引或者虚拟生成列，性能也并不能提高多少，如果引入缓存，那么以经纬度为键名，这个存储成本太高了。...底层实现算法 Geo 查询底层使用了 GeoHash 算法，该算法是一个地址编码算法，会将二维的经纬度坐标数据编码成一维的整数值，然后再对这个整数做 Base32 编码，将其转化为一个字符串（哈希值）。

    4.5K20

    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？

    BigQuery 使我们能够中心化我们的数据平台，而不会牺牲 SQL 访问、Spark 集成和高级 ML 训练等能力。...挑 战 技术挑战 要改善 PayPal 数据用户的体验，我们需要解决以下技术挑战： 安全性：由于 PayPal 处理 PII 和 PCI 数据，因此任何数据基础设施都需要完整的补丁、强化的系统配置...它的转译器让我们可以在 BigQuery 中创建 DDL，并使用该模式（schema）将 DML 和用户 SQL 从 Teradata 风味转为 BigQuery。...我们要求用户使用这个门户将他们现有或已知的 SQL 转换为与 BigQuery 兼容的 SQL，以进行测试和验证。我们还利用这一框架来转换用户的作业、Tableau 仪表板和笔记本以进行测试和验证。...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。

    6.5K20

    寻觅Azure上的Athena和BigQuery（一）：落寞的ADLA

    AWS Athena和Google BigQuery都是亚马逊和谷歌各自云上的优秀产品，有着相当高的用户口碑。...AWS Athena和Google BigQuery当然互相之间也存在一些侧重和差异，例如Athena主要只支持外部表（使用S3作为数据源），而BigQuery同时还支持自有的存储，更接近一个完整的数据仓库...对于习惯了Athena/BigQuery相关功能的Azure新用户，自然也希望在微软云找到即席查询云存储数据这个常见需求的实现方式。...可以看到U-SQL写起来很有意思，的确是结合了C#和SQL的语法与特点。与SQL类似，其核心处理对象为RowSet，即行的集合。...事实上更复杂的U-SQL脚本还可以添加上C#类库引用和函数调用等功能，这样结合两种语言的优势来撰写脚本可发挥各自优势，使得ADLA具有十分强大的分析能力。

    2.9K20

    如何从零开始，自学成为一名数据科学家？

    Dataquest 提供完整的数据分析师、数据科学家和数据工程师学习路径。其中大量内容，尤其是数据分析师学习路径的内容可以免费获取。如果你资金充足，我强烈建议你付费订阅并学习这些内容。...scikit-learn 文档地址：https://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html SQL 想成为数据科学家，SQL 是必不可少的一项技能...课程地址：https://www.codecademy.com/learn/learn-sql 如果你还想了解基于云的数据库查询，那么 Google Cloud BigQuery 是不错的选择。...它有免费试用方案，你可以免费尝试 query、大量公共数据集，以及阅读官方文档（https://cloud.google.com/bigquery/docs/tutorials）。 ?...值得注意的是，Codeacademy 的 pro 版本也提供完整的数据科学学习计划（升级 pro 账户需要每月支付 31.99 到 15.99 美元不等，具体费用取决于预先支付多少个月）。

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    重磅解读 | 基于ChatGPT的开源全能 SQL Translator 4.3k star 背后的爆款神器！

    持续进化中，例如计划支持存储过程、函数等复杂 SQL 语句 。 痛点场景 & 目标用户很多场景下，SQL 使用成为了项目的瓶颈：非技术人员：像产品经理、测试、运营，不会写 SQL，却急需看数据。...学习场景：新人学习 SQL，有了自然语言的辅助更容易理解语义。SQL Translator 能自动生成结构清晰、语法规范 SQL，让这些用户“傻瓜式生成”。...→SQL⭐ 中英双语、语法高亮等 UI 加分宝SQLGlot (tobymao/sqlglot)27k多 SQL 方言翻译、格式化，但不支持自然语言⭐ AI 支持自然语言，转换能力更强Google BigQuery...Interactive Translator–专业 SQL 方言轮转，依赖收费 BigQuery 和 Gemini 模型⭐ 免费开源，部署简单；无需 Cloud 环境总结SQL Translator...尤其对于那些还不熟练 SQL 的业务人员，是一把快速切入数据分析的钥匙。项目地址https://github.com/whoiskatrin/sql-translator

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    从零实现Web框架Geo教程-模板-06

    比如路由规则/assets/*filepath，可以匹配/assets/开头的所有的地址。...那如果我么将所有的静态文件放在/usr/web目录下，那么filepath的值即是该目录下文件的相对地址。映射到真实的文件后，将文件返回，静态服务器就实现了。...找到文件后，如何返回这一步，net/http库已经实现了。因此，geo 框架要做的，仅仅是解析请求的地址，映射到服务器上文件的真实地址，交给http.FileServer处理就好了。.../static/a.txt ---- HTML 模板渲染 Go语言内置了text/template和html/template2个模板标准库，其中html/template为 HTML 提供了较为完整的支持...() //注册全局中间件 r.Use(geo.Logger()) //注册模板中可以使用的自定义函数 r.SetFuncMap(template.FuncMap{ "FormatAsDate

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    腾讯云直播开发日记 (二)附近直播-直播礼物-直播回放

    要做这个附近的人，首先要收集用户的经纬度存放到数据库，也就是我们的数据表会变成这样 参数名 说明 id 自增主建 user_id 用户ID live_url 播放地址 obs_url 推流地址 avatar...给用户看的位置信息 获得了经纬度后，我们就可以通过技术手段获取附近的用户，按照位置信息、 热度等排序展示给用浏览了 常见附近的人处理方式有： Mysql实现附近的人 mysql 实现附近的人也分2种方案 每次都通过函数计算...这种就需要计算,消耗大一点,但是数据量小直径忽略,业务最大,开发效率最大 这里给出一点代码,大家可以看看 // 6371是计算公式的公里 英里是3959 $distanceRaw = SQL (...cos(radians(lng)-radians(%s)) +sin(radians(%s)) *sin(radians(lat)) ) ) AS distance SQL...我们不需要盲目使用各种各样的技术,根据业务挑选最合适的,就算技术最新又怎样,解决不了业务,导致项目延期,你这次采用的技术毫无价值 ---- 直播礼物 这个基本是必不可少的一项了, 做起来也不困难, 博主完整说一下

    14.2K52

    从VLDB论文看谷歌广告部门的F1数据库的虚虚实实

    Spanner怎么样演变成为一个完整的SQL系统论文发表于SIGMOD 2017。这导致了F1和Spanner之间有了竞争关系。时至今日，这两个队伍在谷歌内部的竞争关系依旧激烈。...低延迟并且涉及到大量数据的OLAP查询，其定位很类似于BigQuery。其实现上也颇有BigQuery实现的方式，主要通过pipeline的方式来查询并返回数据结果。...在低延迟OLAP查询上，F1主要竞争对事是BigQuery。以BigQuery今天的成功态势。F1应该只在自己的大本营广告部门有业务基础。 Flume在谷歌内部是好坏参半的一个系统。...F1的系统架构 下图是2018年论文里，F1系统的架构图： 下图是2013年论文里的F1系统架构图： F1系统可以部署到不同的数据中心去，但是每个数据中心有一套完整的计算集群。...一个UDF server是一个服务，它可以用任何语言去实现，它给F1提供TVF的函数接口。

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