首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

雪花-默认情况下只能查看7天的查询历史吗?

雪花是一种云计算中的数据仓库服务,它是由腾讯云提供的一项数据存储和分析解决方案。雪花的默认情况下,用户只能查看7天的查询历史。

雪花是一种基于云原生架构的数据仓库服务,它具有高可用性、高性能和弹性扩展的特点。用户可以将结构化和半结构化的数据存储在雪花中,并通过SQL查询语言进行数据分析和挖掘。

雪花的主要优势包括:

  1. 弹性扩展:雪花可以根据用户的需求自动扩展存储和计算资源,以应对不断增长的数据量和查询负载。
  2. 高性能:雪花采用了列存储和压缩等技术,可以实现快速的数据读取和查询响应。
  3. 数据安全:雪花提供了多层次的数据安全机制,包括数据加密、访问控制和审计日志等,保障用户数据的安全性和隐私性。
  4. 简化管理:雪花提供了可视化的管理界面和自动化的运维工具,简化了数据仓库的管理和维护工作。

雪花适用于各种数据分析和挖掘场景,包括业务智能分析、数据仓库建设、实时数据分析和机器学习等。用户可以通过雪花进行复杂的数据查询、聚合分析和数据可视化。

腾讯云提供了一系列与雪花相关的产品和服务,包括数据仓库、数据集成、数据计算和数据开发工具等。具体产品和介绍可以参考腾讯云官方网站的雪花产品页面:雪花产品介绍

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Mybatis-Plus基础功能测试使用

); mybaits-plus中默认使用是ID_WORKER,即@TableId(type = IdType.ID_WORKER)使用雪花算法生成,全局唯一id。...AUTO 默认就是数据库自增,开发者无需赋值。 ASSIGN_ID MP 自动赋值,雪花算法。...如果被修改过了,则重新取出被修改后价格,150元,这样他会将120元存入数据库。 如果是悲观锁,小李取出数据后,小王只能等小李操作完之后,才能对价格进行操作,也会保证最终价格是120元。...注意:查询出来结果自动返回到了page里,不需要我们重新定义去接收查询结果。 建议:仔细查看官方关于分页介绍和案例,具体开发实战并不会在这里测试。...若确需查找删除数据,如老板需要查看历史所有数据统计汇总信息,请单独手写sql。

87310

漫谈数仓五重奏

5万人关注大数据成神之路,不来了解一下? 5万人关注大数据成神之路,真的不来了解一下? 5万人关注大数据成神之路,确定真的不来了解一下?...,因此可以使用单一数据查询引擎展示数据,统一口径,以一致形式展现信息,避免出现指标正确性争论; 4.dw有良好扩展性,业务发生变化,需要与历史数据进行完美融合; 5.dw是提高决策制定能力权威和可信基础...学生信息表只能有学院id(这个是其他主属性),通过这个学院id可以和学院信息表关联,而不能把每个人学院所有信息全加上....可以存在空值度量,但是外键不能存在空值,须用默认行而不是空值外键表示未知或无法应用条件。 3.事实一致性。...它优点是 :通过最大限度地减少数据存储量以及联合较小维表来改善查询性能。雪花型结构去除了数据冗余。 ?

1.5K30
  • 数据仓库基础介绍

    所以每一个维必须有Hierarchy,至少有一个默认,当然可以有多个,见下图: ?...而且为了更好跟踪历史信息,以及更快产生报表,数据仓库物理模型中存在着大量冗余字段。 数据仓库物理模型分为星型和雪花型两种。...显然,为了能够追踪这个Bug历史信息,应该是重新插入一条新记录(这里可以参考历史拉链表etl刷新策略)。那么这和以往数据库设计有什么区别呢?...可以看出对于原始记录和新插入记录,其他字段全部是相同,也就是全部冗余。如果以BugID作为主键,这时候会发现主键都是冗余(当然,插入之前只能删除主键)。所以可以看出,事实表一般是没有主键。...操作查看例如上海市在3月份电子产品销售情况,这会帮助我们发现很多在单个维度中无法发现问题。

    95841

    分布式id生成策略,我和面试官扯了一个半小时

    我心想:我去,这下可糗大了,那么多,我只是大概知道主要,怎么可能每一种都去了解和深入,一下子说了那么多不是给自己挖坑? 哎,没办法出来混,总是要还只能说自己知道吧?不知道大概粗糙略过。...面试官:小伙子,不好意思打断一下,你可以画个图,这个我有点没明白你讲意思? 我能有什么办法啊,完全没办法,只能从裤兜里拿出笔和纸,快速画了一张图。 ?...我:并且UUID生成无序字符串,查询效率低下,没有实际业务含义,不具备自增特性,所以都不会使用UUID作为分布式ID来使用。 面试官:恩额,那你知道生成UUID方式有几种?...我:但是雪花算法也是有自己缺点,因为雪花算法计算依赖于时间,若是系统时间回拨,就会产生重复ID情况。 面试官:那对于时间回拨产生重复ID情况,你有什么比较好解决方案?...我:在雪花算法实现中,若是其前置时间等于当前时间,就抛出异常,也可以关闭掉时间回拨。 我:对于回拨时间比较短,可以等待回拨时间过后再生成ID。 面试官:你可以帮我敲一个雪花算法

    82830

    BI数据仓库数据分析 基础入门:一些常见概念解释

    所以每一个维必须有Hierarchy,至少有一个默认,当然可以有多个,见下图: ?...而且为了更好跟踪历史信息,以及更快产生报表,数据仓库物理模型中存在着大量冗余字段。 数据仓库物理模型分为星型和雪花型两种。...显然,为了能够追踪这个Bug历史信息,应该是重新插入一条新记录(这里可以参考历史拉链表etl刷新策略)。那么这和以往数据库设计有什么区别呢?...可以看出对于原始记录和新插入记录,其他字段全部是相同,也就是全部冗余。如果以BugID作为主键,这时候会发现主键都是冗余(当然,插入之前只能删除主键)。所以可以看出,事实表一般是没有主键。...操作查看例如上海市在3月份电子产品销售情况,这会帮助我们发现很多在单个维度中无法发现问题。

    3.8K130

    数仓分层理论_多元分层理论

    反映历史变化:数仓包含各粒度历史数据。数仓数据也会做定期更新,以适应决策需要。...建模步骤: 高层模型 中层模型 物理模型 维度模型 为分析需求服务,快速完成分析,并具有较好大规模复杂查询响应性能 星型模型 雪花模型 维度模型设计步骤:...),正常情况下会根据业务或者开发人员经验划分为不同层。 ​...; 维表是逆规范化,包含一定数据冗余; 雪花模型 ​ 雪花模型 是星型模型变异,维表是规范化, 特点:雪花模型结构去除了数据冗余。...特点:公用维表 数仓模型小结: 星型模型存在数据冗余,所以在查询统计时只需要做少量表连接,查询效率高; 星型模型不考虑维表正规化因素,设计、实现容易; 在数据冗余可接受情况下

    74830

    百亿级数据分表后怎么分页查询

    常见分布式生成唯一ID方式很多,最常见雪花算法Snowflake、滴滴Tinyid、美团Leaf。以雪花算法举例来说,一毫秒可以生成4194304多个ID。...第一位不使用,默认都是0,41位时间戳精确到毫秒,可以容纳69年时间,10位工作机器ID高5位是数据中心ID,低5位是节点ID,12位序列号每个节点每毫秒累加,累计可以达到2^12 4096个ID。...接下来对订单号hash,然后对256取模就可以落到具体哪张表了。 ? 那么,因为唯一主键都是以订单号作为依据,以前你写那些根据主键ID做查询就不能用了,这就涉及到了历史一些查询功能修改。...有些同学会说了,你双写不影响性能?因为对于B端来说轻微延迟是可以接受,所以可以采取异步方式去落B端订单。你想想你去淘宝买个东西下单了,卖家稍微延迟个一两秒收到这个订单消息有什么关系?...如果不用这个方案,又要不带shardingkey分页查询,兄弟,这就只能扫全表查询聚合数据,然后手动做分页了,但是这样查出来结果是有限制

    1.4K30

    【云+社区年度征文】十分钟了解什么是数仓

    3、大部分情况下一般数仓建立是由大数据部门负责构建,而别的分析业务部门是无权直接用线上table。 3....数据仓库数据是不可更新 数据仓库数据主要供企业决策分析之用,所涉及数据操作主要是数据查询,一般情况下并不进行修改操作。...各个系统元数据通过ETL同步到操作性数据仓库ODS中,对ODS数据进行面向主题域建模形成DW(数据仓库),DM是针对某一个业务领域建立模型,具体用户(决策层)查看DM生成报表。...它优点是:通过最大限度地减少数据存储量以及联合较小维表来改善查询性能。雪花型结构去除了数据冗余。...1.png 星型模型因为数据冗余所以很多统计查询不需要做外部连接,因此一般情况下效率比雪花型模型要高。星型结构不用考虑很多正规化因素,设计与实现都比较简单。

    1.8K72

    Nacos 1.3.0 来了,基于全新内核构建!

    同时,为了方便用户查询本机节点数据同步情况,Nacos 1.3.0 配置模块开放了新运维 Open-API,供其查询当前节点本地数据存储情况,并且该Open-API只能执行select语句,其他DML...sql=select * from config_info 使用该命令时,最好加上分页查询,避免一次查处大量数据影响Nacos正常对外业务工作,如果没有加上分页查询,则会自动添加分页查询语句,默认查询最开始...其分页查询SQL例子如下。...注意事项 分布式ID——Snowflake Nacos 1.3.0分布式存储,其数据主键依赖雪花ID算法进行生成,雪花算法ID需要DataCenterId、WorkerId,默认情况下,_WorkerId...数据直接一键进行数据迁移,因此用户只能使用控制台数据导出导入方式进行(会丢失配置历史数据),更加完备数据迁移功能会在后面的版本进行开放。

    1.2K10

    基于Hadoop生态圈数据仓库实践 —— 概述(一)

    集成 内容 可更改 不可更改 时间性 当前 时序性、历史性 全部历史数据访问 否 是 基础结构 关系型 多维型 关系结构 3NF 三级范式 星型/雪花型结构或混杂型结构 主要查询类型 插入/更新 只读...换句话说,即席查询是指那些用户在使用系统时,根据自己当时需求定义查询。为了满足这些查询需求,需要数据仓库中数据确保准确性、时效性和历史可追溯性。...时效性 数据仓库里信息应该满足用户希望时效性。 历史可追溯性 数据仓库应该保留历史数据,这是长期趋势分析关键所在。 4....3NF在2NF基础上消除了传递依赖,即非键属性只能完全依赖于主键。一般数据库设计需要满足3NF。...雪花模型就是将维度层次进一步规范化为子维度。在雪花模型实施中,使用多个表或视图来存储维度级别数据。单独数据库表或视图存储与维中每个级别相关数据。

    72720

    Nacos 1.3.0 发布,一个修炼内功版本:全新内核构建!

    同时,为了方便用户查询本机节点数据同步情况,Nacos 1.3.0 配置模块开放了新运维 Open-API,供其查询当前节点本地数据存储情况,其使用方式如下 GET /nacos/v1/cs/ops...sql=select * from config_info 使用该命令时,最好加上分页查询,避免一次查处大量数据影响Nacos正常对外业务工作,如果没有加上分页查询,则会自动添加分页查询语句,默认查询最开始...其分页查询SQL例子如下。...,其数据主键依赖雪花ID算法进行生成,雪花算法ID需要 DataCenterId、WorkerId,默认情况下,WorkerId不需要进行设置,会根据InetAddress.getLocalHost(...数据直接一键进行数据迁移,因此只能用户使用数据导出导入方式进行。

    1.3K20

    不知道如何分库分表,看完这篇文章,轻松应对工作面试

    图片垂直分表,把长度较大或者访问频次较低字段,拆分到扩展表中。水平分表,单表数据量过大时,按照订单ID拆分到多张表中。图片面试官: 小伙子,有点东西。都知道分库分表好使,就没有什么缺点?...我: 当然有,“所有命运馈赠礼物,早已在暗中标好了价格。”分库分表带来了低耦合、高性能优点,可是缺点却是一大堆。垂直分库:不同库多表之间无法join关联查询只能通过接口聚合,复杂度直线上升。...因为不同用户订单量是不同,一个爱好购物小姐姐订单量抵得上几十个老爷们。导致一张表数据几百条,另一张表数据量千万级,这该咋整?做冷热数据分离,基础库只存储3个月内订单,其他移动到历史订单库。...这个要跟产品商量好,3个月前订单需要单独查询页面。跨库事务问题:这个问题就更复杂了。图片下一个订单需要调用多个服务,只能使用分布式事务。...订单表分片后,肯定不能使用数据库自增主键做订单ID,因为无法全局唯一,有什么好解决办法?我: 又问到我手心里面,我前两天刚看完一灯写雪花算法”,我现场手写订单ID生成代码吧。

    65500

    【万字长文】数仓最全知识点整理(建议收藏)

    稳定性 数据仓库中数据反映都是一段历史时期数据内容,它主要操作是查询、分析而不进行一般意义上更新(操作型数据库主要完成数据增加、修改、删除、查询),一旦某个数据进入到数据仓库后,一般情况下数据会被长期保留...很多统计查询不需要做外部连接,通过冗余换取运行效率。 雪花模型 雪花模式是星型模式扩展,其中某些维表被规范化,进一步分解到附加维度表中。...3、需要查看某一个时间点或者时间段历史快照信息,比如,查看某一个订单在历史某一个时间点状态, 4、变化比例和频率不是很大,比如,总共有1000万会员,每天新增和发生变化有10万左右; 对于以上需求...优点:节省空间,一些普通使用也很方便,不用在选择表时候加一个时间分区什么。缺点同样明显,没有历史变化数据,无法查看状态变化。 方案二:每天保留一份全量切片数据。...拉链表维护历史状态,以及最新状态数据 适用情况: 数据量比较大 表中部分字段会被更新 需要查看某一个时间点或者时间段历史快照信息 查看某一个订单在历史某一个时间点状态 某一个用户在过去某一段时间,

    11.8K715

    大数据开发:OLAP分析引擎Apache Kylin入门

    Apache Kylin简介 Apache Kylin特殊之处,在于采用“预计算”模式,用户只需要提前定义好查询维度,Kylin将帮助我们进行计算,并将结果存储到HBase中,为海量数据查询和分析提供亚秒级返回...数据仓库中存储则主要是历史数据,主要目的是为企业决策提供支持,所以可能存在大量数据冗余,但利于多个维度查询,为决策者提供更多观察视角。...在传统BI领域中,数据仓库数据存储在Oracle、MySQL等数据库中,而在大数据领域中最常用数据仓库就是Apache Hive,Hive也是Apache Kylin默认数据源。...另一种常用模型是雪花模型(SnowFlake Schema),就是将星形模型中某些维表抽取成更细粒度维表,然后让维表之间也进行关联,这种形状酷似雪花模型称为雪花模型。...目前,Apache Kylin既支持星形数据模型,也支持雪花数据模型,其他模型可以通过一定转换,变为星形模型或雪花模型,这里不做具体讨论。

    98620

    过年没有回老家,在出租屋里整理了一些思维导图

    ,Mybatis默认是开启一级缓存。...一千万条数据表, 如何分页查询 数据量过大情况下, limit offset分页会由于扫描数据太多而越往后查询越慢. 可以配合当前页最后一条ID进行查询。...查询时, 在未使用limit 1情况下, 在匹配到一条数据后, 唯一索引即返回, 普通索引会继续匹配下一条数据, 发现不匹配后返回....由于历史订单使用率并不高, 高频可能只是近期订单,** 因此, 将订单表按照时间进行拆分, 根据数据量大小考虑按月分表或按年分表....订单ID最好包含时间(如根据雪花算法生成), 此时既能根据订单ID直接获取到订单记录, 也能按照时间进行查询. Mybatis部分: 1.Mybatis是否支持延迟加载?

    25310

    说说唯一ID与CAS|得物技术

    全局分布式ID生成算法中雪花算法,一般也保证其生成数据唯一性,但是在极端情况下,却也可能存在冲突。...到了这一步,有以下几个问题需要考虑:这一步一定要查询数据库才能确认是否存在重复?你确定自己要查询这个字段是索引字段?如果不是,查询性能太差,要怎么办?你查询数据库就一定能保证不重复?...例如如下一串字符串 “foo_bar_20240616_randStr”,我们以foo、bar作为一二级前缀,时间日期作为第三级前缀,在这种情况下,我们可以不用关注历史数据情况,直接校验单日维度数据是否有重复即可...非索引字段怎么验证处理在不确认数据唯一性情况下,或者查询数据库不是最合适解决方案情况下,我们该用什么方法来解决这个问题呢?通常选择一种方法是增加分布式锁来进行校验。...这种情况下,我们自然而然地也想到了分布式锁。内存级分布式锁工具高性能可以弥补直接查询数据库判断比对处理时间差。

    18310

    Apache Kylin 历险记

    这部分查询延迟较高(为避免查询原始数据,默认关闭)。 2.1.4 元数据管理工具(Metadata) Kylin是一款元数据驱动型应用程序。...2.4 注意事项 因为Routing默认关闭,为了保证OLAP查询性能稳定,不会出现忽快忽慢场景,有如下个约束条件。...2.4.1 只能按照构建 Model连接条件来写 SQL 创建时候如果是A join B,则查询时也只能这样查询。...2.4.2 只能按照构建 Cube时选择维度字段分组统计 如果我们选择了4个维度,则在进行OLAP查询时候也只能选择这个四个维度进行groupBy。...2.4.3 只能统计构建 Cube时选择度量值字段 如果在构建Cube时,只添加两个指标,则查询时候也只能查询这俩。别的都不能查询。 3.

    59530

    维度模型数据仓库(二) —— 维度模型基础

    EDW本质上就是一个大数据仓库,包括了从企业各个数据源集成过来所有的历史数据。EDW不能由终端用户直接访问,仅用来存储和报表相关,用于审计各种历史数据。...3NF在2NF基础上消除了传递依赖,即非键属性只能完全依赖于主键。一般数据库设计需要满足3NF。在《构建Oracle高可用环境》这本书里有一个很好例子讲述数据库范式设计。...雪花模就是将维度层次进一步规范化为子维度。在雪花模式实施中,使用多个表或视图来存储维度数据。单独数据库表或视图存储与维中每个级别相关数据。        ...当销售订单事实行被装载时,参照在订单状态维中适合状态编码组合设置它外键。         维设计整体观点是要简化和加速查询。...如果用户要查询某种状态特性订单,按3NF模型,逻辑上需要关联100万与1000万两个大表,然后过滤两个表状态值得到所要结果。

    91720

    什么是雪花数据云平台?

    为了获取数据以进行查询处理,计算节点链接到存储层,由于存储层是独立,我们只需为每月平均使用存储付费。...2.2、计算层 该层由可扩展计算单元虚拟仓库组成。 计算层从存储层获取数据并将其缓存在本地以增强将来查询结果,即每个虚拟仓库都有自己缓存。...2.3、云服务层 该层包含在整个 Snowflake 中协调所有操作,例如身份验证、安全性、加载数据元数据管理和查询优化器。 服务层为DDL、DML等数据操作提供SQL客户端接口。...此云服务定价不会直接收取。默认情况下,将为云服务分配一些积分,因为这些服务也需要计算能力才能运行。 当使用率超过每天使用总计算量 10% 时,将开始对云服务收费。...积分是雪花使用单位,每个积分金额将根据版本和云提供商计算,您可以在此链接https://www.snowflake.com/pricing/中查看和估算价格。

    3.7K10

    数仓建模——维度表详细讲解

    二、维度表设计要点 1、规范化与反规范化 规范化是指使用一系列范式设计数据库过程,其目的是减少数据冗余,增强数据一致性。通常情况下,规范化之后,一张表字段会拆分到多张表。...如果对其进行规范化,得到维度模型称为雪花模型,雪花模型,比较靠近3NF,但是无法完全遵守,因为遵循3NF性能成本太高。...反规范化是指将多张表数据冗余到一张表,其目的是减少join操作,提高查询性能。 在设计维度表时,如果对其进行反规范化,得到模型称为星型模型。...采用雪花模型,用户在统计分析过程中需要大量关联操作,使用复杂度高,同时查询性能很差,而采用星型模型,则方便、易用且性能好。所以出于易用性和性能考虑,维度表一般反规范化。...2、维度变化 维度属性一般来说不是静态,而是会随时间变化,数据仓库一个重要特点就是反映历史变化,所以如何保存维度历史状态是维度设计重要工作之一。

    1.1K10
    领券