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MySQL 一对多数据处理：用 GROUP_CONCAT 实现多设备名称合并，避免店铺重复显示

MySQL 一对多数据处理：用 GROUP_CONCAT 实现多设备名称合并，避免店铺重复显示 在日常数据库查询中，我们经常会遇到 “一对多” 关联场景 —— 比如一个店铺对应多个设备。...本文就以 “店铺 - 设备” 关联查询为例，分享如何用GROUP_CONCAT函数实现 “一店一行，多设备名称逗号拼接” 的效果，解决数据重复问题。 一、需求背景与初始问题 1....初始需求 查询满足以下条件的数据： 店铺条件：品牌编号 = 30、门店状态 = 1、巡检状态 = 1（启用）、商业状态 = 1（启用）； 设备条件：设备在线状态 = 0（离线）； 展示要求：店铺不重复显示...店铺不重复、设备名称合并” 的问题，核心是使用 MySQL 的GROUP_CONCAT函数 —— 它能将同一分组内的指定字段值拼接成一个字符串，再配合GROUP BY按店铺分组，即可实现 “一店一行”。...函数解决 “数据重复、多值合并” 的问题，核心要点如下： GROUP_CONCAT：用于分组拼接字段值，支持去重、排序、自定义分隔符； GROUP BY：必须与GROUP_CONCAT配合，按 “一”

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从1到10 的高级 SQL 技巧，试试知道多少？

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。...使用 GROUP BY ROLLUP ROLLUP函数用于执行多个级别的聚合。当您必须使用维度图时，这非常有用。...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？...BigQuery 有一个名为的函数GENERATE_DATE_ARRAY： select dt from unnest(generate_date_array('2019–12–04', '2020–...09–17', interval 1 day)) as dt ; 9.排序Row_number() 这对于从数据中获取最新信息（即最新更新的记录等）甚至删除重复项很有用： SELECT * FROM table_a

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    ClickHouse 提升数据效能

    3.为什么选择 ClickHouse 获取 Google Analytics 数据 虽然 ClickHouse 对我们来说是显而易见的选择，但作为一项测试活动，它实际上也是用于网络分析的数据库...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。...实际上，如图所示，由于在 ClickHouse Cloud 中使用了对象存储，存储仅占总成本的一小部分，并且较大的站点可以轻松存储多年，并且仍保持在 20 美元以下。

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    ClickHouse 提升数据效能

    3.为什么选择 ClickHouse 获取 Google Analytics 数据 虽然 ClickHouse 对我们来说是显而易见的选择，但作为一项测试活动，它实际上也是用于网络分析的数据库...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。...实际上，如图所示，由于在 ClickHouse Cloud 中使用了对象存储，存储仅占总成本的一小部分，并且较大的站点可以轻松存储多年，并且仍保持在 20 美元以下。

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    ClickHouse 提升数据效能

    3.为什么选择 ClickHouse 获取 Google Analytics 数据 虽然 ClickHouse 对我们来说是显而易见的选择，但作为一项测试活动，它实际上也是用于网络分析的数据库...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。...实际上，如图所示，由于在 ClickHouse Cloud 中使用了对象存储，存储仅占总成本的一小部分，并且较大的站点可以轻松存储多年，并且仍保持在 20 美元以下。

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

    （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...随后测试了 Apache Hudi，即使在最佳配置下，查询性能仍比 Iceberg 慢约三倍。...测试结果显示，StarRocks 在多个维度上的表现始终优于其他引擎（见下方图 2）。Trino：一款开源的分布式查询引擎，设计用于处理超大规模数据集的查询任务。...在本轮测试中，数据集扩展至 2.85 TB，查询包含 SUM、COUNT、GROUP BY 等聚合操作，并叠加数组与日期范围过滤条件。测试结果如下：StarRocks：在复杂聚合负载下表现出色。...Trino：随着集群扩容，性能有所提升，但整体仍存在瓶颈，查询延迟难以突破 2.5 秒。

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    Amundsen在REA Group公司的应用实践

    所以选择Amundsen是基于以下因素： 适合 想要的大多数功能，包括与BigQuery和Airflow的集成，都已经在Amundsen中提供。...自动化 Amundsen专注于显示自动生成的元数据。这样可以节约大量的人力去手工维护。 易于使用 Amundsen具有清晰，直观，快速的UI。...例如，Amundsen当前缺少数据血缘功能，无法显示数据的来龙去脉。 所以必须确定好，如果进行定制化研发，是否有足够的人员可以跟进，这将是额外的开销。...，Google BigQuery是其主数据库。...部署好Amundsen的相关服务以后，下一步的难题就是从BigQuery获取元数据，这里使用了Amundsen数据生成器库，Extractor从BigQuery提取元数据并将其引入Neo4j，而Indexer

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    Apache Hudi 0.14.0版本重磅发布！

    此配置的可用值如下： • none：不采取任何特定操作，如果传入记录包含重复项，则允许 Hudi 表中存在重复项。 • drop：传入写入中的匹配记录将被删除，其余记录将被摄取。...例如，如果在 t0 到 t2 的增量查询范围内，在 t1 时刻检测到间隙，则查询将仅显示 t0 到 t1 之间的结果，而不会失败。...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。...以下是有关如何使用此函数的语法和一些示例。...值得注意的是，此功能仍处于实验阶段，并且存在一些限制。有关更多详细信息以及有兴趣做出贡献，请参阅 HUDI-6568。

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    Thoughtworks第26期技术雷达——平台象限

    Orbs 是可重复使用的代码片段，可用来自动化重复的流程，进而加快项目的配置，并使其易于与第三方工具集成。...但是，它仍存在一些缺点，例如无法重新触发工作流的单个作业。...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。...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。...Cloudflare Pages 当 Cloudflare Workers 发布的时候，我们着重介绍它是一个面向边缘计算的早期函数即服务（FaaS）方案，实现方案十分有趣。

    3.3K50

    使用Tensorflow和公共数据集构建预测和应用问题标签的GitHub应用程序

    使用JSON_EXTRACT函数来获取需要的数据。以下是如何从问题有效负载中提取数据的示例： ?...最后特别注意去除重复问题。解决了以下类型的重复： 同一个回购中同一标题的问题。 无论标题如何，在其正文中具有相同内容的问题。...通过仅考虑前75％的字符以及在问题正文中持续75％的字符来删除进一步的重复。 使用此链接查看用于对问题进行分类和重复数据删除问题的SQL查询。...评估模型 下面是一个混淆矩阵，显示了模型在三个类别的测试集上的准确性。该模型确实难以对问题进行分类，但在区分错误和功能方面做得相当不错。 ?...如果是数据科学家，本课程是一项非常好的时间投入，因为这将允许以轻量级方式为数据产品构建界面。学习了这门课程，并对此印象深刻。 将它作为练习让读者浏览GitHub存储库中的其余部分代码。

    4K10

    拿起Python，防御特朗普的Twitter！

    最后，在第9行中，我们循环遍历tweet_words：也就是说，我们逐个遍历tweet_words项，将其存储在w中，然后在第10行和第11行处理w。...这段代码的另一个改进是它的结构更好：我们尝试将代码的不同逻辑部分分离到不同的函数中。函数是用def关键字定义的，后跟着一个函数名，后面跟着圆括号中的零个或多个参数。...API的JSON响应提供了上面依赖关系解析树中显示的所有数据。它为句子中的每个标记返回一个对象（标记是一个单词或标点符号）。...幸运的是，BigQuery支持用户定义的函数（UDF），它允许你编写JavaScript函数来解析表中的数据。...下面是一个饼状图，显示了我们收集到的推文中的前10个标签（小写字母以消除重复）： ? 为了创建表情包标签云，我们从表情包查询中下载了JSON： ?

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    谷歌BigQuery ML VS StreamingPro MLSQL

    在MLSQL里，则需要分两步： 先注册模型，这样就能得到一个函数（pa_lr_predict），名字你自己定义。 register LogisticRegressor....除了算法以外 “数据处理模型”以及SQL函数 值得一提的是，MLSQL提供了非常多的“数据处理模型”以及SQL函数。...log and `kafkaParam.bootstrap.servers`="${kafkaDomain}" and `kafkaParam.topic`="test" and `kafkaParam.group_id...总结 BigQuery ML只是Google BigQuery服务的一部分。所以其实和其对比还有失偏颇。...MLSQL还提供了大量使用的“数据处理模型”和SQL函数,这些无论对于训练还是预测都有非常大的帮助，可以使得数据预处理逻辑在训练和预测时得到复用，基本无需额外开发，实现端到端的部署，减少企业成本。

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    一顿操作猛如虎，涨跌全看特朗普！

    我们可以使用len函数计算列表中的项数。在第4行和第5行中，我们打印前面步骤的结果。注意第5行中的str函数。...为什么在那里最后，在第9行中，我们循环遍历tweet_words：也就是说，我们逐个遍历tweet_words项，将其存储在w中，然后在第10行和第11行处理w。...引理是单词的根形式，如果要计算单词出现的次数并希望合并重复的单词，这是非常有用的（请注意，“releases” is “release”)。...幸运的是，BigQuery支持用户定义的函数（UDF），它允许你编写JavaScript函数来解析表中的数据。...下面是一个饼状图，显示了我们收集到的推文中的前10个标签（小写字母以消除重复）： 为了创建表情包标签云，我们从表情包查询中下载了JSON： 使用这个方便的JavaScript库生成word云。

    5.4K40

    Dbt基本概念与快速入门

    DBT通过构建模型的顺序来确保每个模型都在其依赖项之后执行。Jinja模板：DBT使用 Jinja 模板引擎来动态生成SQL查询。你可以在SQL文件中使用Jinja语法，如条件语句、循环等。...安装DBT（以BigQuery为例）：pip install dbt-bigquery 对于其他数据库（如Snowflake、Redshift等），只需安装相应的DBT适配器，如：pip install...下面是一个连接 BigQuery 的示例：my_project: target: dev outputs: dev: type: bigquery method: service-account...测试数据质量在模型上编写测试（例如，检查数据是否唯一），然后运行测试：-- tests/my_model_test.sqlSELECT idFROM {{ ref('my_model') }}GROUP...它让数据工程师能够轻松编写、管理和测试SQL转换模型，并确保数据转换的可重复性、可测试性和文档化。通过快速入门，数据团队可以迅速搭建起一个高效的ETL数据管道，并确保数据的质量和一致性。

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    数据开发治理平台如何“省”到极致？腾讯云 WeData 给出答案

    Cloud Composer 自动扩缩容 WeData 实测夜间空闲缩容率>90% 数据质量成本 内置质量规则+异常阻断，避免下游重复计算...需订阅 DataWorks 质量模块 需 Glue DataBrew 需额外购买 DGC 质量中心 需 BigQuery...DLP WeData 质量规则与调度深度集成，无额外计费项 最新活动（官网 2025.08） 新客首月 1 元试用；资源包 7 折；DLC 计算 9.9...按秒级计费，夜间空闲自动缩容到 0，官方数据显示平均节省 42% 计算成本。 存储冷热分层+小文件合并 通过数据地图一键配置 COS 生命周期：热数据 7 天转低频、30 天归档。...结语 在“降本”成为企业生存底线的 2025 年，腾讯云 WeData 通过 Serverless 弹性、冷热分层、质量左移三大组合拳，把“省钱”做成了一项开箱即用的云服务功能。

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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...不过 Bigquery 也存在着一些问题： 数据没有经过压缩，存储费用过高，特别是我们需要存储将近 20 条区块链的原始数据； 并发能力不足：Bigquery 同时运行的 Query 只有 100 条...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。...join 另一个 50 GB 的 table2 并做复杂业务计算case2: 大单表做 distinct 查询测试用的 sql ： select distinct(address) from table group...通过在 Footprint 的业务抽象之上建立/查询指标，分析师或开发人员可以节省80% 的重复性数据处理工作的时间，并专注于有意义的指标，研究和基于其业务的产品解决方案。

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