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Firebolt：如何在十八个月内组装一个商业数据库

虽然有 ANSI SQL 这个标准在，但工业上真正使用的却是一个个的“方言”（dialect）。虽然说接口需要独立于实现，但不同的实现总会不可避免的冒出头来，影响到接口。...由于 Parser 和 Planner 的接口是 AST，而 AST 通常来说没有一个统一的标准——也即很难将从属于不同项目的 Parser 和 Planner 组合到一块。...PhysicalPlanner 需要支持对基于代价的连接调序（cost-based join reordering） PhysicalPlanner 需要支持自定义的统计信息收集和代价模型 Planner 需要支持复合数据类型...在谷歌诸多产品 BigQuery、Spanner、Dataflow、Dremel、F1 和 Procella 中被验证过 2. 项目简洁、充分测试、工业可用 1....Hyrise ：使用 C++ 开发同时支持基于规则和基于代价的计划改写代码库简单易于重构 Firebolt 参考 Calcite 的设计和概念体系对 Firebolt 做了深度改写，比如增加了复合类型支持

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云数仓 Firebolt《Assembling a Query Engine From Spare Parts》Paper 总结

主要包括：SQL 方言标准、SQL 解析器和 Planner、计算引擎、存储引擎。 Firebolt SQL 解析器在接收到用户的 SQL 查询后，会将其转换一棵抽象语法树。...1.2 SQL Parser 和 Planner选型上一节 Firebolt SQL 方言标准选择了兼容 Postgres SQL 标准，那就意味着 DDL、DML、DCL 、DQL（Select 语句...最后，Planner 需要支持复合数据类型，比如 Arrays 数据和 Row（Struct）类型。这些数据类型在数据密集型应用中，使用的非常广泛。...PeaceKeeper 使用带有输入查询和预期结果的测试文件。Firebolt已经实现了2K+Firebolt特定的SQL查询测试用例。...2.3 Postgres SQL 回归测试 Firebolt 的 SQL 方言以 Posgres SQL 为标准，所以重用 Postgres 已有测试组件是有必要的。

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Star 4.7k！高效SQL Parser！纯Python开发！自称目前最快的纯Python SQL解析器！

因为数据库类型与应用众多，我们难免会遇到不同的数据库系统之间迁移和转换 SQL 查询语句的情况。这个过程可能会因为不同数据库系统的语法差异而变得复杂和耗时。...该项目是用 Python 写的 SQL 解析器、转译器和优化器，它可以格式化 SQL 以及支持在 20 种不同方言和 SQL 之间进行转化（如 DuckDB 、 Presto 、 Spark 、 Snowflake...和 BigQuery ），可用来自定义解析器、分析查询，用编程方式构建 SQL。...语法错误会突出显示，方言不兼容可能会根据配置发出警告或引发。但是，应该注意的是，SQL 验证不是 SQLGlot 的目标，因此某些语法错误可能会被忽视。...select foo( FROM bar ~~~~ 轻松从一种方言翻译成另一种方言。

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Google BigQuery 介绍及实践指南

本文将介绍 BigQuery 的核心概念、设置过程以及如何使用 Python 编程语言与 BigQuery 交互。...支持标准 SQL，包括 JOIN 和子查询等高级功能。 4....符合多种行业标准和法规要求，如 GDPR、HIPAA 等。 6. 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。...数据类型 BigQuery 支持多种数据类型，包括基本类型（如 BOOLEAN、INT64、STRING、DATE 等）和复合类型（如 ARRAY、STRUCT）。...模式（Schema）每张表都有一个模式，定义了表中的列及其数据类型。快速入门准备工作 1.

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技术译文 | 数据库只追求性能是不够的！

他们运行的基准测试 TPC-H 和 TPC-DS 是行业标准，并且被广泛的引用。...但这些类型的差异往往会体现在利润率上。例如，从长远来看，Redshift 没有比 Snowflake 更快或更慢的根本原因。...尽管许多 SQL 方言都坚持语法一致，并且应该有“一种方法”来完成所有事情，但 Snowflake 设计者的目标是让用户键入的 SQL “正常工作”。...例如，在 Snowflake SQL 中，如果要计算两个日期之间的差异，可以使用 DATEDIFF 或 TIMEDIFF；两者都适用于任何合理的类型。您可以指定粒度，也可以不指定。...因此，如果您只是输入查询，只要可以收集意图，它就应该“正常工作”。这是分析师喜欢 Snowflake 的原因之一，因为他们不必花时间在文档中查找内容。数据并不总是采用方便查询的格式。

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hive解析json

如果输入的json字符串无效，那么返回NULL。这个函数每次只能返回一个数据项。...如果输入的json字符串无效，那么返回NULL。...以分号作为分隔符(split函数以分号作为分隔) as json) o; explode函数语法：explode(Array OR Map) 说明：explode()函数接收一个array或者map类型的数据作为输入...select array('A','B','C') ; regexp_replace函数语法: regexp_replace(string A, string B, string C) 说明：将字符串...(regexp_replace(regexp_replace(json, '\\[|\\]',''),'\\s',''),'\\}\\,\\{','\\}\\;\\{'),'\\;')) tmp1 as

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云端数据仓库的模式选型与建设

3）标准数据访问方式数据仓库支持什么语言进行查询。显然，标准SQL是对用户最为友好的方式，可显著降低用户的使用门槛。此外，诸如Python、R等高级语言，也可为用户带来更多访问的方式。...其支持PostgreSQL的方言，对有些数据类型和函数不支持。Redshift本身监控组件性能并自动恢复，其他维护工作由用户负责。日常运维工作，通过用户手工在控制台完成。...它使用标准SQL并做了适当扩展。其维护比较简单，不需要维护索引、清理数据等工作。...4.4 Google BigQuery [1567044527677004085.jpeg] BigQuery是存储与计算分离设计，利用Google的基础服务能力，存储在Collosus FS。...计费上使用按计算量收费方式（TB “processed”）使用上支持标准SQL，也支持半结构化数据类型，支持外部表。支持从Google云端加载或直接访问，也可以导入数据流。

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Data Warehouse in Cloud

标准数据访问方式数据仓库支持什么语言进行查询。显然，标准SQL是对用户最为友好的方式，可显著降低用户的使用门槛。此外，诸如Python、R等高级语言，也可为用户带来更多访问的方式。...但有些是依赖于方言，这就需要进行仔细评估。毕竟，移植的成本是笔不小的开销。灵活资源弹性能力数据仓库都是为了处理海量数据的，但其规模变化可能很大。此外，其计算资源的需求也是会随着业务而不断变化。...其支持PostgreSQL的方言，对有些数据类型和函数不支持。Redshift本身监控组件性能并自动恢复，其他维护工作由用户负责。日常运维工作，通过用户手工在控制台完成。...Google BigQuery BigQuery是存储与计算分离设计。利用Google的基础服务能力，存储在Collosus FS。工作机制是将SQL查询转换为低级指令，依次执行。...计费上使用按计算量收费方式（TB “processed”）使用上支持标准SQL，也支持半结构化数据类型，支持外部表。支持从Google云端加载或直接访问，也可以导入数据流。

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Oracle中的正则表达式(及函数)详解

POSIX 正则表达式由标准的元字符（metacharacters）所构成： '^' 匹配输入字符串的开始位置，在方括号表达式中使用，此时它表示不接受该字符集合。 '$' 匹配输入字符串的结尾位置。...regexp_substr(source_string,pattern[,position[,occurrence[,match_parameter]]]) source_string：源串，可以是常量，也可以是某个值类型为串的列...REPLACE和REGEXP_REPLACE REPLACE函数用于替换串中的某个值。...REGEXP_REPLACE是REPLACE的增强版，支持正则表达式，扩展了一些功能。...语法： regexp_replace(source_string,pattern[,replace_string[,position[,occurrence[,match_parameter]]]])

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regexp_replace()、regexp_substr()、regexp_instr()函数的用法

string类型，要替换的原始字符串。...pattern: string类型常量，要匹配的正则模式，pattern为空串时抛异常。 replace_string:string，将匹配的pattern替换成的字符串。...occurrence: bigint类型常量，必须大于等于0。大于0：表示将第几次匹配替换成replace_string。等于0：表示替换掉所有的匹配子串。其它类型或小于0抛异常。...返回值将source字符串中匹配pattern的子串替换成指定字符串后返回，当输入source, pattern, occurrence参数为NULL时返回NULL，若replace_string为NULL...示例 6 – 参数 match_type 您可以使用其他参数来确定匹配类型。可以指定诸如匹配是否区分大小写，是否包括行终止符之类的内容。

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15 年云数据库老兵：数据库圈应告别“唯性能论”

他们跑的基准测试 TPC-H 和 TPC-DS 是行业标准，而且这也是我们自己为了判断性能同时在内部运行的基准测试。...例如，BigQuery 在基准测试中表现得很差，但许多人的实际体验是，其性能表现很出色。因为 BigQuery 没有任何障碍，而且很大程度上是自动调优，所以其在人们心中的形象非常好。...但这些类型的差异通常只会影响利润；例如，从长远来看，Redshift 并不一定比 Snowflake 更快或更慢。...许多 SQL 方言都坚持语法的一致性，认为应该有“一种方法”来处理所有事情，而 Snowflake 设计师的目标是让用户输入的 SQL“有效”。...例如，在 Snowflake SQL 中，如果你想计算两个日期之间的差异，你可以使用 DATEDIFF 或 TIMEDIFF；两者都可以与任何合理的类型一起使用。你可以指定粒度，也可以不指定。

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一文学会Hive解析Json数组（好文收藏）

如果输入的json字符串无效，那么返回NULL。这个函数每次只能返回一个数据项。...如果输入的json字符串无效，那么返回NULL。...数组，仅用上面介绍的两个函数就解析不出来了，还需用到如下介绍的几个函数： explode函数语法：explode(Array OR Map) 说明：explode()函数接收一个array或者map类型的数据作为输入...函数语法: regexp_replace(string A, string B, string C) 说明：将字符串A中的符合java正则表达式B的部分替换为C。...注意，在有些情况下要使用转义字符，类似oracle中的regexp_replace函数。

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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？

高性能 SQL 访问：为数据类型和访问模式提供高性能 ANSI SQL 接口，可以提高分析师和数据科学家的工作效率。...采用挑战基础设施的变革需要克服以下采用挑战：标准化：数据用户过去曾被非标准基础设施拖累，这些基础设施要么减慢了他们的速度，要么限制了使用模式。...我们对 BigQuery 进行了为期 12 周的评估，以涵盖不同类型的用例。它在我们设定的成功标准下表现良好。下面提供了评估结果的摘要。我们将在单独的文章中介绍评估过程、成功标准和结果。...数据类型：虽然 Teradata 和兼容的 BigQuery 数据类型之间的映射很简单，但我们还要设法处理很多隐式行为。...由于我们正在逐步切换用户，因此我们必须意识到 BigQuery 中的表需要具有生产级质量。数据验证：在数据发布给数据用户之前，需要对数据进行多种类型的数据验证。

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刚发现了 Hive 超赞的解析 Json 数组的函数，分享给你~

函数运用 1. explode函数语法 explode(Array|Map) 说明 explode()函数接收一个 array 或者 map 类型的数据作为输入，然后将 array 或 map 里面的元素按照每行的形式输出...函数语法 regexp_replace(str A, str B, str C) 说明语法含义：将字符串 A 中的符合正则表达式 B 的部分替换为 C。...举例 sql语句： select regexp_replace('hello world!', '\\ |\\!', ''); 执行结果： 3....具体函数运用了解 explode 函数与 regexp_replace 函数的使用规则后，现在来完成上面数据准备中提出的解析需求。...第一步解析：json数组拆分成多行 sql语句： SELECT explode(split( regexp_replace( regexp_replace(

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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

在角色下拉框中输入并选中 BigQuery Admin，单击页面底部的完成。 3. 为服务账号创建认证密钥。 a. 在跳转到的凭据页面，单击页面下方刚创建的服务账号。 b....，创建数据集时，选择位置类型为多区域） ii....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。...连接类型：目前仅支持作为目标。访问账号（JSON）：用文本编辑器打开您在准备工作中下载的密钥文件，将其复制粘贴进该文本框中。数据集 ID：选择 BigQuery 中已有的数据集。...（输入服务账号后, 即可列出全部数据集） agent 设置：选择平台自动分配，如有多个 Agent，请手动指定可访问 Google 云服务的 Agent。 3. 单击连接测试，测试通过后单击保存。

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选择一个数据仓库平台的标准

选择完美数据仓库的标准虽然没有一个通用的“正确”答案，但对于每个特定的用例，都有更好和更差的选择。而且选择不好会导致很多损失。...为了避免陷入不合适解决方案的痛苦，我建议使用以下标准评估数据仓库平台和供应商。性能首先，让我们把云与内部问题结合起来。...可靠和专业的支持是选择DWaaS平台时要考虑的主要标准之一。在我看来，没有一家供应商真正提供足够好的SLA来解决当今对精通数据的客户的按需支持需求。...随意更改数据类型和实施新表格和索引的能力有时可能是一个漫长的过程，事先考虑到这一点可以防止未来的痛苦。在将数据注入到分析架构中时，评估要实现的方法类型非常重要。...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。这些范围从关系数据库和分析数据库到NoSQL DBMS以及Spark和Hadoop等新平台。

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「数据仓库技术」怎么选择现代数据仓库

这就是BigQuery这样的解决方案发挥作用的地方。实际上没有集群容量，因为BigQuery最多可以分配2000个插槽，这相当于Redshift中的节点。...BigQuery依赖于谷歌最新一代分布式文件系统Colossus。Colossus允许BigQuery用户无缝地扩展到几十PB的存储空间，而无需支付附加昂贵计算资源的代价。...亚马逊红移提供三种定价模式: 按需定价:无需预先承诺和成本，只需根据集群中节点的类型和数量按小时付费。这里，一个经常被忽略的重要因素是，税率确实因地区而异。这些速率包括计算和数据存储。...Snowflake提供按需定价，类似于BigQuery和Redshift Spectrum。与BigQuery不同的是，计算使用量是按秒计费的，而不是按扫描字节计费的，至少需要60秒。...标准版的存储价格从40美元/TB/月开始，其他版本的存储价格也一样。另一方面，对于计算来说，标准版的价格为每小时2.00美元，企业版为每小时4.00美元。

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BigQuery：云中的数据仓库

Hadoop的一点背景在使用Hadoop和许多相关类型的大型分布式集群系统背景下，对于任何规模的企业来说，管理数以百计（如果不是数千）的cpu，内核和磁盘都是一项严峻的系统管理挑战。...首先，它真正将大数据推入到云中，更重要的是，它将集群的系统管理（基本上是一个多租户Google超级集群）推入到云端，并将这种类型的管理工作留给擅长这类事情的人们（如Google）。...这实际上是Dremel和BigQuery擅长的，因为它为您提供了SQL功能，例如子选择(功能)，这些功能在NoSQL类型的存储引擎中通常找不到。...EffectiveDate =（SELECT EffectiveDate FROM MyTable WHERE EffectiveDate <= EffectiveDate）** 由于对子选择的性能考虑，此查询在标准...这种FCD的总体方法对于建模ERP类型的数据来说非常有用，例如，在记录有生效和终止日期(effective and termination)的情况下，以及追踪变化至关重要的情况下。

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Apache Hudi 0.11.0版本重磅发布！

数据跳过支持标准函数（以及一些常用表达式），允许您将常用标准转换应用于查询过滤器中列的原始数据。...• 支持复杂的数据类型，例如Map和Array。复杂数据类型可以嵌套在另一个组合数据类型中。 • 添加了一个基于 DFS 的 Flink Catalog，catalog标识符为hudi....Google BigQuery集成在 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...Spark 的默认索引类型从 BLOOM 更改为SIMPLE( HUDI-3091[17] )。如果您当前依赖默认BLOOM 索引类型，请相应地更新您的配置。

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一日一技：如何统计有多少人安装了 GNE?

这个时候可以使用 google-cloud-bigquery来实现。...在服务帐号名称字段中，输入一个名称。从角色列表中，选择BigQuery，在右边弹出的多选列表中选中全部与 BigQuery 有关的内容。如下图所示。...下面密钥类型选为JSON，点击“创建”，浏览器就会下载一个 JSOn 文件到你的电脑上。然后，使用 pip 安装一个名为google-cloud-bigquery的第三方库。...然后编写代码： import datetime from google.cloud import bigquery def notify(message): print(message)...client = bigquery.Client() query_job = client.query(""" SELECT COUNT(*) AS num_downloads, SUBSTR

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