Clickhouse SQL:将数据从长格式重塑为宽格式 - 腾讯云开发者社区

前言使用sql代码作分析的时候，几次遇到需要将长格式数据转换成宽格式数据，一般使用left join或者case when实现，代码看起来冗长，探索一下，可以使用更简单的方式实现长格式数据转换成宽格式数据...长宽格式数据举个栗子 ? 宽格式数据：每个变量单独成一列为宽格式数据，例如变量name、age等。长格式数据：长数据中变量的ID没有单独列成一列，而是整合在同一列。...需求描述某电商数据库中存在一张客户信息表user_info，记录着客户属性数据和消费数据，需要将左边长格式数据转化成右边宽格式数据。 ? 需求实现做以下说明 ?...需求实现思路步骤一：将客户信息转化成map格式的数据u001 {"age":"25","education":"master","first_buytime":"2018/1/3","name":"...总结长格式数据转换成宽格式数据，首先将数据转化成map格式数据，然后使用列名['key']得到每一个key的value。当然，也可以使用case when函数实现以及left join函数实现。

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深入Python数据分析：数据由长格式变为宽格式

pivot pandas使用版本0.22 melt()的逆操作在Pandas中对应为 pivot()，它也是一个设计上的顶层函数，工程位置如下： Pandas | pivot() 它能变形长格式表为宽格式...主要参数： index 指明哪个列变为新DataFrame的index，注意是哪个，而不是哪些； columns 指明哪个列变为columns； values 指明哪些列变为新DataFrame的数据域...明显地，列变宽了，变为宽格式了。 ? 如果只想获取某一个系列，比如baz系列，执行如下操作： ? 图2变化为如下： ?...如上，[one,A] 取值为1或2，不唯一。因此，调用如下操作，会报异常。 ? 异常如下， ? 总结以上就是pivot使用细节，注意到pivot函数是没有聚合功能的。...虽然只是一个简单的函数，但是却能够快速地对数据进行强大的分析。要想用透，需要多思考，尽量应用到实际场景中。

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shell 自动导出数据库，将导出的格式为：数据库名+时间.sql

/bin/bash # databases out save # developer : eisc.cn # 开发：小绿叶技术博客；功能：shell 自动导出数据库，将导出的格式为：数据库名+时间..." ; echo "" $sql > $dir/$i-$formatdate.sql # mysqldump 不支持有变量的数据库，因此赋值为字符串...1 才进行导出数据，由于受到 NoOutDatabases 不导出影响，会被定义为 0....最后再次将状态更新为正常 1 # 注意： shell if 判断的时候需要在变量和值加双引号，否则异常 done echo "数据库导出保存目录： $dir 将目录...一个数据库保留一个sql 文件。列出该目录的文件，如下：" ; ls $DestDir read -p "是否将文件放置在该目录？

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PHP如何将数据库查询结果输出为json格式

PHP如何将数据库查询结果输出为json格式近期做接口的时候需要做到一个操作，将数据库查询结果输出为json格式方便程序调用。...可将其封装成专门将数据转换成json格式的接口第一种方法 <?...php //此处前面省略连接数据库 //默认下方的$con为连接数据库的操作 //可将其封装成专门将数据转换成json格式的接口 //吃猫的鱼www.fish9.cn $sql = "SELECT...} array_push($jarr,$rows); } //此时的$jarr变量为数组，但是还不是json格式 echo json_encode($jarr);//将数组进行json...php //此处前面省略连接数据库 $sql = "SELECT * FROM brands"; $result = mysqli_query($con,$sql); if (!

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如何将PCM格式的原始音频采样数据编码为MP3格式或AAC格式的音频文件？

以packed格式保存的采样数据，各声道间按照采样值交替存储；以planar格式保存的采样数据，各个采样值按照不同声道连续存储　　　　下面以8bit为例展示planar和packed格式是如何保存音频采样数据的...0 右声道0 左声道1 右声道1 左声道2 右声道2 左声道3 右声道3 planar: 左声道0 左声道1 左声道2 左声道3 右声道0 右声道1 右声道2 右声道3 　　2.读取PCM音频采样数据...　　　　由于我们代码里设置了采样格式为fltp，即planar格式，而输入的PCM音频采样数据是packed格式的，因此我们需要将packed格式转化为planar格式进行保存： //io_data.cpp...fread(frame->data[ch]+i*data_size,1,data_size,input_file); } } return 0; } 　　3.编码音频采样数据...->dtspts<<", "<<endl; write_pkt_to_file(pkt); } return 0; } 　　4.写出码流数据

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测试使用navicat工具将MySQL格式SQL文件导入到MogDB数据库

或者使用数据传输功能将这些对象的定义和数据导出成PG格式的SQL语句，再导入到MogDB数据库中。...操作方法 Part 1:将mysql格式SQL文件（mysql.sql）导入到mysql的test数据库: mysql.sql 文件内容： CREATE TABLE `mysql` ( `ID` int...文件：选择mysql.sql文件位置，并点击开始：导入成功后，点击关闭：查询test数据库下已成功创建表mysql： Part 2:从mysql的test数据库导入到MogDB数据库方法一...选择要传输的数据库对象，点击下一步：确认无误后，点击开始: 传输完成后点击关闭： SQL文件中的对象成功导入到MogDB数据库：方法二：将导入到test数据库的数据库对象导出为PostgreSQL...格式的SQL文件export.sql，再将export.sql文件导入到mogdb的mys1数据库。

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画像平台人群创建方式-规则人群创建

规则圈选的实现依赖画像宽表数据或者BitMap数据，其实现逻辑如图5-12所示。...画像宽表进行人群筛选，其实现逻辑是将人群圈选条件转变为SQL语句，借助ClickHouse引擎查询出所有满足条件的UserId并构建人群；当ClickHouse执行异常时会再次兜底从Hive表中筛选用户...其中代码重点是将字符串格式的数据转换为RoaringBitMap，并通过其自带的and函数进行交集计算。...目前ClickHouse支持将数组封装为BitMap格式的数据，这样可以在ClickHouse内部实现UserId的聚合，从而降低传输UserId的带宽消耗。...语句，基于Hive表进行人群圈选的SQL语句示例如下所示，SQL执行后人群结果数据将直接存储到人群结果Hive表中。

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R语言之数据框的合并

数据框的长宽格式的转换基本包里的函数 reshape( ) 可以对数据进行长宽格式之间的转换。下面以 datasets 包里的数据集 Indometh 为例进行说明。...该资料是长格式，下面将其转换为宽格式。...direction：这是一个字符串，表示重塑的方向。在这种情况下，"wide"表示要将数据从长格式重塑为宽格式。...我们还可以将宽格式数据 wide 重新转换为长格式： long <- reshape(wide, idvar = "Subject", varying = list(2:12), v.names...tidyr 包以一种比较简洁统一的格式实现数据长宽格式的转换，其中，函数 pivot_wider( ) 用于把长格式数据转换为宽格式，而函数 pivot_longer( ) 用于把宽格式数据转换为长格式

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从 Clickhouse 到 Snowflake： MPP 查询层

因此，我们希望以Clickhouse为基础，借鉴Snowflake的设计思路，打造一款高性能的云原生OLAP数仓，为用户提供多数据源、多场景下的一站式数据分析平台。...，用户一般需要使用大宽表；复杂的聚合容易OOM；缺少查询优化器的支持，用户需要手动调优；兼容性不好，对SQL标准兼容弱，缺少一些常见的SQL 语法支持，比如没有SQL 相关子查询，这样很多现有工具不能直接使用...而业界典型高性能查询引擎使用的MPP计算框架是一个多阶段的执行框架，一条复杂的SQL 语句被拆解为多个计算算子，每个计算算子可以分布到多个计算节点上并行完成，计算节点之间通过RPC 完成数据交换，并以Pipeline...具备MPP 执行的能力，但是从调研分析看，这种方式有以下缺陷：数据传输开销大，Clickhouse作为存储层与查询层在两个服务进程中（非混部场景中，在两台机器上），数据的传输需要序列化和反序列化，跨网络或者单机多进程之间传输...在同一个进程内，不需要序列化传输数据； MPP 计算层也是用Block作为内存数据格式，与存储层之间的数据交换不需要内存拷贝，进一步减少开销。

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ByteHouse 如何将 OLAP 性能提升百倍？

ByteHouse性能优化：复杂查询、宽表查询 ByteHouse来源于ClickHouse，但又基于字节跳动内部实践场景经验，进行了一系列升级。在性能层面，主要复杂查询以及宽表查询两方面进行优化。...宽表查询优化项针对社区ClickHouse典型宽表场景，ByteHouse做了全局字典、Zero copy以及Uncompress Cache优化。...首先，全局字典主要功能是通过全局字典编码的方式将变长的字符串转化为电长的数值。...读链路里面存在两种格式，一种是列存的格式，一种是行存的格式。 ByteHouse为列存的格式的底层做了一层 bucket cache，在多线程访问mark 数据时能有效减少锁竞争。...结语不仅仅是技术层面的性能提升，ByteHouse在实时数仓、复杂查询、宽表查询、人群圈选、行为分析等八大场景中，也将高性能落地。

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15个基本且常用Pandas代码片段

Pandas提供了强大的数据操作和分析功能，是数据科学的日常基本工具。在本文中，我们将介绍最常用的15个Pandas代码片段。这些片段将帮助简化数据分析任务，从数据集中提取有价值的见解。...# Converting a column to DateTime df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) 9、数据重塑 pandas.melt() 是用于将宽格式...（wide format）的数据表格转换为长格式（long format）。...下面是一个示例，演示如何使用 melt() 函数将宽格式数据转换为长格式，假设有以下的宽格式数据表格 df： ID Name Math English History 0 1...Bob 78 92 76 2 3 John 88 79 90 我们要将 Math、English 和 History 列"融化"为一个长格式数据表格

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开源大数据OLAP引擎最佳实践

在存储层的JindoFS提供了以OSS为基底的Hadoop接口，不但节约了成本，而且提升了整体的扩展性。数据湖格式有效解决了数据统一管理的难题。...03 ClickHouse介绍 ClickHouse是面向联机分析处理（OLAP）的开源分析引擎。最初由俄罗斯第一搜索引擎Yandex开发，于2016年开源，开发语言为C++。...除此之外，它支持向量化的查询，完善的SQL以及实时的数据更新，查询速度可以达到亚秒级的响应。那么ClickHouse的查询速度为什么会这么快呢？...基于Orca论文，将表达式重写、表达式复用。用公共谓词提取、谓词推导。将子查询改写，调整Join顺序、让Join算法自动选择。成功的将SQL语句转化为一个可执行Plan。...我们将宽表查询落入CK和Ad-hoc查询，将明细表落入StarRocks，实现了复杂Ad-hoc查询，报表分析，物化视图点查能力。让数据仓库的运维变得简单高效。

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ClickHouse 在什么场景下才管用？

很多用户碰到数据库运算性能问题时，也会考虑转向求助于 ClickHouse 解决ClickHouse 确实是有过人之处，它的列式宽表速度很快，估计是压缩做得非常好。然而，除此之外，再无长处。...严格地说，SPL 并不是一个分析型数据库，不过它提供了高性能的存储格式（列存、压缩等）和相应的算法类库，可以完全取代分析型数据库的计算功能。...和市场上其它与 ClickHouse 竞争的数据库产品不同，SPL 没有再使用 SQL 语法，而是采用了更简洁的 SPL。这样才能克服 SQL 的缺陷，实现 SQL 难以甚至无法实现的高性能算法。...而继续采用 SQL 体系的数据库，即便在某些局部能超越 ClickHouse，但仍然会受到 SQL 的局限，无法充分利用硬件资源跑出最好的性能。...不过，大多数情况下采用宽表是为了规避低速的关联运算（以更大的存储量和更复杂的数据准备换取不做关联），而 SPL 特有的关联优化方案能够跑出比 ClickHouse 宽表更快的速度，没有必要再生成宽表了

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人群创建的基础：画像标签BitMap

使用画像宽表圈人的逻辑是从明细数据中找到满足条件的用户并最终构建人群，而使用BitMap进行圈人会对用户进行预聚合，在人群圈选时直接使用聚合后的结果进行计算。...首先基于标签明细数据聚合生成标签值BitMap数据，其执行结果会存储在Hive表中；其次将已经生成的标签值BitMap的Hive表数据写入到ClickHouse表中，该操作可以提高后续查询BitMap的效率...；最后在人群创建过程中从数据表中查询出BitMap并计算出人群数据。...从ClickHouse中读取到string类型的bitmap数据，借助bytesToBitMap函数可以实现string到RoaringBitMap的转换。...Hive表数据生成BitMap 的SQL代码如下所示，通过引入工具包并调用其中的to_bitmap函数将gender下的所有UserId转换为binary格式，并将数据并写入Hive数据表中。

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ClickHouse 在什么场景下才管用？

我们继续用这套 TCPH 数据生成一个多列的宽表，再做 ClickHouse 最为擅长的多维分析计算，结果如下（时间单位：秒），完整测试报告见 SPL 计算性能系列测试：关联表及宽表。...严格地说，esProc 并不是一个分析型数据库，不过它提供了高性能的存储格式（列存、压缩等）和相应的算法类库，可以完全取代分析型数据库的计算功能。...和市场上其它与 ClickHouse 竞争的数据库产品不同，esProc 没有再使用 SQL 语法，而是采用了更简洁的 SPL。...而继续采用 SQL 体系的数据库，即便在某些局部能超越 ClickHouse，但仍然会受到 SQL 的局限，无法充分利用硬件资源跑出最好的性能。...不过，大多数情况下采用宽表是为了规避低速的关联运算（以更大的存储量和更复杂的数据准备换取不做关联），而 esProc SPL 特有的关联优化方案能够跑出比 ClickHouse 宽表更快的速度，没有必要再生成宽表了

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从 Clickhouse 到 Apache Doris：有赞业务场景下性能测试与迁移验证

架构灵活度差： Apache Kylin 仅在维度和指标提前设定、表结构固定的场景下能够正常运行，一旦增加维度和指标则需要新建 Cube 并重刷历史数据；Clickhouse 在宽表补数时会出现需要重新全量导入数据...图片与建表语句改写工具类似，SQL 查询语句改写能够自动将 Clickhouse 查询语句转成 Doris 查询语句，主要为了双跑进行数据准确性和稳定性验证。...最终有效查询 SQL 16 条，线上场景下查询 SQL 的具体特点如下：图片如表格所示，我们将 Doris 与 Clickhouse 16 条 SQL 查询时间对比，其中有 10 条 SQL Doris...在 Flink 中实现 UDF 将 Clickhouse 查询 SQL 转化为 Doris 查询 SQL，并由 JDBC 执行。...测试集群规模 3 FE + 16 BE，BE 单节点配置为（ 32C 128 G 7T SSD）测试结果：图片 Spark Doris Connector 格式导入的并行度为 80，单批为 100 万

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python使用pandas的常用操作

数据重塑（Data Reshaping）是指改变数据表的结构或格式，以便更好地进行数据分析和处理。...重塑数据通常包括将数据从宽格式转换为长格式，或从长格式转换为宽格式。...1. pivot 和 pivot_table pivot 方法用于将长格式数据转换为宽格式数据，类似于 Excel 中的数据透视表。...['杭州', '赣州', '赣州', '杭州'], 'Temperature': [20, 30, 45, 40] } df = pd.DataFrame(data) # 使用 pivot 将长格式数据转换为宽格式...Date', columns='City', values='Temperature', aggfunc='mean') print(pivot_table_df) 2. melt melt 方法用于将宽格式数据转换为长格式数据

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使用Pandas melt()重塑DataFrame

重塑 DataFrame 是数据科学中一项重要且必不可少的技能。在本文中，我们将探讨 Pandas Melt() 以及如何使用它进行数据处理。...日期显示为列名，它们很难执行逐日计算，例如计算每日新病例、新死亡人数和新康复人数。让我们重塑 3 个数据集并将它们合并为一个 DataFrame。...，并获取确认的日期列表 df.columns [4:] 在合并之前，我们需要使用melt() 将DataFrames 从当前的宽格式逆透视为长格式。...DataFrame 从宽格式重塑为长格式。...它非常方便，是数据预处理和探索性数据分析过程中最受欢迎的方法之一。重塑数据是数据科学中一项重要且必不可少的技能。我希望你喜欢这篇文章并学到一些新的有用的东西。

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大厂的OLAP架构啥样的？

、数据处理、数据调度全流程“烟囱式”开发，没有将共性的数据处理方法或手段沉淀，导致每个需求开发时间都长，大量重复工作。...从生成的Kylin SQL中可以看到，startDate及endDate被转换成了一个SQL中的过滤条件，dim描述的city_code转换为groupby聚合语句。...5.3 新架构改动关键 ① 统一Cube定义与管理将Cube定义和管理从Kylin中解耦到指标平台：为了兼容用户的使用习惯，指标平台设计中参考Kylin、Mondrian等Cube定义原理在指标平台及底层...③ 标准化指标开发流程构建Cube：对Druid/CK/Doris就是完成数据源(表)的导入以Druid引擎为例：构建Cube就是根据Cube中的Join关系生成临时宽表，将宽表导入Druid 这样一来...6.2 分类原则第一看架构原理，MPP或批处理第二看是否有自定义存储格式，管理自己的数据，即是否存储与计算分离首先是 SQL on Hadoop，它又可分两类： SQL on Hadoop – MPP

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从需求场景下出发实操Clickhouse

背景本着以实时数仓为目标调研了几款OLAP引擎，像Clickhouse、Kylin、Druid等，在粗略了解其架构后，并且在接受各个大厂Clickhouse实践、高性能测试报告、最近业界发展势头凶猛的熏陶与...补充一下只有在wide 的存储格式下才会每一列使用单独的存储文件，另外一种称之为compact，所有的列在同一份文件，这两种格式的控制是由写入数据量大小解决的，数据量小就是compact，那么就可以提高写入的性能了...数据模型这里所说的数据模型是指数仓里面的模型，通常会使用维度建模方式，用事实表与维表整一个大宽表这种方式，因为我们在往clickhouse里面写数据的时候就需要这种考虑，通常分为这两种方式：大宽表模型...，也就是在写入数据到clickhouse之前将数据join起来，clickhouse本身在这种单表分析下具有比较强的优势，但是宽表从另外一个层面来说也是会损失一定的数据正确性，因为维表的变更，会导致当前相同事实数据处于不同的维度...另外也可以做一些其他的查询优化，比喻说做物化视图，这种以空间换时间的方式，或者是说在查询层前面做一个缓存，将查询的Sql语句与结果缓存起来，下次相同的查询直接从缓存里面获取即可；灵活性确实很强，分布式你自己搞

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【Hive】从长格式表到宽格式表的转换

深入Python数据分析：数据由长格式变为宽格式

shell 自动导出数据库，将导出的格式为：数据库名+时间.sql

PHP如何将数据库查询结果输出为json格式

如何将PCM格式的原始音频采样数据编码为MP3格式或AAC格式的音频文件？

测试使用navicat工具将MySQL格式SQL文件导入到MogDB数据库

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ClickHouse 在什么场景下才管用？

从 Clickhouse 到 Apache Doris：有赞业务场景下性能测试与迁移验证

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