结果如下： 场景一：单用户执行 累计执行时长（22条SQL）：可以看到Redshift和Synapse要远好于Snowflake和BigQuery，其中Redshfit的总体执行时长最短，大概只有Snowflake...最佳性能SQL的数量：横向比较22个场景，挑选出每个场景的最佳（执行时长最短）。Redshift有13条SQL执行时间最短，Synapse有8条，Snowflake只有1条，而BigQuery没有。...最佳性能SQL的数量：同样，还是Redshift在最多场景性能表现最好，Synapse是第二，但差距已经不大了。而Snowflake和BigQuery在22个场景中没有执行时长最短的。...场景三：性价比 性价比的计算采用下面公式，执行时长是累计时长，而价格取自各厂商的官网列表价。...Snowflake和BigQuery在市场上的宣传一直都是强调其易用性和易管理性（无需DBA），这方面在本次测试中没有涉及。
在行业媒体Datamation列出的顶级公司列表中，重点介绍了可以提供顶级云计算数据仓库服务的供应商： (1)Amazon Redshift 潜在买家的价值主张。...关键价值/差异： •Redshift的主要区别在于，凭借其Spe ctrum功能，组织可以直接与AWS S3云数据存储服务中的数据存储连接，从而减少了启动所需的时间和成本。...•对于S3或现有数据湖之外的数据，Redshift可以与AWS Glue集成，AWS Glue是一种提取、转换、加载(ETL)工具，可将数据导入数据仓库。...•虽然支持Oracle自己的同名数据库，但用户还可以从其他数据库和云平台(包括Amazon Redshift)以及本地对象数据存储中迁移数据。...关键价值/差异： •关键区别在于Snowflake的列式数据库引擎功能，该功能可以处理JSON和XML等结构化和半结构化数据。
其中，从多种来源提取数据、把数据转换成可用的格式并存储在仓库中，是理解数据的关键。 此外，通过存储在仓库中的有价值的数据，你可以超越传统的分析工具，通过 SQL 查询数据获得深层次的业务洞察力。...Snowflake 将存储和计算层分离，因此乐天可以将各个业务单元的工作负载隔离到不同的仓库中，来避免其互相干扰。由此，乐天使更多的运营数据可见，提高了数据处理的效率，降低了成本。...从 T-SQL、Python 到 Scala 和 .NET，用户可以在 Azure Synapse Analytics 中使用各种语言来分析数据。...举例来说，使用 JSON 的企业可能更喜欢 Snowflake，因为后者提供对该格式的本地支持，而没有专门的数据管理员的小型组织可能会避免使用 Redshift，因为它需要定期监测和配置。...从 Redshift 和 BigQuery 到 Azure 和 Snowflake，团队可以使用各种云数据仓库，但是找到最适合自己需求的服务是一项具有挑战性的任务。
它允许动态地重新转换数据，而不需要重新摄取存储在仓库中的数据。 在这篇文章中，我们将深入探讨在选择数据仓库时需要考虑的因素。...让我们看看一些与数据集大小相关的数学: 将tb级的数据从Postgres加载到BigQuery Postgres、MySQL、MSSQL和许多其他RDBMS的最佳点是在分析中涉及到高达1TB的数据。...在一次查询中同时处理大约100TB的数据之前，Redshift的规模非常大。Redshift集群的计算能力将始终依赖于集群中的节点数，这与其他一些数据仓库选项不同。...ETL vs ELT:考虑到数据仓库的发展 Snowflake构建在Amazon S3云存储上，它的存储层保存所有不同的数据、表和查询结果。...当数据量在1TB到100TB之间时，使用现代数据仓库，如Redshift、BigQuery或Snowflake。
从纵坐标可以很明显地看出，Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server的得分远甩其他数据库。横向看，这三种数据库近几年的得分基本持平。...推荐语：《数据库高效优化》本书以大量案例为依托，系统讲解了SQL语句优化的原理、方法及技术要点，尤为注重实践，在章节中引入了大量的案例，便于学习者实践、测试，反复揣摩。...PostgreSQL数据库是功能强大的开源数据库，包含了其他商业或开源数据库的大部分功能，PostgreSQL 10版本之后还添加了很多商业数据库中没有的功能。 ?...Amazon Redshift属于关系型数据库，用于商业智能工具的大规模数据仓库服务。 ? 31-100排名情况 第31-100的排名整体涨幅不大，都是一两位地上下浮动。...官网描述Snowflake为面向结构化和半结构化数据的基于云的数据仓库服务。 “Snowflake是将基础软件的服务，从传统的To-B的销售，变成了如同快消品一般。” ?
现在，通过SNP Glue，我们可以获取所有这些数据，并使用Glue自己的CDC(更改数据捕获)——有时与SLT的增量捕获一起使用，将所有SAP数据包括不断更改的数据复制到云端的基于Snowflake的数据仓库中...Snowflake基于SQL的关键特性“弹性”(即可伸缩性)，并附带了强大的数据处理特性来覆盖ETL(提取-转换-加载)中的“T”，这对于现代集成体系结构(主要是关于ELT而不是ETL)来说很有意义，只是为了解耦数据集成和数据转换的复杂性...保留你的选择余地话虽如此，每个超大规模企业都有一个相互竞争的技术，例如redshift (AWS)、Synapse(微软)、Big Query (GC)，甚至DataBricks。...客户使用SNP Glue与基于云的数据仓库集成，选择Snowflake是因为它是一个真正的SaaS解决方案，像数据库一样理解SQL(但像Hadoop一样扩展)，并且像数据库一样快速返回数据。...我们的目标是在Snowflake上实现(并极大地改进)包括delta合并在内的数据流，即将更新的记录集成到数据仓库中。
云计算的发展 在 Redshift 诞生之前，Teradata 是这个市场的主要参与者 ，曾推出了 On-prem 。当时的初创公司拒绝 SQL，而使用 Hadoop SQL 也显得有点笨拙。...反而，企业可以在 AWS 中启动一个 Redshift 集群，为其提供大量的数据，然后再正常运行。 同样在 2012 年，我在偶然与 Snowflake 创始人共进午餐，第二天就获得了一个工作机会。...AWS 于 2016 年推出了基于 Presto 的 Athena，在 2017 年推出了 Redshift Spectrum，用户可以通过 Redshift 查询 S3 中的数据。...Redshift 本身或许并不是一棵摇钱树，但它减少了 EC2 上的流失率。 作为 CTO，我已经做云迁移的六年中，我没有考虑过这个问题。...Snowflake、Confluent 和 MongoDB（Atlas）的注册流程中问了两个问题：1. 你的云计算提供商是哪家？2. 在哪个地区？
如果您的数据位于有点不稳定的 CSV 文件中，或者您想要提出的问题很难用 SQL 表述，那么可能理想的查询优化器也无法帮助您。...当时的市场结果几乎与基准相反：Snowflake 和 BigQuery 最终的销量比 Redshift 好得多，而 Redshift 的销量比 Azure 好得多。...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。
如果你的数据在一个稍有问题的 CSV 文件中，或者你要提的问题很难用 SQL 表述，那么理想的查询优化器也将无济于事。...当时的市场结果几乎与基准测试结果相反：Snowflake 和 BigQuery 销售比 Redshift 好得多，Redshift 又比 Azure 卖的好得多。...依赖将元数据持久化到对象存储的湖仓在快速更新时会遇到困难；这是该模型的固有缺陷。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。...Snowflake 在查询编写支持方面做得非常出色。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。
您的某些数据可能以 PDF 格式的文件或 MSOffice 文档的形式驻留在 S3 或 Google-Drive 上，但在许多情况下，您的数据存储在 Snowflake、Redshift 或 Postgres...事实证明，现有的 LLM 如 OpenAI 的 GPT-4 或 Anthropic 的 Claude-2 可以很好地完成简单的文本到 SQL 任务，但在更复杂的用例中往往会失败。...这是很不幸的，尽管我真的希望文本到SQL在未来几年内会得到显着改善，并且我们将有一种很好的方式来使用分析，只需发出自然语言查询即可。...因此，在进行任何数据摄取之前，我们需要设计一个“文档构建计划”，据此我们决定如何将数据库中每个感兴趣的实体转换为要摄取的 Vectara JSON 文档。...虽然我们在这里处理的是像 Snowflake 或 Redshift 这样的数据库系统，但值得一提的是，如果您的文件驻留在 CSV 文件或任何其他行为类似于数据库中的结构化数据的格式中，则遵循“文档构建计划
回顾数据库的发展历史，在数据库商业产品这么丰富的年代，Oracle, SQL Server, DB2, MySQL等等，还有大数据产品的围追堵截 Spark/Hive/HBase, 更有集成商 Cloudera.../MapR/Amazon RedShift/GCP BigTable 这样的巨型平台，为什么会在数仓市场出现这么一匹黑马呢？...后台回复 Snowflake，可得 Snowflake论文与叶总的这份PPT 看到这幅图，如果你胆子大点，肯定会预判单体的数据库平台，将来一定会受到云数据库的冲击。...市面上，云数据库也有很多，比如 Amazon 的 redshift, Microsoft SQL DW, Google 的BigTable, Spanner，国内也有很多巨头有自己的云数据库，阿里 PolarDB...让利于他人，最终获得了这些云平台的用户。 从数据库最本质的软件逻辑来分析，一条SQL的执行路径，有这么几步：编译，调优，执行，物理访问。
许多公司错误地认为DWaaS（数据仓库即服务）在列表中应该较低，因为速度限制是由云访问造成的网络延迟造成的。这导致许多人错误地进行本地部署。...在大多数情况下，AWS Redshift排在前列，但在某些类别中，Google BigQuery或Snowflake占了上风。...Panoply进行了性能基准测试，比较了Redshift和BigQuery。我们发现，与之前没有考虑到优化的结果相反，在合理优化的情况下，Redshift在11次使用案例中的9次胜出BigQuery。...这种成本计算的复杂性在Snowflake的捆绑CPU定价解决方案中得到了一些解决，但同样，提前预见您的查询需求是一个有待解决的挑战。...通过利用Panoply的修订历史记录表，用户可以跟踪他们数据仓库中任何数据库行的每一个变化，从而使分析师可以立即使用简单的SQL查询。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一般写程序是用的都是Convert.ToInt32，为什么呢？ 1.Convert.ToInt是数据类型转换成int类型 2....有三种方法toint16,toint32,toint64 int16-数值范围：-32768 到 32767 int32-数值范围：-2,147,483,648 到 2,147,483,647...int64-数值范围：-9223372036854775808 到 9223372036854775808 3.所以，按需使用吧 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://
此实现将集成到 ✨Streamlit 应用程序中，创建一个 聊天机器人，方便提出问题并为返回的查询提供解释。...文本转 SQL 和 Vanna.ai Text-to-SQL是一款利用模型将自然语言查询转换为SQL查询的工具，旨在让用户轻松生成SQL查询并与数据库无缝交互。...数据库连接 Vanna 允许连接到多个数据库，使用户不仅可以检索 SQL 查询，还可以通过建立到各自数据库的连接来执行它们。...我们将使用 ✨Streamlit 的文本到 SQL 功能来实现 chatbot 应用程序。...快速开始 1.克隆存储库 r0mymendez / 文本转 SQL 使用 vanna-ai 和 Streamlit 进行文本转 SQL SQL Assistant：Streamlit 中的文本到
古老的大数据技术孕育了云计算，从云计算中衍生出了SaaS、PaaS等云服务，而云服务又让大数据技术在新时代获得了新生。 这里的古老不是指几百年、几千年前，而是指二十年前。...这个技术栈的构成组件不是固定的，但是它们通常包括 一个云端的数据仓库，比如 Snowflake, Redshift, BigQuery 或者 Databricks Delta Lake 一个数据集成服务...或者 Hightouch 虽然现代数据栈的概念是因为 Snowflake 而引爆的，但是 Tristan Handy 认为现代数据栈的源头应该追溯到 Redshift (2012)。...以云端数据仓库为中心：所有的数据都存储在 Snowflake、Redshift 等云端数据仓库之上，其它工具是为云端数据仓库服务的。...以 SQL 为中心的生态系统：所有工具的使用都要考虑到数据分析和业务人员，只需要使用 SQL 就可以完成所有的工作。 弹性工作负载：按照使用量付费。对于突如其来的大型任务，可以随时进行扩容。
Spark SQL中对Json支持的详细介绍 在这篇文章中，我将介绍一下Spark SQL对Json的支持，这个特性是Databricks的开发者们的努力结果，它的目的就是在Spark中使得查询和创建JSON...如果用户需要将数据集写成JSON格式的话，他们需要编写复杂的逻辑程序来转换他们的数据集到JSON格式中。如果需要读取或者查询JSON数据集，他们通常需要预先定义好数据结构并用它来转换JSON数据。...Spark SQL可以解析出JSON数据中嵌套的字段，并且允许用户直接访问这些字段，而不需要任何显示的转换操作。...JSON数据集 为了能够在Spark SQL中查询到JSON数据集，唯一需要注意的地方就是指定这些JSON数据存储的位置。...因为SchemaRDD中已经包含了相应的模式，所以Spark SQL可以自动地将该数据集转换成JSON，而不需要用户显示地指定。
SeekWell 图片来自：seekwell.io SeekWell 可以帮你编写 SQL 并将结果同步到公司内部的其他应用程序中。...作为一个分析和数据可视化工具，SeekWell 连接了数据库（如 Postgres、Snowflake、Redshift 和 MySQL）和常见的应用程序（如 Google Sheets、Excel、Slack...它使用 GPT-3 Instruct 将普通的英文转换为 SQL 请求来完成同步。...通过给出具体的指令，例如 "只响应正确的 SQL 语法"，SeekWell 帮助没有 SQL 知识的用户从数据库中获得他们需要的数据。...该工具支持 MySQL、Redshift、MS SQL Server、Postgres 和 Snowflake。SeekWell 处理 SQL 请求。 它是为谁而设计的？
其实很简单 Driver选择 Microsoft SQL Server(jTds) 即可。...JetBrains DataGrip 2021 for Mac 是一款多数据库开发管理引擎环境，支持 PostgreSQL、MySQL、Oracle Database、SQL Server、Azure、...Amazon Redshift、SQLite、DB2、H2、Sybase、Exasol、Apache Derby、MariaDB、HyperSQL、Snowflake、Cassandra、ClickHouse...、Greenplum、Apache Hive、Vertica、MongoDB等数据库，满足了不用切换多种数据库工具的麻烦。
Appsmith 是一个用于构建、部署和维护内部应用程序的开源平台。您可以构建任何东西，从简单的 CRUD 应用程序、管理面板、仪表板到自定义业务应用程序和复杂的多步骤工作流程。...，将表格、图表、表单等常见元素直接拖入应用程序，包括文本、表单、输入、按钮、表格、图像、复选框、开关、单选按钮、日期选择器、下拉列表、文件选择器、容器、地图、模式、富文本编辑器、选项卡和视频等。...支持的数据库和服务 PostgresSQL MongoDB MySQL Elasticsearch DynamoDB Redis Microsoft SQL Server Firestore Redshift...S3 Snowflake ArangoDB SMTP 如何构建自己的应用程序？...使用 45 多个预构建的、可自定义的小部件，包括表格、图表、列表、模式、表单等 连接到您的数据 使用我们的连接器连接到您的数据：数据库（PostgresQL、MongoDB、Amazon S3 等）、
存储和计算进一步分离 我印象中最早的存储-计算分离的尝试是 Snowflake，Snowflake 团队在 2016 年发表的论文《The Snowflake Elastic Data Warehouse...从最近 AWS 推出的 RedShift 冷热分离架构来看，AWS 也承认 Snowflake 这个搞法是先进生产力的发展方向。另外这几年关注数据库的朋友不可能不注意到 Aurora。...不同于 Snowflake，Aurora 应该是第一个将存储-计算分离的思想用在 OLTP 数据库中的产品，并大放异彩。...，没有必要非去用 Redshift。...SQL 是一个非常棒的语言，它只描述了用户的意图，而且完全与实现无关，对于数据库来说，其实可以在 SQL 层的后面来进行切分，在 TiDB 中，我们引入 TiFlash 就是一个很好的例子。
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