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列式存储是提高数据分析计算性能的重要手段。如果数据表的总列数很多而计算涉及的列很少，采用列存就只读取需要的列即可，能够减少硬盘访问量，提高性能。而且，同一列数据...
在数据江湖中，Excel 数据分析师们就像一群手握“倚天剑”的侠客，凭借着 Excel 的强大交互性和简便操作，在数据的世界里快意恩仇，行侠仗义。然而，江湖上却...
对于数据分析，许多任务并非固定的查询，而是需要灵活的分析和判断。比如，电商数据中的用户行为分析、产品推荐、库存优化，或者金融行业的风险评估和客户分类等，都往往没...
SQL 被广泛用于数据分析，经常会被当成数据分析师的默认技能。的确，数据库环境下会写 SQL 是很方便，想查什么写句 SQL 似乎就能搞定。比如，查个用户分组销...
SQL 延用了数学上的无序集合概念，遍历集合时也不关注次序。但计算机只能一步步地执行，循环时总会有个次序，充分利用这个次序就可以方便地表达更丰富的计算需求。
关系数据库是最常见的数据存储方案，SQL自然也成为数据处理的第一选择。但随着企业级应用越来越复杂，使用SQL实现数据运算和处理也开始面临许多架构层面的严重问题。...
拥有集合化特性的程序语言能让我们用很少的语句写出针对集合的复杂运算，其中处于核心地位的是 Lambda 语法设计得是否方便，直接决定了程序语言的描述效率。
流数据源通常是动态、无界的，看起来与静态、有限的批数据源区别较大，传统的数据库技术在架构上难以直接处理流数据源，只能让位于后来者。heron\samza\sto...
Excel 和 BI 是常用的数据分析工具，很适合完成初级的数据分析任务，比如统计各月销售总额，计算各组的平均订单金额和购买频次等。但随着业务需求升级，更复杂的...
TP 太撑上 AP，这几乎是业界的通识，而且也有了多年的成功实践，这还有什么可讨论的吗？
我们知道数据仓库是晚于数据库出现的，当 TP 数据库无法满足日益增长的数据分析需要时，人们便通过架设单独的数据库把 AP 业务独立出来就形成了数据仓库（逻辑概念...
Web 上的数据接口以 restful 和 WebService 为主，格式通常是多层的 Json 和 XML。多层数据可承载更通用更丰富的信息，但结构上比传统...
数据分析师的日常离不开各种数据操作，过滤、分组、汇总、排序……，面对这些基本需求，SQL 用起来确实得心应手。比如，查个用户分组销售额、筛选一批重要客户，这样的...
这这可能是交互性最强的数据分析编程 ，是最适合探索式数据分析的工具 ，是Excel数据分析师最友好的编程 ，最适合解决SQL数据分析痛点的编程
Hibernate,Mybatis 以及新兴的 JOOQ 等 ORM 技术能够方便地将数据库表映射成 Java 对象，并提供自动读写能力。ORM 技术使得用 J...
我们经常听到大数据产品宣传自己性能好，“万亿秒查”是个常见的说法，大概意思就是上万亿行数据中找出查出满足条件的数据，可以秒级返回。
作为数据中心（中间部分）处于各种应用与数据源之间，对下对接多种数据源处理分析所有数据，对上要为各个应用提供数据服务，其重要性不言而喻。数据中心由于要处理的数据规...
很多小微型应用程序也需要一些数据处理和计算能力，如果集成一个数据库就显得太沉重了，这种情况下 SQLite 是一个不错的选择，它架构简单，集成方便，可持久化存储...
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