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这个答案是“否”。 的确，在数据科学方面 Python 是一个非常有力的工具。在一些培训机构的鼓吹下，似乎学会 Python 就掌握了 AI 技术，就可以用 AI 技术做预测。其实不然，Pyt ..
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当前用于数据挖掘的工具软件主要有两类，早期都是有图形化界面的商用软件，比如 SAS 和 SPSS，此类工具历史悠久，性能稳定。图形化的操作界面基本以拖拽填写为主，配合少量脚本编程，使用较为方便 ..
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JOIN 一直是数据库性能优化的老大难问题，参与 JOIN 的大表越多，性能就越差。 想让 JOIN 跑得快，关键是要对 JOIN 分类，这样可以利用各种类型的特征来实施高效的提 ..
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随着业务的发展，在数据分析（OLAP）应用中，数据库 / 数据仓库存储的数据越来越多，承担的计算任务越来越重，就会出现响应速度越来越慢的情况。仅仅依靠数据库扩容的办法解决这个问题是不可取的，一 ..
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ClickHouse（简称 CH）是最近很受关注的开源分析数据库，据说挺神的，做 OLAP 计算很快。很多被性能问题折磨的用户都有兴趣尝试一下。 CH 到底是不是真有那么神呢？我们做一些对比测 ..
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与 SQL 数据库 / 数据仓库相比，作为搜索引擎的 Elastic Search 更适用于高并发查询。比如帐户明细查询，从几千万甚至上亿条历史数据中，查找一个帐户的几条到几千条明细数据。其主 ..
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订单和明细表如下图，订单表主键是订单号（id），明细表主键是订单号（id）和产品号（productid）。订单和明细表要按照订单号关联计算，比如：按客户和订单日期分组汇总订单金额，分组字段是订 ..
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多维分析应用中，事实表会有很多维表，比如，订单表的维表如下图： [图片] 这些维表和事实表的关联运算就是 SQL 中的 JOIN，数据库技术一般采用 HASH JOIN 算法实现。这个算法每次 ..
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计算 TopN 的 SQL 语句，描述出来的算法是把数据大排序后取出前 N 名。有些数据库优化做的比较好，全集 TopN 没有做大排序，性能尚可。但对于分组后计算组内 TopN 这种更复杂的情 ..
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大数据量时，硬盘扫描和读取的时间占比很大。采用列式存储，在总列数很多而计算涉及的列很少时，只要读取需要的列即可，能够减少硬盘访问量，提高性能。事实上，很多数据仓库产品都采用了列式存储。 &nb ..
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列式存储在很多场景下都具有性能优势，也被不少数据仓库产品采用。大数据量时，硬盘扫描和读取的时间占比很大。采用列存，在总列数很多而计算涉及的列很少时，从硬盘上仅读取需要的列即可，可以减少硬盘访问 ..
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WHERE 中的 IN 是要过滤出某字段值包含在给定枚举值集合中的记录，比如：查出某几个城市的客户、某些类型的订单等等。 数据库做 IN 过滤时，要用字段值和值集合的成员作比较计算。若采用顺序 ..
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标签是指用“是否”型数据来实现某种标记，计算时要过滤出指定几个标签都为“是”的数据，再做进一步统计。比如：用标签表示客户是否为白领、是否活跃、是否注册等等，要统计“活跃”、“注册”两个标签都为 ..
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高并发帐户查询，是要在几千万甚至几亿的帐户历史数据中，快速找到某个帐户的几条到几千条明细。计算很简单，把数据查出来就可以了，关键是大并发时，响应速度要达到秒级甚至更快！ 在数据库中，用索引查找 ..
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目前市场上主流的 BI 工具主要分为几大类： 一：开源工具 主要是国外产品，以 Birt、Jasper 为代表，此类工具开源免费，但是功能较为简单，不支持国内复杂报表，而且 web 端的数据分 ..
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目前大多数报表工具都可以从文件中取数做报表，但是支持方式各有不同，这里简单列举下： 一：接口方式，报表工具一般支持 api 接口自定义数据集，自己写程序实现就行，这种方式对开发人员技术能力要求 ..
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现在的数据类型多种多样，除了常见的关系型数据库外，各种 nosql 数据库，webservices 数据源或者一些特定的业务系统，他们导出的数据多半是文件格式，比如 txt、csv 等，那么如 ..
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现在市面上常见的国外的和国内的一些 BI 工具是很难处理中国式复杂报表需求的，主要是中国式报表格式太复杂，这些 BI 工具通常是用来做数据分析，所以展示格式都相对简单，稍微复杂点的格式是无法制 ..
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这个要看具体的使用场景，比如公司内部简单用来分析下数据，那么是可以用的，按照工具中自带的一些例子改改就行，但是如果要做一些商用项目时就不是太适合，开源 BI 一般是免费产品，工具成本低，但是最 ..
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在一般项目中报表工具是能够代替 BI 的，目前用到 BI 的功能主要是用来做数据的展示，以报表和数据分析为主。 在报表需求中，国内的报表格式通常会比较复杂，像一些经常提到的中国式复杂报表，BI ..
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开源软件目前还是国外工具比较多，比如现在比较常用的 Pentaho、Superset、Jaspersoft、Spagobi、Poli 等，这里简单总结下他们的优缺点。 优点：开源软件，给开发者 ..
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一：复杂报表 BI 一般是用来做页面端的多维分析工具，分析的结果复杂点的也就是多层交叉汇总报表，而国内的需求比较复杂，对展现格式以及统计的数据都有比较高的要求，数据往往需要以复杂的报表格式呈现 ..
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完全免费开源的 BI 这个不太多，相应的开源报表工具倒是不少，但用的也不太多，个人也不太推荐这种免费的开源工具，缺点太明显，开源免费虽然工具成本低，但是相应的支持服务基本没有，遇到问题很难解决 ..
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发票类的难点在于格式上的控制，原来经常用 excel 或者单独编写程序做，现在 web 端展示要求多的话一般就采用专门的报表工具来做了，发票也可以归为单据类，从格式上来分可以有几种： 一：明细 ..
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Web 端一般来说都是以多 tab 页方式展现，每个 tab 页展示不同的数据，这个要自己通过程序去写的话每个 tab 页都要画表格然后再将多个合成一个页面，这个工作量以及开发难度都会比较大， ..
