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[链接]任务背景 国际大环境就不用多说了。 对于数据库类的关键业务，全国产技术（国产 CPU+ 国产数据库）和国外主流技术在性能上相比还有不小的差距，经常需要借助分布式技术使用数倍的硬件才能获 ..
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[链接]数据库语言的目标 要说清这个目标，先要理解数据库是做什么的。 数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是 ..
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什么样的代码算低？ 低代码这个词这两年热闹起来，冒出一堆创业团队搞这东西。以前只知道代码有长短，现在才知道代码还有高低。 所谓低代码，直观来讲，就是让代码写起来更简单。完成同样的任务时，代码量 ..
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发明 SQL 的初衷之一显然是为了降低人们实施数据查询计算的难度。SQL 中用了不少类英语的词汇和语法，这是希望非技术人员也能掌握。确实，简单的 SQL 可以当作英语阅读，即使没有程序设计经验 ..
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[链接]概念与语法 先从[链接]开始。 第 1-4 章介绍基本的程序逻辑，这部分主要面向没有编程经验的初学者，专业程序员可以用十几分钟时间迅速过一遍，了解 SPL 编程的基本风格和语法，需要注 ..
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前几天听说 OceanBase 打榜了 TPCH 的第一名，之后又看到这样一个测试报告[链接]。 先点评一下这个测试报告： 1. 坦白地说，这个测试还不太专业，并不能比出分布式大数据计算的关键 ..
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【摘要】 一般的报表工具或 BI 系统都是怎么实现大清单报表的呢？ •数据全部读出，直接报表呈现 •游标方式逐步读入呈现 •使用数据库的分页机制按页读出 传统模式实现问题： 1）全量读模式，全 ..
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【摘要】 ETL 常常做成 ELT 甚至 LET！ 这样做带来的恶果是：1）数据库臃肿、负担重，数据管理混乱；2）性能低下，时间成本高（ 数据库写入很慢），影响 ETL 窗口时间。 解决方案: ..
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【摘要】 日常数据处理中经常会发生一些临时数据计算需求。这种临时性计算具有相当的普遍性。那么，我们是用什么方法来处理这种具有普遍性的临时计算需求呢？ 去乾学院看个究竟吧！ ${article} ..
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【摘要】 传统关系型数据仓库的问题包括：成本高、计算封闭、性能差、管理难。那么，关系数据仓库问题多，为什么还要用呢？为什么不直接使用文件系统存储？我们为什么需要一种文件型数据仓库 / 集市！！ ..
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【摘要】 存在问题：跨库的数据汇总运算开发复杂、效率低。 产生的原因：单库的大表数据量巨大，条件限制又不能做分布式数据库，而大多数应用程序都严重依赖数据库的计算能力，但是跨库时数据库的计算能力 ..
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【摘要】 关键词：集算器、SPL、数据脱敏、报表 1）、数据脱敏是“指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。在涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据的情况下，在 ..
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【摘要】 许多程序员都头疼测试数据的模拟，一个是要逼真，另一个需要数据量，不逼真往往导致一些 bug 测不出来，数据量不够则无法发现性能问题，这篇文章给出了很好的解决办法。 1）、应用系统或软 ..
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【摘要】 存在问题：BI 系统后台计算由中央分布式数据仓库（MPP）实现，性能不佳，导致交互式多维分析响应迟钝。 产生的原因：中央数据仓库上挂数十个应用，计算负担太重！ 解决方案：数据前置计算 ..
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Parquet 和 ORC 都是 hadoop 中用于存储数据的列式存储格式, hadoop 提供了 Java API 读写它们的文件，集算器把实现读取文件的 JAVA 代码做了封装，形成更易 ..
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1 、前言 大数据技术催生了一些列式存储格式，合适的存储方案是高性能计算的基础。本文主要从应用角度上对比三种开源的列存文件：esProc 组表、ORC 和 Parquet 在数据压缩和读取方面 ..
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1. 前 言 在 snowflake 云环境下，用户可搭建集算器 SPL 应用程序包开发环境、生成 App 安装包。用户安装 App 后，通过 SPL 函数接口调用集算器进行数据运算，将计算结 ..
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【摘要】 作为 client 端的 python 通过服务端的 jdbc 接口调用 SPL 脚本，非常容易实现 pyth ..
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【摘要】 集算器 SPL 支持抓取网页数据，根据抓取定义规则，可将网页数据下载到在本地进行统计分析。具体定义规则要求、使 ..
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【摘要】 集算器 SPL 集成了对 python 程序的调用，也提供对建模算法接口支持。具体开发要求、使用详细情况，请前 ..
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