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应用中的数据业务通常涉及持久化数据的访问、数据计算和流程处理。数据库中的持久化数据可以用 SQL 计算，存储过程的 loop/if 语句可以进行流程处理，JDBC（含 ODBC）可以让 SQL ..
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目标：对比Weka，Rapidminer，Ymodel的自动建模效果 数据情况：共5份数据，3份分类，2份回归 2份Kaggle经典案例，3份真实业务数据 泰坦尼克数据 分类 Kaggle 房 ..
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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，可持久化存储数据，并提供 SQL 实现计算能 ..
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一、 测试任务 TPCH 100G。 TPCH是国际标准，具体内容不再过多解释。 需要说明的是，TPCH 虽然有 22 个题，但仍然不能全面反映出被测系统对实际业务的响应性能。主要原因如下两点 ..
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使用存储过程跑批一直是常态，存储过程将 SQL 过程化可以满足相对复杂的跑批场景，同时在数据库内运行（数据不出库）性能相对较好。不过，存储过程的缺点也很多。编辑调试困难，缺乏有效的开发环境；移 ..
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结构化数据的计算处理一直以 SQL 为主。不过随着技术的不断发展，现在经常为了满足扩展性的需要而使用 Java 来处理数据。这样可以显著降低数据库与应用的耦合性（数据库仅用于存储），整体架构更 ..
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以有序集合为基础，可以延申出多种运算，最简单的是位置访问，即按下标或位置获取记录集合中的成员。与之相对的是定位运算，即按某种方式获取记录集合中成员的位置，比如字段极值所在记录的位置、符合条件的 ..
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背景 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。复杂的SQL（存储过程）很 ..
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几乎所有行业的核心数据都是结构化的，结构化数据是这个时代最重要的数据资产。那么如何利用处理好这些核心数据自然成了企业经营中的重中之重。当然，结构化数据处理技术也由来已久，SQL、Java、Py ..
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在《[链接]》中，我们对比了Python和SPL在数据读取和计算方面的性能。日常数据处理的过程中，还会有许多对数据集改写的动作，这一次我们对比一下Python和SPL在这方面的性能。 测试环境 ..
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测试环境 系统：CentOS7 虚拟机：VMWare 15.5.1build-15018445 内存：32G CPU：4 数据：1G规模的TPCH 数据读取 数据源分为两种，分别是文本文件和数 ..
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What？写在格子里的程序语言？！ 是的！你没看错，写在格子里的程序语言 SPL（Structured Process Language），专门用于结构化数据处理。 我们知道，几乎所有编程语言 ..
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Lambda 语法的主要目标是快捷方便地定义和使用临时函数，降低代码量，提高开发效率。SPL 专注于结构化数据计算领域，经常面对复杂的计算逻辑和冗长的计算代码，为了更适应具体的应用环境，SPL ..
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序号是从 1（或 0）开始依次增长的自然数，可用于数组和序列的下标、数据集和序表的行号，以及自然数字段。 SQL 对序号的支持不足，作为基础数据类型的记录集合（表）是无序的，没有天然行号，SQ ..
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封闭的传统数据仓库 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）。后续出现 ..
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现代大数据应用的结构大概是这样的： [图片] 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 ..
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本文旨在介绍如何将 git 上的开源项目 esProc 导入到 eclipse 中，为用户进行软件开发提供方便。 eclipse 通过 Git 获取 esProc 步骤 打开 eclipse， ..
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随着数据量不断增长和业务复杂度逐渐攀升，数据处理效率面临巨大挑战。最典型的表现是面向分析型场景的数据仓库性能问题越来越突出，压力大、性能低，查询时间长甚至查不出来，跑批跑不完造成生产事故等问题 ..
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概述 SPL主要是为了解决SQL的困难（复杂任务很难写且跑得慢、跨源计算难、依赖存储过程等）而设计的，其应用场景也与SQL类似，一般会配合应用程序工作，且能支持大数据，包括高性能运算和并行运算 ..
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【本篇可结合 https://c.raqsoft.com.cn/article/1699245988919 阅读】 目前网上有很多涉及 esProc SPL 的帖子，有方案介绍、测试报告、案例 ..
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有序存储是指将数据按照某些字段排序后再存储。在此基础上，我们可以实现某些高性能算法，利用数据有序的特征来降低计算复杂度，从而大幅提高计算性能。 免索引直接找 在查找计算中，我们常常要按某字段的 ..
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在电商系统中，漏斗转化分析是很重要的数据分析计算。电商的用户在系统中会进行多个操作事件，例如页面浏览、搜索、加购物车、下单、付款等。这些事件有一定的先后顺序，事件顺序越靠后，完成该事件的用户数 ..
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在统计分析应用中，从明细数据计算出来的各种指标是支撑业务的重要数据。但是，要做到快速而且灵活的多指标计算，后台数据源面临多个难题。 多指标计算的一个难题是涉及的明细数据量非常大。政府、金融、能 ..
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很多大机构都会有个中央数据仓库负责向应用提供数据服务。随着业务的发展，中央数据仓库的负载在持续增加。一方面，数仓是前端应用的数据后台，而前端应用不断增多，用户访问的并发数也不断增长。另一方面， ..
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SQL SELECT floor((year(curdate())-year(Employees.Birthday))/10) Age, sum(Orders.Amount) Amount F ..
