`FOREIGN KEY` 是一张表中的字段(或字段集合),它引用另一张表中的主键。具有外键的表称为子表,具有主键的表称为被引用表或父表。以下是两个表的例子:**Persons 表**```textPersonID LastName FirstName ... 要删除 `FOREIGN KEY` 约束,请使用以下 SQL:### 对于 MySQL:```sqlALTER TABLE OrdersDROP FOREIGN KEY FK_PersonOrder;```### 对于 SQL Server / Oracle / MS Access:```sqlALTER TABLE OrdersDROP ...
事实表还存储了引用的维度。事实表通常和一个 **企业的业务过程** 紧密相关,由于一个企业的业务过程数据构成了其所有数据的绝大部分,因此事实表也通常占用了数据仓库存储的绝大部分。比如对于某个超市来说,其 **销售的明细数据** 通常占其拥有数据的绝大部分且每天还在不断地累计和增长,而商品、门店、员工、设备等其他数据相对来说固定且变化不大。> **事实表的一行对应一个度量事件**事实上,每行对应的度量事件可粗可细...
第二个问题,你有纠结过 map 字段中有哪些 key 以及它的含义是什么吗?接下来要介绍的虚拟列语法可以让你不再纠结。第三个问题,你是如何复用相同的 case when 语句的,是手动复制吗?接下来要介绍的 SQL Define fun... 曝光数这两个指标定义为 int,这就会导致使用 Presto 计算时查出 int 结果,而使用 Hive 则会查出一个 double 结果。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/368a2d384...
两个备受关注的方案是 Apache Hudi 和 Apache Iceberg。- Apache Hudi 提供了 MOR(Merge-On-Read)的方式更新、加列,相比于传统的 COW 方式大大降低了特征调研导入的开销。然而 Hudi 在读取时的合并性能不太理想,涉及多种格式的转换、溢出磁盘引起额外 IO 等。此外 Hudi 不支持原生 Python API,只能通过 PySpark 的方式对于算法工程师来说不太友好。- Apache Iceberg 是一种开放的表格式,记录了一张表的元数据:包括表的 Sc...
第二个问题,你有纠结过 map 字段中有哪些 key 以及它的含义是什么吗?接下来要介绍的虚拟列语法可以让你不再纠结。第三个问题,你是如何复用相同的 case when 语句的,是手动复制吗?接下来要介绍的 SQL Define fun... 曝光数这两个指标定义为 int,这就会导致使用 Presto 计算时查出 int 结果,而使用 Hive 则会查出一个 double 结果。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/368a2d384...
两个备受关注的方案是 Apache Hudi 和 Apache Iceberg。- Apache Hudi 提供了 MOR(Merge-On-Read)的方式更新、加列,相比于传统的 COW 方式大大降低了特征调研导入的开销。然而 Hudi 在读取时的合并性能不太理想,涉及多种格式的转换、溢出磁盘引起额外 IO 等。此外 Hudi 不支持原生 Python API,只能通过 PySpark 的方式对于算法工程师来说不太友好。- Apache Iceberg 是一种开放的表格式,记录了一张表的元数据:包括表的 Sc...
一个数据库包含多张表,每张表包含多个attribute(column)。数据在C-Store里面不是根据逻辑数据类型进行物理存储的。反之大多数rowstore是直接存储物理表的,然后添加各种各样的index来加速访问,C-Store 只实现了 projections。一个 projection 与一个逻辑表T绑定,包含该逻辑表中的一个或者多个attributes。一个projection也可以包含其他表的任意数量的attributes,只要有一个外键能链接绑定的表到包含这个attribute的表。![image...
两个备受关注的方案是 Apache Hudi 和 Apache Iceberg。* Apache Hudi 提供了 MOR(Merge-On-Read)的方式更新、加列,相比于传统的 COW 方式大大降低了特征调研导入的开销。然而 Hudi 在读取时的合并性能不太理想,涉及多种格式的转换、溢出磁盘引起额外 IO 等。此外 Hudi 不支持原生 Python API,只能通过 PySpark 的方式对于算法工程师来说不太友好。* Apache Iceberg 是一种开放的表格式,记录了一张表的元数据:包括表的 Sche...
第二个主要能力是可以支持对海量数据的Insert,完全兼容Hive SQL,可以平迁传统数仓场景下的Hive任务。第三,ByteLake支持对大规模历史数据的Update和Delete,以及对新增数据的Upsert和Append能力。最后,ByteLake支持流... 比如多个任务要同时去更新同一张表,这种情况下要保证数据的正确性,同时又能保证并发性能,应该如何来做?ByteLake提供的解决方案——基于乐观锁的一个并发控制。 针对多任务写同一个表的场景,ByteLake可以...
本文汇总云数据库 veDB MySQL 版的 API 接口中使用的数据结构定义详情。 AccountObject账号列表信息。被 DescribeDBAccounts 接口引用。 名称 类型 示例值 描述 AccountName String testuser 账号名称。 AccountTy... Deleting:删除中。 Deleted:已释放。 CreateFailed:创建失败。 Closing:关停中。 Expired:到期。 Owing:欠费中。 Resuming:恢复中。 AllowListMaintaining:白名单维护中。 CreateTime String 2022-06-21T07:54:0...
第二个主要能力是可以支持对海量数据的 Insert,完全兼容 Hive SQL,可以平迁传统数仓场景下的 Hive 任务。第三,ByteLake 支持对大规模历史数据的 Update 和 Delete,以及对新增数据的 Upsert 和 Append 能力。最后,B... 比如多个任务要同时去更新同一张表,这种情况下要保证数据的正确性,同时又能保证并发性能,应该如何来做?ByteLake 提供的解决方案——基于乐观锁的一个并发控制。针对多任务写同一个表的场景,ByteLake 可以支持多种...
把几个字段节点连接起来,每个子任务节点会和子任务节点通过从属关系的边来进行连接,字段节点和每一个表资产节点也会通过从属关系的边进行连接。本身这个任务和资产之间会有消费生产关系的边连接。 以... 第二个优化点是查询。目前字节数据血缘查询依赖Apache Atlas。在使用该血缘查询服务时,有一个很普遍的场景,就是多节点查询的场景。在影响分析的过程中,我们经常会查询一张表的全部字段血缘,会转化成查询多个节点的...
分析型数据库设计并发控制的主要原因是为了确保数据的完整性和一致性,同时提高数据库的吞吐量和响应速度。并发控制可以防止多个事务同时对同一数据进行修改,导致数据不一致的情况发生。通过合理的并发控制策略,分析... 同一时刻读写同一张表)的正确性,确保数据库的状态在并发场景下能等价于某种顺序执行的状态,事务之间互不影响。隔离性是并发控制的目标,可以有多种隔离级别的实现,ByteHouse为用户提供的是read committed(rc)隔离级...