确定应用程序类型 在 Citus 集群上运行高效查询要求数据在机器之间正确分布.这因应用程序类型及其查询模式而异. 大致上有两种应用程序在 Citus 上运行良好.数据建模的第一步是确定哪些应用程序类型更接近您的应用程序. 概览 多租户应用 实时应用 有时 schema 中有几十个或数百个表 表数量少 一次与一个租户(公司/商店)相关的查询 具有聚合的相对简单的分析查询 用于服务 Web 客户端的 OLTP 工作负载 摄取大量几乎不可变的数据 为每个租户分析查询提供服务的 OLAP 工作负载 通

Greenplum是关系型的分布式数据库,需要存储的数据库在进入数据库时,将先进行数据分布的处理工作,讲一个表的数据平均分不到每个节点上,并为每个表指定一个分发列(distribute Column),之后根据Hash来分布数据. 本篇介绍查询某模式下所有表的分布键信息,适用于: 排查是否有分布键创建不合理的表,如果分布键是重复率比较高的字段会造成数据分布不均匀,存储过于倾斜. 排查经常做表关联的表是否是相同分布键,这样会提高执行效率. 具体sql如下: SELECT     aaa.nspna

greenplum 数据分布策略 greenplum 是一个 MPP 架构的数据库,由一个 master 和多个 segment 组成(还可选配置一个 standby master),其数据会根据设置的分布策略分布到在不同的 segment 上. 在 6 版本中,gp 提供了 3 个策略:随机分布.复制分布.hash 分布. 随机分布 在创建表的时候,使用 "DISTRIBUTED RANDOMLY" 子句. 该策略会使数据随机分布到各个 segment,即使是完全一样的两行数据,也可

想看下某模式下所有表创建的分布键是否合理,查找系统表文档拼出如下sql,亲们如果有更好的sql或者意见欢迎留言! ​SELECT     aaa.nspname AS "模式名",     aaa.relname AS "表名",     aaa.table_comment AS "中文表明",     ccc.attname AS "分布键" FROM     (         SELECT             aa.

SQL语句获取数据库中的表主键,自增列,所有列   获取表主键 1:SELECT TABLE_NAME,COLUMN_NAME FROM INFORMATION_SCHEMA.KEY_COLUMN_USAGEWHERE TABLE_NAME<>'dtproperties' 2:EXEC sp_pkeys @table_name='表名' 3: select o.name as 表名,c.name as 字段名,k.colid as 字段序号,k.keyno as 索引顺序,t.name as

----选择数据库 use ythome go ----查看表是否存在 if Exists ( select * from sysobjects where name='sys_menu' and type='U' ) ----删除表 begin drop table sys_menu end go create table sys_menu ( ----Primary Key 主键约束 IDENTITY(1,1) 标示列初始值1,标示增量1 [id] int not null Primary

一.对主键的修改 主键值都会带有主键约束,当执行update操作或是其他操作的时候就会受到限制无法修改,解决的方法是:取消主键约束->删掉主键列->插入修改后的主键值. (1)取消主键约束 取消主键约束的SQL语句如下: alter table [表名] drop constraint [主键名]输入表名和主键名时不要带中括号(下同),这里值得说明的是[主键名]并不是主键所在的字段名.主键名如果没有指定系统会自动分配一个,这时就需要查询主键名,查询主键名的方法如下: --使用sql存储方式进行

log函数 从概率论和统计学角度看,Weibull Distribution是连续性的概率分布,其概率密度为: 其中,x是随机变量,λ>0是比例参数(scale parameter),k>0是形状参数(shape parameter).显然,它的累积分布函数是扩展的指数分布函数,而且,Weibull distribution与很多分布都有关系.如,当k=1,它是指数分布:k=2时,是Rayleigh distribution(瑞利分布). Weibull概率密度函数 k <1的值表示故障

1.SQL Server版本: 第一步,首先要建立与数据库的连接,方法较多,这里举个例子: http://www.cnblogs.com/netsql/archive/2010/05/17/1737548.html 第二个,打开PD15,新建一个PDM文档,然后新建一个表,如图所示: 第3步:打开T_ID列的属性设置,设置自动生成 如何设置步长呢:如下:点击自动递增列,如图所示,有一个Microsoft的列: 第4步,因为之前设置了数据库连接,这个时候点击[Database]-[Generate

应用统计学 推断统计需要样本形容总体,就要有统计量.注意必须总体是正态分布,否则统计量的分布不能得到.卡方分布和t分布只要样本大于30都近似于正态分布. t分布和F分布推导及应用(图): 总体比例是π,样本比例是p比例可用于计算患病率.近似就是均值和方差不发生改变,但是分布形式改变了,其实形状没发生改变.Eg:大样本时,二项分布近似于正态分布: 无偏性利用样本一阶矩.有效性利用样本二阶矩,可看出平均数比中位数更有效.相合性利用样本三阶矩,一般出现统计量都符合. 点估计是直接计算样本均值和方差不需

生物统计学 抽样分布:n个样本会得到n个统计量,将这n个统计量作为总体,该总体的分布即是抽样分布 根据辛钦大数定律,从一个非正态分布的总体中抽取的含量主n的样本,当n充分大时,样本平均数渐近服从正态分布.因此平均数的抽样分布对正态性的要求并不是十分严格,但方差的抽样分布,对总体的正态性的要求是十分严格的. 样本平均值的分布: 基于正态总体(两个参数都知道)的抽样分布: eg':总体n=3, 因为n=2有放回抽样,有9种可能性: n=4有放回抽样,有81种可能性 统计量与总体参数不完全一样,但是满

一.目的 1. 理解Greenplum中的数据分布策略(random 和 distribution),分析不同分布策略的优劣:2. 理解查询执行中的数据广播和数据重分布,分析在何种情况下选择哪种策略,以具体实验验证: 3.借助explain指令,分析select.join.group等常用sql语句的执行流程: 4.查看相关文档理解SQL中窗口函数的语义,分析窗口函数的执行语义,以实验验证. (复制) 二. 使用环境 主机数量:3台虚拟机,1台master单核2G内存,2台slave单核1.5G

基于PostgreSQL,总结几条常用的查询操作的优化建议,部分也适用于Oracle等数据库. 1.选择合适的分布键 分布键选择不当会导致重分布.数据分布不均等,而数据分布不均会使SQL集中在一个segment节点的执行,限制了gp整体的速度.查看某表是否分布不均: select gp_segment_id,count(*) from table_name group by gp_segment_id ; 例子如图: 2.使用分区表 按照某字段进行分区,不影响数据在数据节点上的分布,但是,仅在单

摘要:本文从基本聚集操作入手,介绍常用的SQL语法,以及一些扩展的聚集功能,同时会讲到在GaussDB(DWS)里聚集相关的一些优化思路. 本文分享自华为云社区<GaussDB(DWS) SQL进阶之SQL操作之聚集函数>,作者:两杯咖啡. 聚集操作是SQL语言中除扫描.投影.连接外的另一个常用基本操作,主要用于对海量数据进行分组,然后在组内进行统计计算的场景.在AP场景下,经常面临海量数据处理的场景,而最终用户希望通过海量数据获取汇总信息,聚集操作的使用将更加广泛.本文从基本聚集操作入手,介

分布列选择黄金法则 由于Greenplum是一个分布式的数据库,数据是分散存储在各个数据节点的,所以需要告诉Greenplum数据应该如何分布. 短板效应 当用户请求QUERY时,Greenplum会在所有的节点并行执行,所以最慢的节点会成为整个系统的瓶颈. Greenplum 支持的分布算法 : 用户可以指定 分布列(允许指定多个列) ,或者使用 随机分布 算法. 那么用户应该如何选择分布列,或者是否要使用随机分布算法呢? 总结起来,需要考虑以下几点 JOIN 当JOIN的列都是分布列时,不需

在看LDA的时候,遇到的数学公式分布有些多,因此在这里总结一下思路. 一.伯努利试验.伯努利过程与伯努利分布 先说一下什么是伯努利试验: 维基百科伯努利试验中: 伯努利试验(Bernoulli trial)是只有两种可能结果的单次随机试验. 即:对于一个随机变量而言,P(X=1)=p以及P(X=0)=1-p.一般用抛硬币来举例.另外,此处也描述了伯努利过程: 一个伯努利过程(Bernoulli process)是由重复出现独立但是相同分布的伯努利试验组成,例如抛硬币十次. 维基百科中,伯努利过程

伯努利实验: 如果无穷随机变量序列  是独立同分布(i．i．d．)的,而且每个随机变量  都服从参数为p的伯努利分布,那么随机变量  就形成参数为p的一系列伯努利试验.同样,如果n个随机变量  独立同分布,并且都服从参数为p的伯努利分布,则随机变量  形成参数为p的n重伯努利试验. 伯努利试验是只有两种可能结果的单次随机试验. 如果试验E是一个伯努利试验,将E独立重复地进行n次,则称这一串重复的独立试验为n重伯努利试验. 一.伯努利分布: 伯努利分布亦称“零一分布”.“两点分布”.称随机变量X有

注意,本篇内容根据我老师布置的数据分析作业展开.请勿抄袭,后果自负! 前情提要 编写这篇文章是为了记录自己是如何分析地震数据集,使用模块,克服一系列 \(bug\) 的过程.如果你是 \(python\) 小白,那么这篇文章很适合你.如果你初入数据分析,那么恭喜你,你发现了"宝藏".阅读栏目时建议不

http://cos.name/2013/01/lda-math-beta-dirichlet/#more-6953 2. 认识Beta/Dirichlet分布2.1 魔鬼的游戏—认识Beta 分布 统计学就是猜测上帝的游戏,当然我们不总是有机会猜测上帝,运气不好的时候就得揣度魔鬼的心思.有一天你被魔鬼撒旦抓走了,撒旦说:“你们人类很聪明,而我是很仁慈的,和你玩一个游戏,赢了就可以走,否则把灵魂出卖给我.游戏的规则很简单,我有一个魔盒,上面有一个按钮,你每按一下按钮,就均匀的输出一个[0,1]之

基础分析概述 几个基础分析思路: 分布分析 对比分析 统计分析 帕累托分析 正态性检测 相关性分析 分布分析 分布分析是研究数据的分布特征和分布类型,分定量数据.定性数据区分基本统计量. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline #读取数据 data = pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\python数