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BigQuery，如何優(yōu)化 bigquery 查詢語(yǔ)句

來(lái)源：整理 時(shí)間：2023-09-04 22:10:04 編輯：智能門戶 手機(jī)版

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1，如何優(yōu)化 bigquery 查詢語(yǔ)句

搜一下：如何優(yōu)化 bigquery 查詢語(yǔ)句

如何優(yōu)化 bigquery 查詢語(yǔ)句

2，有誰(shuí)知道這首歌曲叫什么

bigbang http://www.yy165.net/song/216012/

有誰(shuí)知道這首歌曲叫什么

3，bigquery跟hadoop有什么區(qū)別

二者處理數(shù)據(jù)的思路是一樣的, 分布式并行處理, 某種程度上也都能完成同樣的工作. 但mpp仍是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù), 能較好支持SQL, 使用更方便 (舉例：GreenPlum) hadoop是開源平臺(tái), 本身不是數(shù)據(jù)庫(kù), 但可處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

bigquery跟hadoop有什么區(qū)別

4，韓語(yǔ)的有道詞典有哪些

》》》韓國(guó)語(yǔ)在線詞典》》： http://www.midenglish.com/default/index.php 【【【韓語(yǔ)發(fā)音字母表】】】： http://www.waiyu100.com/a/hanyu/hanyufayin/20100505/59.html發(fā)音表： http://www.indiana.edu/~koreanrs/hangul.html [[[韓語(yǔ)發(fā)音字母表]]]： http://www.korean-edu.com/lk/flmovie/bas6_1.swf [中文姓名的韓語(yǔ)翻譯]韓語(yǔ)在線詞典：http://www.chenguo.net/dic/translator.aspx?query=%E7%94%B0%E8%B7%83&bigquery=%E7%94%B0%E8%BA%8D&where=hanzi&x=16&y=23 先到以下網(wǎng)址翻譯名字。（輸入中文的話得到韓語(yǔ)姓名，豎著顯示。）http://www.chenguo.net/dic/translator.aspx如果需要發(fā)音的話可以到下面的連接里運(yùn)行韓語(yǔ)名字即可。（從上面轉(zhuǎn)換器得到的韓語(yǔ)一個(gè)字一個(gè)字拷貝過(guò)去以后轉(zhuǎn)換即可。）http://www.chenguo.net/dic/tts.aspx 韓語(yǔ)入門+提高+常用句+考級(jí)……在線學(xué)習(xí)課程：http://kr.10000study.com/?SalesID=1430

5，大數(shù)據(jù)

　　大數(shù)據(jù)是什么？為什么要使用大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)有哪些流行的工具？本文將為您解答。 　　現(xiàn)在，大數(shù)據(jù)是一個(gè)被濫用的流行詞，但是它真正的價(jià)值甚至是一個(gè)小企業(yè)都可以實(shí)現(xiàn)。 　　通過(guò)整合不同來(lái)源的數(shù)據(jù)，比如：網(wǎng)站分析、社交數(shù)據(jù)、用戶、本地?cái)?shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)可以幫助你了解的全面的情況。大數(shù)據(jù)分析正在變的越來(lái)越容易，成本越來(lái)越低，而且相比以前能更容易的加速對(duì)業(yè)務(wù)的理解。 　　大數(shù)據(jù)通常與企業(yè)商業(yè)智能（BI）和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)有共同的特點(diǎn)：高成本、高難度、高風(fēng)險(xiǎn)。 　　以前的商業(yè)智能和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的舉措是失敗的，因?yàn)樗麄冃枰ㄙM(fèi)數(shù)月甚至是數(shù)年的時(shí)間才能讓股東得到可以量化的收益。然而事實(shí)并非如此，實(shí)際上你可以在當(dāng)天就獲得真實(shí)的意圖，至少是在數(shù)周內(nèi)。 　　為什么使用大數(shù)據(jù)？ 　　數(shù)據(jù)在呈爆炸式的速度增長(zhǎng)。其中一個(gè)顯著的例子來(lái)自于我們的客戶，他們大多使用谷歌分析。當(dāng)他們分析一個(gè)長(zhǎng)時(shí)間段數(shù)據(jù)或者使用高級(jí)細(xì)分時(shí)，谷歌分析的數(shù)據(jù)開始進(jìn)行抽樣，這會(huì)使得數(shù)據(jù)的真正價(jià)值被隱藏。 　　現(xiàn)在我們的工具可以收集點(diǎn)擊級(jí)的巨量的數(shù)據(jù)，因此你可以追蹤用戶在他們?cè)L問(wèn)路徑（或者訪問(wèn)流）中的每一個(gè)點(diǎn)擊行為。另外，如果你加入一些其他的數(shù)據(jù)源，它就真正的變成了大數(shù)據(jù)。 　　更完整的解析　　大數(shù)據(jù)并不僅僅是大量的數(shù)據(jù)。它的真正意義在于根據(jù)相關(guān)的數(shù)據(jù)背景，來(lái)完成一個(gè)更加完整的報(bào)告。舉個(gè)例子，如果你把你的CRM數(shù)據(jù)加入到你網(wǎng)站的數(shù)據(jù)分析當(dāng)中，你可能就會(huì)找到你早就知道的高價(jià)值用戶群。她們是女性，住在西海岸，年齡30至45，花費(fèi)了大量的時(shí)間在購(gòu)物網(wǎng)站和互聯(lián)社區(qū)。 　　現(xiàn)在你已經(jīng)被這些知識(shí)武裝起來(lái)了，那就是如何有效的設(shè)定和獲取更多高價(jià)值的用戶。 　　類似Tableau和谷歌這樣的公司給用戶帶來(lái)了更加強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具（比如：大數(shù)據(jù)分析）。Tableau提供了一個(gè)可視化分析軟件的解決方案，每年的價(jià)格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具，他可以允許你在數(shù)分鐘內(nèi)分析你的數(shù)據(jù)，并且可以滿足任何的預(yù)算要求。 　　大數(shù)據(jù)是什么？ 　　由于大數(shù)據(jù)往往是一個(gè)混合結(jié)構(gòu)、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，因此大數(shù)據(jù)變得難以關(guān)聯(lián)、處理和管理，特別是和傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。當(dāng)談到大數(shù)據(jù)的時(shí)候，高德納公司（Gartner Group，成立于1979年，它是第一家信息技術(shù)研究和分析的公司）的分析師把它分成個(gè)3個(gè)V加以區(qū)分： 　　量級(jí)（Volume）：大量的數(shù)據(jù) 　　速率（Velocity）：高速的數(shù)據(jù)產(chǎn)出 　　多樣性（Variety）：多種類型和來(lái)源的數(shù)據(jù)。 　　正如我們所說(shuō)，大部分的企業(yè)每一天在不同的領(lǐng)域都在產(chǎn)出大量的數(shù)據(jù)。這里給出一組樣本數(shù)據(jù)的來(lái)源及類型，他們都是企業(yè)在做大數(shù)據(jù)分析時(shí)潛在的收集和聚合數(shù)據(jù)的方式： 　　網(wǎng)站分析 　　移動(dòng)分析 　　設(shè)備/傳感器數(shù)據(jù) 　　用戶數(shù)據(jù)（CRM） 　　統(tǒng)一的企業(yè)數(shù)據(jù)（ERP） 　　社交數(shù)據(jù) 　　會(huì)計(jì)系統(tǒng) 　　銷售點(diǎn)系統(tǒng) 　　銷售體系 　　消費(fèi)者數(shù)據(jù)（例如益佰利的數(shù)據(jù)、鄧氏商聯(lián)的數(shù)據(jù)或者普查數(shù)據(jù)） 　　公司內(nèi)部電子表格 　　公司內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù) 　　位置數(shù)據(jù)（空間位置、GPS定位的位置） 　　天氣數(shù)據(jù) 　　但是針對(duì)無(wú)限的數(shù)據(jù)來(lái)源，不要去做太多事情。把焦點(diǎn)放在相關(guān)的數(shù)據(jù)上，并且從小的數(shù)據(jù)開始。通常以2-3種數(shù)據(jù)源開始是一個(gè)好的建議，比如網(wǎng)站數(shù)據(jù)、消費(fèi)者數(shù)據(jù)和CRM，這些會(huì)讓你得到一些有價(jià)值的見解。在你最初進(jìn)入大數(shù)據(jù)分析之后，你可以開始添加數(shù)據(jù)源來(lái)促進(jìn)你的分析，并且公布更多的分析結(jié)果。 　　大數(shù)據(jù)的好處 　　大數(shù)據(jù)提供了一種識(shí)別和利用高價(jià)值機(jī)會(huì)的前瞻性方法。如果你想，那么大數(shù)據(jù)可以提供如下好處： 　　根據(jù)數(shù)據(jù)背景獲得更完整的情況 　　利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)做出更好的商業(yè)決策 　　降低商業(yè)風(fēng)險(xiǎn) 　　市場(chǎng)上最好的解決方案 　　開發(fā)出更好的定制化產(chǎn)品或服務(wù) 　　更好的預(yù)測(cè)客戶的需求和想法 　　迅速適應(yīng)市場(chǎng) 　　在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的趨勢(shì)和預(yù)測(cè)上更加主動(dòng) 　　建立精確的生命價(jià)值周期（LTV）、地圖和用戶類型 　　閱讀更長(zhǎng)和更復(fù)雜的屬性窗口（用于網(wǎng)站點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)） 　　對(duì)通過(guò)細(xì)分的更復(fù)雜的導(dǎo)航進(jìn)行可視化，并且改善你的轉(zhuǎn)化漏斗（用于網(wǎng)站點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)）　　（摘自：中國(guó)客戶關(guān)系網(wǎng)）

6，互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)有哪些好處多

大數(shù)據(jù)提供了一種識(shí)別和利用高價(jià)值機(jī)會(huì)的前瞻性方法。如果你想，那么大數(shù)據(jù)可以提供如下好處：　　1、根據(jù)數(shù)據(jù)背景獲得更完整的情況　　2、利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)做出更好的商業(yè)決策　　3、降低商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)　　4、市場(chǎng)上最好的解決方案　　5、開發(fā)出更好的定制化產(chǎn)品或服務(wù)　　6、更好的預(yù)測(cè)客戶的需求和想法　　7、迅速適應(yīng)市場(chǎng)　　8、在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的趨勢(shì)和預(yù)測(cè)上更加主動(dòng)　　9、建立精確的生命價(jià)值周期(LTV)、地圖和用戶類型　　10、閱讀更長(zhǎng)和更復(fù)雜的屬性窗口(用于網(wǎng)站點(diǎn)擊流數(shù)據(jù))　　11、對(duì)通過(guò)細(xì)分的更復(fù)雜的導(dǎo)航進(jìn)行可視化，并且改善你的轉(zhuǎn)化漏斗(用于網(wǎng)站點(diǎn)擊流數(shù)據(jù))　　但值得注意的是，大數(shù)據(jù)分析并不適合所有人。如果你沒(méi)有安裝并且制定分析中的目標(biāo)、沒(méi)有準(zhǔn)備好歸因模型、再營(yíng)銷和高級(jí)細(xì)分，那么你就沒(méi)有為大數(shù)據(jù)做好準(zhǔn)備。
大數(shù)據(jù)是什么？為什么要使用大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)有哪些流行的工具？本文將為您解答?，F(xiàn)在，大數(shù)據(jù)是一個(gè)被濫用的流行詞，但是它真正的價(jià)值甚至是一個(gè)小企業(yè)都可以實(shí)現(xiàn)。通過(guò)整合不同來(lái)源的數(shù)據(jù)，比如：網(wǎng)站分析、社交數(shù)據(jù)、用戶、本地?cái)?shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)可以幫助你了解的全面的情況。大數(shù)據(jù)分析正在變的越來(lái)越容易，成本越來(lái)越低，而且相比以前能更容易的加速對(duì)業(yè)務(wù)的理解。大數(shù)據(jù)通常與企業(yè)商業(yè)智能（bi）和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)有共同的特點(diǎn)：高成本、高難度、高風(fēng)險(xiǎn)。以前的商業(yè)智能和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的舉措是失敗的，因?yàn)樗麄冃枰ㄙM(fèi)數(shù)月甚至是數(shù)年的時(shí)間才能讓股東得到可以量化的收益。然而事實(shí)并非如此，實(shí)際上你可以在當(dāng)天就獲得真實(shí)的意圖，至少是在數(shù)周內(nèi)。為什么使用大數(shù)據(jù)？數(shù)據(jù)在呈爆炸式的速度增長(zhǎng)。其中一個(gè)顯著的例子來(lái)自于我們的客戶，他們大多使用谷歌分析。當(dāng)他們分析一個(gè)長(zhǎng)時(shí)間段數(shù)據(jù)或者使用高級(jí)細(xì)分時(shí)，谷歌分析的數(shù)據(jù)開始進(jìn)行抽樣，這會(huì)使得數(shù)據(jù)的真正價(jià)值被隱藏?，F(xiàn)在我們的工具clickstreamr可以收集點(diǎn)擊級(jí)的巨量的數(shù)據(jù)，因此你可以追蹤用戶在他們?cè)L問(wèn)路徑（或者訪問(wèn)流）中的每一個(gè)點(diǎn)擊行為。另外，如果你加入一些其他的數(shù)據(jù)源，他就真正的變成了大數(shù)據(jù)。更完整的解析大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)并不僅僅是大量的數(shù)據(jù)。他的真正意義在于根據(jù)相關(guān)的數(shù)據(jù)背景，來(lái)完成一個(gè)更加完整的報(bào)告。舉個(gè)例子，如果你把你的crm數(shù)據(jù)加入到你網(wǎng)站的數(shù)據(jù)分析當(dāng)中，你可能就會(huì)找到你早就知道的高價(jià)值用戶群。她們是女性，住在西海岸，年齡30至45，花費(fèi)了大量的時(shí)間在pinterest和facebook?，F(xiàn)在你已經(jīng)被這些知識(shí)武裝起來(lái)了，那就是如何有效的設(shè)定和獲取更多高價(jià)值的用戶。類似tableau和谷歌這樣的公司給用戶帶來(lái)了更加強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具（比如：大數(shù)據(jù)分析）。tableau提供了一個(gè)可視化分析軟件的解決方案，每年的價(jià)格是2000美金。谷歌提供了bigquery工具，他可以允許你在數(shù)分鐘內(nèi)分析你的數(shù)據(jù)，并且可以滿足任何的預(yù)算要求。大數(shù)據(jù)是什么？由于大數(shù)據(jù)往往是一個(gè)混合結(jié)構(gòu)、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，因此大數(shù)據(jù)變得難以關(guān)聯(lián)、處理和管理，特別是和傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。當(dāng)談到大數(shù)據(jù)的時(shí)候，高德納公司（gartner group，成立于1979年，它是第一家信息技術(shù)研究和分析的公司）的分析師把它分成個(gè)3個(gè)v加以區(qū)分：量級(jí)（volume）：大量的數(shù)據(jù)速率（velocity）：高速的數(shù)據(jù)產(chǎn)出多樣性（variety）：多種類型和來(lái)源的數(shù)據(jù)。正如我們所說(shuō)，大部分的企業(yè)每一天在不同的領(lǐng)域都在產(chǎn)出大量的數(shù)據(jù)。這里給出一組樣本數(shù)據(jù)的來(lái)源及類型，他們都是企業(yè)在做大數(shù)據(jù)分析時(shí)潛在的收集和聚合數(shù)據(jù)的方式：網(wǎng)站分析移動(dòng)分析設(shè)備/傳感器數(shù)據(jù)用戶數(shù)據(jù)（crm）統(tǒng)一的企業(yè)數(shù)據(jù)（erp）社交數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)系統(tǒng)銷售點(diǎn)系統(tǒng)銷售體系消費(fèi)者數(shù)據(jù)（例如益佰利的數(shù)據(jù)、鄧氏商聯(lián)的數(shù)據(jù)或者普查數(shù)據(jù)）公司內(nèi)部電子表格公司內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)位置數(shù)據(jù)（空間位置、gps定位的位置）天氣數(shù)據(jù)但是針對(duì)無(wú)限的數(shù)據(jù)來(lái)源，不要去做太多事情。把焦點(diǎn)放在相關(guān)的數(shù)據(jù)上，并且從小的數(shù)據(jù)開始。通常以2-3種數(shù)據(jù)源開始是一個(gè)好的建議，比如網(wǎng)站數(shù)據(jù)、消費(fèi)者數(shù)據(jù)和crm，這些會(huì)讓你得到一些有價(jià)值的見解。在你最初進(jìn)入大數(shù)據(jù)分析之后，你可以開始添加數(shù)據(jù)源來(lái)促進(jìn)你的分析，并且公布更多的分析結(jié)果。想要獲得更多關(guān)于大數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)的知識(shí)，可以去查閱維基百科的大數(shù)據(jù)詞條。大數(shù)據(jù)的好處大數(shù)據(jù)提供了一種識(shí)別和利用高價(jià)值機(jī)會(huì)的前瞻性方法。如果你想，那么大數(shù)據(jù)可以提供如下好處：根據(jù)數(shù)據(jù)背景獲得更完整的情況利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)做出更好的商業(yè)決策降低商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)上最好的解決方案開發(fā)出更好的定制化產(chǎn)品或服務(wù)更好的預(yù)測(cè)客戶的需求和想法迅速適應(yīng)市場(chǎng)在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的趨勢(shì)和預(yù)測(cè)上更加主動(dòng)建立精確的生命價(jià)值周期（ltv）、地圖和用戶類型閱讀更長(zhǎng)和更復(fù)雜的屬性窗口（用于網(wǎng)站點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)）對(duì)通過(guò)細(xì)分的更復(fù)雜的導(dǎo)航進(jìn)行可視化，并且改善你的轉(zhuǎn)化漏斗（用于網(wǎng)站點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)）并不適用所有人請(qǐng)記住，大數(shù)據(jù)分析并不適合所有人。如果你沒(méi)有安裝并且制定分析中的目標(biāo)、沒(méi)有準(zhǔn)備好歸因模型、再營(yíng)銷和高級(jí)細(xì)分，那么你就沒(méi)有為大數(shù)據(jù)做好準(zhǔn)備。如果你把谷歌分析使用到了極限，特別是由于他的采樣數(shù)據(jù)。那么你已經(jīng)準(zhǔn)備好接觸大數(shù)據(jù)的皮毛了。入門級(jí)大數(shù)據(jù)解決方案目前有一大批面向企業(yè)級(jí)的大數(shù)據(jù)解決方案，比如甲骨文、sap,、ibm、emc和惠普。但是。這篇文章是面向?qū)ふ胰腴T級(jí)大數(shù)據(jù)解決方案的中小型企業(yè)的讀者。下面我們將討論數(shù)據(jù)分析的輸出，并且分享兩個(gè)相對(duì)廉價(jià)的解決方案，從而幫助你開始使用大數(shù)據(jù)分析。分析結(jié)果的輸出目前對(duì)于大多數(shù)企業(yè)而言，數(shù)據(jù)分析主要還是針對(duì)核心數(shù)據(jù)。然而在未來(lái)，數(shù)據(jù)分析將不會(huì)采用采樣數(shù)據(jù)，并且會(huì)結(jié)合其他來(lái)源的數(shù)據(jù)，使用更加復(fù)雜的工具（比如tableau）去分析他。谷歌分析是一個(gè)偉大的工具，但是你能獲得的結(jié)果目前已經(jīng)到達(dá)極致了。匯總數(shù)據(jù)的第一步往往是你輸出數(shù)據(jù)分析的過(guò)程。如果你是一個(gè)谷歌分析高級(jí)版的用戶，這將很容易被推進(jìn)。因?yàn)楣雀璺治龈呒?jí)版集成了bigquery功能來(lái)幫助企業(yè)推動(dòng)大數(shù)據(jù)分析。（學(xué)習(xí)更多的關(guān)于數(shù)據(jù)分析及bigquery的集成，請(qǐng)查看視頻）如果你是一個(gè)谷歌分析標(biāo)準(zhǔn)版的用戶，也不用擔(dān)心。我們已經(jīng)開發(fā)了一個(gè)工具，它可以導(dǎo)出未采樣的谷歌分析數(shù)據(jù)，并且把數(shù)據(jù)推送到bigquery，或者其他的可以做大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或者數(shù)據(jù)工具中。（注：你可能也注意到了其他的可以導(dǎo)出谷歌分析未采樣數(shù)據(jù)的工具，但是不同的是，這是我們的主要工作。作為一個(gè)谷歌分析工具的咨詢公司，我們不得不經(jīng)常幫助客戶導(dǎo)出未采樣的數(shù)據(jù)做報(bào)告用。但是當(dāng)我們發(fā)現(xiàn)了其他工具的一些問(wèn)題時(shí)，我們不得不自己創(chuàng)建一個(gè)更可靠的解決方案。）一旦你導(dǎo)出了你的數(shù)據(jù)，你可以做好準(zhǔn)備把它導(dǎo)入到一個(gè)大數(shù)據(jù)分析工具中進(jìn)行存儲(chǔ)、處理和可視化。這就給我們帶來(lái)了最好的入門級(jí)大數(shù)據(jù)解決方案。
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    【知識(shí)】 日期：2023-09-04

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