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数据库服务器_阿里云企业网盘_速度快

2021-06-10 06:27 出处:欧普曼云计算 人气: 评论(0

数据库服务器_阿里云企业网盘_速度快

BigQuery是一个快速、高度可扩展、经济高效、全面管理的企业数据仓库,大数据都学什么,企业信息化软件,可用于任何规模的分析。随着BigQuery越来越流行,经常出现的一个问题与以高效和可伸缩的方式执行突变(更新和删除)有关。与在线事务处理(OLTP)系统不同,BigQuery对可以执行的突变频率有限制。这意味着,如果需要对一个或多个表执行大量的突变,就不能一次只发出一条数据操作语言(datamanipulationlanguage,DML)语句。在这篇博文中,云免费,我们将探讨为什么DML语句配额是存在的,我们将研究一些在不超过DML配额的情况下实现大规模突变的方法。例如,在欧盟通过《通用数据保护条例》(GDPR)后,越来越常见的要求批量突变的情况涉及用户(尤其是欧盟公民)的个人数据删除和更新请求?

首先,在OLAP数据库中,BigQuery在变异频率上不是唯一的,无论是显式的(通过配额)还是隐式的(导致显著的性能下降),因为这些类型的数据库都是针对大规模摄取和分析查询而优化的,大数据解决方案,服务器,而不是针对事务处理。此外,BigQuery允许您在前7天的任何时刻读取表的状态。此回溯窗口要求保留用户已删除的数据。为了在规模上支持经济高效的查询,我们使用配额限制了突变的频率。

尽管如此,用户将很高兴了解到BigQuery支持单个命令中的大量操作。具体来说,您可以对一个大批量表中无限数量的行发出DML操作。在下面的段落中,我们将回顾一些有代表性的场景,以及在BigQuery中执行大规模突变的推荐方法。

注意:在继续之前,我们应该指出,如果您仍然需要增加配额,您可以通过您的客户团队联系我们。

批量突变

OLAP系统中的一个常见场景是根据来自源系统(如OLTP数据库)的新信息定期更新现有数据。在零售业务中,库存更新通常以这种方式进行。下面的查询演示了如何使用BigQuery中的MERGE语句基于另一个表(保存新到达的表)的内容对Inventory表执行批更新:

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