分区是一种性能策略，您可以将可能非常大的数据组划分为一些较小的数据组。
我是大查询的新手，正在致力于创建用于获取表的表分区的 python 函数。 如果bqtable.time_partioning： 打印（表.time_partioning.field） Elif bqtable.partioning-
我有一张带有适当分区的桌子。 代码片段： 创建表 RSA_DBA.RSA_ADHOC_ACCT （ RSA_ACCT_DTL_GID NUMBER(12,0) NOT NULL, EFF_DT 日期不为空， RSA_CMPSN_REC_GID 号（12，...
我正在对 SQL Server 2008 进行查询，该查询需要以考虑表中行的连续性质的方式进行分区，这意味着它没有“内存”并重新启动行麻木...
我发现特定表上使用的分区会损害查询性能，并且希望从表中删除这些分区。是否有捷径可寻？曲中的桌子...
我需要进行控制来验证每个分区（按 ID）中的日期顺序是否正确
我需要添加一列（CTRL）来验证每个分区（ID）中的日期顺序（REFERENCE_DATE）是否正确，同时考虑列NUM_ROLL； 数据库是 ORACLE，我是
如何基于谓词对 warp 中的数据进行分区，以便所有保留项都是连续的
我有一个充满数据的扭曲，其中一些我想保留，一些我想丢弃。 我想将保留项目存储在连续的内存中。 例如，假设我只想保留素数 输入...
我有一个大型 .parquet 数据集，分为约 256k 块（20GB）。最近我将其重新打包成 514 个块（28GB）以减少文件数量。 我真正需要的是根据字段加载数据...
我有这样的数据： 我想找到每行第三列的百分比，No- 549/(549+342) 是 - 342/(549+342) 我尝试过选择 Survived, cnt, round(100*(cnt/sum(cnt)), 2) 作为 prcntage
在 Bigquery 中，假设我创建一个表并按日期列“mydate”对它进行分区，粒度为“DAY”。 使用 DBT，可以使用以下命令完成此操作： 分区依据 = { “……
我的解决方案（德语几个月）： 按列表分区 ((to_char(GEBURTSDATUM, '月份'))) （ 分区 p1 值（'一月'）， PARTITION p2 VALUES('二月'), 分区 p3 值（'MARZ'），
在 Azure Synapse SQL 数据库（无服务器）的外部表中创建分区
我想创建一个外部表，其中包含基于年月日的分区列。我希望能够以优化的方式查询这些数据。查询可能涉及使用一系列...
我有两个表按列日的范围进行分区（这对于更复杂的设计来说过于简单化），表看起来相似，但日字段指的是与
在非RDBMS中，增加分区数量可以通过并行性加快写入和读取速度，那么分区过多的缺点是什么？ 假设在 Cassandra 中，
Google Pubsub 云存储订阅，可将消息合并到同一个 avro 文件中
我有一个没有架构强制的 Google Pubsub 主题（我也不希望有架构强制） 我有一个 Google Pubsub 云存储订阅设置，用于： 将消息刷新到 GCS（Google Cl...
在非RDBMS中，增加分区数量可以通过并行性加快写入和读取速度，那么分区过多的缺点是什么？ 假设在 Cassandra 中，
将数据帧保存到具有特定名称的json文件，而无需在Pyspark中创建分区文件
我有一个数据框，我想将其编写为具有特定名称的单个 json 文件。但它正在指定的文件名内创建一个分区文件。我如何让它直接将数据写入
std::partition_copy：当 d_first_true 输出范围与输入范围重叠时会发生什么？
例如： int 原始范围[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}; int copy_here[7]; std::partition_copy(std::begin(original_range), std::end(original_range), std::begin(original_range...
我们正在尝试优化对分区表的查询，查询如下所示： 选择列 1、列 2 FROM 分区表 其中 profile_id = '00000000-0000-0000-0000-000000000000' 和
Palantir Foundry 中的部分输出更新/动态分区覆盖
如果有人可以提供帮助并提供建议，我将非常感激。我的情况有点复杂，但让我们考虑一个更简单的例子。 假设我们有一个大数据集需要
我有一个包含 3.2TB 数据的表，位于名为 default_partition 的分区中，所有写入/读取都进入该分区，因为我们在表上定义了分区，如下所示： 按范围分区（to_days(