问题一：云数据仓库ADB修改字段类型怎么操作？
云数据仓库ADB修改字段类型怎么操作？
参考回答：
1. 创建数据库(CREATE DATABASE)
每个集群最多可以创建256个数据库，详情请参考：
CREATE DATABASE
1. 创建表(CREATE TABLE）
详情请参考：CREATE TABLE
1. 创建资源组(CREATE RESOURCE GROUP)
ADB弹性模式集群版（新版）支持通过CREATE RESOURCE GROUP创建资源池，资源池的资源粒度为计算节点个数，详情请参考：详情请参考：CREATE RESOURCE GROUP
1. CTAS
ADB支持通过CREATE TABLE创建表，也支持通过CTAS将查询到的数据写入新表中，详情请参考：CTAS
1. 修改表(ALTER TABLE)
添加和删除字段、索引
添加和删除聚簇字段(clustered key)
修改字段名和字段类型
修改表名
清空分区
修改分区表的生命周期
修改表的冷热数据存储策略
详情请参考：ALTER TABLE
1. 创建视图(CREATE VIEW)
详情请参考：CREATE VIEW
1. 清空表(TRUNCATE TABLE)
TRUNCATE TABLE
1. SHOW命令
SHOW DATABASES、TABLES、COLUMNS
SHOW CREATE TABLE
SHOW GRANTS
详情请参考：SHOW
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问题二：云数据仓库中客户场景分为别有那些？
云数据仓库中客户场景分为别有那些？
参考回答：
在云数据仓库中，客户的场景可以分为以下几个主要类型：
数据分析和报表：许多客户将云数据仓库用于数据分析和生成报表的目的。他们可以将多个数据源的数据集成到云数据仓库中，进行数据清洗、转换和聚合，并使用各种分析工具和可视化工具从中提取有用的洞察和生成报表。
业务智能和决策支持：云数据仓库为客户提供了一个中心化的数据存储和管理平台，使得他们可以更好地进行业务智能和决策支持。客户可以在云数据仓库中构建复杂的数据模型和指标，用于业务分析、预测和决策制定。
个性化推荐和营销：许多客户使用云数据仓库来支持个性化推荐和营销活动。他们可以基于用户行为、偏好和历史数据，在云数据仓库中构建用户画像和推荐模型，并使用这些模型来提供个性化的产品推荐和定向广告。
日志分析和监控：客户可以将云数据仓库用于日志分析和监控。他们可以将各种日志数据（例如应用程序日志、服务器日志、网络日志等）导入到云数据仓库中，并使用分析工具和查询语言来搜索、过滤和分析日志数据，以便进行故障排查、性能监控和安全审计等活动。
数据挖掘和机器学习：云数据仓库为客户提供了一个存储和处理大规模数据的平台，使得他们可以进行数据挖掘和机器学习的任务。客户可以使用云数据仓库中的数据来训练机器学习模型、进行模式识别和预测分析等。
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问题三：云数据仓库+实时搜索主要应用场景有哪些？
云数据仓库+实时搜索主要应用场景有哪些？
参考回答：
云数据仓库和实时搜索的结合可以应用于多种场景，以下是其中几个主要应用场景：
电商平台搜索：云数据仓库中存储了大量的商品信息和用户数据，通过实时搜索可以提供快速准确的搜索结果。用户可以在搜索框中输入关键词，实时搜索会基于云数据仓库中的数据进行匹配并返回相关的商品信息。
新闻和媒体门户网站：实时搜索可以用于新闻和媒体门户网站的搜索功能。通过与云数据仓库结合，可以实现对新闻、文章等内容的实时搜索，帮助用户快速找到感兴趣的内容。
在线旅游预订平台：云数据仓库中存储了大量的旅游相关数据，包括酒店、航班、景点等信息。实时搜索可以用于旅游预订平台的搜索功能，用户可以根据目的地、日期、价格等条件进行实时搜索，以快速找到合适的旅游产品。
社交媒体分析：云数据仓库中存储了大量的社交媒体数据，如用户信息、帖子、评论等。通过实时搜索可以对这些数据进行实时的分析和搜索，帮助企业了解用户的兴趣、趋势和需求，以便做出相应的决策。
日志分析：实时搜索可以用于日志分析场景，帮助企业实时监控、搜索和分析日志数据。通过与云数据仓库结合，可以在海量的日志数据中快速定位和分析关键信息，帮助企业进行故障排查、性能优化等工作。
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问题四：云数据仓库ADB中我的分布键是id 为啥单表查时候提示数据倾斜啊？
云数据仓库ADB中我的分布键是id 为啥单表查时候提示数据倾斜啊？
参考回答：
id取值并不均匀导致数据分布不均
如果id字段的取值不是基本连续的,可能会导致不同分区的数据量严重失衡。
解决方案:
重新设计id字段,让其尽量连续且均匀
或使用其他更均匀的字段作为分布键
数据amount(量级)非常大
即使id分布均匀,数据量级足够大时,也可能造成部分分区负载过高。
解决方案:
适当增加分区数量,降低每个分区的数据量
使用range分布键,让不同分区的数据量更均匀
有过滤条件导致只查询部分分区
即使id分布均匀,但有where条件过滤,可能只查询了部分分区。
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问题五：云数据仓库ADB中中有数组转成字符串的函数吗？
云数据仓库ADB中中有数组转成字符串的函数吗？好像concat_ws 用不了。
有类似这种功能吗？
SELECT owner_company_id
,owner_company_name
,concat_ws(',', COLLECT_SET(owner_dept_id)) AS owner_dept_ids
,concat_ws(',',COLLECT_SET(owner_dept_name) ) AS owner_dept_names
,COUNT(*) AS order_num
,SUM(budget / 100 / 10000) AS total_budget
FROM dws_bid_all_order_info_da
WHERE order_type IN ('招标','询比')
AND status_name != '已流标'
AND (
owner_company_id IN (5,27,14)
OR owner_dept_id IN (12,62,10,15,79,7)
)
GROUP BY owner_company_id
,owner_company_name"
参考回答：
你提到的concat_ws函数实际上是MySQL才有的函数,而ADB是基于Presto的。
Presto作为分布式SQL查询引擎,只提供了比较基础的函数,没有array_to_string这样的高级函数。
不过你还有一些可选方案可以实现类似的效果:
用字符串拼接函数concat
presto
Copy
SELECT owner_company_id,
owner_company_name,
concat('{', concat_ws(',',COLLECT_SET(owner_dept_id)),'}') AS owner_dept_ids
FROM ...
用聚合函数string_agg
presto
Copy
SELECT owner_company_id,
owner_company_name,
string_agg(owner_dept_id, ',') within GROUP(owner_dept_id) AS owner_dept_ids
FROM ...
GROUP BY owner_company_id, owner_company_name
自己写UDF函数
你也可以定义一个自己的array_to_string函数,然后注册为UDF,在查询时直接调用。
总的来说,ADB本身没有将数组转字符串的内置函数。
但是你可以使用concat或string_agg函数,或者自定义UDF,来实现类似的效果。
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问题六：云数据仓库ADB中仓库的带分区的一张表中的数据导出oss(parquet格式)，导出失败什么原因？
云数据仓库ADB中仓库的带分区的一张表中的数据导出oss(parquet格式)，导出失败
什么原因？
参考回答：
创建一个anoe。
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