Bem, ele contém mais colunas em sua agregação e, portanto, a tabela de destino tem mais linhas, é maior e as consultas são possivelmente um pouco mais lentas.Por exemplo, considere o gráfico a seguir mostrando downloads ao longo do tempo (para o popular pacote BOTO3):
, Assim,
Inicialmente, este gráfico requer uma consulta simples para a visualização materializada PYPI_DOWNLOADLOLOADS_PER_DAY.Para os usuários que desejam hospedar os dados próprios, isso requer a exportação dos dados de BigQuery – idealmente para o parquet, antes de importar para o Clickhouse.A instalação do PIP, em qualquer lugar, a qualquer momento, produz uma linha.É importante ressaltar que a consulta que executa pode agregar as linhas em um conjunto de resultados menores, permitindo que as consultas sejam executadas mais rapidamente na tabela de destino.
Trending posts dos últimos 30 dias
-
-
-
A nova distração da KDE: OS Linux imutável baseado em BTRFS, com Flatpak e Snap
2 de novembro de 2024| 0 Comments -
-
