monetdb

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証券取引価格に関する大量の財務データを分析するシステムを構築しています。これの大きな課題は、データがテラバイトの10にあると仮定して、どのような記憶方法をデータに使用するかを決定することです。平均値の取得、標準偏差の計算、価格、時間、ボリュームなどの複数の列でフィルタリングされた合計など、データに関する多くのクエリがあります。結合ステートメントは必須条件ではありませんが、持つのが良いでしょう。今

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MonetDBは、複数のSQLコピー操作を同時に実行すると、どのように機能しますか？

は私がMonetDBに大きなCSVファイルをインポートする必要があり、二つにファイルを分割し、同様に2つのスクリプトを実行することが可能であるならば、私は思ったんだけど： mclient -u monetdb -d mydb < import1.sql mclient -u monetdb -d mydb < import2.sql import1。 SQLはfile1.csvを使用してSQ

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RCHARにはREAD_BYTES（proc/<pid>/io）が含まれていますか？

proc/<pid>/ioを読んでSQLクエリのIOアクティビティを測定しました。ここで、<pid>はデータベースサーバーのPIDです。私は、各問合せの前後の値を読んで差分を計算し、要求が読取りおよび/または書込みを引き起こしたバイト数を取得します。それはLinuxのページキャッシュによって満たされる可能性が読み込むようRCHARは、より多く含みながら私はフィールドにREAD_BYTESカウント

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MonetDBを試す価値はありますか？

誰もMonetDBに関する経験はありましたか？現在、私は大きすぎるMySQLデータベースを持っており、クエリーは遅すぎます。列指向のパラダイムによると、挿入は遅くなりますが（私は気にしません）、データの取得は非常に高速になります。 MonetDBに切り替えるだけで、データ検索のパフォーマンスが向上する可能性はありますか？ MonetDBは成熟していますか？

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MonetDBでのlead（）やlag（）ウィンドウ関数の最速実装

分析カラムベースのDBにはmonetDBには驚いていましたが、lead（）やlag（）などの解析関数はありません。私は本当にユーザーイベント間の時間を計算する必要があります。テーブルは大きく（10億以上の行）、自己結合を実行したくありません。 MonetDBでfast lead（）またはlag（）ウィンドウ関数をエミュレートする方法はありますか？

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複数のSQLテーブルからデータを抽出する最も効率的な手法

問題に近づく方法を決定する際に問題があります。私たちは、Java jdbcプログラムと組み合わせてmonetDBを使用しています。スクリプトを書く必要がある場合や、JAVAで計算を行う必要がある場合は、SQLクエリを使用して問題を解決できるかどうか、いくつかのガイダンスをお願いします。テーブル名に日付が付いた約3か月分のデータ（〜90個のテーブル）があります。各テーブルには、そのように簡略化され

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私の場合は、列

の可変数で関数を作成する方法、私が（R）関数に複数の列を送信できるようにしたい、しかし、列自体は実行時に定義されています。さらに悪いことに、実行しなければならない計算には、すべての列のデータに依存します。（だから私は列ごとにそれを実行することはできません）ドキュメントで私は唯一のパラメータの一定量の例を参照してください、彼らは、単一のデータ型のすべてです。は、引数の柔軟な数を持っていること

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Monetdbで2つのデータベースを照会

私はmonetdbを使っています。私はそれに2つのデータベース "mydb"と "test"を持っています。 'mydb'から 'test'に値のサブセットを取得したいとします。マイコード： insert into test.result select sum(chargfeeprepaid) from mydb.data where callingpartyno = 628388881507