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本文详细阐述预计算模式的数据分析模式是如何被Agile Query 替代

考察客户的最近购买频率、购买金额、以及购买商品的种类或种类偏好，从而对客户进行细分和评估。

留存率反映了用户保持活跃的能力，转化率评估了用户在关键流程中的表现，而复购率则关注用户的重复购买行为

将不同维度上的聚合结果组合在一起，形成跨维度的综合计算结果。考虑多个维度之间的相互作用，从而提供了更全面的数据洞察。

计算和比较两个时间点之间的变化百分比，以揭示随时间推移发生的趋势和模式，为企业和组织提供洞察力，并做出更明智的决策。

在数据驱动的背景下，通过深入了解客户来实现更个性化、有针对性的市场营销和服务的方法。通过分群的方式，轻松掌握不同客户的消费特性和行为特征。

随着大型模型的迅速发展，各个领域纷纷尝试利用这些模型来解决重复的人工操作，或通过引入随机性和概率性来产生多样性的输出。在SQL生成领域，各种方案层出不穷，这里不一一列举，但综合来看，大模型生成的结果更多地是供人类阅读或理解，而不是供机器（程序）理解。

亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 2.1.3 版本已于 2024 年 5 月 20 日正式发布。该版本在功能特性上对数据湖、物化视图、负载管理等方面进行了多项更新，进一步简化湖仓一体架构、加速了查询性能；同时提交了若干改进项以及问题修复，进一步提升了系统的性能及稳定性，欢迎大家下载体验。

DBeaver SQL编辑器功能按钮介绍：执行SQL语句、在新标签中执行SQL、执行SQL脚步、解释执行计划、SQL终端、显示执行日志、显示SQL变量、显示大纲、显示行号

数据在业务决策过程中的使用频率越来越高，分析视角从传统的宏观统计，不断地向更细粒度转变，参与计算的数据体量也会不断的增加， 导致看似很小的数据量，经过关系运算后，也会变得庞大，同时分析维度组合不断地切换，也会导致预计算变得越来越困难。

Hadoop 体系虽然在目前应用非常广泛，但架构繁琐、运维复杂度过高、版本升级困难，且由于部门原因，数据中台需求排期较长，我们急需探索敏捷性开发的数据平台模式。

1. 规则更新加载问题 2. 规则逻辑判断触发问题 3. 数据堆积

文章介绍了基于 Apache Calcite 的多引擎指标管理的技术原理与最佳实践，包括指标管理的常见方式、指标管理的最佳实践、指标管理的实现原理以及指标管理在字节跳动未来的一些规划，重点阐述了指标管理在业内常见的解决方案与字节内部使用的一套 SQL 两种语法多引擎指标管理方案的异同；字节内部如何使用一套 SQL 两种语法实现降本增效以及指标管理技术的具体实现方案。

Calcite 是什么？如果用一句话形容 Calcite，Calcite 是一个用于优化异构数据源的查询处理的基础框架。 最近十几年来，出现了很多专门的数据处理引擎。例如列式存储 (HBase)、流处理引擎 (Flink)、文档搜索引擎 (Elasticsearch) 等等。这些引擎在各自针对的领域都有独特的优势，在现有复杂的业务场景下，我们很难只采用当中的某一个而舍弃其他的数据引擎。.....

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Flink SQL Connector生成工具支持根据不同数据源和连接方式可视化生成Flink SQL，目前支持的数据源类型有：Doris、MySQL、Kafka，支持的连接方式有JDBC、CDC。

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版本区分（持续完善~） 2.动态分区 3.经验值推荐（持续完善~） 4.版本管理 5.转换记录在线分享 6.根据JSON数据样例生成字段信息 7.Mysql、Clickhouse、Presto、Hive DDL -》 Doris DDL 转换（new~new~new~）

杀疯了，七款 IntelliJ IDEA 智能AI编码工具插件，都是编程利器！