Государственно-частное партнерство
и концессии в сфере ЖКХ

banner two banner two

Счетчик на верху столба с передачей данных: В России установка «умных» счетчиков в 2020 году станет обязательной

Добавлено автор alexxlab

Содержание

Что такое «умные счетчики» и на каких условиях их устанавливают в Москве

https://realty.ria.ru/20190805/1557176788.html

Что такое «умные счетчики» и на каких условиях их устанавливают в Москве

Что такое «умные счетчики» и на каких условиях их устанавливают в Москве — Недвижимость РИА Новости, 05.08.2019

Что такое «умные счетчики» и на каких условиях их устанавливают в Москве

С прошлого года в России вступил в силу закон, по которому с потребителей снимается ответственность по покупке, установке и замене индивидуальных счетчиков… Недвижимость РИА Новости, 05.08.2019

2019-08-05T13:50

2019-08-05T13:50

2019-08-05T13:50

москва сегодня: мегаполис для жизни

счетчики

жкх

мосэнергосбыт

комплекс городского хозяйства москвы

городское хозяйство москвы

россети

f.a.q. – риа недвижимость

россети московский регион

/html/head/meta[@name=’og:title’]/@content

/html/head/meta[@name=’og:description’]/@content

https://cdn22. img.ria.ru/images/155717/67/1557176759_0:192:2959:1856_1920x0_80_0_0_2e95b45555e32c93e502dc13ee1f5ddc.jpg

С прошлого года в России вступил в силу закон, по которому с потребителей снимается ответственность по покупке, установке и замене индивидуальных счетчиков электроэнергии, и возлагается она на поставщиков и сетевые компании. В столице уже ведется установка ультрасовременных приборов учета в частных домах. Специалисты «Россети Московский регион» рассказали, что это за счетчики, в чем их преимущества и как происходит их установка.

https://realty.ria.ru/20180403/1517807635.html

https://ria.ru/20190531/1555139194.html

https://realty.ria.ru/20180228/1515434262.html

Недвижимость РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

2019

Недвижимость РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og. xn--p1ai/awards/

Новости

ru-RU

https://realty.ria.ru/docs/about/copyright.html

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/

Недвижимость РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

https://cdn22.img.ria.ru/images/155717/67/1557176759_115:0:2846:2048_1920x0_80_0_0_8ce66684ff44804001a98b41d6120f7c.jpg

Недвижимость РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

Недвижимость РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

счетчики, жкх, мосэнергосбыт, комплекс городского хозяйства москвы, городское хозяйство москвы, россети, f.a.q. – риа недвижимость, россети московский регион

В 2020 году в России начнется установка умных счетчиков.

Что нужно знать :: Жилье :: РБК Недвижимость

Рассказываем о том, кто обязан устанавливать и оплачивать приборы учета нового образца в частных и многоквартирных домах

Фото: Алексей Белкин/ТАСС

С 1 июля 2020 года в частных и многоквартирных домах в России по мере выхода из строя старых счетчиков на электроэнергию будут устанавливаться новые, интеллектуальные приборы учета.

О том, как работают умные счетчики, зачем они нужны, а также за чей счет их будут устанавливать, — в коротких карточках.

Как это работает

Умный счетчик будет следить за тем, сколько электроэнергии расходуют граждане, дистанционно передавать данные в компанию. При этом в случае, если потребитель регулярно задерживает оплату счетов, ограничивать подачу электроэнергии. Новый механизм позволит переложить ответственность за неуплату счетов на непосредственного нарушителя, а не раскладывать сумму чужого долга на всех потребителей через тариф.

Канал передачи информации определяется поставщиком данной услуги. Передавать показатели с помощью новых приборов учета возможно через домашнюю сеть WI-FI, мобильный телефон или сим-карту, установленную в счетчике.

Кому установят

Появятся интеллектуальные приборы в домах и квартирах не сразу, а по мере выхода из строя старых счетчиков или пока не наступит срок поверки. Вышедшими из строя будут считаться те приборы, которые работают с перебоями или передают неверную информацию о потреблении.

«Установка умных счетчиков в новых домах будет производиться сразу, в старых — постепенно. Не пускать в дом, чтобы произвести замену счетчиков, просто невыгодно — в таком случае расчет энергии будет производиться по нормативам с учетом повышающего коэффициента, что сделает услуги дороже», — отметила адвокат Наталья Тарасова.

С июля 2020 года обязанности по учету электричества в многоквартирных жилых зданиях будут возлагаться на гарантирующих поставщиков (ими являются основные энергосбытовые компании регионов), а для остальных потребителей — на электросетевые компании. Эти организации обязаны будут установить приборы учета нового типа. Расходы на обслуживание систем будут включены в тариф за электроэнергию. Однако стоимость не будет заметна для потребителей, так как, согласно закону, платеж за коммуналку ограничен уровнем инфляции. Граждане, которые не получат в срок новые приборы учета, будут иметь право не платить за электричество.

Для собственников, в чьих квартирах своевременно не установили счетчики, штрафов не предусмотрено. «Однако на организации, которые не смогут обеспечить учет с помощью умных счетчиков, будут наложены санкции. Минэнерго России предлагает ввести штрафы для гарантирующих поставщиков электроэнергии, которые с 2023 года не обеспечат умными приборами учета многоквартирные дома», — рассказал Алексей Гавришев, адвокат, управляющий партнер AVG Legal. Он пояснил, что сегодня не урегулирован вопрос о размерах штрафов.

Автор

Вера Лунькова

Жильцов переводят на «умные» счетчики

С 1 июля началась бесплатная установка интеллектуальных приборов учета электроэнергии. За отказ от такого «подарка» повысят плату за услуги ЖКХ

1 июля начали действовать правила перехода на интеллектуальные системы учета электрической энергии1. Старые приборы учета электроэнергии будут заменяться на новые, интеллектуальные, после выхода из строя отслуживших счетчиков или по истечении межповерочного интервала (временного отрезка, в течение которого изготовитель счетчика гарантирует его точную работу).

Чем новые счетчики отличаются от старых?

  • Главное отличие новых счетчиков состоит в том, что после их установки не потребуется снимать и передавать показания. Интеллектуальный счетчик хранит и сам передает данные в энергетическую компанию, после чего потребителю выставляют счет на оплату. Способ передачи информации определяет поставщик – с помощью сотовой связи или через интернет-соединение.
  • Потребители смогут отслеживать показания онлайн и проверять их на приборе учета.
  • «Умные» счетчики фиксируют уровень напряжения и частоту, позволяя следить за качеством электроэнергии.
  • Появится возможность смены тарифа на электроэнергию онлайн (сейчас существуют три группы тарифов в зависимости от времени потребления в течение суток).
  • Если потребитель задерживает оплату счетов, интеллектуальная система учета предоставляет возможность поставщику электроэнергии дистанционно ограничить или приостановить ее подачу.
  • Интеллектуальные системы учета должны соответствовать установленным требованиям по защите информации и реагировать на факты несанкционированного доступа к системе. Предполагается, что это поможет предотвратить случаи хищения электроэнергии.
  • Большинство ошибок в начислениях платы за электричество связаны с неправильной передачей показаний абонентами. Поскольку с введением «умных» счетчиков достоверные данные о потребленной электроэнергии будут вовремя передаваться в дистанционном режиме, должно уменьшиться количество споров между поставщиками электроэнергии и потребителями.
  • Установка «умных» счетчиков должна способствовать сокращению длительности перерывов электроснабжения – согласно требованиям к интеллектуальной системе она передает информацию об отключении электроэнергии и восстанавливает питание.

В какие сроки всех должны перевести на интеллектуальные системы учета электроэнергии?

Замена приборов учета будет проходить поэтапно. С 1 июля 2020 г. сетевые организации могут устанавливать на свое усмотрение как привычные приборы учета, так и интеллектуальные. Многоквартирные дома, вводимые в эксплуатацию после 1 января 2021 г., должны быть оснащены интеллектуальными приборами учета. С 1 января 2022 г. устанавливать будут только «умные» счетчики.

Полный переход на новые счетчики должен быть завершен к 1 января 2023 г. С этой даты начнут штрафовать компании, которые не обеспечили потребителям возможность использовать интеллектуальные приборы учета.

Можно ли отказаться от установки новых счетчиков?

Права у потребителя отказаться от установки «умного» счетчика не будет. В случае двукратного недопуска представителей гарантирующего поставщика или сетевой организации для установки прибора учета плата за электроснабжение рассчитывается исходя из нормативов потребления коммунальных услуг с применением к стоимости повышающего коэффициента, равного 1,5. То есть платить за услуги ЖКХ придется больше.

Кто заплатит за новые счетчики?

Закон предусматривает перенос обязанности платить за установку, эксплуатацию, поверку и замену приборов учета электроэнергии с потребителей на поставщиков ресурсов: с жильцов многоквартирных домов – на гарантирующих поставщиков, с остальных потребителей – на сетевые организации. Потребитель должен лишь обеспечивать целостность прибора учета в случае, если счетчик находится внутри принадлежащего ему помещения или в границах его земельного участка.

Обязанность по приобретению и монтажу устройства возложена на сетевую организацию. В дальнейшем, согласно закону, такие расходы подлежат включению в состав тарифа на услуги по передаче электрической энергии.

Как понять, что новый счетчик предлагает установить мошенник?

Во время перехода на интеллектуальные системы учета электроэнергии возможно распространение случаев мошенничества.

Злоумышленники могут предлагать жильцам установить новые счетчики «по льготной цене». Поэтому важно помнить: представитель электросетевой или энергосбытовой организации обязан показать удостоверение с печатью организации. За установку новых счетчиков денежные средства напрямую с потребителей не взимаются – расходы ресурсоснабжающих организаций будут включены в тарифы на электроэнергию. О тарифах и правилах перехода на новые счетчики можно узнать в управляющей компании или у поставщика услуг.

1 Федеральный закон от 27 декабря 2018 г. № 522-ФЗ «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации в связи с развитием систем учета электрической энергии (мощности) в Российской Федерации».

Счетчики на столбах: законность или беззаконие?

В редакционной почте нет-нет, да и встречаются письма об установке энергоснабжающей компанией (в нашем случае — КРЭКом) электросчетчиков на улице, на столбах. Жители частного сектора жалуются на полную неразбериху в этом вопросе: и считают эти счетчики якобы неправильно — есть расхождения между показаниями домашнего и уличного счетчиков, да и сами показания никак не снимешь на высоте пяти-восьми метров, и никаких договоров с людьми энергоснабжающая компания толком не подписывает. Однако энергетики убеждали людей, что это необходимая процедура или вообще «украшали» столбы тихой сапой.

Как это часто не совпадает

Зачем вообще придумали выносить счетчики на столбы? Энергетики аргументируют: для беспрепятственного доступа их сотрудников к электросчетчику для осмотра, проверки и снятия показаний. Но это, думаю, лишь половина правды, а на самом деле, главное в этом деле — борьба сетевиков с воровством электроэнергии.

Конечно, если воруют, то никто не запрещает энергетикам за свой счет устанавливать контрольные счетчики на столбе и контролировать расход электроэнергии в доме, что во многих случаях и происходит.

Мой коллега живет в частном доме. Говорит, год назад пришло уведомление, где говорилось о том, что такого-то числа в такое-то время они должны быть дома, так как им будут устанавливать электросчетчик на уличном столбе. Они, понятно, удивились: а зачем? Но будучи законопослушными, отпросились с работы. Но прождали зря — в назначенное время никто не приехал. Однако спустя некоторое время счетчик все же появился на столбе рядом с домом, как и у других соседей — теперь вся улица в счетчиках. Радует одно: за их установку денег с людей не требуют (во всяком случае мне неизвестны такие случаи). Этакие бесплатные дублеры. Никаких договоров люди не подписывали, а расчетным для них по-прежнему остается домашний счетчик, правда, его показания часто не совпадают с показаниями уличного — цифры не в пользу собственников.

Почему врет счетчик?

Почему так происходит? Дело в том, что сам факт установки прибора учета электроэнергии на улице — грубое нарушение ПУЭ (правил установки электроприборов). Это скрижали электриков, и все, что не отвечает этим правилам, — незаконно.

Так вот, в пункте 1.5.27 главы 5 этих правил (ПУЭ) чётко сказано, что счётчики должны устанавливаться в сухих помещениях, с диапазоном температур от 0°С до +40°С. А если он стоит на улице, то постоянно будет подвергаться постоянному воздействию атмосферных явлений: дождя, снега, жары. Говорят, даже герметичный щит не способен защитить размещённое в нём электрооборудование от жары, конденсата и мороза. Что уж говорить об обычном щите! И если температура опускается ниже нуля, счётчик перестаёт нормально работать и начинает «врать». Как рассказывают сами электрики, появляется погрешность, доходящая до 10% не в пользу потребителя. Да, справедливости ради скажем, что теми же правилами допускается наружная установка, но в отапливаемых шкафах. Очень сомневаюсь, что кто кто-то у нас будет обогревать эти шкафы.

Мой коллега говорит, что пока у них нет разногласий с сетевиками: платят по домашнему счетчику, а сетевая компания не считает их должниками.

Старый «друг» лучше нового

Однако есть случаи, когда отношения энергетиков с жителями частного сектора «перестают быть томными». Так, в августе Канским городским судом было рассмотрено исковое заявление от Дмитрия Исакова (имя и фамилия изменены) к АО «КрасЭКо», канскому филиалу АО «КрасЭКо» и к ПАО «Красноярскэнергосбыт».

Суть истории такова: Исаков возмутился тому, что АО «КрасЭКо» в одностороннем порядке решило заменить его электросчетчик на новый — никаких заявлений человек не писал, его все устраивало. У истца появилось несколько претензий. Например, Исаков считает, что акт был составлен контролером предприятия с грубыми нарушениями законодательства. А именно: он как потребитель не был уведомлен о дате и месте приемки прибора учета, и допуск нового счетчика в эксплуатацию прошел без его участия. Кроме того, Исаков считает установку второго счетчика на опоре на высоте 8 метров не соответствующей тем самым нормативам ПУЭ, о которых мы говорили выше. По мнению Дмитрия, устанавливать границу раздела сетей на высоте 8-10 метров, да к тому же на дороге общего пользования, незаконно и неразумно. Трудно не согласиться: заявленная энергетиками забота о сохранении от воров лишает потребителя возможности контролировать показания электросчётчика. Также Дмитрий полагает, что граница балансовой принадлежности сторон должна быть на вводе в дом, а именно: на улице до фасада дома (а не опоры) — зона ответственности сетевой компании, а уже от фасада дома — ответственность его как собственника.

Истец потребовал признать акт незаконным и при расчете за потребленную электроэнергию использовать старый счетчик.

А теперь самое главное. АО «КрасЭКо» добровольно исполнило требования истца, что само по себе говорит о его правоте, и производство по делу было прекращено. Исаков — немногий из нас, кто захотел и смог через суд отстоять свои права потребителя электроэнергии. Как сказал классик, его пример — другим наука. С «хотелками» частников можно и нужно бороться, так основная задача любой коммерческой структуры — извлечение прибыли.

Читайте также —

Что делать — не знаю

522-фз или как умнеют счётчики электричества. Часть 2 / Хабр

Продолжение. Начало тут.

Итак, в разгар пандемии. Когда бюджеты и так трещат по швам, внедряют столь смелый и затратный закон. Зачем?

Ответа тут два. Экономия и контроль.

Экономия

На рынке электроэнергии сейчас творится настоящий хаос. Потребители нерегулярно передают показания, беда со сверками, не говоря уж о том, что откровенно воруют. В рамках одного энергосервиса нам озвучили цифру потерь в типовом посёлке — 60 процентов. 60 процентов! Я подчеркну, это не задержки платежей, это именно воровство и потери. Огромное число электричества уходит просто вникуда, никем не учтённое.

С внедрением «умного» учёта эту цифру ожидают снизить в несколько раз. Когда энергетики будут точно знать, сколько тока они отправили в сеть, а сколько дошло до потребителей, им будет проще пресекать воровство. Кроме того, легче будет найти в цепочке паршивый старый трансформатор, который электроэнергии теряет больше, чем отдаёт. Ну или поменять линию медь-алюминий-медь-изолента-скрутка.

Тут действительно может выйти неплохая экономия.

Контроль

Как уже упоминалось выше, отключить физика от сети не так просто. Но можно. Но одно дело физические манипуляции с кабелем и совсем другое — кнопка на сервере. С юриками все ещё проще. Кнопка «выкл» — это серьёзная мотивация платить в срок.

Кроме того, на наших ТЭЦ и ГЭС пока не установлены огромные батарейки, которые бы отдавали электроэнергию днём и заряжались ночью. А значит энергетики сталкиваются с проблемой пикового потребления, когда днём расход электроэнергии в разы больше, чем ночью.

Метод борьбы с пиками известен — гибкие тарифы.

Уже сейчас для физлиц доступен тариф «день-ночь». Это когда разная стоимость кВт-ч в днём (7-23 ч) и ночью (23-7 ч). Тариф стимулирует экономить электроэнергию днём и добирать её ночью. Юрики имеют целую линейку тарифов с более сложной математикой.

В будущем, юридические лица смогут перейти на почасовые тарифы с расчётом энергия-мощность. А физлица получат тариф «пик-полупик-ночь». Там будет уже три временные зоны (пиковая с 7 до 10 ч и с 17 до 21 ч, полупиковая с 10 до 17 ч и с 21 до 23 ч и ночная с 23 до 7 ч).

Но главное новшество — умный учёт сам сможет подсказывать потребителю наиболее оптимальный для него тариф. Таким образом, все в выигрыше. Потребители экономят, либо осознанно платят больше. Энергетики сглаживают пики, либо получают за это компенсацию.

Да, будут недовольные. Отныне, квартирный сварочник днём — это роскошь. Но как есть.

Общий смысл ясен. Как оно на практике?

Реализация

На бумаге у нас все более-менее сходится. Даже экономию нашли. Как оно на деле?

А на деле все очень грустно.

  • Производители приборов учёта просто не успевают обеспечить потребителей нужным числом устройств. Дело даже не столько в наладке новых линий.

    Включаются в дело тонкие материи. У производителей появляются вопросы, какой должна быть та или иная техническая характеристика, которая в требованиях прописана недостаточно чётко. Они адресуют её к авторам закона. Авторы дают разъяснения. Этот процесс требует времени.

    Но времени нет!

    Стране нужны «умные» счётчики!

    И что делать производителю? Трактовать закон по своему усмотрению или ждать? Разные заводы выбрали разные позиции. Но то, что на рынке пока дефицит «умных» приборов учёта — это факт.

  • Персонал. Отныне, сетевые организации должны набрать штат установщиков, IT-специалистов, радиоинженеров (если строят свою беспроводную сеть опроса). Либо отдать это на аутсорс. Для наиболее продвинутых это не проблема. Но есть те, кто не знают с какого конца подойти к задаче.

    Все решаемо, дайте время.

  • Закуп серверного оборудования, ПО, настройка, отладка, договора с операторами связи.

Все эти проблемы, главным образом, упираются во время. Постановление №890 вышло только летом 2020 года. Только тогда производители узнали, какие счётчики им делать. А уже с января 2021 года застройщики должны их ставить.

Но главный сюрприз сделала Минцифра. 30 декабря 2020 года.

Разрешено только это! Но это не точно…

Дело в том, что 890 постановление не регламентировало каналы связи до приборов учёта. Оставили на потом.

Наиболее расторопные энергетики усиленно стали строить пилоты на том, что есть. Партнёрились с операторами связи, покупали прототипы.

Быстро встал вопрос — как обеспечить канал до счётчика?

Кабелем или каким-то беспроводным протоколом?

Беспроводная связь выглядела более универсальным решением.

Я готов поспорить с этим утверждением, но большинство Энергосбытов обратили свой взор именно на беспроводные протоколы. И, в первую очередь, на сотовую связь.

А что? Все логично. Тема известная, многими опробованная. Конечно, GSM такого числа абонентов не выдержит, но NB-IoT очень даже.

Кто-то решил работать через LoRaWAN или ZigBee.

Кто-то выбрал провод (PLC и RS-485).

И вот, 30 декабря 2020 года как гром серди ясного неба выходит приказ Минцифры №788. Вот он.

Он как раз регламентирует каналы связи до счётчиков. Давайте и его переведём.

Первым пунктом идёт следующее:

Для организации информационного обмена между компонентами интеллектуальной системы учета электрической энергии (мощности) и приборами учета электрической энергии, которые могут быть присоединены к такой системе, использовать протоколы передачи данных, утвержденные и введенные в действие Федеральным агентством по техническому регулированию и метрологии в качестве национального стандарта (далее — стандартизированный протокол).

Т.е. опрос приборов учёта можно проводить только протоколами, утверждёнными как нацстандарт.

Таак. Какие нацстандарты беспроводной передачи данных у нас утверждены?

Ещё в январе был только один — NB-Fi. Проприетарная разработка компании «Вавиот», ныне принадлежащая Российской Венчурной Компании.

И действительно, чуть ниже идёт перечисление возможных протоколов. Среди них беспроводной только один. И это NB-Fi.

Сказать, что приказ вызвал шок — ничего не сказать. То есть все беспроводные системы НЕ на основе NB-Fi использоваться НЕ могут.

Сотовики, LoRa-провайдеры, зигбишники, всем спасибо, все свободны.

Опущу все те словосочетания, что использовали в профильных группах и каналах. Если коротко — плохо это и NB-Fi ваш плохой.

«Коммерсант» пишет знаменитую статью про миллион электросчетчиков вне закона. https://www.kommersant.ru/doc/4660904

Далее происходит совсем удивительная вещь. Минцифры заявляет, что приказ №788 «носит рекомендательный характер и необязателен к исполнению».

Стало только хуже. То есть, уже пора ставить «умные» счётчики. Вроде определились с каналами связи.

Ан нет!

Пока только с рекомендациями определились.

Дальше. LoRaWAN неспешно собирались принять как второй беспроводной стандарт Интернета Вещей. И тут хлоп! Приняли! https://d-russia.ru/rosstandart-utverdil-standart-protokola-lorawan-dlja-rynka-interneta-veshhej.html

Получается, что Лора теперь тоже может работать каналом связи до приборов учёта? Вроде да, но в приказе №788 все же приведён список разрешённых протоколов. И Лоры там нет. Может её добавление — вопрос времени? Может. Непонятно.

Разумеется, разъяснений потребовали сотовые операторы, даже ФАС подключилась. Ждём.

Итого. На текущий момент у нас вопросов больше, чем ответов.

На мой взгляд, польза от внедрения 522-фз будет огромная. Усилится контроль, добьются экономии, с воровством разберутся. Но механизм внедрения пока оставляет желать лучшего.

P. S.

P. Обзор получился огромный, потому я разделил его на две статьи. И очень поверхностно затронул приказ №788, сделав основной упор именно на беспроводку. Но проводная связь — это тоже выход.

В данный момент мы построили пилот с одной из сетевых организаций именно по проводу.

Чуть позже я планирую статью про варианты опроса и подводные камни. В рамках статьи сравню провод с беспроводом, а так же подробнее разберу приказ №788. Думаю, уже совсем скоро ясности станет больше.

Как обмануть электрический счётчик на столбе

После начала массового монтажа дублирующих электрических счетчиков Нагаево, одним самых популярных запросов стал вопрос «обман счетчиков на столбах». Поисковые запросы «что контролирует датчик на проводах жулик», «как обмануть счетчик на столбе» и даже «можно ли в Нагаево обойти счётчик на столбе» стали появляться с завидной регулярностью.

Пора ответить на этот вопрос: 
счётчик на столбе нельзя обмануть!

Счетчик электроэнергии трехфазный микропроцессорный многофункциональный универсальный CE301-S31, который устанавливается в поселке Нагаево, имеет «защиту памяти данных и памяти программ от несанкционированных изменений с помощью кнопок или по интерфейсу (два пароля для двух уровней доступа, аппаратное разрешение — кнопка или другое устройство, электронная пломба с фиксацией в журнале событий)». Фактически злоумышленнику необходимо нарушить механическую пломбу на уличном счетчике, а также взломать электронную защиту внутри самого устройства. А взлом счетчика на столбе приведёт лишь к его замене и дополнительному вниманию к Вам со стороны проверяющих органов. Да, эпоха старых добрых магнитов и пультов подходит к концу.

Обсудим ещё один интересный вопрос: Законно устанавливать электрический счётчик на столбе?

Для начала нужно ответить на вопрос: Зачем вообще энергетики устанавливают счетчики на столбы? Как пояснили нам в «Башкирэнерго»: счетчики на столбах устанавливаются для беспрепятственного доступа их сотрудников к электросчетчику для осмотра, проверки и снятия показаний. Хотя мы понимаем, что основная задача, которую решают специалисты, — борьба с воровством электроэнергии. Конечно, если воруют, то никто не запрещает энергетикам за свой счет устанавливать контрольные счетчики на столбе и контролировать расход электроэнергии в доме, что во многих случаях и происходит.

Поскольку данный счетчик обслуживается и принадлежит энергосбытовой компании и цель установки счетчика — сверка показаний Вашего домового счетчика и «столбового» — установка такого счётчика законна! А вот если Вам поступят требования об оплате установки данного счетчика — это уже можно будет оспорить в суде.

Здесь можно прочитать подробнее о том «законно ли устанавливать счетчики на столб?«.

 

семь достоинств и ни одного недостатка

Больше 13 тысяч интеллектуальных приборов учета установил в регионе филиал «Россети Центр Липецкэнерго»

Счетчики «Фобос» сейчас устанавливают энергетики в семи районах Липецкой области: в Липецком, Грязинском, Добровском, Елецком, Лев-Толстовском и Чаплыгинском районах. К концу года на сетях региона их будет больше 22 тысяч. Так, например, в Чаплыгинском районе система интеллектуального учета смонтирована полностью. Две с половиной тысячи счетчиков установлены на опорах в точках отвода провода к частным домам.

— Я конечно сначала не доверяла этому прибору. Думала, вдруг показания будут выше привычных. Но мне дали пульт, на котором видно, сколько насчитал новый счетчик на столбе, я со своим старым сверяла — всё в порядке, — рассказывает жительница Чаплыгина Екатерина Макаркина.

Каждому потребителю действительно выдается пульт, на котором видно, сколько он израсходовал энергии, а также напряжение в сети и мощность электроэнергии. Затраты по установке приборов учета, на приобретение пультов несет Липецкэнерго, никаких дополнительных расходов со стороны жителей не требуется. С момента ввода в эксплуатацию сплит-счетчика показания именно этого прибора будут применяться при расчетах. Счетчик, который ранее был установлен потребителем, может остаться у него.

— У этого счетчика множество достоинств. Потребитель бесплатно получает новый прибор учёта с высоким классом точности, межповерочным интервалом 16 лет и сроком эксплуатации не менее 32 лет. Он может бесплатно использовать автоматическую защиту от перепадов напряжения. И, наконец, клиент может самостоятельно выбирать наиболее выгодный тариф: одноставочный или день/ночь. Это три основных критерия качества счетчиков «Фобос», — рассказал начальник управления учета электроэнергии филиала «Россети Центр Липецкэнерго» Вадим Негробов.

Также в списке достоинств сплит-счетчиков энергетики называют удобство снятия показаний – прибор учета делает это автоматически. Таким образом, он гарантировано защищает потребителей от высоких начислений в счете из-за ошибки при передаче показаний.

— Это очень удобно, — делится впечатлением от пользования новым счетчиком житель села Троекурово Михаил Кузнецов, — никаких забот: тариф выбрал, показания не передаю, что там с этим счетчиком — не моя забота. Так только иногда посматриваю, сколько насчитал, но пока ни разу не соврал за два месяца.

Жители Липецкой области, которым установили умный счетчик, освобождаются от обязанности поверки прибора учёта, так как их будет теперь эксплуатировать Липецкэнерго. Кроме того, энергетики берутся самостоятельно и очень оперативно восстанавливать работоспособность прибора учёта в случае возможного сбоя. На любые вопросы, связанные с установкой счетчика «Фобос» ответ можно получить по телефону прямой линии энергетиков 8 800 50 50 115. Звонок бесплатный, служба работает круглосуточно.

«PR»

Транспонировать (вращать) данные из строк в столбцы или наоборот

Если у вас есть рабочий лист с данными в столбцах, которые необходимо повернуть, чтобы переставить их по строкам, используйте функцию Транспонировать . С его помощью вы можете быстро переключать данные из столбцов в строки или наоборот.

Например, если ваши данные выглядят следующим образом, с регионами продаж в заголовках столбцов и кварталами с левой стороны:

Функция транспонирования изменит порядок таблицы таким образом, чтобы кварталы отображались в заголовках столбцов, а регионы продаж были видны слева, например:

Вот как это сделать:

  1. Выберите диапазон данных, которые вы хотите изменить, включая метки строк или столбцов, и нажмите Ctrl + C.

    Примечание: Убедитесь, что вы скопировали данные для этого, поскольку использование команды Cut или Ctrl + X не сработает.

  2. Выберите новое место на листе, куда вы хотите вставить транспонированную таблицу, убедившись, что есть достаточно места для вставки данных. Новая таблица, которую вы вставляете туда, полностью перезапишет все данные / форматирование, которые уже есть.

    Щелкните правой кнопкой мыши верхнюю левую ячейку того места, куда вы хотите вставить транспонированную таблицу, затем выберите Транспонировать .

  3. После успешного вращения данных вы можете удалить исходную таблицу, и данные в новой таблице останутся нетронутыми.

Советы по переносу данных

Вы можете вставить данные в книгу как транспонированные.Transpose меняет ориентацию содержимого скопированных ячеек при вставке. Данные в строках вставляются в столбцы и наоборот.

Вот как можно транспонировать содержимое ячейки:

  1. Скопируйте диапазон ячеек.

  2. Выберите пустые ячейки, в которые вы хотите вставить транспонированные данные.

  3. На вкладке Home щелкните значок Paste и выберите Paste Transpose .

Транспонируйте данные из строк в столбцы (или наоборот) в Excel для Mac

Если у вас есть рабочий лист с данными в столбцах, которые вы хотите повернуть, чтобы они были переупорядочены по строкам, вы можете использовать функцию Транспонировать . Он позволяет вам перемещать данные из столбцов в строки и наоборот.

Например, если ваши данные выглядят так: регионы продаж указаны вверху, а четверти — слева:

Вы можете повернуть столбцы и строки, чтобы отобразить четверти сверху и области по бокам, например:

Вот как:

  1. Выберите диапазон данных, которые вы хотите изменить, включая метки строк или столбцов, и выберите Копировать на вкладке Home или нажмите клавиши CONTROL + C.

    Примечание: Убедитесь, что вы скопировали данные, чтобы сделать это. Использование команды Cut или CONTROL + X не сработает.

  2. Выберите первую ячейку, в которую вы хотите вставить данные, и на вкладке Home щелкните стрелку рядом с Paste , а затем щелкните Transpose .

    Выберите место на листе, в которое достаточно места для вставки данных.Скопированные данные перезапишут все данные, которые уже есть.

  3. После успешного вращения данных вы можете удалить исходные данные.

Модель OSI: 7 уровней сетевой архитектуры — BMC Software

Эталонная модель взаимодействия открытых систем (OSI) — это концептуальная структура, которая описывает функции сетевой или телекоммуникационной системы независимо от базовой технологической инфраструктуры.Он разделяет обмен данными на семь уровней абстракции и стандартизирует протоколы на соответствующие группы сетевых функций для обеспечения взаимодействия в системе связи независимо от типа технологии, поставщика и модели.

Модель OSI была первоначально разработана для облегчения взаимодействия между поставщиками и для определения четких стандартов сетевой связи. Однако старая модель TCP / IP остается повсеместной эталонной структурой для Интернет-коммуникаций сегодня.

7 уровней модели OSI

Это изображение иллюстрирует семь уровней модели OSI. Ниже мы кратко опишем каждый слой снизу вверх.

1. Физический

Самый нижний уровень модели OSI связан с передачей данных в форме электрических, оптических или электромагнитных сигналов, которые физически передают информацию между сетевыми устройствами и инфраструктурой. Физический уровень отвечает за передачу потоков неструктурированных необработанных данных по физическому носителю.Он определяет ряд аспектов, в том числе:

  • Электрические, механические и физические системы и сетевые устройства, включающие такие характеристики, как размер кабеля, частота сигнала, напряжения и т. Д.
  • Топологии, такие как шина, звезда, кольцо и сетка
  • Режимы связи, такие как симплексный, полудуплексный и полнодуплексный
  • Производительность передачи данных, например битрейт и битовая синхронизация
  • Модуляция, переключение и взаимодействие с физической средой передачи
  • Общие протоколы, включая Wi-Fi, Ethernet и другие
  • Аппаратное обеспечение, включая сетевые устройства, антенны, кабели, модем и промежуточные устройства, такие как повторители и концентраторы

2.Канал передачи данных

Второй уровень модели OSI касается передачи данных между узлами в сети и управляет соединениями между физически подключенными устройствами, такими как коммутаторы. Необработанные данные, полученные с физического уровня, синхронизируются и упаковываются в кадры данных, которые содержат необходимые протоколы для маршрутизации информации между соответствующими узлами. Уровень канала передачи данных делится на два подуровня:

  • Подуровень Logical Link Control (LLC) отвечает за управление потоком и ошибки, которые обеспечивают безошибочную и точную передачу данных между узлами сети.
  • Подуровень управления доступом к среде (MAC) отвечает за управление доступом и разрешениями на передачу данных между сетевыми узлами. Данные передаются последовательно, и уровень ожидает подтверждения для инкапсулированных необработанных данных, отправленных между узлами.

3. Сеть

Третий уровень модели OSI организует и передает данные между несколькими сетями.

Сетевой уровень отвечает за маршрутизацию данных по наилучшему физическому пути на основе ряда факторов, включая характеристики сети, наилучший доступный путь, управление трафиком, перегрузку пакетов данных и приоритет обслуживания, среди прочего.Сетевой уровень реализует логическую адресацию пакетов данных, чтобы различать исходную и целевую сети.

Другие функции включают инкапсуляцию и фрагментацию, контроль перегрузки и обработку ошибок. Исходящие данные разделяются на пакеты, а входящие данные повторно собираются в информацию, которая используется на более высоком уровне приложения. Аппаратное обеспечение сетевого уровня включает в себя маршруты, мостовые маршрутизаторы, трехуровневые коммутаторы и протоколы, такие как Интернет (IPv4) версии 4 и Интернет-протокол версии 6 (IPv6).

4. Транспорт

Четвертый уровень модели OSI обеспечивает полную и надежную доставку пакетов данных.

  • Транспортный уровень предоставляет такие механизмы, как контроль ошибок, контроль потока и контроль перегрузки, для отслеживания пакетов данных, проверки на наличие ошибок и дублирования и повторной отправки информации, которая не доставляется. Он включает функцию адресации точки обслуживания, чтобы гарантировать, что пакет отправлен в ответ на определенный процесс (через адрес порта).
  • Сегментация и повторная сборка пакетов обеспечивают разделение данных и их последовательную отправку в пункт назначения, где они повторно проверяются на целостность и точность на основе последовательности приема.

Общие протоколы включают протокол управления передачей (TCP) для передачи данных с установлением соединения и протокол пользовательских дейтаграмм (UDP) для передачи данных без установления соединения.

5. Сессия

Являясь первым из трех уровней, которые имеют дело с уровнем программного обеспечения, уровень сеанса управляет сеансами между серверами для координации обмена данными.Сеанс относится к любому интерактивному обмену данными между двумя объектами в сети. Общие примеры включают сеансы HTTPS, которые позволяют пользователям Интернета посещать и просматривать веб-сайты в течение определенного периода времени. Сеансовый уровень отвечает за ряд функций, включая открытие, закрытие и восстановление сеансовых действий, аутентификацию и авторизацию связи между конкретными приложениями и серверами, определение полнодуплексных или полудуплексных операций и синхронизацию потоков данных.

Протоколы общего сеансового уровня включают:

  • Протокол удаленного вызова процедур (RPC)
  • Протокол туннелирования точка-точка (PPTP)
  • Протокол управления сеансом (SCP)
  • Протокол описания сеанса (SDP), как описано здесь

6. Презентация

Шестой уровень модели OSI преобразует форматы данных между приложениями и сетями. Обязанности уровня представления включают:

Уровень представления, также называемый уровнем синтаксиса, отображает семантику и синтаксис данных таким образом, что полученная информация может использоваться для каждого отдельного сетевого объекта.Например, данные, которые мы передаем из нашего коммуникационного приложения на основе шифрования, форматируются и шифруются на этом уровне перед отправкой по сети.

На принимающей стороне данные дешифруются и форматируются в текст или мультимедийную информацию, как это было задумано изначально. Уровень представления также сериализует сложную информацию в переносимые форматы. Затем потоки данных десериализуются и повторно собираются в исходный объектный формат в месте назначения.

7. Заявление

Уровень приложений касается сетевых процессов на уровне приложений.Этот уровень напрямую взаимодействует с конечными пользователями, обеспечивая поддержку электронной почты, совместного использования сетевых данных, передачи файлов и служб каталогов, а также других распределенных информационных служб. Самый верхний уровень модели OSI идентифицирует сетевые объекты для облегчения сетевых запросов запросами конечных пользователей, определяет доступность ресурсов, синхронизирует связь и управляет сетевыми требованиями для конкретных приложений. Прикладной уровень также определяет ограничения на прикладном уровне, такие как ограничения, связанные с аутентификацией, конфиденциальностью, качеством обслуживания, сетевыми устройствами и синтаксисом данных.

Общие протоколы прикладного уровня включают:

  • Протокол передачи файлов (FTP)
  • Простой протокол передачи почты (SMTP)
  • Система доменных имен (DNS)

Интернет не приветствует OSI

Модель OSI широко критикуется за присущую ей сложность реализации, которая делает сетевые операции неэффективными и медленными. Академический подход к разработке набора протоколов OSI основывался на замене существующих протоколов на всех уровнях связи лучшими альтернативами.

Этот подход не получил широкого распространения в отрасли; поставщики уже вложили значительные ресурсы в продукты TCP / IP и должны были управлять совместимостью с широким выбором протоколов и спецификаций, предлагаемых моделью OSI. Кроме того, само академическое сообщество рассматривало модель OSI как изобретение, политически вдохновленное европейскими телекоммуникационными властями и властями США.

Старая модель архитектуры TCP / IP уже использовалась в реальных сетевых средах.Он послужил прочной основой для Интернета, включая все проблемы, связанные с безопасностью, конфиденциальностью и производительностью. Непрерывные исследования и разработки, инвестиции и внедрение модели OSI во всей отрасли могли бы сделать современный кибер-мир другим (и, возможно, лучшим) местом, но прагматизм модели TCP / IP дал нам Интернет, который сегодня преобладает.

Дополнительные ресурсы

Узнайте больше на следующих ресурсах:

Osi модель 7 слоев из Siddique Ibrahim

Исходное эталонное изображение:

Эти публикации являются моими собственными и не обязательно отражают позицию, стратегию или мнение BMC.

Обнаружили ошибку или есть предложение? Сообщите нам об этом по электронной почте [email protected].

Повышение скорости синхронизации

Обязательно прочтите и усвойте основные концепции, влияющие на производительность приложения. Если вы можете сосредоточиться на улучшении производительности Sync, это окажет наибольшее положительное влияние на конечных пользователей приложения. В этой статье мы сосредоточимся на синхронизации «только для чтения», поскольку это влияет на все приложения. Существуют дополнительные подходы к повышению скорости синхронизации, которые включают обновление данных, и они рассматриваются здесь.

Есть шесть способов улучшить производительность Sync, каждый из которых описан в отдельном подразделе.

  1. Выберите эффективного поставщика данных

  2. Уменьшите объем данных, передаваемых во время синхронизации

  3. Уменьшите объем вычислений (для формул электронных таблиц и виртуальных столбцов), выполняемых во время синхронизации

  4. Получение или вычисление данных в параллельный (актуально, если в приложении много таблиц или много дорогих виртуальных столбцов)

  5. Использовать быструю сеть (это актуально для соединения между устройством и сервером AppSheet)

  6. Сделать синхронизацию в фоновом режиме чтобы пользователь не ждал, пока произойдет синхронизация.

Платформа AppSheet предоставляет инструменты (например, профилировщик производительности) для понимания, анализа и повышения производительности приложения.

1. Выберите эффективного поставщика данных

AppSheet поддерживает множество различных поставщиков данных. Все поставщики данных различаются по начальной задержке ответа на запрос. Вот несколько общих практических правил:

  1. Поставщики баз данных обычно лучше, чем поставщики файловых систем / электронных таблиц.

  2. Среди файловых систем электронных таблиц Google Таблицы являются наиболее производительными, поскольку они были созданы с нуля для поддержки одновременного доступа к данным через Интернет.

  3. При использовании Excel более эффективно использовать Office365, чем чистую файловую систему, такую ​​как Dropbox или Box. С Office365 формулы электронных таблиц можно запускать в облаке с помощью Office365, тогда как с Dropbox и Box AppSheet должен загружать весь файл Excel и оценивать формулы локально.

На самом деле это может быть не тот выбор, который у вас есть, потому что ваш набор данных может уже находиться у определенного поставщика данных.

2. Уменьшите объем передаваемых данных

Первый шаг — удалить ненужные данные из самой таблицы / рабочего листа.

  1. Удалите пустые строки, включая пустые строки внизу листа. Если ваши листы содержат сотни или тысячи пустых строк, вы можете значительно повысить производительность, удалив их.

  2. Удалите пустые столбцы, включая пустые столбцы справа от листа. Если ваши листы содержат пустые столбцы, вы можете значительно повысить производительность, удалив их.

Электронная таблица «рабочая книга» (то есть файл) содержит один или несколько рабочих листов.Следующий шаг — убедиться, что в электронной таблице нет ненужных данных.

  1. Включайте только те рабочие листы, которые требуются приложению, а остальные удалите. Дополнительные рабочие листы добавят накладные расходы, когда поставщик данных получает запрошенные данные. Любые изменения в этих таблицах также мешают оптимизации кеширования.

  2. Помещать таблицы только для чтения в отдельную книгу. Есть больше возможностей для кэширования таблиц, доступных только для чтения. При размещении в собственной книге платформа может более точно отслеживать, были ли они обновлены.

Различные настройки в приложении AppSheet могут уменьшить объем передаваемых данных. Приложение может явно уменьшить объем данных с помощью:

  1. Фильтры безопасности — эти фильтры удаляют строки, не удовлетворяющие критериям фильтра. Если данные поступают из источника электронной таблицы, вся электронная таблица читается сервером AppSheet Server, применяется фильтр безопасности, и подмножество строк, удовлетворяющих условию, отправляется в приложение. Если данные поступают из источника базы данных и фильтр простой (например: [ColumnX] = USEREMAIL ()), тогда фильтр можно «вставить» в извлечение данных из источника данных.Другими словами, получение данных из источника данных также становится намного более эффективным, и поставщику AppSheet передается меньше данных.

  2. Разделение на разделы — это механизм работы с очень большими наборами данных путем их разделения на разделы. Каждому пользователю нужны данные только в одном разделе. Естественно, это значительно сокращает объем передаваемых данных.

Приложение также может неявно уменьшить объем передаваемых данных, избегая передачи избыточных данных.Передача данных является избыточной, если в приложении уже есть кэшированная копия последних доступных данных (из предыдущей синхронизации). Чтобы кэширование было эффективным, система должна записывать, когда кэшированная копия сохранялась, и проверять, обновлялся ли с тех пор источник данных. Есть два дополнительных параметра приложения, которые управляют этим поведением:

  1. Серверное кэширование — сервер AppSheet может поддерживать кэшированные копии таблиц, доступных только для чтения, до получаса. Если ваше приложение зависит от справочных данных, которые не часто меняются, обязательно отметьте таблицу как доступную только для чтения и включите кэширование сервера.

  2. Дельта-синхронизация — когда эта опция включена, приложение сохраняет временные метки последнего времени выборки каждой таблицы. При каждой синхронизации сервер AppSheet пытается определить, была ли таблица обновлена ​​после этой отметки времени. Только после этого данные таблицы извлекаются из облачного источника данных. Этот механизм может значительно ускорить синхронизацию, но он также может вызвать ошибки данных. AppSheet может проверять Delta Sync только у облачных провайдеров, использующих файлы электронных таблиц.Он проверяет свойство LastModifiedTime файла, чтобы определить, был ли он обновлен (обновления могут происходить непосредственно в электронной таблице). В облачных файловых системах, таких как Google Диск, эта временная метка не совсем точна. Кроме того, если таблица включает формулы, извлекающие данные из внешних источников, сам файл может никогда не отражать измененную метку времени, хотя вычисленные в нем данные могут измениться. Виртуальные столбцы, основанные исключительно на этой таблице, также не пересчитываются. В результате этот параметр требует осторожности при использовании.

3. Уменьшите объем вычислений

Вычисления происходят во время синхронизации в двух местах: (а) в формулах электронной таблицы и (б) в виртуальных столбцах таблицы AppSheet. Оба могут значительно увеличить время синхронизации.

Таблицы используют формулы для вычисления данных. Некоторые формулы могут быть очень дорогими и долгосрочными. Такие формулы могут вызывать значительные задержки, а в крайних случаях даже тайм-ауты при использовании AppSheet.

  1. Убедитесь, что в электронной таблице используются только простые / дешевые формулы.

  2. Формулы между листами и формулы, использующие внешние службы (например, Google Finance), могут серьезно повлиять на производительность синхронизации.

  3. Особенно важно минимизировать количество формул рабочего листа, когда источником данных является Excel в Dropbox или Box, поскольку эти формулы должны пересчитываться сервером AppSheet каждый раз при чтении рабочего листа Excel.

Виртуальные столбцы в таблице определяются формулами приложения и вычисляются сервером AppSheet при каждой синхронизации.Формулы приложений очень мощные и выразительные, но можно написать очень неэффективные формулы приложений. Например, в приложении Order Capture с тремя таблицами (Products, Customers и Orders) предположим, что в таблице Order определен виртуальный столбец, чтобы найти сумму всех предыдущих заказов, сделанных одним и тем же клиентом для одного и того же продукта. В зависимости от объема данных в приложении это, вероятно, будет очень дорого для вычисления всего набора данных. Профилировщик производительности покажет, вносят ли виртуальные столбцы значительный вклад во время синхронизации.

4. Получение или вычисление данных параллельно

До сих пор мы игнорировали тот факт, что большинство приложений имеют несколько таблиц. Допустим, в вашем приложении пять таблиц. Берутся ли они из источника данных один за другим или параллельно? В идеале это должно быть как можно более полностью параллельным, но выполнение этого требует значительных ресурсов для сервера AppSheet (каждый параллельный запрос требует параллельного «потока» вычислений на сервере, и существует ограничение на общее количество таких вычислений, которые могут запустить одновременно).Следовательно, мы контролируем степень параллелизма на основе плана подписки владельца приложения — более дорогие планы получают большую степень параллелизма.

Аналогичный подход применяется и к вычислению значений виртуальных столбцов.

Увеличение параллелизма не всегда приводит к более быстрой синхронизации. Например, если у вас есть три таблицы, выборка двух из которых занимает всего секунду, а третьей — целую минуту, заметной разницы при увеличении степени параллелизма не будет.Таблица, на выборку которой уходит целая минута, преобладает над всеми остальными действиями.
Вы можете опробовать эффект более высокой степени параллелизма в эмуляторе приложения, размещенном внутри редактора приложения. Обратите внимание, что эффекты также зависят от количества данных в таблицах. Таким образом, хотя эффекты могут быть минимальными при разработке приложения с исходными наборами данных, они могут быть более выраженными по мере использования приложения и роста наборов данных.

5. Используйте более быструю сеть

Большинство людей интуитивно полагают, что «более быстрая» сеть должна приводить к более быстрой синхронизации.Та же интуиция также заставляет людей полагать, что самым большим узким местом при синхронизации является скорость сети передачи данных (например, 2G против LTE), используемой мобильными устройствами. Однако в большинстве случаев это чрезмерное упрощение.

По нашим наблюдениям,

  1. Облачный провайдер задержка обычно вносит наибольший вклад в медленную синхронизацию. Фактическая передача данных между облачным провайдером и сервером AppSheet довольно эффективна (Интернет имеет высокую пропускную способность).

  2. Сеть задержка между устройством и сервером AppSheet также может добавить значительную задержку.Обычно мы наблюдаем это у клиентов, которые географически удалены от облака сервера AppSheet.

  3. Фактическая передача данных с сервера AppSheet на мобильное устройство обычно очень эффективна (т.е. даже несмотря на то, что мобильные сети могут не иметь большой пропускной способности, ее более чем достаточно для передаваемых объемов данных). В этом помогает тот факт, что AppSheet сжимает данные перед передачей.

Это очень важное наблюдение, потому что приложения AppSheet обычно имеют относительно небольшие объемы данных.Даже если базовый набор данных очень велик, каждому пользователю приложения обычно требуется только небольшое подмножество данных, и это достигается с помощью таких механизмов, как фильтры безопасности и разделение данных.

6. Сделайте синхронизацию в фоновом режиме

Все наши обсуждения до сих пор были направлены на уменьшение фактической задержки синхронизации. Однако, поскольку все, о чем мы действительно заботимся, это задержка, _ воспринимаемая_ конечным пользователем, очень разумным дополнительным шагом является минимизация влияния задержки синхронизации на конечного пользователя путем задержки синхронизации и / или ее применения в фоновом режиме.

Этот выбор требует компромисса. Считается, что приложение работает быстрее. Однако данные могут быть устаревшими. Вам необходимо выбрать подходящий баланс для вашего приложения и использовать различные параметры синхронизации, чтобы сообщить AppSheet, как вы хотите, чтобы система вела себя.

  1. Если все параметры синхронизации отключены, по умолчанию приложение выполняет синхронизацию немедленно, если строка добавляется / обновляется / удаляется приложением. В противном случае приложение будет синхронизироваться только в том случае, если пользователь явно нажмет кнопку «Синхронизировать».

  2. Если включена синхронизация при запуске, приложение выполняет принудительную синхронизацию при каждом перезапуске. Это хороший механизм для ограничения устаревания данных.

  3. Если отложенная синхронизация включена, обновления, сделанные приложением, синхронизируются не сразу. Вместо этого они остаются в очереди на устройстве. Они будут синхронизированы только позже. Для приложений, которые используются в удаленных регионах (например, для обследований дикой природы), это хороший вариант. Изменения помещаются в очередь на устройстве. Когда пользователь возвращается в офис или в другое место с хорошим доступом к сети, он может явно нажать «Синхронизировать», и это перенесет все изменения в бэкэнд.Обратите внимание, что чем дольше задерживаются синхронизации, тем выше вероятность конфликтов данных, потому что кто-то другой мог обновить те же данные.

  4. В дополнение к отложенной синхронизации приложение может также включить опцию автоматической фоновой синхронизации. Это пытается скрыть задержку без устаревания данных и подходит для сред с хорошим сетевым подключением. Любые обновления, сделанные приложением, немедленно запускают синхронизацию в фоновом режиме, в то время как пользователь может продолжать использовать приложение.Если приложение не выполняет никаких обновлений, система все равно будет периодически запускать синхронизацию, чтобы гарантировать наличие последних данных. Этот вариант довольно бесцеремонный с использованием ресурсов батареи, сети и сервера. Вероятно, он будет запускать намного больше синхронизаций, чем это действительно необходимо, и это нужно будет сопоставить с преимуществом наличия приложения, которое всегда близко к обновлению, и пользователи не ждут синхронизации

10 лучших советов по настройке производительности для Amazon Афина

Это сообщение в блоге переведено на японский язык.

Amazon Athena — это интерактивная служба запросов, которая упрощает анализ данных, хранящихся в Amazon S3, с помощью стандартного SQL. Athena не имеет сервера, поэтому нет инфраструктуры для управления, и вы платите только за запросы, которые выполняете. Athena проста в использовании. Просто укажите свои данные в Amazon S3, определите схему и начните запросы с использованием стандартного SQL.

В этом сообщении блога мы рассмотрим 10 лучших советов, которые могут улучшить производительность запросов. Мы сосредоточимся на аспектах, связанных с хранением данных в Amazon S3 и настройкой конкретных запросов.Amazon Athena использует Presto для выполнения SQL-запросов, поэтому некоторые советы будут работать, если вы используете Presto на Amazon EMR.

Этот пост предполагает, что вы знакомы с различными форматами файлов, такими как Parquet, ORC, текстовые файлы, Avro, CSV, TSV и JSON.

Лучшие практики: хранилище

В этом разделе обсуждается, как структурировать ваши данные, чтобы вы могли максимально использовать возможности Athena. Те же методы можно применить к приложениям обработки данных Amazon EMR, таким как Spark, Presto и Hive, когда ваши данные хранятся на Amazon S3.

1. Разделите данные на разделы

При секционировании таблица делится на части и хранятся связанные данные вместе на основе значений столбцов, таких как дата, страна, регион и т. Д. Разделы действуют как виртуальные столбцы. Вы определяете их при создании таблицы, и они могут помочь уменьшить объем данных, сканируемых на запрос, тем самым повышая производительность. Вы можете ограничить объем данных, проверяемых запросом, указав фильтры на основе раздела. Дополнительные сведения см. В разделе «Разбиение данных».

Athena поддерживает разделение Hive в соответствии с одним из следующих соглашений об именах:

a) Имя столбца раздела, за которым следует символ равенства (‘=’), а затем значение.

s3: // yourBucket / pathToTable / = / = /

Если ваш набор данных разделен на разделы в этом формате, вы можете запустить команду MSCK REPAIR table, чтобы автоматически добавить разделы в вашу таблицу.

b) Если «путь» ваших данных не соответствует указанному выше формату, вы можете добавить разделы вручную, используя команду ALTER TABLE ADD PARTITION для каждого раздела. Например

s3: // yourBucket / pathToTable / YYYY / MM / DD /

Изменить таблицу добавить раздел (PARTITION_COLUMN_NAME = , PARTITION_COLUMN2_NAME = ) LOCATION ‘s3: // yourBucket / pathToTable / YYYY / MM / DD /’;

Примечание: используя вышеупомянутую методологию, вы можете сопоставить любое местоположение с теми значениями, по которым вы хотите ссылаться на них.

В следующем примере показано, как данные распределяются по столбцу года в таблице полетов, хранящейся в корзине S3.

  $ aws s3 ls s3: // афина-примеры / полет / паркет /
PRE год = 1987 /
PRE год = 1988 /
PRE год = 1989 /
PRE год = 1990 /
PRE год = 1991 /
PRE год = 1992 /
PRE год = 1993/

Вы можете ограничить разделы, которые сканируются в запросе, используя столбец в предложении «WHERE».

  ВЫБРАТЬ пункт назначения, пункт отправления ОТ рейсов ГДЕ год = 1991

Вы также можете использовать несколько столбцов в качестве ключей раздела. Вы можете сканировать данные на предмет определенных значений и так далее.

s3: // athena-examples / flight / parquet / год = 1991 / месяц = ​​1 / день = 1/

s3: // athena-examples / flight / parquet / год = 1991 / месяц = ​​1 / день = 2/

При выборе столбцов для разделения учитывайте следующее:

  • Столбцы, которые используются в качестве фильтров, являются хорошими кандидатами для разделения.
  • Разбиение на разделы имеет свою цену. Чем больше количество разделов в вашей таблице, тем выше накладные расходы на получение и обработку метаданных раздела и тем меньше размер ваших файлов. Слишком мелкое разбиение может свести на нет первоначальную выгоду.
  • Если ваши данные сильно смещены к одному значению раздела, и большинство запросов используют это значение, то накладные расходы могут свести на нет первоначальное преимущество.

Пример:

В таблице ниже сравнивается время выполнения запросов в многораздельной и несекционированной таблице.Обе таблицы содержат 74 ГБ несжатых данных, хранящихся в текстовом формате. Многораздельная таблица разделена столбцом l_shipdate и имеет 2526 разделов.

Запрос Несекционированная таблица Стоимость Разделенный стол Стоимость Экономия
Время работы Отсканированные данные Время работы Отсканированные данные
SELECT count (*) FROM lineitem WHERE l_shipdate = ‘1996-09-01’ 9.71 секунда 74,1 ГБ $ 0,36 2,16 секунды 29,06 МБ $ 0,0001

На 99% дешевле

На 77% быстрее

SELECT count (*) FROM lineitem WHERE l_shipdate> = ‘1996-09-01’ AND l_shipdate <'1996-10-01' 10,41 секунды 74,1 ГБ $ 0,36 2.73 секунды 871,39 МБ 0,004 $ на 98% дешевле
на 73% быстрее

Однако разделение также имеет штраф, как показано в следующих временах выполнения. Убедитесь, что ваши данные не разбиты чрезмерно. Чрезмерное разбиение на разделы приведет к увеличению количества файлов меньшего размера, что ухудшит производительность, как показано в разделе 3.

Запрос Несекционированная таблица Стоимость Разделенный стол Стоимость Экономия
Время работы Отсканированные данные Время работы Отсканированные данные
ВЫБРАТЬ количество (*) FROM lineitem; 8.4 секунды 74,1 ГБ $ 0,36 10,65 секунды 74,1 ГБ $ 0,36 На 27% медленнее

2. Храните свои данные

Другой способ разбить ваши данные — это ведро данных в одном разделе. С помощью сегментирования вы можете указать один или несколько столбцов, содержащих строки, которые вы хотите сгруппировать вместе, и поместить эти строки в несколько сегментов.Это позволяет вам запрашивать только сегмент, который вам нужно прочитать, когда указано значение столбцов с разделением, что может значительно уменьшить количество строк данных для чтения.

Когда вы выбираете столбец, который будет использоваться для сегментирования, мы рекомендуем вам выбрать тот, который имеет высокую мощность (то есть имеет большое количество уникальных значений) и который часто используется для фильтрации данных, считываемых во время запроса. . Примером хорошего столбца для сегментирования может быть первичный ключ, например идентификатор пользователя для систем.

В Athena вы можете указать столбец с разделением на сегменты внутри оператора Create Table, указав CLUSTERED BY (<столбцы с разделением>) INTO <количество сегментов> BUCKETS. Количество сегментов должно быть таким, чтобы файлы имели оптимальный размер. Дополнительные сведения см. В разделе «Оптимизация размеров файлов».

Чтобы использовать таблицы с сегментами в Athena, необходимо использовать Apache Hive для создания файлов данных, поскольку Athena не поддерживает формат сегментирования Apache Spark.Для получения информации о том, как создавать таблицы с разделением, см. LanguageManual DDL BucketedTables в документации Apache Hive.

Также обратите внимание, что Athena не поддерживает таблицы и разделы, в которых количество файлов не соответствует количеству сегментов, например, когда выполняется несколько операторов INSERTS INTO.

В следующей таблице показано различие в таблице клиентов, в которой столбец c_custkey используется для создания 32 сегментов. Размер клиентской таблицы составляет 2,29 ГБ.

Запрос Стол без секций Стоимость Таблица с накоплением, использующая c_custkey в качестве кластеризованного столбца Стоимость Экономия
Время работы Данные отсканированы Время работы Данные отсканированы
SELECT count (*) FROM customer, где c_custkey = 12677856; 1.53 сек 2,29 ГБ 0,01145 $ 1,01 с 72,94 МБ $ 0,0003645 на 97% дешевле
на 34% быстрее

3. Используйте сжатие

Сжатие данных может значительно ускорить выполнение запросов, если файлы либо оптимального размера (см. Следующий раздел), либо файлы разделяются. Меньшие размеры данных уменьшают сетевой трафик от Amazon S3 до Athena.

Разделяемые файлы позволяют механизму выполнения в Athena разделять чтение одного файла несколькими читателями для увеличения параллелизма. Если у вас есть один неразделимый файл, то только один читатель может прочитать файл, в то время как все остальные читатели могут бездействовать. Не все алгоритмы сжатия разделяются. В следующей таблице перечислены распространенные форматы сжатия и их атрибуты.

Алгоритм Разделяемый? Степень сжатия Скорость сжатия + декомпрессии
Gzip (ДЕФЛИРОВАТЬ) № Высокая Средний
bzip2 Есть Очень высокий Медленная
LZO № Низкий Быстро
Быстрый № Низкий Очень быстро

Как правило, чем выше степень сжатия алгоритма, тем больше требуется ЦП для сжатия и распаковки данных.

Для Athena мы рекомендуем использовать Apache Parquet или Apache ORC, которые сжимают данные по умолчанию и разделяются. Если их нет, попробуйте BZip2 или Gzip с оптимальным размером файла.

Вы также можете использовать AWS Glue для сжатия данных, как показано в следующем примере сценария.

  из задания импорта awsglue.job
из awsglue.transforms import *
из awsglue.context импортировать GlueContext
от awsglue.utils import getResolvedOptions

из pyspark.context импортировать SparkContext

args = getResolvedOptions (sys.argv, ['ИМЯ ЗАДАНИЯ'])

sc = SparkContext ()
glueContext = GlueContext (sc)
spark = glueContext.spark_session
job = Работа (glueContext)
job.init (аргументы ['ИМЯ ЗАДАНИЯ'], аргументы)

## Чтение TABLE_NAME из DB_NAME из каталога данных AWS Glue
dataset = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog (база данных = DB_NAME, table_name = TABLE_NAME, transformation_ctx = "dataset")

## Записать данные в формате JSON в S3, сжатые с помощью GZip
outputdf = glueContext.write_dynamic_frame.from_options (\
frame = набор данных,
connection_type = "s3",
connection_options = {"путь": "s3: // ведро / префикс /"},
format = "json",
сжатие = "gzip",
трансформация_ctx = "outputdf")

job.commit ()

4 . Оптимизировать размеры файлов

Запросы выполняются более эффективно, если чтение данных может быть распараллелено и когда блоки данных могут быть прочитаны последовательно. Обеспечение возможности разделения форматов файлов помогает обеспечить параллелизм независимо от размера ваших файлов.

Однако, если ваши файлы слишком малы (обычно менее 128 МБ), механизм выполнения может тратить дополнительное время на открытие файлов Amazon S3, перечисление каталогов, получение метаданных объекта, настройку передачи данных, чтение заголовков файлов и т. Д. чтение словарей сжатия и так далее. С другой стороны, если ваш файл не может быть разделен и файлы слишком велики, обработка запроса ожидает, пока один читатель не завершит чтение всего файла. Это может уменьшить параллелизм.

Одним из способов решения проблемы с небольшими файлами является использование служебной программы S3DistCP в Amazon EMR. Вы можете использовать его для объединения файлов меньшего размера в более крупные объекты. Вы также можете использовать S3DistCP для оптимизированного переноса больших объемов данных из HDFS в Amazon S3, из Amazon S3 в Amazon S3 и из Amazon S3 в HDFS.

Некоторые преимущества файлов большего размера:

  • Более быстрое размещение
  • Меньше запросов Amazon S3
  • Меньше метаданных для управления

Пример

В следующей таблице сравнивается время выполнения запросов между двумя таблицами, одна из которых поддерживается одним большим файлом, а другая — 5000 маленьких файлов.Обе таблицы содержат 7 ГБ данных, хранящихся в текстовом формате.

Запрос Количество файлов Время работы
ВЫБРАТЬ Счетчик (*) FROM lineitem 5000 файлов 8,4 секунды
ВЫБРАТЬ Счетчик (*) FROM lineitem 1 файл 2.31 секунда
Ускорение на 72% быстрее

AWS Glue можно также использовать для разделения данных, как показано в следующем примере сценария.

  из задания импорта awsglue.job
из awsglue.transforms import *
из awsglue.context импортировать GlueContext
из awsglue.utils import getResolvedOptions

из pyspark.context импортировать SparkContext

args = getResolvedOptions (sys.argv, ['JOB_NAME'])

sc = SparkContext ()
glueContext = GlueContext (sc)
spark = glueContext.spark_session
job = Работа (glueContext)
job.init (аргументы ['ИМЯ ЗАДАНИЯ'], аргументы)

## Чтение TABLE_NAME из DB_NAME из каталога данных AWS Glue
dataset = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog (база данных = DB_NAME, table_name = TABLE_NAME, transformation_ctx = "dataset")

## Записать данные в формате JSON в S3, сжатые с помощью GZip
outputdf = glueContext.write_dynamic_frame.from_options (\
frame = набор данных,
connection_type = "s3",
connection_options = {"путь": "s3: // сегмент / префикс /", сжатие = "gzip"},
format = "json",
трансформация_ctx = "outputdf")

job.commit ()

5. Оптимизация создания хранилища столбчатых данных

Apache Parquet и Apache ORC — популярные колоночные хранилища данных. Они предоставляют функции, которые эффективно хранят данные, используя сжатие по столбцам, различное кодирование, сжатие на основе типа данных и выталкивание предикатов.Они также разделяются. Как правило, лучший коэффициент сжатия или пропуск блоков данных означает чтение меньшего количества байтов из Amazon S3, что приводит к повышению производительности запросов.

Один параметр, который можно настроить, — это размер блока или размер полосы . Размер блока в Parquet или размер полосы в ORC представляет максимальное количество строк, которое может поместиться в один блок с точки зрения размера в байтах. Чем больше размер блока / полосы, тем больше строк можно сохранить в каждом блоке.По умолчанию размер блока Parquet составляет 128 МБ, а размер полосы ORC — 64 МБ. Мы рекомендуем больший размер блока, если у вас есть таблицы с большим количеством столбцов, чтобы гарантировать, что каждый блок столбцов останется такого размера, который обеспечивает эффективный последовательный ввод-вывод.

Другой параметр, который можно настроить, — это алгоритм сжатия блоков данных. По умолчанию Parquet — Snappy, но он также не поддерживает сжатие, GZIP и сжатие на основе LZO. ORC по умолчанию использует ZLIB, но он также не поддерживает сжатие и Snappy.Мы рекомендуем начать с алгоритма сжатия по умолчанию и протестировать с другими алгоритмами сжатия, если у вас более 10 ГБ данных.

Форматы файлов

Parquet и ORC поддерживают выталкивание вниз предиката (также называемое фильтрацией предиката ). И Parquet, и ORC имеют блоки данных, которые представляют значения столбцов. Каждый блок содержит статистику для блока, например максимальные / минимальные значения. Когда запрос выполняется, эта статистика определяет, следует ли прочитать блок или пропустить.

Одним из способов оптимизации количества пропускаемых блоков является определение и сортировка по обычно фильтруемому столбцу перед записью файлов ORC или Parquet. Это гарантирует, что диапазон между минимальным и максимальным значениями внутри блока будет как можно меньше в каждом блоке. Это дает больше шансов на обрезку.

Вы можете преобразовать существующие данные в Parquet или ORC с помощью Spark или Hive в Amazon EMR. Для получения дополнительной информации см. Сообщение в блоге «Анализ данных в S3 с помощью Amazon Athena».См. Также следующие ресурсы:

Дополнительный совет: отключение типов данных структуры с помощью Parquet и ORC

Apache Parquet и Apache ORC хранят типы данных Struct как блоки данных в своих файлах. Когда запрос содержит столбец типа данных Struct, весь блок данных структур должен быть прочитан и десериализован механизмом запросов. Это может быть дорого, если Struct очень большой. Если вашему запросу требуется только небольшое подмножество полей в структуре, вы можете избежать чтения всего блока Struct, переместив столбцы в структурах, которые вы часто фильтруете, и выбрав их на верхний уровень.Таким образом, вы можете избежать ненужного чтения и десериализации данных, которые могут оказаться ненужными.

Например, если у вас есть следующая таблица:

  СОЗДАТЬ ВНЕШНЮЮ ТАБЛИЦУ продукты (
product_id INT,
product_info struct ,
стоимость ДВОЙНАЯ
)…

Если ваши запросы часто берут данные из product_info.name, то рекомендуется переместить их из структуры.Более оптимизированная форма могла бы быть:

  СОЗДАТЬ ВНЕШНЮЮ ТАБЛИЦУ продукты (
product_id INT,
имя STRING,
product_info struct <описание STRING, размеры STRING: отрасль STRING>,
стоимость ДВОЙНАЯ
)…

Пример:

Набор данных: 32 ГБ, формат паркета, ~ 600 млн строк

Запрос Время работы Данные отсканированы Стоимость

Невложенная таблица

SELECT count (*) FROM lineitem, где l_returnflag как '% s'

3.08139,69 МБ $ 0,00013969

Таблица с полями в поле структуры под названием «данные»

SELECT count (*) FROM lineitem, где data.l_returnflag как '% s'

10,66 сек 30,3 ГБ 0,0303 $

См. Раздел «Упрощение запросов вложенного JSON с помощью AWS Glue Relationalize Transform», в котором рассказывается, как сглаживать структуры с помощью AWS Glue.

Настройка запроса

Афина использует Presto под одеялом. Понимание того, как работает Presto, дает представление о том, как можно оптимизировать запросы при их выполнении.

В этом разделе подробно описаны следующие передовые практики:

  1. Оптимизировать ЗАКАЗ.
  2. Оптимизация СОЕДИНЕНИЙ.
  3. Оптимизировать GROUP BY.
  4. Оптимизировать LIKE
  5. Включите только нужные столбцы.

6. Оптимизировать ЗАКАЗ ПО

Предложение ORDER BY возвращает результаты запроса в порядке сортировки. Для сортировки Presto должен отправить все строки данных одному исполнителю, а затем отсортировать их. Это может вызвать нехватку памяти в Presto, что может привести к длительному выполнению запроса. Хуже того, запрос может завершиться ошибкой.

Если вы используете предложение ORDER BY для просмотра верхних или нижних значений N , тогда используйте предложение LIMIT, чтобы значительно снизить стоимость сортировки, продвигая сортировку и ограничивая отдельных рабочих, а не выполняемую сортировку в одном рабочем.

Пример:

Набор данных: таблица 7,25 ГБ, без сжатия, текстовый формат, ~ 60 млн строк

Запрос Время работы
ВЫБРАТЬ * ИЗ lineitem ЗАКАЗАТЬ ПО l_shipdate 528 секунд
ВЫБРАТЬ * ИЗ lineitem ORDER BY l_shipdate LIMIT 10000 11,15 секунды
Ускорение на 98% быстрее

7.Оптимизировать объединяет

При объединении двух таблиц укажите большую таблицу в левой части объединения, а меньшую таблицу в правой части объединения. Presto распределяет таблицу справа по рабочим узлам, а затем выполняет потоковую передачу таблицы слева, чтобы выполнить соединение. Если таблица справа меньше, то используется меньше памяти и запрос выполняется быстрее.

Пример:

Набор данных: 74 ГБ данных без сжатия, текстовый формат, ~ 602 млн строк

Запрос Время работы
SELECT count (*) FROM lineitem, part WHERE lineitem.l_partkey = part.p_partkey 22,81 секунды
SELECT count (*) FROM part, lineitem WHERE lineitem.l_partkey = part.p_partkey 10,71 секунды
Экономия / ускорение ~ 53% ускорение

Исключением из правила является объединение нескольких таблиц вместе и возможность перекрестного соединения. Presto будет выполнять соединения слева направо, поскольку он еще не поддерживает изменение порядка соединений.Следовательно, вы должны указать таблицы от наибольшего к наименьшему, при этом убедитесь, что две таблицы не указаны вместе, что приведет к перекрестному соединению.

Пример :
Набор данных: всего 9,1 ГБ, без сжатия, текстовый xormat, всего ~ 76 млн строк

Запрос Время работы
SELECT count (*) FROM lineitem, customer, orders WHERE lineitem.l_orderkey = orders.o_orderkey И customer.c_custkey = orders.o_custkey Истекло время ожидания
SELECT count (*) FROM lineitem, orders, customer WHERE lineitem.l_orderkey = orders.o_orderkey AND customer.c_custkey = orders.o_custkey 3,71 секунды

8. Оптимизировать GROUP BY

Оператор GROUP BY распределяет строки на основе столбцов GROUP BY рабочим узлам, которые содержат значения GROUP BY в памяти.По мере того, как строки загружаются, столбцы GROUP BY просматриваются в памяти и значения сравниваются. Если столбцы GROUP BY совпадают, значения затем агрегируются.

При использовании GROUP BY в вашем запросе упорядочивайте столбцы по мощности по самой высокой мощности (то есть наибольшему количеству уникальных значений, равномерно распределенных) до наименьшего.

  ВЫБРАТЬ состояние, пол, количество (*)
           ИЗ переписи
ГРУППА ПО статусу, полу;

Другая оптимизация состоит в том, чтобы ограничить количество столбцов в операторе SELECT, чтобы уменьшить объем памяти, необходимый для хранения, поскольку строки хранятся в памяти и агрегируются для предложения GROUP BY.

9. Используйте приближенные функции

Для исследования больших наборов данных обычным вариантом использования является поиск количества различных значений для определенного столбца с помощью COUNT (столбец DISTINCT). Примером может служить количество уникальных пользователей, попавших на веб-страницу.

Когда точное число может не требоваться ― например, если вы ищете, на какие веб-страницы нужно углубиться, подумайте об использовании функции окт_distinct (). Эта функция пытается минимизировать использование памяти, подсчитывая уникальные хэши значений вместо целых строк.Недостатком является то, что стандартная ошибка составляет 2,3%.

Пример:

Набор данных: таблица 74 ГБ, без сжатия, текстовый формат, ~ 600 млн строк

Запрос Время работы
ВЫБРАТЬ количество (отдельный l_comment) FROM lineitem; 13,21 секунды
ВЫБЕРИТЕ прим_дистинкт (l_комментарий) ИЗ lineitem; 10.95 секунд
Ускорение на 17% быстрее

Дополнительную информацию см. В разделе «Агрегатные функции» документации Presto.

10. Включайте только те столбцы, которые вам нужны

При выполнении запросов ограничьте последний оператор SELECT только теми столбцами, которые вам нужны, вместо того, чтобы выбирать все столбцы. Обрезка количества столбцов уменьшает объем данных, которые необходимо обработать на протяжении всего конвейера выполнения запроса.Это особенно помогает, когда вы запрашиваете таблицы с большим количеством столбцов, основанных на строках, и когда вы выполняете несколько соединений или агрегатов.

Пример:

Набор данных: таблица 7,25 ГБ, без сжатия, текстовый формат, ~ 60 млн строк

Запрос Время работы
SELECT * FROM lineitem, orders, customer WHERE lineitem.l_orderkey = orders.o_orderkey AND customer.c_custkey = orders.o_custkey; 983 секунды
ВЫБЕРИТЕ customer.c_name, lineitem.l_quantity, orders.o_totalprice FROM lineitem, orders, customer WHERE lineitem.l_orderkey = orders.o_orderkey AND customer.c_custkey = orders.o_custkey; 6,78 секунды
Экономия / ускорение в 145 раз быстрее

Дополнительный совет: оптимизация обработки разделов

Обработка информации о разделах может стать узким местом для вопросов Athena, когда существует очень большое количество разделов.Есть две функции, которые можно использовать для минимизации этих накладных расходов. Первый подход очень хорошо работает при запросе одного раздела путем явной фильтрации для каждого столбца раздела. Второй подход требует использования проекции разделов, которая позволяет запрашивать разделы, вычисляя информацию о разделах, а не извлекая ее из хранилища метаданных.

Подход 1: запрос одного раздела

При запросе многораздельной таблицы Athena реализовала оптимизацию, которая может значительно сократить время запроса.Если ваш запрос фильтрует один раздел, явно помещая все столбцы раздела в предложение WHERE, то Athena может обойти необходимость обработки информации раздела. При такой оптимизации запрос будет извлекать информацию о секциях за постоянное время, независимо от количества секций в таблице. Это применимо только в том случае, если типы данных столбцов раздела относятся к типу данных STRING. Если какой-либо тип данных столбцов раздела не является типом STRING или все значения столбцов не указаны, то Athena не сможет оптимизировать.

Запрос Несекционированная таблица Разделенный * Таблица с 10000 разделами Разделенный * Таблица со 100000 разделами
SELECT * FROM lineitem, где l_orderdate = "1998-11-21" и l_orderkey = "512343" 10,3 секунды 2,7 секунды 3.1 секунда
SELECT * FROM lineitem, где l_orderkey = "512343" 10,1 секунды 32,5 секунды 379,1 секунды

* Столбец раздела для этой таблицы — l_orderdate

Подход № 2: проекция раздела

Вы можете использовать проекцию секций в Athena, чтобы ускорить обработку запросов к сильно секционированным таблицам и автоматизировать управление секциями.

В проекции раздела значения и местоположения разделов вычисляются из конфигурации, а не считываются из репозитория, такого как каталог данных AWS Glue. Поскольку операции в памяти часто выполняются быстрее, чем удаленные операции, проекция секций может сократить время выполнения запросов к сильно секционированным таблицам. В зависимости от конкретных характеристик запроса и базовых данных проекция раздела может значительно сократить время выполнения запроса для запросов, которые ограничены на извлечение метаданных раздела.

Использование проекции разделов идеально, когда схемы разделов одинаковы или если схема таблиц всегда точно описывает схемы разделов. Его можно использовать для разделения столбцов с очень большим количеством элементов, таких как идентификаторы или диапазоны дат, с очень высокой степенью детализации.

Дополнительные сведения см. В разделе «Проекция разделов с помощью Amazon Athena».

Заключение

В этом посте мы рассмотрели 10 наших лучших советов по оптимизации интерактивного анализа в Amazon Athena с помощью механизма Presto.Вы можете применить эти же методы при использовании Presto в Amazon EMR.

Об авторах

Манджит Чайел — архитектор решений с AWS
Мерт Хоканин — архитектор больших данных с AWS EMR

Связанные

Анализируйте безопасность, соответствие требованиям и операционную активность с помощью AWS CloudTrail и Amazon Athena

Ссылка на столбец данных | Adobe Analytics

Google Analytics. Категория мобильных устройств
accept_language Перечисляет все допустимые языки, как указано в HTTP-заголовке Accept-Language в запросе изображения. знак (20)
эмассетид Многозначная переменная, соответствующая идентификаторам активов (GUID) набора ресурсов Adobe Experience Manager. Увеличивает количество показов. текст
aemassetsource Определяет источник события актива. Используется в Adobe Experience Manager. varchar (255)
aemclickedassetid Идентификатор ресурса для ресурса Adobe Experience Manager.Приращения Щелкните «События». varchar (255)
браузер Числовой идентификатор браузера. Ссылается на поисковую таблицу browser.tsv . целое число без знака
browser_height Высота окна браузера в пикселях. smallint без знака
ширина_браузера Ширина окна браузера в пикселях. smallint без знака
c_color Битовая глубина цветовой палитры.Используется как часть расчета измерения глубины цвета. AppMeasurement использует функцию JavaScript screen.colorDepth () . знак (20)
кампания Переменная, используемая в измерении «Код отслеживания». varchar (255)
несущая Переменная интеграции Adobe Advertising Cloud. Определяет оператора мобильной связи. Ссылается на справочную таблицу оператора . варчар (100)
канал Переменная, используемая в измерении «Разделы сайта». варчар (100)
click_action Больше не используется. Адрес ссылки, по которой щелкнули в устаревшем инструменте карты кликов. варчар (100)
click_action_type Больше не используется. Тип ссылки устаревшего инструмента Clickmap.
0: HREF URL
1: Пользовательский идентификатор
2: Событие onClick JavaScript
3: Элемент формы		 tinyint без знака
click_context Больше не используется.Название страницы, на которой произошел переход по ссылке. Часть устаревшего инструмента Clickmap. varchar (255)
click_context_type Больше не используется. Указывает, имеет ли click_context имя страницы или URL-адрес страницы по умолчанию.
0: URL страницы
1: Имя страницы		 tinyint без знака
click_sourceid Больше не используется. Числовой идентификатор места на странице, по которой была нажата ссылка. Часть устаревшего инструмента Clickmap. целое число без знака
click_tag Больше не используется. Тип нажатого элемента HTML. знак (10)
clickmaplink Ссылка на карту активности varchar (255)
clickmaplinkbyregion Ссылка на карту деятельности по регионам varchar (255)
карта кликов Карта деятельности, стр. varchar (255)
карта кликов регион Область карты деятельности varchar (255)
code_ver Версия библиотеки AppMeasurement, используемая для компиляции и отправки запроса изображения. знак (16)
цвет Идентификатор глубины цвета на основе значения столбца c_color . Ссылается на поисковую таблицу color_depth.tsv . smallint без знака
тип_подключения Числовой идентификатор, представляющий тип соединения. Переменная, используемая в измерении типа соединения. Ссылается на таблицу поиска connection_type.tsv . tinyint без знака
печенье Переменная, используемая в измерении поддержки файлов cookie.
Y: Включено
N: Выключено
U: Неизвестно		 знак (1)
страна Числовой идентификатор страны, из которой пришло обращение. Используется в параметре «Страны». Использует поиск country.tsv . smallint без знака
ct_connect_type Относится к столбцу connection_type . Наиболее распространенные значения — LAN / Wifi, Mobile Carrier и Modem. знак (20)
curr_factor Определяет десятичный разряд валюты и используется для конвертации валюты.Например, в долларах США используются два десятичных разряда, поэтому значение этого столбца будет 2. tinyint
текущая скорость Обменный курс на момент совершения транзакции. Adobe сотрудничает с XE, чтобы определить обменный курс на текущий день. десятичный (24,12)
валюта Код валюты, который использовался во время транзакции. знак (8)
cust_hit_time_gmt Только для наборов отчетов с временными метками.Метка времени, отправленная с обращением, основана на времени Unix. внутренний
cust_visid Если задан пользовательский идентификатор посетителя, он заполняется в этом столбце. varchar (255)
daily_visitor Флаг, определяющий, является ли обращение новым ежедневным посетителем. tinyint без знака
дата_время Время обращения в читаемом формате в зависимости от часового пояса набора отчетов. дата и время
домен Переменная, используемая в измерении «Домен». На основе точки доступа посетителя в Интернет. варчар (100)
duplicate_events Перечисляет каждое событие, которое было засчитано как дубликат. varchar (255)
duplicate_purchase Флаг, указывающий, что событие покупки для этого обращения следует игнорировать, поскольку оно является дубликатом. tinyint без знака
дублированный_от Используется только в наборах отчетов, содержащих правила VISTA для успешных копий. Указывает, из какого набора отчетов было скопировано попадание. варчар (40)
ef_id ef_id , используемый при интеграции Adobe Advertising Cloud. varchar (255)
evar1 - evar250 Пользовательские переменные 1-250. Используется в размерах eVar.Каждая организация использует eVars по-своему. Лучшее место для получения дополнительной информации о том, как ваша организация заполняет соответствующие электронные переменные, — это документ по дизайну решения, специфичный для вашей организации. varchar (255)
event_list Разделенный запятыми список числовых идентификаторов, представляющих события, инициированные при попадании. Включает как события по умолчанию, так и пользовательские события 1–1000. Использует поиск event.tsv . текст
exclude_hit Флаг, указывающий, что попадание исключено из отчетов.Столбец visit_num не увеличивается для исключенных совпадений.
1: Не используется. Часть списанного объекта.
2: Не используется. Часть списанного объекта.
3: Больше не используется. Исключение пользовательского агента
4: Исключение на основе IP-адреса
5: Отсутствует важная информация о совпадениях, например page_url , pagename , page_event или event_list
6: JavaScript неправильно обработал обращение
7: Account -специфическое исключение, например, в правилах VISTA
8: Не используется.Альтернативное исключение для конкретной учетной записи.
9: Не используется. Часть списанного объекта.
10: Недействительный код валюты
11: Обнаружено отсутствие метки времени в наборе отчетов только с метками времени или попадание содержит метку времени в наборе отчетов без меток времени
12: Не используется. Часть списанного объекта.
13: Не используется. Часть списанного объекта.
14: попадание в цель, не совпадающее с обращением Google Analytics
15: в настоящее время не используется.
16: обращение к рекламному облаку, которое не соответствует обращению		 tinyint без знака
first_hit_page_url Самый первый URL-адрес посетителя. varchar (255)
first_hit_pagename Переменная, используемая в исходном измерении страницы входа. Исходное имя страницы входа посетителя. варчар (100)
first_hit_ref_domain Переменная, используемая в измерении исходного ссылающегося домена. На основе first_hit_referrer . Самый первый ссылающийся домен посетителя. варчар (100)
first_hit_ref_type Числовой идентификатор, представляющий тип реферера самого первого реферера посетителя.Использует поиск referrer_type.tsv . tinyint без знака
first_hit_referrer Самый первый ссылающийся URL посетителя. varchar (255)
first_hit_time_gmt Отметка времени самого первого попадания посетителя во время Unix. внутренний
geo_city Название города, из которого пришло обращение, на основе IP. Используется в измерении Города. символ (32)
geo_country Аббревиатура страны, из которой пришло обращение, на основе IP. знак (4)
geo_dma Числовой идентификатор демографической зоны, из которой произошло обращение, на основе IP. Используется в измерении прямого доступа к памяти США. целое число без знака
geo_region Название штата или региона, из которого пришло обращение, на основе IP. Используется в измерении «Регионы». символ (32)
geo_zip Почтовый индекс, с которого пришло обращение, на основе IP. Помогает заполнить размер почтового индекса. См. Также zip . варчар (16)
hier1 - hier5 Используется переменными иерархии. Содержит список значений с разделителями. Разделитель выбирается в настройках набора отчетов. varchar (255)
hit_source Указывает, из какого источника поступило обращение.Источники попаданий 1, 2 и 6 оплачиваются.
1: Стандартный запрос изображения без отметки времени
2: Стандартный запрос изображения с отметкой времени
3: Выгрузка источника данных в реальном времени с отметками времени
4: Не используется
5: Выгрузка общего источника данных
6: Выгрузка источника данных полной обработки
7: Данные TransactionID исходная загрузка
8: Больше не используется; Предыдущие версии источников данных Adobe Advertising Cloud
9: больше не используются; Сводные показатели Adobe Social
10: Используется пересылка на стороне сервера Audience Manager		 tinyint без знака
hit_time_gmt Временная метка обращения, серверы сбора данных Adobe получили обращение, основано на времени Unix. внутренний
hitid_high Используется в сочетании с hitid_low для однозначной идентификации попадания. bigint без знака
hitid_low Используется в сочетании с hitid_high для однозначной идентификации попадания. bigint без знака
домашняя страница Больше не используется. Указывается, является ли текущий URL домашней страницей браузера. знак (1)
ежечасно_посетитель Флаг, определяющий, является ли обращение новым почасовым посетителем. tinyint без знака
IP IP-адрес на основе HTTP-заголовка запроса изображения. знак (20)
IP2 Не используется. Переменная ссылки на серверную часть для наборов отчетов, содержащих правила VISTA на основе IP-адреса. знак (20)
j_jscript Версия JavaScript, поддерживаемая браузером. знак (5)
java_enabled Флаг, указывающий, включена ли Java.
Y: Включено
N: Выключено
U: Неизвестно		 знак (1)
JavaScript Идентификатор поиска версии JavaScript, основанный на j_jscript . Использует справочную таблицу. tinyint без знака
язык Числовой идентификатор языка. Использует языка.Таблица поиска tsv . smallint без знака
last_hit_time_gmt Отметка времени (во времени Unix) предыдущего попадания. Используется для вычисления параметра «Дней с последнего посещения». внутренний
last_purchase_num Переменная, используемая в измерении лояльности клиентов. Количество предыдущих покупок, совершенных посетителем.
0: без предыдущих покупок (не покупатель)
1: 1 предыдущая покупка (новый покупатель)
2: 2 предыдущие покупки (повторный покупатель)
3: 3 или более предыдущих покупок (постоянный покупатель)		 целое число без знака
last_purchase_time_gmt Используется в измерении Дней с момента последней покупки.Отметка времени (во времени Unix) последней совершенной покупки. Для впервые совершенных покупок и посетителей, которые не совершали покупки ранее, это значение составляет 0 . внутренний
латлон1 Расположение (до 10 км) varchar (255)
латлон23 Расположение (до 100 м) varchar (255)
латлон45 Расположение (до 1 м) varchar (255)
mc_audiences Список идентификаторов сегментов Audience Manager, к которым принадлежит посетитель. текст
mcvisid Experience Cloud Visitor ID. 128-битное число, состоящее из двух объединенных 64-битных чисел, дополненных до 19 цифр. varchar (255)
mobile_id Если пользователь использует мобильное устройство, числовой идентификатор устройства. внутренний
мобильное действие Мобильный экшн. Собирается автоматически при вызове trackAction в мобильных службах.Позволяет автоматически переходить к действиям в приложении. варчар (100)
mobileappid Идентификатор мобильного приложения. Сохраняет имя и версию приложения в следующем формате: [AppName] [BundleVersion] varchar (255)
mobileappperformanceappid Используется в соединителе данных Apteligent. Идентификатор приложения, используемый в Apteligent. varchar (255)
производительность мобильного приложенияcrashid Используется в соединителе данных Apteligent.Идентификатор сбоя, используемый в Apteligent. varchar (255)
mobileappstoreobjectid Используется в соединителе данных Appfigures. Идентификатор объекта магазина приложений. varchar (255)
основной мобильный радиомаяк Главный маяк для мобильных служб варчар (100)
мобильный радиомаяк минор Малый радиомаяк для мобильных служб варчар (100)
мобильный радиомаяк вблизи Приближение радиомаяка для мобильных служб varchar (255)
мобильный радиомаяк Маяк для мобильных служб UUID варчар (100)
mobilecampaigncontent Имя или идентификатор содержимого, отображающего ссылку.Заполняется за счет приобретения мобильных приложений. varchar (255)
мобильная кампания средняя Средство маркетинга, например баннер или электронная почта. Заполняется за счет приобретения мобильных приложений. varchar (255)
mobilecampaignname Название кампании, также хранится в переменной кампании. Заполняется за счет приобретения мобильных приложений. varchar (255)
источник мобильной кампании Оригинальный реферер, например информационный бюллетень или социальная сеть.Заполняется за счет приобретения мобильных приложений. varchar (255)
mobilecampaignterm Платные ключевые слова или другие термины, которые вы хотите отслеживать с помощью этого приобретения. Заполняется за счет приобретения мобильных приложений. varchar (255)
мобильный день недели Номер дня недели, в который было запущено приложение. varchar (255)
мобильный день с момента первого использования Количество дней с момента первого запуска приложения. varchar (255)
мобильные дни после последнего обновления Получено из переменной данных контекста a.DaysSinceLastUpgrade. Количество дней, прошедших с предыдущего сеанса. varchar (255)
mobiledayssincelastuse Количество дней с момента последнего запуска приложения. varchar (255)
мобильныйdeeplinkid Получено из переменной данных контекста a.deeplink.id . Используется в отчетах о приобретении в качестве идентификатора ссылки для мобильного привлечения. varchar (255)
мобильное устройство Имя мобильного устройства. В iOS он хранится в виде двухзначной строки, разделенной запятыми. Первое число представляет поколение устройства, а второе число представляет семейство устройств. varchar (255)
моб. Час. Определяет час дня, когда приложение было запущено.Использует 24-часовой числовой формат. varchar (255)
mobileinstalldate Дата установки мобильного телефона. Предоставляет дату, когда пользователь впервые открывает мобильное приложение. varchar (255)
мобильный запуск после последнего обновления Получено из переменной данных контекста a.LaunchesSinceUpgrade. Сообщает количество запусков с момента последнего обновления. varchar (255)
мобильный номер телефона Увеличивается на единицу при каждом запуске мобильного приложения. varchar (255)
mobileltv Больше не используется. Заполняется методами trackLifetimeValue. varchar (255)
имя кнопки мобильного сообщения Получено из переменной данных контекста a.message.button.id . Используется для обмена сообщениями в приложении для определения кнопки, закрывающей сообщение. варчар (100)
mobilemessageid Идентификатор сообщения в приложении varchar (255)
мобильный сообщение онлайн Сообщение в приложении в Интернете varchar (255)
мобильное сообщениепушоптин Получено из переменной данных контекста a.push.optin . Установите значение «true», когда пользователь разрешает отправку сообщений; в противном случае значение будет «ложным». varchar (255)
mobilemessagepushpayloadid Получено из переменной данных контекста a.push.payloadid . Используется в push-сообщениях как идентификатор полезной нагрузки. varchar (255)
мобильная среда Получено из переменной данных контекста a.OSEnvironment .Указывает среду ОС, например Android или iOS. varchar (255)
мобильная версия Версия операционной системы мобильных служб varchar (255)
мобильное место точность Получено из переменной контекстных данных a.loc.acc . Указывает точность GPS в метрах на момент сбора. varchar (255)
Получено из переменной данных контекста a.loc.category . Описывает категорию конкретного места. varchar (255)
mobileplaceid Получено из переменной данных контекста a.loc.id . Идентификатор данной достопримечательности. varchar (255)
мобильный повторный запускКонтент кампании Мобильные сервисы запускают контент varchar (255)
мобильная кампания повторного запуска средняя Среда запуска мобильных сервисов varchar (255)
источник мобильной кампании повторного запуска Источник запуска мобильных сервисов varchar (255)
мобильный повторный запуск кампаниятерм Срок запуска мобильных сервисов varchar (255)
мобильныйперезапусккампаниякод отслеживания Получено из переменной данных контекста a.launch.campaign.trackingcode . Используется при приобретении как код отслеживания для запуска кампании. varchar (255)
мобильное разрешение Разрешение мобильного устройства. [Ширина] x [Высота] в пикселях. varchar (255)
ежемесячно_посетитель Флаг, указывающий, что посетитель является уникальным в текущем месяце. tinyint без знака
мввар1 — мввар3 Список значений переменных.Содержит список настраиваемых значений с разделителями в зависимости от реализации. текст
пространство имен Не используется. Часть списанного объекта. варчар (50)
new_visit Флаг, определяющий, является ли текущее попадание новым посещением. Устанавливается серверами Adobe после 30 минут бездействия при посещении. tinyint без знака
ос Числовой идентификатор, представляющий операционную систему посетителя.На основе столбца user_agent . Использует поиск os . целое число без знака
p_plugins Больше не используется. Список плагинов, доступных для браузера. Использовалась функция JavaScript navigator.plugins () . текст
page_event Тип обращения, отправляемого в запросе изображения (стандартное обращение, ссылка для скачивания, настраиваемая ссылка, ссылка для выхода). См. Поиск по событию страницы. tinyint без знака
page_event_var1 Используется только в запросах изображений для отслеживания ссылок. URL-адрес ссылки для загрузки, ссылки для выхода или пользовательской ссылки, по которой вы щелкнули. текст
page_event_var2 Используется только в запросах изображений для отслеживания ссылок. Пользовательское имя (если указано) ссылки. варчар (100)
page_event_var3 Больше не используется.Содержит данные модуля Survey и Media. Заполнены устаревшие видеоотчеты в предыдущих версиях Adobe Analytics. текст
page_type Используется для заполнения измерения «Страницы не найдены». Используется исключительно для 404 страниц. Эта переменная должна быть пустой или содержать значение ErrorPage . знак (20)
page_url URL обращения. В его пост-варианте (post_page_url) значение удаляется для запросов изображений отслеживания ссылок. varchar (255)
имя страницы Используется для заполнения измерения страницы. Если переменная pagename пуста, Google Analytics использует вместо нее page_url . варчар (100)
платный_поиск Флаг, который устанавливается, если совпадение совпадает с обнаружением платного поиска. tinyint без знака
partner_plugins Не используется. Часть списанного объекта. varchar (255)
persistent_cookie Используется в измерении поддержки постоянных файлов cookie. Указывает, поддерживает ли посетитель файлы cookie, которые не удаляются после каждого обращения. знак (1)
плагины Больше не используется. Список числовых идентификаторов, соответствующих плагинам, доступным в браузере. Использует поиск plugins.tsv . варчар (180)
процентный пункт Название объекта мобильных услуг varchar (255)
точка интереса дистанции Мобильная связь расстояние до центра достопримечательностей varchar (255)
post_ столбца Содержит значение, которое в конечном итоге используется в отчетах.Каждый столбец сообщения заполняется после логики на стороне сервера, правил обработки и правил VISTA. Adobe рекомендует использовать столбцы сообщений в большинстве случаев. См. Соответствующий столбец, не связанный с должностями
предыдущая страница Не используется. Идентификатор предыдущей страницы, проприетарный Adobe. целое число без знака
product_list Список продуктов, переданный через переменную products . Продукты разделяются запятыми, а отдельные свойства продуктов разделяются точкой с запятой. текст
product_merchandising Не используется. Вместо этого используйте product_list . текст
prop1 — prop75 Пользовательские переменные трафика 1-75. Используется в размерах Prop. варчар (100)
Purchaseid Уникальный идентификатор покупки, заданный с помощью переменной PurchaseID . Используется столбцом duplicate_purchase . знак (20)
квартал_посетитель Флаг, определяющий, является ли обращение новым ежеквартальным посетителем. tinyint без знака
ref_domain На основе столбца реферера. Ссылающийся домен обращения. Используется в параметре «Ссылающийся домен». варчар (100)
ref_type Числовой идентификатор, представляющий тип перехода для обращения.Используется в измерении типа реферера.
1: Внутри вашего сайта
2: Другие веб-сайты
3: Поисковые системы
4: Жесткий диск
5: USENET
6: Введен / добавлен в закладки (без реферера)
7: Электронная почта
8: Нет JavaScript
9: Социальные сети		 tinyint без знака
реферер URL предыдущей страницы. Используется в измерении реферера. Обратите внимание, что в то время как реферер использует тип данных varchar (255), post_referrer использует тип данных varchar (244). varchar (255)
разрешение Числовой идентификатор, представляющий разрешение монитора. Используется в разрешении монитора. Использует поисковую таблицу resolution .tsv . smallint без знака
s_kwcid Идентификатор ключевого слова, используемый при интеграции Adobe Advertising Cloud. varchar (255)
s_resolution Исходное значение разрешения экрана.Собрано с помощью функции JavaScript screen.width x screen.height . знак (20)
search_engine Числовой идентификатор, представляющий поисковую систему, которая направила посетителя на ваш сайт. Использует поиск search_engines.tsv . smallint без знака
search_page_num Используется параметром All Search Page Rank. Указывает, на какой странице результатов поиска ваш сайт появлялся до того, как пользователь перешел на ваш сайт. smallint без знака
вторичный_хит Флаг, отслеживающий вторичные попадания. Обычно возникает из-за разметки нескольких наборов и правил VISTA, которые копируют попадания. tinyint без знака
сервис Не используется. Вместо этого используйте page_event . знак (2)
socialaccountandappids Больше не используется. Социальный аккаунт и идентификатор приложения varchar (255)
код отслеживания социальных активов Больше не используется.Переменная социальной кампании varchar (255)
социальный автор Больше не используется. Переменная социальных авторов varchar (255)
поставщик социальных сетей Больше не используется. Социальные платформы / недвижимость varchar (255)
тип социального взаимодействия Больше не используется. Тип социального взаимодействия varchar (255)
социальный язык Больше не используется.Социальный язык varchar (255)
sociallatlong Больше не используется. Социальная широта / долгота varchar (255)
социальное собственное определение insighttype Больше не используется. Тип понимания определения социальной собственности varchar (255)
социальное собственное определение insightvalue Больше не используется. Определение, принадлежащее обществу, значение Insight varchar (255)
социальная ответственность определение метрическая Больше не используется.Метрика определения социальной собственности varchar (255)
социальное собственное определение собственностиvспост Больше не используется. Определение собственности, принадлежащей обществу, и пост varchar (255)
socialownedpostids Больше не используется. Идентификатор публикации в социальной сети varchar (255)
socialownedpropertyid Больше не используется. Социальная собственность ID varchar (255)
социальная собственность Больше не используется.Название социальной собственности varchar (255)
социальная собственностьpropertyvsapp Больше не используется. Социальная собственность и приложение varchar (255)
состояние Переменная состояния. варчар (50)
stats_server Не используется. Внутренний сервер Adobe, обработавший обращение. знак (30)
t_time_info Местное время посетителя.Формат: M / D / YYYY HH: MM: SS Месяц (0-11, 0 = январь) Смещение часового пояса (в минутах) варчар (100)
tnt Используется при интеграции Adobe Target. текст
tnt_action Используется при интеграции Adobe Target. текст
tnt_post_vista Больше не используется. Вместо этого используйте post_tnt . текст
transactionid Уникальный идентификатор, по которому различные точки данных могут быть загружены позже через источники данных.Собирается с помощью переменной transactionID . текст
truncated_hit Флаг, указывающий, что запрос изображения был усечен. Указывает, что получено частичное попадание.
Y: Обращение было усечено; получено частичное совпадение
N: попадание не было усечено; полное попадание получено		 знак (1)
ua_color Больше не используется. Ранее использовался как запасной вариант для глубины цвета. знак (20)
ua_os Больше не используется.Ранее использовался как резервный вариант для операционной системы. символ (80)
ua_pixels Больше не используется. Ранее использовался в качестве запасного варианта для высоты и ширины браузера. знак (20)
user_agent Строка пользовательского агента, отправленная в HTTP-заголовке запроса изображения. текст
user_hash Не используется. Хеш на идентификаторе набора отчетов. Вместо этого используйте имя пользователя . целое число без знака
user_server Используется в измерении «Сервер». варчар (100)
идентификатор пользователя Не используется. Числовой идентификатор для идентификатора набора отчетов. Вместо этого используйте имя пользователя . целое число без знака
имя пользователя Идентификатор набора отчетов для попадания. знак (40)
va_closer_detail Переменная, используемая в измерении детали «Последнее касание». varchar (255)
va_closer_id Числовой идентификатор, определяющий размер канала «Последнее касание». Поиск по этому идентификатору можно найти в Менеджере маркетинговых каналов. tinyint без знака
va_finder_detail Переменная, используемая в измерении детали «Первое касание». varchar (255)
va_finder_id Числовой идентификатор, определяющий размер канала первого касания.Поиск по этому идентификатору можно найти в Менеджере маркетинговых каналов. tinyint без знака
va_instance_event Флаг для идентификации экземпляров маркетинговых каналов. tinyint без знака
va_new_engagement Флаг для обозначения маркетингового канала Новые обязательства. tinyint без знака
видео Видеоконтент varchar (255)
видеоадаптер Название видеообъявления varchar (255)
видеодинпод Видеообъявление в пакете varchar (255)
длина видео Длина видеообъявления varchar (255)
видеодобавка Загрузки видеообъявлений varchar (255)
имя видеоадаптера Название видеообъявления varchar (255)
videoadplayername Имя проигрывателя видеорекламы varchar (255)
видеодатчик Пакет видеообъявлений varchar (255)
видеореклама Видео рекламодатель varchar (255)
видеоаудиоальбом Видео-аудио альбом varchar (255)
видеоаудиохудожник Видео-аудио художник varchar (255)
видеоаудиоавтор Автор видео и аудио varchar (255)
видеоадиометка Видео-аудио метка varchar (255)
видеоаудиоиздатель Издатель видео и аудио varchar (255)
видеоаудиостанция Видео-аудиостанция varchar (255)
видеокампания Видеокампания varchar (255)
видеоканал Видеоканал varchar (255)
видеоглава Название раздела видео varchar (255)
тип видеоконтента Тип видеоконтента.Автоматически устанавливать «Видео» для всех просмотров видео varchar (255)
видеопарт Видео день, часть varchar (255)
видеоэпизод Эпизод видео varchar (255)
тип видео Тип видеопотока varchar (255)
видеоганр Жанры видео текст
длина видеосигнала Длина видео varchar (255)
видеомвпд Видео MVPD varchar (255)
видео имя Название видео varchar (255)
видеосеть Видеосеть varchar (255)
видеотракт Видеотракт варчар (100)
имя видеоплеера Имя видеоплеера varchar (255)
videoqoebitrateaverageevar Качество видео, средняя скорость передачи данных varchar (255)
videoqoebitratechangecountevar Количество изменений качества видео varchar (255)
видеобафферкоунтевар Количество буферов качества видео varchar (255)
videoqoebuffertimeevar Время буферизации качества видео varchar (255)
videoqoedroppedframecountevar Качество видео потеряно количество кадров varchar (255)
videoqoeerrorcountevar Количество ошибок качества видео varchar (255)
videoqoeextneralerrors Внешние ошибки качества видео текст
videoqoeplayersdkerrors Ошибки SDK качества видео текст
videoqoetimetostartevar Качество видео, время начала varchar (255)
видеосезон Видео сезон varchar (255)
видеосегмент Видеосегмент varchar (255)
видеошоу Видео-шоу varchar (255)
видеопоказ Видео шоу типа varchar (255)
тип видеопотока Тип видеопотока varchar (255)
visid_high Используется в сочетании с visid_low для однозначной идентификации посетителя. bigint без знака
visid_low Используется в сочетании с visid_high для однозначной идентификации посетителя. bigint без знака
visid_new Флаг, определяющий, содержит ли обращение вновь созданный идентификатор посетителя. знак (1)
visid_timestamp Если идентификатор посетителя был создан заново, предоставляет метку времени (во времени Unix), когда был сгенерирован идентификатор посетителя. внутренний
visid_type Не для наружного применения; внутренне используется Adobe для оптимизации обработки. Числовой идентификатор, представляющий метод, используемый для идентификации посетителя.
0: Пользовательский идентификатор посетителя или Неизвестно / неприменимо
1: Резервный IP-адрес и пользовательский агент
2: Заголовок мобильного абонента HTTP
3: Устаревшее значение cookie ( s_vi )
4: Значение резервного файла cookie ( s_fid )
5: Служба идентификации		 tinyint без знака
visit_keywords Переменная, используемая в измерении ключевого слова поиска.В этом столбце используется нестандартный предел символов varchar (244), чтобы учесть внутреннюю логику, используемую Adobe. варчар (244)
visit_num Переменная, используемая в измерении количества посещений. Начинается с 1 и увеличивается каждый раз, когда начинается новое посещение для каждого посетителя. целое число без знака
visit_page_num Переменная, используемая в измерении глубины попадания. Увеличивается на 1 за каждое попадание, созданное пользователем.Сбрасывает каждое посещение. целое число без знака
visit_ref_domain На основе столбца visit_referrer . Первый реферальный домен посещения. варчар (100)
visit_ref_type Числовой идентификатор, представляющий тип реферера первого реферера посещения. Использует таблицу поиска referrer_type.tsv . tinyint без знака
visit_referrer Первый реферер посещения. varchar (255)
visit_search_engine Числовой идентификатор первой поисковой системы посещения. Использует поиск search_engines.tsv . smallint без знака
visit_start_page_url Первый URL посещения. varchar (255)
visit_start_pagename Имя первой страницы посещения. варчар (100)
visit_start_time_gmt Отметка времени (во времени Unix) первого обращения к посещению. внутренний
weekly_visitor Флаг, определяющий, является ли обращение новым еженедельным посетителем. tinyint без знака
Annual_visitor Флаг, чтобы определить, является ли обращение новым ежегодным посетителем. tinyint без знака
застежка-молния Помогает заполнить размер почтового индекса. См. Также geo_zip . варчар (50)

Передача данных из Excel с помощью клиентских решений Access

Существует два разных сценария загрузки данных из электронной таблицы.Первый — когда данные в электронной таблице используются для создания новой таблицы, а второй — когда данные загружаются в существующую таблицу.

Сценарий 1. Создание таблицы и заполнение ее из электронной таблицы с помощью передачи данных ACS.

Вот небольшой образец электронной таблицы с данными, которые мне нужно экспортировать в библиотеку на IBM i с уже выбранными (выделенными) заполненными ячейками. Обратите внимание: первая строка — это описательные имена столбцов, которые я хотел бы использовать в качестве длинных имен столбцов SQL.


Открыв эту электронную таблицу и выбрав данные, я открываю программу передачи данных ACS, выбираю вкладку «В IBM i» и выбираю «Active Excel Spreadsheet» из списка «Устройство ввода». Затем я выбираю опцию «Создать файл базы данных IBM i …» в меню «Действия», чтобы запустить мастер создания таблицы. Нажмите Далее на первом экране. На втором экране отображается имя файла fdfx, который создается по завершении шагов мастера.

    • Небольшая заметка о файлах fdfx…

      Сейчас хорошее время, чтобы объяснить, что такое файл fdfx и зачем он нам нужен. Файлы ПК обычно представляют собой просто потоки данных, которые не имеют внешнего описания, которое можно было бы приписать данным, которые в них содержатся. Хотя можно было бы привести аргумент, что файлы Excel и другие типы документов являются исключением, в том, что касается передачи данных, нас это не волнует. Таким образом, файл fdfx — это второй файл, который описывает данные в вашем файле данных (в данном случае в электронной таблице). Вы можете думать об этом как о файле метаданных, поскольку это данные, которые описывают данные.Эти файлы требуются инструментам загрузки для передачи данных, чтобы они могли анализировать исходный файл данных на столбцы и строки и знать их тип и размер.

Нажмите кнопку «Далее» в мастере, и вы окажетесь на панели «Изменить параметры данных». Нажмите кнопку «Параметры данных», чтобы задать параметры формата времени и даты, десятичного разделителя и параметры сканирования данных. Эта последняя вкладка используется для установки типа символьных полей, создаваемых в вашем новом файле.Вы можете выбрать и установить по умолчанию любую из опций в списке. Большинству пользователей нужны символы CHAR или VARCHAR, чтобы данные могли быть прочитаны другими программами на IBM i без преобразования данных. Вы можете установить тип для определенного столбца позже в процессе, но этот параметр определяет тип по умолчанию. Нажмите ОК, чтобы закрыть это окно, и нажмите Далее.

На следующей панели вы можете указать начальную и конечную ячейки, чтобы определить диапазон данных для сканирования. Поскольку я уже выбрал диапазон, эта функция у меня отключена.Если вам нужно, вы можете переопределить выделенную область с помощью этой панели, затем нажмите «Далее».

Теперь вы находитесь на панели мастера, где вы можете настроить передачу данных ACS для сканирования электронной таблицы. Сканирование определяет, сколько столбцов, их размер и тип данных для вашей таблицы в IBM i. Поскольку моя первая строка — это описательные имена, я устанавливаю флажок «Первая строка данных содержит имена полей». Обратите внимание: мои имена — допустимые длинные имена SQL. Они не содержат пробелов и не используют какие-либо зарезервированные слова, задокументированные в Справочнике SQL.Затем я нажимаю кнопку «Начать сканирование», а когда оно завершается, нажимаю кнопку «Далее», чтобы посмотреть, что было получено в результате сканирования.

Обратите внимание на рисунок 2, что используются мои имена столбцов. Большинство из них имеют длину более 10 символов, поэтому имя системы — это первые 5 символов имени, которое я дал ей, за которыми следуют 5 цифр. В этом случае я хочу изменить некоторые из этих значений. Я хотел бы, чтобы мой ItemNumber имел длину 20 символов, а столбец Description — до 2000 символов и был типом VARCHAR, а не типом CHAR.Я также хочу добавить описательный текст для столбцов. Итак, я щелкаю строку ItemNumber в таблице на рисунке 2, нажимаю кнопку Details и вношу изменения, показанные на рисунке 3. Я изменил длину на 20, убедился, что она не поддерживает NULL, и добавил описание ‘IBM i kitch Номер позиции ‘, что является меткой в ​​этом столбце. На рисунке 4 вы можете видеть, что я сделал столбец Description полем VARCHAR (2000). Я также выбрал опцию, чтобы сделать его способным к нулю, чтобы в этом поле не обязательно было значение для каждой строки в таблице.Далее я изменил столбцы ItemCost и ItemsOnHand, чтобы дать им метки и предоставил значение по умолчанию 0,00 и 0. Если у вас есть столбец, который не поддерживает NULL, и ваш входной файл не имеет для него значения, значение по умолчанию используется, если один указан в описании таблицы. После внесения необходимых изменений я нажимаю кнопку «Далее».


На следующей панели мастера вы выбираете систему IBM i, в которой создается таблица. Выбрав нужную систему IBM i, нажмите кнопку «Далее», чтобы открыть панель, на которой вы определяете библиотеку и файл для создания нового файла.После того, как вы введете имена библиотек и файлов, нажмите кнопку «Далее». На этой панели вы можете добавить описательный текст для вашего файла. Я назвал свой «IBM i kitch». Нажмите кнопку «Далее», чтобы перейти к панели подтверждения. На этой последней панели вы подтверждаете систему, библиотеку, файл и имя файла fdfx, который будет создан. Все выглядит хорошо, поэтому я нажимаю кнопку «Далее», чтобы мастер создал для меня эти файлы. Последняя панель — это панель подтверждения, и она просто подтверждает успех мастера. Нажмите кнопку «Готово», чтобы закрыть мастер.

Теперь вы вернетесь обратно на вкладку передачи данных «В IBM i», которая заполнена системой, библиотекой, таблицей и файлом fdfx, которые были созданы. Все, что мне нужно сделать сейчас, это нажать кнопку «Начать передачу». Он загружает мои данные во вновь созданный файл IBM i.

Случай 2: загрузка данных из активной электронной таблицы Excel в существующую таблицу с помощью передачи данных ACS

В данном случае у меня есть следующая таблица



Мне нужно загрузить данные из него в таблицу KITCHCUST на IBM i, которая существует со следующим DDL:
СОЗДАТЬ ТАБЛИЦУ MIKSWENS.KITCHCUST (
CUSTOMERID INTEGER NOT NULL,
CUSTOMERNAME FOR COLUMN CUSTNAME VARCHAR (200) CCSID 37 NOT NULL,
CUSTOMERPHONE FOR COLUMN CUSTPHONE CHAR (20) CCSID 37 NOT NULL,
CONSTRAINT_CUSTOMERPHONE FOR COLUMN CUSTPHONE CHAR (20) CCSID 37 NOT NULL,
CONSTRAINT_CUSTOMERPHONE FOR COLUMN CUSTPHONE CHAR (20) CCSID 37 NOT NULL,
CONSTRAINT_CUSTOMERPHONE FOR COLUMN CUSTPHONE CHAR) (20) ;

ЭТИКЕТКА НА СТОЛЕ MIKSWENS.KITCHCUST
ЯВЛЯЕТСЯ «Клиенты Kitch»;

ЭТИКЕТКА НА КОЛОНКЕ MIKSWENS.KITCHCUST
(ТЕКСТ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ — «Идентификатор клиента Kitch»,
ТЕКСТ ИМЕНИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ — «Имя клиента Kitch»,
ТЕКСТ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ — «Номер телефона клиента Kitch»);

GRANT ALTER, DELETE, INDEX, INSERT, REFERENCES, SELECT, UPDATE
ON MIKSWENS.КИТЧКАСТ ДЛЯ МИКСВЕНСА С ОПЦИЕЙ ГРАНТА;


Здесь необходимо рассмотреть несколько моментов. Во-первых, имена столбцов в первой строке моей электронной таблицы не совпадают с именами столбцов в файле, поэтому я их просто не выбираю. Во-вторых, у меня нет файла fdfx, который определяет данные моей электронной таблицы, поэтому я не могу загрузить их во внешне описанную таблицу. Поэтому я должен начать с загрузки из таблицы KITCHCUST в активную электронную таблицу, чтобы утилита загрузки создала для меня правильный файл fdfx.Я настроил загрузку следующим образом:

Я должен нажать кнопку «Подробности», чтобы включить возможность сохранения файла fdfx и присвоения имени fdfx, остальные функции меня не интересуют.

Но, что наиболее важно, я действительно не хочу загружать данные из i, и я точно не хочу, чтобы он перезаписывал данные в моей электронной таблице. Вернувшись на главную панель передачи, я нажимаю кнопку «Параметры данных» и добавляю предложение Where, чтобы определить критерий выбора (1 = 0), который предотвращает выбор любых данных.

Затем я нажимаю кнопку «ОК» в окне «Параметры данных» и нажимаю кнопку «Начать передачу». В результате появляется сообщение: «Для указанных параметров не найдено ни одного сопоставления данных». но мы знаем, что это было намеренно.

Затем нажмите кнопку на панели инструментов в виде зеленой стрелки, указывающей вверх, которая запускает новую передачу данных в IBM i. Мы указываем, что устройством ввода является «Active Excel Spreadsheet», указываем систему IBM i, в которую мы хотим загрузить, а также библиотеку и файл (MIKSWENS / KITCHCUST).Затем мы нажимаем кнопку подробностей и, вероятно, видим, что выбран параметр «Использовать описание файла клиента», но имя файла неверно. Напомним, я назвал свой fdfx именем KitchCustomers.fdfx. Итак, я нажимаю кнопку обзора и нахожу созданный мной файл fdfx в расположении по умолчанию. Я могу нажать кнопку Advanced и подтвердить, что начальная и конечная позиции правильные, и я вижу, что, хотя они отключены, они соответствуют диапазону, выбранному на рисунке 5


Наконец, нажмите кнопку OK в окне сведений о загружаемом файле. и кнопку «Начать передачу» в главном окне.Если типы и размеры данных в вашей электронной таблице соответствуют определениям столбцов для таблицы в IBM i, он загружает ваши данные.

No related posts.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *