ad hoc 的翻译，常被翻译成即席查询，其实翻译成即兴查询更合适？

最新推荐文章于 2024-04-04 13:34:22 发布
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本文探讨了即席查询(adhoc)的概念及其在数据仓库领域的应用,对比了即兴与即席查询的区别,强调了adhoc查询的即时性和灵活性。

ad hoc (completely unanticipated),

百度百科对即席查询的定义：http://baike.baidu.com/view/392978.htm

即席查询：数据仓库中的一种理念，一般是指用户根据自己的需求定义查询条件，即席可理解为立马生效的查询。

即席强调的是立即生效，强调迅速完成。

百度百科对即兴的定义：

即兴是作家因受某一外在刺激或内在冲动的作用，兴会来临，在文字操作的过程中迅速地创造出某种作品的情况。


　　释义：事先毫无任何准备,仅就当时的感受创作、表演或演讲的
所以从没有预先准备的角度来说，即兴查询更适合ad hoc的本意？

即席查询（Ad Hoc）入门（Kylin）
words8的博客
08-04 1万+
目录1、什么是即席查询2、前置概念3、Kylin3.1 Kylin简介2.2 Kylin架构 1、什么是即席查询 即席查询（Ad Hoc）是用户根据自己的需求，灵活的选择查询条件，系统能够根据用户的选择生成相应的统计报表。 即席查询与通常查询从SQL语句上来说，并没有本质的差别。它们之间的差别在于： 通常的查询在系统设计和实施时是已知的，是定制开发的；所以我们可以在系统实施时通过建立索引、分区等技术来优化这些查询，使这些查询的效率很高。 而即席查询是用户在使用时临时生产的，是用户自定义查询条件的；系统无法
大数据和云计算
wlq_567的博客
10-03 408
大数据和云计算已成为IT领域的两种主流技术。“数据是重要资产”这一概念已成为大家的共识，众多公司争相分析、挖掘大数据背后的重要财富。
浅析即席查询　
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03-25 788
浅析即席查询　 在数据仓库领域有一个概念叫Ad hoc queries，中文一般翻译为“即席查询”。即席查询是指那些用户在使用系统时，根据自己当时的需求定义的查询。 即席查询生成的方式很多，最常见的就是使用即席查询工具。一般的数据展现工具都会提供即席查询的功能。通常的方式是，将数据仓库中的维度表和事实表映射到语义层，用户可以通过语义层选择表，建立表间的关联，最终生成SQL语句。 ...
叽里呱啦实习第二天——即席查询(Ad Hoc)
weixin_39118999的博客
09-17 342
Ad Hoc:即席查询是用户根据自己的需求，灵活的选择查询条件，系统能够根据用户的选择生成相应的统计报表。普通应用查询是定制的，不能被改变，而即席查询是由用户自定义查询条件的。 实质上是一个统计报表，条件是由用户自定义的查询条件。 在数据仓库中有一个概念即为即席查询，即席查询是指用户在使用系统时，根据自己当时的需求定义的查询。即席查询生成的方式很多，最常用的就是使用即席查询工具。一般的数据展现工具...
即席查询调研报告
weixin_38251332的博客
09-23 2665
即席查询调研报告 什么是即席查询 即席查询（Ad Hoc）是用户根据自己的需求，灵活的选择查询条件，系统能够根据用户的选择生成相应的统计报表。即席查询与普通应用查询最大的不同是普通的应用查询是定制开发的，而即席查询是指那些用户在使用系统时，根据自己当时的需求自定义的查询。 测试组件介绍 Apache Doris 是一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效地支持实时数据分析。支持数据实时导入和实时查询，并且可以支持10PB以上的超大数据集。提供 OLAP 数据分析。（
浅析即席查询[转]
touch BI
03-15 1405
出自：http://www.chinabi.net/blog/user1/lastwood/archives/2007/1463.html      在数据仓库领域有一个概念叫Ad hoc queries，中文一般翻译为“即席查询”。即席查询是指那些用户在使用系统时，根据自己当时的需求定义的查询。      即席查询生成的方式很多，最常见的就是使用即席查询工具。一般的数据展现工具都会提供即
Adhoc-n-gram距离技术项目指南与Java实现
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IndexR：面向大数据的实时分析分布式列式数据库
IndexR特别适合ad-hoc场景下的OLAP查询，这表明其设计考虑了即兴查询的灵活性和快速响应能力，便于业务用户进行即时的数据探索和决策。 3. **与Hadoop生态圈的集成**：IndexR基于HDFS（Hadoop Distributed File ...
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建立临时无线网(adhoc)的一些心得
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1.ip在同一网段,子网掩码相同 2.都连上之后要互相ping一下看通不通 3.(重要)如果怎么都ping不通,把两边的防火墙都关了试试,尤其是windows自带的防火墙！
英文论文投稿信模板
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英文论文写作时，常常需要与国外的编辑进行通信，这篇英文论文投稿信模板囊括了英文论文投稿、催稿、修改等多个方面的模板，是科技论文写作的必备物之一。
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IEEE投稿指南，Author User Guide，想投IEEE期刊和会议文章的同学们，快来看投稿指南吧，加油啊！向顶级文章迈进！
即席查询（Ad Hoc）如何做到又快又稳？
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不过与数字世界蓬勃发展伴生而来的，是以指数形态爆炸增长的数据体量。在新基建中扮演重要角色的 5G、物联网、区块链等技术也蕴藏着丰富的诸如人、设备、车辆等流动变化且相互关联的数据，使得数据的来源、种类、结构、关联等因素都变得更为复杂，这也为数据分析的工作增加了不少难度。 并且在数据体量增长和数据种类丰富的同时，互联网应用对于数据分析实时性的要求也变得越来越高，尤其是在 5G 的加持下，越来越深的链接以及越来越快的触达速度，无一例外都在考验着企业决策的正确与否。在这样一个追求快+效率的时代，留给企业试错的空间
英文期刊催稿邮件
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Dear editor, I'm not sure if it is the right time to contact you to inquire about the decision on my revised manuscript. My manuscript ID is ***. The status of "Awaiting Decision" for my manuscript has been lasting for a few days. I would be grateful if .
论文中你可能遇到的英语问题——ad hoc
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ad hoc 一般都说是即席查詢，当到底什么是即席查詢，也没有说清楚，让人一头雾水，在wikipedia上的解释如下： ad hoc 允许终端用户自己去建立特定的、自定义的查询请求。通常是通过一个用户友好的图形界面来进行数据查询而无需用户对 SQL 或者数据库架构有深入的了解。 在stackOverflow上的解释如下： ...
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AD-HOC即席查询
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### AD-HOC即席查询的概念 AD-HOC即席查询是一种允许用户根据特定需求灵活构建查询语句的数据库功能。与预定义查询不同，即席查询不依赖于事先设计好的查询模板或固定的数据模型，而是由最终用户在运行时动态创建并执行[^1]。这种查询方式通常用于探索性分析，其中用户可能需要尝试不同的过滤条件、聚合维度和排序规则来获取所需的信息。 在数据库分析中，即席查询不同于在线事务处理（OLTP）系统中的常规查询操作，因为后者通常是高度结构化的，并且针对的是已知的业务流程。而即席查询则更倾向于支持未知或半结构化的问题解决过程，这使得它成为数据分析领域的重要工具之一。 ### 数据库分析中的应用 在数据仓库环境中，即席查询常被用来进行多维分析，例如使用SQL语言对事实表进行GROUP BY操作以得到不同维度下的汇总统计信息。这类查询往往涉及大量的数据扫描，因此对于性能有较高的要求[^2]。为了满足这些需求，现代的数据平台引入了多种技术和服务，比如Apache Druid、Kylin、Presto、Impala、Spark SQL等，它们通过内存计算、列式存储或者预先生成的Cube等方式优化了即席查询的速度和效率[^2]。 此外，在大数据环境下，传统的Hive由于其基于MapReduce的执行机制，通常不适合用作即席查询的服务引擎，因为它无法提供足够快的结果返回速度[^2]。取而代之的是那些专为快速响应设计的技术栈，它们能够在大规模数据集上实现接近实时的交互式查询能力。 ### 使用场景 AD-HOC即席查询的应用场景广泛存在于企业内部的各种决策支持活动中。例如，当管理层临时需要了解某项关键业务指标的表现时，分析师可能会直接连接到数据库并通过编写自定义SQL语句来进行即时的数据检索和分析[^3]。另一个例子是，在产品开发周期中，产品经理或市场研究人员可以通过即席查询快速验证假设，调整策略方向。 然而，值得注意的是，尽管即席查询提供了灵活性，但它也带来了挑战。特别是在处理海量数据时，如何保证查询性能同时控制硬件成本成为一个难题。另外，复杂的数据结构增加了抽象和固定数据模型的难度，同时也限制了查询优化的可能性[^4]。因此，企业在实施即席查询解决方案时，必须权衡灵活性与性能之间的关系，并选择合适的技术栈来支撑这一需求。 ### 示例代码：简单的SQL即席查询 以下是一个简单的SQL示例，展示了一个即席查询可能的样子： ```sql SELECT product_category, COUNT(*) AS number_of_sales, SUM(sale_amount) AS total_sales_amount FROM sales_data WHERE sale_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31' GROUP BY product_category ORDER BY total_sales_amount DESC; ``` 此查询旨在从`sales_data`表中提取特定时间段内各产品类别的销售数量及总销售额，并按照总销售额降序排列结果。这样的查询可以作为一次性的即席分析任务，帮助理解不同类别产品的销售表现。
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