随着越来越多的组织将其数据库迁移到云原生环境，有效地管理和监控这些系统变得至关重要。...这意味着即使在具有许多节点的集群中，Coroot 也只突出显示相关的节点。 使用 CPU 延迟图表，我们可以观察到 pg-cluster-2 正在经历 CPU 时间短缺。为什么？...为什么此查询需要这么长时间才能执行？因为它正在执行 I/O 操作以验证每一行中的 body 列是否不为 NULL。 如您所见，在这种情况下，拥有正确的指标至关重要。...例如，仅仅知道 Postgres 锁的数量并不能帮助我们识别持有锁的特定查询。这就是为什么在 Coroot，我们喜欢进行这样的实验，以确保我们的产品能够快速准确地查明根本原因。...在Coroot中，我们可以清楚地观察到集群发生了什么，并看到恢复查询处理大约花费了3分钟。
另外还有一些原因，就是在使用POSTGRESQL的时候并没有懂POSTGRES的DBA或者一些开发者，将SHAREBUFFER调整到适合的SIZE，同时还有一些设置将POSTGRES在一个硬件中安装了多个...但是我们为什么要改变，为什么需要改变，主要还是硬件变化了，以及POSTGRESQL的项目变得越来越大，但说到底还是因为我们的存储变化了，与我们传统的存储设备不一样了。...他允许通过多路控制来实现数据的读取和写入而不需要cache的接入，每一个IO都需要多次的非缓存访问和非缓存的内存访问，这就像一个成百上千的循环，所以每一个IO的实际上并不便宜，这里的问题不在于磁盘设备越来越慢...，而是越来越快，这就导致一个问题更为突出了，曾经是一个大的问题，而在NVMe 设备中更为直接的数据访问或直接使用内核来缓存页面变得更快，因为通过kernel page cache 会产生更多的延迟，进程之间的调度问题让更快的硬件本身没有优势...另外我们不希望AIO的复杂性在POSTGRES中蔓延到不同的地方，如我们不希望在VACUUM中通过AIO来进行顺序扫描位图索引，因为那样将会变得很难进行实现和维护，尤其对于我们现在开发的TEAM的人员配置
JSON 查询在 Postgres 中更快 在本节中，我们看下 PostgreSQL 和 MySQL 之间的基准测试的差异 执行步骤 创建一个项目（Java、 Node、或者Ruby），并且该项目的数据库使用的是...数据库在查询数据时，有索引查询比没有索引查询快的多。但是，索引也会给数据库带来额外的开销，所有我们好刚要用在刀刃上，别瞎用。...在没有索引的情况下，数据库在查找数据时会进行全文搜索（Full Text），也就是会从第一行开始一行一行的进行对比查找，这样的话数据量越多，查询的越慢。...特殊情况下也会使用 R-Tree 的数据结构。 MySQL 也支持 Hash 索引，而且在 InnoDB 引擎下使用 FULLTEXT 索引时是倒序排列的。...此外，在查询数据库时，无论基础数据的当前状态如何，每个事务都会像以前一样看到数据快照（数据库版本）。
目录 为什么要用BN层 BN层公式 BN层的本质（平滑了优化空间） 论文地址 为什么要用BN层 批归一化（Batch Normalization/BN是当前最为流行的神经网络训练技术之一，其有效性在诸多应用中已广泛证明...那我们为什么要使用BN层呢，论文中 提出了两点：Internal Covariate Shift（后面简称ICS）和梯度消失。...而之所以训练收敛慢，一般是整体分布逐渐往非线性函数的取值区间的上下限两端靠近（以Sigmoid函数为例），所以这导致后向传播时低层神经网络的梯度很小甚至消失，这是训练深层神经网络收敛越来越慢的本质原因，...前面规范化数据的原因很好理解，自然是为了减缓梯度消失的问题，但最后为什么要进行线性变换呢？按白化来说，是为了增加网络层中本身数据因改变分布损失的表达能力。...作者发现使用了BN后，loss的变化变得更加稳定，同样梯度也变得更加平滑稳定，这也带出了BN的本质：BN实际上是平滑了优化空间。 ?
从这个有利位置来看，用户成功地将 Postgres 部署到各种用例中。事实上，当我们被问及 Postgres 解决的用例时，我们很难回答，因为答案是我们真的已经看到了所有用例。...在与这些客户讨论他们的需求时，他们对将数据移出 Postgres 不满意，但没有更好的选择。我们能构建一个吗？...两个重要的趋势决定了我们的方向： 数据越来越多地存储在 S3 中。S3——以及类似的云存储库——作为低成本、持久存储的采用率激增。它们可以无限扩展，并且可以从任何地方访问。...在本例中，我们使用 DuckDB，它是嵌入式查询引擎领域的新兴赢家。...从用户的角度来看，您所看到的只是能够快速公开您存储在 S3 中的数据，以便使用标准 Postgres 进行查询。
首先来看看存储管理，通常来说，不同的存储介质，在存储容量和速度上存在较大的差异，容量越大的介质速度越慢，反之容量越小的介质，速度越快。...当上层的执行引擎需要读写数据时，首先从 buffer pool 中获取数据，如果 buffer pool 中没有，则从磁盘中加载到 buffer pool，然后返回到执行引擎中。...” 一个常见的问题是，为什么数据库中不直接使用操作系统提供的 MMap 机制，而是自己去实现内存 buffer 和 disk 的管理呢？...补充知识： 在 PostgreSQL 中，底层的存储管理基于虚拟文件描述符，即 Virtual File Descriptior，简称 VFD，使用 vfd 的主要目的是绕开操作系统对同一个进程最大打开文件数的限制...例如 postgres 中对于每条记录都有一个隐藏的 CTID，记录的是该 tuple 的物理位置，其内容是 page id + offset，即 tuple 所在页的 id，以及在页内的位置。
在 MySQL 中，limit X,Y 的查询中，X 值越大，那么查询速度也就越慢，例如以下示例：limit 0,10：查询时间大概在 20 毫秒左右。...这个问题呢其实就是 MySQL 中典型的深度分页问题。那问题来了，为什么 limit 越往后查询越慢？如何优化查询速度呢？为什么limit越来越慢？...在数据库查询中，当使用 LIMIT x, y 分页查询时，如果 x 值越大，查询速度可能会变慢。这主要是因为数据库需要扫描和跳过 x 条记录才能返回 y 条结果。...，因为子查询中只查询主键 ID，这时可以使用索引覆盖来实现。...索引覆盖（Index Coverage）是一种数据库查询优化技术，它指的是在执行查询时，数据库引擎可以直接从索引中获取所有需要的数据
摘要 在当今数字化时代，处理大数据和批量任务变得越来越常见。本文将深入研究Spring Batch的原理、用法和最佳实践，帮助你高效地处理大规模数据处理任务。...Spring Batch作为Spring生态系统的一部分，为处理批量任务提供了一种简单且强大的解决方案。 什么是Spring Batch？...Spring Batch是一个轻量级、全面的批处理框架，旨在处理大规模数据和复杂的批量任务。它提供了事务管理、失败处理、跳过策略等功能，使得批量任务的开发和维护变得更加容易。...如何使用Spring Batch？ 步骤1：定义作业 首先，你需要定义一个批处理作业。一个批处理作业通常包括多个步骤，每个步骤都执行特定的任务。你可以使用XML或Java配置来定义作业。...在处理大规模数据时，这些特性变得尤为重要。此外，合理的事务管理和日志记录也是确保批量任务可靠性的关键。
◆ 问题 问题是，"我的数据库越来越慢，你将如何提高数据库的性能？".在这篇文章中，我假设是一个SQL数据库，特别是Postgres，但这些解决方案是通用的，应该主要适用于任何其他数据库。...异步流 你可能会想，当你还没有执行数据库查询的时候，你怎么会向用户返回一个响应。有一些用例是可以这样做的。有时在更新或插入数据时，你可以假设数据会被插入并更新用户，你已经得到了他/她的更新请求。...由于你的数据在队列中而不是在数据库中停留一小段时间，这意味着它对你的API（将查询你的数据库）来说基本上是不可见的，进而对你的用户也是不可见的。你的数据一致性可能只是几秒钟或更多，这取决于你的实现。...简单的想法是，我们需要将流行的数据存储在一个缓存中，比如Redis，其余的数据存储在Postgres。我们不能把所有的数据都存储在Redis中，因为Redis的存储可能相当昂贵。...根据用户如何使用我们的服务，我们可以根据用户如何使用我们的服务来定义数据如何被发送到Redis和Postgres。例如，根据使用情况的统计，我们发现大多数帖子在一天内很受欢迎，然后就很少再被请求。
对于小数据量的Cube，或者经常需要全表更新Cube，使用全量构建需要更少的运维精力，以少量的重复计算降低生产环境中的维护复杂度。...而对于大数据量的Cube，例如，对于一个包含两年历史数据的Cube，如果需要每天更新，那么每天为了新数据而去重复计算过去两年的数据就会变得非常浪费，在这种情况下需要考虑使用增量构建。 ?...例如：将日期分区字段添加到维度列中 ? 2、 设置日期范围 创建cube结束后，在build时设置计算数据的日期 ?...当用户查询时，系统不知道数据在哪个Segment中，所以需要扫描所有的Segment（扫描356个表），扫描多个表/多个Segment会降低数据查询效率。...当系统越来越慢，越来越慢，越来越慢，越来越慢,有可能是某一个目录中的数据没有及时的清空或删除。
sstable 每当一个不可变的 MemTable 快照被创建时，后台异步线程就会将其持久化到一个 sstable 中。...Put 无论是 put 、 delete 还是batch操作，leveldb 底层都是以 batch 作为执行实例。...overlap，因为内存的 memtable 是按照阈值分割的，所以可能出现一个数据存在多个文件中 4.2 Major Compaction 随着 level 0层的 sstable 越来越多，...导致查询越来越慢，leveldb 会将 level 0层的文件进行归并到 level 1层，这个操作称为 Major Compaction 。...当用户写入的速度始终大于 Major Compaction 时，会导致 level 0层的文件数量越来越多，读取性能持续拉胯，leveldb 为此设计了一种平衡策略: 当 level 0层文件数量超过阈值
在进行站点优化时，很多站长会发现我们的网站有时运行速度很快，有时运行速度很慢，严重影响了用户体验。因此，有必要理解为什么网站变得很慢。如今，可以帮助你了解为什么我们的网站会慢下来。...站点的代码文件越大，载入速度就越慢，网站打开速度就越慢，如果有太多的图片的话，网站就会变得很慢。 2、网站服务器 服务器不稳定是影响网站开放速度的直接原因。由于服务器不稳定，网站的运行速度很慢。...推荐站点管理员使用过您的服务器。虽然国外的服务器能让申请过程省心，但国外的主机比国内的要慢得多。 3、网站的流量太大 一般来说，访问网站服务器是有一些限制的。...随着越来越多的用户同时访问网站，网站会出现超载问题，导致网站崩溃。因此，当你在购买网站服务器时，你必须了解宽带的大小，并根据你网站页面的大小和访问量购买服务器空间，以免网站流量过大。...4、优化网站代码 大量的JS调用在站点代码中。如果网站中的JS调用过多，网站就会打开得太久，导致网站打开的速度变慢。
目前，我们使用 SQLite 代替 Postgres，但在第七章中，我们将一些测试切换到使用真实数据库。我们的 UoW 类使这变得很方便！...在不以这种方式建模的系统中，我们经常发现随着软件的发展，事务变得越来越长，越来越复杂。 其次，我们的数据结构是最小的，每行包括一些字符串和整数。我们可以在几毫秒内轻松加载数十甚至数百个批次。...以下是您可以使用 SQLAlchemy DSL 在查询时指定FOR UPDATE的方法： SQLAlchemy with_for_update (src/allocation/adapters/repository.py...如果您使用 ABCs，它们将在事情变得不同步时提醒您。 总结 领域事件为我们提供了一种处理系统中工作流程的方式。...我们建议，首先进行边缘到边缘的测试，只有在必要时才使用这种方法。 总结 让我们回顾一下我们取得了什么成就，并思考为什么我们这样做。 我们取得了什么成就？
哈啰出行作为阿里系共享单车的头部企业，在江湖中的知名度还是有的，而今天我们就来看一道哈啰 Java 一面中的经典面试题：当数据表中数据量过大时，应该如何优化查询速度？...哈啰出行的面试题目如下： 其他面试题相对来说比较简单，大部人题目都可以在我的网站上（www.javacn.site）找到答案，这里就不再赘述，咱们今天只聊“数据表中数据量过大时，应该如何优化查询速度...举个例子，比如当家里只有一个孩子的时候，可能一个月的花销不算太大，但是随着家里的孩子越来越多，那么这个家庭的花销也就越来越大是一样的，而表中的数据量和查询效率的关系也是如此。...缓存的查询速度一定比直接查询数据库的效率高，这是因为缓存具备以下特征： 内存访问速度快：缓存通常将数据存储在内存中，而数据库将数据存储在磁盘上。...1.6 数据库分片 当单个数据库无法满足查询性能需求时，可以考虑使用数据库分片技术，将数据分散到多个数据库中，每个数据库只处理部分数据，从而提高查询的并发度和整体性能。
介绍 在今天快速发展的技术领域中，SQL 数据库与 Kubernetes 集群的集成变得越来越普遍。这种融合在释放可扩展性和效率的新视野的同时，也引入了在监视和管理 SQL 查询方面的独特挑战。...在本博客中，我们深入研究使用 Ddosify 在 Kubernetes 集群中监视 SQL 查询的复杂性。...我们将： 部署一个依赖于 Postgres 的示例 Django 应用程序 在该应用程序上执行查询，并通过延迟监视执行的查询 注意：本博客文章是关于在 Kubernetes 集群中监视 SQL 查询，但相同的原则也可以扩展到其他协议...当搜索 Postgres 时的服务地图 当搜索 Testserver 时的服务地图 生成流量 现在，让我们检查是否可以查看它们之间的流量。...然后，您可以在 Ddosify 中查看此查询： 连接查询 正如您所见，完成该查询花费了 4703 毫秒。
=false //是否从连接池中获取对象时检查 spring.datasource.testOnReturn=false...1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。...这是因为引擎在处理查询和连 接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。...单表的where条件越多,联合查询越快 19.最好使用 mysql5.7原生json类型存储json字符串 20.只要一行数据时使用LIMIT 1 21.每张表都必须要有一个自增长...int的id主键,使用VARCHAR类型来当主键会使用得性能下降,主键的性能和设置变得非常重要，比如 集群拆表 22.目前项目中最大瓶颈就数据库，必要时用memcached/redis缓存来降低数据库的负载
代码中使用的名称与我们的业务利益相关者使用的行话相匹配，我们编写的处理程序与我们的自然语言验收标准的步骤相匹配。名称和结构的一致性帮助我们推理系统在变得越来越大和复杂时的情况。...随着领域模型的复杂性增加，您将发现自己需要做出越来越多关于如何构建该模型的选择，这使得它对于读操作变得越来越笨拙。...注意 我们在第十二章中谈到了臭名昭著的SELECT N+1问题，以及在查询数据和命令数据时可能选择使用不同的技术。 大多数情况下，我们通过用标识符替换直接引用来实现这一点。...当我们需要写入数据时，我们逐个更改单个聚合，并引入消息总线来处理事件。例如，在新模型中，当我们锁定一个账户时，我们可以首先查询所有受影响的工作空间。...优点是，当您遇到性能问题时，很容易重写视图构建器以使用自定义查询或原始 SQL。 用例在一个更大的系统中如何交互？一个调用另一个会有问题吗？ 这可能是一个临时步骤。
在企业应用中，批处理很常见。但随着数据在互联网上变得越来越普遍，我们如何处理这些数据也变得很重要。有多种解决方案可用。Apache Storm或Apache Spark有助于以所需格式处理和转换数据。...Spring Batch 框架还包括 日志和追踪 交易管理 job处理统计 job重启 资源管理 通常，当您配置作业时，它会保存在作业存储库中。Job Repository 保存所有作业的元数据信息。...触发器在预定时间启动这些作业。 A job launcher是在作业的预定时间到达时启动作业或运行作业的接口。 Job由作业参数定义。当作业开始时，作业实例会为该作业运行。...此注释启用 Spring Batch 功能并提供基本配置以在类中设置批处理作业@Configuration。...结论 在这篇文章中，我逐步展示了 Spring Batch 教程。有很多方法可以处理批处理作业，但 Spring Batch 使这变得非常简单。
但这会变得越来越混乱。Websocket 呢？新的代码更改有时会引入一些你意想不到的方法来更新数据库对象。突然之间，你就遇到了麻烦。 这里要问的问题是，为什么要在 API 级别进行身份验证？...错过一些主题也是很容易的：如果使用addPost之外的查询更新数据库，我们永远不会知道是不是有主题被错过了。这项工作需要开发人员来完成。它开始做起来很容易，但会变得越来越复杂。...在一个常规数据库中，你可以执行以下操作： CREATE INDEX ... 对于其他服务，我们为什么不能这样做？...一开始这是很好用的，但就像 Firebase，它很快就会变得很麻烦。这些规则往往会拖慢查询优化器的速度，并且 SQL 本身会变得越来越难推理。 ...他们在处理联接方面做得很聪明，并且可以给你一个很好的数据视图。你可以用一个 flip 将任何查询转换为订阅。当我第一次尝试将查询转换为订阅时，确实感觉这很神奇。
SchedulerFactoryBean spring-context-support-4.3.7.RELEASE-sources.jar!...Cannot create a new Spring-managed Scheduler of the same name!")...", e); throw initException; } 不过我是在spring中直接配置连接池的，详见springboot集成..., try again for another batch....另外尽量配置连接池，还有如果需要的话，调整batch参数。
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