WorldContextObject, TSubclassOf ActorClass, TArray & OutActors ) //需要include的头文件
上图中还有 weapp 和 weixin 相关的 log，是我为了区分方便处理，把微信公众号和微信小程序插件相关的错误拆分到不同的文件，然后每个文件都加上日期，这样每天的 log 都会被记录下来。...如果是 SQL 请求太多，是不是在 for 循环里面做了 SQL 请求？如果是，就应该在 for 循环之前，就应该通过所有 id 一次获取数据，这样就不会一次耗尽数据库线程。...如果是 HTTP 请求太慢，是不是可以把请求的结果缓存到 Memcached 中，这样下次就无需远程的 HTTP 请求，直接从内存中获取即可。...放弃连表的，首先获取当前文章的标签，然后从文章和标签的关联表（wp_term_relationships）根据这些标签获取最相关的文章 ID，并且多获取一些，比如要获取5篇，我就至少获取10篇，然后把获取的文章...ID，从文章表（wp_posts）中获取具体的数据，舍弃到那些不符合文章类型和状态的，剩下的就符合要求了，剩下的不够，就继续上述的方法在找一些直至数量够了。
A：与以银行为代表的中心化交易体系相比，比特币采用分布式结构将所有交易记录分布存储在不同的区块链中，没有统一的中心节点，且所有交易记录均公开。...需要强调的是，比特币的交易记录以区块的形式进行存储，而不是一对一存储，这就会导致如下图形式的记录出现。 ?...选取btc.com网站作为交易记录的数据源，对相关数据进行爬取分析，爬虫爬取数据的路线大致如下： 由钱包地址，可获取该钱包的所有交易明细。 ? 由钱包页面的交易明细可以进入某次交易的详情页面。 ?...交易信息都记录在区块上，而与本次交易相关联的区块（即比特币的上/下次交易信息）的链接，同样可在本页面获取（上图红色区域）。...“数”说wannacry交易记录 爬虫主要收集两类信息： 1、交易区块基本信息 ? 2、交易明细 由于交易区块中记录的账户并非一对一，往往出现多对多的形式，所以在存储时按条存储，分输入、输出两类。
实体具有描述特定属性的属性。在数据分析中，实体通常被具体化为维度表，每个属性都是一个列或字段。 事实表包含用于汇总和聚合度量值的数字列，以及与维度表相关的列。...维度包含用于对业务事实进行分组和筛选的属性。事实记录在所有维度上共享相同的粒度级别。例如，如果国内销售订单和国际销售订单的客户、产品和订单日期等维度的详细程度相同，则这些记录可以存储在同一事实表中。...但是，如果销售目标是在月份级别而不是在日期级别应用的，则它们必须存储在单独的事实表中。 维度模型的本质是星型模式，这里简化为显示一个与维度相关的事实表。 ? 星型模型设计的实际应用如上图所示。...你将注意到，从每个维度表到事实表的关系是一对多的，并在一个方向上过滤记录，如关系行上的箭头所示。例如，“客户信息表”与“在线销售”之间的关系基于这两个表中的“客户Key”列。...接下来，将使用以下步骤分解流程： 将详细的原子数据加载到维度结构中 围绕业务流程构建维度模型 确保每个事实表都有一个关联的日期维度表 确保单个事实表中的所有事实具有相同的粒度或详细程度 解析事实表中的多对多关系
如果所有的消费者实例在同一消费组中，消息记录会负载平衡到每一个消费者实例。 如果所有的消费者实例在不同的消费组中，每条消息记录会广播到所有的消费者进程。...通常情况下，每个 topic 都会有一些消费组，一个消费组对应一个”逻辑订阅者”。一个消费组由许多消费者实例组成，便于扩展和容错。这就是发布和订阅的概念，只不过订阅者是一组消费者而不是单个的进程。...通常情况下，每个 topic 都会有一些消费组，一个消费组对应一个”逻辑订阅者”。一个消费组由许多消费者实例组成，便于扩展和容错。这就是发布和订阅的概念，只不过订阅者是一组消费者而不是单个的进程。...这些订阅源提供一系列用例，包括实时处理、实时监视、对加载到Hadoop或离线数据仓库系统的数据进行离线处理和报告等。 每个用户浏览网页时都生成了许多活动信息，因此活动跟踪的数据量通常非常大。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
实时节点 实时节点有两个职责：从生产者那里获取数据和响应用户对最新数据的请求。...每个（时间段、数据源）缓冲区在被清除之前会暂时保留在节点上——由于资源有限，节点需要定期从内存中清除记录缓冲区。在回收时，内存缓冲区中的数据将被写入“深度”存储系统（如 S3 或谷歌云存储）。...其次，操作数据片段而不是较低层次的抽象意味着历史节点可以简单地等待被告知有一个新版本的数据需要获取，而不需要监听片段是否发生了变化。 ...为了做出决定，协调器节点从两个位置读取数据：MySQL 和 Zookeeper。MySQL 保存了片段的信息，以及与每个段类型相关的元数据。...因为采用了这种方式，Druid 被认为实现了多版本并发控制（MVCC）。 重要的是，片段是按照列（而不是行）来存储数据的——这种方法被称为“列式存储”。
导读：Kafka 是一个分布式消息队列，具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力。生产者往队列里写消息，消费者从队列里取消息进行业务逻辑。一般在架构设计中起到解耦、削峰、异步处理的作用。...类似的，Broker 也会为每个记录下最新的 Seq。...再去给每个相关的 Partition 写入一条 Marker（Commit 或者 Abort）消息，标记这个事务的 Message 可以被读取或已经废弃。...所以 Kafka 事务在 Prepare Commit 到 Commit 这个时间段内，消息是逐渐可见的，而不是同一时刻可见。 消费事务 前面都是从生产的角度看待事务。...消费时，Partition 中会存在一些消息处于未 Commit 状态，即业务方应该看不到的消息，需要过滤这些消息不让业务看到，Kafka 选择在消费者进程中进行过来，而不是在 Broker 中过滤，主要考虑的还是性能
；您应该看到以下输出： 从数据库获取数据 Pinia ORM 使用 all() 方法从数据库中检索数据，该方法将获取数据库中的所有数据。...可以按照以下方式使用 all() 方法： const useRepo1 = useRepo(Friend, pinia).all() 上面的代码将按升序从数据库中获取所有记录。...让我们使用 all() 方法从数据库中获取所有记录，并在我们的应用界面中显示更新。...一对一关系 Pinia ORM的一对一关系是一种关系，其中表中的每个记录与另一个表中的一个记录相关联。当存在唯一约束或需要将特定数据隔离到单独的表中时，通常使用这种类型的关系。...const userinfo = User.query().with('profile').first() 一对多 在ORM关系中，一对多关系是指一个表中的单个记录与另一个表中的多个记录相关联。
区块链让参与系统中的任意多个节点，通过密码学方法产生相关联数据块（即区块，block），每个数据块中都包含了一定时间内的系统全部信息交流的数据，并按照时间顺序将数据区块组合成一种链式数据结构。...2.1 区块+链=历史+验证 区块结构有两个非常重要的特点： 每个区块的块头包含了前一区块的交易信息的哈希值，因此从创世区块到当前区块形成了链条； 每个区块主体上的交易记录前一区块创建后、该区块创建前发生的所有价值交换活动...[图片描述] 2.2 区块链的特点 去中心化 区块链的分布式结构使得数据并不是记录和存储在中心化的电脑或主机上，而是让每一个参与数据交易的节点都记录并存储下所有的数据信息。...只有当全网大部分节点（甚至所有节点）都确认记录的正确性时，该数据才会被写入区块。在区块链的分布式结构的网络系统中，参与记录的网络节点会实时更新并存放全网系统中的所有数据。...就算对接上了，会由于数据格式、数据字典不统一，而导致信息共享很难。
Kafka 是一个分布式消息队列，具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力。生产者往队列里写消息，消费者从队列里取消息进行业务逻辑。一般在架构设计中起到解耦、削峰、异步处理的作用。 ?...类似的，Broker 也会为每个记录下最新的 Seq。...同时为了记录事务的状态，类似对 Offset 的处理，引入 Transaction Coordinator 用于记录 Transaction Log。...所以 Kafka 事务在 Prepare Commit 到 Commit 这个时间段内，消息是逐渐可见的，而不是同一时刻可见。 消费事务 前面都是从生产的角度看待事务。...消费时，Partition 中会存在一些消息处于未 Commit 状态，即业务方应该看不到的消息，需要过滤这些消息不让业务看到，Kafka 选择在消费者进程中进行过来，而不是在 Broker 中过滤，主要考虑的还是性能
域模型是面向对象的，而关系模型是面向关系的。一般情况下，一个持久化类和一个表对应，类的 每个实例对应表中的一条记录，类的每个属性对应表的每个字段。...ORM的优劣势 ORM的优势 ORM解决的主要问题是对象和关系的映射。它通常把一个类和一个表一一对应，类的每个实例对应表中的一条记录，类的每个属性对应表中的每个字段。...数据库迁移 python manage.py makemigrations 记录models.py中的改动，具体的记录在 python manage.py migrate 把相关的改动翻译成SQL...如果设置了choices ， 默认的表单将是一个选择框而不是标准的文本框，而且这个选择框的选项就是choices 中的选项。...多对多查询记录： 正向查询（按字段authorlist） 反向查询（按表名book_set） # 多对多的查询 # 正向查询：查询追风筝的人的这本书的所有的作者的姓名和年龄 book_obj
status语句输出的复制信息是performance_schema 中没有的），因为这些表面向全局事务标识符（GTID）使用，而不是基于binlog pos位置，所以这些表记录server UUID...值，而不是server ID值。...2. replication_applier_status表 该表中记录的是从库当前的一般事务执行状态（该表也记录组复制架构中的复制状态信息） 此表提供了所有线程binlog重放事务时的普通状态信息。...（多主复制架构中，从库指向了多少个主库就会记录多少行记录。...想要在当前线程中查询其他指定线程ID的会话级别系统变量时，应用程序可以从该表中获取（注意，该表中仅包含有会话级别的系统变量） 我们先来看看表中记录的统计信息是什么样子的。
集成：数据仓库中存储的数据是从业务数据库中提取出来的，但并不是对原有数据的简单复制，而是经过了抽取、清理、转换（ETL）等工作。业务数据库记录的是每一项业务处理的流水账。...在Hive使用select查询时一般会扫描整个表中所有数据，将会花费很多时间扫描不是当前要查询的数据，为了扫描表中关心的一部分数据，在建表时引入了partition的概念。...用户的属性、行为相关数据分散在不同的数据来源中，通过ID-MApping能够把用户在不同场景下的行为串联起来，消除数据孤岛。下图展示了用户与设备间的多对多关系。...userid和cookieid关联关系的表，但是为多对多的记录（即一个userid对应多条cookieid记录，以及一条cookieid对应多条userid记录）。...前两个标签可以很容易地从相应的业务数据表中根据算法加工出来，而登录时长、登录天数的数据存储在相关日志数据中，日志数据表记录的userid与cookieid为多对多关系。
Manager：负责一主多从DB集群的HA管理。...lPool：多个SG从逻辑上构成一个连续的存储数据BLOCK的块设备，供上层的Distributed File System分配使用。Pool和SG是一对多的关系。...最后从实例上的读事务在每次访问数据页时（不管直接从Buffer中获取到，还是从Storage Service获取），因为可能一次读入多个页，所以需要取当前的PCPL值为Read Point LSN（简称...CynosDB支持一主多从，每个从实例上都会有很多读事务，这些读事务都具有自己的RPL，所有这些RPL中最小的我们称之为Min-RPL（简称：MRPL），那么在MRPL和PCPL之间可能会有多个CPL点...而这些操作都可以是由另一套独立的系统基于增量备份数据离线处理的，对CynosDB的线上系统不会造成任何的影响。另外我们还需要对实例的状态配置信息进行备份，以便恢复时能获取到相关信息。
具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力。生产者往队列里写消息，消费者从队列里取消息进行业务逻辑。一般在架构设计中起到解耦、削峰、异步处理的作用。...因为新的leader选出来后，follower上面的数据，可能比新leader多，所以要截取。这里高水位的意思，对于partition和leader，就是所有ISR中都有的最新一条记录。...同时为了记录事务的状态，类似对offset的处理，引入transaction coordinator用于记录transaction log。...当partition中写入commit的marker后，相关的消息就可被读取。所以kafka事务在prepare commit到commit这个时间段内，消息是逐渐可见的，而不是同一时刻可见。...消费时，partition中会存在一些消息处于未commit状态，即业务方应该看不到的消息，需要过滤这些消息不让业务看到，kafka选择在消费者进程中进行过来，而不是在broker中过滤，主要考虑的还是性能
集成:数据仓库中存储的数据是从业务数据库中提取出来的，但并不是对原有数据的简单复制，而是经过了抽取、清理、转换（ETL）等工作。业务数据库记录的是每一项业务处理的流水账。...在Hive使用select查询时一般会扫描整个表中所有数据，将会花费很多时间扫描不是当前要查询的数据，为了扫描表中关心的一部分数据，在建表时引入了partition的概念。...用户的属性、行为相关数据分散在不同的数据来源中，通过ID-MApping能够把用户在不同场景下的行为串联起来，消除数据孤岛。下图展示了用户与设备间的多对多关系。...userid和cookieid关联关系的表，但是为多对多的记录（即一个userid对应多条cookieid记录，以及一条cookieid对应多条userid记录）。...前两个标签可以很容易地从相应的业务数据表中根据算法加工出来，而登录时长、登录天数的数据存储在相关日志数据中，日志数据表记录的userid与cookieid为多对多关系。
因为使用的索引并没有整条记录的所有信息，因此使用索引后不满足查询列表需要的列，就要回表查询聚簇索引 回表查询聚簇索引时，由于主键值是乱序的这样就会导致随机IO 什么是随机IO呢？...MySQL查询时，需要将磁盘的数据加载到缓冲池中，与磁盘交互的单位是页，页中存在多条记录 由于获取的是聚簇索引的页，那么该页中的主键值是有序的，但在二级索引上的记录主键值可能并不是有序的 比如图中第一条记录主键值为...回表成本大的原因主要是产生随机IO，那能不能先在索引上查出多条记录，要回表时对主键值进行排序，让随机IO变成顺序IO呢 对主键值排序后每个加载的页，页中可能存在多条需要回表查询的记录就减少回表随机IO的开销...MySQL中另一个优化回表的手段是：Multi Range Read 多范围读取 MRR MRR使用缓冲区对需要回表的记录根据主键值进行排序，将随机IO优化为顺序IO 使用MRR优化后图中第二条记录id...为25回表时就可以直接在缓冲池的页A中获取完整记录 查看MRR缓冲池大小show variables like '%read_rnd_buffer_size%'; 可以使用查看相关优化器的参数SHOW
成本HiveCost HiveCost对Calcite RelOptCost接口实现，从IO、记录数、CPU三个指标构成HiveCost成本对象的估算。...所有具有相同键key的元组（记录）都被分配相同的reducer。一个reducer获取有多个键key获取元组（记录）。...Sort 成本模型指标IO、CPU估算 IO成本估算： Hive中Sort IO估算使用的是一趟排序算法，何为两趟排序算法或多趟排序算法，以后会推出相关文章详解，这里不做展开，总之，一次写，一次读，再加上中间的网络成本...是对Map Join的一种优化，替代在每个mapper内存中保留整个小表（维度表），而只保留匹配的存储桶。这会减少映射连接的内存占用。...，并且所有的记录都会出现在实例中，即所有记录广播到所有实例 HASH_DISTRIBUTED 哈希分布 有多个数据流实例时，根据记录的keys的Hash Value散列到不同的数据流实例 RANDOM_DISTRIBUTED
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