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Druid 数据模式设计技巧

通常，生产数据源具有数十到数百列。 维度列按原样存储，因此可以在查询时对其进行过滤，分组或聚合。它们可以是单个字符串，字符串数组，单个 Long，单个 Doubles 或单个 Float。...如果你来自... 关系模型 （如 Hive 或 PostgreSQL。） Druid 数据源通常等效于关系数据库中的表。...这样可以避免在"sales”表中引用相同产品的不同行上重复产品名称和类别。 而在 Druid 中，通常使用完全展平的数据源，这些数据源在查询时不需要 join。...在" sales”表的示例中，通常在 Druid 中将" product_id”，" product_name”和" product_category”作为维度直接存储在 Druid" sales”数据源中...在 Druid 中建模日志数据的提示： 如果你预先不知道要有哪些列，可以使用一个空白的维度列表，然后自动检测维度列。 如果你嵌套了数据，请使用flattenSpec展平数据。

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MinIO 的对象存储支持 Snowflake 的外部表

MinIO 的对象存储支持 Snowflake 的外部表 翻译自 MinIO’s Object Storage Supports External Tables for Snowflake 。...外部表 按照这个模式，Snowflake 用户可以在设置了外部表的任何地方查询数据，而当与 MinIO 的对象存储一起使用时，这些地方可能是相邻的云环境、本地数据中心和边缘设备。...因此，一旦他们将其视为外部表，就可以运行常规查询。对他们来说，它只是数据库中的行和列。” Snowflake 负责查询外部数据，就好像它位于内部一样。...它不需要通过数据管道从数据湖传输到 Snowflake 。”根据使用情况和数据的速度，当涉及到数据管道时，新数据往往在数据传输到 Snowflake 之前就已经生成。...总体意义 对象存储的总体意义可能在于其提供高度详细的非结构化和半结构化数据的元数据描述，并且这些数据可以在规模上快速检索。

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03.SQLServer性能优化之---存储优化系列

这边只是举个例子，具体的你得根据你们自己业务的实际情况来分，不是分的越多越好，最好是遇到瓶颈了再去做这些事情（这个过程才能学到很多东西） 水平分表主要就两种方法，Hash取余法和时间路由法。...举个简单的路由表：（时间你可以用传统的格式，我这边用的是时间轴） 这个是文章表的时间路由表，每次查询文章的时候根据查询的时间看看 ?...有时候会做一些处理来尽量避免跨库Join 比如说表A，表B，表C...常用的全局表我会把他们每个数据库存一遍，这样就方便多了（注意一下数据同步哦） 还有就是冗余一些字段 比如：产品表有这些字段：商品展图...ID，展图URL，缩略展图URL。...很多人总是疑惑为什么分页越往后面越慢（按时间不怕，我们就是按时间分表的，你去对应时间区里面取就好了） 比如按字段1排序，每一页20条数据，要求取第一页的数据==》 ?

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15 年云数据库老兵：数据库圈应告别“唯性能论”

如果你的数据在一个稍有问题的 CSV 文件中，或者你要提的问题很难用 SQL 表述，那么理想的查询优化器也将无济于事。...虽然你可能觉得发布一个只执行单表扫描的基准测试很俗气，但 Clickbench 实际上在展示许多实际工作负载方面做得很好。...一个经过高度调优的 SingleStore 实例在大多数任务中都超越 BigQuery，但你有时间调优自己的 Schema 吗？当你添加新的工作负载时，又会出现什么情况呢？...Fivetran CEO George Fraser 写过一篇很有意思的文章，比较了主要数据仓库厂商的性能在一段时间内的表现；虽然 2020 年各厂商的性能表现存在很大差异，但到 2022 年，它们之间的差异已经大大缩小...没有单一的数据库性能指标；所谓“快”的数据库可能不适合你的工作负载。 一个数据库的重要特性是从想法到答案有多快，而不是从查询到结果有多快。 查询速度更快当然比慢好。

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PNAS：人类小脑皮层的表面积相当于大脑的80%

大多数小脑结构研究多采用图表式膨胀或展平，没有统一、一致的较少局部表面形变影响。事实表明，利用新皮层中使用的保留几何信息的方法，很难去膨胀小脑以及进一步展平。...就像球面一样，这些小叶“小球”如若不再引入严重形变的话，将无法在进一步膨胀或者展平。    所以为了展平小脑皮层且不造成额外的严重局部形变，每个中线外侧小球处被分割开。...小脑皮层被分为四大部分以及三小部分分别进行展平。前部小脑被分为两个大块，分别为第一小叶到第五小叶，第五小叶到第六小叶。...最后，两个旁绒球以及第九小叶分别膨胀和展平。    在进行分割分别展平后，小脑皮层各部分在引入最小局部形变的情况下被完全展平。...在膨胀之前，这些核团的外形就像皮塔饼口袋一般，展平中将其从中间分开为两部分（图2底部）。左右齿状回的面积之和为18.6cm²，这些面积并不不包括更小的小脑顶核。

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CNN的Flatten操作 | Pytorch系列（七）

在此示例中，我们将展平整个张量图像，但是如果我们只想展平张量内的特定轴怎么办？这是使用CNN时通常需要的操作。 让我们看看如何使用PyTorch展平代码中的张量的特定轴。...想知道stack() 方法是如何工作的吗?stack()方法的解释将在本系列的后面介绍。...2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3]) 在底部，你会注意到作为张量对象的方法内置的另一种方式...检查形状，我们可以看到我们有一个2级张量，其中三个单色通道图像被展平为16个像素。 四、扁平化一个RGB图 如果我们将RGB图像展平，那么颜色会怎样？...每个颜色通道将首先被展平。然后，展平后的通道将在张量的单个轴上并排排列。让我们来看一个代码示例。 我们将构建一个示例RGB图像张量，高度为2，宽度为2。

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硅谷技术新焦点：摆脱缝合怪的多云设计，才是云计算的归宿

硅谷顶尖风投 a16z 说：“不使用云计算，你就是疯了；坚持使用云计算，你也是疯了。” 现在，在寒冬面前，云成本和云安全问题就更显得严重。如果不想“下云”，那么必须考虑用精细化运营来节省成本。...为了打破不同云服务商之间的壁垒，Snowflake 在去年引入了对外部表 (External Table) 的支持，使得企业内部或与第三方能够支持在多个公有云提供商之间的数据共享，并和内部表进行联合分析...因此在今年的 Snowflake Summit 上，Snowflake 宣布了将在未来把对外部表的支持扩展至任何 S3 标准兼容的私有云存储服务上。...如上文提到 Snowflake 直接利用 S3 存储作为外部表的支持，以及大数据领域逐步从 HDFS 转向对于 S3a 的支持，可以预见，对象存储在未来有着不错的发展前景。...例如在今年的峰会上，Snowflake 除了宣布了对企业自有平台数据的支持，同时也宣布了对基于 Apache Iceberg 的表类型的支持计划。

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导入 3D 模型-将您自己的设计融入现实生活中

更改model.scn到iPhoneX.scn，模型文件夹的材质和最终图像名称这只是一个下划线iPhoneX_screen.jpg 让我们回到我们的场景。由于重命名，纹理的链接被破坏了。...展平节点 最后，我们现在需要做的是将所有节点展平为只有一个节点。如果我们不这样做，我们稍后会遇到一些操纵模型的问题。例如，您将旋转手机的边框而不是整个手机。...要展平节点，请右键单击SketchUp，然后展平选区。现在，您将处理一个节点而不是多个节点，但只有在您完成模型编辑后才能执行此操作。让我们从前面看看它的样子。...你可能会想到什么都没发生。但如果你退一步，你终于可以看到你的模型。发生的事情是你在对象的中间，你在这个位置什么也看不见。什么都不是一个银盘子，对吗？通常，3D模型超大。所以，我们要缩小规模。...幸运的是，它们已经包含在下载的资产文件夹中。因此，打开它，访问3D文件夹并将所有内容导入到art.scnassets下的Xcode中。 在这里，我们也将导入其他资产。

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​FlattenQuant | 推动低比特量化技术突破，大幅提升大型语言模型的计算效率和部署性能！

该方法包括将具有较大值的通道展平，并添加额外的通道以容纳这些值。通过这个过程，显著降低了张量的最大值，同时保留了完整的信息。展平后的张量可以经历每张量量化，同时确保准确性的保持。...例如，当GPTQ将大型语言模型（LLMs）的权重量化到3位时，它能在A100 GPU上的推理中实现超过3倍的加速。...表4展示了作者实验中LLMs相应的设置。在OPT的6.7b、13b、30b和66b模型上，作者的方法一致地实现了近50%的层量化，使用了INT4。另外，展平的比例主要保持在25%的范围内。...从OPT-6.7模型获得的研究结果展示在表8中。当 \beta 的值小于1.2时，平均通道展平比率超过30%，导致GPU内存使用增加。然而，相应的准确度提升却很微小。...通过将张量展平、通道重复以及后续的矩阵乘法运算符融合为一个单一 Kernel ，可以进一步减轻与展平操作相关的资源消耗。最后，可以推理出，随着模型规模的扩大，作者的方法的影响持续存在。

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漫画线稿上色AI最新版来了（视频教程）

还记得那个给本子上色的Style2paints吗？这是目前最好的线稿上色AI工具，没有之一。...GitHub：https://github.com/lllyasviel/style2paints 漫画家的强大AI助手：获得分层结果 与以往的端到端image-to-image的转换方法不同，...输入: 线稿图 人类提示（可选） 颜色样式参考图像（可选） 光线位置和颜色（可选） 输出: 无线条自动颜色展平 黑色线条自动颜色展平 无线条自动着色 黑色线条自动着色 彩色线条自动着色 自动渲染...，试用请戳：http://s2p.moe/ 用户指南：https://style2paints.github.io/ 大多数人类艺术家都很熟悉给漫画线稿上色的工作流程： 草绘->颜色填充/展平...Style2Paints V4 教程 作者提供了Style2Paints V4 教程，任何人都能在十分钟内学会！

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15个工作中会用到的 JS 代码片段

var str = "JavaScript" console.log(isJSON(str)) //false 4、简短的 Console.log 厌倦了一遍又一遍地编写 console.log() 吗？...reverse().join(''); } console.log(Reverse("data")) //atad console.log(Reverse("Code")) //edoC 12、深度扁平化阵列 展平数组是将任何有序数组和二维数组转换为一维数组的过程...简而言之，你可以降低数组的维数。你已经看过 Flatten Array 片段代码，但是深展平数组呢。 当你有一个大的有序数组并且正常的展平对它不起作用时，此代码段非常有用。为此，你将需要一个深展平。...CSV文件。...最后，如果你觉得今天内容对你有帮助，请与你的 JavaScript 开发人员朋友分享 它。 感谢你的阅读。

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品质超高！超火的漫画线稿上色AI最新版来了（视频教程）

还记得那个给本子上色的Style2paints吗？这是目前最好的线稿上色AI工具，没有之一。...GitHub：https://github.com/lllyasviel/style2paints 漫画家的强大AI助手：获得分层结果 与以往的端到端image-to-image的转换方法不同...输入: 线稿图 人类提示（可选） 颜色样式参考图像（可选） 光线位置和颜色（可选） 输出: 无线条自动颜色展平 黑色线条自动颜色展平 无线条自动着色 黑色线条自动着色 彩色线条自动着色 自动渲染...，试用请戳：http://s2p.moe/ 用户指南：https://style2paints.github.io/ 大多数人类艺术家都很熟悉给漫画线稿上色的工作流程： 草绘->颜色填充/展平...Style2Paints V4 教程 作者提供了Style2Paints V4 教程，任何人都能在十分钟内学会！

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当数据库扼住系统性能咽喉，直接分库分表能解决吗？

； 分库：一个系统的多张数据表，存储到多个数据库实例中； 分表：对于一张多行（记录）多列（字段）的二维数据表，又分两种情形： ①垂直分表：竖向切分，不同分表存储不同的字段，可以把不常用或者大容量、或者不同业务的字段拆分出去...2、真的要采用分库分表？ 需要注意的是，分库分表会为数据库维护和业务逻辑带来一系列复杂性和性能损耗，除非预估的业务量大到万不得已，切莫过度设计、过早优化。...3、跨节点聚合 只能在应用程序端完成。但对于分页查询，每次大量聚合后再分页，性能欠佳。 4、节点扩容 节点扩容后，新的分片规则导致数据所属分片有变，因而需要迁移数据。...MyCAT不仅仅可以用作读写分离，以及分表分库、容灾管理，而且可以用于多租户应用开发、云平台基础设施，让你的架构具备很强的适应性和灵活性。...Sharding-JDBC定位为轻量Java框架，使用客户端直连数据库，无需额外部署，无其他依赖，DBA也无需改变原有的运维方式。

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数据库使用中一定掉过的坑：大小写敏感

是默认支持大小写敏感感，需要用双引号包裹 整体上说，如果你创建表的时间是什么样，访问的时写成什么样，问题不大。...到这里 MySQL 不跟了， MySQL 在字段上不区分大小写。MySQL 字段命名也可以用反引号包裹，但这块规则和表名库名不一致。...双引号和单引号在字符串上的区别 在谈这个问题的时间如果你是一个 MySQL 用户，可能从来都不知道这两个还有啥区别吗？...但是到 Snowflake， Databend, PostgreSQL 中，这块有非常大的区别。 在这个三个数据库中， 双引号包裹的会被自动识别为关键词或字段，单引号包裹的才是字符串。...所以 你能体会到最后一个为什么是正确的，你差不多就 get 到这三个数据库在双引号和单引号的区别了。 总结 好了，看到这里。不知道你是不是学废了。如果为了省事，也可以直接记结论就好。

39010

开源技术栈告诉你答案

元数据治理系统是所有数据仓库、数据库、表、仪表板、ETL 作业等的目录接口（catalog），有了它，我们就不用在群里喊“大家好，我可以更改这个表的 schema 吗？”...还记得我们有 ELT 一些数据到 PostgreSQL 吗？ 图片 那么，我们如何让 Amundsen 发现这些数据和 ETL 的元数据呢？...FsNebulaCSVLoader 用于将提取的数据转为 CSV 文件 NebulaCsvPublisher 用于将元数据以 CSV 格式发布到 NebulaGraph 第二个工作路径是：Metadata...depth=3&direction=both" 上面的 API 调用是查询上游和下游方向的 linage，表 snowflake://dbt_demo.public/raw_inventory_value...Open Lineage 是一个开放的框架，可以将不同来源的血统数据收集到一个地方，它可以将血统信息输出为 JSON 文件，参见文档 https://www.amundsen.io/amundsen/databuilder

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MySQL 分库分表及其平滑扩容方案

没有变化； 分库：一个系统的多张数据表，存储到多个数据库实例中； 分表: 对于一张多行(记录)多列(字段)的二维数据表，又分两种情形：(1) 垂直分表: 竖向切分，不同分表存储不同的字段，可以把不常用或者大容量...1.2 真的要采用分库分表？ 需要注意的是，分库分表会为数据库维护和业务逻辑带来一系列复杂性和性能损耗，除非预估的业务量大到万不得已，切莫过度设计、过早优化。...2.4 Snowflake(雪花) 算法 参考资料：twitter/snowflake，Snowflake 算法详解 Snowflake 是 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法，其结果为 long...4.3 跨节点聚合 只能在应用程序端完成。但对于分页查询，每次大量聚合后再分页，性能欠佳。 4.4 节点扩容 节点扩容后，新的分片规则导致数据所属分片有变，因而需要迁移数据。...Snowflake 分片算法；Sharding-JDBC定位为轻量Java框架，使用客户端直连数据库，无需额外部署，无其他依赖，DBA也无需改变原有的运维方式。

93210

从 Hadoop 到 Snowflake，2023年数据平台路在何方？

我认为，美国市场可能在普惠期的早期（Snowflake 等核心厂商仍然保持高速增长，年化增长率 60% 以上）；中国的市场已经到了发展期向普惠期转换的阶段。 吴英骏：数据平台是从数据库演化出来的。...Snowflake 也是在云时代火起来的。因此，我觉得数据平台在美国的发展，是从单机时代开始，往上一点点发展到 MapReduce，再发展到开源，然后再发展到云上的一个过程。...InfoQ：在需求这方面，中美之间有差异吗？ 吴英骏：我觉得肯定是有差异的。美国企业可能更加 care 的是易用性方面，而中国企业看重的是性能。...另外，Snowflake 的用户模型，或者说它的收费模式也非常好，好处在于说你不用去选机器，你只要告诉我你选的一个 T-shirt Size，其他东西都帮你搞定了。...Snowflake 的一个好处就在于也许你不是特别懂系统，也许你只是会写 SQL，你也可以把它很好地用起来。刚才说的扩展性的问题、调优的问题都被系统屏蔽到系统底层之下，你不需要管它。

22520

MySQL分库分表及其平滑扩容方案

没有变化； 分库：一个系统的多张数据表，存储到多个数据库实例中； 分表: 对于一张多行(记录)多列(字段)的二维数据表，又分两种情形： (1) 垂直分表: 竖向切分，不同分表存储不同的字段，可以把不常用或者大容量...1.2 真的要采用分库分表？ 需要注意的是，分库分表会为数据库维护和业务逻辑带来一系列复杂性和性能损耗，除非预估的业务量大到万不得已，切莫过度设计、过早优化。...2.4 Snowflake(雪花) 算法 参考资料：twitter/snowflake，Snowflake 算法详解 Snowflake 是 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法，其结果为 long...MyCAT 不仅仅可以用作读写分离，以及分表分库、容灾管理，而且可以用于多租户应用开发、云平台基础设施，让你的架构具备很强的适应性和灵活性。...Snowflake 分片算法； Sharding-JDBC定位为轻量Java框架，使用客户端直连数据库，无需额外部署，无其他依赖，DBA也无需改变原有的运维方式。

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