点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
出品 | OSC开源社区(ID:oschina2013) DB-Engines 宣布 Snowflake 成功卫冕,获得了 “2022 年度数据库” 称号。 DB-Engines 是全球知名的数据库流行度排行榜网站,其评选年度数据库的标准为:计算数据库当前最新流行度分数(2023 年 1 月)的同比增长量,分数增长最多的即为年度数据库。 年度 DBMS:Snowflake Snowflake 是一个基于云的数据平台,因其可扩展性、灵活性和性能而广受欢迎。它使用自定义 SQL 引擎和列式数据存储,并提供广泛
Hive支持索引(3.0版本之前),但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不相同,比如,Hive不支持主键或者外键。并且Hive索引提供的功能很有限,效率也并不高,因此Hive索引很少使用。
DB-Engines最近发布了2020年10月份的数据库排名。该网站根据数据库管理系统的受欢迎程度对其进行排名,实时统计了359种数据库的排名指数。前10名的排行情况详见下图:
导语 | ClickHouse 在近几年是大数据分析引擎界的一匹黑马,从默默无闻到一路起飞,在 DB engine Rank 上进入前50名,成为全球数据引擎界耀眼的一颗明星。在全球范围内,ClickHouse 单表查询比其他引擎要快数倍以上,在过去的4年以来未曾有对手。ClickHouse 为什么会这么快?在实际使用当中如何应用这样一个引擎?还有哪些让人振奋和欣喜的feature将会发布?本文由易观CTO、腾讯云TVP 郭炜在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术,到海
以数据洞察力为导向的企业 每年增长 30% 以上。数据有助于公司排除决策错误。团队可以利用数据结果来决定构建哪些产品、增加哪些特性以及追求哪些增长。
mpvue 是一个使用 Vue.js 开发小程序的前端框架,目前支持 微信小程序、百度智能小程序,头条小程序 和 支付宝小程序。框架基于 Vue.js,修改了的运行时框架 runtime 和代码编译器 compiler 实现,使其可运行在小程序环境中,从而为小程序开发引入了 Vue.js 开发体验。
顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性,因为很多企业更多地采用云计算,并减少了自己的物理数据中心足迹。
小程序开发框架 mpvue 是一个使用 Vue.js 开发小程序的前端框架,目前支持 微信小程序、百度智能小程序,头条小程序 和 支付宝小程序。框架基于 Vue.js,修改了的运行时框架 runtime 和代码编译器 compiler 实现,使其可运行在小程序环境中,从而为小程序开发引入了 Vue.js 开发体验。 主要特性 使用 mpvue 开发小程序,你将在小程序技术体系的基础上获取到这样一些能力: 彻底的组件化开发能力:提高代码复用性 完整的 Vue.js 开发体验 方便的 Vuex 数据管理方案:方便构建复杂应用 快捷的 webpack 构建机制:自定义构建策略、开发阶段 hotReload 支持使用 npm 外部依赖 使用 Vue.js 命令行工具 vue-cli 快速初始化项目 H5 代码转换编译成小程序目标代码的能力 项目地址 开源地址:https://github.com/Meituan-Dianping/mpvue 新一代渠道包打包神器 Walle(瓦力):Android Signature V2 Scheme签名下的新一代渠道包打包神器 瓦力通过在Apk中的APK Signature Block区块添加自定义的渠道信息来生成渠道包,从而提高了渠道包生成效率,可以作为单机工具来使用,也可以部署在HTTP服务器上来实时处理渠道包Apk的升级网络请求。 配置build.gradle 在位于项目的根目录 build.gradle 文件中添加Walle Gradle插件的依赖, 如下:
Snowflake(雪花) 是一项服务,用于为 Twitter 内的对象(推文,直接消息,用户,集合,列表等)生成唯一的 ID。这些 IDs 是唯一的 64 位无符号整数,它们基于时间,而不是顺序的。完整的 ID 由时间戳,工作机器编号和序列号组成。当在 API 中使用 JSON 数据格式时,请务必始终使用 id_str 字段而不是 id,这一点很重要。这是由于处理JSON 的 Javascript 和其他语言计算大整数的方式造成的。如果你遇到 id 和 id_str 似乎不匹配的情况,这是因为你的环境已经解析了 id 整数,并在处理的过程中仔细分析了这个数字。
数据库中间件承担应用与数据库之间的粘合与润滑,数据库中间件设计的合理应用跑起来就丝滑,否则会拉胯。本文就常见数据库组件相关的功能设计点做个归纳整理:
最近随着Snowflake上市后市值的暴增(目前700亿美金左右),整个市场对原生云数仓都关注起来。近日,一家第三方叫GigaOM的公司对主流的几个云数仓进行了性能的对比,包括Actian Avalanche、Amazon Redshift、Microsoft Azure Synapse、Google BigQuery、Snowflake,基本涵盖了目前市场上主流的云数仓服务。
搭建一套数据治理体系耗时耗力,但或许我们没有必要从头开始搞自己的数据血缘项目。本文分享如何用开源、现代的 DataOps、ETL、Dashboard、元数据、数据血缘管理系统构建大数据治理基础设施。
工厂模式又叫做工厂方法模式,是一种创建型设计模式,一般是在父类中提供一个创建对象的方法,允许子类决定实例化对象的类型。
刚刚,数据管理和仓库提供商 Snowflake 宣布加入 LLM 混战,发布了一款专注于企业级应用的顶级大型语言模型(LLM)——Snowflake Arctic。
当我们在生成式 AI 的背景下讨论数据库时,总是首先想到的问题之一是:“我不能告诉数据库我需要什么,而不必制作一个复杂(通常是多页)的 SQL 查询吗?
来源:大数据技术与架构本文约6000字,建议阅读10分钟本文收集了Hive面试中的高频考题。 如果你是数据开发、数据研发、或数据分析师,那么这篇文章将对你非常有用。记得转发收藏哦。 一、Hive面试题 1、hive内部表和外部表的区别 未被external修饰的是内部表,被external修饰的为外部表。 区别: 内部表数据由Hive自身管理,外部表数据由HDFS管理; 内部表数据存储的位置是hive.metastore.warehouse.dir(默认:/user/hive/warehouse),
根据 DB-Engines 网站的数据,Snowflake 荣获2021年度数据库。
SNP Glue是SNP的集成技术,适用于任何云平台。它最初是围绕SAP和Hadoop构建的,现在已经发展为一个集成平台,虽然它仍然非常专注SAP,但可以将几乎任何数据源与任何数据目标集成。
大家好,我是鱼皮,最近为了帮助自己完成写超长 SQL 语句(几千行)的工作,我花几个小时开发了一个小工具 —— 结构化 SQL 生成器,可以使用扁平的 JSON 结构来轻松生成层层嵌套的、复杂的 SQL,从而大幅提高写 SQL 的效率!
近些年,很多数据库公司上岸,MongoDB市值 216亿美金,Cloudera 市值 45亿美金。而其中最耀眼的,非 Snowflake莫属,849亿美金。
DB-Engines 根据其网站的数据,宣布 Snowflake 荣获“2021 年度数据库”称号。
就在刚刚,拥有128位专家和4800亿参数的Arctic,成功登上了迄今最大开源MoE模型的宝座。
导语 | 伴随着Snowflake的成功,重新激活了数据分析市场,大大小小的创业公司不断创立,各种OLAP的开源产品层出不穷。其中,ClickHouse凭借优秀的性能在用户行为分析、ABTest、在线报表等多个领域大放异彩,但其在功能特性、易用性等方面都还有较多不足。同时,在OLTP、对象存储、Elasticsearch、MongoDB等系统中累积了大量数据和分析需求,不能较好的得到满足。因此,我们希望以Clickhouse为基础,借鉴Snowflake的设计思路,打造一款高性能的云原生OLAP数仓,为用户提供多数据源、多场景下的一站式数据分析平台。
一直以来,日志始终伴随着我们的开发和运维过程。当系统出现了Bug,往往就是通过Xshell连接到服务器,定位到日志文件,一点点排查问题来源。
大数据中的大作为 对于大数据来说,业界这几周算是比较忙碌的。因为很多初创公司和一些老牌的公司都推出了数据分析和数据管理产品,以及更新了现有产品,提供更丰富的功能与性能。 虽然这些技术都还只是蓝图规划,但是一些常见的主题还是对其贯穿始终:为用户提供简单的获得数据的访问方式,更好的管理大规模数据以及预先分析的功能,例如Spark、HAWQ 和 Geode等新兴的大数据技术来实现更多的功能。 下面一起来看看吸引眼球的十五项大数据公告。虽然罗列了很多,但还不是全部内容,只是最近在加利福尼亚州圣何塞市Strata +
下面一起来看看吸引眼球的十五项大数据公告。虽然罗列了很多,但还不是全部内容,只是最近在加利福尼亚州圣何塞市Strata + Hadoop World大会上亮相的部分技术。
分片策略(如果要看各个策略的实际操作,看ShardingSphere专题视频即可)
使用Sharding-JDBC完成对订单表的水平分表,通过快速入门程序的开发,快速体验Sharding-JDBC的使用。人工创建两张表,t_order_1和t_order_2,这张表是订单表替换后的表,通过Shading-JDBC向订单表插入数据,按照一定的分片规则,主键为偶数的尽入t_order_1,另一部分数据进入t_order_2,通过Shading-Jdbc查询数据,根据SQL语句的内容从t_order_1或order_2查询数据。
本文和封面来源:https://motherduck.com/,爱可生开源社区翻译。
之前找过很多开源项目,用于生成代码,和权限管理,但功能全的需要付费,小功能的项目又不实用,这次的开源项目,功能十分强大,且拿来即用。
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录。
众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限。
本文由 Cloudberry Database 社区编译自 MotherDuck 官网博文《PERF IS NOT ENOUGH》,原作者为 Jordan Tigani( MontherDuck 联合创始人兼 CEO),译文较原文稍有调整。
目前主流的OLAP数据库计算层架构有Master-Slave和Master-Master两种形态,但大多数选择的是Master-Slave架构,Master-Slave有助于控制流和计算流的分离,更简单的部署方式(Master集成元数据)等优势,下面是关于各个数据库或数据仓库产品的调研结果。
Snowflake 是在 Cloud 之上开发的基于云的数据仓库平台,截至目前,亚马逊网络服务 (AWS)、微软 Azure 和谷歌云等流行的云提供商都在支持 Snowflake。
数据湖是一种不断演进中、可扩展的大数据存储、处理、分析的基础设施;以数据为导向,实现任意来源、任意速度、任意规模、任意类型数据的全量获取、全量存储、多模式处理与全生命周期管理;并通过与各类外部异构数据源的交互集成,支持各类企业级应用。
这两天在HDCTF遇到了Quine注入的考点,刚开始接触CTF的时候也在记不清哪个新生赛遇到了,这里记录一下
Spark SQL中对Json支持的详细介绍 在这篇文章中,我将介绍一下Spark SQL对Json的支持,这个特性是Databricks的开发者们的努力结果,它的目的就是在Spark中使得查询和创建JSON数据变得非常地简单。随着WEB和手机应用的流行,JSON格式的数据已经是WEB Service API之间通信以及数据的长期保存的事实上的标准格式了。但是使用现有的工具,用户常常需要开发出复杂的程序来读写分析系统中的JSON数据集。而Spark SQL中对JSON数据的支持极大地简化了使用JSON数据的
NL2SQL基础系列(1):业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型(Spider vs BIRD)全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL]
众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限。本文总结了分库分表的相关概念、全局ID的生成策略、分片策略、平滑扩容方案、以及流行的方案。
Chang Stream(变更记录流) 是指collection(数据库集合)的变更事件流,应用程序通过db.collection.watch()这样的命令可以获得被监听对象的实时变更。BigQuery是Google推出的一项Web服务,该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。
snowflake 成为年度数据库 根据 DB-engine 统计的流行度,2021 年 snowflake 成为年度数据库。年度数据库的标准很简单,就是新增流行度最多的数据库,DB-Engine 对 2021 年度数据库解读是: Snowflake is the database management system that gained more popularity in our DB-Engines 1Ranking within the last year than any of the oth
来源:https://blog.twitter.com/engineering/en_us/a/2010/announcing-snowflake[2]
一、背景需求 当我们需要在多个数据库间进行数据的复制自动增长型字段可能造成数据合并时的主键冲突。设想一个数据库中的Order表向另一个库中的Order表复制数据库时,OrderID到底该不该自动增长呢? 数据库自增长ID和无序的UUID方案的不足之处: 1)、采用数据库自增序列:数据迁移合并等比较麻烦。 2)、UUID随机数:采用无意义字符串,没有排序UUID使用字符串形式存储,数据量大时查询效率比较低。(主要是索引查询销量不是最高的) 如果非要使用非自主增长列作为主键的话(分布式系统分库分表中)
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