构建的核心是资源管理。简单说,构建就是把前端工程师开发的源代码进行编译、压缩、打包等一系列操作,最终产出可以直接上线或者可供后端工程师的资源。 构建可以划分为纯前端构建和前后端协作构建。 这两个不是专业术语,如果你有更合适的称谓,欢迎指正。 所谓纯前端构建,就是说不涉及后端模板的构建,经过构建之后的前端代码可以直接上线。这种情形下大多是数据驱动UI的web应用,模板只负责提供空白的容器和基础的静态资源,UI的文档结构交由前端JavaScript实现。这个过程可以使用一些框架,比如近期较流行的React
InfluxDB 3.0(以前称为 InfluxDB IOx)是一个(云)可扩展数据库,为数据加载和查询提供高性能,并专注于时间序列用例。本文介绍了数据库的系统架构。
流是Java API的新成员,它允许你以声明性方式处理数据集合(通过查询语句来表达,而不是临时编写一个实现)。就现在来说,我们可以把它们看成遍历数据集的高级迭代器。
在游戏服务器的分布式设计中,我们通常避免将密切交互或存在数据强耦合的两个模块分别实现在不同的进程中。
在零售业界,凡是在使用Excel的朋友,可能没有不会vlookup函数的。那四个参数基本每天要敲好几遍。时间长了自觉这个函数无比便利,作为数据查询利器,简直无法离开。
MySQL 从 4.1 版本开始支持子查询,使用子查询可以进行 SELECT 语句的嵌套查询,即一个 SELECT 查询的结果作为另一个 SELECT 语句的条件。子查询可以一次性完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的操作 。
Hive自动识别各种用例并对其进行优化。Hive 0.11改进了这些情况的优化器:
互联网时代,数据的迅猛增长给数据库带来了可扩展性的挑战,Gen AI 带来的数据暴增更加剧了这种挑战。传统的数据分片已经不能承载新时代数据暴增的需求,更简单且具有前瞻性的方法则是采用原生分布式数据库来解决扩展性问题。在这种规模化场景的背景下,TiDB 的研发团队和开源贡献者们始终致力于解决事务一致性、数据持久性以及大规模扩展所带来的新挑战,以及保障关键应用的稳定性。
该语法可以理解为:将主查询的数据,放到子查询中做条件验证,根据验证结果(TRUE或FALSE)来决定主查询的数据结果是否得以保留。
作者 | Jon Udell 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 渗透测试人员、合规性审计员和其他 DevSecOps 专业人员花了大量时间编写脚本来查询云基础设施。人们喜欢用 Boto3(Python 版 AWS SDK)来查询 AWS API 并处理返回的数据。 它可以用来完成简单的工作,但如果你需要跨多个 AWS 帐户和地区查询数据,事情就变得复杂了。这还不包括访问其他主流云平台(Azure、GCP、Oracle Cloud),更不用说 GitHub、Salesforce、Shodan、Sl
Entry: 入口,Webpack 执行构建的第一步将从 Entry 开始,可抽象成输入。
排序时索引也用到了,只不过此时该索引不是用来查询,而是用来排序,explain没有展示出来
Spoon是Kettle的集成开发环境(IDE)。它基于SWT提供了图形化的用户接口,主要用于ETL的设计。 在Kettle安装目录下,有启动Spoon的脚本。如Windows下的Spoon.bat,类UNIX下的spoon.sh。Windows用户还可以通过执行Kettle.exe启动Spoon。Spoon的屏幕截图如图1所示。
uniCloud+uni-admin+electron实现 electron应用更新 搭建视频地址 https://www.bilibili.com/video/BV1u3411p7Qd?spm_i
我们完成了系统的拆分,做好了负载均衡,并完成了配置中心。在请求量不太大的情况下,我们其实已经完成了系统的优化。等到后期业务继续扩张时,我们遇到的瓶颈就不再是系统,而是数据库了。那么要如何解决这个问题呢?
2021年12月29日上午9时30分,紫光集团等七家企业实质合并重整案第二次债权人会议暨出资人组会议通过全国企业破产重整案件信息网召开。现将本次会议召开情况及表决结果公告如下: 一、 本次会议主要议程 本次会议议程主要包括:1. 管理人作执行职务报告;2. 管理人作债权申报和审查情况报告,并由债权人会议核查《债权表(三)》;3. 审计机构作审计工作情况说明;4. 评估机构作评估工作情况说明;5. 管理人介绍《重整计划(草案)》主要内容;6. 管理人回答债权人有关提问;7. 出资人审议表决出资人权益调整方
前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别,相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join),而PG是都支持的,而且mysql是往简单化方向去设计的,如果多个表关联查询(超过3张表)效率上是比不上PG的。
Prewhere 和 where 语句的作用相同,用来过滤数据。不同之处在于 prewhere 只支持*MergeTree 族系列引擎的表,首先会读取指定的列数据,来判断数据过滤,等待数据过滤之后再读取 select 声明的列字段来补全其余属性。 当查询列明显多于筛选列时使用 Prewhere 可十倍提升查询性能,Prewhere 会自动优化执行过滤阶段的数据读取方式,降低 io 操作。 在某些场合下,prewhere 语句比 where 语句处理的数据量更少性能更高
可以为整个表或每个单独的列设置TTL子句。表级TTL也可以指定在磁盘和分区之间自动移动数据的逻辑。 表达式的计算结果必须为Date或DateTime数据类型。
CloudLinux通过将每个客户端限制在称为轻量级虚拟环境(LVE)的隔离安全环境中来提高服务器的稳定性,LVE是CloudLinux开发的内核技术。
Presto 最初是由 Facebook 开发的一个分布式 SQL 执行引擎, 它被设计为用来专门进行高速、实时的数据分析,以弥补 Hive 在速度和对接多种数据源上的短板。
图1给出了一个典型的OushuDB集群的主要组件。计算部分和存储部分完全分离,可以独立扩容。在图中有多个OushuDB Master节点。元数据管理服务和资源管理服务位于OushuDB Master内部。其他节点为Slave节点。每个Slave节点上安装有一个OushuDB Segment。Segment实现OushuDB的计算。OushuDB Segment在执行查询的时候会启动多个QE (Query Executor, 查询执行器)。查询执行器运行在资源容器里面。在这个架构下,节点可以动态的加入集群,并且不需要数据重新分布。当一个节点加入集群时,他会向OushuDB Master节点发送心跳,然后就可以接收未来查询了。
转载自:https://yq.aliyun.com/articles/669316
本周赠书《性能之巅》第2版 前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别,相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join),而PG是都支持的,而且mysql是往简单化方向去设计的,如果多个表关联查询(超过3张表)效率上是比不上PG的。 1. 摘要 不超过3层是为了效率。 更通用 ,更好为了分布式做准备。 下面也对mysql多表关联这个特性简单探讨下~
在以上过程中,Webpack 会在特定的时间点广播出特定的事件,插件在监听到感兴趣的事件后会执行特定的逻辑,并且插件可以调用 Webpack 提供的 API 改变 Webpack 的运行结果。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/285994980
HQL是数据分析过程中的必备技能,随着数据量增加,这一技能越来越重要,熟练应用的同时会带来效率的问题,动辄十几亿的数据量如果处理不完善的话有可能导致一个作业运行几个小时,更严重的还有可能因占用过多资源而引发生产问题,所以HQL优化就变得非常重要,本文我们就深入HQL的原理中,探索HQL优化的方法和逻辑。
Zookeeper: Master 的高可用、RegionServer 的监控、元数据的入口以及集群配置的维护等
数栈是云原生—站式数据中台PaaS,我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目:FlinkX,FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具,既可以采集静态的数据,也可以采集实时变化的数据,是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star!star!star!
GaussDB的分布式架构充分运用了每个节点的计算资源,且随着节点规模的扩大其整体性能也呈线性增长。为了实现分布式架构下性能和资源的最大化利用,GaussDB提供了三种分布式执行计划,分别为FQS(Fast Query Shipping)计划、Stream计划以及Remote-Query计划,其中FQS和Stream是可以下推的计划。也就是说,集群中的所有DN都参与了SQL执行。
TiDB 5.4 作为 2022 年开山之作,包含了许多有用有益的新功能和持续性的性能/稳定性提升。本文着重介绍重要新增功能和特性所带给用户的新体验和价值,按照以下章节来组织:
在我们设计程序的时候很可能很难算出一个进程占用多少cpu和mem,可是当进程的mem占用达到80%的时候,很可能会出现进程被killed的情况,所以需要我们及时的暂停进程的运行,来防止程序超出资源的占用。
Arctic 是一个开放式架构下的湖仓管理系统,在开放的 lceberg 数据湖格式之上, 提供更多面向流和更新场景的优化,以及一套可插拔的数据自优化机制和管理服务。
腾讯公司内部有很多业务使用 ClickHouse,比较典型的就是QQ音乐。QQ音乐在使用 ClickHouse 之前,用的是基于 Hive 构建的离线数仓,当时遇到了很多问题,主要在于以下三个方面:
https://www.elastic.co/cn/products/beats/filebeat
本篇文章主要介绍Apache Hudi在医疗大数据中的应用,主要分为5个部分进行介绍:1. 建设背景,2. 为什么选择Hudi,3. Hudi数据同步,4. 存储类型选择及查询优化,5. 未来发展与思考。
导语:Power Query 是可证明的,在这个星球上性价比最高的数据处理工具,如果你的工作中需要处理数据,注意,是处理,不是分析,那么此工具必须掌握。对此,90%的鼠标点击,5%的猜测以及5%的公式能力足以。本文来自《Master Your Data》的第十章,非常重要,必须掌握。
Join的实现算法有三种,分别是Nested Loops Join, Merge Join, Hash Join。 DB2、SQL Server和Oracle都是使用这三种方式,不过Oracle选择使用nested loop的条件跟SQL Server有点差别,内存管理机制跟SQL Server不一样,因此查看执行计划,Oracle中nested loops运用非常多,而merge和hash方式相对较少,SQL Server中,merge跟hash方式则是非常普遍。 一.Nested Loopsb Join
管控面可以提供高可靠高效可持续运维保障、快速部署小时交付的能力,尤其是针对ClickHouse这种运维较弱但是性能很高的OLAP核心引擎,管控面就显示得尤其重要。
7月17日消息,根据彭博社的报道,在经过几个月的谈判后,西部数据(Western Digital) 和铠侠 (Kioxia) 即将达成合并协议。该协议的内容主要是分拆西部数据的 NAND Flash闪存部门,然后与铠侠合并。之后,西部数据的股东将控制合并后的新公司大约超过一半的股权。不过,目前相关信息仍在保密中。
应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by ,group by 涉及的列上建立索引
UNION的使用 合并查询结果 利用UNION关键字,可以给出多条SELECT语句,并将它们的结果组合成单个结果集。合并时,两个表对应的列数和数据类型必须相同,并且相互对应。各个SELECT语句之间使用UNION或UNION ALL关键字分隔。 语法格式: SELECT column,... FROM table1 UNION [ALL] SELECT column,... FROM table2 UNION操作符 [在这里插入图片描述] UNION 操作符返回两个查询的结果集的并集,去除重复记录。 UNI
在顺序表中,删除一个元素和插入一个元素的操作非常相似。删除一个元素即是将i位置之后的所有元素向前移一位。
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,可对存储在HDFS上的文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理,提供了类似于SQL语言的查询语言–HiveQL,可通过HQL语句实现简单的MR统计,Hive将HQL语句转换成MR任务进行执行。
目前主流的数仓架构—— Lambda 架构,能够通过实时和离线两套链路、两套代码同时兼容实时数据与离线数据,做到通过批处理提供全面及准确的数据、通过流处理提供低延迟的数据,达到平衡延迟、吞吐量和容错性的目的。在实际应用中,为满足下游的即席查询,批处理和流处理的结果会进行合并。
我在2017年写了一本名为《Hadoop构建数据仓库实践》的书。在这本书中,较为详细地讲解了如何利用Hadoop(Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop,CDH)生态圈组件构建传统数据仓库。例如,使用Sqoop从关系数据库全量或增量抽取数据到Hadoop系统,使用Hive进行数据转换和装载处理等等。作为进阶,书中还说明了数据仓库技术中的渐变维、代理键、角色扮演维度、层次维度、退化维度、无事实事实表、迟到事实、累计度量等常见问题在Hadoop上的处理。它们都是通过Hive SQL来实现的,其中有些SQL语句逻辑复杂,可读性也不是很好。
(1)创建Connection是重量级的,并且,创建过多Connection会导致HBase拒绝连接。
快手的传统离线链路和很多公司是一致的,基于 Hive做离线分层数仓的建设。在入仓环节和层与层之间是基于 Spark 或者 Hive做清洗加工和计算。这个链路有以下四个痛点:
1 使用SET NOCOUNT ON 选项: 缺省地,每次执行SQL语句时,一个消息会从服务端发给客户端以显示SQL语句影响的行数。这些信息对客户端来说很少有用。通过关闭这个缺省值,你能减少在服务端和客户端的网络流量,帮助全面提升服务器和应用程序的性能。为了关闭存储过程级的这个特点,在每个存储过程的开头包含“SET NOCOUNT ON”语句。 2 正确使用UNION和UNION ALL: 许多人没完全理解UNION和UNION SELECT是怎样工作的,因此,结果浪费了大量不必要的SQLServer资源。当使用UNION时,它相当于在结果集上执行SELECT DISTINCT。换句话说,UNION将联合两个相类似的记录集,然后搜索重复的记录并排除。如果这是你的目的,那么使用UNION是正确的。但如果你使用UNION联合的两个记录集没有重复记录,那么使用UNION会浪费资源,因为它要寻找重复记录,即使你确定它们不存在。 所以如果你知道你要联合的记录集里没有重复,那么你要使用UNION ALL,而不是UNION。UNION ALL联合记录集,但不搜索重复记录,这样减少SQLServer资源的使用,从而提升性能。 3 尽量不用SELECT * : 绝大多数情况下,不要用 * 来代替查询返回的字段列表,用 * 的好处是代码量少、就算是表结构或视图的列发生变化,编写的查询SQL语句也不用变,都返回所有的字段。但数据库服务器在解析时,如果碰到 *,则会先分析表的结构,然后把表的所有字段名再罗列出来。这就增加了分析的时间。 4 慎用SELECT DISTINCT: DISTINCT子句仅在特定功能的时候使用,即从记录集中排除重复记录的时候。这是因为DISTINCT子句先获取结果集然后去重,这样增加SQLServer有用资源的使用。当然,如果你需要去做,那就只有去做了。 当如果你知道SELECT语句将从不返回重复记录,那么使用DISTINCT语句对SQLServer资源不必要的浪费。 5 少用游标: 任何一种游标都会降低SQLServer性能。有些情况不能避免,大多数情况可以避免。所以如果你的应用程序目前正在使用TSQL游标,看看这些代码是否能够重写以避免它们。如果你需要一行一行的执行操作,考虑下边这些选项中的一个或多个来代替游标的使用: 使用临时表 使用WHILE循环 使用派生表 使用相关子查询 使用CASE语句 使用多个查询 上面每一个都能取代游标并且执行更快。 如果你不能避免使用游标,至少试着提高它们的速度,找出加速游标的方法。 6 选择最有效率的表名顺序: SQLSERVER的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,因此FROM子句中写在最后的表(基础表driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,必须选择记录条数最少的表作为基础表,当SQLSERVER处理多个表时,会运用排序及合并的方式连接它们。首先,扫描第一个表(FROM子句中最后的那个表)并对记录进行排序;然后扫描第二个表(FROM子句中最后第二个表);最后将所有从第二个表中检索出的记录与第一个表中合适记录进行合并。 例如: 表 TAB1有 16384 条记录,表 TAB2 有5条记录,选择TAB2作为基础表 (最好的方法): select count(*) from TAB1 a, TAB2 b 选择TAB1作为基础表 (不佳的方法): select count(*) from TAB2 a, TAB1 b 如果有3个以上的表连接查询,那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表,交叉表是指那个被其他表所引用的表。 7 使用表的别名(Alias): 当在SQL语句中连接多个表时,请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上,这样可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误。 8 SARG你的WHERE条件: ARGE来源于"Search Argument"(搜索参数)的首字母拼成的"SARG",它是指WHERE子句里,列和常量的比较。如果WHERE子句是sargable(可SARG的),这意味着它能利用索引加速查询的完成。如果WHERE子句不是可SARG的,这意味着WHERE子句不能利用索引(或至少部分不能利用),执行的是全表或索引扫描,这会引起查询的性能下降。 在WHERE子句里不可SARG的搜索条件如"IS NULL", "<>", "!=", "!>", "!<", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE"和"LIKE '%500'",通常(但不总是)会阻止查询优
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