HashJoin是关联查询中最重要的算子，对于计算密集型应用，关联查询的性能瓶颈主要在于HashJoin算子Probe阶段的Hash查找和Data Shuffle上。RuntimeFilter是用于运行时优化HashJoin性能的一种常见方法，RuntimeFilter对于INNER JOIN, Right Join, Semi Join等都有显著的性能提升效果。目前RuntimeFilter技术已经在很多数据库中得以应用，比如SnowFlake(BloomJoins), Impala，EMR Spark，Apache doris，Starrocks，PolarDB-X等。
《菜鸟也能“种”好二叉树！》一文中提到了：为了方便查找，需要进行分层分类整理。而满足这种目标的数据结构之一就是树。
今天，给大家介绍一款工具，Adobe Illustrator ，可以用来进行图形的编辑和排版。首先打开一个绘制好的矢量图，随便点击一下，文字可以修改，可以移动；图形对象可以修改，可以移动。这就是矢量图，整个图形由文字、几何对象构成，可以无限放大。也可以随意修改，但一定注意，不要故意或意外改动了点的位置，这是不对的。
原创推文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/GHwYVEwAS8WgNBLb14NC4A
虽然OSDK功能强大，但是它使用起来可能不是那么容易，可能需要Linux主机下的开发能力较多，这年头搞C和C++要不是后端，要不就是嵌入式的那帮人。
JVM的参数有很多很多,根据我的统计JDK8中JVM的参数总共有1853个，正式的参数也有680个。
1. 由于其输入参数包括 DataFrame / SQLContext，因此 DataSource API 兼容性取决于这些上层的 API。
由于上面的限制和问题， Spark SQL 内置的数据源实现（如 Parquet，JSON等）不使用这个公共 DataSource API。
上一篇文章《菜鸟也能“种”好二叉树！》提到：树是一种分层分类的数据结构，用途是查找和排序。而与查找和排序密切相关的就是求最值（最大值或者最小值）。今天我们就来介绍一个与最值相关的数据结构——二叉堆。
大家是不是感觉弱爆了，随着工作经验的增加，我对索引有了更深入的了解，下面就来分享下我眼中的索引，分享以问题的形式，从敲门到进门。
之前松哥写过一个 MySQL 系列，但是当时是基于 MySQL5.7 的，最近有空在看 MySQL8 的文档，发现和 MySQL5.7 相比还是有不少变化，同时 MySQL 又是小伙伴们在面试时一个非常重要的知识点，因此松哥打算最近再抽空和小伙伴们聊一聊 MySQL，讲讲原理，讲讲优化，我会从最基本最简单的开始，和大家梳理 MySQL 中常见的面试知识点。
1、打印文件夹列表时可以包含其他列。 2、打印文件列表时，可以包含标准文件信息，如文件名，扩展名，类型，所有者和属性以及可执行文件信息（EXE，DLL，OCX），如文件版本，描述，公司等。 3、此外，还可列出音轨，标题，艺术家，专辑，流派，视频格式，每像素位数，每秒帧数，音频格式，每通道位数等多媒体属性（MP3，AVI，WAV，JPG，GIF，BMP）。 4、您可以打印的另一组列是 Microsoft Office 文件（DOC，XLS，PPT），因此您可以查看文档标题，作者，关键字等，而无需逐一打开这些文件。 5、对于每个文件和文件夹，还可以获取其CRC32，MD5，SHA-1和Whirlpool哈希码，以便您可以验证该文件未被修改。 6、打印文件夹中的文件进一步自定义。 7、大量的选项允许您完全自定义输出的外观。您可以设置文件和文件夹的排序方式，以便随时显示它们。您可以定义列顺序，以便最重要的列立即可见。国际显示格式选项允许您根据当地需要调整输出。列表可以包含指向实际文件和目录的链接，这样您就可以将列表放在具有可点击内容的网页上。 8、HTML显示样式完全自定义 – 您可以更改背景颜色，标题，目录行，奇数和偶数文件行以及周围框架的单独样式。 9、您可以通过对文件名，日期，大小或属性应用过滤器来限制文件列表。 10、目录Lister Pro也可以集成到Windows资源管理器的上下文菜单中，因此您甚至不需要打开应用程序即可生成列表。 11、命令行界面支持可以从 Windows任 务计划程序运行的自动化列表。 12、检查文件夹大小或查找大文件夹 13、使用 Directory Lister Pro，您还可以找出给定的目录大小，按文件夹大小进行分类，并检查哪些文件夹占用了磁盘上的最多空间。您还可以使用尺寸过滤器选项在PC上找到最大的文件。
最近遇到了不少MySQL性能优化的案例，都和子查询有关，今天就这个话题做一定的分析。
一款集多重功能为一体的字幕制作软件，丰富又便捷的免费字幕编辑功能（字幕时间调整、字幕文本校正、字幕样式添加），加上浅显易懂的操作界面，让制作美观易读的字幕变得无比简单。字幕大师还提供了多种字幕预设样式，供用户直接套用，十分便利，懒人必备！
然而我们在使用mysql数据库的时候也像字典一样有索引的情况下去查询，肯定速度要快很多
【中台】是2018年开始火爆起来的，最先实践的是阿里巴巴，那本《企业IT架构转型之道》成为阿里巴巴【中台】战略思想与架构实战的参考宝典，我也通过这本书才开始关注起【中台】。当我接触的项目要引进【中台】这个理念时，内心即有惊喜也有疑惑。引进【中台】战略思想，足以说明我们要融入数字化转型浪潮的决心，心中有些惊喜！但因为这是一个新的理念、新的思维要在业务系统建设中落地，还不能很好的理解就开始实践，内心难免有些疑惑不安。于是开始到处搜罗有关【中台】的文档、说明材料进行阅读学习。随着学习和理解的深入，我觉得【中台】要在气象部门实现落地并应用，将面临极大的阻力，并且时间周期并不可控，也许1年，也许3年，因为【中台】是一个战略层面要改革的领域，和数字化转型一样，同样是个“一把手”工程，需要自上而下推动，不能单纯理解为一种技术的变革和实现。对于长期采用层级划分和多重机构的传统管理方式运行的气象局来说，要撼动已经形成的管理体制和机制是何等的艰难。
本文介绍的是 ACL 2020 论文《Dice Loss for Data-imbalanced NLP Tasks》，论文作者来自香侬科技、浙江大学。
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，附加个人拙见，同样借助CMU 15-445课程内容来完成MIT 6.830 lab内容。
内容来源：2017 年 11 月 25 日，数说故事平台架构团队高级工程师吴文杰在“Elastic Meetup 广州交流会”进行《Data Warehouse with ElasticSearch in Datastory》演讲分享。
1990诞生的 Andy and Bill‘Law 依然有效，伴着随着数据量的指数级增长，在数据存储和处理领域愈演愈烈。“在未来的10年中，企业的变化会超过它在过去50年中的总变化。”这是比尔盖茨在1999年著作《未来时速》中的文字。我们很难逐一列举所有的关键变化，但在存储领域也遵循这个预测。比如最近一直提到的华为天才少年，张霁研究磁盘和数据库相关的智能优化，姚婷研究新型存储介质和键值存储系统，左鹏飞研究非易失性内存系统，都与存储领域有直接关系，似乎也说明存储领域的变化还在不断发生。
您将在本文中,简单了解到如何使用网格布局,一种布局有多种实现方式,曾今对于使用老的弹性盒模型(display:box)以及新的flex(display:flex)布局用过的话,对于css Grid网格布局又是一个新的玩意,它相比于前两者,非常的强大,我也是个初学者,如果译文有误导的地方,请路过的老师多提意见和指正,如果你想阅读英文原文,扫文末下方的二维码,或者跳转到指定的链接就可以了的
Facebook在 2011年的 ICDE 会议之上发布了RCFile。之后RCFile在Hive之中作为很好的列存储模型被广泛使用，虽然RCFile能够很好的提升Hive的工作性能，但是在Facebook论文之中也提出了一些RCFile值得改进的地方。所以在2013年，HortonWorks就在RCFile的基础之上开发出了ORCFile，并且ORCFlie很顺利地在2015年成为Apache的顶级项目。接下来我们来看一看ORCFile相对于原本的RCFile解决了什么样的问题：
你是否在编写这些文档的时候发现页面样式单一，显示杂乱。而且在引用代码时还会有各种各样的格式问题？
纳尼，不应该是0.1么，怎么变成0.09999999999999998呢？这就要从ECMAScript标准讲起了。
阅读 YOLOv4 过程中有趣的部分是新技术已经应用来评估、修改并集成到YOLOv4中。而且它还做了一些改变，使检测器更适合在单个GPU上训练。
基于成本优化器CBO，常用的优化规则如子查询移除、相关性拆解、笛卡尔积加等值判断转换为内关联，谓词下推等等常用优化规则Rule。如谓词下推优化规则是将判断条件下推到数据源头，来加少中间结果，在成本优化器中，每个RelNode的中间结果大小即RowCount记录数大小决定一个RelNode的成本大小，（RowCount记录数是构成CostModel成本模型元素之一），此文讲述是HiveSort下推到HiveJoin下。也具有减少中间结果，降低一个RelNode关系表达式成本功能。在Hive中Sort操作符就代表在HQL中 SORT BY field LIMIT n 语句写法，上篇文章SortRemoveRule优化规则将由SortJoinReduceRule产生的SortLimit移除，详细可参考上篇文章Hive优化器原理与源码解析系列--优化规则SortRemoveRule(一)。
Power BI的按钮功能可以为图标设定一个动作，比如返回上一步，跳转书签，跳转一个网页链接等等。
作为一个后端工程师，想必没有人没用过数据库，跟我一起复习一下MySQL吧，本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第三篇，总结了MySQL的索引相关知识。
基本方法b 对任何输入串,试图从开始符号出发， 自上而下地为输入串建立一棵语法树，或者说为输入串寻找一个最左推导。 过程本质 某文法符号对应当前输入符号时，有唯一的产生式进行替换并向下推导。
场景描述：面对大量复杂的数据分析需求，提供一套稳定、高效、便捷的企业级查询分析服务具有重大意义。本次演讲介绍了字节跳动基于SparkSQL建设大数据查询统一服务TQS（Toutiao Query Service）的一些实践以及在执行计划调优、数据读取剪枝、SQL兼容性等方面对SparkSQL引擎的一些优化。
1.Motivation ---- 搜索查找是管理文件系统常用的操作，虽然动作逻辑本质上是匹配，很简单，但搜索也有很多种花样,可以用来加速搜索，快速提取想要的内容 最简单的搜索：你想递归遍历从当前目录下所有子目录以及子目录下的文件，得以了解这个目录组织结构 基于文件名的搜索：你想递归搜索从当前目录下所有拥有特定文件名或者后缀的文件 基于文件路径的搜索：你想递归搜索从当前目录下所有拥有特定路径名的路径 文件名反向排除的搜索：你不知道目标文件可能是什么但可以确定目标文件绝不是什么，需要将不可能的文件排除在外 目
flink 1.9之前的版本，对于Table API和SQL的底层实现结构如下图，可以看处流处理和批处理有各自独立的api (流处理DataStream，批处理DataSet)。而且有不同的执行计划解析过程，codegen过程也完全不一样，完全没有流批一体的概念，面向用户不太友好。
这篇文章来讲优化规则HiveFilterAggregateTransposeRule，主要功能是将Filter过滤器下推到Aggregate聚合操作之下。满足的前提条件，这些谓词表达式必须是确定性的。
Bucket Join 智能判断关联条件和数据分布关系，减少Shuffle数据量。
Tech 导读 文章主要介绍了UData系统的设计理念，描述了该系统的查询引擎基于StarRocks在联邦查询方面做了哪些增强，从而使一条ES外表的联邦聚合关联查询性能提升数倍。通过本文，读者可以了解SQL语句在MPP查询引擎上的基本执行流程，并可以基于此考虑如何对于这一过程进行优化和改造。
2018 年 4 月 27 日，TiDB 发布 2.0 GA 版。相比 1.0 版本，对 MySQL 兼容性、系统稳定性、优化器和执行器做了很多改进。
作者：夏飞 Google | 软件工程师 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 本文作者夏飞，清华大学计算机软件学士，卡内基梅隆大学人工智能硕士，现为谷歌软件工程师。 在这篇文章中，他探讨了机器
2、Quite Imposing plus3 PDF拼版插件中文汉化破解版（Acrobat Pro DC的QI插件）
美国证券交易委员会（SEC）的文件长期以来一直被用作出投资决策的宝贵信息来源。一些论文和项目已经演示了如何使用自然语言处理技术从SEC文件和新闻中提取信息，以预测股票波动。本文在其他工作的基础上，通过使用GloVE嵌入技术、MLP、CNN和RNN深度学习体系结构，预测8-K文件发布后的股票价格变化。
索引是一种数据结构。官方描述为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。因此我们针对索引的使用和优化，本质上也是基于一种特殊的数据结构进行的优化。总结下innodb的索引特点：
普通的二叉树是不适合用数组来存储的，因为可能会存在大量的空间浪费。而完全二叉树更适合使用顺序结构存储。现实中我们通常把堆(一种二叉树)使用顺序结构的数组来存储，需要注意的是这里的堆和操作系统虚拟进程地址空间中的堆是两回事，一个是数据结构，一个是操作系统中管理内存的一块区域分段。
我们在说 大小根堆 时，只说了 根节点比孩子节点大，没有说 左右孩子节点谁比谁大、谁比谁小.
Orientation：orientation属性用来设置文档打印格式是“Portrait”还是“Landscape”。 Landscape为横式打印，Portrait为纵向打印
这篇文章来讲优化规则HiveFilterSetOpTransposeRule，主要功能是将Filter过滤器下推到SetOp集合操作之下，提前过滤掉不必要的数据，减少中间结果进行优化。
要查询的数据，索引已经覆盖了该数据，不需要回到主键索引。例如，select ID from T where k between 3 and 5. 表T在主键ID以及k上有索引。上述的查询在k索引中能获取到主键ID，不需要回表。
* 对大表做数据拆分，先做垂直拆分（按业务拆分，将不同业务的字段拆分到不同的表、或不同的数据库、甚至不同的实例中），然后做水平拆分（对于无法继续拆分字段的表，如果数据量仍然大到影响性能，则可能还需要以不超过1000W行数据量的标准继续对大表执行拆分，即就是我们常说的数据分片）
在我们之前的队列的文章中介绍过，队列是一种先进先出的数据结构，但有些情况下，操作的数据可能带有优先级，一般出队列时，可能需要优先级高的元素先出队列，该中场景下，使用队列显然不合适，比如：在手机上玩游戏的时候，如果有来电，那么系统应该优先处理打进来的电话；初中那会班主任排座位时可能会让成绩好的同学先挑座位。
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