这意味着一旦数据被选择并复制到新表中，新表的内容将保持不变，即使原始表的数据发生更改也不会影响新表的内容。 在总结上述两个概念： 视图是动态的，每次引用视图时都会生成最新的结果。...它应该是对单个基本表的简单、直接的数据表示。 如果一个视图满足以上两个条件，就被认为是可更新的。这意味着应用程序可以对该视图执行修改（插入、更新、删除）操作，并且这些更改将应用到底层的基本表中。...物化视图的特点如下： 存储实际数据：物化视图将视图的结果集存储在磁盘上，以表的形式存在。因此，当查询物化视图时，它会直接从磁盘中获取数据，而不是每次执行查询时都重新计算结果。...自动更新：虽然物化视图存储了结果数据，但底层的基本表在更新时可能导致物化视图的数据变得过时。因此，可以配置物化视图定期自动更新，以确保其数据与基本表保持同步。...提高查询性能：由于物化视图存储了结果数据，所以当查询物化视图时，它可以直接从存储中获取结果，而不需要再次执行复杂的查询计算，从而显著提高了查询性能。
于是，我们可以在创建 test1 table 时，将其作为主键的缺省值，我可以像之前那样为 test1 插入数据，此时，生成的 id 就使用了 uuid7。...想想看，原本在数据库中你是怎么存储电话号码的？字符串？ok，如果让你把北京的电话号码查询出来，你该如何去做？使用 like 查询？或者把表结构更改成更利于查询的结构（把区号独立出来）？...以我们上一篇谈到的交易系统为例，当股票的新的 OHLC 数据来临时，我们可以根据一个不断更新的中间状态计算出各种技术分析的数据，写入另一个表中。...之前我们做 web 应用，都尽量精简数据库内部的逻辑，这是出于这样一种考虑：当逻辑在你熟悉的代码中时，它更加容易被撰写，测试，学习以及维护。...我相信没有人会认为传统的 postgres extension 的代码好维护，也很少有人有兴趣深入学习它。
从体系结构上讲，我认为让数据更快进入由Apache Hudi之类的功能驱动的原始数据湖仍然有意义，这样对于您要执行的任何下游处理开销都很少。然后您选择要使用哪种工具整理数据（如果需要）以进行分析。...当我们真正开始创建Hudi时，甚至是在我自己追溯该问题时，我都非常确信这就是我们必须为Uber构建它的方式。...因此可以自由选择，并且可以实际控制哪些数据，回到我之前说的那样，此原始原始数据层几乎没有增加数据延迟，所有原始数据都非常快地流入数据湖，这就是在公司中进行的任何派生数据计算的起点。...，我要说的第二部分是如果花一点时间来比较一下云数据仓库和数据湖，数据湖中的中央meta存储可能仍然是Hive Metastore，然后在最近几年，Hive Metastore有其自身的可扩展性问题，它无法跟踪文件级别或类似级别的详细统计信息...当集成原始数据层的数据时需要以增量的方式进行处理，我们在Hudi中构建了许多出色的软件堆栈，它们的性能可能非常出色，并且具有许多功能可以使您做到这一点。
Postgres Professional的Konstantin Knizhnik反馈及作者答复 我认为向量化执行器对PG来说是绝对必要的，特别是考虑下到现在我们由列存原型zedstore。...为了充分利用列存带来的优势，我们绝对需要一个向量化执行器。 但是，我不完全理解为什么建议将其作为扩展来实现。是的。自定义节点可以在不影响PG内核情况下提供向量化执行。...但我想在这里表达的是，最好同时拥有2中表示（水平和垂直）并让优化器为特定查询选择最有效的一种 答复： 是的，一般来说对于OLTP查询，行格式更好，而对于OLAP查询，列存更好。...至于存储类型 （或数据模型），我认为DBA应该选择行存储或列存储以用于特定表。至于执行器，让优化器根据成本来进行选择是一个好主意。...答复： Vertica中投影很有用，我测试过，VOPS确实很快。如果你能够将之贡献给PG内核，那就太好了。我们的扩展旨在不更改任何PG内核代码、用户SQL和现有表。
通俗地说，就是在创建或修改托管对象实例时，Core Data 将自动为派生属性生成值。值依据预设的派生表达式（ Derived Expression ）并通过其他的属性值计算而来。...如果用户在应用程序之外删除文档，例如在 Finder 中，我希望 Spotlight 中的索引与它一起被删除。所以我想如果索引可以存储在包文件夹中，那就可以解决这种情况。有没有办法正确处理这种情况？...还是只使用一个 fetchRequest，然后将数据保存在本地，并通过上述方法访问它（ 应该是指第一种方式 ）？我想知道这里的最佳做法是什么。谢谢！A：一般来说，不同的视图经常使用不同的获取请求。...请确保在 viewContext 上开启自动合并更改，以便 backgroundContext 上的更改可以在 viewContext 中自动更新。...让 Core Data 为你做这件事。为了管理有序的关系，Core Data 在 UInt16 空间中计算一个对象的索引，正好在前一个和后一个对象的中间。
我倾向于函数式编程和组件的正交性。对于一个纯粹的面向对象的方法，我们不得不使用更复杂的混合来实现这一点。 我们处理日志的一般框架是这样的。...我们可以更改Splunk过滤器，但是，在完成我们的探索之前，过量使用过滤器令人讨厌。在Python中过滤要容易得多。一旦我们了解到需要什么，就可以在Splunk中完成。...虽然我们不会经常把Python视作一种功能性语言。但我们有多种方法来处理简单的映射。 映射：转换和派生数据 我们经常会有一个非常明显的数据转换列表。此外，我们将有一个衍生的数据项目越来越多的列表。...数据的最终显示保持完全分离。这使我们可以更自由地重构和改变处理。 现在我们可以做一些事情，例如将行收集到Counter（）对象中，或者可能计算一些统计信息。...它允许我们简单地创建我们想要的任何局部变量，并将它们包含在格式化输出中。我们可以侵入我们认为可能相关的各种统计方法中。
当我们这样做时，我们无法在事务中运行迁移，因此使用 atomic = False 来运行这些很重要。 删除列/表 由于我们的部署过程，这很复杂。...因此，一旦我们在 Postgres 中重命名该表，如果旧代码尝试访问它，它就会立即开始出错。有两种方法可以处理重命名表： 不要在 Postgres 中重命名表。...这很有效，但会有 0.5-1% 的轻微性能损失。在 Postgres 12 之后，我们可以扩展这个方法来添加一个真正的 NOT NULL 约束。...这需要 Postgres 锁定表并重写它。相反，更好的选择是： 在 Postgres 中添加没有默认值的列，但在 Django 中添加默认值。这使我们能够确保所有新行都具有默认值。...因此，一旦我们在 Postgres 中重命名该列，如果旧代码尝试访问它，它就会立即开始出错。有两种方法可以处理重命名列： 不要重命名 Postgres 中的列。
并且 postgres-checkup 将显示潜行的、更深层次的问题，这些问题可能会在未来打击你。它有助于解决许多已知的数据库管理问题和常见的陷阱。它旨在及早发现问题并提出预防问题的最佳方法。...因为生产环境下可能不容易让我们把pg的机器做ssh打通，因此下面的演示中，我只要在采集机器上安装相关的包即可，主要操作是通过psql去连接远程的pg数据库采集数据的。...如果下载包比较慢的话，可以直接下载tar.gz包，我这里用的是下载好的tar.gz包 cd postgres-checkup-master cd ....因此，为了获得更好的结果，请使用以下示例，在高峰工作时间执行它，$DISTANCE 值从 10 分钟到几个小时： # 下面这种通过增量采集的，可以捕获到top0-50 query等指标信息 $DISTANCE...prod1 \ -e 1 done 使用增量采集后，采集结果中，会多出一项 K003 Top-50 Queries by total_time ，如下图： 注意事项2，我在执行checkup
下图是具有计算生态系统的数据湖 在整篇文章中我们使用指标“数据新鲜度”来比较下面不同的数据摄取架构，此指标为源数据库中的表中发生的更改在相应的 Data Lake 表中可见提供了时间延迟。 3....我们正在探索一种对 OLTP 数据库进行按需备份并使用 AWS S3 导出发布到 S3 的方法。...并非所有表都是平等的 当谈到这些表对我们的关键用例的重要性时，pareto原则是有效的，我们有一小部分关键表需要在 15 分钟内保证数据新鲜度，我们采取了一种方法，根据表的重要性将表分类为不同的层，高度关键的表被标记为第...例如，在在线世界中，向 postgres 添加一个不可为空的列是非常好的，但不会遵守用于存储动态变更日志的 Avro（或 Protobuf）的模式演变规则。...我们发现大多数时候，Schema更改涉及添加新列，我们正在使用 Debezium 功能来冻结我们从 Postgres 表中读取的列集，并依靠重新引导表来处理模式升级，我们计划为端到端管道添加模式兼容性检测机制
2)在弹出的页面中找到“更改设置”，并单击它。 3)页面跳转，在其中找到“重要更新”字样，下方有个下拉按钮，点击它，在下拉菜单中选择“从不检查更新”，然后单击确定就可以了。...当然，还有其它方法，下面的第4步骤开始是给大家介绍另外一种途径设置。 4)在win7桌面右击，弹出右下拉菜单，在其中找到“个性化”，并单击它。...5)弹出一个页面，在该页面中的左边一栏中找到“控制面板主页”，并单击它。 6)页面跳转，然后找到并单击“系统和安全”选项。...7)在页面右边找到“windows update”选项，在该选项下方选择“启用或禁用自动更新”，单击它，页面跳转到第3步骤中的页面，然后按第3步骤设置就完成了。...win7 开机总是准备配置windows 请勿关闭计算机 你把系统更新功能打开了吧？就这样！不忙时让他把那些补丁把完就行了！最好电脑安装了杀毒软件把更新功能关闭就好了！
Debezium 是一种流行的工具，它使 CDC 变得简单，其提供了一种通过读取更改日志[5]来捕获数据库中行级更改的方法，通过这种方式 Debezium 可以避免增加数据库上的 CPU 负载，并确保捕获包括删除在内的所有变更...其次我们实现了一个自定义的 Debezium Payload[14]，它控制了在更新或删除同一行时如何合并 Hudi 记录，当接收到现有行的新 Hudi 记录时，有效负载使用相应列的较高值（MySQL...例如我们分别使用 MySQL 中的 FILEID 和 POS 字段以及 Postgres 数据库中的 LSN 字段来确保记录在原始数据库中以正确的出现顺序进行处理。...在初始快照之后它会继续从正确的位置流式传输更新以避免数据丢失。•虽然第一种方法很简单，但对于大型表，Debezium 引导初始快照可能需要很长时间。...现在可以将数据库数据提取到数据湖中，以提供一种经济高效的方式来存储和分析数据库数据。请关注此 JIRA[20] 以了解有关此新功能的更多信息。
此外，Hudi允许数据用户增量地提取更新的数据，显著提升了查询性能，同时支持对派生建模表的增量更新。 我们的Hadoop生态系统中的原始数据是根据时间划分的，任何旧分区都可能在以后接收更新请求。...自从对我们的大数据平台实施这些更改以来，由于避免了不必要和低效的提取操作，我们节省了大量的计算资源。因为我们现在可以避免在提取过程中易于出错的转换，原始数据的可靠性也得到了显著提高。...但是，为了确保建模表也具有低延迟，我们必须避免建模的ETL作业中的低效操作（例如完全派生表复制或完整扫描原始数据数据表）。实际上，Hudi允许ETL作业仅从原始表中提取已更改的数据。...现在，ETL作业可以在30分钟内完成，Hadoop中的所有派生表都仅有1小时以内的端到端延迟。...具体方法是将更新的记录存储在单独的增量文件中，然后通过某种协议异步合并到Parquet文件中（当有足够数量的更新数据时再重写大的Parquet文件，以此来分摊写入开销）。
Docker 17.05 及更高版本，增加了分段构建功能，使得可以只复制所需的项目文件到最终的镜像中。这让你可以在中间层构建过程中添加工具和调试信息，而不会增大最终镜像的体积。...在缓存查找过程中，将校验和与现有镜像中的校验和进行比较。如果文件中的内容有任何更改，如内容和元数据，则缓存将失效。....* 1 2 3 4 版本固定会强制构建时检索特定的版本，而不管缓存中的内容。该技术还可以减少由于所需软件包的意外更改而导致的故障。...为了使外部可以访问，用户可以在执行 docker run 命令时使用标志将容器的某个端口映射到用户选择的端口。.../bin:$PATH 1 2 3 4 跟程序中的常量（而不是硬编码值）类似，此方法可让你更改单个 ENV 指令，以自动的地处理容器中的软件版本。
同时一些企业采用备份在线数据库的方式，并将其存储到数据湖中的方法来摄取数据，但这种方式无法扩展，同时它给上游数据库增加了沉重的负担，也导致数据重写的浪费，因此需要一种增量摄取数据的方法。 ?...而如果写入较大的文件，则可能导致摄取延迟增加。一种常见的策略是先摄取小文件，然后再进行合并，这种方法没有标准，并且在某些情况下是非原子行为，会导致一致性问题。...下面示例中，我们看到原始付款表（货币未标准化）和发生货币转换的派生表。 扩展此类数据管道时很有挑战，如仅对变更进行计算，或者基于窗口的Join的挑战。...对基础数据集进行大规模重新处理不太可能，这会浪费计算资源。需要在数据湖上进行抽象以支持对上游表中已更改的行（数据）进行智能计算。 ?...Hudi将事务引入到了大规模数据处理中，实际上，我们是最早这样做的系统之一，最近，它已通过其他项目的类似方法获得了社区认可。
在我们做报表的时候，经常遇到说某些数据想突出显示一下，当然，微软是支持数值颜色渐变对比的，但是怎么说呢，就像是下图那样，有时候并不是很符合我们对于报表的需求： 有时候，我们呈现的报表都是有一个临界值的...首先，这是我们的示例文件，很轻易的能发现一部分数据是负数，一部分数据是正数，那么我想很明显的区分正负，只想要两个色彩，怎么处理呢？简单，一个DAX轻松搞定！...一、如果仅仅是呈现原始数据中的列值，未经过任何计算的话，代码如下： 颜色DAX= IF(SELECTEDVALUE('表'[条件项])>N,//这里需要自己更改符合自己的数据。 ...、数据条、图标方法都一样： 选择模式为字段值，依据字段选择刚写好的度量值，结果如下： 是不是就达到了我们预期的只想要两个颜色对比的结果呢？...这是第一种，判定原始数据的方法。 二、我想让经过计算的结果呈现出不同的颜色： 假如，这是我们处理过的列值，想让它呈现不同的颜色。 左边是我们刚才写的度量值呈现结果，右边是我们的计算结果。
它需要足够快的速度来满足用户的请求，并且当我们想要添加另一种方式让用户查看他们的数据时，不需要对后端进行检修。...我们将其扩展到一组机器上，但却被一组用硬件无法解决的问题所拖累。我们需要一种每当发现新的数据维度时就减少基础设施工作的方法，而不是一种扩展当前数据集的方法。...计算数据的另一个维度或从产品中引入另一种查询形式意味着向 Postgres Query Planner 编写新的 indices 和新的 prayers 以利用它们。...行基于主键排序，列单独存储并压缩在物理文件中。这使得 Tagstore 背后的数据在磁盘上从 tb 字节变为 gb 字节。 实时写入后即可查询数据。...Snuba 内部底层数据模型的更改，而不是要求开发人员在迭代时不断更改查询。
派生出一个子进程来建立连接时，每个连接最多可以占用 10MB。...在 Postgres 中，相同记录的多个版本可以以这种方式存储在同一页面中。 ? MySQL 的表空间结构与 Oracle 相似，它有多个层次，包括层、区段、页面和行层。...那么当你在一个列中有一个大型 JSON 对象时会发生什么呢？ Postgres 使用 TOAST，这是一个专用的影子表(shadow table)存储。当行和列被选中时，大型对象就会被拉出。...在Postgres中，当您尝试更新时，整个行必须被复制，以及指向它的索引条目也被复制。这在一定程度上是因为Postgres不支持聚集索引，所以从索引中引用的一行的物理位置不是由逻辑键抽象出来的。...它感觉就像是编程语言中的垃圾回收 - 它会挡在路上，并随时让你停下来。 为具有数十亿记录的表配置autovacuum仍然是一项挑战。
MobX 功能 MobX 让整个事情又变简单了：它不允许产生失控的 state。它的理念也很简单：所有可以从 state 中派生的事物，都会自动的派生。...自动执行只在 state 改变的时候触发，就好像 Excel 中的图表只在单元格数据改变时更新一样。...） 对于单个对象,我可以使用computed通过计算获得一些属性，比如 @observable good = { number: 2, price: 3 } @computed get...这种情况我如何通过computed获得数组某个元素的计算属性呢,还是只能在改变number的函数中手动去更改,但是我数组的对象中并没有一个totalPrice的属性，每次把单个good push到goodsList...的函数自动执行，这个用来写 log，发请求很不错； @observer 修饰器让 React 组建自动起来，它会自动更新，即便是在一个很大的程序里也会工作的很好； MobX 不是一个状态容器 很多人把
通过显式更改默认设置，作为可选项。那些选择使用的人知道如何使用，但PG社区多年来一直不愿将其作为主要方法，因为许多客户端/应用程序还没准备好进行SCRAM身份认证。但这在PG14中发生变化。...一些常见问题 1、我的逻辑备份和恢复是否受到影响 （pg_dumpall）逻辑备份和重储PG的globals不会影响SCRAM认证，相同的密码在恢复后工作。...但SCRAM验证不会出现这种情况，因为我们可以在不影响密码的情况下重命名用户： postgres=# ALTER USER jobin RENAME TO jobin1; ALTER ROLE 2、现有.../旧的加密方法（md5）是一个很大的漏洞，有没有很大的风险？...在许多组织中，使用DevOps工具（Ansible/Chef）甚至shell脚本进行安装后自定义是一种常规做法。
SQL Server在默认情况下不区分大小写。可以通过调整SQL Server的排序设置来更改大小写敏感性。大小写敏感性的排序设置可以在数据库或列级别设置。...支持用户定义的视图和系统定义的视图。可以使用触发器自动更新视图。当直接引用基础表的一列所做的修改时，视图中的数据可以进行更新。...MSSQL 中文：两种数据库在列自主计算上面的不同 PostgreSQL将计算列称为生成列（generated columns）。此功能是在版本12中引入的。...SQL Server中的计算列如果未标记为PERSISTED属性，则不会在表中物理存储；只有在值是确定的（或始终返回相同的结果）时，列才能被持久化。...这种方式可以方便地存储和读取嵌套的数据结构。 在 SQL Server 中，当两个源表包含定义的关系且其中一个表中的项可以与另一个表中的项相关联时，可以创建嵌套表。这可以是两个表共享的唯一标识符。
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