CP.43: Minimize time spent in a critical section CP.43:尽量减少花费在临界区中的时间 Reason（原因） The less time is...获得mutex锁之后花费的时间越短，其他线程需要等待的机会就越小。线程阻塞和唤醒的代价太高了。...We could rewrite this to 这里，我们保持锁定的时间超出必要的限度了：我们不应该在不需要的时候获取锁，另一方面，应该在开始清理之前就释放锁。...Instead, add a block for the critical section: 但是这种做法在安全方面进行了妥协，还违反了RAII准则。...标记暴露的lock和unlock操作。
一、 背景描述 在项目交付中，经常有人会问“如何在数据库中查询表的创建时间？” ，那么究竟如何在GaussDB(DWS)中查找对象的创建时间呢？...：需要有系统管理员权限才可以访问。...select current_timestamp; 测试表创建完成后查看当前系统时间作为参考。 image.png 2. 查询创建时间 通过DBA_OBJECTS视图查看表对象创建时间。...更新测试表 更新测试表employee_info，测试dba_objects视图是否可以保存对象的最后修改时间，修改行为包括ALTER操作和GRANT、REVOKE操作： --向表中增加一个varchar...通过修改该配置参数的值，可以只审计需要的数据库对象的操作。 取值范围：整型，0～524287 Ø 0代表关闭数据库对象的CREATE、DROP、ALTER操作审计功能。
在几天或几周内，Mortar就可完成基础设施、配置、multitech集成、和监测的自动化任务，就让高价值的项目投入生产，而不需要几个月或几年的时间。 ?...大量，杂乱的数据 众所周知，数据无处不在，这也是一个问题。 如果在生产环境中运行app，你会采集用户在app中进行操作的各种数据。...在Redshift上运行图形化BI工具Looker，Buffer所有突然出现的数据对公司每个人需要它的人都是立即可用的。...通过Redshift，Buffer公司任何人现在都可以在短时间内分析5亿条记录，而不是等待数据团队的某个人为他们写一个定制查询。...应用工具诸如Redshift，我们正在推进使命任务让客户免于花费90%的时间到模板任务上，这样他们就可以花100%的时间解决具体业务上有趣的问题。
许多电脑使用Excel在面对上千行数据时已力不从心，而R较难部署在集群上运行，人眼显然不可能直接从大量数据中总结出规律。如何才能快速理解你的数据集？SQL可以帮助你！...如果我们想要增加更多分组维度（如具体时间段），只需要将它们添加到partition和group by子句中。对于不支持percentile_cont的数据库，命令会更复杂一些，但仍然可以实现。...主要问题是如何将每天的订单各自按等待时间递增的顺序排序，然后取出其中位数值。在MySQL中我们可以使用局部变量来跟踪订单，在Postgres中，我们可以使用row_number函数： ?...我们需要将收入值分组以方便我们得到数据分布的大致印象，比如分为$0-$5、$5-$10等组。如何分组并没有一个标准的做法，需要我们自己根据需要，进行实验来选择。...04 联合分布 比较两个不同的指标也是总结数据时的重要步骤。比如我们可能关心等待时间太久的人，最终是否会花费较少的钱。为了得到等待时间和收入之间的大致关系，我们可以使用以下命令： ?
一个比较极端的例子就是，我们的一个工具花费了比其应花费时间多很多的时间。一段时间后，我们发现了一些查询被传递进了一个不知道为什么我们也没搞懂的、含有有特殊时区信息的时间类。...这些查询显著地增加了查询时间。由于这个任务花费了一天多的时间来完成，所以第二天的任务才能接着开始，然而这导致了MySQL锁过期。当生成图像的时候，这些任务就没法取得所有需要的数据。...现在，我们覆盖了所有的系统警告，从内存和CPU使用率到Redshift集群上长时间的高负载。 我们监控我们数据管道的变化，当时间花费超出预期或者一些任务没有能够在我们期望的时间内完成时就发出预警。...在最极端的情况下，一个日常的查询在MySQL上需要6个小时，但是在Redshift上，只需要几秒钟，而且不需要任何修改。...一个在MySQL上需要花费数分钟的查询，但在Redshift只需要1秒钟迁移的过程。 迁移到Redshfit可不是一个小事情。我们已存在的数据管道是适合于MySQL的计划而建造的。
我真的相信，除非严格的规定要求禁止DWaaS选项，否则大多数公司在涉及其数据仓库和一般分析基础架构需求时都更愿意与云供应商合作。 但是，相信云解决方案不需要大量的内部调整和管理是一个常见的错误。...“ 此外，Redshift可扩展性使用户在增加内存和I / O容量等资源时可以提高性能。Panoply根据数据和查询的数量以及查询的复杂性无缝缩放Redshift用户的云足迹。...这种成本计算的复杂性在Snowflake的捆绑CPU定价解决方案中得到了一些解决，但同样，提前预见您的查询需求是一个有待解决的挑战。...这就是说，无论供应商声誉如何，最近的AWS S3中断显示，即使是最好的供应商也可能会有糟糕的日子。您不仅需要考虑此类事件的发生频率（显然越少越好），而且还要看供应商如何快速彻底地对停机时间做出反应。...但是，由于灾难造成的数据完全丢失比快速，即时恢复特定表甚至特定记录的需要少。出于这两个目的，Redshift会自动将备份存储到S3，并允许您在过去90天内的任何时间点重新访问数据。
2 新的导入功能 花费大量时间重新设计导入功能，但我们相信这样做值得： 生成的 修改对象 UI 大变革的最后一章，详细信息请参见 这里。 该功能现在允许将数据导入到多个目标 现在可同时编辑多个内容。...将数字呈现为 UNIX 时间戳 在 UNIX 时间戳 格式中，时间戳被存储为数字，表示自1970年1月1日（UTC）以来经过的毫秒数。DataGrip 现在支持这种格式。...Oracle 内省级别默认值 在 Oracle 中，DataGrip 内省模式需要很长时间，因为 Oracle 目录通常非常慢。为了解决这个问题，引入了内省级别。 默认情况下选择了最高级别。...9 SQL Server 对新对象的支持 在 SQL Server 中支持新对象： 分区函数和分区方案 分区及相关表/索引属性 分账表 文件组 Redshift 对物化视图的支持 Redshift 中的物化视图现在可以被内省...Oracle 在查询控制台中对 ref 游标的支持 如果在控制台或 SQL 文件中运行查询，则现在可以获取 ref 游标的结果。
但是驱动程序轮询查询完成并提取结果的方式使得查询看起来花费了几秒钟甚至几分钟的时间。当存在大量查询结果时，这种影响会加剧，因为即使用户不需要查看所有结果，驱动程序通常也会一次一页地拉取所有结果。...虽然您可能认为发布仅执行单表扫描的基准测试很俗气，但 Clickbench 实际上在代表许多实际工作负载方面做得相当好。如果您进行大量日志分析并需要计算网站的不同用户，这可能是性能的良好代理。...7问题出在椅子和键盘之间以及键盘和数据库之间 对于用户来说，衡量性能的重要指标是他们提出问题和得到答案之间的时间；这可能与数据库运行查询所花费的时间有很大不同。...因此，如果您只是输入查询，只要可以收集意图，它就应该“正常工作”。这是分析师喜欢 Snowflake 的原因之一，因为他们不必花时间在文档中查找内容。 数据并不总是采用方便查询的格式。...世界上大量的数据都存储在 CSV 文件中，其中许多文件的结构很差。尽管如此，大多数数据库供应商并没有认真对待它们。
反而，企业可以在 AWS 中启动一个 Redshift 集群，为其提供大量的数据，然后再正常运行。 同样在 2012 年，我在偶然与 Snowflake 创始人共进午餐，第二天就获得了一个工作机会。...AWS 于 2016 年推出了基于 Presto 的 Athena，在 2017 年推出了 Redshift Spectrum，用户可以通过 Redshift 查询 S3 中的数据。...这意味着，如果一个客户每年要在 Redshift 上花费 100 万美元，AWS 在付清 EC2 的运营成本和折旧费用之后的毛利润约为 50~70 万美元。...与大多数公司一样，我的公司在工程师薪水上的花费比云计算本身要多得多。将宝贵的时间用在云计算迁移上是不值得的，除非云计算开支成为毛利的重要组成部分，而这只有少数公司可以做到。...云计算中的资源利用率将会大大提高，工程师们在资源分配和配置上所花费的时间会减少一个数量级。 IBM 最终放弃“混合多云”。 YAML 会成为那些老去的开发者们酒桌上的话题。
在SQL查询当中，大家需要将二进制目标“点击”作为一个整数值（0或者1），而非false或者true，从而将其转换为int。...在默认情况下，Amazon ML会对数据进行拆分，其中70%被作为模型训练内容、另外30%则被用于模型评估。 ? 由于存在大量记录需要处理，因此创建数据源、ML模型以及评估的过程可能需要一段时间。...如果每一项被错误分类为“是”的记录会产生1美元的成本（假设显示一条广告需要花费1美元），那么显然应该调高该值以避免成本高企。...换句话来说，精度的作用在于衡量大家在决定向某人发送宣传内容时的精确程度，或者当前市场营销预算的花费方式是否合理。...大家可以创建更多来自Amazon Redshift的新数据源来改进机器学习模型，例如在数据内包含更多其它相关信息，包括基于客户工作日及时间安排的IP地址变化（这部分信息在Kaggle数据集中并不存在，但在实际生活中往往不难获取
这里面有一个大坑，就是为了在规定的时间里面，对这些数据做这个查询，我可能有很多种不同的方案。这些方案里面有的需要更多的资源，有的需要更少的资源。但是结果都是一样的。...然后我很天才的发明了某种技术，这个技术对所有的查询都只需要原来10%的机器，而且时间还是原来的一半。 这个技术很牛逼吧。加入你是Redshift的老大，你敢让我上这个技术么？呵呵。肯定不敢。...之所以优化器不需要太好是因为很多优化器的优化是通过减少数据的访问量，来降低查询的执行时间。这个违背了亚马逊的赚钱的初衷。...总的来说，就是Redshift基于商业模式选择的技术路线，决定了它会倾向于通过大规模并行读写挪移大量数据来处理查询。而Oracle的数据的优化器则更可能减少数据的读取量。...收费模式决定了技术的走向。Redshift不可能也不会去努力优化可以大量减少资源使用的查询执行方式。如果谁还想入Redshift的坑，不妨先想想自己的数据规模有多大。
洞察力的发掘需要找到一种近实时的方式来分析数据，这恰好是云数据仓库所扮演的重要角色。 作为可扩展的数据仓库，云数据仓库通过存储和分析大量的结构化和半结构化数据，可以帮助企业发展这项洞察力。...其中，从多种来源提取数据、把数据转换成可用的格式并存储在仓库中，是理解数据的关键。 此外，通过存储在仓库中的有价值的数据，你可以超越传统的分析工具，通过 SQL 查询数据获得深层次的业务洞察力。...这家连锁餐厅将其在亚太地区门店产生的数据通过 Redshift 进行整合。这个数据仓库允许团队快速访问 PB 级的数据、运行查询，并可视化输出。...例如，有些公司可能需要实时检测欺诈或安全问题，而另一些公司可能需要处理大量的流式物联网数据来进行异常检测。在这些情况下，评估不同的云数据仓库如何处理流数据摄取是很重要的。...举例来说，加密有不同的处理方式：BigQuery 默认加密了传输中的数据和静态数据，而 Redshift 中需要显式地启用该特性。 计费提供商计算成本的方法不同。
数据仓库的建设实际上在多年以前已经逐步成熟，企业在早期的数据仓库开发过程中，通过获取数据源，然后在此基础上完成对数据的清洗、扩维、加工，通过分析可以输出所需要的业务指标。...与实时计算的应用需求相匹配的实时数据仓库，其技术特征和系统架构需要被重构 在当前的业务场景中，数据的价值是动态变化的，更准确地说是数据的价值随着时间的推移而逐渐减少，所以业界在传统大数据离线数据仓库的基础上...具体地说，就是用户只需要加载和查询数据，并且只需为使用的内容付费。...可以实时按照不同维度进行汇总计算，依照指定形式（例如：按收入/请求次数/投标次数/成功和失败的拍卖次数/总座位数或汇总特定时间段（天或周，甚至数月）的TOP名单，每5分钟向Redshift实时表导入800...简单点说就是可以使用AMAZON SageMaker的SQL查询轻松创建和训练ML模型，并且覆盖了有监督训练和无监督训练，可以完成模型的自动预处理、创建、训练，并在Amazon Redshift中本地部署推理模型
Halodoc 的数据工程 (DE) 团队自成立以来一直使用现有的工具和服务来维护和处理大量且多样的数据，但随着业务的增长，我们的数据量也呈指数级增长，需要更多的处理资源。...我们主要依赖基于 ELT 的方法，其中 Redshift 计算层被大量用于任何数据转换。...当前管道中的数据延迟几乎超过 3-4 小时，因为数据首先在 Redshift 中加载，然后每隔几个时间间隔执行 ELT 操作。...直接迁移到 Redshift 的表在现有平台中缺少数据目录。仅为存储在 S3 中的数据创建数据目录，这让终端用户检索有关 Redshift 中表的信息成为问题。 • 没有集成的数据血缘。...• 支持不同的存储类型（CoW 和 MoR） • 支持多种数据查询方式（实时优化查询、快照查询、增量查询） • 数据集的时间旅行。 • 预装 EMR，开箱即用。
但是，驱动程序轮询查询完成并拉取结果的方式让查询看起来像是要多花几秒甚至几分钟。当有大量查询结果时，这种影响就会加剧，因为即使用户不需要查看所有结果，驱动程序通常也会一次性拉取全部结果。...我们投入了大量人力来提高查询速度，将查询时间缩短几秒，但大多数用户使用连接器所增加的延迟远比我们省出来的时间长得多。更重要的是，我们对这一事实完全视而不见。...你可以在粒度周围使用引号，也可以不使用。因此，只要可以从查询中推断出意图，那么它就应该“有效”。这是分析师喜欢 Snowflake 的原因之一，因为他们不必花费时间查阅文档。...编写聚合查询时，你可能很容易忘记在 GROUP BY 子句中列出某个字段。这种情况在修改查询时尤其常见，因为你需要在多个不同的地方进行修改。...数据并不总以易于查询的格式存储。世界上大量的数据存储在 CSV 文件中，其中许多文件的结构并不完善。尽管如此，大多数数据库厂商并不重视它们。
由于 RDS 会将数据延迟加载到只读副本中，所以 ConvertKit 得在 12 月初就启动这个副本，给它时间慢慢与主节点同步起来。...随着服务用户数量的增长，Hamoud 预计这部分成本也将继续水涨船高。 “Redshift”花费约 2.1 万美元 多年以来，ConvertKit 的分析团队一直使用 Redshift。...ConvertKit 在 7 月和 8 月完成了对旧 Redshift 集群的迁移。...星汉未来联合创始人 &CPO 胡忠想在此前的文章中在优化云成本方面提出了四点建议，不同企业可以根据自己现阶段情况有条件地加以选择： 做到成本可观测。...Zoom 公司在 2021 年一季度的财报中称，其毛利率从前一季度的 69.4% 上升至 73.9%，这主要是由于在公共云资源的优化上下了很大功夫。
它允许动态地重新转换数据，而不需要重新摄取存储在仓库中的数据。 在这篇文章中，我们将深入探讨在选择数据仓库时需要考虑的因素。...如果您使用的数据集的范围是数百tb或pb，那么强烈建议使用非关系数据库。这类数据库的架构支持与庞大的数据集的工作是根深蒂固的。 另一方面，许多关系数据库都有非常棒的经过时间验证的查询优化器。...本地和云 要评估的另一个重要方面是，是否有专门用于数据库维护、支持和修复的资源(如果有的话)。这一方面在比较中起着重要的作用。...这些系统确实需要大量的安装、维护工程资源和熟练的人员。 但是，如果您没有任何用于维护的专用资源，那么您的选择就会受到一些限制。...在一次查询中同时处理大约100TB的数据之前，Redshift的规模非常大。Redshift集群的计算能力将始终依赖于集群中的节点数，这与其他一些数据仓库选项不同。
而 AWS 还提供了交互式查询方式可以直接查询 S3 中的数据，Amazon Athena 便是一种交互式查询服务。...它可以使用标准 SQL 分析 Amazon S3 中的数据，Athena 简单易用，只需指向开发者存储在 S3 中的数据，定义架构即可开始查询，它无需执行复杂的 ETL 作业来为数据分析做准备，开发者可以轻松实现分析大规模数据集...Amazon Redshift Spectrum 是 Amazon Redshift 的一项功能， （提示：避免到 console 中搜索 spectrum）AWS 选择开发者熟悉的 SQL 语言，也旨在帮助更多开发者轻松实现查询数据...当数据在数据湖和 Redshift 之间开始顺畅移动，这种灵活性使开发者在存储数据时可以在成本和性能之间选择最佳的折中方案。当前已经有大量的企业和机构都开始采用 AWS 的数据湖和数据分析云服务。...Amazon Redshift 支撑了其数据仓库和数据湖中查询实时数据，见证了数据 PB 级的快速增长。同时帮助 FOX 公司在保持成本不变的情况下，工作负载提升了 10 倍。
在使用上，还需编写单独的语句（异构数据源的语句），来完成数据分析动作。整个这一过程，无疑对用户来说具有一定的使用门槛，且需要花费额外的精力去解决这一问题。...这是基于MySQL分析引擎是否支持查询中引用的所有操作符和函数并且使用分析引擎处理查询的估计时间比在MySQL中更少时，查询将被下推到分析节点进行处理。...在库内解决的话，需要对MySQL做大量的优化工作或者采取针对分析场景的存储引擎，这些都带来了优化的工作量。对于库外方案同样如此，用户需要自己完成优化工作。而使用MAE则不需要顾虑这点。...当服务启动时，需要将运行分析查询的数据库表加载到MySQL分析集群内存中。所需集群的大小取决于加载所需的表和列，以及此数据在内存中实现的压缩。在传统的配置中，用户需要猜测集群的大小。...❖ EASY USE MAE将大量细节隐藏在后面，对于前端客户来讲使用非常简单。只需要根据推荐大小配置分析集群、配置预加速查询的对象、手工完成第一次加载。后面即可享受到分析集群带来的加速能力。
“在过去，新兴技术可能花费数年时间才能成熟，”他说。 “现在人们在几个月内或几周内就能拿出迭代和驱动解决方案”那么，什么才是应该是您的观察名单上的或在您的测试实验室中的最重要的新生技术和发展趋势？...印第安纳波利斯的公司在收集网上的和零售销售的以及客户的人口统计数据，以及实时行为数据，然后分析这些信息，以帮助零售商在现实中的某些情况下建立有针对性的消费者需要的信息反馈机制。...霍普金斯说，“在Hadoop中运行许多不同种类的查询和数据操作将使你想进行分析的数据中心成本更低、更加通用”。 Intuit公司的Hadoop基础已经建立。...这些数据库已经存在了一段时间,但他们在加速发展,因为人们需要的各种分析，他说。...普华永道一位客户在新兴市场已经在商店货架上放置了传感器以监控哪些产品还有，客户处理他们用多长时间以及消费者在货架前站多长时间。 “这些传感器喷涌的数据流将成倍增长，”柯伦说。
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