近期，腾讯云云原生数据库TDSQL-C再升级，自主研发并上线并行查询功能，计算性能大幅提升，在面对大数据量表单与复杂SQL语句时，查询时间大幅缩短，加速比最高可达1000%+。 并行查询功能是TDSQL-C当前版本在计算层实现的最为重要且复杂的能力，不仅需要对计算层进行改造，同时在优化器、参数设置、监控项等方面进行了适配，具备零成本性能提升、透明级流程监控、常用语句全面支持和灵活参数设置等功能优势。 让您的查询快起来 当前TDSQL-C MySQL版的并行查询能力支持 实例CPU数4核及以上且数据库版本为M
在 SQL 中，聚合操作对一组值执行计算，并返回单个值。TiDB 实现了 2 种聚合算法：Hash Aggregation 和 Stream Aggregation。
having中可以是普通条件的筛选，也能是聚合函数。而where只能是普通函数，一般情况下，有having可以不写where，把where的筛选放在having里，SQL语句看上去更丝滑。
线程池全称为托管线程池，线程池受 .NET 通用语言运行时(CLR)管理，线程的生命周期由 CLR 处理，因此我们可以专注于实现任务，而不需要理会线程管理。
许多有经验的数据库开发或者DBA都曾经头痛于并行查询计划，尤其在较老版本的数据库中（如sqlserver2000、oracle 7、mysql等）。但是随着硬件的提升，尤其是多核处理器的提升，并行处理成为了一个提高大数据处理的高效方案尤其针对OLAP的数据处理起到了很好的作用。 充分高效地利用并行查询需要对调度、查询优化和引擎工作等有一个比较好的了解，但是针对一般场景的应用我们只需要如何常规使用即可，这里也就不深入描述了，感兴趣可以一起讨论。 那么这里我就简单介绍下SQLServer
首先介绍下Classic Async Pattern： 其实Classic Async Pattern指的就是我们常见的BeginXXX和EndXXX IAsyncResult 异步设计模式通过名为 BeginOperationName 和 EndOperationName 的两个方法来实现原同步方法的异步调用 让我们再来回顾下.net中的几个的BeginXXX 和EndXXX Stream中的BeginRead,EndRead,BeginWrite,EndWrite Socket中的BeginReceiv
我们在Cloudflare的一个大规模数据基础架构挑战是为我们的客户提供HTTP流量分析。我们所有客户都可以通过两种方式使用HTTP分析：
对于简单的并行任务，你可以通过“线程池+Future”的方案来解决；如果任务之间有聚合关系，无论是AND聚合还是OR聚合，都可以通过CompletableFuture来解决；而批量的并行任务，则可以通过CompletionService来解决。这几种方案基本上能够覆盖日常工作中的并发场景了，但还是不够全面，因为还有一种“分治”的任务模型没有覆盖到。
随着互联网的高速发展，企业的数字化改革与精细化运营，均对数据库能力提出了越来越高的要求，数据分析能力、异构数据处理能力等愈发重要。公司各类报表整合，年终数据盘点，分析预测等越来越多的业务开始需要进行复杂查询。 并且，爆炸性的数据量增长也使得传统的数据库能力难以应对。企业的很多业务将对数据的实时性和效率性要求越来越高，想一想你的企业是否也是这样： 想！更早更快的在数据中识别和阻断漏洞，保证业务平稳运行； 想！更快更准的定位数据，提升服务效率； 想！更多更丰富的指标和计算口径，实现业务的快速增长； 但，多数的
作者：陈之炎 本文约5500字，建议阅读15分钟本文对利用MADlib项目来创建一个框架，以满足大规模数据量的需求。 随着数据规模的不断扩大，目前，许多现有的分析解决方案都无法胜任大规模数据量的计算任务。利用MADlib项目来创建一个框架，以满足大规模数据量的需求，该框架旨在利用现代计算能力，提供适应业务需求的强大解决方案。 概述 MADlib实现方案来自商业实践、学术研究和开源开发社区的多方面努力，它是一个基于SQL的数据库内置的可扩展的开源机器学习库，由Pivotal与UCBerkeley合作开发。MA
本节主要描述Hive的优化使用，Hive的优化着重强调一个 把Hive SQL 当做Mapreduce程序去优化 二.主要优化点
📷 官方手册：https://docs.citusdata.com 📷 脑图大纲 入门 什么是Citus？ Citus 可以扩展多远？ 何时使用 Citus 多租户数据库 实时分析 使用注意事项 何时 Citus 不合适 快速教程 多租户应用程序 数据模型和示例数据 创建表 分发表和加载数据 运行查询 实时分析 数据模型和样本数据 创建表 分发表和加载数据 运行查询 安装 单节点 Citus Docker (Mac 或 Linux) Ubuntu 或 Debian Fedora, CentOS, 或 Re
对于count聚合函数，统计符合条件的总记录数，还可以通过 count(数字/字符串)的形式进行统计查询，比如：
【导语】2016年4月，PostgreSQL社区发布了PostgreSQL 9.6 Beta 1，迎来了并行查询（Parallel Query）这个新特性。在追求高性能计算和查询的大数据时代，能提升性能的特性都会成为一个新的热门话题。作为关注PostgreSQL发展的数据库开发者，本文作者将分享对于一些PostgreSQL并行查询特性相关话题的认识。 ➤并行查询的背景 随着SSD等磁盘技术的平民化，以及动辄上百GB内存的普及，I/O层面的性能问题得到了有效缓解。提升数据库的扩展性能，可以追求Scale O
2月3日，Django 官方发布安全通告公布了一个通过StringAgg（分隔符）实现利用的潜在SQL注入漏洞（CVE-2020-7471）。攻击者可通过构造分隔符传递给聚合函数contrib.postgres.aggregates.StringAgg，从而绕过转义并注入恶意SQL语句。
Doug Lea State University of New York at Oswego Oswego NY 13126 315−341−2688 dl@cs.oswego.edu
一般开发者是利用 Executors 提供的统一线程创建方法，取创建不同配置的线程池，主要区别在于不同的 ExecutorService类型或者不同的初始参数。
在前面学习了ThreadpoolExecutor线程池之后，我们知道，ThreadPoolExecutor实际上是AbstractExecutorService的一个实现类。我们再看看AbstractExecutorService的实现类：
SQL全称Structured Query Language，说人话就是结构化查询语言。毫不夸张地说，它是数据分析必会技能Top1，因为没有哪个初级数据分析师的面试能跨过SQL技能考核这一项的。
DQL英文全称是Data Query Language(数据查询语言)，数据查询语言，用来查询数据库中表的记录。 查询关键字: SELECT
本文开篇简述线程池概念和用途，接着结合线程池的源码，帮助读者领略线程池的设计思路，最后回归实践，通过案例讲述使用线程池遇到的问题，并给出了一种动态化线程池解决方案。
MySQL经过多年的发展已然成为最流行的数据库，广泛用于互联网行业，并逐步向各个传统行业渗透。之所以流行，一方面是其优秀的高并发事务处理的能力，另一方面也得益于 MySQL 丰富的生态。MySQL 在处理 OLTP 场景下的短查询效果很好，但对于复杂大查询则能力有限。最直接一点就是，对于一个 SQL 语句，MySQL 最多只能使用一个 CPU 核来处理，在这种场景下无法发挥主机CPU多核的能力。MySQL 没有停滞不前，一直在发展，新推出的 8.0.14 版本第一次引入了并行查询特性，使得check table和select count(*) 类型的语句性能成倍提升。虽然目前使用场景还比较有限，但后续的发展值得期待。
随着计算机行业的飞速发展，摩尔定律逐渐失效，多核CPU成为主流。使用多线程并行计算逐渐成为开发人员提升服务器性能的基本武器。J.U.C提供的线程池：ThreadPoolExecutor类，帮助开发人员管理线程并方便地执行并行任务。了解并合理使用线程池，是一个开发人员必修的基本功。
最近在做的一个项目，用的.net core 2.1,然后缓存用的Redis，缓存相关封装是同事写的，用的驱动是StackExchange.Redis version 2.0.571 ，一直听说这个驱动并发情况下有TimeOut bug，项目开发差不多后，我压测了一下，简单的模拟30个用户持续访问某一个有用到缓存的查询接口，结果这么小的压力下超时异常出现：
这里只准备讨论基于 LOGICAL_CLOCK 的并发方式，而不会讨论老的基于 DATABASE 的方式，下面是我设置的参数：
响应式编程（Reactive Programming / RP）作为一种范式在整个业界正在逐步受到认可和落地，是对过往系统的业务需求理解梳理之后对系统技术设计/架构模式的提升总结。Java作为一个成熟平台，对于趋势一向有些稳健的接纳和跟进能力，有着令人惊叹的生命活力：
一位工作3年工作经验的小伙伴面试时被问到，说，Java原生API中，提供了几种实现线程池的方式？当时他只回答了一种方式。屏幕前的你，是不是也能够完整地回答出来呢？
在IaaS（Infrastructure as a Service，即基础设施即服务）软件里许多任务要顺序的执行；例如，当一个起动虚拟机的任务正在运行时，一个结束些虚拟机的任务则必有等待之前的开始任务结束才行。另一方面，一些任务以需要并发的同时运行；例如，在同一主机上20个创建虚拟机的任务能同时运行。同步和并行在一个分布式系统中是不好控的并且常常需要一个同步软件。针对这个挑战，ZStack提供了一个基于队列的无锁架构，允许任务很容易的来控制它们的并行级别，从一个同步到N个并行都行。
查询表 ==> 分组前条件过滤 ==> 分组 ==> 分组后条件过滤 ==> 获取哪些字段 ==> 按照字段排序 ==> 分页显示
ApplicationRunner和CommandLineRunner的执行在第五步和第六步之间 Bean的创建在第三步和第四步之间 在启动类中，执行SpringApplication.run()方法后的代码，会在第六步后执行
关键词：divide and conquer algorithm，work-stealing，WorkQueue
如前几节所述，Citus 是一个扩展，它扩展了最新的 PostgreSQL 以进行分布式执行。这意味着您可以在 Citus 协调器上使用标准 PostgreSQL SELECT 查询进行查询。 Citus 将并行化涉及复杂选择、分组和排序以及 JOIN 的 SELECT 查询，以加快查询性能。在高层次上，Citus 将 SELECT 查询划分为更小的查询片段，将这些查询片段分配给 worker，监督他们的执行，合并他们的结果（如果需要，对它们进行排序），并将最终结果返回给用户。
数据库是许多网站和应用程序的关键组成部分，是数据在互联网上存储和交换的核心。数据库管理最重要的一个方面是从数据库中检索数据的做法，无论是临时基础还是已编码到应用程序中的过程的一部分。有几种方法可以从数据库中检索信息，但最常用的方法之一是通过命令行提交查询来执行。
线程池能够帮助我们提高系统资源利用效率，并简化线程管理。通过并发包下的Executors（不是Executor）可以方便的创建如下几类线程池。分别为：
Serial收集器是最基本、历史最悠久的垃圾收集器了。JDK1.3之前回收新生代唯一的选择。
Jobs子系统是Nov2009这版本新加入的. 最初的背景可能是官方在把引擎移植到PS3上时, 为了充分利用SPU而做的优化. 参考KILLZONE2, SPU上可以计算的部分有: · 动画 · 危险预测 AI · 弹道回避 AI · 障碍物规避 AI · 冲撞判定 · 物理演算 · 粒子计算 · 粒子渲染 · 场景图（ Scene graph ） · 生成绘图列表 · 光源基准图像渲染扫描计算 (IBL Probe) · 图像后处理 · 动态音乐播放系统的控制 · 关节平滑处理
本文章是从2019年11月下旬开始打开写的，一直拖到2020年的年尾才开始写，直到2021年年初才写完。
在前面的《Android开发笔记（四十八）Thread类实现多线程》，我们介绍了线程类Thread的使用，可是缺乏线程的统一管理，这会产生如下问题： 1、无法控制线程的并发数，一旦同时启动多个线程，可能导致程序挂死； 2、线程之间无法复用，每个线程都经历创建、启动、停止的生命周期，资源开销不小； 3、线程不能被外部有效地杀死，虽然Thread类提供了stop方法，但该方法已经过时，并不推荐使用； 基于以上问题，Java提供了线程池机制，用于对程序内部的线程作统一管理，统一分配、统一调度。Java把线程池分为两大类：普通线程池、定时器线程池，最新的java1.8新加了一类分支/聚合线程池（即ForkJoinPool），但Android尚无ForkJoinPool的定义，所以本文的讨论仅限于前两类。 再具体一点，Android中用到的线程池一共五种，它们都在Executors类中创建，分别是： 1、newCachedThreadPool : 创建一个无个数限制的线程池。 2、newFixedThreadPool : 创建线程数量固定的线程池。 3、newSingleThreadExecutor : 创建只有单个线程的线程池。 4、newScheduledThreadPool : 创建线程数量固定的定时器线程池。 5、newSingleThreadScheduledExecutor : 创建只有单个线程的定时器线程池。 上述五个方法返回的线程池对象都是ExecutorService，它是线程池服务的接口。ExecutorService接口有两个派生类，分别是普通线程池ThreadPoolExecutor，以及定时器线程池ScheduledExecutorService。
可以在SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE或TRUNCATE表命令中为查询优化器指定一个或多个注释选项。 注释选项指定查询优化器在编译SQL查询期间使用的选项。 通常，注释选项用于覆盖特定查询的系统范围默认配置。
典型 Web App 架构 以下是一个典型的高负载 web 应用示例：上图展示了一个典型的，三层架构的高性能 Web 应用。这种成熟的架构多年以来已被广泛部署于包括 Google、Yahoo、Facebook、Twitter、Wikipedia 在内的诸多大型 Web 应用中。 反向代理服务 位于三层构架中最外层的反向代理服务器负责接受用户的接入请求，在实际应用中，代理服务器通常至少还要完成以下列表中的一部分任务：连接管理：分别维护客户端和应用服务器的连接池，管理并关闭已超时的长连接。 攻击检测和安全隔
平台运营到一定阶段，一定会累积大批量的用户数据，这些用户数据是运营人员的黄金财产。而如何利用用户的数据来做运营（消息推送、触达消息、优惠券发送、广告位等），正是精准运营系统需要解决的问题。本文是基于信贷业务实践后写出来的，其它行业如保险、电商、航旅、游戏等也可以参考。
在项目开发中，后端服务对外提供API接口一般都会关注响应时长。但是某些情况下，由于业务规划逻辑的原因，我们的接口可能会是一个聚合信息处理类的处理逻辑，比如我们从多个不同的地方获取数据，然后汇总处理为最终的结果再返回给调用方，这种情况下，往往会导致我们的接口响应特别的慢。
client.event-threads:指定客户端多个event线程并行处理，这个线程数调大可以让请求处理更快一些，设定的最大值是32.
Fork/Join是Java7提供的并行执行任务的框架，是一个把大人物分割成若干小任务，最终汇总小任务的结果得到大任务结果的框架
在【JAVA】一个线程两次调用 start() 方法会出现什么情况？中介绍过线程是不能够重复启动的，创建或销毁线程存在一定的开销，所以利用线程池技术来提高系统资源利用效率，并简化线程管理，已经是非常成熟的选择。
本文主要介绍了如何通过LitePal在Android端对数据库进行增删改查操作，以及如何使用LitePal的聚合函数对数据进行统计。通过学习，读者可以掌握LitePal的基本用法和主要功能，并能运用在实际开发中。
Parallel LINQ 1 System.Linq.ParallelEnumerable 重要方法概览： 1)public static ParallelQuery<TSource> AsParallel<TSource>(this IEnumerable<TSource> source);启用查询的并行化 2)public static ParallelQuery<TSource> AsOrdered<TSource>(this ParallelQuery<TSource> source);启用将数据
前几篇文章我们介绍了 PyTorch 流水线并行的基本知识和自动平衡机制，本文我们介绍如何切分数据和运行时系统。
ClickHouse全称是Click Stream,Data Warehouse，简称ClickHouse就是基于页面的点击事件流，面向数据仓库进行OLAP分析。ClickHouse是一款开源的数据分析数据库，由战斗民族俄罗斯Yandex公司研发的，Yandex是做搜索引擎的，就类似与Google，百度等。
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