下面是主要的几类信息系统及其简要说明： 类别 功能 应用场景示例 业务处理系统（TPS） 主要处理日常业务操作和事务。收集、存储、修改和取消业务活动中产生的数据。...二、 AI 出题 以下哪个信息系统的主要功能是收集、存储、修改和取消业务活动中产生的数据？ A. 业务处理系统（TPS） B. 管理信息系统（MIS） C. 决策支持系统（DSS） D....账单支付 在决策支持系统（DSS）中，不可能进行的操作是什么？ A. 数据分析 B. 报告生成 C. 实时交易 D....处理日常业务操作和事务 答案： A. 业务处理系统（TPS）。 TPS负责处理企业日常的业务活动数据。 C. 决策支持系统（DSS）。DSS通过数据分析和报告生成，帮助管理层做出决策。 C....ES利用AI技术在特定领域模拟专家的决策过程，例如医疗诊断。 B. 管理信息系统（MIS）。MIS为中层管理人员提供内部常规信息的汇总和报告。 C. 产品定价。
二、阿里巴巴数据整合及管理体系 面对爆炸式增长的数据，如何建设高效的数据模型和体系，对这些 数据进行有序和有结构地分类组织和存储，避免重复建设和数据不一致性，保证数据的规范性，一直是大数据系统建设不断追求的方向...成本与性能平衡 适当的数据冗余可换取查询和刷新性能，不宜过度冗余与数据复制。 数据可回滚 处理逻辑不变，在不同时间多次运行数据结果确定不变。...3.3.3 极限存储 透明化 底层的数据还是历史拉链存储，但是上层做一个视图操作或者在 Hive 里做一个 hook ，通过分析语句的语法树，把对极限存储前的表的 查询转换成对极限存储表的查询。...，数量级别不固定）； 递归 SQL 成本较高，且很多工具不支持递归SQL，因此在维度模型中对层次结构进行处理。...4.7.3 阿里公共汇总层 基本原则 数据公用性； 不跨数据域； 区分统计周期：在表的命名上要能说明数据的统计周期，如 1d 表示最近 1 天，td 表示截至当天， nd 表示最近 N 天。
第2章 阿里巴巴数据整合及管理体系 面对爆炸式增长的数据，如何建设高效的数据模型和体系，对这些 数据进行有序和有结构地分类组织和存储，避免重复建设和数据不一致性，保证数据的规范性，一直是大数据系统建设不断追求的方向...成本与性能平衡 适当的数据冗余可换取查询和刷新性能，不宜过度冗余与数据复制。 数据可回滚 处理逻辑不变，在不同时间多次运行数据结果确定不变。...3.3.3 极限存储 透明化 底层的数据还是历史拉链存储，但是上层做一个视图操作或者在 Hive 里做一个 hook ，通过分析语句的语法树，把对极限存储前的表的 查询转换成对极限存储表的查询。...，数量级别不固定） 递归 SQL 成本较高，且很多工具不支持递归SQL，因此在维度模型中对层次结构进行处理 层次结构扁平化 扁平化仅包含固定数量的级别，对于非平衡层次结构，可以通过预留级别的方式来解决...4.7.3 阿里公共汇总层 基本原则 数据公用性 不跨数据域 区分统计周期：在表的命名上要能说明数据的统计周期，如 1d 表示最近 1 天，td 表示截至当天， nd 表示最近 N 天 交易汇总表设计
在医疗保健、零售、以及公共管理领域，企业已经开始试验区块链来处理数据，以防止黑客入侵和数据泄露。在医疗保健方面，区块链等技术可以确保在各个级别的数据访问中寻求多个“签名”。...行业专家表示，“使用社交数据预测消费者行为并不是什么新鲜事，许多交易者一直在寻求将社交指标纳入其交易算法。但是，由于大多数金融工具定价涉及的因素太多，所以要预测市场将如何变化是非常困难的。”...在商业世界中，这给消费者提供了更强大的谈判能力。它允许消费者通过区块链控制谁有权访问他们的数据。然后，他们可以要求定价折扣，以换取消费者对于企业产品或服务的个人消费数据。...Schmarzo对区块链如何可能导致新的数据货币化形式进行了阐述，因为它具有对大数据的以下几方面的影响： •参与交易的所有参与方都可以访问相同的数据。这加快了数据采集、共享、数据质量，以及数据分析。...•所有交易的详细记录都保存在一个“文件”或区块链中。这提供了从开始到结束的事务的完整概述，消除了对多个系统的需求。 •个人可以管理和控制他们的个人数据，而无需第三方中介或集中式存储库。
但这根本不可扩展，并且只有一个内核在多处理器/内核服务器上工作，效率不高……解决此问题的理想方法是，每次创建或取消事务时：监控所有交易的所有操作检查 2 个（或更多）事务的部分是否因为它们正在读取/修改相同的数据而发生冲突...该协议运行良好，除非修改数据并释放关联锁的事务被取消（回滚）。您最终可能会遇到另一个事务读取修改后的值而该值将被回滚的情况。为避免此问题，必须在事务结束时释放所有排他锁。...在每次写入磁盘之前，数据库都会在事务日志中写入信息，以便在事务崩溃/取消的情况下，数据库知道如何删除（或完成）未完成的事务。...相反，ARIES 在事务日志中写入补偿日志，从逻辑上删除正在删除的事务的日志记录。当事务被“手动”取消或由锁管理器（以停止死锁）或仅仅因为网络故障而取消时，则不需要分析通过。...例如，我没有谈到一些棘手的问题，例如：如何管理集群数据库和全局事务如何在数据库仍在运行时拍摄快照如何有效地存储（和压缩）数据如何管理内存因此，当您必须在有缺陷的 NoSQL 数据库和坚如磐石的关系数据库之间进行选择时
业务过程：指企业的业务活动中的事件。 时间周期：用来明确数据统计的事件范围或者时间点，如近30天、截至当前。 修饰类型：对修饰词的一种抽象划分。 修饰词：指除统计维度外指标的业务场景限定抽象。...操作细则 派生指标来源于三类指标：事务型指标、存量型指标和复合型指标。 事务型指标：指对业务活动进行衡量的指标。 存量型指标：指对实体对象某些状态的统计。...在确定好业务过程后，需要基于不同的业务过程确定粒度和维度，当不同业务过程的粒度相同，同时拥有相似维度时，可以考虑采用多事务事实表。如果粒度不同，必定是存存储在不同事务表中的。...周期快照事实表在确定的间隔内对实体的度量进行抽样，以研究实体的度量值，而不需要聚集长期的事务历史。 7....数仓在进行维度建模时，对于事务事实表和快照事实表往往都是成对设计，互相补充，以满足更多下游统计分析需求，特别是在事务事实表基础上可以加工快照事实表。 八、其他规范 1.
在MySQL中只有InnoDB或BDB类型的数据表支持事务，可以通过show engines查看 在nosql数据库中，事务要求很低， 使用SQL事务的原因：保证数据安全有效 事务的特性：事务是恢复和并发控制的基本单位...事务的隔离级别有4级，一个事务的执行不能有其他事务的干扰，事务的内部操作和使用数据对其他的并发事务是隔离的，互不干扰。...，却无法保证有其他事务提交新的数据 比如：线程1在操作表T1的时候（特别是统计性的事务），其他线程仍然可以提交新数据到表T1，这样会导致线程1两次统计的结果不一致，就像发生幻觉一样（幻读）。...事务T2读取更新后的行，然后T1执行回滚操作，取消了刚才所做的修改。现在T2所读取的行就无效了，即脏数据。 举例：小明的分数为89,事务A中把他的分数改为98,但事务A尚未提交。...，可以视为数据库中的一种函数或子程序。
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 Red Hat 多节点 Citus...Ubuntu 或 Debian 在所有节点上执行的步骤 在协调器节点上执行的步骤 Fedora, CentOS, 或 Red Hat 在所有节点上执行的步骤 在协调器节点上执行的步骤 托管部署 用例指南...从这往哪儿走 实时面板 数据模型 汇总 过期的旧数据 近似相异计数 使用 JSONB 的非结构化数据 时间序列数据 扩展 Citus 上的时间序列数据 自动创建分区 使用列式存储归档 将行分区归档到列式存储...索引命中率 缓存命中率 常见错误信息 无法接收查询结果 解决方法 取消事务，因为它涉及分布式死锁 解决方法 无法连接到服务器：无法分配请求的地址 解决方法 SSL 错误：证书验证失败 解决方法 无法连接到任何活动的放置...我可以在 Microsoft Azure 上运行 Citus 吗？ 对于多租户应用程序，我可以在 Citus 上按 schema 分片吗？ cstore_fdw 如何与 Citus 一起工作？
还有一种位置独立感，客户一般不能控制也无需知晓被提供的资源的确切位置，但可以让其指定位置更高级别的抽象（如国家、州或数据中心）。资源一般包括存储、计算、内存、网络带宽。（3）快速伸缩。...服务能力可以在某些情况下自动地弹性调配与发布，规模化地向外扩展或向内收缩以适应需求。对客户而言，可以用于调配的资源能力几乎是无限制的，可以在任意时间任意取用。（4）服务可计量。...云计算系统通过利用各类服务（如，存储、计算、带宽、活跃用户）在某种级别上相应的抽象的计量能力以自动控制和优化资源使用。资源使用情况可以被监视、控制和报告，对利用服务的提供商和客户两者来说都是透明的。...五、SaaS多租户数据隔离的三种方案多租户技术或称多重租赁技术，是一种软件架构技术，是实现如何在多用户环境下共用相同的系统或程序组件，并且可确保各用户间数据的隔离性。...如果定价较低，产品走低价路线，这种方案一般对运营商来说是无法承受的。
可串行化：这个是最高的隔离级别了，它通过强制要求事务串行执行，避免了前面所说的幻读问题。但是呢，消耗太大了，所以只有在非常需要保证数据的一致性且可以接受没有并发的情况下，考虑使用该级别。...使用事务日志，存储引擎在修改表的数据的时候，只需要修改其内存拷贝，再把该修改行为纪录到持久在硬盘上的事务日志中，而不用每次都将修改的数据本身持久到磁盘。...事务日志持久以后，内存中被修改的数据可以在后台慢慢的刷回到磁盘。 如果数据的修改已经纪录到事务日志并持久化，当数据本身还没有写回磁盘，此时系统崩溃，存储引擎在重启时能够自动回复这部分修改的数据。...VARCHAR会使用一个或两个字节来存储空间的大小，但是，由于行是变长的，在UPDATE的时候就比较麻烦了。...---- 再次重申：数据如何存储取决于存储引擎，而本篇我们只讲InnoDB ---- BLOG 和 TEXT 类型 BLOG和TEXT都是为存储很大的数据而设计的字符串数据类型，分别采用二进制和字符串方式存储
统计信息概述 PostgreSQL 提供了一套丰富的统计信息收集和报告机制，用于监控数据库的运行状况和性能。...这些参数通常在postgresql.conf文件中设置，但超级用户也可以在会话中动态调整它们。 统计信息存储与持久化 统计信息在共享内存中累积，并在适当时间间隔刷新。...pg_stat_database 显示每个数据库的统计信息，包括事务数、回滚数、临时文件使用情况等，用于监控数据库级别的活动。...pg_stat_database_conflicts 显示因恢复冲突而被取消的查询的统计信息，用于监控数据恢复过程中可能遇到的问题。...： 一旦你找到了需要终止的事务的PID，你可以使用以下函数来取消或终止该事务： pg_cancel_backend(pid)：尝试优雅地取消事务。
由于获取货币和使用货币均会影响到余额，故需要对两张事务型事实表进行聚合，且需要区分两者对余额的影响（加或减），另外需要对两张表的全表数据聚合才能得到统计结果。...统计思路应该是找到下单事务事实表和支付事务事实表，过滤出最近30天的记录，然后按照订单id对两张事实表进行关联，之后用支付时间减去下单时间，然后再求平均值。...与原子指标不同，派生指标通常会对应实际的统计需求。请从图中的例子中，体会指标定义标准化的含义。 （3）衍生指标 衍生指标是在一个或多个派生指标的基础上，通过各种逻辑运算复合而成的。...事实表存储在DWD层，维度表存储在DIM层。 5.2.6、汇总模型设计 汇总模型的设计参考上述整理出的指标体系（主要是派生指标）即可。...汇总表与派生指标的对应关系是，一张汇总表通常包含业务过程相同、统计周期相同、统计粒度相同的多个派生指标。请思考：汇总表与事实表的对应关系是？
小问题不断： 1、表级锁：对表中任意一行数据修改类操作时，整个表都会锁定，对其他行的操作都不能同时进行。 2、不支持故障自动恢复（CSR）：当断电时有可能会出现数据损坏或丢失的问题。...---- 所有步骤都成功或都失败 1）如果所有步骤正常，则执行 2）如果步骤出现错误或不完整，则取消 2.事务的通俗理解 伴随着“交易”出现的数据库概念。...1）事务又是如何保证“交易”的“和谐”？ 2）ACID 3.事务ACID特性 ---- Atomic（原子性） 所有语句作为一个单元全部成功执行或全部取消。...COMMIT：永久记录当前事务所做的更改 ROLLBACK：取消当前事务所做的更改 ROLLBACK TO SAVEPOINT：取消在 savepoint 之后执行的更改 RELEASE SAVEPOINT...2）有些情况下事务会被隐式提交 例如: 在事务运行期间，手工执行begin的时候会自动提交上个事务 在事务运行期间，加入DDL、DCL操作会自动提交上个事务 在事务运行期间，执行锁定语句（lock
在OLTP场景中，常用的是使用实体关系模型（ER）来存储，从而在事务处理中解决数据的冗余和一致性问题。在OLAP场景中，有多种建模方式有：ER模型、星型模型和多维模型。...多维模型多维模型，是维度模型的另一种实现。当数据被加载到OLAP多维数据库时，对这些数据的存储的索引，采用了为维度数据涉及的格式和技术。性能聚集或预计算汇总表通常由多维数据库引擎建立并管理。...在选择维度或事实前必须声明粒度，因为每个候选维度或事实必须与定义的粒度保持一致。在从给定的业务过程获取数据时，原子粒度是最低级别的粒度。...强烈建议从关注原子级别粒度数据开始设计，因为原子粒度数据能够承受无法预期的用户查询。 确认维度（描述环境） 维度提供围绕某一业务过程事件所涉及的”谁、什么、何处、何时、为什么、如何”等背景。...可以理解为对原子指标业务统计范围的圈定。 三 设计要点 3.1 维度表设计 维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中，将度量称为”事实”，将环境描述为”维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。
Hive 3 表是符合 ACID 的事务表，仅对 ORC 格式的数据具有以下完整的 ACID 功能： 插入 更新 删除 使用符合 ACID 的事务表不会导致性能或操作过载，也不需要分桶。...您还可以通过在 Cloudera Manager 中配置属性在站点级别配置旧的创建表行为。在站点级别进行配置时，旧行为会在会话之间持续存在。...CBO 如何运作 解析查询后，进程将查询转换为逻辑树（抽象语法树），表示要执行的操作，例如读取表或执行 JOIN。...通过查看统计数据而不是运行查询，您通常可以更快地获得数据问题的答案。 此任务显示如何生成有关表的不同类型的统计信息。 启动 Hive shell 并登录。...临时存储 Hive 存储中间或临时文件的目录随着时间的推移积累了太多数据并溢出。您可以将 Hive 配置为定期删除临时目录，无需用户干预。
当表增长到数十或数百 PB 时，可能会有数 GB 的元数据，如果对元数据进行暴力扫描将需要长时间的等待作业——相反，使用min-max索引构建的元数据存储使得Iceberg 会跳过大部分。...；这些清单文件会被汇总记录到snapshot文件中的manifest list清单文件列表中，同时在快照文件中记录了每个清单文件的统计信息，方便跳过整个清单文件。...在讲Iceberg前我们先来说下Spark是如何实现谓词下推的： 在SparkSQL优化中，会把查询的过滤条件，下推到靠近存储层，这样可以减少从存储层读取的数据量。...在构造reader类时需要提供filter的参数，即过滤的条件。过滤逻辑稍后由RowGroupFilter调用，根据文件中块的统计信息或存储列的元数据验证是否应该删除读取块。...RowGroup过滤：对于Parquet这类列式存储文件格式，它也会有文件级别的统计信息，例如Min/Max/BloomFiter等等，利用这些信息可以快速跳过无关的RowGroup，减少文件内的数据扫描
基于创新的计算存储框架，HTAP 数据库能够在一份数据上同时支撑业务系统运行和 OLAP 场景，避免在传统架构中，在线与离线数据库之间大量的数据交互。...此外，HTAP 基于分布式架构，支持弹性扩容，可按需扩展吞吐或存储，轻松应对高并发、海量数据场景。...实现了基于Bitmap的去重算法，支持在不同维度下去重指标的实时统计，效率较高。ROLAP：基于实时的大规模并行计算，对集群的要求较高。...因此，高频的大规模汇总统计，并发能力将面临较大挑战，这取决于集群硬件方面的并行计算能力。传统去重算法需要大量计算资源，实时的大规模去重指标对CPU、内存都是一个巨大挑战。...一般情况下，用户的原始数据，比如日志或者在事务型数据库中的数据，经过流式系统或离线处理后，导入到Doris中以供上层的报表工具或者数据分析师查询使用。
他们的职责包括处理支付问题（包括账户保持和取消）以及在整个会员过程中适当管理客户数据来确保数据隐私合规性。 会员何时使用我们的流程？ 这是我的团队所涉及的流程。...会员团队管理着会员计划和定价目录，在全球范围内存储和管理计划，在不同地区有不同的变化。这个服务还需要管理基于特定位置的产品规则。...会员数据存储在 Cassandra 数据库中，为超过 2.38 亿活跃会员的订阅服务和历史跟踪提供支持。 会员团队的关注点不仅限于当前的会员，还包括之前的会员和会员的重新加入。...他们使用轻量级事务，并尝试通过使用像 Cassandra 这样的工具确保在线系统的数据一致性。...这种由 Cassandra 数据库提供支持的追加日志系统提供了对会员事件的全面跟踪能力。通过集中处理会员历史事件流，Netflix 获得了更好的可观察性，并能够在系统间协调数据。
AI 视觉产品是按调用量计费，毕竟涉及到钱，用户对计量数据准确是非常敏感的；另外调用量本身也比较大，如何保证数据的准确一致也是一个比较大的挑战。...事务的实现难度高，尤其在分布式或多个组件要用到 2PC 之类的事务，更加复杂；所以通常事务都是组件本身成熟的实现，很少从头开发的；而幂等通常是使用数据的唯一键来保证去重，但是在我们数据累计这里不适用，因为聚合时的数据的顺序和数量在每次计算时不是固定的...这里存储数据的时间长短决定了去重的数据的范围，如果太大如上所述对存储压力很大，造成 Flink 运行不稳定；但如果太小只能小局部去重，对于跨度比较大的数据重复不能应对，比如跨天的数据也可能重复，在离线上报的链路中就可能跨天重试的...，通常在实时上报的链路不会出现，对于这种长时间还有重复的，目前想到有 2 个处理的方向（还没具体落地）: 使用 Redis 存储处理过的数据（不要求很及时），上报时先去这里去重；问题首先是对存储压力增大不少...这里是事务出库到 Kafka 的，那么后续读取 Kafka 这里的数据也要配置 read_commited 的级别的读，整个链路数据一致。 四.
AI 视觉产品是按调用量计费，毕竟涉及到钱，用户对计量数据准确是非常敏感的； 另外调用量本身也比较大，如何保证数据的准确一致也是一个比较大的挑战。...事务的实现难度高，尤其在分布式或多个组件要用到 2PC 之类的事务，更加复杂；所以通常事务都是组件本身成熟的实现，很少从头开发的； 而幂等通常是使用数据的唯一键来保证去重，但是在我们数据累计这里不适用，...这里存储数据的时间长短决定了去重的数据的范围，如果太大如上所述对存储压力很大，造成 Flink 运行不稳定；但如果太小只能小局部去重，对于跨度比较大的数据重复不能应对，比如跨天的数据也可能重复，在离线上报的链路中就可能跨天重试的...，通常在实时上报的链路不会出现，对于这种长时间还有重复的，目前想到有 2 个处理的方向（还没具体落地）: 使用 Redis 存储处理过的数据（不要求很及时），上报时先去这里去重；问题首先是对存储压力增大不少...这里是事务出库到 Kafka 的，那么后续读取 Kafka 这里的数据也要配置 read_commited 的级别的读，整个链路数据一致。 四.
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