而数据治理的所有一切，从发现和分级分类，到访问控制和安全，再到策略和审计，都需要重新发明，以应对存储的海量数据及其生成和使用的速度。...对于数据存储，即数据库、数据仓库、数据湖、其他系统（如缓存、搜索引擎、消息队列等），这意味着服务帐户通常可以访问数据存储中的所有数据。...3）掩蔽、加密、符号化 一些组织遵循复制敏感数据的策略，并应用各种技术消除静止数据的风险，例如掩蔽、加密、符号化——例如，在掩蔽其中的任何敏感信息的同时，为开发团队提供生产数据库的副本以供调试。...基于上下文的数据访问控制，通过强制执行多个策略，来避免创建数据的副本。这些策略负责解释每种使用模式，可以根据每种单独的使用模式，掩蔽、减少、转换数据，而无需修改schema或数据。...再加上一个数据访问层，不仅可以控制访问，还可以控制返回的数据和涉及的过程。这样，就使得对于不同使用模式的维护，可以从手动转向自动。 7）可在现有环境中透明化部署 避免重建数据基础设施。
模型 快速建模，简化执行 在一个工作区中创建多个模型，使你可以在单个图表中说明不同的模型对象，简化了复杂系统的浏览和理解。另外，对函数/过程的支持允许你在模型阶段预定义过程和操作。...无论团队成员位于何处，Navicat 提供了一个快捷方式，可以轻松访问对象。单击 URI 可在 Navicat 中快速打开对象。...BI 探索相互关联的见解 现在，仪表板上具有相同数据源的所有图表可以相互连接。当你在其中一个图表上选择数据点时，链接到同一数据源的同一仪表板页面上的所有其他图表将立即更新，以反映你的选择。...无论你是使用 MongoDB 的 NoSQL 数据库还是 Snowflake 的云数据平台，我们的工具都能让你创建极漂亮且内容丰富的图表。...它提供管道不同阶段的即时反馈和结果预览。Navicat 使你能够验证数据转换的准确性和正确性，并对管道微调以获得最佳性能。 专注模式 专注模式是 Navicat 中的一个 新功能。
二、从数据库主键ID说起 1、单机数据库 当我们的业务访问量不是很大的时候，我们可以使用一台数据库服务器满足我们的业务需求，我们一般设计数据库的时候主键ID用bigint类型，并且设置为自增、无符号，如下所示...可以看出，User表中的100W数据被分到两个数据库中，在每一个数据库内部主键ID是自增的，但是却没法保证全局主键ID自增的，这显然是错误的！如何解决这种问题哪？...（2）ID分组 虽然，UUID很方便，但由于他的一些弊端我们无法接受，所以在很多对一些性能要求较高的业务场景中，我们是很少使用UUID的，那我们还有没有什么其他方法哪？...丧失了ID生成的“绝对递增性”，但这个问题不大，我们的目标是趋势递增，不是绝对递增； 数据库的写压力依然很大，每次生成ID都要访问数据库； 可扩展性差； 我们可以想象的是，目前虽然我们的机器只有4台，然后由不同的...，它具有全局唯一、粗略有序、可反解和可制造等特性，它支持三种发布模式：嵌入发布模式、中心服务器发布模式、REST发布模式，根据业务的性能需求，它可以产生最大峰值型和最小粒度型两种类型的ID，它的实现架构使其具有高性能
这类产品即使放到云上面部署，也没办法充分利用云平台高性能的存储资源，导致性价比差很多。 第二，很多云平台通过容器化技术，已经能在一分钟内创建多个新的计算节点。...国外数据库产业图谱 （图源：艾瑞咨询《2022年中国数据库研究报告》） 简丽荣：我更愿意把云计算看成国产数据库“换道超车”的机遇，大家换了一个赛道重新比赛。...你们在实现的过程中遇到的最大难点是什么？你认为HashData距离成为中国版的Snowflake还有多远？ 简丽荣：我们在实践过程中主要有两个难点。 第一个难点是工程化的实现。...我们最大的差距一方面体现在用户体验和应用性方面，另一方面Snowflake只有一种商业模式——以SaaS的方式提供服务，因此在数据安全方面做得非常好，接下来我们也会花更多精力对这两方面进行优化。...简丽荣：很多开源公司会先去找互联网企业，而我们采取的策略会不太一样。不同公司有不同的背景，决定了其商业模式和商业路径会不大一样。
此外，GCP正在追求一种开放的策略，并已开始允许通过BigQuery Omni等产品轻松访问和消费其他云中的数据。...基于中国的部署往往规模庞大，需要重要的核心能力。 云投资组合和生态系统的广度：华为已经建立了一个全面和强大的投资组合，可以支持这个市场定义的几乎所有产品。...多模型和多平台：Redis支持多种数据模型，包括原生JSON、图表和时间序列数据。通过使用Redis数据类型，开发者可以创建几乎任何模型。它运行在多种云平台、本地部署以及混合和分布式配置中。...Snowflake产品可在AWS、GCP和Azure上使用，专注于为服务化数据仓库、数据湖和数据市场等。目前公司的业务主要在北美，在欧洲、中东、非洲、亚太地区的业务仍在继续增长。其客户涵盖全行业。...❖ Micro Focus Micro Focus，其产品-Vertica是一款大规模并行处理(MPP)列存储分析数据库，可在阿里云、AWS、Azure或GCP中作为k8s容器运行，也可在虚拟机和内部环境中部署运行分离
接下来将分别介绍这些策略的优缺点，看看它们在实际应用中的场景和效果。 为什么用分布式主键ID 在传统的单库单表结构时，通常可以使用自增主键来保证数据的唯一性。...此前仅提供了UUID和Snowflake两种策略，现在又陆续提供了NanoID、CosId、CosId-Snowflake三种策略。下面我们将逐个的过一下。...注意：SQL中不要主动拼接主键字段（包括持久化工具自动拼接的）否则一律走默认的Snowflake策略！！！...ShardingSphere中为分片表设置主键生成策略后，执行插入操作时，会自动在SQL中拼接配置的主键字段和生成的分布式ID值。...它会返回一个字符串，表示所使用算法的类型，方便在配置和识别时使用。
而问题也随着而来了，分库分表后，如果还用 数据库自增ID 的方式的话，那么在用户表中，就会出现 两个不同的用户有相同的ID 的情况，这个是不能接受的。而 分布式ID全局唯一 的特点，正是我们所需要的。...而其他两种的缺点还有办法补救，可能这也是 Leaf 提供这两种生成 ID 方式的原因。...项目简介Leaf ，分布式 ID 生成系统，有两种生成 ID 的方式：号段模式Snowflake模式号段模式在 数据库自增ID 的基础上进行优化增加一个 segement ，减少访问数据库的次数。...如图，访问 LeafController 中的 Segment API，可以获取到一个 id。SegmentIDGenImpl get 方法可以看到，init 不成功会报错。...10w），创建一个更大的 MaxId ，降低访问 DB 的频率。
二、常见的ID生成策略 1、数据库自增ID（前面提到了） 2、UUID 算法的核心思想是结合机器的网卡、当地时间、一个随记数来生成UUID。...Redis的所有命令操作都是单线程的，本身提供像 incr 和 increby 这样的自增原子命令，所以能保证生成的 ID 肯定是唯一有序的。...我在面试中，一个候选人提出的方法也比较有意思（尽管这个方法不严谨）。...在redis中设置一个整数变量workerNum，初始值为0，snowflake id生成客户端每次启动时读取redis中的变量，用workerNum%1024作为worker的值，然后把redis中的...3、个人项目中hash分库的解决办法 实际使用中，有时候ID需要支持分库分表，snowflake的默认实现对这块支持得不够。
接下来将分别介绍这些策略的优缺点，看看它们在实际应用中的场景和效果。为什么用分布式主键ID在传统的单库单表结构时，通常可以使用自增主键来保证数据的唯一性。...此前仅提供了UUID和Snowflake两种策略，现在又陆续提供了NanoID、CosId、CosId-Snowflake三种策略。下面我们将逐个的过一下。...注意：SQL中不要主动拼接主键字段（包括持久化工具自动拼接的）否则一律走默认的**Snowflake**策略！！！...ShardingSphere中为分片表设置主键生成策略后，执行插入操作时，会自动在SQL中拼接配置的主键字段和生成的分布式ID值。...它会返回一个字符串，表示所使用算法的类型，方便在配置和识别时使用。
我们研究了三种不同的上下文策略，并展示了一种明显的获胜者 - 我们将模式定义、文档和先前的 SQL 查询与相关性搜索相结合。...企业中的数据集通常很复杂，并且许多演示/示例数据集中没有捕获这种复杂性。我们希望使用一个复杂的数据库，该数据库具有包含真实世界数据的真实用例。 2.无障碍 。我们还希望该数据集能够公开。...考虑到现代大语言模型上下文窗口的大小有限，我们不能将所有先前的查询和模式定义都塞到提示中。...我们处理上下文的最终方法是一种更复杂的 ML 方法 - 将先前查询和表模式的嵌入加载到向量数据库中，并且仅选择与所提出的问题最相关的查询/表。...3.尝试更多数据库 ：此测试在 Snowflake 数据库上运行，但我们也在 BigQuery、Postgres、Redshift 和 SQL Server 上进行了此测试。
和 auto_increment_offset 即可，在分布式系统中我们可以多部署几台机器，每台机器设置不同的初始值，且步长和机器数相等。...，只能通过多台机器提高稳定性和性能 3.3、号段模式 这种模式也是现在生成分布式ID的一种方法，实现思路是会从数据库获取一个号段范围，比如[1,1000]，生成1到1000的自增ID加载到内存中，建表结构如...内置实现为在启动时由数据库分配，默认分配策略为用后即弃，后续可提供复用策略。 sequence (13 bits)：每秒下的并发序列，13 bits可支持每秒8192个并发。...(Leaf-segment)和snowflake模式(Leaf-snowflake）。...如果没有注册过，就在该父节点下面创建一个持久顺序节点，创建成功后取回顺序号当做自己的workerID号，启动服务。
以后有拿了这两家公司的offer，然后想加我微信问问题的，先看这里。 第一个问题：Databricks/Snowflake的估值是不是偏高/偏低？ 这个问题我没办法回答。估值是一个很个人的问题。...比如说： Snowflake：价值200亿美元的云端数据库厂商 和Snowflake比，Databricks的劣势在哪里。...我认识的牛人们，去两家公司都有。我说的牛人都是在我这个领域里面，比我水平高很多的人。 飞总只是个little potato，在数据库和大数据领域做的事情不值一提。但是有些人不一样，是很有水平的。...第四个问题：我去Databricks/Snowflake有没有前途？去哪家公司更有前途？ 这个问题我先给一个简单的回答。简单来说，我不知道。每个人的前途有点复杂。...公司有没有前途和个人有没有前途是两回事。 每个人的情况不一样，你去的工作岗位也不一样。具体到个人，两个offer下来，具体岗位也下来，信息足够多，我倒是能够针对个人做个判断。
目前主流的分布式ID生成方式，大致都是基于数据库号段模式和雪花算法（snowflake），而美团（Leaf）刚好同时兼具了这两种方式，可以根据不同业务场景灵活切换。...接下来结合实战，详细的介绍一下Leaf的Leaf-segment号段模式和Leaf-snowflake模式 一、 Leaf-segment号段模式 Leaf-segment号段模式是对直接用数据库自增ID...通常在用号段模式的时候，取号段的时机是在前一个号段消耗完的时候进行的，可刚刚才取了一个ID，数据库中却已经更新了max_id，也就是说leaf已经多获取了一个号段，这是什么鬼操作？ ?...如果没有注册过，就在该父节点下面创建一个持久顺序节点，创建成功后取回顺序号当做自己的workerID号，启动服务。...层的内存数据映射界面，可以实时看到所有号段的下发状态。
Unique Identifier，翻译为中文是通用唯一识别码，UUID 的目的是让分布式系统中的所有元素都能有唯一的识别信息。...ID的时候，向表中插入一条记录返回主键ID，但这种方式有一个比较致命的缺点，访问量激增时MySQL本身就是系统的瓶颈，用它来实现分布式服务风险比较大，不推荐！...号段模式 号段模式是当下分布式ID生成器的主流实现方式之一，号段模式可以理解为从数据库（当然这边存储层也可用其他的，比如redis、Mongdb等）批量的获取自增ID，每次从数据库取出一个号段范围，例如...优点： 这种分布式ID生成方式不强依赖于数据库，不会频繁的访问数据库，对数据库的压力小很多 缺点： 如果遇到了双十一或者秒杀类似的活动还是会对数据库有比较高的访问，且如果再申请新号段的时候，遇到数据库不可用时...号段模式 思想和我们上面讲的一致，它存储采用数据库。 雪花算法模式 Leaf的snowflake模式依赖于ZooKeeper，不同于原始snowflake算法是在workId的生成上。
显然，这种方式的扩展性会是一个非常大的问题。3、号段模式号段模式介绍号段模式是当下分布式ID生成器的主流实现方式之一。其原理如下：号段模式每次从数据库取出一个号段范围，加载到服务内存中。...避免每次生成ID都去访问数据库。当号段ID用完，再次向数据库申请新号段，对max_id字段做一次update操作，新的号段范围是(max_id ,max_id +step]。...表结构如下：优缺点这种分布式ID生成方式不强依赖于数据库，不会频繁的访问数据库，对数据库的压力小很多。但同样也会存在一些缺点，比如：服务器重启，单点故障会造成ID不连续。...类型，所以在Java中Snowflake算法生成的ID就是long来存储的。...支持号段模式和snowflake算法模式，可以切换使用。
先说为什么是坑及解决办法 说是坑的原因是：数据库在大小写敏感的配置下创建，如果修改为大小写不敏感后，原来创建的区分大小写的表名就不能访问。...如何避免：所有的库名，表名，字段名使用小写，单词用下划线"_"间隔，所有命名中，不允许使用 反引号，双引号包裹，ODS 层遇到特别骚的，需要提审批。这个规则保你在数据库使用达到 95% 以上的幸福。...是默认支持大小写敏感感，需要用双引号包裹 整体上说，如果你创建表的时间是什么样，访问的时写成什么样，问题不大。...字段是否支持大小写 字段大小写， 不要惊讶，例如（大小写敏感所在要加上双引号或是反引号），如果区分大小敏感：Aa 和 AA 就是不同的字段： 第一个语句可以在 Snowflake , Databend...但是到 Snowflake， Databend, PostgreSQL 中，这块有非常大的区别。 在这个三个数据库中， 双引号包裹的会被自动识别为关键词或字段，单引号包裹的才是字符串。
，不会频繁的访问数据库，对数据库的压力小很多。...优点 不会频繁的访问数据库，对数据库的压力小 缺点 需要将一个号段的自增ID保存到内存，增加实现难度 5、基于Redis模式 Redis实现分布式唯一ID主要是通过提供像 INCR 和 INCRBY 这样的自增原子命令...很多其他类雪花算法也是在此思想上的设计然后改进规避它的缺陷，后面介绍的百度 UidGenerator 和 美团分布式ID生成系统 Leaf 中snowflake模式都是在 snowflake 的基础上演进出来的...支持自定义时间戳、工作机器ID和 序列号 等各部分的位数，而且uid-generator中采用用户自定义workId的生成策略。...8080/cache snowflake模式 Leaf的snowflake模式依赖于ZooKeeper，不同于原始snowflake算法，主要是在workId的生成上，Leaf中workId是基于ZooKeeper
目前主流的分布式ID生成方式，大致都是基于数据库号段模式和雪花算法（snowflake），而美团（Leaf）刚好同时兼具了这两种方式，可以根据不同业务场景灵活切换。...接下来结合实战，详细的介绍一下Leaf的Leaf-segment号段模式和Leaf-snowflake模式 一、 Leaf-segment号段模式 Leaf-segment号段模式是对直接用数据库自增ID...不能错过的分布式ID生成器（Leaf ），好用的一批 通常在用号段模式的时候，取号段的时机是在前一个号段消耗完的时候进行的，可刚刚才取了一个ID，数据库中却已经更新了max_id，也就是说leaf已经多获取了一个号段...如果没有注册过，就在该父节点下面创建一个持久顺序节点，创建成功后取回顺序号当做自己的workerID号，启动服务。...，可以实时看到所有号段的下发状态。
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。...如果您有专门的资源用于支持和维护，那么在选择数据库时您就有了更多的选择。 您可以选择基于Hadoop或Greenplum之类的东西创建自己的大数据仓库选项。...ETL vs ELT:考虑到数据仓库的发展 Snowflake构建在Amazon S3云存储上，它的存储层保存所有不同的数据、表和查询结果。...亚马逊红移提供三种定价模式: 按需定价:无需预先承诺和成本，只需根据集群中节点的类型和数量按小时付费。这里，一个经常被忽略的重要因素是，税率确实因地区而异。这些速率包括计算和数据存储。...此外，它提供了成本控制机制，使您能够限制您的每日成本数额，您选择。它还提供了一个长期定价模式。 Snowflake提供按需定价，类似于BigQuery和Redshift Spectrum。
在分库之后， 数据遍布在不同服务器上的数据库，数据库的自增主键已经没办法满足生成的主键唯一了。我们如何为不同的数据节点生成全局唯一主键呢？...1.创建一个数据库表。...）、每次获取 ID 都要访问一次数据库（增加了对数据库的压力，获取速度也慢） 数据库号段模式 数据库主键自增这种模式，每次获取 ID 都要访问一次数据库，ID 需求比较大的时候，肯定是不行的。...1.创建一个数据库表。...，数据库的号段模式对于数据库的访问次数更少，数据库压力更小。
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