提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 「第一部分 查询优化器框架」 关系型数据库是一个通用系统软件，SQL作为一种结构化查询语言，用户不需要关注怎么做，只需要描述做什么，然后交由SQL引擎来处理。因为关系代数提供的等价性，同一个查询可以用不同的SQL语句描述。为防止用户所写的"不好的"SQL执行慢，这就需要查询优化器快速而准确地选择出一个效率较高的执行计划。 一般的查询优化器基于代价计算模型，包含SQL形态的变换，确定访问路径和多表连接顺序等几个重要的步骤。这些步骤被统一在一个优化器框架之内，相互
作者介绍 qiannzhang（张倩），腾讯云数据库专家工程师，具备多年数据库内核研发经验，在大数据分析领域深耕多年。加入腾讯后，主要负责CDW PG数据库SQL引擎相关特性的研发工作。 背景介绍 CDW PG是腾讯自主研发的新一代分布式数据库，采用无共享的MPP集群架构，具备业界领先的数据分析查询处理能力，适用于PB级海量数据的OLAP应用场景。 在OLAP场景中，多表连接查询是最主要的查询类型之一。CDW PG支持多种连接类型，包括left join、right join、inner join和fu
导语| Elasticsearch （ES）是一个分布式搜索和分析引擎，它能为我们提供全文搜索等各种丰富的功能，You know, for search (and analysis)。此前关于 Elasticsearch 大多都是调优分享、分布式相关，关于基础的文档基本是简单介绍，本文是从文档搜索实践出发介绍如何搭建一个全文搜索平台。本文不做 ES 的介绍，因此看文章需要了解 ES 相关基础知识。本文作者：allencao，腾讯应用开发工程师。 前言 最开始接到过一个需求，将部门内的研究报告与文档管理起来
随着搜索引擎技术的不断发展，我们对于查询的需求也日益提高。传统的关键词搜索已经无法满足用户对于查询准确性和效率的要求。为此，我们引入了语义搜索技术。通过使用先进的自然语言处理（NLP）技术，语义搜索能够更好地理解用户的查询意图，并返回更相关的搜索结果。而随着机器学习技术的持续发展，特别是chatGPT等生成式大模型的火爆，一个新的技术方向应运而生 —— RAG。
腾讯云大数据Elasticsearch Service首发上线ES 8.8.1版本，提供强大的云端AI增强与向量检索能力，支持在端到端搜索与分析平台中实现自然语言处理、向量搜索以及与大模型的集成，10亿级向量检索平均响应延迟控制在毫秒级，助力客户实现由AI驱动的高级搜索能力，为搜索与分析带来全新的前沿体验。本文将结合腾讯云ES与ChatGPT，演示如何通过百行代码轻松实现ES帮助文档的智能问答系统。
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作者介绍 孙旭，腾讯云高级工程师。10年数据库内核研发经验，熟悉PostgreSQL、Teradata数据库内核，熟悉数据库的查询优化、执行、事务并发以及存储等子系统；对分布式数据库有深入的研究和研发经验。目前在腾讯云从事CynosDB数据库研发工作。 一、导语 数据库查询处理（Query Processing）是数据库比较核心的技术，也是距离用户最近的子系统。数据库系统在除了实现事务的隔离界别外，还需要在SQL上做到一定程度的兼容，因为数据库本身就是在做查询处理，很多的内核模块工作都是为了支持这个功能
进入了九月份了，来到了秋季找工作的金九银十的黄金季节，跳槽，校招正慢慢进入高潮。昨天在浏览 Leetcode 时，突然在 Leetcode 中文站 看到了一份腾讯秋招专题。这是 Leetcode 专门为大家在这个秋招的季节专门整理的一份算法面试题。想去面试腾讯，参加校招的同学可以去练习一下，不想跳槽的朋友也可以去上面试试水，看看自己能够做出多少题来，测试一下自己的水平。
这里是常用验证码的第三篇——滑动/图形验证码。在前两篇已经实现了随机验证码和算术验证码，感兴趣的可以去看一下~
Solr 是Apache下的一个顶级开源项目，采用Java开发，基于Lucene的全文搜索服务。
第一时间获取文章，可以关注本人公众号 月牙寂道长 yueyajidaozhang
原文链接：http://t.cn/AidABz08
在上一篇博文：实时查询腾讯云主机状态之利器——Osquery (安全篇)中，我们介绍了Osquery在安全分析、合规检测、威胁捕获中的应用场景。
Believe in your infinite potential. Your only limitations are those you set upon yourself.
结果如下，可见不会根据student表的addressid字段值去address查找记录，而是将addrerss的记录全部连接一次：
孩子进行英语启蒙，需要看很多英语绘本，而且要听配套的音频来练听力。但有些英语绘本是没有对应音频的，下面简单几步，就可以将任意英语绘本制作出对应的英语朗读音频。
在 Flink 作业中，无论是 SQL 还是 JAR 模式，常常会直接或者间接地使用到状态（State）。当 Flink 进行快照时，用户定义的这些状态数据可以被保存在状态点中，以供后续的崩溃恢复。 Flink 的状态分为 Operator State 和 Keyed State，而 Keyed State 又可以分为 ValueState、MapState、ListState、AggregatingState、MergingState、ReducingState 等多种类型。此外，这些林林总总的状态又有
这就是包含前10个电影的json链接：https://m.maoyan.com/asgard/asgardapi/mmdb/movieboard/moviedetail/fixedboard/39.json?ci=1&year=0&term=0&limit=10&offset=0
最近被咨询到“ETC 卡口数据的存储以及车流量分析、车路线分析业务场景是否适合 Elasticsearch 去做”的问题。
The following article is from 腾讯技术工程 Author 腾讯程序员 作者：龙逸尘，腾讯 CSIG 高级工程师 为什么要构建监控系统 在后移动互联网时代，良好的用户体验是增长的基础，稳定的使用体验就是用户体验的基础。大型的互联网公司，特别是面向 C 端客户的公司，对业务系统稳定性的要求越来越高，因此对线上问题发现和处理的速度要求通常是分钟级的。比如滴滴等出行公司，打车服务停摆 10 分钟都会导致导致乘客、司机大规模投诉，不仅造成经济损失，而且严重平台商誉和用户口碑。 大型
一般大公司的机器学习团队，才会尝试构建大规模机器学习模型，如果去看百度、头条、阿里等分享，都有提到过这类模型。当然，大家现在都在说深度学习，但在推荐、搜索的场景，据我所知，ROI并没有很高，大家还是参考wide&deep的套路做，其中的deep并不是很deep。而大规模模型，是非常通用的一套框架，这套模型的优点是一种非常容易加特征，所以本质是拼特征的质和量，比如百度、头条号称特征到千亿规模。可能有些朋友不太了解大规模特征是怎么来的，举个简单的例子，假设你有百万的商品，然后你有几百个用户侧的profile，二者做个交叉特征，很容易规模就过10亿。特征规模大了之后，需要PS才能训练，这块非常感谢腾讯开源了Angel，拯救了我们这种没有足够资源的小公司，我们的实践效果非常好。
在后移动互联网时代，良好的用户体验是增长的基础，而稳定的使用体验则是用户体验的基础。大型的互联网公司，尤其是面向 C 端客户的公司，对业务系统稳定性的要求越来越高，因此对线上问题发现和处理的速度要求通常是分钟级的。比如滴滴等出行公司，打车服务停摆 10 分钟都会导致导致乘客、司机大规模投诉，不仅造成经济损失，而且严重平台商誉和用户口碑。
相信大家也都通过各种渠道了解了老干妈与鹅厂的爱恨纠缠，当然其中还混入了迷惑行为的“骗子”、吃瓜吃得飞起的“阿里系”以及连称此事与我无关的“某搜索引擎”。
最近使用了下石墨文档，简直就是在线版的Word，Excel，PPT，而且可以多人实时编辑预览，真的太好用了，搜索了下发现这种在线文档工具还挺多的，这里做个整理推荐。
各位小伙伴们大家好，咱们又见面啦~ 《你问我答》栏目上线以后，受到了大伙的热烈欢迎 小编每天在后台收到的提问数不胜数 对于各位小伙伴的踊跃参与，小编深表感谢 就冲大家的热情 小编一定会兢兢业业地把栏目做好 帮助大伙解决各种疑难问题 但是…… 你们的方向是不是有点跑偏啊喂！！！ 再次隆重介绍一下 站在你们面前的是 汇聚腾讯Apache及Linux开源社区 国内一流大数据技术专家 超40位社区committer的专家天团 每一位都在各自领域拥有顶尖的技术水平 以及丰富的实践经验 问小哥哥们的年龄也
为什么要构建监控系统 作者：龙逸尘，腾讯 CSIG 高级工程师 在后移动互联网时代，良好的用户体验是增长的基础，稳定的使用体验就是用户体验的基础。大型的互联网公司，特别是面向 C 端客户的公司，对业务系统稳定性的要求越来越高，因此对线上问题发现和处理的速度要求通常是分钟级的。比如滴滴等出行公司，打车服务停摆 10 分钟都会导致导致乘客、司机大规模投诉，不仅造成经济损失，而且严重平台商誉和用户口碑。 大型互联网公司的业务系统都是大规模的分布式系统，各种业务应用和基础组件（数据库、缓存、消息队列等）共同
1、 c++从cpp文件到exe可执行文件经历的流程 2、 c++动态链接和静态链接的比较 3、 了解Android的Linux层吗（我答不了解，然后没有然后了） 4、 JVM内存管理 5、 操作系统中虚拟内存的作用 6、 操作系统中的分页机制 7、 路由器和交换机的区别 8、 View的渲染流程 9、 内部类分两种，static和非static，有什么区别。
企业对应有收款表t_collection有如下字段：标识id、账套account、企业idcompany_id、收款金额amount：
作为数据库领域的“风向标”，SIGMOD会议拥有40年发展历史，每年为数据库领域提供大量高质量的研究论文和研究成果。
「you-get」支持各大视频网站的视频下载，国内外加起来近 80 家。像国内的爱奇艺、腾讯视频、抖音、快手、B站、A站，国外的 Youtube、Twitter、TED、Instagram等等。
APIJSON是一种专为API而生的JSON网络传输协议以及基于这套协议实现的ORM库。 为简单的增删改查、复杂的查询、简单的事务操作提供了完全自动化的API。 能大幅降低开发和沟通成本，简化开发流程，缩短开发周期。 通过自动化API，前端可以定制任何数据、任何结构。大部分HTTP请求后端再也不用写接口了，更不用写文档了。前端再也不用和后端沟通接口或文档问题了，再也不会被文档各种错误坑了。后端再也不用为了兼容旧接口写新版接口和文档了，再也不会被前端随时随地没完没了地烦了。 APIJSON 适用场景 适合中
分治算法的基本思想是将一个大问题分解成若干个子问题，递归地解决每个子问题，然后将每个子问题的解合并起来得出整个问题的解。分治算法的基本步骤为：
--1.学生表 Student(SId,Sname,Sage,Ssex) --SId 学生编号,Sname 学生姓名,Sage 出生年月,Ssex 学生性别
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
给你一个由 '1'（陆地）和 '0'（水）组成的的二维网格，请你计算网格中岛屿的数量。岛屿总是被水包围，并且每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。此外，你可以假设该网格的四条边均被水包围。
项目中采用的关系型数据库是mysql，那么关系型数据库有哪些优劣势，我们可以参考下面的分析： 关系型数据库的优点： 1.基于ACID，支持事务，适合于对安全性和一致性要求高的的数据访问 2.可以进行Join等复杂查询，处理复杂业务逻辑，比如：报表 3.使用方便，通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便
在本教程中，您将使用Ansible和Kubeadm从头开始设置Kubernetes集群，然后给它部署一个容器化的Nginx程序。
腾讯云数据仓库 Doris 助力荔枝微课构建了规范的、计算统一的实时数仓平台。目前腾讯云数据仓库 Doris 已经支撑了荔枝微课内部 90% 以上的业务场景，整体可达到毫秒级的查询响应，数据时效性完成 T+1 到分钟级的提升，开发效率更是实现了 50% 的增长，满足了各业务场景需求、实现降本提效，深得十方融海各数据部门高度认可。
腾讯云 TBDS 是腾讯经过多年的大数据实践，面向数据全生命周期，对外提供安全、可靠、易用的一站式、高性能、企业级大数据存储计算分析平台，腾讯云TBDS 已落地金融、政务、能源、工业等多个行业，交付了 1000+ 的私有云大数据项目，腾讯云 TBDS 从 2017 年开始支持某国有大行的大数据平台建设，在大规模集群支持、核心业务性能优化、金融级数据安全、国产化创新、架构升级等方面一直在不断的升级和突破。
导语 | 随着互联网场景的不断深化发展，业务实时化趋势越来越强，要求也越来越高。特别是在广告推荐、实时大屏监控、实时风控、实时数仓等各业务领域，实时计算已经成为了不可或缺的一环。在大数据技术的不断发展的过程中，Flink已经成为实时计算的工业标准，越来越多的公司正在使用 Flink作为自己实时计算的工具。本文由腾讯云实时计算Oceanus专家工程师杜立在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术，到海量数据分析技术」 的《实时流式计算实践与优化》演讲分享整理而成，为大家详尽介
我叫赵文新，现任职于朗朗医疗投资有限公司DBA，是一个二十年的IT老男孩，非常荣幸能够参加由腾讯云组织的DB王者数据库诊断赛，并在本次比赛中获得二等奖。感谢腾讯云提供的高质量、理论实践相结合的MySQL学习机会，让我们的技能得到快速提升。在此我想和这次结识的小伙伴们一起，感谢腾讯，希望腾讯云数据库发展的越来越好，希望每个人永远不要停止前进的步伐！ 前段时间比较忙，今天我把比赛思路整理了一下，希望和大家一起继续交流，共同提高。水平有限，欢迎大家多多斧正！第4条语句大家可有更好的思路可以后台留言或者
如果您不想自己搭建kubernetes环境，推荐使用腾讯云容器服务TKE：无需自建，即可在腾讯云上使用稳定， 安全，高效，灵活扩展的 Kubernetes 容器平台；
在当今数字化的世界里，安全防护能力的构建已成为每个组织不可或缺的重心。特别是在安全分析领域，Elasticsearch 的应用已经超越了传统的搜索引擎功能，成为了一种强大的安全信息和事件的管理及分析工具，尤其是在处理和分析大量复杂数据的场景中。而在众多安全分析应用中，对审计日志的分析无疑占据了一席之地，成为了这一领域的核心。在我接触过的安全项目中，无论是维护网络安全的壁垒，还是揭示潜在的安全漏洞，审计日志的分析总是扮演着不可或缺的角色。从企业的角度来看，能够高效、准确地分析审计日志，就意味着能更好地理解安全威胁，从而采取更加有力的防御措施。
梁豪，腾讯TEG工程师，云原生开源爱好者，SuperEdge 开发者，现负责TKEX-TEG容器平台运维相关工作。 王冬，腾讯云TKE后台研发工程师，专注容器云原生领域，SuperEdge 核心开发人员，现负责腾讯云边缘容器TKE Edge私有化相关工作。 李腾飞，腾讯容器技术研发工程师，腾讯云TKE后台研发，SuperEdge核心开发成员。 边缘能力 先说说 Addon SuperEdge 后，您的普通 Kubernetes 集群将具备哪些能力： 既能管理中心应用和节点，也能管理边缘应用和节点 可以用
使用binary存储字段数据后，数据只是以二进制的形式存储于elasticsearch中。在我们操作数据时，并不能对数据进行检索，聚合或分析。如果需要对binary类型的字段进行数据则需要结合其他索引字段或对binary字段的数据进行反序列化来实现。
关注↑↑腾讯云数据库↑↑官方微信，回复“赛题复现”，即可进行比赛场景复现。 11月6日，由腾讯云主办的首届“DB王者—数据库诊断大赛”决赛在腾讯Techo开发者大会活动现场圆满落幕，此前800多名选手经过初赛的激烈角逐后，共有30位进入本次决赛。经过腾讯云智能数据库管家DBbrain的智能打分，最终雷孝龙以78分的成绩摘得本次冠军奖杯，亚军和季军则分别由赵文新和王加雷获得。 腾讯云数据库负责人林晓斌（丁奇）为获奖者颁奖 （一等奖得主远程参赛，所以很遗憾没有颁奖照片） 以下是本次比赛全部获奖名单：
腾讯云Elasticsearch service在最近上线了8.8.1版本。该版本中的核心能力，是为AI革命提供高级搜索能力！该版本特别引入了Elasticsearch Relevance Engine™（ESRE™）—— 一款强大的AI增强搜索引擎，为搜索与分析带来全新的前沿体验。
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