随着科技的不断发展，生成式人工智能（AI）和低代码软件的融合已经成为了一个热门话题。这两种技术的结合可以加速创新并改变组织运作的方式。...在本文中，我们将探讨这两种技术如何共同作用，并分析它们对工作管理和组织效率的影响。图片低代码软件开发平台是一种提供可视化界面和抽象层的开发工具，它可以简化并加快应用程序开发过程。...它使开发过程民主化，并减少对专门编码技能的依赖，从而加快应用程序的交付速度。当低代码软件与生成式人工智能相结合时，低代码软件获得了创建智能自适应系统的能力，这些系统能够管理和优化工作流程。...人工智能算法可以帮助他们做出设计决策、生成代码或提出改进意见，使开发过程更具可访问性和效率。4. 快速原型设计和实验：生成式人工智能可以根据指定的标准自动生成多个设计选项，从而加快原型设计阶段。...通过自动化和优化工作流程，这种融合可以加速创新并提高组织的效率。它可以使开发过程更具可访问性和效率，同时减少对专门编码技能的依赖。
一、问题由来 我们知道执行计划的不同肯定会带来效率的不同，但是在本例中执行计划完全一致，都是全表扫描，不同的只有字段个数而已。...下面的截图来自两个朋友，感谢他们的测试和问题提出。另外对于大数据量访问来讲可能涉及到物理 IO，首次访问和随后的访问因为 Innodb buffer 的关系，效率不同是正常，需要多测试几次。...我们通过这两个测试，可以发现随着字段的不断减少，效率越来越高，并且主要的区别都在 sending data 下面，这个状态我曾经大概描述过参考文章： https://www.jianshu.com/p/...到这里我们大概知道了，查询的字段越多那么这里转换的过程越长，并且这里都是实际的内存拷贝，而非指针指向。...对第一条数据进行 where 过滤（MySQL 层） 拿到数据后当然还不能作为最终的结果返回给用户，我们需要在 MySQL 层做一个过滤操作，这个条件比较位于函数 evaluate_join_record
DAX表查询的角度来看，散点图和点阵图确实有差异，点阵图的本质是对一个高粒度维度和一个度量值进行SUMMARIZECOLUMNS计算；而散点图的本质是对一个低粒度维度按两个度量值进行SUMMARIZECOLUMNS...由于很可能是低粒度维度，PowerBI必须对其结果进行高密度处理，会用到一个还没有发布的DAX函数，叫：SAMPLECARTESIANPOINTSBYCOVER。...其大概步骤包括： 【报表层】PowerBI 系统引擎根据可视化元素生成可以支持该可视化元素的 表结构 T1 【逻辑层】PowerBI 系统引擎根据 T1 的结构生成 DAX查询，并将该查询发送给 数据模型引擎...已经有了非常完善的企业数据仓库（如：以SQL Server实现）且用户需求非常简单，无需辅助数据，但数据量级非常庞大（如：数千万级以上），通常采用了 DirectQuery模式而忽略了 PowerBI...因此，并没有产生远程的DirectQuery查询。
在报表端可以使用DAX或MDX语言向表格模型发送查询。尽管使用的查询语言不同，但表格模型都会使用以下两个引擎来处理查询： 公式引擎（FE）：负责处理请求，生成和执行查询计划。...DirectQuery 将每个请求的查询直接转发到原始数据源中。DirectQuery 不额外创建数据副本。...只有在存储引擎中执行的请求才有可能并行执行，存储引擎具有不同的结构，可以利用多个内核。 2 存储引擎介绍 存储引擎的任务是扫描表格模型数据库并生成公式引擎所需的数据缓存。存储引擎不依赖DAX。...例如，当使用DirectQuery方式连接SQL Server时，将使用SQL作为存储引擎的查询语言。VertiPaq也是不依赖于DAX的，它的整体架构非常清晰和完善。...直连（DirectQuery）：在查询时从数据源读取表的内容，数据在刷新期间不被存储在内存中。 双（Dual）：数据可以使用VertiPaq和DirectQuery查询。
您可以使用 Power Query 组合来自多个源的数据，或使用 DAX 编写高级时间智能表达式或可视化。使用此方法对 Power BI 的功能没有限制。您可以使用所有组件。...此方法没有滞后或缓慢（只要您设计的 Power BI 模型没有性能问题）。 02 什么是直接查询（Direct Query）？ DirectQuery 是到数据源的直接连接。...您的报告中通常有多个视觉对象，并且每次向数据源发送查询时都会进行切片和切块。在此模型的数据源中，性能考虑是必须的。...实时连接在处理数据源的方式上与 DirectQuery 非常相似。它不会在 Power BI 中存储数据，并且每次都会查询数据源。但是，它与 DirectQuery 不同。...所以如果你的数据集不是一个庞大的数据集，那么你可以很容易地使用这种方法，并在非常快的开发时间框架内生成报告。
它们的主要区别在于： 导入模式的性能更好 DirectQuery模式可以处理更实时的数据 DirectQuery模式可以处理更大规模的数据 因此，我们应该将这两种方式结合使用。...最关键的步骤来了： 这里使用了一张额外的 聚合 表，实现预先计算的目的。这样，一旦用户从某些角度来查询，会命中到这个预先计算的聚合表，直接返回答案，这个速度就会非常快。...在实际操作中，这个聚合表通常可以使用隐藏状态，对用户完全透明的。...如果用户的查询无法命中聚合表，才会真正使用DirectQuery模式向数据源发起查询，这取决于数据源的响应速度。...在微软的Azure提供的包括 Spark 以及 SQL Data Warehouse 等大型数据源都可以支持很大规模的数据查询并提供很好的性能响应保障。 OK。
首先是ClickHouse的优化器只有 RBO 没有 CBO，这就使得 ClickHouse 没办法实现高效率的 join reordering，对 join 的支持就很差。...其次，ClickHouse 在执行引擎层面没有实现分布式系统join最关键的 distributed shuffle 的操作。所以它在执行层面也无法支持对 join 的高效率执行。...并非每个产品都可以全面的高效率的实现所有技术的。比如说 ClickHouse 的向量化引擎做的很好，但是查询优化器就不行了。...这些为 SelectDB Cloud 带来了非常低的使用成本。SelectDB Cloud 的成本是用户私有部署的1/2到1/5。...这让使用 SelectDB Cloud 的门槛非常的低。
例如，分库分表的情况下保证ID唯一变得困难；订单号等业务数据如果用数据库自增ID，竞对很容易算出大概的业务量。...优点：本地生成，生成简单，性能好，没有高可用风险 缺点：长度过长，存储冗余，且无序不可读，查询效率低 3、Redis生成ID Redis生成ID可以看做数据库自增ID的升级版。...Twitter几年前就停止了对这个项目的维护，新的版本也没见着放出来。好在现有版本的核心算法已经能够满足常规的需求。 当然，snowflake有众多优点的同时也是有缺点的。...优点： 毫秒数在高位，自增序列在低位，整个ID都是趋势递增的。 不依赖数据库等第三方系统，以服务的方式部署，稳定性更高，生成ID的性能也是非常高的。 可以根据自身业务特性分配bit位，非常灵活。...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。
关系型数据库的"连接查询"会影响查询效率会使查询效率变低 连接查询效率低,为什么还要分表分表可以减少数据冗余 数据库可以不使用复杂的表结构么可以,但要多消耗一些存储空间,mongodb(非关系型数据库...mongo默认开启了新手模式,登录无需键入用户名和密码,只需要在终端输入mongo即可进入交互环境 mongo没有"表"的概念,也不用设计表(mongo使用"集合"存储 多个"键值对",...,保存文件,mongo会自动保存数据到相应的数据库) mongo没有mysql中"记录"的概念,mongo使用"文档"存储任意数量的"键值对"信息("记录"中的信息受表中各字段的约束,"文档"可以存放任意数量的键值对...) mongo无需手动设置"主键",系统会自动为每一个"文档"自动添加"_id"键值对,保证数据的唯一性. ---- 关系型数据库mysql 与 非关系型数据库mongodb 概念对比 mysql...mongodb 表(table) 集合(collection) 记录(row) 文档(document) 主键(primary key) 手动设置 _id 自动生成 MongoDB基本用法 一.数据库管理系统
这非常重要，这打开了一个新的世界：实时报告。为了讲解实时报告，我们将在随后专门来介绍，这里面有新的细节。...更多关于由于页面自动刷新特性的引入，如何设计实时报告这必须基于 DirectQuery ，而 DirectQuery 的使用与 原生 DAX 有一定区别和限制，以前我们并不强调 DQ 的作用，由于有了实时报告...关于实时报告，要最后补充的是，这是一项完全免费的特性，请你自行脑补它将带来怎样的生产力，非常凶残。 新的问答可视化对象 从视觉对象窗格可以直接使用新的问答可视化对象，如下： ?...使用方法是： 点击【开始诊断】 刷新 PowerQuery 相关查询 点击【停止诊断】 系统会生成两个表：诊断的汇总信息和诊断的详细信息。如下： ?...对于高级用户来说，可以通过这些信息来进一步打开 Power Query 运行的黑箱来检查可能的查询时间瓶颈，而这也只是对 Power Query 查询诊断第一次给出的功能，未来还会有所增强，这让我们拭目以待
，库2生成2,5,8,11…） 改进后的架构保证了可用性，但缺点是： （1）丧失了ID生成的“绝对递增性”：先访问库0生成0,3，再访问库1生成1，可能导致在非常短的时间内，ID生成不是绝对递增的（这个问题不大...2）uuid过长，往往用字符串表示，作为主键建立索引查询效率低，常见优化方案为“转化为两个uint64整数存储”或者“折半存储”（折半后不能保证唯一性） 4....取当前毫秒数 uuid是一个本地算法，生成性能高，但无法保证趋势递增，且作为字符串ID检索效率低，有没有一种能保证递增的本地算法呢？...取当前毫秒数是一种常见方案：uint64 ID = GenTimeMS(); 优点： （1）本地生成ID，不需要进行远程调用，时延低 （2）生成的ID趋势递增 （3）生成的ID是整数，建立索引后查询效率高...5. snowflake算法 snowflake是twitter开源的分布式ID生成算法，其核心思想是：一个long型的ID，使用其中41bit作为毫秒数，10bit作为机器编号，12bit作为毫秒内序列号
= 或 not in或 等否定操作符 尽量避免使用 or 来连接条件 多个单列索引并不是最佳选择 复合索引的最左前缀原则 覆盖索引的好处 范围查询对多列查询的影响 索引不会包含有NULL值的列 隐式转换的影响...UUID 生成的是长度为 32 位的十六进制格式的字符串。好处在于，本地生成，时延低，扩展性好。但是，一般情况下，UUID 长度比较长，会占用更多的存储空间，并且作为主键建立索引查询效率低。...Twitter 开发了一套全局唯一 ID 生成服务 Snowflake。...Snowflake 生成的是 64 位全局唯一 ID，由 41 位的时间序列 + 10 位的机器标识 + 13 位的计数顺序号组成。优点在于，高性能，低延迟，按时间有序。但是，需要独立的开发和部署。...（20分钟） MySQL innodb 索引 b + tree b + tree 性质 为什么使用 b + tree 如何高效使用 innodb 索引：使用覆盖索引、索引最左原则 三、成员鸣谢 非常感谢
普通索引存储的是实际记录的指针，其访问效率会比聚集索引慢，如果记录标识在生成时能够基本按照时间有序，则可以省去这个time字段的索引查询： select message-id/ (order by message-id...，库2生成2,5,8,11…） 改进后的架构保证了可用性，但缺点是： 丧失了ID生成的“绝对递增性”：先访问库0生成0,3，再访问库1生成1，可能导致在非常短的时间内，ID生成不是绝对递增的（这个问题不大...，作为主键建立索引查询效率低，常见优化方案为“转化为两个uint64整数存储”或者“折半存储”（折半后不能保证唯一性） 方法四：取当前毫秒数 uuid是一个本地算法，生成性能高，但无法保证趋势递增，且作为字符串...ID检索效率低，有没有一种能保证递增的本地算法呢？...取当前毫秒数是一种常见方案： uint64 ID = GenTimeMS(); 优点： 本地生成ID，不需要进行远程调用，时延低 生成的ID趋势递增 生成的ID是整数，建立索引后查询效率高 缺点： 如果并发量超过
由于传统UUID序列号存在储存信息少、性能低、高并发下存在序列号重复的问题，所以经过技术探讨，决定基于SnowFlake算法，在其基础上进行技术创新，融入了全系统业务链路需要的订单日期数据及服务节点id...技术说明 在过往项目中，我司业务的唯一流水号用的是UUID，随着业务扩展，技术革新，该技术的短板越发明显：字符串占用空间较大、索引效率低、生成ID随机性、在高并发下重复几率大等问题； 经过技术小组讨论选型...，决定初步使用SnowFlake生成traceID。...它的特点有以下几点： 1、能满足高并发分布式系统环境下ID不重复 2、生成效率高 3、基于时间戳，可以保证基本有序递增 4、不依赖于第三方的库或者中间件 5、生成的id具有时序性和唯一性 但是在原生的技术当中也存在一些问题...最后，我们在改ID中加入了全链路订单秒级时间戳，做到了所有订单日期的秒级业务跟踪和状态查询。
此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。...如果是订单号就更危险了，竞对可以直接知道我们一天的单量。所以在一些应用场景下，需要ID无规则不规则，让竞争对手否好猜。 含时间戳：这样就能够在开发中快速了解这个分布式id的生成时间。...ID号生成系统的可用性要求 高可用：发一个获取分布式ID的请求，服务器就要保证99.999%的情况下给我创建一个唯一分布式ID。 低延迟：发一个获取分布式ID的请求，服务器就要快，极速。...2：数据库压力还是很大，每次获取ID都得读写一次数据库， 非常影响性能，不符合分布式ID里面的延迟低和要高QPS的规则（在高并发下，如果都去数据库里面获取id，那是非常影响性能的） 基于Redis生成全局...不依赖数据库等第三方系统，以服务的方式部署，稳定性更高，生成ID的性能也是非常高的。 可以根据自身业务特性分配bit位，非常灵活。 缺点： 依赖机器时钟，如果机器时钟回拨，会导致重复ID生成。
我们都知道普通索引存储的是实际记录的指针，其访问效率会比聚集索引慢，如果记录标识在生成时能够基本按照时间有序，则可以省去这个time字段的索引查询： select message-id/ (order...，库2生成2,5,8,11…） 改进后的架构保证了可用性，但缺点是： （1）丧失了ID生成的“绝对递增性”：先访问库0生成0,3，再访问库1生成1，可能导致在非常短的时间内，ID生成不是绝对递增的（这个问题不大...2）uuid过长，往往用字符串表示，作为主键建立索引查询效率低，常见优化方案为“转化为两个uint64整数存储”或者“折半存储”（折半后不能保证唯一性） 【常见方法四：取当前毫秒数】 uuid是一个本地算法...，生成性能高，但无法保证趋势递增，且作为字符串ID检索效率低，有没有一种能保证递增的本地算法呢？...取当前毫秒数是一种常见方案：uint64 ID = GenTimeMS(); 优点： （1）本地生成ID，不需要进行远程调用，时延低 （2）生成的ID趋势递增 （3）生成的ID是整数，建立索引后查询效率高
普通索引存储的是实际记录的指针，其访问效率会比聚集索引慢，如果记录标识在生成时能够基本按照时间有序，则可以省去这个time字段的索引查询。...…，DB 02生成1,4,7,10，DB 03生成2,5,8,11…） 改进后的架构保证了可用性，但缺点是 丧失了ID生成的“绝对递增性”：先访问DB 01生成0,3，再访问DB 02生成1，可能导致在非常短的时间内...，作为主键建立索引查询效率低，常见优化方案为“转化为两个uint64整数存储”或者“折半存储”（折半后不能保证唯一性） 方法四：取当前毫秒数 uuid是一个本地算法，生成性能高，但无法保证趋势递增，且作为字符串...ID检索效率低，有没有一种能保证递增的本地算法呢？...优点： 本地生成ID，不需要进行远程调用，时延低 生成的ID趋势递增 生成的ID是整数，建立索引后查询效率高 缺点： 如果并发量超过1000，会生成重复的ID 这个缺点要了命了，不能保证ID的唯一性。
优点： 全局唯一性，可作为分布式 ID 性能非常高：Java 本地方法生成，无依赖，无网络消耗 缺点： ID 作为数据库表的主键时，UUID 就非常不适用。建议主键要尽量越短越好。...UUID 生成的主键 id 本身无序，建立索引存储空间大，效率低，可能会导致数据位置频繁变动，严重影响索引性能。...SnowFlake 的优点是，整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生 ID 碰撞(由数据中心 ID 和机器 ID 作区分)，并且效率较高，经测试，SnowFlake 每秒能够产生 26 万...作分布式 id 生成策略的优先级：UUID < 自增 ID（序列）< snowflake 算法 ID。...UUID 存储空间小，效率高 从主键索引大小和效率来看：snowflake ID 和 自增 ID（序列）相当，UUID 索引相对较大，效率低 综上所述：snowflake 算法生成分布式 ID 是一个不错的选择
由于InnoDB聚集索引除了主键索引都会引起二次查询，所以这种方式外关联效率较差（即使是单表查询效率也一般）。 主键需求 整合以上内容，现在我们需要一个具备以下特征的主键： 递增。...效率： 因为其本质上还是一个数字，所以在关联查询能力上不会比源生的自增Sequence的差多少（微秒/纳秒级别）。...当时间发生回拨时就会有极大的概率在回拨时间区内出现主键冲突。百度有个Snowflake算法变种解决方案是使用中心化的按块生成ID尽可能的回避这个问题。...Snowflake有个非常方便的使用途径是引入sharding-core。然后使用其中的SnowflakeShardingKeyGenerator。...网上关于Snowflake算法的极少很多，自行查询解决问题。 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
，会非常繁琐，所以我们引入connect语法，将公共的参数抽取出来，之后使用别名引用。...这可能导致数据获取缓慢，用户可以显式的去设置为 false. DirectQuery 介绍 Byzer-lang 还提供一个方式可以直接把用户的查询提交给对应的JDBC数据源。...DirectQuery 模式请务必确保数据集不要太大，否则可能会引起引擎的OOM。 那在什么场景我们会用到DirectQuery呢？ 聚合查询，并且结果较小。...JDBC数据源DDL执行 DirectQuery 仅能支持select查询语句。如果你需要对数据源做一些DDL,那么可以使用ET JDBC . 使用如下语法： run command as JDBC....如果只支持Python,那么可以使用Byzer-lang 对Python的支持来获取数据并且导出到数据湖或者特定目录，方便后续处理。
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