最近随着Snowflake上市后市值的暴增（目前700亿美金左右），整个市场对原生云数仓都关注起来。近日，一家第三方叫GigaOM的公司对主流的几个云数仓进行了性能的对比，包括Actian Avalanche、Amazon Redshift、Microsoft Azure Synapse、Google BigQuery、Snowflake，基本涵盖了目前市场上主流的云数仓服务。
手写sql果然还是很难，果然还是岁数大了，或者说今天心不静吧，尝试3次才能理解写出来。
出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013) DB-Engines 宣布 Snowflake 成功卫冕，获得了 “2022 年度数据库” 称号。 DB-Engines 是全球知名的数据库流行度排行榜网站，其评选年度数据库的标准为：计算数据库当前最新流行度分数（2023 年 1 月）的同比增长量，分数增长最多的即为年度数据库。 年度 DBMS：Snowflake Snowflake 是一个基于云的数据平台，因其可扩展性、灵活性和性能而广受欢迎。它使用自定义 SQL 引擎和列式数据存储，并提供广泛
首先，初始化100个随机数，这里采用雪花算法snowFlake,采用灵活注解引用，声明为Component,
本文只整理MySQL的自增字段方案，Oracle和SQL Server的自增长方案就不介绍了。
经常思考一个问题，为什么我们需要分布式？很大程度或许是不得已而为之。如果摩尔定律不会失效，如果通过低成本的硬件就能解决互联网日益增长的计算存储需求，是不是我们也就不需要分布式了。
mpvue 是一个使用 Vue.js 开发小程序的前端框架，目前支持 微信小程序、百度智能小程序，头条小程序 和 支付宝小程序。框架基于 Vue.js，修改了的运行时框架 runtime 和代码编译器 compiler 实现，使其可运行在小程序环境中，从而为小程序开发引入了 Vue.js 开发体验。
🍁 作者：知识浅谈，CSDN签约讲师，CSDN原力作者，后端领域优质创作者，热爱分享创作 💒 公众号：知识浅谈 📌 擅长领域：全栈工程师、爬虫、ACM算法 🤞这次都给他拿下🤞 为什么 MySQL分库分表使用逐渐增多了？ 主要是数据量逐渐增多产生了这些解决方案。 正菜来了🛴🛴🛴 🎈Mysql环境 ds0:192.168.31.241 ds1:192.168.31.242 ds2:192.168.31.243 数据库：testdb 🎈项目配置 🍮依赖引入 <dependencies>
导致这个错误的原因： 网上有的说实体类上添加@TableId的主键标识，但是不能解决小编的问题！
一、背景需求 当我们需要在多个数据库间进行数据的复制自动增长型字段可能造成数据合并时的主键冲突。设想一个数据库中的Order表向另一个库中的Order表复制数据库时，OrderID到底该不该自动增长呢？ 数据库自增长ID和无序的UUID方案的不足之处： 1）、采用数据库自增序列：数据迁移合并等比较麻烦。 2)、UUID随机数：采用无意义字符串，没有排序UUID使用字符串形式存储，数据量大时查询效率比较低。（主要是索引查询销量不是最高的） 如果非要使用非自主增长列作为主键的话(分布式系统分库分表中)
从数据库到数据仓库，最后到数据湖[1]，随着数据量和数据源的增加，数据格局正在迅速变化。数据湖市场预计增长近 30%[2]，将从 2020 年的 37.4 亿美元增长到 2026 年的 176 亿美元。此外从 2022 年数据和人工智能峰会[3]来看，数据湖架构[4]显然是数据管理和治理的未来。由于 Databricks[5] 发布了 Delta 2.0，该趋势可能会增长，该平台的所有 API 都将是开源的。此外Snowflakes[6] 在其峰会上宣布了一些改变游戏规则的功能，使数据湖成为该行业的支柱。治理、安全性、可扩展性以及对分析和交易数据的无缝分析，将会推动该领域创新。
小程序开发框架 mpvue 是一个使用 Vue.js 开发小程序的前端框架，目前支持 微信小程序、百度智能小程序，头条小程序 和 支付宝小程序。框架基于 Vue.js，修改了的运行时框架 runtime 和代码编译器 compiler 实现，使其可运行在小程序环境中，从而为小程序开发引入了 Vue.js 开发体验。 主要特性 使用 mpvue 开发小程序，你将在小程序技术体系的基础上获取到这样一些能力： 彻底的组件化开发能力：提高代码复用性 完整的 Vue.js 开发体验 方便的 Vuex 数据管理方案：方便构建复杂应用 快捷的 webpack 构建机制：自定义构建策略、开发阶段 hotReload 支持使用 npm 外部依赖 使用 Vue.js 命令行工具 vue-cli 快速初始化项目 H5 代码转换编译成小程序目标代码的能力 项目地址 开源地址：https://github.com/Meituan-Dianping/mpvue 新一代渠道包打包神器 Walle（瓦力）：Android Signature V2 Scheme签名下的新一代渠道包打包神器 瓦力通过在Apk中的APK Signature Block区块添加自定义的渠道信息来生成渠道包，从而提高了渠道包生成效率，可以作为单机工具来使用，也可以部署在HTTP服务器上来实时处理渠道包Apk的升级网络请求。 配置build.gradle 在位于项目的根目录 build.gradle 文件中添加Walle Gradle插件的依赖， 如下：
分布式系统专家，架构师，开源软件作者。PingCAP 联合创始人兼 CTO，知名开源项目 Codis / TiDB / TiKV 主要作者，曾就职于微软亚洲研究院，网易有道及豌豆荚。2015 年创业，成立 PingCAP，致力于下一代开源分布式数据库的研发工作，擅长分布式存储系统设计与实现，高并发后端架构设计。
导语 | ClickHouse 在近几年是大数据分析引擎界的一匹黑马，从默默无闻到一路起飞，在 DB engine Rank 上进入前50名，成为全球数据引擎界耀眼的一颗明星。在全球范围内，ClickHouse 单表查询比其他引擎要快数倍以上，在过去的4年以来未曾有对手。ClickHouse 为什么会这么快？在实际使用当中如何应用这样一个引擎？还有哪些让人振奋和欣喜的feature将会发布？本文由易观CTO、腾讯云TVP 郭炜在 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
拥有一个能够回答商业用户简单的语言问题的自主人工智能智能体的承诺是一个有吸引力的提议，但迄今为止仍难以实现。许多人尝试过让 ChatGPT 进行写入，但成效有限。失败的主要原因是大语言模型对其要求查询的特定数据集缺乏了解。
UUID 是 通用唯一识别码（Universally Unique Identifier）的缩写，是一种软件建构的标准，亦为开放软件基金会组织在分布式计算环境领域的一部分
当我们在生成式 AI 的背景下讨论数据库时，总是首先想到的问题之一是：“我不能告诉数据库我需要什么，而不必制作一个复杂（通常是多页）的 SQL 查询吗？
刚刚，数据管理和仓库提供商 Snowflake 宣布加入 LLM 混战，发布了一款专注于企业级应用的顶级大型语言模型（LLM）——Snowflake Arctic。
坚持是一件比较难的事，坚持并不是自欺欺人的一种自我麻痹和安慰，也不是做给被人的，我觉得，坚持的本质并没有带着过多的功利主义，如果满是功利主义，那么这个坚持并不会长久，也不会有好的收获，坚持应该带着热爱，带着思想，把它当成习惯，但是并不是内卷，而是一种发自内心的喜欢和平实！希望我们都有自己的坚持，坚持写一篇文章，坚持爱一个人，坚持读一本书，坚持走向远方！
这段时间，在整理知识星球中面试专栏时看到这么一个字节跳动的二面真题：100Wqps短链系统，怎么设计？
Yarn的内存参数设置之后一定要重启Yarn使之生效，否则Kylin提交的任务是会由于资源限制而无法执行；
在B站，每天都有PB级的数据注入到大数据平台，经过离线或实时的ETL建模后，提供给下游的分析、推荐及预测等场景使用。面对如此大规模的数据，如何高效低成本地满足下游数据的分析需求，一直是我们重点的工作方向。
根据 DB-Engines 网站的数据，Snowflake 荣获2021年度数据库。
SNP Glue是SNP的集成技术，适用于任何云平台。它最初是围绕SAP和Hadoop构建的，现在已经发展为一个集成平台，虽然它仍然非常专注SAP，但可以将几乎任何数据源与任何数据目标集成。
先说下哈，这次给大家带来的大厂面试题，都来源于我的知识星球，总共 20 道题，17 道题来自悟空分享，另外 3 道题来自 MySQL 大牛：东哥。
近些年，很多数据库公司上岸，MongoDB市值 216亿美金，Cloudera 市值 45亿美金。而其中最耀眼的，非 Snowflake莫属，849亿美金。
DB-Engines 根据其网站的数据，宣布 Snowflake 荣获“2021 年度数据库”称号。
这是围绕 st.altair_chart 的语法糖。主要区别在于该命令使用数据自身的列和指数来计算图表的 Altair 规格。因此，在许多 "只需绘制此图 "的情况下，该命令更易于使用，但可定制性较差。
Java中 JDK自带的 UUID产生方式就是版本4根据随机数生成的 UUID 和版本3基于名字的 UUID，有兴趣的可以去看看它的源码。
本文作者为 PingCAP 联合创始人兼 CTO 黄东旭，将分享分布式数据库的发展趋势以及云原生数据库设计的新思路。
就在刚刚，拥有128位专家和4800亿参数的Arctic，成功登上了迄今最大开源MoE模型的宝座。
本文介绍了分布式ID的几种实现方式，及其优缺点。最后深入聊聊美团开源的Leaf组件，展示了它的实现亮点。
分片策略（如果要看各个策略的实际操作，看ShardingSphere专题视频即可）
在进行阅读本文当中的内容之前首先你得要有主从复制的 MySQL 环境，可参考4.这篇MySQL主从复制与分库分表读取分离稳了!进行搭建
作为 DeNexus 安全服务提供商，需要良好选型的数据平台实现巨量数据的分析和管理。DeNexus 根据自身需求选型了 Databricks 的湖仓一体解决方案，满足自身对数据类型、用户类型、可扩展性、版本管理和 MLOps 上的需求。
需要特别说明的是：当同时进行垂直和水平切分时，切分策略会发生一些微妙的变化。比如：在只考虑垂直切分的时候，被划分到一起的表之间可以保持任意的关联关系，因此你可以按“功能模块”划分表格，但是一旦引入水平切分之后，表间关联关系就会受到很大的制约，通常只能允许一个主表（以该表ID进行散列的表）和其多个次表之间保留关联关系，也就是说：当同时进行垂直和水平切分时，在垂直方向上的切分将不再以“功能模块”进行划分，而是需要更加细粒度的垂直切分，而这个粒度与领域驱动设计中的“聚合”概念不谋而合，甚至可以说是完全一致，每个shard的主表正是一个聚合中的聚合根！这样切分下来你会发现数据库分被切分地过于分散了（shard的数量会比较多，但是shard里的表却不多），为了避免管理过多的数据源，充分利用每一个数据库服务器的资源，可以考虑将业务上相近，并且具有相近数据增长速率（主表数据量在同一数量级上）的两个或多个shard放到同一个数据源里，每个shard依然是独立的，它们有各自的主表，并使用各自主表ID进行散列，不同的只是它们的散列取模（即节点数量）必需是一致的.
数据库的管理是一个非常专业的事情，对数据库的调优、监控一般是由数据库工程师完成，但是开发人员也经常与数据库打交道，即使是简单的增删改查也是有很多窍门，这里，一起来聊聊数据库中很容易忽略的问题。 字段长度省着点用 先说说我们常用的类型的存储长度： 列类型存储长度tinyint1字节smallint2字节int4字节bigint8字节float4字节decimal(m,d)0-4字节datetime8字节timestamp4字节char(m)m个字节varchar(m)可变长度text可变长度 很明显，不同的类
select r.*,s.* from r full join s on r.c=s.c
文章概要：数据库领域的两位重量级人物 Michael Stonebraker 和 Andrew Pavlo 联合发表论文，以 20 年为周期洞悉数据库产业发展，盘点数据库领域的发展，本文是第二篇（https://db.cs.cmu.edu/papers/2024/whatgoesaround-sigmodrec2024.pdf），第一篇发表于 2004 年（https://books.google.com/books?hl）。文章结合近 2 年来 AI 蓬勃发展，给出了非常具体的辛辣“评论”。两位大神作者，帮助读者拨开迷雾，了解数据库领域发展的脉络，帮助读者看清数据技术的发展路线。Michael Stonebraker 和 Andrew Pavlo 的总结很有洞见，但笔者不完全同意文中对未来的预测观点，同时认为支撑 RDBMS 和 SQL 的核心支柱正在发生动摇：AI 的出现正在撼动数据库领域的“传统”模式。未来的数据架构和模式的演进，有更多可能性等待业界学者和产研专家们发掘。
在讲新的思路之前，先为过去没有关注过数据库技术的朋友们做一个简单的历史回顾，接下来会谈谈未来的数据库领域，在云原生数据库设计方面的新趋势和前沿思考。首先来看看一些主流数据库的设计模式。
翻译自 MinIO’s Object Storage Supports External Tables for Snowflake 。
随着越来越多的公司依靠数据来推动关键业务决策、改进产品供应并更好地服务客户，公司捕获的数据量比以往任何时候都多。Domo 的这项研究估计，2017 年每天会生成 2.5 百亿字节的数据，到 2025 年，这一数字将增加到 463 艾字节。但如果公司不能快速利用这些数据，那么这些数据又有什么用呢？针对数据分析需求的最佳数据存储这一话题长期以来一直存在争议。
这个数据库系统在集群中可以轻松扩展，因此您的数据可以比真人秀明星的自负心态还要庞大。
很明显，不同的类型存储的长度有很大区别的，对查询的效率有影响，字段长度对索引的影响是很大的。
本文和封面来源：https://motherduck.com/，爱可生开源社区翻译。
在业务开发中，会存在大量的场景都需要唯一ID来进行标识。比如，用户需要唯一身份标识；商品需要唯一标识；消息需要唯一标识；事件需要唯一标识等等。尤其是在分布式场景下，业务会更加依赖唯一ID。
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