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?
以数据洞察力为导向的企业 每年增长 30% 以上。数据有助于公司排除决策错误。团队可以利用数据结果来决定构建哪些产品、增加哪些特性以及追求哪些增长。
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
对于单体系统来说,主键ID可能会常用主键自动的方式进行设置,这种ID生成方法在单体项目是可行的,但是对于分布式系统,分库分表之后,就不适应了,比如订单表数据量太大了,分成了多个库,如果还采用数据库主键自增的方式,就会出现在不同库id一致的情况,虽然是不符合业务的
社区小伙伴一直期待的Hudi整合Spark SQL的[HUDI-1659](https://github.com/apache/hudi/pull/2645)正在积极Review中并已经快接近尾声,Hudi集成Spark SQL预计会在下个版本正式发布,在集成Spark SQL后,会极大方便用户对Hudi表的DDL/DML操作,下面来看看如何使用Spark SQL操作Hudi表。
Snowflake(雪花) 是一项服务,用于为 Twitter 内的对象(推文,直接消息,用户,集合,列表等)生成唯一的 ID。这些 IDs 是唯一的 64 位无符号整数,它们基于时间,而不是顺序的。完整的 ID 由时间戳,工作机器编号和序列号组成。当在 API 中使用 JSON 数据格式时,请务必始终使用 id_str 字段而不是 id,这一点很重要。这是由于处理JSON 的 Javascript 和其他语言计算大整数的方式造成的。如果你遇到 id 和 id_str 似乎不匹配的情况,这是因为你的环境已经解析了 id 整数,并在处理的过程中仔细分析了这个数字。
翻译自 MinIO’s Object Storage Supports External Tables for Snowflake 。
之前找过很多开源项目,用于生成代码,和权限管理,但功能全的需要付费,小功能的项目又不实用,这次的开源项目,功能十分强大,且拿来即用。
这篇文章,我们来聊一下对于一个支撑日活百万用户的高并系统,他的数据库架构应该如何设计?
看到这个题目,很多人第一反应就是:分库分表啊!但是实际上,数据库层面的分库分表到底是用来干什么的,其不同的作用如何应对不同的场景,我觉得很多同学可能都没搞清楚。 用一个创业公司的发展作为背景引入—— 假如我们现在是一个小创业公司,注册用户就 20 万,每天活跃用户就 1 万,每天单表数据量就 1000,然后高峰期每秒钟并发请求最多就 10。 天呐!就这种系统,随便找一个有几年工作经验的高级工程师,然后带几个年轻工程师,随便干干都可以做出来。 因为这样的系统,实际上主要就是在前期进行快速的业务功能开发,搞一个单块系统部署在一台服务器上,然后连接一个数据库就可以了。 接着大家就是不停地在一个工程里填充进去各种业务代码,尽快把公司的业务支撑起来。 如下图所示:
表命名的规则分为3个层级,层级之间通过_分割,例如b_r_identity、d_l_identity。规约为:
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。
数据库中的每条记录都需要有一个唯一的标识,根据数据库第二范式,数据库中每个表都需要唯一主键,其他元素和主键一一对应。
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/756/1.html
小伙伴们好呀,我是 小羊,今天来分享下最近研究的分布式 ID 生成系统 —— Leaf ,一起来思考下这个分布式ID的设计吧 👇
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)
工厂模式又叫做工厂方法模式,是一种创建型设计模式,一般是在父类中提供一个创建对象的方法,允许子类决定实例化对象的类型。
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。
顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性,因为很多企业更多地采用云计算,并减少了自己的物理数据中心足迹。
搭建一套数据治理体系耗时耗力,但或许我们没有必要从头开始搞自己的数据血缘项目。本文分享如何用开源、现代的 DataOps、ETL、Dashboard、元数据、数据血缘管理系统构建大数据治理基础设施。
相信看到这个标题,很多人的第一反应就是:对数据库进行分库分表啊!但是实际上,数据库层面的分库分表到底是用来干什么的,其不同的作用如何应对不同的场景,我觉得很多同学可能都没搞清楚。
后来看到了Snowflake CTO Benoit Dageville 的一个分享,也提到了这一观点,原来数据交换市场概念出处是在这里。
1.定时删除:在 设置过期时间时,新建一个定时器,在过期时间到时 立刻删除;优点:内存友好;缺点:CPU不友好,浪费资源;
来源 :我思锅我在 作者:SY、GN ---- (文:SY、GN) “Salesforce became a much bigger company than Siebel because they transformed it. ServiceNow became a much bigger company than BMC because they transformed it. Snowflake is going to completely transform data warehous
数据存储功能基于mybatisplus框架,实现相关entity和mapper等即可。
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,
大家好,我是田螺。我们去面试的时候,几乎都会被问到分库分表。田螺哥整理了分库分表的15道经典面试题,大家看完肯定会有帮助的。
《sharding-jdbc 分库分表的 4种分片策略》 中我们介绍了 sharding-jdbc 4种分片策略的使用场景,可以满足基础的分片功能开发,这篇我们来看看分库分表后,应该如何为分片表生成全局唯一的主键 ID。
前几天写过一篇《一口气说出 9种 分布式ID生成方式,面试官有点懵了》,里边简单的介绍了九种分布式ID生成方式,但是对于像美团(Leaf)、滴滴(Tinyid)、百度(uid-generator)都是一笔带过。而通过读者留言发现,大家普遍对他们哥三更感兴趣,所以后边会结合实战,详细的对三种分布式ID生成器学习,今天先啃下美团(Leaf)。
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。
分布式策略ID的主要应用在互联网网站、搜索引擎、社交媒体、在线购物、金融、大数据处理、日志场景中,这些应用需要支持大量的并发请求和用户访问,分布式ID策略可以通过请求分发到不同的服务器节点来做计算,以提高服务的响应速度和可用性。 常见的分布式ID生成策略: ● UUID(Universally Unique Identifier) ● 雪花算法(Snowflake) ● Redis原子自增 ● 基于数据库的自增主键(有些数据库不支持自增主键) ● 取当前毫秒数 本文主要简单介绍下雪花ID算法(Snowflake)的Python语言的计算方法。
生成足够简单,本地生成无网络消耗,具有唯一性,缺点:无序的字符串,不具备趋势自增特性,没有具体的业务含义,长度过长 16 字节 128 位,36 位长度的字符串,存储以及查询对 MySQL 的性能消耗较大,MySQL 官方明确建议主键要尽量越短越好,作为数据库主键 UUID 的无序性会导致数据位置频繁变动,严重影响性能
作为一个全球人数最多的国家,一个再怎么凄惨的行业,都能找出很多的人为之付出。而在这个互联网的时代,IT公司绝对比牛毛还多很多。但是大多数都是创业公司,长期存活的真的不多。大多数的IT项目在注册量从0-100万,日活跃1-5万,说实话就这种系统随便找一个有几年工作经验的高级工程师,然后带几个年轻工程师,随便干干都可以做出来。 因为这样的系统,实际上主要就是在前期快速的进行业务功能的开发,搞一个单块系统部署在一台服务器上,然后连接一个数据库就可以了。接着大家就是不停的在一个工程里填充进去各种业务代码,尽快把公司的业务支撑起来。
Leaf是美团推出的一个分布式ID生成服务,名字取自德国哲学家、数学家莱布尼茨一句话:“There are no two identical leaves in the world.”(“世界上没有两片相同的树叶”),取个名字都这么有寓意,美团程序员牛掰啊!
作为近期火爆的话题之一,snowflake的上市无疑吸引了很多人的眼球。那在其高涨的市值背后,又有着什么样的原因?它会一直火爆下去吗?云计算、大数据,这些似乎已经有些落伍的概念,为何又重新吸引了人们的眼球?本文综合了多篇资料,尝试从更多角度加以解读。
笔者在 2021 年底,曾应科技媒体 InfoQ 的邀请,总结了 2021 年的数据平台架构(详见:解读数据架构的 2021:大数据 1.0 体系基本建成,但头上仍有几朵乌云),提出了的 2021 年的 5 个热点、4 个趋势和 3 个挑战。在过去的两年,数据架构领域发生了很多重大变化(很多是拐点级变化),例如大模型技术突破、向量检索成为热点、半 / 非结构化类 Dark Data 开始被关注等等。作为数据平台从业者,笔者经常被问到“下一代数据平台发展趋势?”或者“AI 平台和数据平台是否应该一体”等问题。
为什么需要分布式全局唯一ID以及分布式ID的业务需求?集群高并发情况下如何保证分布式唯一全局Id生成?
分布式策略ID的主要应用在互联网网站、搜索引擎、社交媒体、在线购物、金融、大数据处理、日志场景中,这些应用需要支持大量的并发请求和用户访问,分布式ID策略可以通过请求分发到不同的服务器节点来做计算,以提高服务的响应速度和可用性。
存算分离,现在已经成为云原生数据库的标配, 开始大规模流行。存算分离后, 进一步使计算单元和存储单元解耦,每个单元可以实现单独的动态扩缩容,并且可以通过冗余配置,实现对单点故障的容忍度, 可以说是近年来数据库市场上的一大进步。
Snowflake 是在 Cloud 之上开发的基于云的数据仓库平台,截至目前,亚马逊网络服务 (AWS)、微软 Azure 和谷歌云等流行的云提供商都在支持 Snowflake。
前两天粉丝给我留言吐槽最近面试:“四哥,年前我在公司受点委屈一冲动就裸辞了,然后现在疫情严重两个多月还没找到工作,接了几个视频面试也都没下文。好多面试官问完一个问题,紧接着说还会其他解决方法吗?能干活解决bug不就行了吗?那还得会多少种方法?”
Hive支持索引(3.0版本之前),但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不相同,比如,Hive不支持主键或者外键。并且Hive索引提供的功能很有限,效率也并不高,因此Hive索引很少使用。
来源:大数据技术与架构本文约6000字,建议阅读10分钟本文收集了Hive面试中的高频考题。 如果你是数据开发、数据研发、或数据分析师,那么这篇文章将对你非常有用。记得转发收藏哦。 一、Hive面试题 1、hive内部表和外部表的区别 未被external修饰的是内部表,被external修饰的为外部表。 区别: 内部表数据由Hive自身管理,外部表数据由HDFS管理; 内部表数据存储的位置是hive.metastore.warehouse.dir(默认:/user/hive/warehouse),
最近有同学私信到数据库分布式id设计的时候,咨询这一块是怎么设计的,所以趁着周末,总结了根据现有业务来探讨分布式ID技术与实现。
在 App 中,列表数据加载是一个很常见的功能,几乎大多数 App 中都存在列表数据的展示,而对于大数据量的列表展示,为提高用户体验、减少服务器压力等,一般采用分页加载列表数据,首次只加载一页数据,当用户向下滑动列表到底部时再触发加载下一页数据。
关于我为什么写这篇文章是因为今天在做订单模块的时候,看到之前的PRD上描述的订单生成规则是由 年月日+用户id2位+企业id位 +四位自增长数。然后竟被我反驳的突然改成了精确时间+4位自增长数,于是我更失望了。
在入口文件中,首先启用了一些库的宏(Macro),并声明了 Actix-Web 框架的 main 函数;
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