引言 国内较多的互联网公司都是采用MySQL作为数据库系统，随着业务的发展，难免会碰到需要新建索引来优化某些SQL执行性能的情况。在MySQL实现online create index之前，新建索引意味着业务要停止写入，这是非常影响用户使用体验的，为此，MySQL引入了online create index，极大地减少了业务停写的时间，使得新建索引期间业务能够持续正常的工作。本文主要是对其实现原理的总结以及关键步骤的解释说明。
Elasticsearch是最近几年非常热门的分布式搜索和数据分析引擎，携程内部不仅使用ES实现了大规模的日志平台，也广泛使用ES实现了各个业务场景的搜索、推荐等功能。
搜索引擎的出现大大降低了人们寻找信息的难度，已经深入到生活与工作的方方面面，简单列举几个应用如下：
索引系统需要通过主查询来获取所有的文档信息，一个简单的实现是整个表的数据到内存，但是这可能会导致整个表被锁定，并且使其它操作被阻止（例如：在MyISAM格款式上INSERT操作）。同时，会浪费大量的内存来存储查询结果。喜欢它的问题。 为了避免出现这样的情况。CoreSeek/Sphinx支持一种被称为 区段查询的技术. 首先，CoreSeek/Sphinx从数据库中取出文档ID的最小值和最大值。将由最大值和最小值定义自然数区间分成若干份，一次获取数据。建立索引。现举比例如以下：
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Hudi提供了两种存储类型，即 CopyOnWrite（COW）和 MergeOnRead（MOR）。COW在数据插入时会直接写入parquet数据文件，对于更新时也会直接更新并写入新的parquet数据文件；而 MOR在数据插入时会写入parquet数据文件，对于更新时则一般会写入log增量日志文件，而后进行压缩合并。之前在Upsert在Hudi中的实现分析已经分析过在 COW类型下Hudi是如何处理 upsert，这篇文章主要分析在 MOR类型下Hudi是如何处理 upsert。
Apache Hudi将核心仓库和数据库功能直接带到数据湖中。Hudi提供了表、事务、高效upserts/删除、高级索引、流式摄取服务、数据群集/压缩优化以及并发，同时保持数据以开源文件格式保留。
最近有个需求，开发的同事找到我，提出了下面的需求 由于平台业务发展需要，需要将test_account_log 和test_protect_log 表前一天的增量同步到新增的两张表上 对于这个需求看起来还是蛮简单的。自己结合这两张报的设计方式发现没那么简单。 image.png 首先对这两个表做了分库分表，从图中可以看到，其实分成了4个库，16个用户，每个用户按照业务逻辑保存了一部分的明细数据，从目前的数据量来看，累计数据还不算大。 如果按照开发的需求，需要抽取保留前一天的增量数据，这个需求还是需要好好斟
根据rest风格，新增是post，查询应该是get，不过查询一般都需要条件，这里我们把文档id带上。
Bw-tree 是 2013 年微软发表的相关论文提出的数据结构。考虑到多核机器和 SSD 日趋普及，结合两大存储引擎 B+-tree 和 LSM-tree 特点，提出了一种 latch-free、delta update、log structured 的 B族树 —— Bw-tree。
目前百度上面关于solr对MYSQL的集成一般都是4.0左右。但是前solr的版本已经到了6.0，很多配置都和一起不一样了。所以我今天就和大家聊聊solr6.0如何进行MYSQL数据库的配置。（配置的前提是已经搭建好solr服务器了，如果有什么不清楚的可以参考这篇博客：点击打开链接）。
作者：sauronzhang、flashlin、fengshanliu，微信后台开发工程师 1. 背景 在一些推荐系统、图片检索、文章去重等场景中，对基于特征数据进行 k 近邻检索有着广泛的需求： 支持亿级索引的检索，同时要求非常高的检索性能； 支持索引的批量实时更新； 支持多模型、多版本以灵活开展 ABTest 实验； 支持过滤器、过期删除以排除不符合特定条件的数据。 在经过调研后，发现已有的解决方案存在以下问题： 在学术界中，已经存在有成熟并开源的 ANN 搜索库，然而这些搜索库仅仅是作为单机
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
一篇由Apache Hudi PMC Bhavani Sudha Saktheeswaran和AWS Presto团队工程师Brandon Scheller分享Apache Hudi和Presto集成的一篇文章。
ES 生产集群的部署架构是什么？每个索引的数据量大概有多少？每个索引大概有多少个分片？
Apache Hudi(简称：Hudi)允许您在现有的hadoop兼容存储之上存储大量数据，同时提供两种原语，使得除了经典的批处理之外，还可以在数据湖上进行流处理。
关于数据同步的方式有很多种，现在有一个场景需要将mysql数据库的数据主动同步到我们的工程中，并且能再mysql数据库客户端更改某一行的数据也能将数据同步到另一个数据库或者工程中，对于这种场景的使用我们应该怎么去实现呢？
搜索中⼼化管理的⼀个⽐对就是业务侧⾃建搜索体系, 在谈谈搜索中台前先聊聊业务侧⾃建搜索带来的挑战,烟囱式的搜索体系⾯临:
Apache Hudi（Hadoop Upserts Delete and Incremental）是下一代流数据湖平台。Apache Hudi将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。Hudi提供了表、事务、高效的upserts/delete、高级索引、流摄取服务、数据集群/压缩优化和并发，同时保持数据的开源文件格式。
GitHub 上可供搜索的代码浩如烟海，全球代码仓库已经超过 2 亿，并且这些代码不是静态的：它在不断变化，这就给代码搜索引擎带来了相当大的挑战。
Sphinx 在2018年的搜索引擎中排名第五，但它仍然是一种强大且流行的技术，在排名方面让位于Elasticsearch和Solr。 Sphinx用于如此着名的系统中 Joomla.org， CouchSurfing.org， Wikimapia.org， Tumblr.com， 优酷土豆 以及数百种其他应用。
Apache Hudi 0.14.0 标志着一个重要的里程碑，具有一系列新功能和增强功能。其中包括引入Record Level Index、自动生成记录键 、用于增量读取的 hudi_table_changes函数等等。值得注意的是，此版本还包含对 Spark 3.4 的支持。在 Flink 方面，0.14.0 版本带来了一些令人兴奋的功能，例如一致哈希索引支持、支持Flink 1.17 以及支持更新和删除语句。此外此版本还升级了Hudi表版本，提示用户查阅下面提供的迁移指南。我们鼓励用户在采用 0.14.0 版本之前查看重大特性、重大变化和行为变更。
「引言」 为帮助用户解决何时optimize table的烦恼，CDB开发了InnoDB索引物理空间使用率统计功能。 「第一部分 背景」 InnoDB是一种数据按照行存储的引擎。当记录删除时，InnoDB只进行删除标记，后续再异步回收相应空间。InnoDB页面通常为16K大小，示意图如下： 当标记删除记录较多（>40%），页面物理空间使用率较低时，数据文件将因此膨胀，IO分散，数据访问效率降低。用户为了重新获得较好的数据访问体验和节省存储空间，只能进行耗时的表重建操作（optimize table）。
只是创建了一个 Spinbox，其它的什么也做不了，与 Scale 不同，Scale 使用缺省值就可以控制 值的改变
ElasticSearch 在使用的时候最麻烦的一点就是重建索引了，比如你改了数据类型那么就得重建索引。为了不影响当前正在使用的场景，需要有一个方案能够平滑升级。
当待插入元素是一个很小(当需求是从小到大排序时，从大到小排序时此处为很大)直接插入排序需要移动较多次数，性能会很差。希尔排序解决了这一问题。
网络爬虫是一种自动获取网页内容的程序或技术。它就像一只“小蜘蛛”，在互联网上爬行，抓取各种信息。 想象一下，网络就像一张大网，上面有无数的网页，而爬虫就是在这张网上穿梭的“小虫子”。它可以根据预设的规则和目标，自动访问大量的网页，并提取出有用的数据。 爬虫的工作原理通常是通过发送请求给服务器，获取网页的源代码，然后解析这些源代码，找到需要的信息。这些信息可以是文本、图片、链接、表格等等。爬虫可以将这些信息存储下来，以便后续的分析和处理。 网络爬虫有很多用途。比如，搜索引擎需要使用爬虫来索引网页，以便用户可以搜索到相关的内容。数据分析师可以使用爬虫来收集数据，进行市场研究、竞品分析等
ElasticSearch作为一款开源的全文搜索引擎在如今的软件开发得到了越来越广泛的应用，在业务功能开发方面，可以选用ElasticSearch提供比数据库查询更强大的搜索方式，同时基于搜索结果评分（权重）和高亮让我们很轻易地通过它实现一个站内的搜索引擎。
多级索引求占用物理块数 设有一个包含1000个记录的索引文件，每个记录正好占用一个物理块。一个物理块可以存放10个索引表目。建立索引时，一个物理块应有一个索引表目，试问索引应占几个物理块？
希尔排序是希尔（Donald Shell）于1959年提出的一种排序算法。希尔排序也是一种插入排序，它是简单插入排序经过改进之后的一个更高效的版本，也称为缩小增量排序，同时该算法是冲破O(n2）的第一批算法之一
各种东西还是比较多的， 具体的信息留在索引过程分析中再讲，我们快进到写入代码分析.
1、嵌入式处理器是嵌入式系统的核心部件，一般可分为嵌入式微处理器(MPU)、数字信号处理器(DSP)和片上系统(SOC)。以下叙述中，错误的是___。
您有兴趣了解 Elasticsearch 向量搜索的特性以及设计是什么样子吗？一如既往，设计决策有利有弊。本博客旨在详细介绍我们在 Elasticsearch 中构建向量搜索时候如何做各种选择。
网络爬虫 为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问万维网上的网页与相关的链接，获取所需要的信息。与通用爬虫（general purpose web crawler）不同，聚焦爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。 三.爬虫背后的相关技术和原理 网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列，直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存储，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。
插入类排序包括直接插入排序，折半插入排序以及希尔排序。 插入排序默认第一个位置（下标为0）的元素是有序的，需要将在[2…n-1]这个区间中剩下的n-1个元素在有序的位置区间寻找一个合适的位置进行插入。
华米科技是一家基于云的健康服务提供商，拥有全球领先的智能可穿戴技术。在华米科技，数据建设主要围绕两类数据：设备数据和APP数据，这些数据存在延迟上传、更新频率高且广、可删除等特性，基于这些特性，前期数仓ETL主要采取历史全量+增量模式来每日更新数据。随着业务的持续发展，现有数仓基础架构已经难以较好适应数据量的不断增长，带来的显著问题就是成本的不断增长和产出效率的降低。
视频在用户侧曝光后，从上到下，是另一条数据链路：用户对视频的行为，如曝光、点击、播放、点赞、评论等经过上报至日志服务，然后通过实时/离线处理产生特征回到存储层，由此形成循环。
很多人算法和数据结构不好，归根结底就是基础不扎实，算法和数据结构不好的话，达到的高度肯定不会很高，最近重新加强了一下自己的算法基础，决定从最基础的内容开始，如有不足的地方，欢迎指正。 排序方法可以分为
数据透视表（Pivot Table）是一种交互式的表，可以进行某些计算，如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。
随着 Lakehouse 的日益普及，人们对分析和比较作为该数据架构核心的开源项目的兴趣日益浓厚：Apache Hudi、Delta Lake 和 Apache Iceberg。
Apache Hudi依赖 HDFS 做底层的存储，所以可以支撑非常大规模的数据存储。同时基于下面两个原语，Hudi可以解决流批一体的存储问题。
随着马蜂窝的逐渐发展，我们的业务数据越来越多，单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求，例如对于商品、订单等数据的多维度检索。
随着得物业务规模的不断增加，推荐业务也越来越复杂，对推荐系统也提出了更高的要求。我们于 2022 年下半年启动了 DGraph 的研发，DGraph 是一个 C++项目，目标是打造一个高效易用的推荐引擎。推荐场景的特点是表多、数据更新频繁、单次查询会涉及多张表。了解这些特点，对于推荐引擎的设计非常重要。通过阅读本文，希望能对大家了解推荐引擎有一定帮助。为什么叫 DGraph？因为推荐场景主要是用 x2i(KVV)表推荐为主，而 x2i 数据是图(Graph)的边，所以我们给得物的推荐引擎取名 DGraph。
在我们的用例中1-10% 是对历史记录的更新。当记录更新时，我们需要从之前的 updated_date 分区中删除之前的条目，并将条目添加到最新的分区中，在没有删除和更新功能的情况下，我们必须重新读取整个历史表分区 -> 去重数据 -> 用新的去重数据覆盖整个表分区
Kafka 作为大数据技术生态的重要组件，尤其是实时流数据处理场景下，作为分布式生产/消费系统，得到广泛的重用。而 Kafka 在数据生产和消费上，日志是主要的场景。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲 kafka 日志结构的基础。
首先我们介绍什么是CDC？CDC的全称是Change data Capture，即变更数据捕获，它是数据库领域非常常见的技术，主要用于捕获数据库的一些变更，然后可以把变更数据发送到下游。它的应用比较广，可以做一些数据同步、数据分发和数据采集，还可以做ETL，今天主要分享的也是把DB数据通过CDC的方式ETL到数据湖。
canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，纯Java开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了MySQL（也支持mariaDB）。 canal 就是一个同步增量数据的一个工具。
针对这个问题，首先需要考虑该表记录数是否还会增加，增量是多少，下面就这个面试主要介绍三个方面的优化
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