在优化 SQL 查询以提高性能和减少资源消耗时，可以考虑以下几个方面： 使用索引：为经常被查询的列创建索引，可以大大加快查询速度。同时，避免过多的索引，因为过多的索引会增加写入操作的开销。...编写高效的查询语句：避免使用不必要的连接、子查询和多重嵌套等复杂的查询语句。使用简洁而高效的查询语句，可以减少数据库的负担。 优化数据模型：合理设计数据库的表结构，避免多余的冗余字段和表。...合理使用缓存和分页：使用缓存可以减少对数据库的访问次数，提高性能。而在分页查询中，可以使用游标或者limit关键字来限制返回的结果集，减少资源的消耗。...定期优化和维护数据库：定期进行数据库的优化和维护工作，如重新构建索引、清理无用数据、修复损坏的表等，可以有效提高数据库的性能。...适当进行数据库分区：对于大型数据库，可以考虑将数据进行分区，以减少单个表的数据量，提高查询速度。 避免过多的网络传输：尽量在数据库服务器上进行数据处理，减少网络传输的开销。
在我们之前的博客中，我们提到了我们如何在 Halodoc 实施 Lakehouse 架构来服务于大规模的分析工作负载。我们提到了平台 2.0 构建过程中的设计注意事项、最佳实践和学习。...本博客中我们将详细介绍 Apache Hudi 以及它如何帮助我们构建事务数据湖。我们还将重点介绍在构建Lakehouse时面临的一些挑战，以及我们如何使用 Apache Hudi 克服这些挑战。...Hudi 是一个丰富的平台，用于在自我管理的数据库层上构建具有增量数据管道的流式数据湖，同时针对湖引擎和常规批处理进行了优化。Apache Hudi 将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。...问题： 让我们看看小文件在查询时是如何导致问题的。当触发查询以提取或转换数据集时，Driver节点必须收集每个文件的元数据，从而导致转换过程中的性能开销。...Apache Hudi 存储每个文件切片和文件组的元数据，以跟踪更新插入操作的记录。 问题： 如前所述，在不同分区中有大量文件是Driver节点收集信息的开销，因此会导致内存/计算问题。
缺少SQL访问结构 缺少SQL访问结构（例如，索引和物化视图）是SQL性能欠佳的典型原因。 最佳访问结构集可以将SQL性能提高几个数量级。...在某些情况下，您不是通过重写语句而是通过重构模式对象来提高SQL性能。例如，您可以对表进行分区，引入派生值，甚至更改数据库设计。...执行使用自动索引的语句 执行以下任一操作： 当语句显着改善其性能时，将索引标记为可见。只有在验证并将索引标记为可见之后，数据库才会更改工作负载中语句的计划。...在此之前，数据库不会使游标无效并继续使用旧执行计划。 标记索引在提供不足的性能优势时无法使用。当使用其他的索引的概率较低或存在空间压力时，此操作以延迟方式发生。 使用SQL计划管理避免回归。...此机制可以构建SQL计划基准，该基准包含每个SQL语句的一个或多个接受的计划。 通过使用基线，SQL计划管理可以防止计划回归环境变化，同时允许优化程序发现和使用更好的计划。
本文将探讨数据湖和 CDC 之间的集成、它们的优势、实施方法、涉及的关键技术和工具、最佳实践以及如何选择适合需求的工具。...• 由于没有要跟踪的元数据，架构演变方案需要自定义实现来跟踪源数据库架构更改并适当更新目标数据库架构。这很复杂也很难实现。...对于使用多个摄取管道的组织，例如 CDC 管道、ERP 数据摄取、IOT 传感器数据的组合，拥有一个通用存储层可以简化数据处理，同时让您有机会构建统一的表，将来自不同来源的数据组合在一起。...由于不支持记录级更新/删除，因此需要自定义解决方案来跟踪单个更改并重写大型数据集以进行次要更新。...Hudi 会自动跟踪更改并合并文件以保持最佳大小，无需使用自定义解决方案来管理和重写小文件。
在 C++ 中，可以使用以下几种方法来实现高效的多线程并发编程以处理大规模数据计算，并避免常见的竞态条件和死锁问题： 使用互斥锁：使用 std::mutex 类型的互斥锁来保护共享数据的访问。...在访问共享数据之前，线程先要获取互斥锁的所有权，待完成后再释放。这样可以确保同一时间只有一个线程访问共享数据，从而避免竞态条件。...需要注意的是，在使用多线程并发编程时，还需要注意以下几点： 避免共享数据的频繁访问：尽量减少线程间对共享数据的访问次数，可以通过局部化计算、减少冗余数据等方式来避免。...进行合适的性能测试和调优：多线程并发编程的性能往往受到多个因素的影响，如线程数、任务划分、数据局部性等。需要进行适当的性能测试和调优，找到最佳的并行化策略。...总之，在 C++ 中实现高效的多线程并发编程需要结合互斥锁、条件变量、原子操作等机制，并正确处理共享数据的访问和同步问题，同时需根据实际情况优化并行化策略和性能。
在各种计算机视觉模型和应用层出不穷的当下，如何把握发展脉络，跟进领域前沿发展呢？微软创建了一个库，提供构建计算机视觉系统的大量示例和最佳实践指导原则。...图像分类任务 该目录提供了构建图像分类系统的示例和最佳实践，旨在让用户能够在自己的数据集上轻松快速地训练高准确率分类器。...关键点检测 该目录包含构建关键点检测系统的示例和最佳实践指导原则，并展示了如何使用预训练模型进行人体姿势估计。 该目录使用了 Mask R-CNN 的扩展，可以同时检测物体及其关键点。...这里在预训练时使用的是 IG-Kinetics 数据集。 7. 多目标跟踪 该目录提供了构建和推断多目标跟踪系统的示例和最佳实践，旨在使用户能够基于自定义数据集轻松训练高准确率跟踪模型。...该库集成了 FairMOT 跟踪算法，该算法在近期的 MOT 基准测试中表现出了很强的跟踪性能，同时也推理速度也很快。 8.
你可以将它们存储在不同的服务器集上，但不一定要这样做。你还可以以不同的方式对同一数据进行分片，具体取决于你如何访问它。 在计划“只分片需要分片的内容”时要小心。...您还需要以可跟踪和可重复的方式管理数据库用户及其细粒度权限。让我们看看如何满足一些常见的合规性控制，以解决数据库访问控制问题。...您帮助管理的数据库将受到需要这种谨慎程度的控制范围。随着您的公司不断发展并开始考虑更加合规，您需要有一个故事来展示在将数据库更改应用之前如何审查和跟踪生产数据库的变化。...广义上说，摆脱与控制相关的噩梦的最佳方法是提前计划。分离应用程序用户，制定凭据轮换策略，并确保密码始终以加密方式存储——绝不是明文。确保在需要开始记录对数据库的访问之前，你有一个可信赖的日志记录管道。...在确定最佳的初始采用用例时，从小数据集（仅在磁盘上几个千兆字节的数据库）和较少关键数据集开始，以使您的团队、Kubernetes 团队和功能团队熟悉在 Kubernetes 上运行有状态工作负载的新操作模型
随着在 MySQL 数据库服务中引入 HeatWave，客户现在拥有一个可以同时进行事务处理和分析处理的单一数据库。它消除了分析处理数据库的 ETL 的需求，并为实时分析提供支持。...自动查询时间估计，在执行查询之前估计查询的执行时间，允许对不同的查询进行快速试用和测试 7. 自动更改传播，智能地确定 MySQL 数据库中的更改应传播到 HeatWave 存储层的最佳时间。...这可确保更改以正确的最佳节奏传播。 8. 自动调度，确定队列中哪些查询运行时间较短，并以智能方式将它们优先于长时间运行的查询以减少总体等待时间。 故障处理 9....手动配置与自动配置的比较 图 2 的右侧显示了自动配置（一种基于 ML 的集群大小估计顾问）如何解决这个问题。通过利用训练有素且准确的 ML 模型，用户咨询自动配置顾问以获得适合其数据集的集群大小。...执行完成后，可以确定 Q3 的等待时间可以显着减少，同时对 Q2 延迟的影响最小。 在右侧，它显示了自动调度如何改善多会话应用程序中运行时间短的查询的用户体验。
版本控制工具的核心是以简单的方式工作。它跟踪所做的协作更改，并确保每个协作者都知道并可以访问项目的最新版本。由于不同的项目各不相同，VCS工具也有各种产品。此外，该行业的最新趋势也在改变其部署方式。...通过应用程序的代码审查，你可以通过改进团队协作以更有效地构建软件的方式，在Pull请求中编写更好的代码。 在你的代码旁边，你可以简单地提及你的团队成员的参与，因为项目管理在问题和项目中正确发生。...此外，集成的CI / CD简化了你构建，测试和部署的方式。IP白名单和两步验证可确保你的代码在云安全、分支权限和合并检查等功能可确保质量代码还限制某些用户的访问和控制操作。...这是 Apache许可下的开源平台，可帮助跟踪更改，恢复数据和记录更改历史记录。该工具提供简单的实现和编程语言，简化了创建分支和标签的过程，同时，处理文本和二进制文件可以轻松完成其一致的存储。...该工具可帮助你轻松跟踪对源代码，功能，任务和缺陷所做的任何更改。 此解决方案为你提供了在比较跨项目数据和集成资产功能方面的完全可见性。你可以根据组织的需要定制工作流程。
在开发我们面向云的应用程序框架过程中，我们不断追问自己："如何让开发者在本地高效工作？"...本地开发的诸多优势 以下是本地开发对高效云开发极为重要的一些要点： 快速反馈循环 最重要的是快速验证更改，无需等待远程构建周期。我经常说："迭代越快，开发体验越好。"...我认为本地开发鼓励所有权、自主性和专注，促进创新和创造性问题解决，同时通过结构化协作可以解决潜在弊端。 数据集: 有观点认为本地开发无法获得某些项目所需的大数据集。...我认为可以利用 ChatGPT、Faker、数据库补全和 Snaplet等工具模拟数据，无需大量真实数据也可以进行有效测试和开发。...开发者可以在本地验证面向真实云场景。 AI助手可以自动配置量身定制的本地设置，以优化每个开发者的需求和工作方式。智能工具可以分析我们的流程并自动自定义匹配环境。
0 数据库负载的主要部分 读取 数据量 写入 1 优化读取 1.1 不同类型的读需要不同优化 ① 复杂查询，如连接、聚合等 在查询计数已成为问题的情况下，它们在另一个表中构建了计数，以便它们可以直接读取计数值而非计算计数...因此，将缓存键更改为仅使用 uid 确实有意义，缓存值将是有关用户使用的所有语言的信息。 以上述方式更改缓存键，会增加从库表中每次查询获取的数据量，但它将 QPS 减少超过 90%。...这额外缓存帮助显著减少 A2A 表上的 QPS(在 50% 到 66% 的范围内)。 还对产品逻辑进行了其他更改,以提高效率,但 QPS 的减少大部分来自额外缓存。...1.3 一维数据集中的稀疏数据 Quora 在缓存方面经常遇到的另一个问题是：稀疏一维数据集。如可能需要查询数据库，看某问题是否需重定向到另一问题(如同一个问题被重新发布，就可能发生这种情况)。...中的数据库配置，以跟踪表所在的逻辑数据库。
下面的微服务最佳实践和设计原则将帮助您构建松散耦合、分布式和优化以提供最佳价值的微服务。...◆ 10 个微服务最佳实践 1.单一职责原则 就像代码一样，一个类应该只有一个改变的理由，微服务也应该以类似的方式建模。构建可能因多个业务环境而发生变化的臃肿服务是一种不好的做法。...为您的微服务拥有一个单独的数据存储 如果您使用所有微服务共享的单体数据库，它就会违背拥有微服务的目的。该数据库的任何更改或停机都会影响使用该数据库的所有微服务。...通过这种方式，您可以通过独立测试契约更改更快地投入生产。 7. 为您的微服务版本进行重大更改 并非总是可以进行向后兼容的更改。当您进行重大更改时，请公开端点的新版本，同时继续支持旧版本。...这在分布式架构（例如微服务）中非常重要，您需要能够连接拼图的所有部分以查看整体图。因此，企业解决方案对于 API 安全、日志聚合、监控、API 文档、机密管理、配置管理、分布式跟踪等都是必要的。
也许您会问自己，“关于指标、跟踪、日志等等的很多内容——但我如何实际开始使用它？”...这对于以下几个原因很有用： 在产生大量网络成本之前，可以在服务运行的同一节点或集群上组合、批处理和过滤各个服务的遥测。 可以更改遥测过滤和采样规则的配置，而无需更改或重新部署正在监控的服务。...代理的方式抓取特定端点。...在这篇文章的后面，我们将探讨 ClickHouse Exporter，它可以将所有遥测写入与 SQL 兼容的 ClickHouse 数据库。...contrib Collector非常适合概念验证，而在生产环境中，自定义构建的Collector将提供最佳性能。
从历史上看，Oracle 和 Microsoft 等 OLTP 数据库供应商允许用户以结构化表的形式查看数据集（文件），由数据库的存储引擎管理，本机计算引擎与这些底层文件进行交互。...因此，创建了 Apache Hive 等计算引擎，以便更多人（例如数据分析师）可以访问存储在数据湖中的数据。这需要定义数据集的架构以及如何将该数据集引用为表，从而使引擎能够与架构进行交互。...这通过提供可用于有效筛选数据的详细信息来帮助查询优化。 • 提交历史记录： 跟踪对表所做的所有更改，包括插入、更新、删除和架构更改。这允许时间旅行查询和版本回滚。...• Schema演进： 这些格式支持 Schema演进，允许用户随着时间的推移更改表的 Schema，而不会中断现有查询。可以在保持与以前版本数据的兼容性的同时进行添加、重命名或删除列等更改。...图 11.突出显示现有 Hudi 组件的参考图（绿色）或计划或建议（黄色）以及外部组件（蓝色） Hudi 的事务层功能类似于数据库内核，通过其表格式管理文件布局和架构，并使用其时间线跟踪更改。
本文将深入探讨如何构建高效的软件研发生命周期，包括关键步骤、最佳实践和工具，以确保项目的成功交付和持续优化。 1. 技术选型 在项目开始之前，进行技术选型是至关重要的。...这包括选择合适的编程语言、框架、数据库和其他技术组件，以满足项目需求和目标。 技术选型的关键因素包括： 需求分析：详细了解项目需求，包括性能、可扩展性、安全性和用户体验。...安全测试：检查系统的安全性，确保防止潜在的安全漏洞。 5. 代码提交 在本地测试通过后，将代码提交到版本控制系统（如Git）。每次提交都应附带有意义的提交消息，以便跟踪更改历史。...部署 部署阶段将构建的应用程序部署到生产环境。这可能涉及到配置服务器、数据库、负载均衡和自动化部署工具。...这通常需要计划、备份和监控来确保平稳的发布。 发布上线的关键步骤包括： 计划发布：选择发布时间，最小化对用户的影响。 备份数据：在发布前备份重要数据，以应对潜在的问题。
我评估负载平衡、水平扩展和数据库分片，以确保系统可以处理大量流量。 支持多用户或多租户的最佳方式是什么？ 多租户需要精心的数据库设计和隔离策略。...性能优化 性能一直是要关注的问题，尤其是在处理大型数据集和复杂操作时。以下是我关注的一些领域： 如何使我的数据库查询更快、更高效？ 索引、查询优化和缓存只是我用来加速数据库操作的几种技术。...处理大型文件上传和下载的最佳方法是什么？ 高效的文件处理可确保大型媒体文件或文档不会拖慢系统。我研究了分块上传和云存储解决方案。 向大型数据集添加搜索功能的最有效方法是什么？...构建高级监控设置可确保我能够跟踪系统性能并在问题影响用户之前收到警报。 如何引入事件驱动架构以实现更好的可扩展性和响应性？ 使用事件驱动模式可以实现更好的系统解耦和响应性，从而提高可扩展性。...缓存是性能优化的关键组件，我探索内存解决方案以减少数据库和服务的负载。 通过不断问自己这些问题，我确保自己构建的系统高效、可扩展、安全且可靠。
CMDB以多种方式帮助IT团队，这只是其中的几种方式：它有助于消除中断，显着减少修复中断所需的时间，保持合规性，避免安全性和审计罚款，在做出决策时了解重要的服务环境，这有利于风险评估和报告，并跟踪软件许可证和云成本...通过将仪表板与 CI 指标和分析集成，可以轻松跟踪数据的运行状况、更改的影响、导致事件或问题的模式以及 CI 的运行状况。...尽管CMDB具有明显的优势，但许多组织无法从其CMDB解决方案中产生价值，这些只是其中的几个原因：用于构建CMDB的手动流程，缺乏人员和流程来识别应移动到CMDB中的关键数据或自动化工具以确保数据放置在...CMDB 以用于在 IT 环境中的资产存在和存在的时间段内用于管理资产的数据为中心。这包括了解服务或资产的组成、如何使用服务或资产，以及它与其他资产和服务的关系。...通用服务数据模型（CSDM）就是要以正确的方式进行CMDB。CSDM 是标准和一致术语集及其定义的集中存储库。它是CMDB管理和建模的基本最佳实践框架，可以通过其标准化术语和定义为建模提供指导。
基础设施监控入门 通过利用监控数据，公司可以确保他们的基础设施在以最佳状态运行的同时降低成本。 译自 Getting Started with Infrastructure Monitoring 。...这些不同类型的监控充当了团队查看和管理其基础设施的不同透视。通过利用所有这些数据，公司可以确保其基础设施以最佳状态运行，同时降低成本。...Jaeger 捕获和可视化跟踪，跟踪表示请求在系统中的传播路径，允许用户识别基础设施中的瓶颈、延迟问题和性能优化。 基础设施监控教程 现在让我们看一个如何为应用程序实现监控系统的示例。...主要挑战是在保证服务可靠性的同时也扩展基础设施，因为用户增长迅速。要做到这一点，需要收集大量数据来实时跟踪资源利用率，用于监控，也用于根据用户增长进行未来容量规划。...基础设施监控设置 现在我们来看看如何为此应用程序设置和配置监控。第一步将是配置 Telegraf 以收集我们从基础设施的每一部分所需的数据。
同时一些企业采用备份在线数据库的方式，并将其存储到数据湖中的方法来摄取数据，但这种方式无法扩展，同时它给上游数据库增加了沉重的负担，也导致数据重写的浪费，因此需要一种增量摄取数据的方法。 ?...对基础数据集进行大规模重新处理不太可能，这会浪费计算资源。需要在数据湖上进行抽象以支持对上游表中已更改的行（数据）进行智能计算。 ?...如下图所示，HUDI管理了数据集，并尝试将一批数据写入数据湖，HUDI维护称为“提交时间轴（commit timeline）”的内容，以跟踪HUDI管理的数据集上发生的操作/更改，它在提交时间轴上标记了一个...最终以原子方式发布提交后，就可以查询版本为C2的新合并的parquet文件。 COW已经在Uber投入运行多年，大多数数据集都位于COW存储类型上。 ?...如下图所示，HUDI管理了数据集，并尝试将一批数据写入数据湖，HUDI维护称为“提交时间轴（commit timeline）”的内容，以跟踪HUDI管理的数据集上发生的操作/更改，它在提交时间轴上标记了一个
微服务 - 也称为微服务架构 - 是一种构建方式，它将应用程序构建为松散耦合服务的集合，具有完整的业务功能。微服务架构允许连续交付/部署大型复杂应用程序。本文将概述自动微服务测试工具和最佳实践。...这里唯一的区别是将考虑不止一个服务单元，并且自动化脚本触发功能以在这些处理器内提供通信，其中验证了所需的输出。这里的自动化测试还将验证通信消息格式以及处理器之间链接的任何数据库。...它对程序员施加了一定的设计压力，以便以易于使用的方式构建API。 测试充当应用程序公开的API的精彩文档。 单独测试每项服务。 测试应用程序的不同功能部分。 监控以评估变更的影响。...共享测试实例策略 第四种策略是完整堆栈内置和AWS测试之间的交叉品种。这是因为它涉及在自己的本地站工作，同时利用微服务的不同共享实例在测试期间指向本地环境。有些运行微服务的不同实例仅用于测试本地构建。...如何提前了解服务的行为？如何测试此漏洞？答案是开始在生产中进行测试。 监控和警报 建立密钥检查和警报系统，并在生产中进行跟踪至关重要。如果其中一项服务出现故障或无响应，请立即显示。
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