依我看来，这个词适用于那些吓得六神无主的高级管理层们。从根本上来说，黑暗数据是指那些被企业收集和处理但又不用于任何有意义用途的数据，因此描述它是“黑暗的”，它们可能永远被埋没。...当我第一次听到这个词的时候，我真的以为有人在开愚人节的玩笑。但它真的是个术语!数据湖是一个原始格式的企业级数据的大型存储库。...这些名字难道不让你感到印象深刻吗? 17. 内存计算。一般来说，任何可以在不访问I / O的情况下进行的计算预计会比需要访问I/O的速度更快。...NoSQL数据库一般非常适用于大型数据系统，这得益于它们的灵活性以及大型非结构化数据库所必备的分布式结构。 22.R语言。有人能想到比这个编程语言更糟糕的名字吗?...结构化数据是能够放入关系型数据库的最基本的数据类型，通过表的组织方式可以联系到任何其他数据。非结构化数 来源：新浪科技
我将分享一些看似“错误”或异想天开的答案，并仔细研究它们提供的宝贵经验和观点。 让我们来一次 MySQL 面试吧！ 1一些有趣的问答 问：如何改进慢查询？ 答：我们根本不执行查询。...避免的查询就是改进。 虽然有些玩笑，但在执行查询之前应该仔细考虑是否有必要。避免不必要的查询并仅获取所需的数据可以显着优化查询的性能。...对于无法避免的查询，改进方法是： 监控慢查询日志并使用 pt-query-digest 生成慢查询的摘要报告。...虽然这些答案看起来是正确的，但是考虑到该类行为所需的时间和资源，真的能够对一张 10T 表进行变更吗？显然，10T 只是一个数字，代表一个巨大的表。 反问：为什么数据库中有这么大的表？...生产中的大型表会降低查询性能，导致读写效率低下，备份恢复速度变慢，并给应用程序更改和数据库升级带来挑战。了解和监控系统中表的增长并制定可能的表归档策略非常重要。
这个版本中有许多面向开发人员和管理员的特性，包括更多的SQL/JSON语法、针对工作负载的新监控统计数据，以及在定义访问控制规则以管理大型团队的策略方面具有更大的灵活性。...这为开发人员提供了新的 工作负载分配选项，例如：使用备用数据库而不是繁忙的主数据库，用于以逻辑方式将更改复制到下游系统。 此外，PostgreSQL 16 中还有几项性能改进，以 逻辑复制。...订阅者现在可以使用并行应用大型事务 工人。对于没有主键的表，订阅者可以使用 B 树 索引而不是顺序扫描来查找行。在某些条件下， 用户还可以使用二进制格式加快初始表同步。...此外，PostgreSQL 16在逻辑复制方面也有一些性能改进。订阅者现在可以使用并行工作者应用大型事务。对于没有主键的表，订阅者可以使用B-tree索引而不是顺序扫描来查找行。...最后，这个版本开始添加对双向逻辑复制的支持，引入了在来自不同发布者的两个表之间复制数据的功能。
继续阅读以了解 ChatGPT 如何帮助营销人员和改进创新计划，以及它认为银行业最大的趋势和机遇。 我的介绍为 ChatGPT 的采访定下了基调：“你们是最新的大型语言聊天模型。...ChatGPT 聊天机器人： ChatGPT 可以通过多种方式帮助改善客户体验。例如，它们可用于实时为客户问题提供个性化和准确的答案，从而更快、更有效地解决客户查询。...它们还可用于根据客户的个人需求和偏好生成定制的产品或服务推荐。 我还可以通过生成可用于营销材料的类人文本来协助营销内容的创建。我可以为营销活动提供想法和建议，创建产品描述，甚至撰写博客和文章。...但是，需要注意的是，我是一个计算机程序，我生成的文本可能并不总是适合用于营销材料。建议我生成的文本在以任何官方身份使用之前由人工审查和编辑。...ChatGPT 可以协助完成哪些银行业务的日常工作？ ChatGPT 聊天机器人： ChatGPT 可用于自动处理和分类传入的客户查询，例如将它们路由到适当的部门或客户服务代表。
在这之前的五年时间里，我有幸成为一小群狂热爱好者中的一员，开始了一个代号为 YT 的项目。只需适当的改进，YT 就完全有可能取代 YAMR。 重要的是要明白，替代 YAMR 并不简单。...Cypress 是一种基于树的具有容错能力的存储，其功能可以简单描述如下： 以目录、表（结构化或半结构化数据）和文件（非结构化数据）为节点的树状命名空间 透明地将大型表格式数据分片为块，我们可以将表视为单个实体...不过，不同于 Apache HBase，动态表被有机地整合到了整个生态系统中：它们相当于 Cypress 的节点，可以用于许多需要静态表的场景。...内置了类似 SQL 的语言，用于查询扫描和分析。 除了具有 K-V 存储接口的动态表外，系统还支持实现了消息队列抽象的动态表，即主题和流。...它是用于在大型数据集上进行即时分析和常规生产计算的最流行的工具之一。 YQL 有以下好处： 强大的图执行引擎，可以构建具有数百个节点的 MapReduce 管道，并可以在计算过程中进行调整。
而其他解释或许可以由结合大型语言模型的代码阅读器实时生成。 译自 How to Use LLMs for Dynamic Documentation 。...当然，我也没有编写任何注释，写 Query 时它看起来很简单，不是吗? 下面是原始查询，它报告了一组 Steampipe 插件的最近提交(commit)。...最重要的单个注释 当我第一次向 ChatGPT 显示这个查询时，目的不是请求文档，而是解决我在适应 GitHub 插件新版本中的某些已改列名时引入的命名冲突。...尽管如此，LLM 提供了两点关键的改进，与这些列改变无关，我甚至没有要求过。...尽管如此，我一直对程序文学编程的思想持同情态度。一年前，在《Literate Programming in Go》一文中，我描述了一个项目，以改进Steampipe插件SDK的文档。
从下面的文章中，我了解到这是由于查询字符串很长所致： 在web.config中，我有maxQueryStringLength=”2097151″。 这是最大值吗？...为了解决此问题，我应该在web.config中设置maxUrl吗？ 如果是这样，支持的最大值是多少？ 我该怎么办才能解决此错误？ 是否可以将URL中的某些长字符串替换为整数或Guid？...另外，您的团队用于设置新服务器实例的任何脚本和/或文档都需要进行更新以包括此注册表设置，以便您的团队在设置新产品后的18个月内不要忘记应用此设置。服务器。...我不知道您的查询字符串为什么这么长。你能缩短吗？在不进一步了解解决方案和查询字符串的情况下，很难给您任何建议。...为此，您应该考虑一个数据库表并存储所有详细信息参数，并仅将行的ID(主键)反映给用户以添加书签。
因此，当用户完成设置后，我们可以先发送一封测试邮件，以确保用户输入的邮箱设置正确，并将该设置保存在当前数据库表中。...这个工作流程相对来说比较简单。我提前编写了SQL语句，然后让大型模型帮我进行输出格式的优化。我可以给大家展示一个截图，这样你们就能更清楚地了解了。...ToDo_content 这个工作流专门用于处理用户查询待办事项的请求，情况与之前相同。如果仅仅依赖大型模型自由运行，SQL查询的错误率会高达90%左右。...因此，我的这个以数据库为基础的机器人助手需要精心处理SQL语句，这是至关重要的。我在工作流程中向大型模型节点提供了数据表结构和SQL参考示例，以确保准确性。...未来，我将持续努力改进和完善助手，以提供更优质的服务给用户。 我是努力的小雨，一名 Java 服务端码农，潜心研究着 AI 技术的奥秘。我热爱技术交流与分享，对开源社区充满热情。
可以有多种不同层次的技术提高应用程序性能，但是通常我们首先关注的是数据库方面——这是最常见的性能瓶颈。数据库的性能可以改善吗？我们如何衡量，到底什么需要性能改进?...我们可以依赖我们自己的SQL知识和即兴发挥，也可以依赖MySQL explain命令，根据实际执行情况数据来改进查询性能。 Explain用于获取查询执行计划，或者MySQL如何执行查询。...您还可以使用EXPLAIN检查优化器是否以最佳顺序连接表。...table: row行引用的表。. type: 这个字段是MySQL连接使用的表的方式。这可能是explain输出中最重要的字段。它可以指示缺失的索引，还可以显示应该如何重写查询。...第一个查询的结果是index，这根本不是一个好结果。这意味着我们可以改进它。 接下来分析我们的查询语句，有两种方式来解决问题。首先，User表没有被使用。
查询方面的改进 Hudi表现在在Hive中注册为spark数据源表，这意味着这些表上的spark SQL现在也使用数据源，而不是依赖于spark中的Hive fallbacks，这是很难维护/也是很麻烦的...这开启了许多优化，比如使用Hudi自己的FileIndex实现来优化缓存，以及使用Hudi元数据表来更快地列出大型表。对于spark数据源，我们还增加了对timetravel查询的支持。...写方面的改进 添加了虚拟键支持，用户可以避免将元字段添加到 Hudi 表并利用现有的字段来填充记录键和分区路径。请参考 具体配置[4]来开启虚拟键。...用户可以选择删除用于生成分区路径的字段（hoodie.datasource.write.drop.partition.columns），以支持使用BigQuery系统查询Hudi快照。...Hudi 使用不同类型的可溢出映射，用于内部处理合并（压缩、更新甚至 MOR 快照查询）。
，转储到S3或其他存储上的所有数据，您都需要对其进行管理，需要删除内容，需要纠正或掩盖其中的内容，这个场景适用于任何跨国公司，然后这也引起了人们对数据湖的大量关注，这就是我们感到Hudi非常适用的地方。...，因此我觉得我们需要为了使人们能够以出色的性能查询此数据并希望提供出色的可用性，我们需要要么像Hive Metastore这样的显着改进，要么像Hudi这样的新型类似系统以及为开源查询引擎抽象的类似系统...如果没有此功能，则您的Presto查询引擎可能真的非常非常好，但是如果没有所有统计数据输入，您将无法获得与像云数据仓库这样的完全垂直集成的系统一样的性能，所以这些都是我认为我们需要改进的地方。...从那时起人们开始采用捷径，并且喜欢在其数据体系结构方面朝着不同的方向发展，我认为这是我们应该建立的三件事。 Q8：回到Apache Hudi，您可以更深入地介绍Hudi的体系结构吗？...同样您可以像Flink或Spark作业那样将变更流连接到Hudi表，它也可以作为快照与另一个Hudi表关联查询。
幸运的是，网上有许多高质量的真实数据库可用于尝试学习热门机器学习技巧。但是，从我个人的经验来看从个人经验来讲，我发现学习SQL并不是这样。...用一个简单的工具或库来生成一个包含多个表的，并且用自己选择的数据填充的大型数据库会不会很好？...你可以指定数据库文件名和表名。...你能想到在网络上使用这个吗?你不想给出真实的电子邮件ID，但是可以给出一个相似的?...有一些问题很容易想到： 我们可以将机器学习/统计建模和这个随机数据生成器集成吗？ 可视化功能可以被添加到发生器中吗？
解锁TOAST的秘密：如何优化PostgreSQL的大型列存储以最佳性能和可扩展性 PostgreSQL是一个很棒的数据库，但如果要存储图像、视频、音频文件或其他大型数据对象时，需要TOAST以获得最佳性能...为解决这个问题，大数据值被压缩并分成多个较小的块。这个过程自动完成，不会显著影响数据库的使用方式。这种称为TOAST的技术改进了大数据值在数据库中的存储和使用方式。...避免PG中使用TOAST陷阱 虽然TOAST技术可用于处理PG中的大型数据对象，但可能会遇到一些问题。以下是一些常见问题及解决方法： 1)增加存储空间 由于TOAST表和主表分开存储大型数据对象。...如果表包含许多大型数据对象，这可能出现问题。要解决这个问题，请考虑将数据存储到TOAST表前压缩数据，或者使用针对处理大型数据对象（例如文件系统或对象存储）而优化的存储解决方案。...2)查询性能 涉及存储在TOAST表中的大型数据对象的查询可能比具有较小数据对象的查询慢。因为数据库需要先从TOAST表中获取数据才能用于查询。
Phoenix 可以用于 ETL 用例吗？ 是的。Apache Phoenix 用于 OLTP（在线事务处理）用例，而不是 OLAP（在线分析处理）用例。...我可以管理对 Phoenix 服务器的访问吗？ 是的，您可以使用 Kerberos 进行身份验证。您可以使用 HBase 授权配置授权。 我可以在 Phoenix 表中看到单个单元格的时间戳吗？...我可以在 Phoenix 中进行批量数据加载吗？ 是的，您可以在 Phoenix 中进行批量插入。...我可以使用标准 HBase API 访问 Phoenix 创建的表吗？ 是的，但不推荐或不支持。数据是由 Phoenix 编码的，因此您必须对数据进行解码才能读取。...直接写入 HBase 表会导致 Phoenix 损坏。 我可以将 Phoenix 表映射到现有的 HBase 表上吗？ 是的，只要使用 Phoenix 数据类型。
多模式索引 在 0.11.0 中，默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing，以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件listing的性能。...列统计索引包含所有/感兴趣的列的统计信息，以改进基于写入器和读取器中的键和列值范围的文件修剪，例如在 Spark 的查询计划中。 默认情况下它们被禁用。...Spark 数据源改进 Hudi 的 Spark 低层次集成进行了相当大的改进，整合了通用流程以共享基础架构，并在查询数据时提高了计算和数据吞吐量效率。...Spark SQL改进 用户可以使用非主键字段更新或删除 Hudi 表中的记录。 现在通过timestamp as of语法支持时间旅行查询。（仅限 Spark 3.2+）。...指定 SQL 选项 index.type 为 BUCKET 以启用它。 集成 Google BigQuery 在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。
进一步改进Git的原生SSH：在以前的版本中，可以将用于Git的SSH配置为使用内置SSH或本机SSH。如果需要交互式提示进行身份验证，则必须使用内置SSH。...Python的改进大型集合的调试器性能PyCharm调试器现在可以处理无限大的集合，而不会在最初加载集合时减慢速度。...当然，您可以将root权限用于其他用途，但我们现在不想公开鼓励这些权限吗？Web开发人员改进的HTML和CSS快速文档CSS多年来变得更加强大，这带来了更多的复杂性。...单元测试pytest的多进程测试运行器大型测试套件很好，但它们可能需要一段时间才能运行。为了使它们更快完成，我们现在已经升级了pytest集成以支持多进程测试运行。...他们刚刚改进了配置新数据库连接的过程。如果您还没有尝试过，那么您就可以享受美食了。配置数据库之后，除了能够浏览表之外，在Python代码中编写查询时，还可以获得模式感知的SQL完成。
筛选器面板改进 筛选器面板的改进主要体现在： 排序 这点完全是从用户角度出发，因为这个筛选器面板是为了用户设计的，用户的需求会非常灵活，例如筛选器的排列顺序位置等，因此，必须能够更加灵活的定义筛选器，虽然本次有了这个改进...，周日 = 7 ) 注意，其中的BeginDate和EndDate表示了日期表的范围，而这个范围由事实表锁定。...自定义可视化 ArcGIS 支持了查看错误面板，可以帮助我们快速锁定到有问题的字段描述，以修复地图。...Walkers Animated Pictogram 该公司还出品了一个大家都曾看到过的赛跑图： 还记得中国GDP与各国GDP的赛跑吗？这个图可以完全制作出这个效果，有兴趣的伙伴可以自己尝试。...注意：目前这个特性仅仅适用于PowerBI Desktop，并不适用于云端的PowerBI Service版。
我想分享一下我在本届会议期间以及访问组织时收到的一些较常见的问题，并对此做出回应。 1. 在大数据环境中，是否可以使用任何建模技术来提高查询性能？ 为了提高查询性能，这取决于您使用的工具。...在对大数据系统进行建模时，我们还能保留这个概念吗？ 绝对。这是现代数据仓库的核心功能，被称为分析基础表（ABT）。想象我们是一家主要的电信公司，拥有用于服务使用情况、来电、网络元素等的表。...首先是让监视机构查看谁在呼叫谁，这可以存储为图形。第二个是可以根据移动电话号码查询HBase或Kudu存储以检索最近的10到30个调用–一个非常离散的查询。...HDFS也可以用于长期分析，例如给定城市或地区每天的总通话量。归根结底，这是所有相同的数据，针对三种用例以三种方式存储，以确保获得最佳结果。...我们是否可以将一个具有近十亿条记录的大型事实表与多维表合并在一起，其中有些表每条记录都超过一百万条？
此外，与 Microstrategy 和 Tableau 等商业智能工具的整合也需要有下载大型数据集的能力。 通过为大型数据集提供强大的下载 API，新引擎可以做到这一点。...这个 API 允许用户可以选择将 SQL 结果以 Parquet 或 CSV 格式保存到 HDFS，然后用户可以直接下载原始数据到客户端。...查询加速 SQL 执行性能是这次迁移的一个重要组成部分。要求用户提供执行速度，以满足供应商系统性能。为达到这个目的，我们采用了多种查询加速的功能和技术。...当一个大表与一个小表进行 Join 时，从小表收集结果和统计数据，并用于扫描大表，以便在执行 Join 之前执行数据过滤器。这在某些情况下可以极大地减少 Join 记录。...在下面的图 3 中，你可以看到示例说明： 图 3 除了上述特性和策略外，还通过调度器更改、驱动程序中的锁优化、物化视图和范围分区，对查询性能进行了许多其他改进。
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