我是黄啊码，MySQL的入门篇已经讲到第12个课程了，今天我们继续讲讲大白篇系列——数据库锁 目录 从数据库管理的角度对锁进行划分 共享锁也叫读锁或 S 锁 排它锁也叫独占锁、写锁或 X 锁。...意向锁（Intent Lock） 为什么共享锁会发生死锁的情况？ 从程序员的角度对进行划分 乐观锁的版本号机制 乐观锁的时间戳机制 锁的划分有多种方式，这些划分方式都包括哪些？...锁用来对数据进行锁定，我们可以从锁定对象的粒度大小来对锁进行划分，分别为行锁、页锁和表锁。 顾名思义，行锁就是按照行的粒度对数据进行锁定。...从数据库管理的角度对锁进行划分 除了按照锁粒度大小对锁进行划分外，我们还可以从数据库管理的角度对锁进行划分。共享锁和排它锁，是我们经常会接触到的两把锁。...从程序员的角度对进行划分 如果从程序员的视角来看锁的话，可以将锁分成乐观锁和悲观锁，从名字中也可以看出这两种锁是两种看待数据并发的思维方式。
龙博：我稍微把这个哈希算法和数据结构希望解决的问题描述一下 上亿条持仓记录在内存里面需要进行管理，一个主机上可能有几十颗处理器，每个处理器绑定一个进程（可以看成是线程），这几十个进程需要同步地对这上亿条持仓记录进行查询...你这种设计，如何做到每个进程（线程）与其他几十个线程同步地对这一亿条记录进行操作？没可能的。所以，我给你零分！ 帮主（插话）：用sharding保证无锁？...，即一个线程负责通过非阻塞的MPI将请求放入队列中，而其他线程则分别读取，并执行具体的持仓记录操作； c）NUMA架构的数据存放策略采用firsttouch，即通过hash将持仓记录划分到每个节点，确保每个节点仅仅操作本地内存...MPI接收请求，并将请求放入特定的队列中，而其他每一个线程读取特定队列中的请求，并执行具体的持仓记录操作； c）NUMA架构的数据存放策略采用firsttouch，即通过hash将持仓记录划分到每个节点...对数据和请求进行了两次划分，第一个次是根据hash将数据和请求划分到不同的节点（每个节点具有多个CPU，共享本地内存），第二次是根据hash将数据和请求划分到数组的不同位置段，并由不同线程负责操作 龙博
分片通过shard key来划分集合数据。 2.2 shard key 在集合中分发文档，MongoDB使用shard key对进行进行分片。...三 分片策略 3.1 基于范围划分 MongoDB通过shard key值将数据集划分到不同的范围就称为基于范围划分。...但是，散列分布意味着对shard key的基于范围的查询不太可能以单个分片为目标，从而导致更多群集范围的广播操作。 ? 基于范围和基于散列划分的性能比较： 基于范围划分对于范围查询比较高效。...但是基于范围划分很容易导致数据不均匀分布，这样会削弱分片集群的功能。例如当shard key是个成直线上升的字段，如时间。...3.3 自定义标签划分 MongoDB支持通过自定义标签标记分片的方式直接平衡数据分布策略，可以创建标签并且将它们与shard key值的范围进行关联，然后分配这些标签到各个分片上，最终平衡器转移带有标签标记的数据到对应的分片上
分库分表，来了，作为高级篇章，肯定会给大家带来不一样的地方，来听我唠 这篇主要是认识分库分表，和抛出一系列问题 场景引入 这里给一个面试题，看过我之前文章的小伙伴可能见过， 面试官：这边有个数据库-...比如说让运维那边进行数据库参数的调优，数据量不是很大的情况下，先考虑读写分离，引入Nosql，多级缓存架构等等，索引，mysql调优这些， 数据量极大，且增长较快的话，再考虑分库分表 好，这道题就完成了...-10000 10001到2000这样，非常方便，但会有一些问题 比如老用户一般操作就少了，新用户操作多，导致节点承载请求量不均匀 这种方案适合日志、流水的场景，就是单纯记录，复杂操作很少，甚至都不去读这样的...按照时间划分，这个也会有一些问题 比如用户增长，一般都是刚开始增长的慢，中间增长的快，最后慢，那么导致数据分配不均匀 按照地域划分，这个就很常见了， 同样也要考虑问题， 按照省份的话，北京，和黑龙江的能比吗...广播表 指所有的分片数据源中都存在的表，表结构和表中的数据在每个数据库中均完全一致 适用于数据量不大且需要与海量数据的表进行关联查询的场景 例如：字典表、配置表 Sharing-jdbc分片算法 本专栏主要解决分库分表的各种难题
目前支持 MySQL 协议的数据库，并且针对 TiDB 的特性进行了优化。Go Dumpling! 让导出数据更稳定文章对 Dumpling 进阶使用进行了介绍。...生产者线程会遍历待导出数据库表集合，再会将生成好的导出 SQL 发送给消费者线程，由消费者线程将 SQL 执行结果格式化后写入文件。不难看出，不同消费者间可以互不干扰地进行并发导出。...chunk 划分也应该保证尽可能均匀，不均匀的 chunk 划分与大表小表并发导出的问题类似，会使得导出时间加倍，并极大提升数据库服务器内存使用。...根据开头指定了划分行数大小的参数 rows，可以得到 Dumpling 需要将数据划分为 count/rows 个 chunk。...这些参数会使得 _tidb_rowid 列分布极其不均匀，从而导致 Dumpling 导出表内并发划分 chunk 时划分不准确形成大 chunk，影响导出速度甚至引发 OOM。
（拆出去的）敏感数据，采取更强的安全控制 灵活性：可以对不同的库（比如按数据重要性）采用不同的监控、备份策略，以缩减成本，提升管理效率。...（有些片可能数据量很大，但访问量却很低） 同时还要避免产生“热点”，比如按姓氏首字母对用户信息进行分片实际上是不均匀的，因为有些字母更常见，此时按用户 ID 哈希值来分片可能更均匀些 四.垂直分区 另一种拆分方式是垂直分区...，丢到缓存中，把照片等大型二进制内容拆出去单独存放，或者对部分敏感数据进行针对性的安全控制，另一方面，细粒度的数据划分也能够消除一些并发访问，降低并发访问量 五.按功能分区 此外，还可以结合具体应用场景...，至于水平分区，可以在应用层维护一张映射表，加快分区定位 不支持事务操作：将事务操作交由应用层来处理 负载不匀导致分区效果大打折扣：考虑增加监控，并根据分析预测定期调整 诚然，其中有些问题没有非常漂亮的解决方案...联系我 如果心中仍有疑问，请查看原文并留下评论噢。
(实际实验结果表明这种近似并不会对结果造成较大影响) 异常检测框架设计方案 基于上述思路，异常检测方案需要解决如下几个问题： 如何根据用户特征 / 使用怎样的特征将整个用户空间划分为若干子空间？...“划分属性”将整个用户空间划分为若干子空间，后续节点间相似度的计算均在这些子空间内部进行；恶意属性检测模块则根据输入数据自动自适应地识别用户特征中的“可疑”值；用户空间划分和恶意属性检测完成后，在每个用户子空间上...下的数据量特别大的情况，导致 Spark 频繁 GC，程序运行速度极其缓慢，甚至根本无法得到聚合后的结果。...根据用户可疑度计算公式反推，当节点关联边的权重超过 18.2 时，其在最后结果中的权值就会超过 0.7，基于这一想法，我们引入了动态 Dropping 策略。...图划分策略 通过相似度计算得到的用户相似度关系图节点分布是极不均匀的，大部分节点度数较小，少部分节点度数较大，对于这种分布存在严重倾斜的网络图，图划分策略的选择对图算法性能具有极大影响。
个区间（整数类型区间的划分比较直接，字符串类型的划分就复杂一点，DataX是将字符串转成128进制的大整数，然后再当做整数切分），最后将区间范围转化为SQL中的where条件进行数据读取。...当SplitPK是字符串的时，区间划分的逻辑相对复杂，且对于主键是随机字符串的场景（如雪花算法生成主键），主键分布不均匀的问题会更严重。...而我们的目的是减少对数据表的慢查询，如果划分区间不均匀，那么不同区间的查询执行时间很可能差别很大，并且查询的执行时间会和实际数据的分布强相关，这样就很难通过参数设定控制慢查询是否产生。...方案3的分页查询策略，可以保证主键分布不均匀的情况下，每次拉取的数据条数也是一致的，因此可以通过调整批量的大小，保证不会有慢查询的出现。...这个策略的最大问题就是，每一次查询执行，依赖上一次查询执行的结果，这样多个分区的查询不能并发执行。
论文中，作者提出了一种渐进式分区策略，将大场景划分为多个单元，其中摄像机和点云按照空域感知可见性标准进行划分。这些单元经过并行优化后合并成一个完整的场景。...方法 渐进式分区策略 图1. 渐进式分区策略 将一个大场景划分为多个单元，并将部分点云 P 和视图 V 分配给这些单元以进行优化。...基于相机位置的区域划分 如图 1(a) 所示，根据投影到地平面上的相机位置对场景进行分区，使每个单元包含相似数量的训练视图，以确保不同单元之间的迭代次数相同。...新选择的点可以提供更好的初始化，如图1(g) 所示。对新增的点云进行初始化，可以得到正确的新 3D 高斯以进行优化，而不是在第 j 个单元中生成漂浮物。...三种SOTA方法和 VastGaussian 对UrbanScene3D 数据中住宅场景的渲染 表1.
数据归一化或标准化如果数据样本在特征空间中分布不均匀或者特征之间存在很大的条件数，可以尝试以下方法：将数据进行归一化或者标准化，使数据在统一的尺度下进行比较。...可以尝试以下方法进行参数调整：使用网格搜索或者随机搜索来寻找最佳的参数组合。进行参数敏感度分析，找出哪些参数对模型的性能影响最大，并对其进行调整。4....在机器学习中，我们通常需要将数据集划分为训练集和测试集，以便训练模型并评估其性能。然而，传统的划分方法可能会导致对模型的评估结果过于乐观或悲观，因为它们只使用了一部分数据进行评估。...交叉验证通过反复划分数据集并进行模型训练和评估，以准确评估模型在不同数据集上的性能。 交叉验证的基本原理是将数据集划分成K个互斥的子集，被称为折叠。...交叉验证的优点有：充分利用数据：通过多次模型训练和评估，交叉验证可以更精确地评估模型的性能，减少因数据划分不同而导致的评估误差。
// MongoDB范围片键和哈希片键 // 01 片键 MongoDB的片键决定了集合中存储的数据在集合中的分布情况，具体的方法是使用片键值的范围来对集合中的数据进行分区。...下面我们来看二者的不同之处： 02 范围片键(递增片键) 范围片键，顾名思义，就是将数据根据片键划分到连续的范围里面，在这个模型中，那些值"相似"的文档可能位于同一个片中。例如下面这样： ?...这中分片方式是MongoDB默认的分片方式，它有好处也有坏处。 好处： 可以高效的读取连续范围内的目标文档。如果你使用范围查询，则可以比较快速的拿到所有的结果值。...因为数据所在的数据chunk比较少。 坏处： 如果我们写入的数据都几种在某一个分片区间，那么读写性能都可能因为片键划分不均匀而降低。...就是比较均匀的写入到了数据块中。 02 哈希片键 哈希片键使用哈希索引在共享集群中对数据进行分区。
对猫池终端的识别采用的是聚类算法，对聚类出来的结果需要进行进一步业务分析和解读，以确定是否有疑似猫池终端的聚类，确定后，即生成相应的指标规则。 通常指标是满足正态分布的。...但是也有长尾的，这很正常，比如收入、时长、流量，这是由于大多数人的消费行为和运营商对用户的认定导致的。...聚类是一个不断探索寻优的过程，本次使用k-means算法将数据划分成不同的类，观察聚类结果，选择平方误差和（SSE）最小的分类策略。K-means算法把簇的形心定义为簇内点的均值。...聚类是一个不断探索寻优的过程，本次使用k-means算法将数据划分成不同的类，观察聚类结果，选择平方误差和（SSE）最小的分类策略。...我判断出之前数据的疑似猫池用户，要把该模型结果应用到下个月或之后的用户上，才能得到持续应用，产生价值，是吧。 同时我还要给用户去看相关数据，如果用户对相关数据不满意，我还要能设定再次筛选吧。
A、Round Robbin 俗称哈希取模算法，H(key) = hash(key) mode K（其中对物理机进行从0到K-1编号，key为某个记录的主键，H（key）为存储该数据的物理机编号）。...key排序来分布的，比如字典按24个首字母来分，这个的好处是方便range，但是容易造成数据分布不均匀以及热点访问问题(比如个别节点的数据访问量/查询/计算量大，造成负载特别高)。...这种方式的话，主要使用的是scatter/gather模式，即每次查询需要发送请求给所有的partition，然后每个partition根据本地的索引检索返回，之后汇总得出结果。...动态partition partition的数目是动态变化的，根据设定的partition大小的阈值，来进行动态的分裂或合并。...1、提升单调性（通过环形算法减少增减节点时cache的迁移成本） 2、提升平衡性（通过虚拟节点，尽可能减少节点增减带来的cache分布不均匀问题） 小结 产品 partition方式 索引分片策略 redis
默认情况下，每个task都是一个新的jvm实例，jvm开启和销毁的时间中销毁可能会比实际处理数据的时间消耗要长。 分区有两种策略： 1、按时间范围进行分区。...如：第一个分区可能是按天（day）划分，二级分区可能通过州名（state）划分 然而有的州可能数据会多一些，就会导致map task处理数据时会出现不均匀情况，如果找不到好的、大小相对合适的分区方式，...可以考虑“分桶表数据存储” 三、唯一键和标准化 hive没有主键或基于序列秘钥生成的自增键的概念，如果可以的话，应避免对非标准化数据进行连接（join）操作，复杂的数据类型，如array、map、struct...但是非标准化数据可能导致数据重复，而且有更大的导致数据不一致的风险。...) partitioned by (dt string) clustered by (user_id) into 96 buckets; 如果使用某个字段作为分桶字段，则字段值会根据用户指定的值进行哈希分发到桶中
问题：2.1 采用等价类型划分法对该程序进行测试，等价类表如2-3所示，请补充空（1）-（7）。 ?...对输入不同情况，可以采用等价类划分或边界值分析法等设计测试输入。 等价类划分法是把所有可能的输入数据，即程序的输入域划分为若干部分（子集），然后从每一个子集中选取少数具有代表性的数据作为测试用例。...这样，对于表征该类的数据输入将能代表整个子集合的输入。边界值分析法就是对输入或输出的边界值进行测试的一种黑盒测试方法。...根据等价类划分原则，测试输入应该考虑股票代码是否全为数字、交易数量是否为100的整数倍、交易价格是否为小数点后2位。...但是此种情况中通道形成的两个差值相等，算法中缺少对此种特殊情况的处理，会导致此种情况出现时不能给出预期结果，存在算法缺陷。
如下表所示，三种广泛被使用的动态空间建模范式（点积、线性和低秩）以注意力机制形式被展示，也即首先使用查询和键动态计算空间相关性，然后根据计算出的空间相关性将空间信息与原始值进行传播。...主要的贡献有三： PatchSTG 是第一个从空间数据管理角度出发，从而将 KDTree 发展为不均匀空间点 Patching 技术的方法，其可将不均匀分布的节点均匀且不重叠的划分为 patch 块，以降低后续...来寻找分割不均匀分布交通数据的解决方案。...如上图所示，此文提出 Leaf KDTree 以交通数据的经纬度位置视对节点进行交替均匀分割，直到划分到树中叶子节点。...w/ PadDis 与 w/o PadSim 结果显示不填充相似点而导致重叠将会降低性能。
0x02 预剪枝 2.1 概念 预剪枝是指在决策树生成过程中，对每个节点在划分前先进行估计，若当前节点的划分不能带来决策树泛化性能的提升，则停止划分并将当前节点标记为叶节点。...然而我们是否应该进行这次划分呢？ 评判依据就是对划分前后的泛化性能进行估计：划分前后的泛华性能是否有提升，也就是如果划分后泛华性能有提升，则划分；否则，不划分。...接下来，决策树算法对结点 (2) 进行划分，再次使用信息增益挑选出值最大的那个特征，这里我就不算了，计算方法和上面类似，信息增益值最大的那个特征是“色泽”，则使用“色泽”划分后决策树为： ?...对于结点 (4) ，其所含训练样本已属于同一类，所以不再进行划分。 所以基于预剪枝策略生成的最终的决策树为： ?...splitter：特征划分点选择标准，可选参数，默认是best，可以设置为random。每个结点的选择策略。best参数是根据算法选择最佳的切分特征，例如gini、entropy。
Spark 会尽可能地管道化，并基于是否要重新组织数据来划分 阶段 (stage) ，例如本例中的 groupBy() 转换就会将整个执行计划划分成两阶段执行。...将各阶段划分成不同的 任务 (task) ，每个任务都是数据和计算的合体。在进行下一阶段前，当前阶段的所有任务都要执行完成。...因为下一阶段的第一个转换一定是重新组织数据的，所以必须等当前阶段所有结果数据都计算出来了才能继续。...在TaskSchedulerImpl中，这一组Task被交给一个新的TaskSetManager实例进行管理，所有的TaskSetManager经由SchedulableBuilder根据特定的调度策略进行排序...的是对应数据的BlockID，TaskScheduler最终会调用TaskResultGetter在线程池中以异步的方式读取结果，TaskSetManager再根据运行结果更新任务状态（比如失败重试等）
使用分区 分区是 Hive 中一个有用的概念。它用于根据某些列划分大表，以便将整个数据划分为小块。它允许你将数据存储在表内的子目录下。考虑到未来的数据以及数据量，非常建议你使用分区。...使用分桶 分桶是将数据划分为若干个存储文件，并规定存储文件的数量。 Hive分桶的实现原理是将数据按照某个字段值分成若干桶，并将相同字段值的数据放到同一个桶中。...而非 MapJoin 则是将数据通过数据传输进行联接，当数据量较大时，可能会导致性能下降。...倾斜连接指的是在连接操作中，某些键的数据分布非常不均匀，导致部分任务的处理时间明显超过其他任务。这会导致任务负载不平衡，严重影响查询性能。...桶表是通过对数据进行散列分桶而创建的表，在桶表上进行连接操作时，可以直接映射到对应的桶上，减少了数据扫描和对全表进行连接的开销，从而提高查询性能。
Kafka producer在向Kafka集群发送消息时，需要指定topic，Kafka根据topic对消息进行归类（逻辑划分），而一个topic通常会有多个partition分区，落到磁盘上就是多个partition...一般情况下，在topic和消费组不发生变化，Kafka会根据topic分区、消费组情况等确定分区策略，但是当发生以下情况时，会触发Kafka的分区重分配： 1....策略是针对topic而言的，在进行分区分配时，为了尽可能保证所有consumer均匀的消费分区，会对同一个topic中的partition按照序号排序，并对consumer按照字典顺序排序。...可以明显的看到这样的分配并不均匀，如果将类似的情形扩大，有可能会出现部分消费者过载的情况，这就是Range分区策略的一个很明显的弊端。...上面RoundRobin要求每个consumer订阅的topic必须相同，当订阅的topic不同时，那么在执行分区分配的时候就不是完全的轮询分配，有可能会导致分区分配的不均匀。
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