ps.ps_ResultTupleSlot;//返回的元组存在此处 for (;;){//for循环找到最后一个重复的值 slot = ExecProcNode(outerPlan);//从子节点拉取数据...if (TupIsNull(slot)){//子节点拉取完 return NULL;//执行结束 } //总是返回第一个元组，第一个元组时resultTupleSlot...return ExecCopySlot(resultTupleSlot, slot); 1）获取第一个元组时，node->ps.ps_ResultTupleSlot中没有数值，即为NULL 2）从子节点拉取一个元组值...For循环从子节点再拉取一个元组值，需要和上次保存的值进行比较，若相同则继续循环拉取下个值进行比较，直到和node->ps.ps_ResultTupleSlot值不相等 4）退出循环后，将下一组的第一个值保存到
批拉取 采集侧进行调度触发拉取，业务侧支持按业务偏移量进行增量查询。优点：采集配置可控，易监控和运维。缺点：业务侧需要配合进行定制取数逻辑开发，对业务数据的存储更新方式有一定要求。 2....业务逻辑谁来维护 为了解藕业务，降低元数据去理解业务含义，维护业务变更等等成本，我们约定统一由数据源头业务负责维护数据模型到统一元数据模型的转换逻辑，也就是说，无论是自助上报，还是接口拉取，我们都会以统一的元数据模型来进行数据交换...基于这些问题，我们建设落地了成元数据质量保障机制，核心思路是以单批次检查和全局兜底检查作为质量问题的发现定位手段，以业务实现规范取数接口支持了采集全量拉取、采集增量拉取、运维补数拉取和运维靶向拉取，作为问题处理手段...、影响分析、指标取数服务等业务应用场景上面，存量的定制查询也在逐步迁移。...image.png 分类查询、热度推荐 重点解决用户被动找数的场景，首先需要对业务域、数据域和数据过程进行合理划分，构建完善可读的数据目录，用户通过对目录信息的浏览，可以定位到具体业务表。
【数据拉取慢的问题】 在迁移过程中，我们遇到的第一个问题，就是全量数据拉取过慢问题。...首先我们尝试了 Scroll 方案，但是后续发现，对一个亿级索引做全表 Scroll 查询，单次拉取时间，保持在500-600ms左右，这个拉取时间严重不满足我们的需求。...【优化方案】 那么如何提升拉取的效率呢，要提升查询速率，可以通过降低单次扫描数据量，来单次降低查询耗时的方案。提升了单次查询耗时后，就需要将大任务进行拆分，多节点并行的方案，来提升整体的拉取效率。...任务执行总共分为两步即数据拉取和写入阶段，首先是数据拉取，该阶段主要负责从原索引获取数据，并填充上全量商品索引的部分字段，这一个阶段的拉取是通过 SearchAfter 方案进行拉取，因为整个迁移流程持续时间较长...伴随业务的快速发展，遇到数据瓶颈的业务线，可能有会逐渐增多，如果届时每个业务域要独自开发和测试，成本还是相对较高的。
数据拉取慢的问题 在迁移过程中，我们遇到的第一个问题，就是全量数据拉取过慢问题。...首先我们尝试了 Scroll 方案，但是后续发现，对一个亿级索引做全表 Scroll 查询，单次拉取时间，保持在500-600ms左右，这个拉取时间严重不满足我们的需求。...优化方案 那么如何提升拉取的效率呢，要提升查询速率，可以通过降低单次扫描数据量，来单次降低查询耗时的方案。提升了单次查询耗时后，就需要将大任务进行拆分，多节点并行的方案，来提升整体的拉取效率。...任务执行总共分为两步即数据拉取和写入阶段，首先是数据拉取，该阶段主要负责从原索引获取数据，并填充上全量商品索引的部分字段，这一个阶段的拉取是通过 SearchAfter 方案进行拉取，因为整个迁移流程持续时间较长...伴随业务的快速发展，遇到数据瓶颈的业务线，可能有会逐渐增多，如果届时每个业务域要独自开发和测试，成本还是相对较高的。
并且，资源量的并发度相对作业量更可控，根据作业执行快慢不同，我们通过主动拉取作业的方式，控制拉取的数量和频率，从而有效降低了资源竞争的情况。...资源分配：负责维护作业与资源的关系，通过主动拉取作业的方式，资源可以向任意的实例拉取作业，取消了原先串行分配资源的单点限制。...3）引入组件的分层设计，满足工具差异化需求 为了保持工具接入的自由度，引擎提供了作业维度最基本的操作接口（拉取作业、查询作业状态、上报作业结果），不同工具可以根据作业接口形式实现定制化的组件开发。...作业拉取过程：任务中心根据Worker拉取作业的事件请求，从等待队列中获取待调度作业，将作业的状态从pending变更为scheduled，并返回给Worker。...组件库覆盖源码域、构建域、测试域、部署域、人工审批域等多个环节，打通了研发过程所涉及的各个基础工具。 图17 组件库 5.
彩虹桥集群按照业务域划分，彩虹桥集群所属业务域的 RDS 大多数都会跟彩虹桥集群同区。比如彩虹桥交易集群为i区，归属交易集群的逻辑库挂载的 RDS 大多数也都是i区。...MetaCenter 每次计算时如果有节点下线，通过 ARK 实时下发拉取事件给 SDK，SDK 会立刻重新拉取一次节点列表。...SDK( Rainbow) SDK 启动时会去通过7层 SLB 拉取节点列表并存储到内存，运行中每隔5s更新一次。 如果拉取失败，启动时报错，运行中不做任何处理，等待下次拉取。...如果拉取的可用节点列表为空，启动时报错，运行时兜底不做任何处理，等待下次拉取。...拉取的可用节点列表与内存中做对比，如果有节点被移除，需要优雅关闭对应的存量连接（如果被移除节点超过1个，则不做驱逐）。
2.2 查询压力大大量数据的展示拉取，导致ES集群的cpu、磁盘IO、网络IO等负载迅速上升，进而影响整体的检索效率变慢。...查询时，因为拉取的数值字段都在num中，用户解析数据的成本会提高。我们通过封装一层user api的方式屏蔽这些复杂逻辑的处理，让用户侧可以维持原有的查询方式。...此外ES集群均使用SSD磁盘，存储成本是HDD的6倍，存储成本非常高昂。3.1.2 实时检索大数据的查询压力在数据检索中，经常需要拉取大量明细数据。...3.3 构建二级索引基于以上分析，我们使用列存数据库存储原始数据，基于ES构建二级索引表，充分利用ES实时全文检索的能力，通过倒排表快速检索命中的文档id，并通过文档id作为key在列存数据库进行高效查询和大数据拉取...检索时，ES只负责检索计算，将命中的doc_id拉取至请求侧，然后再用doc_id作为row key查询HBase，拉取指定的展示字段列。
，文中直接称作AS组（这个组名是我翻译后得知的）* 首先我们使用net group常规查询→失败 ?...krbtgt的Object ID后，我们要修改其RID，502修改为519，SID为519的ObjectID=Enterprise Admins组的Object ID 这里伪造的用户就有点讲究了，用户名不能随便取，...） （3-2）Form DA to child DA：Child to child（从子域到子域的子域） 为了方便理解，我把子域的子域称为SUB-Child 很多时候，SUB-Child的东西也挺多的，...，我们从m.child.xiaoli向下移动，因此我们大约有三种攻击方案 第一种：从子域m.child.xiaoli到根域child.xiaoli后，然后从根域child.xiaoli使用Enterprise...Admins组的用户到o.m.child.xiaoli（不讲武德） 第二种：使用SID-History Attack，从子域m.child.xiaoli到子域o.m.child.xiaoli （3
现有指标分析 首先小明需要定位到下降 30% 销售额的指标，归属在哪个域哪个业务过程。通过指标系统定位到了该指标属于交易域、在平台支付的业务过程内，一个叫“销售额”的指标。...权限审批通过后，小明拿着指标系统提供的指标 sql，在自助取数平台查询“渠道销售额”这个指标数据。数据查询出来后，环比上一季度，发现是由于是淘宝渠道的销售额出现巨大下降，拖累了整体品类销售数据。...而商品库存这种业务数据是在商品部门，数仓同学（基于公司流程规范）将业务线的商品表拉取到数仓 hive 表（数据集成），然后基于业务数据进行二次加工，比如基于数据口径做聚合、过滤、联表等 SQL 操作（数据开发...基于指标、维度查询数据，支持自定义 SQL 查询 运营、产品、分析师 数据填报 上传自定义数据 运营 报表 可视化报表 运营、产品、分析师 大屏 可视化大屏 运营、产品、分析师 可视化分析 界面化的数据查询...，相对自助取数无需 SQL 能力 运营、分析师 ....
message_inbox 的删除状态将 conversation_message 中的消息做覆盖，最终用户拉取不到自己已删除的消息。...业界关于消息的同步模型的实现方案大致有三种：客户端拉取、服务端推送、服务端推送位点之后客户端拉取的推拉结合方案。...三种方案各有优劣，在此简短总结： 首先，客户端拉取方案的优点是该方案实施简单、研发成本低，是传统的 B/S 架构；劣势是效率低下，拉取间隔控制权在客户端，对于 IM 这种实时的场景，很难设置一个有效的拉取间隔...其次，服务端主动推送方案的优点是低延迟、能做到实时，最重要的主动权在服务端；劣势相对拉取方案，如何协调服务端和客户端的处理能力存在问题。...上文是对 DTIM 过去一段时间的技术总结，随着用户数的持续增长，DTIM 也在与时俱进、持续迭代和优化，比如支持条件索引进而实现索引加速和成本可控、实现消息位点的连续累加、实现消息按需拉取和高效的完整性校验
前面我们介绍了运动规约的一些基础概念（【连载】远动规约基础（一）），并着重介绍了IEC101规约，本节我们将继续IEC101规约的相关内容： 二、IEC101规约之IEC101规约控制域说明 控制域结构...主站向子站传输报文中控制域各位的定义 传输方向位DIR DIR=0，表示报文是由主站向子站传输 启动报文位PRM PRM=1，表示主站为启动站 帧计数位FCB 主站向同一个子站启动新一轮传输时，将FCB...位取相反值，主站为每一个子站保留一个帧计数位的拷贝，若超时没有从子站接收到所期望的报文，或接收出现差错，则主站不改变帧计数位的状态，重复传送原报文，重复次数为3次。...功能码： 功能码（主站---〉子站） 子站向主站传输报文中控制域各位的定义 传输方向位DIR DIR=1，表示报文是由子站向主站传输。 启动报文位PRM PRM=0，表示子站为从动站。
客户端从服务端获取数据有两种方式，一种是客户端从服务端拉取数据，另一种是服务端将数据推送给客户端。这两种方式有各自的特点和适用场景。...Pull（拉取）实时性通常都是定时拉取数据的，这个定时的间隔时间就是实时性的偏差因素之一。另外，当服务端数据量大了之后，拉取一次全量也比较耗时，这也是实时性滞后的影响因素之一。...当然如果服务端做的不好，客户端直接把服务端拉爆了，客户端就需要自己做好失败逻辑的处理了。复杂度拉取这种方式比较简单，有查询接口就可以拉取了。...普通的系统一般也不会做限流，所以想拉就拉，就是平时开发一个查询接口的成本。适用场景实现性不高的小数据量获取场景。Push（推送）实时性服务端数据有变化，第一时间通知到客户端，时间间隔基本可以忽略。...总结：“拉取” 就是将主动权控制在客户端手里。“推送” 就是将主动权控制在服务端手里。通常系统的演化方向是从简单到复杂，所以一般会选择 “先拉后推” 的设计演进。
并且，本地是定时拉取的远程 Region 的 Service 列表，并不是每次查询的时候现查询的。...非同一区域内 Eureka 服务器，通过定时拉取的方式进行同步。 Eureka 客户端：请求 Eureka 服务器的客户端。...默认为 true prefer-same-zone-eureka: true 拉取服务实例信息相关配置： eureka: instance: # 是否从 eureka 上面拉取实例...: 10 # 是否禁用增量拉取，如果网络条件不好，可以禁用，每次都会拉取全量 disable-delta: false # 只保留状态为 UP 的实例，默认为 true...Eureka 服务器会定时拉取其他区域的服务实例列表缓存在本地。在查询本地查询不到某个微服务的时候，就会查询这个远程区域服务实例的缓存。
在这么复杂的业务背后，我们需要精细化关注人货场车的效率和成本，每一单的及时履约情况，要做到这一点我们需要各粒度和维度的数据来支撑我们的精细化管理。...数据量大,多维分析困难,跨域取数,自助拉到实时数据困难等。...另外一方面原因是mysql这种oltp数据库是无法满足实时数据分析需求的,我们需要探索一套实时数据架构,拉通我们的履约,仓储,运配等各域的数据,做有效串联,因此我们开始了我们的实时数据架构探索，下图是我们一些思考...在这样一个架构下，我们的flink在成本上，在稳定性维护上，调优上做的非常吃力。...（4）实时数据取当日数据，离线数据取历史数据，防止数据漂移，实时数据需前置一小时。
如何取这些数据？ 这两件事情的过程就是数据结构。 所以不要看这个定义好像很复杂的样子，其实很好理解，就是如何存数据和如何取数据。 现在主要介绍简单的几个数据结构。...旧粮仓只是上开口的，取粮食时，取的是最上面刚放进去的新粮食，这样旧粮食就一直堆积到最下面了。 后来韩信就将粮仓在下面开了一个口，这样每次取的粮食都是最旧的粮食。 旧粮仓存储粮食的数据结构类似堆栈。...出队就是取元素。 如果还是不能理解，用最最通俗的语言解释就是： 堆栈：吃了吐，吐的是我刚吃的。 队列：吃了拉，拉的是我以前吃的。...三、链表 链表是由一系列结点组成，每个结点包括两个部分： 一个是存储数据元素的数据域。 另一个是存储下一个结点地址的指针域。...链表结构有单向链表与双向链表，主要介绍下单向链表： ①链表的元素地址是随机的 ②查询慢 查找某个元素，需要通过连接的节点，依次向后查找指定元素，所以查询很慢。
数据量存储成本较大，假如一个用户的粉丝数是100万，在发帖后会写入100万条数据。 拉方式 拉方式，是发生在粉丝拉取Feed时。粉丝拉取自己的动态，首先会检索自己的关注用户（uid分表）。...得到关注的uid之后，再根据uid去查询关注用户发布的帖子。 [这里写图片描述] 拉的模式相对是比较简单易实现的，另外对用户关系变更（新增，删除用户）是敏感的。其次也不存在数据存储压力。...但在查询的时候，对帖子表本身压力是很大的。尤其是用户本身关注的人很多的话，会有很严重的性能问题。 拉方式优化-伪实时拉取 用户在登录APP时，会发送用户活跃态到服务端。...拉方式优化-分区拉取 分区拉取，是为了避免频繁查询单一帖子表所采用的一种优化手段。通过对帖子按照时间片分表，每次查询都能均摊到不同的表中，以此减轻主表的压力。...最后，我们采用了伪实时拉取这种方式。因为我们的需求是对点赞用户的聚合展示，类似于下图知乎这种。
Elasticsearch Kibana 安装elasticsearch # 拉取镜像 docker pull elasticsearch:7.6.2 # 启动镜像，设置内存大小，注意与Kibana版本保持一致...安装Kibana # 拉取镜像 docker pull kibana:7.6.2 # 启动镜像 docker run --name cxykibana --link cxyes7.6:elasticsearch...安装可视化head # 拉取镜像 docker pull mobz/elasticsearch-head:5 # 启动镜像 docker run -d --name="cxyhead" -p 9100...这里查询如果查询不到数据的话，需要设置如下 ?...nacos # 拉取官网最新版镜像，如果嫌大的话，也可以自己制作，或者使用其他大佬制作的。 docker pull nacos/nacos-server # 这里我嫌大，就下载了下面这个。
在这么复杂的业务背后，我们需要精细化关注人货场车的效率和成本，每一单的及时履约情况，要做到这一点我们需要各粒度和维度的数据来支撑我们的精细化管理。...,跨域取数,自助拉到实时数据困难等。...另外一方面原因是mysql这种oltp数据库是无法满足实时数据分析需求的,我们需要探索一套实时数据架构,拉通我们的履约,仓储,运配等各域的数据,做有效串联,因此我们开始了我们的实时数据架构探索，下图是我们一些思考...在这样一个架构下，们的flink在成本上，在稳定性维护上，调优上做的非常吃力。...（4）实时数据取当日数据，离线数据取历史数据，防止数据漂移，实时数据需前置一小时。
以select from t1 order by field1 limit 100w为例：如果本次查询的数据在50个数据分片上，则proxy节点需要从每个数据分片上拉取100w数据然后保存到磁盘上。...四、最终方案 4.1 排序方案介绍 proxy上磁盘上不保存数据分片数据，一次从数据分片拉取固定大小的有序数据，proxy把拉取的数据填充到分片对应的sort buffer，sort buffer中数据使用完后再次从对应的数据分片上拉取...缺陷3：select from t1 order by field1 limit 100w为例：如果本次查询的数据在50个数据分片上，则proxy节点需要从每个数据分片上拉取100w数据然后保存到磁盘上...解决情况：每次从数据分片拉取固定大小的数据，边排序边给客户端返回数据，当给客户端返回的数据达到100W时则完成本次查询，网络带宽浪费得到大大改善。...假设proxy上数据分片对应的sort buffer大小为2M，从数据分片拉取的数据量： 最坏情况：拉取的数据量为 2M*50+100W，并且不需要保存磁盘。
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