如果您的应用程序有许多新的Docker镜像版本，它们可以轻松地存储在服务器存储上；如果您不时清除旧的或未使用的镜像，则服务器可能会耗尽磁盘空间。...在本教程中，我们将使用CloudSlang清理部署在CoreOS集群中的每台计算机的Docker环境。我们将使用现有内容，因此您无需编辑任何CloudSlang文件。...在CloudSlang服务器上安装Java（版本7或更高版本）。请注意，您不需要安装JDK，只需安装JRE。 一组三台CoreOS机器。...流程完成后，CLI会输出一些有用的信息，如流量输出和流量结果。 在我们的例子中，流结果将是SUCCESS（这意味着未在集群中清除了未使用的Docker镜像）或FAILURE（这意味着出现了错误）。...在本教程中，您已经了解了如何在Ubuntu计算机上运行CloudSlang以及如何使用CloudSlang CLI来触发流。您还使用现成的工作流来清理Docker环境。
Trace 是一款 macOS 时间追踪应用，可以监控你在 Mac 上的时间使用情况。鉴于它的功能，Trace 需要处理大量的数据，因此是一款数据密集型应用。...这大大降低了传统系统（如 PostgreSQL、MySQL 或 SQLite）中逐行处理数据的开销。矢量化查询执行在 OLAP 查询中表现出更好的性能。...尽管如此，另一个促使我们选择 DuckDB 的关键因素是它的自动磁盘压缩功能，这个功能大大减少了存储空间。...插入 100 万行数据后，SQLite 数据库文件大小为 101.6MB，而 DuckDB 仅需 23.1MB，体积减少了 77%。 迁移过程 迁移过程并非一帆风顺。...总 结 自从迁移到 DuckDB 以来： 读取查询至少快了 3 到 5 倍（这也让我们的仪表盘更快了） 数据库文件占用的存储空间减少了约 80% 应用包体积几乎翻倍（从 26MB 增加到 44MB
提供了 100 多个核心组件 包括表单管理、图表、通知系统等功能模块 集成了超过 50 个针对状态和 UI 管理的 hooks 友好的社区支持和贡献者计划 duckdb/duckdbhttps://github.com.../duckdb/duckdb Stars: 17.6k License: MIT DuckDB 是一个高性能的分析型数据库系统，旨在快速、可靠、便携且易于使用。...Win11Debloat Stars: 4.0k License: MIT Win11Debloat 是一个简单易用的 PowerShell 脚本，可以从 Windows 中删除预装的垃圾应用程序，禁用遥测和清理界面元素以提升用户体验...禁止在开始菜单、设置、通知区域、Windows 资源管理器和锁屏上显示提示信息、技巧建议和广告等。...此外还包括其他功能如禁止 Bing 搜索与 Cortana，在任务栏上对齐图标（仅适合 Windows 11）、隐藏搜索图标/框（仅适合 Windows 11）、隐藏任务视图按钮（仅适合 Windows
与传统行式数据库（如SQLite）不同，DuckDB采用列式存储和向量化查询引擎，显著提升聚合计算、复杂过滤等分析任务的性能。...超越内存限制的大数据处理 通过轻量压缩和智能溢出机制，即使数据量超过内存（如100GB），也能利用磁盘高效完成分析，成本仅为云方案的1/10。...安装Python库 pip install duckdb # 2. 试跑示例 duckdb.sql("SELECT 'Hello, DuckDB!'") 用一行SQL开启你的高效分析之旅！...指令加速计算并发控制MVCC（多版本并发控制）支持ACID，避免读写冲突数据类型原生嵌套结构（Struct/Map）直接处理JSON、地理坐标等复杂数据 关键创新： 向量化引擎：以批处理单元（Vector）流转数据，减少函数调用开销...项目地址https://github.com/duckdb/duckdb
例如，猴子音悦音乐库提供了多种适合商务场合的背景音乐，如轻快企业商务配乐、动感商务、勇敢出发吧、企业律动等。这些音乐不仅能够给人们留下深刻印象，还能带动现场气氛。...然而，在开发过程中，我们还需要关注技术问题，比如如何在Python中实现日志轮转和清理。本文将结合猴子音悦音乐库的实际应用，详细介绍如何在Python中实现日志轮转和清理。...选择合适的背景音乐重要性在公开商务场合所播放背景音乐，本质上也是成为了宣传企业形象的一种手段。因此，要选择一些有辨识度的曲子，不仅能给人们留下深刻印象，还能带动现场气氛。...注意事项日志文件大小：合理设置maxBytes，避免日志文件过大影响系统性能。备份文件数量：根据实际需求设置backupCount，避免占用过多磁盘空间。...同时，在开发过程中，我们也需要关注技术问题，如如何在Python中实现日志轮转和清理。
这是在 PyCon 上进行的多次 演示 的一个结论，该演示比较了在 Python 程序员会议上给出的分析解决方案的性能，该会议上周在匹兹堡举行。...这些数字令人印象深刻，2023 年，DuckDB 团队返回并 调整了配置设置并升级了硬件，并将 5GB 的工作负载减少到两秒，而 0.5GB 的工作负载减少到不到一秒。...采用这种方法消除了管理分布式系统的大量开销，并将所有数据和代码保留在本地机器上。...它旨在仅在单台机器上运行。这是一个特性，而不是一个缺陷，因为它消除了在分布式平台上运行数据平台的所有复杂性。...DuckDB 扩展和简化 SQL 的方式（Alex Monahan 在 Pycon 上的演讲） 大数据已死？
作为一个传统数据库的使用者，实际上最大需求就来自于传统数据库POSTGRESQL 是否能支持OLAP + OLTP ALL IN ONE ，POSTGRESQL。...但 但 但，他们都是要加“积木”的，也就是需要使用 IMCI 节点，或矢量节点参与的，而这个RDS 产品的POSTGRESQL 在一个开源的数据库上可以融合两个数据库引擎来进行SQL的处理，将这一切简单化...duckdb_test=> SELECT rds_duckdb.refresh_duckdb_table('test_table'); duckdb_test=> select count(*) from...总结，POSTGRESQL RDS 1 直接在PG 数据库中create extension rds_duckdb 2 一个SQL 直接通过PG 和 DUCKDB 两个数据库引擎进行处理（实际上是存在行...，列表）直接返回结果 3 目前创建列表后的数据增量已经可以实时同步剩下是性能的调优的问题，现在线上的RDS PG 的列表还如PG的物化视图，需要手动刷新。
它涉及根据特定列（通常是通常查询的字段）或条件（如日期、地理区域或类别）将数据划分为更小、更易于管理的块或分区。分区通过将需要读取的数据限制为仅相关分区，有助于减少查询期间扫描的数据量。...文件大小调整算法的目标是将这些较小的文件合并为满足系统目标文件大小的较大文件，从而减少文件数量并提高查询效率。...尽管它们可能会返回误报（指示值可能存在，但实际上不存在），但它们永远不会产生误报。这使得它们能够非常有效地减少大型数据集中不必要的文件扫描。...虽然使用来自单个 Parquet 文件和 Bloom 筛选器的列级统计数据有助于跳过不相关的文件，但对每个文件执行这些操作（打开每个文件、读取页脚和关闭文件）在大规模上可能会成本高昂。...为了在保留历史记录和最大限度地减少存储膨胀之间取得平衡，Hudi 采用了自动清理服务。默认情况下，每次提交后立即触发清理以删除较旧的文件切片，从而确保元数据和数据的增长保持有限。
这份题为“ 2024 年数据库年度回顾”的报告观点鲜明：报告强调，虽然我们可能确实处于 “数据库的黄金时代”，但去年也见证了重大的许可证变化、DuckDB 的快速发展以及一些令人惊讶的新发布。...根据 2024 年的报告文章，与 Postgres 近年来成为操作型数据库的默认选项类似，DuckDB “成为运行数据分析查询的默认选项”。...这么小的数据量意味着，一个 DuckDB 实例就足以处理大多数的查询。 Pavlo 是卡内基梅隆大学的副教授，也是 OtterTune 的前联合创始人。...2022 年的主题是 “区块链数据库仍然是个愚蠢的想法”，而到了 2023 年，他又将重点转移到了向量数据库的崛起上。...不过，Pavlo 对 MySQL v9 的功能列表表示失望，并认为亚马逊 QLDB 的退出意义重大： 如果连亚马逊都不知道如何在区块链数据库上赚钱，那就没人能做到了。
，也减少了接口变更对用户的影响。...我自己除了日常维护之外，实际上大的功能开发比较少，Support table function 算是一个，并且我认为基于 rust 写扩展远比基于 c/c++ 来写更简单，更安全！...从文档和接口上，要达到和 duckdb 一样的水准，还有不少工作要做。 后续计划 这篇文章发布的时候，意味着我不再是 duckdb-rs 的维护者。...但是这不代表着后续我不再给 duckdb-rs 贡献代码，我还是会继续关注 duckdb 和 duckdb-rs，并且在闲暇的时候贡献一些代码。...如果有时间还可以基于 duckdb-rs 做一些其他的项目，比如用 rust 给 duckdb 做一个向量数据库的扩展，或者基于 duckdb-rs 搭建一个存储的 server，主要是基于 arrow-flight
支持的数据源种类DuckDB 支持的数据源类型覆盖了常见的文件格式（如 CSV、Parquet、JSON、Excel）、云存储（如 AWS S3、Azure Blob Storage）以及关系型数据库（...如 MySQL、PostgreSQL、SQLite），也可以通过 httpfs 访问 web 数据。...此外，DuckDB 还支持一些新兴的数据湖格式（如 Delta Lake、Iceberg）。esProc 支持的数据源类型更丰富，涵盖了更多的本地文件、数据库和远程数据源。...Cassandra、Redis 等云存储：HDFS、AWS S3、GCS 等远程数据源：RESTful API、WebService、FTP/SFTP 等其他：Kafka、ElasticSearch 等从表面的数量上看...，esProc 支持的数据源种类更多，尤其是在非关系型数据库（如 MongoDB、Redis）和 Kafka、ES 等支持方面，esProc 优势明显。
10:00到10:20之间在Hudi表上发生的upserts，大约每5分钟，在Hudi时间轴上留下提交元数据，以及其他后台清理/压缩。...Hudi采用MVCC设计，其中压缩操作合并日志和基本文件生成新的文件片，清理操作清除未使用/旧的文件片，回收DFS上的空间。...Table Types & Queries Hudi表类型定义了如何在DFS上索引和布局数据，以及如何在这样的组织上实现上述基本单元和时间轴活动(即数据是如何写入的)。...如您所见，旧查询没有看到当前用粉红色编码的正在提交的文件，但在提交后开始的新查询将获得新数据。因此，查询不受任何写失败/部分写的影响，只在已提交的数据上运行。...这个表还有一些次要的好处，比如通过避免数据的同步合并减少了写的放大，也就是说，在批处理中每1字节的数据写入的数据量。
这是主页仪表盘： 理论上，这些基于 Postgres 的仪表盘应该与 SQLite 和 DuckDB 完全相同。实际上，有两个层面存在需要解决的差异：HCL 和 SQL。...这在 SQLite 或 DuckDB 中均不起作用。两者都不能接受字符串数组作为参数。...日期时间类型和表达式也工作方式不同，它们提出了 本质上更困难的问题，并且在这些情况下，LLM 的帮助较小。一如既往，我依赖于两个 指导原则：永远不要信任，始终验证 和 比较 LLM 的输出。...Powerpipe 和 DuckDB 一旦我让 SQLite 和 DuckDB 端口工作，我发现两者都运行仪表板的几十个查询，速度几乎是 Postgres 的两倍。...将 SQLite 和 DuckDB 都视为 Postgres 的分析替代品，DuckDB 很有趣。
正文： 天上的“PostgreSQL” 说 地上的 PostgreSQL 都是“小垃圾” 云数据库核爆在内部，上云下云话题都是皮外伤！...今天的标题更有意思，宇宙中的“postgreSQL” 说地球上的 “PostgreSQL” 都是“小垃圾”。 其实大家都是朋友,同事，什么垃圾不垃圾，打打杀杀的还是别在明面上。...自建的ECS postgreSQL + DuckDB 那也叫个东西，什么玩意。...这种并行性将传统循环计算的指令数减少至1/16，显著提升计算密集型任务的性能。...优化器根据查询类型动态选择： 分析型查询（如SELECT sum(salary) FROM employees）优先使用列存索引 事务型查询（如UPDATE employees SET salary=.
今年增长最快的包中，如leafmap和geemap这样的包，在地理空间分析和制图领域成为了不可或缺的工具。...以下是完整列表： leafmap：增长了+214% - leafmap[1] DuckDB：增长了+192% - DuckDB[2] ️ geemap：增长了+74% - geemap[3] Placekey...Sedona[20] GitHub：Apache Sedona GitHub[21] xarray：多维数据集的灵活处理 xarray是一个处理带标签的多维数组的Python包，它在原生NumPy数组的基础上增加了维度...：WhiteboxTools[28] GitHub：WhiteboxTools GitHub[29] H3：六边形层次地理编码 H3是一个由Uber创建的六边形层次地理编码系统，用于优化地理空间分析，如网格化数据集和创建更均匀的地理空间采样...: https://duckdb.org/ [15] DuckDB GitHub: https://github.com/duckdb/duckdb [16] geemap: https://geemap.org
Firebolt 这篇 Paper 核心围绕着这样一个主题：在云数仓领域，对于一家初创公司，如何在人力和资源有限的情况下，怎么能够快速的切入这个这个市场？...如今，DuckDB 将其解析器移植到 C++ 不足：在那时 FireBolt 选型的时候，DuckDB 整体还不成熟（所以时机也很重要啊）。今天来看，DuckDB 非常成熟且非常流行。...使用相同的编程语言来开发 Planner 和 Runtime，使得开发人员尽可能减少这种语言切换带来的技术栈的切换成本。...虽然在引擎内部，Firebolt 投入了很大的人力在引擎单测用例构建上，相对于真实业务场景，开发侧仅仅只能构建和验证其中一部分 case。...这样就可以允许开发人员在个人电脑、云上快速构建 FireBolt 集群，进行定位和开发。PeaceKeeper 使用带有输入查询和预期结果的测试文件。
本期内容，我们将借鉴 Python Logging 模块中关于文件大小限制的设计理念，详细阐述如何在 Java 中实现日志文件大小的限制与滚动管理。...本文借鉴 Python Logging 中的文件大小限制功能，深入讲解如何在 Java 中实现类似的日志管理策略，包括文件大小限制、日志滚动、自动清理等。...通过 RollingFileAppender 实现日志文件大小限制，并定期清理旧日志文件，可以有效缓解磁盘空间不足的风险。...注意：代码中假设已经正确配置了Log4j 2的配置文件（如log4j2.xml），并且配置了适当的日志文件滚动策略。此外，测试方法的名称 LogFileSizeTest 表明它专注于测试日志文件大小。...小结本文深入探讨了如何在 Java 中实现类似 Python Logging 文件大小限制的功能。
核心特点： 便携性：支持多种后端，包括 SQL 数据库（PostgreSQL、MySQL）、分布式计算引擎（PySpark、Dask）、以及嵌入式分析库（DuckDB、Pandas）。...12345678910 import ibis# 连接到 DuckDB 数据库con = ibis.duckdb.connect()# 查询数据表table = con.table("my_table"...自动翻译与优化 Ibis 会将用户的高层次操作翻译为后端可理解的查询语言（如 SQL），并利用后端的优化器和执行引擎提高性能。...使用场景 Ibis 的灵活性和性能优势使其适用于以下场景： 跨后端的数据操作 在多种数据库或计算引擎上处理数据，而无需学习不同的 API。...连接后端 Ibis 支持多种后端，以下是连接 DuckDB 的示例： 123 import ibiscon = ibis.duckdb.connect() # 创建 DuckDB 连接 3.
DuckDB 是一款嵌入式关系型分析数据库，主要用于嵌入其他程序执行快速的 SQL 分析查询，官方称其为“分析型数据库中的 SQLite”，使用 C 或 C++ 可将数据库服务器直接嵌入到应用程序中。...DuckDB 模糊查询：使用 SQLsmith 生成随机查询以进行额外的测试 Date Math：使用 MonetDB 中的 Date Math 组件 SQL 窗口函数：DuckDB 的窗口函数实现使用分段树聚合...，如 Viktor Leis、KanKundhikanjana、Alfons Kemper 和 Thomas Neumann 执行引擎：矢量化执行引擎的灵感来源于 PeterBoncz、Marcin Zukowski...使用 DataBlock 作为持久存储，如 Harald lang、Tobias Mühlbauer、Florian Funke、Peter Boncz、Thomas Neumann 和 Alfons...Kemper 在“数据块：利用矢量化和编译的压缩存储上的混合 OLTP和OLAP” 中描述的那样 正则表达式：DuckDB 使用 Google 的 RE2 正则表达式引擎 GitHub 地址→https
目前使用grafana的公司有很多，如paypal、ebay、intel等。 0x01 漏洞描述 Grafana实验性SQL表达式功能中的一个DuckDB SQL注入漏洞。...这些查询在传递给之前未经过充分清理duckdb，导致命令注入和本地文件包含漏洞。 漏洞源于一个名为 “SQL 表达式 ”的实验性功能，它允许用户使用 SQL 对数据源查询进行后处理。...攻击者可以精心设计查询，摆脱预定的 SQL 上下文，执行系统命令或访问服务器上的敏感文件。
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