前言通过上篇文章《MySQL的体系结构与SQL的执行流程》了解了SQL语句的执行流程以及MySQL体系结构中「连接器」、「SQL接口」、「解析器」、「优化器」、「执行器」的功能以及在整个流程中的作用。...在MySQL的体系结构中，存储引擎是负责和磁盘交互的，当执行一条SQL语句，最终是通过存储引擎获取结果，不论是查询语句、插入语句还是更新语句，所以存储引擎是用来查询、存储、管理数据的。...很显然，当InnoDB收到一个查询SQL的请求后会有两个操作：先去内存中查找有没有符合条件的数据，有，直接将数据返回给执行器。...如果内存中符合条件的数据，此时需要去磁盘中查找并加载到内存，然后将数据返回给执行器。没错，在查询数据时InnoDB干的活就是这么简单。当然，我们还是要深入内部了解一下原理。...InnoDB会先把第一页加载到Buffer Pool中，当然也会维护对应的控制块。然后在页中开始遍历查找id为10的行记录，为了快速定位行数据，数据页中维护了一个最小记录和最大记录以及页目录。
DynamoDB 是亚马逊 AWS 的一种高性能、全托管的 NoSQL 数据库服务。作为一种数据源，DynamoDB 能够提供高度可扩展性、低延迟和可靠性。...它支持多种数据类型和数据模型，包括键-值、文档和图形数据。DynamoDB 的数据模型非常灵活，可以根据需要对数据进行读取和写入。...此外，DynamoDB 还提供了强大的数据查询和扫描功能，可以根据指定的条件快速查找和获取数据。DynamoDB 还支持 ACID 事务，可以确保数据一致性和完整性。...目前码匠已经实现了与 DynamoDB 数据源的连接，支持对 DynamoDB 数据进行增、删、改、查， 同时还支持将数据绑定至各种组件，并通过简单的代码实现数据的可视化和计算等操作，能让您快速、高效地搭建应用和内部系统...图片 在码匠中使用 DynamoDB 操作数据： 在码匠中可以对 DynamoDB 数据进行增、删、改、查的操作 使用数据： 用户可以在左侧的查询面板内查看数据结构，并通过{{yourQueryName.data
我们将从一个对象存储开始，比如S3或谷歌云存储，作为一个廉价而可靠的存储层。 接下来是查询层，如Athena或BigQuery，它允许您通过一个简单的SQL接口来探索数据湖中的数据。...有许多方法可以检查这些数据—您可以下载全部数据，编写一些代码，或者尝试将其加载到其他数据库中。 但最简单的是编写SQL。这就是雅典娜发挥作用的地方。...Athena是一个由AWS管理的查询引擎，它允许您使用SQL查询S3中的任何数据，并且可以处理大多数结构化数据的常见文件格式，如Parquet、JSON、CSV等。...这为您提供了一个非常便宜、可靠的存储所有数据的地方。 从S3中，很容易使用Athena查询数据。Athena非常适合进行探索性分析，它有一个简单的UI，允许您针对S3中的任何数据编写SQL查询。...它已经与Athena和EMR集成，并具有方便的爬行器，可以帮助映射数据类型和位置。 最后，EMR帮助您将数据湖提升到下一个级别，通过Spark、Hive等灵活性来转换、聚合和创建数据的新滚动。
除了必要的主键以外，DynamoDB 还提供附加索引（Secondary Index）来满足不同的查询模式。...在迁移每张表的过程中，首先我们将原来在 MySQL 中需要迁移的相关表的 SQL 语句都整理了出来，利用之前所设计的主键以及附加索引将这些 SQL 语句对应到 DynamoDB 中各个 API。...如果打开开关的流量，则所有应用服务都会读写 DynamoDB 并且将 DynamoDB 的数据同步回 MySQL，从而保证 MySQL 和 DynamoDB 中的数据是一致的，以应对出现问题后的迁移回滚操作...存储类型的变化 由于我们的核心业务系统使用的语言是 Golang，所以在从 MySQL 到 DynamoDB 的迁移实现过程中，由于数据存储类型的变化，微服务程序中需要重新按照 DynamoDB 中的数据类型重新定义数据结构...NO SQL 的转变 在迁移的具体实现中，首先我们将原来在 MySQL 中需要迁移的相关表的 SQL 语句都整理了出来，利用之前所设计的主键以及附加索引将这些 SQL 语句对应到 DynamoDB 中各个
MongoDB Envoy支持具有以下功能的网络级别MongoDB嗅探过滤器： MongoDB格式的BSON解析器。 详细的MongoDB查询/操作统计信息，包括路由集群的计时和分散/多次计数。...查询记录。 每个通过$ comment查询参数的callsite统计信息。 故障注入。 MongoDB过滤器是Envoy的可扩展性和核心抽象的一个很好的例子。...DynamoDB Envoy支持具有以下功能的HTTP级别DynamoDB嗅探过滤器： DynamoDB API请求/响应解析器。 DynamoDB每个操作/每个表/每个分区和操作统计。...DynamoDB过滤器是Envoy在HTTP层的可扩展性和核心抽象的一个很好的例子。 在Lyft中，我们使用此过滤器与DynamoDB进行所有应用程序通信。...它为使用中的应用程序平台和特定的AWS SDK提供了宝贵的数据不可知的来源。 DynamoDB筛选器配置。 Redis Envoy可以充当Redis代理，在集群中的实例之间对命令进行分区。
除此之外，Bob Swan还重点介绍了与美国红十字会的合作，即在防灾、备灾方面，通过第二代英特尔至强可扩展处理器上集成的AI加速技术，为“缺失地图”项目绘制偏远地区的高精度的路桥地图，以便在灾难发生时提供应急响应服务...英特尔方面总结称，此次发布会，它们重点展示的就是如何将AI融入到云、网络、边缘和PC中，如在PC生态系统中引入更多AI应用，优化流媒体服务，提升用户体验等，包括之前发布NNP-I/T、VPU Keem...“雅典娜计划”取得重大进展 为更好的建设生态，调动产业链，去年年中英特尔开放“雅典娜计划”实验室，随后便公布了该计划的视觉标识，再到十代酷睿平台发布之后各大OEM新品迅速跟进，雅典娜计划的运转速度和落地效率实在是让人叹为观止...此次CES，英特尔也公布了“雅典娜计划”的最新进展，目前该计划的认证设计已经过调试、测试和验证，提供非常出色的系统级创新，以及包括电池续航时间、响应一致性、即时唤醒、应用程序兼容性在内的多重优势。...截至目前，已有25款设计通过了英特尔的“雅典娜计划”认证，包括首批两款经“雅典娜计划”验证Chromebook——华硕Chromebook Flip （C436）和三星Galaxy Chromebook
DynamoDB 会计算分区键的哈希值，从而生成可从中找到该项目的分区。 如果我们查询的项目具有相同的分区键值，则可以通过单一操作 (Query) 读取表中的多个项目。...主键属性唯一允许的数据类型是字符串、数字和二进制。对于其他非键属性没有任何此类限制。 DynamoDB 会自动分配足够的存储，每个分区键值的非重复排序键值无数量上限。...利用 secondary index，除了可对主键进行查询外，还可使用替代键查询表中的数据。...对于Music表，我们不仅可以按 Artist（分区键）或按 Artist 和 SongTitle（分区键和排序键）查询数据项。还可以按 Genre 和 AlbumTitle 查询数据。...DynamoDB 数据类型 DynamoDB 对表中的属性支持很多不同的数据类型。可按以下方式为属性分类： 标量类型 - 标量类型可准确地表示一个值。
为了正确摄取当今快速变化的事件流，PostgreSQL必须通过SQL中的手动ALTER-TABLE命令来改变其模式。这将锁定数据库表，并在ALTER-TABLE完成的时间内冻结所有查询和交易。...虽然查找和简单的查询可以是快速和简单的，但复杂的嵌套的和必须返回精确答案的查询往往运行缓慢，而且难以创建。这是由于缺乏SQL支持，以及他们倾向于对索引和其他查询优化的支持不力。...然而，在查询时，Blobs需要首先被反序列化，这是一个缓慢而低效的过程。 或者采取亚马逊DynamoDB为例，它使用的是无模式的键值存储。DynamoDB在读取特定记录时速度超快。...多记录查询往往要慢得多，尽管建立二级索引可以帮助。更大的问题是，DynamoDB不支持任何JOIN或任何其他复杂查询。...强数据类型和高度的数据一致性，再加上我们的自动和高效的 Converged Indexing这些优势与我们的自动和高效的数据库相结合，确保你的复杂的SQL查询是快速的。
【SQL】在一个含有group by的查询sql中，同时存在having和where，sql在解析执行的时候，先执行的是哪一个？...FROM>ON>JOIN>WHERE>GROUP BY>WITH CUBE or WITH ROLLUP>HAVING>SELECT>DISTINCT>ORDER BY>TOP where过滤from所指定的数据源...，但对于group by所产生的分组无效； having过滤分组，它依附于group by存在。
MongoDB Envoy支持具有以下功能的网络级别MongoDB嗅探过滤器： MongoDB格式的BSON解析器。 详细的MongoDB查询/操作统计信息，包括路由集群的计时和分散/多次计数。...查询记录。 每个通过$ comment查询参数的callsite统计信息。 故障注入。 MongoDB过滤器是Envoy的可扩展性和核心抽象的一个很好的例子。...DynamoDB Envoy支持具有以下功能的HTTP级别DynamoDB嗅探过滤器： DynamoDB API请求/响应解析器。 DynamoDB每个操作/每个表/每个分区和操作统计。...DynamoDB过滤器是Envoy在HTTP层的可扩展性和核心抽象的一个很好的例子。在Lyft中，我们使用此过滤器与DynamoDB进行所有应用程序通信。...它为使用中的应用程序平台和特定的AWS SDK提供了宝贵的数据不可知的来源。 DynamoDB筛选器配置。 Redis Envoy可以充当Redis代理，在集群中的实例之间对命令进行分区。
四、非关系型数据库服务SimpleDB和DynamoDB （一）非关系型数据库与传统关系数据库的比较 传统的关系数据库 非关系型数据库 数据模型 对数据有严格的约束 key和value可以使用任意的数据类型...数据处理 满足CAP原则的C和A，在P方面很弱 满足CAP原则的A和P，而在C方面比较弱 接口层 以SQL语言对数据进行访问的，提供了强大的查询功能，并便于在各种关系数据库间移植 通过API操作数据，...（三）DynamoDB DynamoDB的特点： DynamoDB以表为基本单位，表中的条目同样不需要预先定义的模式。...（四）SimpleDB和DynamoDB的比较 SimpleDB和DynamoDB都是Amazon提供的非关系型数据库服务。 SimpleDB：限制了每张表的大小，更适合于小规模复杂的工作。...自动对所有属性进行索引，提供了更加强大的查询功能。 DynamoDB：支持自动将数据和负载分布到多个服务器上，并未限制存储在单个表中数据量的大小，适用于较大规模负载的工作。
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。...使用适当的数据类型，减少存储空间的占用。 避免使用模糊查询和通配符查询：模糊查询和通配符查询会导致全表扫描，对性能有较大影响。...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。...综上所述，通过合理设计数据库结构、优化查询语句、使用索引、缓存和分页等手段，可以提高 SQL 查询的性能和减少资源消耗。
今天就和大家分享另一款免费开源的通用数据库管理和开发工具 DBeaver。 DBeaver介绍 DBeaver 适用于开发人员，SQL程序员，数据库管理员和分析人员的免费多平台数据库工具。...然后，在向导中，单击数据库连接，然后单击下一步： ? 然后，在“创建新的连接”向导中：选择用于新连接的驱动程序：在库中单击适当的数据库类型的名称。然后单击“下一步”。 ?...然后选择连接的数据类型，比如：MySQL ? 在“连接设置”屏幕的“常规”选项卡上，设置所有主要连接设置： ?...查询管理器 是一个视图，它显示DBeaver在当前会话期间执行的所有SQL查询的历史记录。 单击工具栏中的“事务日志”按钮旁边的箭头，然后单击下拉菜单上的“查询管理器”： ?...若要生成SQL，请右键单击所选的行，然后单击“生成SQL”，然后单击上下文菜单上的SQL命令之一： ? SQL结果在一个单独的窗口中打开，您可以在其中查看和复制它： ?
01 引言 1.最近工作中接触到相关的风控项目，里面用到Flink组件做相关的一些流数据或批数据处理，接触后发现确实大数据组件框架比之传统应用开发，部署，运维等方面有很大的优势； 2.工作中遇到不少问题...4.1 数据类型 1.Java元组和Scala案例类 2.Java POJO 3.原生数据类型 4.常规类型 5.数据值 6.Hadoop数据类型 7.特殊类型 4.2 数据序列化 1.状态数据结构升级...8.2 通用api 1.Table API 和 SQL 程序的结构 2.创建 TableEnvironment 3.在 Catalog 中创建表 4.查询表 5.输出表 6.翻译与执行查询 7.查询优化...10 SQL 1.简介 2.Flink sql 部署安装 3.Queries 查询 4.CREATE 语句 5.DROP 语句 6.ALTER 语句 7.INSERT 语句 8.ANALYZE 语句 9...Sink 的容错保证 11.3 支持的数据连接器 1.kafka数据连接器 2.Cassandra数据连接器 3.Cassandra数据连接器 4.DynamoDB 数据连接器 5.elasticsearch
● 实时数据分析：Rockset 允许用户对大量新传入的数据持续运行 SQL 查询，实现实时数据的即时分析。...● 无需预定义架构的实时查询：Rockset 能够从 Kafka、MongoDB、DynamoDB 和 S3 等产品中提取和索引数据，实现无需预定义架构的实时查询。...● 向量数据类型和搜索功能：Rockset 增加了向量数据类型和向量搜索功能，这使得它能够为大型语言模型如 ChatGPT 提供数据，解锁实时数据分析用例。...腾讯云数据仓库 TCHouse-C 基于 ClickHouse 优异的查询性能，查询效率数倍于传统数据仓库。支持基于 SQL 的向量检索，并提供了一系列的功能来帮助用户编写分析查询。...TCHouse-C 不受内存限制，允许查询多 TB 的包含嵌入的数据集。计算两个向量之间的距离的能力只是另一个 SQL 函数，并且可以有效地与更传统的 SQL 过滤和聚合能力结合起来。
而 BIGO 数据管理的核心重点在于元数据平台的建设，用以支撑上层数据管理和建设应用，包括数据地图、数据建模、数据治理和权限管理等等。...在强弱类型转换上，BIGO 内部修改了 Atlas 的核心代码，增加参数动态判断 DDL 数据类型。简单来说，在写入数据或者执行查询时，通过特定参数来判断该条 nGQL 操作何种数据类型。...数据地图 [BIGO 的数据管理与应用实践] 上图为数据地图-搜索（部分），支持全域元数据（HIVE、HDFS、CK、BAINA）搜索与发现（数据源还在增加中）、结果排序和下载、支持筛选、支持高级搜索等功能...基于上述原因，决定自研一套全新 SQL 查询平台，解决上述问题，统一元数据管理和数据查询到资产管理平台，并加入以下特性：第一点，建设统一 SQL 路由器（onesql），根据语法规则自动路由 SQL 到后端...TAG 交互操作的编辑窗口；第四点，提供通过 SQL 建表 / LOAD 数据或通过可视化建表 / LOAD 数据的功能；第五点，自动兼容 pad / phone 等移动设备端查询，方便国内外同事使用
而现在，微软想要把GPT-4能力全部装进包括Bing、Microsoft 365和GitHub在内的全家桶中，必定需要大量的算力支持。...此前，研究公司SemiAnalysis曾估算，ChatGPT每日烧70万美元，每查询一次，就需要0.36美分。 如果「雅典娜」具有竞争力，就能够将每颗芯片的成本降低1/3。...像谷歌和亚马逊这样大体量的科技公司有足够的资本设计和开发属于自己的芯片，其它的公司也得眸足劲儿紧跟步伐。 说回到微软的「雅典娜」。 其实微软的AI芯片项目发布的时机纯属偶然，并不是蓄谋已久。...今年年初，OpenAI和微软对于LLM的训练有了质的飞跃。知情人士表示，ChatGPT的发布引爆了网络，也正因如此，微软才急匆匆地加快了「雅典娜」的问世。...要知道，ChatGPT的用户已经超过1亿了。 据预测，微软可能最早在明年大面积应用「雅典娜」，范围包括微软内部和OpenAI。他们还在犹豫的是，要不要把「雅典娜」提供给Azure云计算服务的客户。
存储库通常是旨在支持具有高复制性的NoSQL操作的自定义文件系统。 NoSQL是“不仅仅是SQL”的缩写，它是指非关系数据可以从多个不同的查询机制中受益。...许多NoSQL数据库也支持关系系统的结构化查询语言（SQL）。 这对于从旧版软件平台进行访问非常有用，包括本地不支持NoSQL数据库的商业智能（BI）工具。...- 查询依赖 扩展成本 高 低 低 低 因架构而不同已分片的: 低, 未分片的: 高 大容量操作的总体成本 高 低 中 中 因架构而不同已分片的:中,未分片的:高 图2：复杂性和TCO 文档型和键值型存储是最受欢迎的...文档数据库用例也简要介绍了DynamoDB，因为它存储了JSON值和二级索引，允许记录查询。 亚马逊DynamoDB DynamoDB是一个键值NoSQL数据库，支持最终和强大的一致性。...它还可以以Web应用程序友好的JSON格式存储和检索数据。 该数据可以像其他键值存储一样由行或分区键检索。您还可以添加二级索引来支持不同属性的查询。这些索引允许更复杂的查询机制。
【SQL】在一个含有group by的查询sql中，同时存在having和where，sql在解析执行的时候，先执行的是哪一个？ where ?...FROM>ON>JOIN>WHERE>GROUP BY>WITH CUBE or WITH ROLLUP>HAVING>SELECT>DISTINCT>ORDER BY>TOP where过滤from所指定的数据源...，但对于group by所产生的分组无效； having过滤分组，它依附于group by存在。
第一集介绍了Hudi的重要概念，为数据工程师提供了使用Hudi和Spark SQL的入门实践指南。...Opstree探讨了Apache Hudi中的时间旅行查询功能 - Opstree[7] Opstree最新文章深入探讨了Apache Hudi的时间旅行功能，让用户能够查询历史版本的数据。...文章提供了使用AWS Glue和PySpark设置Hudi时间旅行查询的实践指南，演示了如何通过指定提交时间来检索过去的数据状态。...，该管道： • 从AWS DynamoDB捕获变更 • 使用AWS Glue进行处理 • 将结果存储在Apache Hudi表中 文章提供了详细的步骤指南，包括： • 设置Kinesis Data Streams...，展示了如何使用Hudi和Spark SQL实现不同类型的缓慢变化维度（SCD），为数据工程师优化数据处理工作流提供了宝贵见解。
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