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IT技术博客大学习
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StarRocks 物化视图刷新流程和原理
(crossoverjie.top)
【简介】
物化视图通过预计算显著提升查询性能,其刷新方式分为全量刷新和增量刷新。全量刷新适合一致性要求高的场景,增量刷新则高效应对数据变更。StarRocks独特的分布式引擎和自动优化策略,让数据处理更高效。你更倾向用哪种刷新方式?
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@技术头条
2024-11-23 21:44 / 原作者微博:
@crossoverJie
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深入理解 StarRocks 的元数据管理
(crossoverjie.top)
StarRocks 元数据采用分层设计:前端负责 SQL 解析和优化,元数据存储在后端,通过 Raft 协议实现高可用和一致性。其灵活的分布式架构,保证了查询效率和系统稳定性,适用于大规模数据分析场景!
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@技术头条
2024-11-23 21:51
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StarRocks 开发环境搭建踩坑指北
(crossoverjie.top)
本文详细介绍了在本地搭建 StarRocks 开发环境的步骤,包括启动前端(FE)和后端(BE)的配置及调试方法。通过本地启动 FE 并使用 Docker 运行 BE,实现了本地调试和测试。作者分享了常见问题解决方案,如端口冲突和网络配置问题,为 StarRocks 开发环境搭建提供了实用指南。
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@技术头条
2024-11-02 16:42
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第一性原理思考:解决问题的通用框架(续)
(blog.devtang.com)
本文深入探讨了几种思维框架,包括28原理、谬误推导和终局思维等,帮助在决策中聚焦关键因素,判断信息真伪。文章还列举了常见误区,如误把相关性当因果、从众心理和情绪化决策等,提醒在信息泛滥中保持清晰的逻辑思维。通过案例分析,这些思维模式能有效提升问题解决和决策的效率。
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@技术头条
2024-11-02 16:25
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第一性原理思考:解决问题的通用框架
(blog.devtang.com)
本文介绍了解决问题的通用框架,基于“第一性原理”思考,分为信息收集、建模、判断和策略迭代四步。通过广泛收集经验与原始数据,建立问题模型,量化核心指标并不断优化策略,可以逐步解决复杂问题。框架虽无法保证执行到位,但帮助接近真实问题,为复杂决策提供可靠支持。
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@技术头条
2024-11-02 16:20
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Memcached的存储原理解析
(www.codedump.info)
最近工作上的需要,需要做一个LRU形式管理内存的分配器,首先想到的就是Memcached这个项目。早些年粗略的看过一些,有个大体的了解,这一次看下来发现其LRU算法做了不少的改动。
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@技术头条
2024-03-21 23:21
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B树、B+树索引算法原理(下)
(www.codedump.info)
在上一篇文章中,介绍了数据库索引的简单概念,以及B树的结构及核心算法,这一篇将继续介绍B树的变形B+树。
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@技术头条
2024-03-21 23:02
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B树、B+树索引算法原理(上)
(www.codedump.info)
这一段时间由于在阅读boltdb代码的缘故,找机会学习了B树及B+树的算法原理,这个系列会花两个篇幅分别介绍这两种数据结构的实现,其用于数据库索引中的基本原理。
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@技术头条
2024-03-21 23:01
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Redis高可用原理
(www.codedump.info)
Redis中为了实现高可用(High Availability,简称HA),采用了如下两个方式:
1、主从复制数据。
2、采用哨兵监控数据节点的运行情况,一旦主节点出现问题由从节点顶上继续进行服务。
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@技术头条
2024-03-13 13:29
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JVM内存问题排查流程
(l1n.wang)
首先确认问题现象,可以通过服务状态,监控面板、日志信息、监控工具(VisualVM)等,确认问题类型:
1、内存使用率居高不下、内存缓慢增加、OOM等;
2、频繁GC:Full GC等;
发现问题不建议重启,留存状态。
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@技术头条
2024-03-12 22:26
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SQL优化(3)-索引与优化原理(上)
(example.com)
这一篇我们回归现实中的MySQL数据库,初步学习具体的SQL优化原则,并尝试从索引底层原理出发,分析为什么会有那么多的“规则”。
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@技术头条
2024-01-13 23:28
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