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StarRocks 技术内幕:查询原理浅析

一条查询 SQL 在关系型分布式数据库中的处理,通常需要经过 3 大步骤: 1. 将 SQL 文本转换成一个 “最佳的”分布式物理执行计划 2. 将执行计划调度到计算节点 3. 计算节点执行具体的物理执行计划 本文将详细解释在 StarRocks 中如何完成一条查询 SQL 的处理。 首先来了解 StarRocks 中的基本概念: FE: 负责查询解析,查询优化,查询调度和元数据管理 BE: 负责查询执行和数据存储 #01 从 SQL 文本到执行计划 — 从 SQL 文本到分布式物理执行计划, 在 StarRocks 中,需要经过以下 5 个步骤: 1. SQL Parse:将 SQL 文本转换成一个 AST(抽象语法树) 2. SQL Analyze:基于 AST 进行语法和语义分析 3. SQL Logical Plan:将 AST 转换成逻辑计划 4. SQL Optimize:基于关系代数、统计信息、Cost 模型,对逻辑计划进行重写、转换,选择出 Cost “最低” 的物理执行计划 5. 生成 Plan Fragment:将 Optimizer 选择的物理执行计划转换为 B...

RepoStats v1.0 发布,开源代码仓库统计数据可视化

从2021年底开始构思,时至今日总算完成了第一个版本的发布! RepoStats 基于 Golang 开发,能够抓取开源代码仓库的 star、fork、commit、pull request、issue 等相关数据统计并可视化展示。 RepoStats 致力于解决的痛点问题是: 开源代码仓库的数据抓取、存储、分析及统计 开源代码仓库的相关数据可视化展示 做到全平台打通,并支持分隔、组合展示 主要工作原理如下图所示: 主要功能包括: 当前版本的 RepoStats 仅支持 Gitee 平台相关数据获取 (后续会持续新增其他平台,国产平台优先考虑) 管理后台:支持界面化的 Gitee Oauth 配置、Grafana Token 获取配置 管理后台:支持添加单个仓库、支持批量添加个人帐号及组织帐号下的公开仓库 管理后台:支持禁用、启用 Gitee 数据抓取(启动抓取除外) 管理后台:支持 Commit 列表显示及查询、Issue 列表显示及查询、Pull Request 列表显示及查询 Grafana 标签:每个面板均有附带仓库拥有者标签、仓库名称、平台名称等信息支持查询过滤 界面截图: ...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。