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Ustore存储引擎详解

目录 设计原理 核心优势 使用指导 Ustore存储引擎,又名In-place Update存储引擎(原地更新),是openGauss 内核新增的一种存储模式。此前的版本使用的行存储引擎是Append Update(追加更新)模式。追加更新对于业务中的增、删以及HOT(HeapOnly Tuple)Update(即同一页面内更新)有很好的表现,但对于跨数据页面的非HOT UPDATE场景,垃圾回收不够高效。因此,Ustore存储引擎应运而生。 设计原理 Ustore存储引擎将最新版本的“有效数据”和历史版本的“垃圾数据”分离存储。将最新版本的“有效数据”存储在数据页面上,并单独开辟一段UNDO空间,用于统一管理历史版本的“垃圾数据”,因此数据空间不会由于频繁更新而膨胀,“垃圾数据”集中回收效率更高。 Ustore存储引擎采用NUMA-aware的UNDO子系统设计,使得UNDO子系统可以在多核平台上有效扩展;同时采用多版本索引技术,解决索引清理问题,有效提升了存储空间的回收复用效率。 Ustore存储引擎结合UNDO空间,可以实现更高效、更全面的闪回查询和回收站机制,能快速回退人为“误...

分析服务用多维度、多场景的用户分层,带您深度玩转精细化游戏运营

作为游戏类App的用户运营,难免会遇到以下问题: 竞品竞争激烈,新用户获取成本很高,该如何有效挽回卸载用户和沉默用户? 预算有限,该对哪些人群做活动才能获得较高的ROI呢? 如何根据用户属性和用户行为划分用户价值层级,并精准触达呢? 如今,高昂的买量成本让游戏的吸量越发艰难,存量用户的精细化运营成为必然趋势。 所以,识别精准的用户进行多形式、多样化的应用内活动,对用户的留存与付费提升显得尤为重要。 HMS Core分析服务与联运活动强强联合,助您快速实现存量用户的精细化运营。 1. 受众灵活圈选,多维细分,贴合场景 HMS Core分析服务可以通过用户偏好、用户属性、用户行为以及AI预测模型来实现不同维度的玩家分层,满足精益运营各类场景诉求。 例如,在付费提升场景下,可以通过游戏消费意愿标签,按需选择意愿高、较高、中等这些维度,并同时从这部分人群中过滤非活跃玩家,这样即可实现该游戏内消费意愿高的活跃用户分层。 2. 联运活动精准触达,实现用户召回与付费提升 针对不活跃用户,HMS Core分析服务通过玩家数据以及设备使用数据进行AI分析,对于已卸载/流失的用户,游戏内的消息已屏蔽无法触...

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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。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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