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从 Google 删库,到蚂蚁跑路,Care 与 Fear 点燃的 Flare

Bytebase 第一次完成融资后写了一篇文章,主要讲了从行业层面做 Bytebase 的逻辑。一年过去了,这一年我们所处的开源/infra/数据库/企业服务赛道从热点归于平静,尤其在国内,又习惯性地反应过度,直接降到冰点。但从全球来看,整体行业其实是在继续加速发展的,年初我们的一篇「苍狼白鹿,星霜几度|万字长文回顾 2022 年数据库行业」在中英文渠道都获得了不少的关注,而今天这篇文章想讲一段个人的经历,回到做 Bytebase 的初心。Enjoy。 正文 2015 年某一天下午,Google 加州山景城总部 CL2 一楼,Google 云数据库工程团队所在地。彼时一个工程师正盯着屏幕,校对着一组亟待修复的数据库实例,准备采取下一步行动。「啪」,沐浴在加州阳光下的金手指敲下了按键,指令立马顺着 Google 错综复杂的网络,横穿大半个美国,飞奔到了千里之外的爱荷华数据中心。眼看着待办任务上又划掉了一项,工程师习惯性地往后靠了靠座椅。只是紧接着几秒之后,就看到他把头伸到了屏幕前,双眼瞪大,紧盯着眼前的文字: Instance XXX has been successfully dele...

HStore表全了解:实时入库与高效查询利器

摘要:本文章将从使用者角度介绍HStore概念以及使用。 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)HStore表讲解》,作者:大威天龙:- 。 HStore表简介 面对实时入库和实时查询要求越来越高的趋势,已有的列存储无法支持并发更新入库,行存查询性能无法做到实时返回且空间压缩表现不佳。GaussDB(DWS)基于列存储格式设计和实现了全新的HStore表,同时提供高效的并发插入、更新入库,以及高性能实时查询。本文章将从使用者角度介绍HStore概念以及使用。 HStore表的背景 为什么要有HStore表呢?在具体讲解HStore表之前,我们先来回顾一下GaussDB(DWS)中几种已有的表类型: 行存表(row-store) 最基础的表类型,顾名思义,数据按行存储,在实际的物理块中,数据的将按下列图示的方式存储: 优势很明显,点查场景下,直接就能索引到行存某行元组的位置,点查性能好。数据库中的系统表就是行存表,对于用户的一些对点查性能要求高或者频繁更新的小表,都推荐用行存表。 列存表(column-store) AP场景下,常常需要对某列进行批量查询来做分析业务,这时候采用行...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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