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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...

海纳“千川”:得物多场景统一推荐平台

1 千川由来 得物的推荐场景,除了首页瀑布流等几个比较大的场景之外,还有很多长尾的小场景,包括:频道、会场、购中购后场景、品牌墙等。这类场景存在单个场景体量小(UV和GMV均偏小)、场景零散、类型多元的情况。如需对这类场景进行单独优化,涉及的成本投入远高于产出。而随着业务发展,这类长尾场景只会越来越多,对这类场景的优化亟待解决。因此,我们需要这样一个通用推荐平台,来承接住这些小场景,并能够持续优化,带来收益。“化零为整”、“兼容并包”、“统一平台”,这就是千川。 2 千川需要解决的难题 结合各类需求及定位,千川作为统一推荐系统,面临不少难题,至少需具备五种能力。 3 工程和算法解决方案 应对上述困难,千川提出统一推荐框架。在千川ID体系基础上,实现多场景推荐的统一优化。 千川推荐框架总体分五层 APP服务层:对接各个长尾场景,目前接入了包括主题、频道、会场、购中购后独立流、出图等场景 千川接入层:目前提供两种接入方式,一种是通过商品投放服务接入,一种是注册千川直连。千川依据接入场景的差异建立千川ID体系,会为每个接入的场景提供特定的千川ID(或者千川ID集合)。 千川DPP层:提供多种...

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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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