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ClickHouse最大QPS到底咋估算?

ClickHouse是用于分析的OLAP数据库,因此典型的使用场景是处理相对较少的请求 — 从每小时几个到每秒几十甚至几百个不等 — 但会影响到大量数据(几GB/数百万行)。 但是在其他情况下,它的表现如何?让我们尝试用大量小请求来测试ClickHouse如何处理。这将帮助我们更好地了解可能的使用场景范围和限制。 本文分为两个部分: 连接基准测试和测试设置 涉及实际数据的最大QPS的场景 环境 对于初始测试,我选择了一台旧工作站: 4核 Intel(R) Core(TM) i5-2400 CPU @ 3.10GHz 8GB RAM SSD硬盘 CentOS 7 本文中呈现的结果是从该计算机收集的,但当然,很有趣的是在更强大的硬件上重复这些测试。我把这项任务交给我们的读者,这样你就可以在自己的硬件上测试ClickHouse在不同场景下的最大QPS。如果你这样做了,请分享你的结果!为了运行基准测试,我还创建了一组脚本,可以在Altinity的GitHub上免费获取:https://github.com/Altinity/clickhouse-sts/。这些脚本需要Docker(我使用的是v...

谈谈我对 AIGC 趋势下软件工程重塑的理解

作者:陈鑫 今天给大家带来的话题是 AIGC 趋势下的软件工程重塑。今天这个话题主要分为以下四大部分。 第一部分是 AI 是否已经成为软件研发的必选项;第二部分是 AI 对于软件研发的挑战及智能化机会,第三部分是企业落地软件研发智能化的策略和路径,第四部分是我们现有的可采纳的、可落地的工具,在这一部分我也会重点介绍通义灵码整体的产品能力和概况。 AI已经成为软件研发的必选项 这张图是麦肯锡最近发布的一个研究报告,大家可以看到他把软件工程列在了整张表格的右上角,也就是影响最大、影响速度最快的一部分。他为什么会有这样的观点?这是因为在大模型时代,我们发现大模型在代码生成和整体的逻辑推理方面是特别擅长的,所以涌现出了类似 Github Copilot 这种非常有代表性的智能编码工具,可以瞬间提升大量企业开发工程师的研发效率,而且 Copilot 是至今为止在世界范围内商业化最成功的大模型的领域之一。 这位美国的 KOL,他也有同样的观点。他认为在大模型时代,可能有大量的技能会被替代,我们 10% 的技能会被 1000 倍的提升,这个跟我们的观点是相似的,尤其是在大模型时代,大模型可以大量地替...

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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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