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关系型数据库全表扫描分片详解

导读:数据总线(DBus)专注于数据的实时采集与实时分发,可以对IT系统在业务流程中产生的数据进行汇聚,经过转换处理后成为统一JSON的数据格式(UMS),提供给不同数据使用方订阅和消费,充当数仓平台、大数据分析平台、实时报表和实时营销等业务的数据源。 在上一篇关于DBus的文章(DBus 数据库表结构变更处理方案)中,我们主要介绍了在DBus的设计中,表结构变更及其带来的各种问题是如何处理的。本文则是从数据分片的角度出发,具体介绍DBus在数据采集的过程中,运用了什么样的分片策略和分片原理,以及过程中遇到的问题及解决方案。 一、分片策略 对于传统的关系型数据库,DBus通过提供全量数据拉取和增量数据采集两种途径满足用户数据采集需求。DBus数据抽取流程如下图所示(以mysql为例): 全量数据采集的主要原理是:根据主键、唯一索引、索引等信息,确定分片列。之所以分片列要根据主键、唯一索引、索引等选择,是因为这些列的数据在库里建立了良好索引,能提升数据扫描的效率。 根据选定的分片列,对数据进行拆片,确定每片数据的上下界,然后根据每片上下界,以6~8左右的并发度,进行数据拉取。(6~8左右...

Python 之父再发文:构建一个 PEG 解析器

花下猫语: Python 之父在 Medium 上开了博客,现在写了两篇文章,本文是第二篇的译文。前一篇的译文 在此 ,宣布了将要用 PEG 解析器来替换当前的 pgen 解析器。 本文主要介绍了构建一个 PEG 解析器的大体思路,并介绍了一些基本的语法规则。根据 Python 之父的描述,这个 PEG 解析器还是一个很笼统的实验品,而他也预告了,将会在以后的系列文章中丰富这个解析器。 阅读这篇文章就像在读一篇教程,虽然很难看懂,但是感觉很奇妙:我们竟然可以见证 Python 之父如何考虑问题、如何作设计、如何一点一点地丰富功能、并且传授出来。这种机会非常难得啊! 我会持续跟进后续文章的翻译,由于能力有限,可能翻译中有不到位之处,恳请读者们批评指正。 本文原创并首发于公众号【Python猫】,未经授权,请勿转载。 原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/yUQPeqc_uSRGe5lUi50kVQ 原题 | Building a PEG Parser 作者 | Guido van Rossum(Python之父) 译者 | 豌豆花下猫(“Python猫”公众号作...

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