(effect: T): T` `function withCancelable(effect) {...}` `model.effects.init = withCancelable(model.effects.init)` `function vizQueryEnhance (model: Model): Model {` `const { namespace, e... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222056&x-signature=GONN8pFfdLhsO6yqj6NBmh3wP5I%3D) 还有字符串这种不利于查找引用、没有类型提示的调用方式: ![picture.image](https://p6-volc-community-si...
预聚合是OLAP系统中常用的一种优化手段,在通过在加载数据时就进行部分聚合计算,生成聚合后的中间表或视图,从而在查询时直接使用这些预先计算好的聚合结果,提高查询性能。 实现这种预聚合方法大多都使用... **●** MergeTreeDataSelectExecutor 会将 aggregate 之前的计算进行拆分:对于 normal part,使用原查询计划进行计算;对于 projection part,使用改写后 ActionDAG 构造QueryPipeline;**●** 将两份数据合并,用于...
集群规模达到 1.6 万 Core 以上,每天的查询规模超过 50w 次,单集群支持了复杂查询高峰期的 200 QPS,同时 Query Latency P99 控制在 5s 以内,较好的满足了业务的性能需求。**架构**![picture.im... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222063&x-signature=a81%2BF8XAK9MovV13hOoaAgwjv7g%3D) **跨 Union All 的常见算子下推:** 字节内部某个业务的数据是按照典型的分库分表存放的,在该场景下,用户如果需要查询全量...
集群规模达到 1.6 万 Core 以上,每天的查询规模超过 50w 次,单集群支持了复杂查询高峰期的 200 QPS,同时 Query Latency P99 控制在 5s 以内,较好的满足了业务的性能需求。**架构**![picture.image](https://p... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222101&x-signature=plPe6WXFyX0XJbhvVtgaUtZLees%3D)**跨 Union All 的常见算子下推:** 字节内部某个业务的数据是按照典型的分库分表存放的,在该场景下,用户如果需要查询全量数据...
集群规模达到 1.6 万 Core 以上,每天的查询规模超过 50w 次,单集群支持了复杂查询高峰期的 200 QPS,同时 Query Latency P99 控制在 5s 以内,较好的满足了业务的性能需求。**架构**![picture.image](https://p... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222101&x-signature=plPe6WXFyX0XJbhvVtgaUtZLees%3D)**跨 Union All 的常见算子下推:** 字节内部某个业务的数据是按照典型的分库分表存放的,在该场景下,用户如果需要查询全量数据...
【**Jetpack Compose**】带领大家感受 Android 上 UI 开发方式的重大变革## 1.Modern Android Development 官方一直在优化 App 的开发体验:从 IDE 到语言再到框架,这些新技术愈发完善也愈发琐碎。提出一个全新的概念来整合这些松散的技术方便介绍和推广,也方便开发者们理解。MAD 便是提出的全新理念,期望在语言、工具、框架等多个层面提供卓越的开发体验,其愿景和优势:* 倾力打造:汇聚 Google 在 Android 行业十余年的前...
**一个SQL是如何执行的?**========================首先,结合下面的示例图,一个SQL会被Spark引擎经过SQL语法解析、元数据绑定、执行计划优化等多个过程,最终生成右边的执行计划,其中包含TableScan、Filte... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222052&x-signature=3TjebFkVAXwrNxPX42CL91PO8hg%3D) 上文向大家介绍了LAS Spark整体架构和基本概念, **那么LAS Spark如何在技术上实现性能的高精尖、功能的丰富度呢?**...
我们可以进一步把这个 decimal 的 precision 缩小,进而可以覆盖更多 case。比如,tpc-ds 里 store_returns 的 sr_fee 的schema 定义是 Decimal(7,2),但是通过 analyze table 之后可以知道,这个列的最大值是 100,那我们就可以把这个 schema 变成 Decimal(5,2)。2. DecimalAggregates 规则的更优实现 a. 当前的规则是对 Sum 最外层的表达式把 Decimal 转成了 Long,比如对于 TPCDS Query4 来说,里面有一个 sum 如下````sum((...
所以选择了 Iceberg 作为 Table Format。计算层则使用 Flink 进行出入湖,其中 Flink SQL 是最常用的出入湖方式,同时也用 Flink Datastream API 开发了一些高阶功能,出入湖的作业使用 Flink Application Mode 运行... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135659&x-signature=TKJrFXWSLXN2gYVyTUeVbsZuJ08%3D)针对 Schema 变更要解决的问题主要有两个:1)怎么知道每条 Row 对应哪个 Schema?2)怎么在一个作业里写多种 Schema...
如果要做一个混合操作(既要实时插入数据,又要对新老混合的数据做查询),同时跟两个系统交互意味着要学两种query pattern,还要学会怎么整合起来输出最终结果,比较麻烦(当然这个也是可以解决的,可以在执行引擎上层多套... 如上图的Join操作,Aggregate操作,还有上图没有的Set,Union等操作,都是要集成多个child node的结果才能继续执行,例如Join就要等待所有子路径执行完毕,然后把各个子路径的逻辑Tile拼到一起,再根据Join条件做筛选,才...
操作符 `?:` 将 Nullable 转成 NonNull 便于后续使用;Kotlin 的 `!!` 让我们更容易发现 NPE 的潜在风险并可以诉诸静态检查给予警告。Kotlin 的默认参数值特性也可以用来防止 NPE 的出现,像下面这样的结构体定义,... 项目中使用 Flow 替代 RxJava 处理流式数据,减少包体积的同时,CoroutineScope 可以有效避免数据泄露:```kotlinfun CoroutineScope.getBannerList(): Flow > = DatabaseManager.db.bannerDao::getAll.asFlo...
通常会因为无法获知 State 的定义方式和具体类型等信息,而导致查询 State 的成本过高。 为了解决这个问题,字节跳动流式计算团队在内部提出了 State Query on Flink SQL 的解决方案——用户通过写 SQL 的... 修改和初始化等操作。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/2475218c94e847c6a99b46c4f26aba2a~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=17162220...
我们可以进一步把这个 decimal 的 precision 缩小,进而可以覆盖更多 case。比如,tpc-ds 里 store_returns 的 sr_fee 的schema 定义是 Decimal(7,2),但是通过 analyze table 之后可以知道,这个列的最大值是 100,那我们就可以把这个 schema 变成 Decimal(5,2)。2. DecimalAggregates 规则的更优实现 a. 当前的规则是对 Sum 最外层的表达式把 Decimal 转成了 Long,比如对于 TPCDS Query4 来说,里面有一个 sum 如下: ...