聚集索引的叶子节点中存储了什么？
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万字长文带你漫游数据结构世界｜社区征文
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数据库顶会 VLDB 2023 论文解读 - Krypton: 字节跳动实时服务分析 SQL 引擎设
**“Krypton 源于 DC 宇宙中的氪星，它是超人的故乡，以氪元素命名 ”。** # 引言 近些年， 在复杂的分析需求之外，字节内部的业务对于实时数据的在线服务能力也提出了更高的要求。大部分业务不得不采用多套系统来应对不同的 Workload，虽然能满足需求，但也带来了不同系统数据一致性的问题，多
数据库顶会 VLDB 2023 论文解读：Krypton: 字节跳动实时服务分析 SQL 引擎设计
 “ **Krypton 源于 DC 宇宙中的氪星，它是超人的故乡，以氪元素命名** ” **引言** 近些年，
海量笔记@在云上,如何搭建属于自己的全文搜索引擎 Web应用-个人站点 | 社区征文
是一种流行的企业级搜索引擎,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。****```温馨提示:为了保证正确安装和运行,如果可用内存过少,可能导致ES安装或启动失败。查看:RAM内存free -h检查:硬盘空间df -h查看:目录下各文件夹磁盘占用率(ES的data目录指定可根据实际资源情况挂载)du --max-depth=1 -h /***/***ES免安装:这里采用服务器间scp(互通)方式拷贝es安装包(若当前es中数据集较大-超出数10G,数据data目录也可一...
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火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0（中）
> 更多技术交流、求职机会，欢迎关注**字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群** 近日，《火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书》正式发布。白皮书简述了 ByteHouse 基于 ClickHouse 引擎的发展历程，首次详细展现 ByteHouse 的整体架构设计及自研核心技术，为云原生数据仓库发��
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
Table 格式:本质上是基于存储的、 Table 的数据+元数据定义。具体来说,这种数据格式有三个具体的实现:Delta Lake、Iceberg 和 Hudi。三种格式提出的出发点略有不同,但是它们的场景需求里都不约而同地包含了事务支持和流式支持。而它们在具体的实现中也采用了比较相似的做法,即在数据湖的存储之上定义一个元数据,并跟数据一样保存在存储介质上面。这三者相似的需求以及相似的架构,导致了他们在演化过程中变得越来越相似。...
客户端 SDK
3.58该版本于 2024 年 3 月 12 日发布。 升级必看如果你需要将应用中使用的旧版本 RTC SDK 升级为最新版,参看:升级指南。 新增特性支持内部采集信号静音控制(不改变本端硬件)。可以选择静音或取消静音麦克风采集,而... 存储路径、可使用的最大缓存空间,参看: 功能简述 Android iOS macOS Windows Linux Electron 配置本地日志参数 setLogConfig setLogConfig setLogConfig setLogConfig setLogConfig setLogConfig PC 端新增支持耳...
干货 | 基于ClickHouse的复杂查询实现与优化
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查询推流流信息 2024-03-19 CreateLiveStreamRecordIndexFiles 新增创建录制索引文件接口。 创建录制索引文件 2024-03-18 UpdateEncryptDRM DescribeEncryptDRM BindEncryptDRM ListBindEncryptDRM UnBindEncryp... 中历史数据的查询范围为 366 天。 查询直播域名带宽用量 查询直播域名流量用量 查询直播域名录制用量 查询直播域名转码用量 查询直播域名截图张数 查询截图审核用量 查询拉流转推时长用量 查询直播时移存储用量 查...
干货 | ByteHouse：基于ClickHouse 的实时计算能力升级
 **ByteHouse是火山引擎数智平台旗下云原生数据分析平台，** 为用户带来极速分析体验，能够支撑实时数据分析和海量离线数
火山引擎 DataLeap 构建Data Catalog系统的实践（三）：关键技术与总结
> 更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 # 关键技术 构建一个好的Data Catalog系统，需要考虑的核心产品设计和技术设计有很多。篇幅所限，本文只概要介绍技术设计中最核心重要的部分，更多细节展开可参照后续的文章。 ## 数据模型统一 将不同�
干货 | 以一次Data Catalog架构升级为例，聊聊业务系统的性能优化
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由浅入深,揭秘企业级 OLAP 数据引擎 ByteHouse
实现了在各类型查询中都达到极致性能。**新一代 MPP 架构,存算分离:**使用新式架构,Shared-nothing 的计算层和 Shared-everything 的存储层,可以性能损耗很小的情况下,实现存储层与计算层的分离,独立按需扩缩容... 数据的索引等信息。元数据信息会持久化保存在状态存储池里面,为了降低对元数据库的访问压力,对于访问频度高的元数据会进行缓存。元数据服务自身只负责处理对元数据的请求,自身是无状态的,可以水平扩展。- ...
