以一种普遍认可的统一方式一起做事,提升协作效率,降低沟通成本。代码的字里行间流淌的是软件系统的血液,代码质 量的提升是尽可能少踩坑,杜绝踩重复的坑,切实提升系统稳定性,码出质量。## 2. 编程规约导读### 2.1 禁用魔法值> 不允许任何魔法值(即未经预先定义的常量)直接出现在代码中。```// 反例: 开发者 A 定义了缓存的 key。 String key = "Id#taobao_" + tradeId; cache.put(key, value); // 开发者 B 使用缓存时直...
# 问题描述 MySQL 5.7 的 SQL Modes 对 SQL 的检查更加严格和规范,会出现一些 SQL 兼容性问题。 # 问题分析 具体常见的问题包含以下几个方面:## 1.SQL查询的字段不包含在GROUP BY 语句中(ONLY_FULL_GROU... this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by```### 解决方法需要改写SQL,去掉**GROUP BY**后不包含的id字段,保证数据统计的准确性```MySQL [dbtest]> select min(update_time),name from tb_au...
# 问题描述MySQL 5.7 的 SQL Modes 对 SQL 的检查更加严格和规范,会出现一些 SQL 兼容性问题。# 问题分析具体常见的问题包含以下几个方面:## 1.SQL查询的字段不包含在GROUP BY 语句中(ONLY_FULL_GROUP_BY)如果... this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by````### 解决方法需要改写SQL,去掉**GROUP BY**后不包含的id字段,保证数据统计的准确性````undefinedMySQL [dbtest]> select min(update_time),nam...
传统数据库方式无法进行处理。目前,通用的技术是把非结构化数据通过一系列 Embedding 模型将它变成向量化表示,然后将它们存储到数据库或者特定格式里。在搜索过程中,通过相同的一个模型把查询项转化成对应的向量,并... 而主要技术则是highway和多层优化方式。这种算法的优点是查询速度快、并发性能好;而缺点则表现为构建速度慢、内存占用高。 目前实际场景中,使用较多的方法主要是后面的两种,即 Cluster-based 和 Graph-...
# 问题描述 MySQL 5.7 的 SQL Modes 对 SQL 的检查更加严格和规范,会出现一些 SQL 兼容性问题。 # 问题分析 具体常见的问题包含以下几个方面:## 1.SQL查询的字段不包含在GROUP BY 语句中(ONLY_FULL_GROU... this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by```### 解决方法需要改写SQL,去掉**GROUP BY**后不包含的id字段,保证数据统计的准确性```MySQL [dbtest]> select min(update_time),name from tb_au...
# 问题描述MySQL 5.7 的 SQL Modes 对 SQL 的检查更加严格和规范,会出现一些 SQL 兼容性问题。# 问题分析具体常见的问题包含以下几个方面:## 1.SQL查询的字段不包含在GROUP BY 语句中(ONLY_FULL_GROUP_BY)如果... this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by````### 解决方法需要改写SQL,去掉**GROUP BY**后不包含的id字段,保证数据统计的准确性````undefinedMySQL [dbtest]> select min(update_time),nam...
传统数据库方式无法进行处理。目前,通用的技术是把非结构化数据通过一系列 Embedding 模型将它变成向量化表示,然后将它们存储到数据库或者特定格式里。在搜索过程中,通过相同的一个模型把查询项转化成对应的向量,并... 而主要技术则是highway和多层优化方式。这种算法的优点是查询速度快、并发性能好;而缺点则表现为构建速度慢、内存占用高。 目前实际场景中,使用较多的方法主要是后面的两种,即 Cluster-based 和 Graph-...
传统数据库方式无法进行处理。目前,通用的技术是把非结构化数据通过一系列 embedding 模型将它变成向量化表示,然后将它们存储到数据库或者特定格式里。在搜索过程中,通过相同的一个模型把查询项转化成对应的向量,并... 而主要技术则是highway和多层优化方式。这种算法的优点是查询速度快、并发性能好;而缺点则表现为构建速度慢、内存占用高。目前实际场景中,使用较多的方法主要是后面的两种,即 Cluster-based 和 Graph-based。 ...
> 🍊作者简介:[秃头小苏](https://juejin.cn/user/1359414174686455),致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好... 调试看看输出的变化或者查阅文档,总之方法总比困难多!🌾🌾🌾那么下面我们就要开始了,给大家详细的唠唠transformer!!!准备发车🚖🚖🚖 ## 整体框架 在介绍transformer的整体框架之前,我先来简单...
传统数据库方式无法进行处理。目前,通用的技术是把非结构化数据通过一系列 Embedding 模型将它变成向量化表示,然后将它们存储到数据库或者特定格式里。在搜索过程中,通过相同的一个模型把查询项转化成对应的向量,并... 而主要技术则是 highway 和多层优化方式。这种算法的优点是查询速度快、并发性能好;而缺点则表现为构建速度慢、内存占用高。目前实际场景中,使用较多的方法主要是后面的两种,即 Cluster-based 和 Graph-based。...
ClickHouse 社区版通过 DDL 语句在 ClickHouse 上创建一个 database,并将 MySQL 中的指定的一个 database 的全量数据迁移至 ClickHouse,并实时读取 MySQL 的 binlog 日志,将 MySQL 中的增量数据实时同步至 ClickHo... 便于实时查看同步状态和排查异常问题。**出错后运维**当同步任务出现了同步异常后,通过查看运行日志系统表定为问题。针对性处理了异常问题后,通过 resync 命令重启同步任务。## 分布式模式社区版 Materi...
**索引是业界常用的提高查询性能的手段之一,针对Iceberg我们也采用了增加索引的方式。**对常用的列字段构建Index,在进行table scan时利用Index只返回匹配的数据,降低匹配数据量,从而大大提高查询性能。 ... Flink等多种引擎读取Iceberg的数据,就是利用分层的元数据找到data file列表。例如,Spark引擎解析SQL语句,然后调用Iceberg的接口,获取data file并进行task切分。 ![picture.image](https://p6-volc-c...
如何加速查询性能,使其尽可能接近专门的分布式数仓(如 ClickHouse 等),是需要思考和探究的问题。索引是业界常用的提高查询性能的手段之一,针对 Iceberg 我们也采用了增加索引的方式。对常用的列字段构建 Index,在... Flink 等多种引擎读取 Iceberg 的数据,就是利用分层的元数据找到 data file 列表。例如,Spark 引擎解析 SQL 语句,然后调用 Iceberg 的接口,获取 data file 并进行 task 切分。![picture.image](https://p6-volc...