那么程序的运行效率肯定也会有所提高。常用的4种数据结构有:- 集合:只有同属于一个集合的关系,没有其他关系- 线性结构:结构中的数据元素之间存在一个对一个的关系- 树形结构:结构中的数据元素之间存在一个... 可以使用另外的`hash`函数重新极计算,找到空的`hash`地址,如果有,还可以再叠加`hash`函数。- 链地址法:所有`hash`值一样的,链接成为一个链表,挂在数组后面。- 建立公共溢出区:不常见,意思是所有元素,如果和表中的...
## Redis 简介Redis 是大家日常工作中使用较多的典型 KV 存储,常年位居 DB-Engines Key-Value 存储第一。Redis 是基于内存的存储,提供了丰富的数据结构,支持字符串类型、哈希/列表/集合类型以及 stream 结构。Re... 实现了数据的发布和订阅,即提供了消息队列的基本功能。Redis 协议是二进制安全的文本协议。它很简单,可以通过 telnet 连接到一个 Redis server 实例上执行 get 和 set 操作。## K8s 简介K8s 是一个容器编排系...
字节跳动DataCatalog系统进行过大规模重构,新版本的存储层基于Apache Atlas实现。迁移过程中,我们遇到了比较多的性能问题。 **本文以Data Catalog系统升级过程为例,与大家讨论业务系统性能优化方面的思考,也会介绍... 更多是以解决实际的业务场景和问题出发,做针对性的调优,需要格外注意避免过早优化与过度优化。 **准确定位到瓶颈,才能事半功倍** 。一套业务系统中,可以优化的点通常有很多,从业务流程梳理到底层组件的性能提...
另外一种情况,有些类型的实体可以作用于多种其他的实体,比如一张Hive表和一堆被组织在一起的业务报表,都可以被用户收藏或点赞。我们将收藏、点赞这些行为也抽象为实体,并通过关系与Hive表、业务报表集合等相关联。... 查询结果行数不超过cache.tx-cache-size值### 写优化:去除Guid全局唯一性检查对于超大元数据的写入请求,也有比较严重的性能问题。比如超过3000列的写入,火山引擎 DataLeap 研发人员发现需要消耗接近15分钟。...
本示例通过从环境变量中读取 AccessKey ID 和 AccessKey Secret,来实现 API 访问的身份验证。运行代码示例前,请配置环境变量 ACCESS_KEY_ID 和 ACCESS KEY_SECRET service = LiveService("your_host",... 任务的唯一标识,您可以通过[获取拉流转推任务列表](https://www.volcengine.com/docs/6469/1126896)接口获取。 body["TaskId"] = "8fde6aa0281d9f*******05a6e242365" resp = service.delete_pull_to_pu...
运行代码示例前,请配置环境变量 ACCESS_KEY_ID 和 ACCESS KEY_SECRET service := live_v20230101.NewInstance() service.SetCredential(base.Credentials{ AccessKeyID: os.Getenv("ACCESS_KEY_ID"), ... 任务的唯一标识,您可以通过[获取拉流转推任务列表](https://www.volcengine.com/docs/6469/1126896)接口获取。 body.TaskID = "8fde6aa0281d9f*******05a6e242365" resp, err := service.DeletePullToPushTask...
运行代码示例前,请配置环境变量 ACCESS_KEY_ID 和 ACCESS KEY_SECRET LiveService service = LiveService.getInstance(); service.setAccessKey(System.getenv("ACCESS_KEY_ID")); service.setSecretKey(... 任务的唯一标识,您可以通过[获取拉流转推任务列表](https//www.volcengine.com/docs/6469/1126896)接口获取。 body.setTaskId("8fde6aa0281d9f*******05a6e242365"); try { DeletePullToPushTaskRes re...
字节跳动DataCatalog系统进行过大规模重构,新版本的存储层基于Apache Atlas实现。迁移过程中,我们遇到了比较多的性能问题。 **本文以Data Catalog系统升级过程为例,与大家讨论业务系统性能优化方面的思考,也会介绍... 更多是以解决实际的业务场景和问题出发,做针对性的调优,需要格外注意避免过早优化与过度优化。 **准确定位到瓶颈,才能事半功倍** 。一套业务系统中,可以优化的点通常有很多,从业务流程梳理到底层组件的性能提...
另外一种情况,有些类型的实体可以作用于多种其他的实体,比如一张Hive表和一堆被组织在一起的业务报表,都可以被用户收藏或点赞。我们将收藏、点赞这些行为也抽象为实体,并通过关系与Hive表、业务报表集合等相关联。... 查询结果行数不超过cache.tx-cache-size值### 写优化:去除Guid全局唯一性检查对于超大元数据的写入请求,也有比较严重的性能问题。比如超过3000列的写入,火山引擎 DataLeap 研发人员发现需要消耗接近15分钟。...
一般是一主一从设计和一主多从设计。Master-Slave 由主从角色构成:**Master ( 主 )**可读可写,当数据有修改的时候,会将 Oplog 同步到所有连接的 Salve 上去。**Slave ( 从 )**只读,所有的 Slave 从 Mast... 是 mongod 的实例集合,包含三类节点角色:**Primary( 主节点 )**只有 Primary 是可读可写的,Primary 接收所有的写请求,然后把数据同步到所有 Secondary 。一个 Replica Set 只有一个 Primary 节点,当 Primary 挂...
当有特殊场景主键和排序键不一致时,主键必须为排序键的最左前缀。如排序键为(OrderID, Date),主键必须为OrderID,不能为Date。ByteHouse 会在主键上建立以 Granule 为单位的稀疏索引,(与之对比,所谓稠密索引则是每一行都会建立索引信息)。如果查询条件能匹配主键索引的最左前缀,通过主键索引可以快速过滤出可能需要读取的数据颗粒,相比扫描整个 DataPart,通常要高效很多。另外需要注意,PRIMARY KEY不能保证唯一性,所以可以插入主键...
每段文字不超过300个字符 clip_start Float Y 视频裁切起点和终点,单位秒(当source指向视频链接时,链接中的视频会被裁剪后再使用,裁剪起始时间为clip_start,裁剪结束时间为clip_end)这两个字段可修改,但必须同时修改,保证clip_end与clip_start之差不变 clip_end Float Y volume Int Y 素材音量,范围0到200(素材原音量为100) crop List Y video槽位中视频或图片的裁切坐标,分别是从左下角开始顺时针的4个点,坐标原点在图像...
monomial:普通指标 polynomial:复合指标 raw_measure_list Array of Raw_measure_list 否 - 所有指标的集合。 formula String 否 - 指标四则运算公式。当指标类型为复合指标polynomial时选填。 name ... filter_name String pid 筛选条件的唯一key。 filter_type String regex 筛选条件类型。 Group_meta_list参数 类型 示例值 描述 label String work_country 分组维度。 group_by_name String ...