sonic 是字节跳动开源的一款 Golang JSON 库,基于即时编译(Just-In-Time Compilation)与向量化编程(Single Instruction Multiple Data)技术,大幅提升了 Go 程序的 JSON 编解码性能。同时结合 lazy-load 设计思想,它... 因此我们对业界现有 Go JSON 库进行了一番评估测试。 首先,根据主流 JSON 库 API,我们将它们的使用方式分为三种:- **泛型(generic)编解码**:JSON 没有对应的 schema,只能依据自描述语义将读取到的 value 解...
进行了融合,出现了 NewSQL 数据库,随着云原生技术的入场与爆发,又有了云原生数据库。![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/69f86f1596e34fbd92b8714d2a5f140a~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)**关系型数据库**将数据存储于二维表格之中,数据以行为单位,一行数据表示一个实体信息,每一行数据的属性都是相同的,通过 SQL 语言进行操作,容易理解,广泛应用于企业的 ERP、CRM、财务系统和交易系统等核心业务...
云原生数据仓库 ByteHouse 总体架构图如上图所示,设计目标是实现高扩展性、高性能、高可靠性、高易用性。从下往上,总体上分服务层、计算层和存储层。## 服务层服务层包括了所有与用户交互的内容,包括用户管理、... 提供对查询相关元数据信息的读写。Metadata 主要包括 2 部分:Table 的元数据和 Part 的元数据。表的元数据信息主要包括表的 Schema,partitioning schema,primary key,ordering key。Part 的元数据信息记录表所对应...
对于埋点生产者来说,也有一些痛点:* 生产链路长:各方信息对齐、流程推动难度大;* 模型落地难:不知如何设计、不知是否符合规范;* 缺乏工具支持:设计、开发、测试纯白手起家。那怎么去解决用户的这些痛点呢?首先我们要弄清楚埋点的第一站是什么。很多公司都有埋点系统,对于大部分公司而言,埋点的第一站是埋点录入。但是大家会发现,埋点录入并不是一切的源头,埋点设计才是。埋点设计是第一手的资料,根据埋点的设计文稿...
对于埋点生产者来说,也有一些痛点:- 生产链路长:各方信息对齐、流程推动难度大;- 模型落地难:不知如何设计、不知是否符合规范;- 缺乏工具支持:设计、开发、测试纯白手起家。那怎么去解决用户的这些痛点呢?首先我们要弄清楚**埋点的第一站**是什么。很多公司都有埋点系统,对于大部分公司而言,埋点的第一站是埋点录入。但是大家会发现,**埋点录入并不是一切的源头,埋点设计才是**。埋点设计是第一手的资料,根据埋点的设...
设计和相关特性,最后介绍 Apache Doris 在数据湖联邦分析上的未来规划。# 1. 湖仓一体架构演进回顾湖仓一体的发展史,主要经历了三个阶段。第一个阶段是数据仓库,第二个阶段是数据湖,第三个阶段是湖仓一体。## 数据仓库阶段数据仓库是在上个世纪80年代兴起的一项技术。随着企业业务发展和大规模计算技术的发展,越来越多的企业使用数据仓库来处理企业产生的数据,发现数据的商业价值。 在这个时期,主要是将来自业务系统的...
业界将关系型数据库与NoSQL数据库的优势进行了融合,出现了NewSQL数据库,随着云原生技术的入场与爆发,又有了云原生数据库。![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/5f627982eef644f0a4... 用于提升系统整体的读性能,减轻关系型数据库的读压力。文档型NoSQL数据库使用的是一种半结构化的数据模型(json或xml格式),与关系型数据库相比,文档型NoSQL是没有 Schema 的,由于没有 Schema 的特性,可以随意地存...
云原生数据仓库 ByteHouse 总体架构图如上图所示,设计目标是实现高扩展性、高性能、高可靠性、高易用性。从下往上,总体上分服务层、计算层和存储层。### 服务层服务层包括了所有与用户交互的内容,包括用户管理... 提供对查询相关元数据信息的读写。Metadata 主要包括 2 部分:Table 的元数据和 Part 的元数据。表的元数据信息主要包括表的 Schema,partitioning schema,primary key,ordering key。Part 的元数据信息记录表所对应...
本文主要介绍 Apache Doris 设计和开发数据湖联邦分析特性的思考和实践。 全文分为三部分,首先介绍数据湖相关技术的演进,其次介绍 Apache Doris 数据湖联邦分析的整体设计和相关特性,最后介绍 Apache Do... 随着企业业务发展和大规模计算技术的发展,越来越多的企业使用数据仓库来处理企业产生的数据,发现数据的商业价值。 在这个时期,主要是将来自业务系统的多种结构化数据聚合到数据仓库中,利用 MPP 等大规模...
关联AB实验和自动效果跟踪,帮助用户更好的制定业务目标、设计实验、跟踪最终效果,查看帮助文档:优化计划 推送实验全量发布 推送实验做完后,可以选择优胜组进行全量推送; 2022年10月11日 V2.1.1版本 迭代说明: 定时... 多次点击只触发一次 feature示例代码展示undefined 2022年04月07日 V1.9.34版本 功能 【系统管理】数据管理模块合并至系统管理 【可视化实验】多页可视化实验:在一个版本中可以包含多个页面,适用于优化前后有关联...
针对埋点数据本身的格式验证,我们采用了JsonSchema作为验证手段,以支持完善的验证规则、可信的验证结果。上文中的“规则生成器”、“规则选择器”、“埋点验证器”也都在一定程度上保证了埋点验证结果的准确性。... 方便系统的监控和查看服务状态**Push服务优势**1. 连接稳定性:Push服务分为两个组件Push和Backone,实现了业务和推送解耦。push面向客户端连接,设计尽可能简单,需保持大量客户端活跃连接,避免了业务服务更新时...
业界将关系型数据库与 NoSQL 数据库的优势进行了融合,出现了 NewSQL 数据库,随着云原生技术的入场与爆发,又有了云原生数据库。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu8... 用于提升系统整体的读性能,减轻关系型数据库的读压力。文档型 NoSQL 数据库使用的是一种半结构化的数据模型(json 或 xml 格式),与关系型数据库相比,文档型 NoSQL 是没有 Schema 的,由于没有 Schema 的特性,可以...
对于埋点生产者来说,也有一些痛点:* 生产链路长:各方信息对齐、流程推动难度大;* 模型落地难:不知如何设计、不知是否符合规范;* 缺乏工具支持:设计、开发、测试纯白手起家。那怎么去解决用户的这些痛点呢?首先我们要弄清楚 **埋点的第一站** 是什么。很多公司都有埋点系统,对于大部分公司而言,埋点的第一站是埋点录入。但是大家会发现, **埋点录入并不是一切的源头,埋点设计才是** 。埋点设计是第一手的资料,根据埋点的...