人生是一个长板问题
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大家可能听说过"水桶原理"：水桶的容量由最短的那块木板决定。
它的意思是，某些系统的关键，不在于发展最强点，而在于避免最弱点。99%的地方都没有问题，只要 1%的地方出现问题，整个系统就会失败。
The Design and Implementation of Modern Column-Oriented Database Systems
Table of Contents
- 1 Introduction
- 1.1 Virtual IDs
- 1.2 Block-oriented and vectorized processing \\
- 1.3 Late materialization 晚期物化
- 1.4 Column-specific compression
- 1.5 Direct operation on compressed data
- 1.6 Efficient join implementations
- 1.7 Redundant representation of individual columns in dif- ferent sort orders
- 1.8 Database cracking and adaptive indexing
- 1.9 Efficient loading architectures
- 2 Column-store internals and advanced techniques
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Greenplum 资源管理——Resource Group使用和实现分析
Table of Contents
- 1 Resource Group 简介
- 2 Resource Group 使用
- 2.1 创建资源组
- 2.2 将资源组分配给角色
- 2.3 修改资源组配置
- 2.4 删除资源组
- 2.5 取消资源组中的正在运行或已排队的事务
- 3 Resource Group 监控
- 4 Resource Group 实现分析
- 4.1 并发限制
- 4.2 CPU 限制
- 4.3 内存限制
- 4.4 Resource Group 监控
- 5 常见问题
- 6 总结
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Linux Process States
Table of Contents
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1 The Linux Process States
- Running or Runnable (R)
- Uninterruptible Sleep (D)
- Interruptable Sleep (S)
- Stopped (T)
- Zombie (Z)
状态机如下：
A Learned Query Rewrite System using Monte Carlo Tree Search
Table of Contents
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查询重写使用启发式算法来实现，有两个限制
- 规则的应用顺序严重影响查询性能，但
- 可能的重写顺序随查询涉及到的算子指数增长
- 受限于搜索空间大小限制，很难找到最佳的顺序
- 针对不同的查询，不同的重写规则的收益也不同
- 当前的方法，只能应用于单个计划，而不能有效的估计查询重写的收益
- 规则的应用顺序严重影响查询性能，但
提出了基于策略树树的查询重写框架
QueryFormer: A Tree Transformer Model for Query Plan Representation
Table of Contents
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QueryFormer:
- learning-based query planer representation model
- with tree-structured Transformer architecture
-integrate histograms from database into query plan encoding
1 INTRODUCTION
Adaptive Range Filters for Cold Data: Avoiding Trips to Siberia
Table of Contents
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对目前的架构来讲，和 粗糙索引 作用重叠。。
1 ABSTRACT
- ARF: Adaptive Range Filter, 自适应范围过滤器
- ARF is for Range queries, while
- BloomFilter is for Point queries
2 INTRODUCTION
3 APPLICATION EXAMPLE
3.1 Project Siberia
- Siberia 是 Hekaton 项目用于管理冷数据的一个项目
- Hekaton 则是 SQL Server 套件中的内存数据库
- 查询处理
ByteHTAP: ByteDance’s HTAP System with High Data Freshness and Strong Data Consistency
Table of Contents
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Chimp: Efficient Lossless Floating Point Compression for Time Series Databases
Table of Contents
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1 ABSTRACT
时序数据难以高效存储，导致存储代价高昂。
Coping with the TCP TIME-WAIT state on busy Linux servers
Table of Contents
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1 TL;DR
- 不用启用
net.ipv4.tcp_tw_recycle， 该选项已在 Linux4.12 废弃 - 多数情况下，
TIME-WAIT状态的 socket 无害
2 About the TIME-WAIT state
2.1 TCP state diagram
http://tcpipguide.com/free/t_TCPOperationalOverviewandtheTCPFiniteStateMachineF-2.htm