大家好，我是田螺。 分享一道阿里面试真题：千万级大表如何快速删除大量数据。 我们如何更好回答这个问题呢？如果是我来回答的话，我会按照这些思路来跟面试官阐述： 直接一次性删除大量数据，可能存在哪些

1 问题背景 “哥们，又双叒叕写了个死锁，秀啊！😏” 就算是经常写死锁的同学看到估计都会有点懵，两条一模一样的 DELETE 语句怎么会产生死锁呢？ 2 MySQL 锁回顾 看到这里的靓仔肯定对 My

在公司业务场景中，通常需要使用流计算引擎从多个数据源获取数据、进行 ETL 操作，并将清洗后的数据导入到数据分析系统或数据湖中。由于最后产生出来的表是一张宽表，我们通常也称这个过程为“数据打宽“。

Redash 提供了各种功能创建高级可视化图表和综合看板，而 RisingWave 则提供了强大的数据处理、转换和分析能力。RW 还具备丰富的集成，使我们可以轻松构建一个完整的流处理管道。

在物流和航空领域，实时数据处理、数据可视化至关重要。它们能够优化供应链性能并提高效率。今天，我们使用 Upstash、RisingWave 和 Metabase 开发了一个实时航班跟踪系统供大家参考。

打宽+实时分析是流处理领域最常见的场景，但业内仍然有许多亟待解决的痛点：复杂流处理逻辑的大状态维护；如何长时间地（如数月）保留中间状态；如何基于大宽表做实时物化视图。今天将为大家带来一个新的解决方案。

本教程介绍了如何使用 RisingWave 和 Kafka 构建实时威胁检测系统。通过在 RW 中创建物化视图，可以高效查询和分析流数据，而 Kafka 则确保了系统不同组件之间的可靠数据传输。

MongoDB 在维护实时视图或执行流处理任务的内置支持方面，确实存在一些局限，本文将为大家介绍一个实用的解决方案。

本文分享了一个强大的电子商务数据管道解决方案。PostgreSQL 可作为事务数据的存储，CDC 可有效捕获和跟踪变更，RisingWave 则用于实现实时分析，如销售监控和库存管理。