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分布式点滴
木鸟杂记
创建于2021-06-16
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分布式系统、存储相关;论文导读、开源项目、公开课
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共70篇文章
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NUMA-Aware 执行引擎论文解读
最近翻 DuckDB 的执行引擎相关的 PPT(Push-Based-Execution) 时,发现了这篇论文,印象中在执行引擎相关的文章中看到他好几次。
数据处理的大一统——从 Shell 脚本到 SQL 引擎
“工业流水线”的鼻祖,福特 T 型汽车[1]的电机装配,将组装过程拆成 29 道工序,将装备时间由平均二十分钟降到五分钟,效率提升四倍 ,下图图源[2]。 这种流水线的思想在数据处理过程中也随处可见。
生活工程学(一):多轮次拆解
我们在工程实践中,有些构建代码的小技巧,其背后所体现的思想,生活中也常常可见。本系列便是这样一组跨越生活和工程的奇怪联想。这是第一篇:多轮次拆解
数据库面试的几个常见误区
由于业务的需要,最近面试了很多数据库候选人。发现很多候选人在面试准备时会有一些普遍的误区,借此机会展开聊聊我作为面试官的一些建议。这次主要讲四个误区:代码基础差、工程素养弱、沟通思维无、知识框架碎。
一文科普 RocksDB 工作原理
RocksDB 是很多分布式数据库的底层存储,如 TiKV、CRDB、NebulaGraph 等等。在 DataDog 工作的 Artem Krylysov 写了一篇文章RocksDB 做了一个科普
MemGraph 背后论文《基于内存和MVCC 的高速可串行化》详细解析(一)
本论文旨在实现一种针对内存型数据库的、基于多版本(MVCC)实现的、支持可串行化隔离级别的高性能数据结构。其基本思想是: 使用列存 复用 Undo Buffer 数据结构
《系统日知录》专栏:关注分布式系统、数据库和存储
我是谁 我是“木鸟杂记”博客: https://www.qtmuniao.com/ 作者青藤木鸟。有多年的分布式系统、数据处理、存储和数据库工作经验,现在在一家图数据库创业公司做存储层。
写好代码,我的三个 Code
国内很多大学的计算机专业,比较偏重基础和理论的“灌输”(就我当年上学的体验,现在可能会好一些),对于代码能力,虽然也有一些课程实验,但往往不太够用。
一个喜欢摄影的数据库程序员的 2022 年终总结
不知道为何,今年朋友圈分享年终总结的朋友格外多。我挺喜欢这个形式,一来,我很爱看别人的年终总结,看故事之余还能看到一些不同路径;二来,每年定期回顾下,也确实能帮着梳理下思路,简单做下展望。
找数据库实习一定要刷公开课吗?
有同学在[分布式系统&数据库论坛](https://distsys.cn/)问如何找到一个数据库实习。我感觉很多想做基础软件方向的在校同学可能都会有类似问题,所以开个小文简单聊聊。
DDIA 读书分享 第五章:Replication,多主模型
单主模型一个最大问题:所有写入都要经过它,如果由于任何原因,客户端无法连接到主副本,就无法向数据库写入。 于是自然产生一种想法:多主行不行?
DDIA 读书分享 第五章:Replication,复制滞后问题
DDIA 读书分享会,会逐章进行分享,结合我在工业界分布式存储和数据库的一些经验,补充一些细节。每两周左右分享一次,欢迎加入。
好好写代码之素养篇——抽象和讲究
知乎上有个问题,如何辨别一个程序员水平的高低?就这几年 Review 代码的体感,忍不住就工程素养这个话题吐两句槽,正好作为“好好写代码”系列的第二篇。
DynamoDB 的云原生之路 —— 流控策略的演进
云上一个重要特征就是资源池化、按需分配和精准计费,从而在整体上实现资源的充分利用,通过规模化优势抵消通用性带来的成本。
RocksDB 优化小解(一):Indexing SST
本篇是 RocksDB 优化系列第一篇,为了优化深层查询性能,将不同层级的 SST 通过一定方式索引起来。
一文理解 Spark 的基石 RDD
RDD 承自 MapReduce 而来,常驻内存以优化 IO 开销、利用流水线调度以降低批处理延迟,使得在多机上交互式的执行处理称为可能。
DDIA 读书逐章分享——第三章(上):LSM-Tree 和 B-Tree
第二章讲了上层抽象:数据模型和查询语言。本章下沉一些,聚焦数据库底层如何处理查询和存储。这其中,有个逻辑链条:使用场景→ 查询类型 → 存储格式。
步步为营 剖析事务中最难的——隔离性
很久没有发文了,搞了一个月事务相关的资料和分享,今天用这篇文章做个小节。本文试着从锁的角度来梳理下几种常见的隔离级别,用相对不精确的叙述给大家建立一个直观感性的认识。
《DDIA 逐章精读》小册
引子 每次 DDIA 读书会之后,会把文字稿发在知乎、博客或者微信上。但是文字稿实在是又臭又长,这些平台似乎都不太是一个好的载体。
系统日报-20220515(解析 Google 最新推出的兼容 PostgreSQL 的云原生数据库 AlloyDB)
在Google I/O 大会上,Google Cloud 发布了兼容 PostgreSQL 标准的云原生数据库 AlloyDB,号称速度是 Amazon 的同类产品的两倍。
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