expect7g

1.慢查询的定位、优化、验证结果 (1) 慢日志问题排查 Doris 提供慢查询审计日志与EXPLAIN/PROFILE 工具链，实现从 “宏观耗时统计” 到 “微观执行细节” 的全链路剖析。 <1>

Flink API的相关优化 1. 如何优化Flink的Checkpoint机制？ 增大Checkpoint间隔：减少对作业吞吐量的影响（如从1分钟调整为5分钟）。 使用增量Checkpoint（Ro

先说结论 COW：Copy-on-Write这是一种较为普遍和通用的存储优化策略在Linux和中都有使用，也叫写时拷贝 写入时合并，重写整个数据文件，必定存在写入吞吐量低、写入延迟高，写入效率低 读取

结论 FLink KeyBy算子的KeySelector的构造是在JobManager/客户端构造的，而getKey获取key去进行分区，是在TaskManager的subTask中执行的，因此，这就

1.TaskManager与JVM TaskManager是根据Flink集群分配的，本地测试LocalExecutionEnvironment默认只会产生一个TaskManager。 一个TaskM

operate是原子操作，这个操作会在aerospike执行里面代码的时候采用单线程处理 下面两个代码说明原子操作的安全性 案例1：不采用operate 结果如下图 这是因为非operate包装的操作

本文介绍Aerospike的服务器tools去利用aql查询as的数据 具体操作看官网：Aerospike Quick Look (AQL) | Aerospike Documentation 一.安

下推优化是指在保持关系代数语义不变的前提下将 SQL 语句中的变换操作尽可能下推到靠近数据源的位置以获得更优的性能，常见的下推优化有谓词下推（Predicate Pushdown），投影下推（Proj

文章学习自FFA 一.FlinkSQL的解析、执行 Flink 引擎接收到一个 SQL 文本后 通过 SqlParser 将其解析成 SqlNode。 通过查询 Catalog 中的元数据信息，对 S