引用来自百度百科的话术：在数据库技术发展历史上，1970 年是发生伟大转折的一年，因为这一年的6月，IBM的圣约瑟研究实验室的高级研究员Edgar Frank Codd在Communications of ACM 上发表了《A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks》。 ACM 后来在1983 年把这篇论文列为从1958年以来的25年中最具里程碑意义的25篇论文之一，因为它首次明确而清晰地为数据库系统提出了一种崭新的模型， 即关系模型。自从关系模型诞生后，当时的层次型模型（类似XML/JSON）和网状模型（类似Graph图）的数据库迅速消亡掉（当然现在又回来了），而1981年的图灵奖很自然地授予了这位“关系数据库之父”。由于他的研究成果，IBM投巨资开展关系数据库管理系统System R的研究，又在此基础上推出的DB2和SQL等产品。 1970 年以后，E.F.Codd继续致力于完善与发展关系理论。1972年，他提出了关系代数和关系演算的概念，在传统集合运算的并（Union）、交（Intersection Refe
最近面试问过很多候选人Java锁有关的知识，可以感受到的是，大家的理解基本都停留在“八股文”的阶段，实质上对Java的锁以及多线程的同步机制这种底层原理，理解的不是很好。网上这类文章已经很多了，但是看了下有好多文章都是相互抄的，而且都是过时的，典型的例如AQS里的addWaiter方法在JDK16里就没见到，或许代码进行了重构了。通过文章也梳理一下我一般看源代码的习惯是怎样的。 AQS全称是AbstractQueuedSynchronizer，首先他是一个抽象类，其次他使用了队列来进行排队，然后作用是用来做线程间的同步的。他是Java里所有锁的基础，包括CountDownLatch以及读写锁，可重入锁等等都是基于AQS实现的。我们从ReentrantLock入手来管中窥豹，大概得看看AQS的源代码。 首先你要了解的是使用方法，一个典型的ReentrantLock使用方法写在了这个类的注释里。
ByConity适合多种业务场景，在实时数据接入、大宽表聚合查询、海量数据下复杂分析计算、多表关联查询场景下有非常好的性能。 本文将用一个实际的业务场景来介绍这套行为分析系统，ByConity是基于用户的多维度行为分析平台，提供事件分析、留存分析、转化分析、用户分群、用户留存等多种分析方式和场景。
高仿真用户行为模拟可以使业务质量保障更加充分，优秀的程序设计也绝不会忽略功能在不同软硬件设备上的适配表现。所以，测试通常会引入兼容性测试、网络模拟测试、虚拟机测试等。这样不可避免的，会用到大量公共测试资源，如 机器设备（手机/主机等）、特征账号、虚拟资产......团队越庞大，资源越多，资源管理的难度就会越高，面临的异常问题也会越多。 伽利略曾提出一个“规模法则”，表达了如下观点：世间万事万物，都不能按照简单的线性关系放大。一个常见的例子就是，一颗树的长大，随着它越长越高，所关系到的体积和树干的承重力都是呈超线性关系增长的。团队里资源管理也是一样的，随着业务扩张，资源量增加，面临的问题和考验也是呈超线性关系增长的。 一些团队在规模较小的时候，使用手动管理的方式进行资源管理，但随着业务扩张，资源量达到一定程度的时候，手动进行资源管理就越发步履维艰。
预聚合是OLAP系统中常用的一种优化手段，在通过在加载数据时就进行部分聚合计算，生成聚合后的中间表或视图，从而在查询时直接使用这些预先计算好的聚合结果，提高查询性能，实现这种预聚合方法大多都使用物化视图来实现。 ClickHouse社区实现的Projection功能类似于物化视图，原始的概念来源于Vertica，在原始表数据加载时，根据聚合SQL定义的表达式，计算写入数据的聚合数据与原始数据同步写入存储。在数据查询的过程中，如果查询 SQL 通过匹配分析可以通过聚合数据计算得到，直接查询聚合数据减少计算开销，大幅提升查询性能。
本文对 HBase Compaction 的原理、流程以及限流的策略进行了详细的介绍，列举了几个线上进行调优的案例，最后对 Compaction 的相关参数进行了总结。
在本文中，我们将介绍六个 TypeScript 的高级技巧，每个技巧都有例子展示其如何实现和使用。使用这些技巧，您不仅可以提高您的代码质量，也可以提高您作为一名 TypeScript 程序员的技能水平。
