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先自我介绍一下,小编浙江大学毕业,去过华为、字节跳动等大厂,目前阿里P7
深知大多数程序员,想要提升技能,往往是自己摸索成长,但自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!
因此收集整理了一份《2024年最新Java开发全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。
既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,涵盖了95%以上Java开发知识点,真正体系化!
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因为目前博主项目用的mysql属于行存储,因为数据量较大遇到了瓶颈,每次数据刷新脚本执行的时间太长了,一晚上都不一定能更新完。于是领导让研究其他数据存放方式,而列存储很流行也很优秀,天选DB。
什么是列存储呢?举一个具体的例子,假设我们有一个employ关系表,employ表含有uuid,name,age三列,表总大小大约在3G左右。在行存储中,表”水平”存储,即按行连续存储,首先第一行,然后第二行。。。当执行SELECT uuid FROM employ 需要遍历表的所有数据(3G)来返回uuid列。而如果采用列存储,表是”垂直”存储的,每一列独立的存储为一个文件,employ表中的每一个列都有一个对应的文件存储。当用户执行SELECT uuid FROM employ 时,只需查询uuid对应的文件即可(30M),而不必查询其他列所对应的文件,从而极大的减少了磁盘访问,提高查询速度。
列存储的优势:列存储查询可以剔除无关的列,当查询只有少量列时,可以极大的减少查询的数据量,提高查询速度。
此外,列式存储还有更优秀的压缩算法等,掌握列存储技术不论对于求职面试,技术选型,还是增加自己的知识广度都是非常有帮助的。
由于官网或者各博客上都有详细的安装教程,我本人安装也没遇到啥困难,便不再赘述安装过程。默认安装完成之后可以访问8030端口的客户端,也可以通过navicat客户端工具连接,跟mysql连接用法一样,在程序中测试直接用jdbc连接即可。
基本概念:
Column分类
-在聚合模型中,Column 可以分为两大类:Key 和 Value。从业务角度看,Key 和Value 可以分别对应维度列和指标列。从聚合模型的角度来说,Key 列相同的行,会聚合成一行。其中 Value 列的聚合方式由用户在建表时指定。分区和分桶(Partition & Tablet)
Doris 的数据模型主要分为 3 类:Aggregate、Uniq、Duplicate
, 这三类模型如何选择是本文重点讨论内容。Aggregate 模型即聚合模型,表中的列按照是否设置了聚合类型(AggregationType),分为 Key(维度列)和 Value(指标列),没有设置 AggregationType 的称为 Key,设置了 AggregationType 的称为 Value。
AggregationType 目前有以下四种聚合方式:
➢ SUM:求和,多行的 Value 进行累加。
➢ REPLACE:替代,下一批数据中的 Value 会替换之前导入过的行中的 Value(查询数据取最新的)。
➢ REPLACE_IF_NOT_NULL :当遇到 null 值则不更新。
➢ MAX:保留最大值。
➢ MIN:保留最小值。
比如我从mysql表切换到doris的时候,key列一般设置成系统原有的列,value列是多出来的几个聚合字段,如前面某个字段的sum汇总值等。 当我们导入数据时,对于 Key 列相同的行会聚合成一行,而 Value 列会按照设置的AggregationType 进行聚合。可以看出来这种模式非常适合统计分析模块,可以将经常group by分组查询的列设为key, 需要统计的值设为value列,这样导入数据时key列所有值相等的数据就预聚合了(最好不要有timestamp类型的数据,这样key值不同是无法聚合的)
什么时候会发生数据聚合呢,在 Doris 中有如下三个阶段发生:
(1)每一批次数据导入阶段。该阶段会在每一批次导入的数据内部进行聚合。
(2)底层 BE 进行数据 合并 的阶段。导入后数据有FE提交给BE后,BE 会对已导入的不同批次的数据进行进一步的聚合(有时延)。
(3)数据查询阶段。在数据查询时,对于查询涉及到的数据,会进行对应的聚合。
建表语句参考:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_db.example_user
(
user_id
LARGEINT NOT NULL COMMENT “用户 id”,
date
DATE NOT NULL COMMENT “数据灌入日期时间”,
city
VARCHAR(20) COMMENT “用户所在城市”,
age
SMALLINT COMMENT “用户年龄”,
sex
TINYINT COMMENT “用户性别”,
last_visit_date
DATETIME REPLACE DEFAULT “1970-01-01
00:00:00” COMMENT “用户最后一次访问时间”,
last_visit_date_not_null
DATETIME REPLACE_IF_NOT_NULL DEFAULT
“1970-01-01 00:00:00” COMMENT “用户最后一次访问时间”,
cost
BIGINT SUM DEFAULT “0” COMMENT “用户总消费”
)
AGGREGATE KEY(user_id
, date
, city
, age
, sex
)
DISTRIBUTED BY HASH(user_id
) BUCKETS 10;
在某些多维分析场景下,用户更关注的是如何保证 Key 的唯一性,即如何获得 Primary
Key 唯一性约束。因此,我们引入了 Uniq 的数据模型。该模型本质上是聚合模型的一个特例,也是一种简化的表结构表示方式。
建表语句参考:
作为过来人,小编是整理了很多进阶架构视频资料、面试文档以及PDF的学习资料,针对上面一套系统大纲小编也有对应的相关进阶架构视频资料
网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。
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一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!
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