l1t的专栏

本文介绍了两种在Go语言中实现ZSTD压缩/解压的方法：使用github.com/valyala/gozstd包和github.com/klauspost/compress/zstd包。第一种方法通过C语言包装实现，作者克服了网络问题通过镜像克隆源码，并解决了编译时的路径和未使用模块问题。第二种方法采用纯Go实现，代码结构更清晰。测试表明两种方法均能正常工作，压缩后的文件大小明显减小（示例中从55MB减至46MB）。文章详细记录了编译过程、错误处理以及实际测试结果，为Go语言中使用ZSTD压缩提供了实用参考

Go语言性能测试显示：带缓冲的排序程序（默认4MB缓冲区）处理时间约3.5秒，缓冲区大小对性能影响较小；无缓冲版本性能显著下降（处理时间激增至1分26秒）。测试程序展示了Go标准库的字符串排序和I/O缓冲实现，编译后生成静态二进制文件（无可见符号）。结果表明，Go在系统开发中性能表现良好，但I/O缓冲对程序效率至关重要。

摘要：本文测试了SQLite和DuckDB在不同插入方法下的性能表现。SQLite测试包含字符串拼接、绑定变量循环、executemany批量三种方式；DuckDB增加VALUES批量插入方法。结果显示：SQLite的单行插入性能显著优于DuckDB（约2个数量级），其executemany批量与VALUES批量效果相当；DuckDB的VALUES批量插入效率较高，range函数批量插入最快（0秒）。测试表明，SQLite的绑定变量比字符串拼接有明显提升，事务对SQLite性能影响不大，但对DuckDB有用

实验比较了DuckDB中四种DML操作的执行效率：字符串拼接、绑定变量循环、绑定变量批量以及SQL原生批量。结果显示，SQL原生批量（0秒）性能最优，绑定变量批量（1.23-2.42秒）次之，而字符串拼接（3.82-5.01秒）和绑定变量循环（4.59-5.79秒）效率最低。事务处理可略微提升性能，但总体来看，涉及变量的方法效率远低于SQL原生批量操作，建议优先采用批量方式执行DML。

本文展示了V语言中文本行排序程序的两次优化：1）引入缓冲输出机制，通过创建64KB缓冲写入器减少I/O操作次数，使执行时间从4.034秒降至1.904秒；2）优化比较函数，用指针遍历代替字符串比较，直接操作字符指针并逐个比较字符，最终执行时间进一步缩短至1.497秒。优化后的程序采用行指针数组排序策略，通过替换换行符为终止符并记录行起始地址，结合自定义比较函数实现高效排序。测试结果表明，缓冲I/O和底层指针操作能显著提升V语言程序的性能。

本文记录了将Rust程序的输出缓冲优化思路应用到Zig语言的尝试过程。作者首先发现DeepSeek提供的初始方案使用了虚构的bufferedWriterSize函数，经查阅文档更正为正确的bufferedWriter函数（固定4096缓冲区）。随后通过DeepSeek指导，学会正确使用BufferedWriter类型，并设置64KB缓冲区。性能测试显示：在WSL环境下，大缓冲区使输出时间从3秒降至1.16秒，提升显著；而在原生Linux系统上，不同缓冲方案的性能差异较小。

本文分析了五种数据库系统(duckdb、glaredb、cedardb、clickhouse、datafusion-cli)的导入函数情况。通过提取各系统的未定义符号(U)并统计发现：clickhouse导入函数最多(533个)，glaredb最少(159个)。52个函数被所有系统共享。所有系统都使用了内存映射函数(munmap)，而setvbuf仅被duckdb、cedardb和clickhouse使用。比较结果显示，cedardb与clickhouse共享函数最多(291个)

本文通过提取和分析不同编程语言（V、Rust、C、Zig）二进制文件的符号表，对比了它们的系统调用情况。使用nm工具提取符号后，通过DuckDB进行统计和交集分析，发现： V语言二进制文件包含78个符号，Rust有57个，普通C程序16个 V和Rust有22个共同符号，包括内存操作、线程和系统调用相关函数 使用内存映射的C程序与传统C程序有8个共同符号，都调用了qsort Rust与内存映射C程序有6个共同符号，包括munmap等内存管理函数 V与C程序的交集显示两者都调用了qsort函数

本文对比了Rust和C语言在文件输出性能上的差异。测试发现Rust通过BufWriter(64KB缓冲)比C语言直接输出快3倍，原因是C语言默认不带缓冲。作者在C代码中加入了64KB缓冲区(setvbuf)后，输出到文件的时间从3.568秒降至1.367秒，证明缓冲机制能显著提升I/O性能。但缓冲区大小并非越大越好，过大会因栈限制或堆分配开销反而降低性能。文中提供了完整的C语言带缓冲输出实现代码，通过qsort排序后使用缓冲输出，并强调了正确刷新缓冲区(fflush)的重要性。

测试了不同语言在WSL Ubuntu 22.04环境下对百万行文件的排序性能，关键发现：系统sort工具最快(0.597s)，C和Zig接近原生性能Rust(1.648s)表现优于脚本语言I/O输出使耗时普遍增加3-4倍C/Zig系统资源占用最低建议优先使用系统sort工具，需要定制时考虑C/Zig实现。

摘要：使用V语言的-prod选项编译时，原本的警告会变成错误。在解决未使用变量问题后，使用默认的TCC编译器未观察到性能提升。根据文档建议，通过设置环境变量VFLAGS=-cc gcc改用GCC编译器后，程序运行速度提升了1秒，验证了更换编译器对性能优化的效果。

V语言初体验：从C程序翻译遇到的坑 摘要：作者尝试将C程序翻译为V语言时遇到多个问题：1)字符串比较方法错误，需改用compare_strings函数；2)字符赋值类型不匹配，最终用u8(0)解决；3)排序函数参数类型不符。体验后发现：编译快但运行慢（百万行排序需6秒）；工具链依赖多（如c2v需clang）；REPL交互不错但学习曲线陡峭。认为V语言作为通用语言实用性有限，修改C语法反而增加学习成本。

文章摘要：张泽鹏先生实现了三种语言的文本行排序程序：JavaScript（4.455s）、Rust（2.333s）和Zig（3.748s）。其中Rust版本性能最优，使用了缓冲读写和快速排序。Deepseek还提供了C语言实现思路，通过预分配内存、记录行偏移并使用qsort优化性能。测试显示Rust比Node.js快约47%，体现了不同语言在文件处理性能上的差异。（149字）

本文比较了三种编程语言（C、Python、Zig）对文本文件进行排序的性能。张泽鹏先生提供了C和Python的实现，DeepSeek编写了Zig版本。测试使用一个100万行随机生成的文本文件，结果显示C语言版本最快（0.944s），Python次之（1.769s）。C语言通过内存映射和qsort实现高效处理，Python则使用内置sorted函数。文章展示了不同语言处理文本排序的技术实现和性能差异。

本文记录了在Python环境中安装和使用DuckCP ETL工具的过程。首先通过修改wheel文件使其支持Python 3.11.2，使用Python脚本重新压缩安装包并成功安装。创建元数据库时遇到Python版本兼容问题，改用3.13.1后解决。在配置数据源和目标存储库时：1)创建文件仓库作为TSV数据源；2)正确配置SQLite目标数据库路径需要明确指定完整文件路径而非目录。最后强调需预先手工创建SQLite数据库和表结构，并创建必要的存储单元。整个过程展示了版本兼容性和配置细节对ETL工具使用的重要性

TileDB是一个C++编写的多维数组存储引擎，支持多种后端存储。安装时可从GitHub下载预编译库(2.28.1版本)或源码编译。编译示例程序(as_built.c、query_condition_dense.c)需指定头文件和库路径，并注意GCC版本兼容性。示例展示了数组条件查询功能，类似数据库操作，支持空值、字符串比较、数值范围等条件过滤。使用时需设置LD_LIBRARY_PATH环境变量指向TileDB库路径。

摘要：作者在尝试安装开源数据同步工具DuckCP时遇到Python版本不兼容问题（要求≥3.13.5但系统为3.13.2）。通过修改安装包中METADATA文件的版本要求（改为≥3.13.1），成功完成安装。具体步骤包括解压whl文件、修改版本约束、重新打包安装。该方法适用于类似版本限制不严格的软件安装场景，展示了灵活解决问题的思路。（149字）

摘要：本文解决了在kdb+中导入TPCH数据库时遇到的三个关键问题：1)数据类型匹配问题，详细说明了基本数据类型及正确的导入语法；2)数据库嵌套目录问题，指出正确保存路径应为当前数据库目录；3)分区表存储优化，提供并行处理(peach)和按月批量写入的方案以提升性能。

本文详细介绍了如何在kdb+/q数据库中进行TPC-H基准测试。内容涵盖：1)准备工作，包括下载TPC-H工具包并生成测试数据；2)两种建表方案：非分区表和按日期分区的优化表结构；3)数据导入方法，包括批量加载和分区加载；4)查询性能对比测试，提供了SQL和q语言两种实现方式（如Q1和Q3查询），并展示了查询计时方法。重点强调了分区策略、索引优化等性能提升手段，以及两种查询语言的语法差异和执行效率比较。

本文介绍了Kx Systems新发布的kdb+x产品的安装与SQL使用方式。安装需登录官网获取动态下载链接，离线安装时需修改脚本跳过验证步骤。SQL支持两种执行方式：1)在q命令行中通过s)前缀执行SQL语句；2)通过Python的pykx包执行，支持变量占位符语法。文中详细演示了两种环境下的建表、插入和查询操作，并提供了2000万行时间序列数据的处理示例。Python环境下需安装pykx包，建议使用清华源加速安装。

本文记录了在Linux系统下编译使用LZMA压缩解压程序的过程及遇到的问题。作者替换了失效的LZMA SDK下载链接，解决了头文件大小写不匹配、Windows特有函数在Linux下的替代问题，并通过修改编译命令包含所有C文件解决了函数未定义引用问题。最终成功编译并测试了程序，压缩率与xz工具相当，但速度更慢。修复后的源代码已附文末。整个过程中，作者详细记录了从环境搭建到问题解决的完整步骤，为Linux环境下使用LZMA算法提供了实用参考。

本文记录了从源码安装xz工具时遇到的动态链接库版本冲突问题及解决方案。作者先后安装了liblzma-5.0.4和xz-5.4.7版本，发现新版本安装后因系统优先链接到旧版库(/lib/aarch64-linux-gnu/liblzma.so.5.0.0)而报错。通过设置LD_LIBRARY_PATH环境变量临时解决了问题，使程序正确链接到新版库(/usr/local/lib/liblzma.so.5.4.7)。创建/etc/ld.so.conf.d/lzma.conf并运行ldconfig的永久解决方案未成

本文介绍了一个基于LZAV压缩算法的命令行工具实现。该工具通过文件头存储源文件大小解决了LZAV解压缩时需要预知原始尺寸的问题，并提供两种压缩级别（-l参数控制）。压缩过程包含读取源文件、分配缓冲区、执行压缩（根据级别调用不同函数）、写入4字节小端格式文件头和压缩数据等步骤。解压时则先读取文件头获取原始大小，再执行解压缩操作。工具还提供压缩率统计和处理时间测量功能，代码展示了完整的文件I/O、内存管理和错误处理逻辑。

本文介绍了Facebook开发的LZ4和Zstd两种压缩工具的特点、安装方法及实际应用。LZ4压缩速度快但压缩率低，适用于实时数据；Zstd压缩率高但速度稍慢，适合文件压缩。文章详细提供了从源码安装两种工具的方法，并解释了编译时的依赖支持情况。针对LZ4压缩时出现的"ERROR_dstMaxSize_tooSmall"错误，分析了LZ4F_compressFrameBound函数的计算原理及解决方案。最后展示了一个支持两种算法的CLI程序实现，包含流式压缩、压缩级别调整、性能计时等功能，

本文实现了一个结合LZ4压缩和SM4加密的文件处理程序。通过ext3.h头文件声明了libchdb.so库中的函数原型，包括LZ4压缩/解压和SM4加密/解密相关函数。程序分为四个独立模块：compress_data()实现LZ4_HC压缩，encrypt_data()使用SM4_CBC加密，decrypt_data()执行解密，以及解压函数。采用16KB缓冲区处理大文件，并包含完善的错误检查机制。将压缩/加密流程分离，便于调试和验证各阶段处理效果，同时通过extern "C"确保与C++的兼容性。

本文介绍了一种批量检查多台主机磁盘空间的自动化方法。原有的人工方式需要逐台登录主机执行命令，效率低下。作者通过ssh远程执行命令的特性，编写了一个bash脚本来自动化这个过程：首先将主机IP列表保存在iplist文件中，然后使用循环读取IP并执行远程命令。为解决循环中ssh执行异常的问题，作者改进脚本将其输出为另一个可执行脚本chsh.sh，再批量执行该脚本即可成功获取所有主机的磁盘信息。这种方法有效提高了批量管理多台主机的效率，避免了重复劳动，同时支持将检查结果重定向到文件保存。

本文介绍了两种调用动态链接库中导出函数的方法。方法一使用dlopen/dlsym动态加载符号，通过显式加载库文件并逐个检查函数指针，适用于运行时动态调用；方法二采用静态链接方式，直接声明外部函数，需确保函数已在库中导出。示例代码演示了这两种方法调用BIGNUM数学运算函数的过程，包括数值转换、加法乘法运算等操作。动态加载方式需要进行错误检查，而静态链接方式更简洁但需保证函数可用性。两种方法各有利弊，可根据实际需求选择适合的调用方式。

这篇文章探讨了如何挖掘动态链接库中未公开的函数接口。作者首先通过头文件发现仅公开了28个函数，而500MB的libchdb.so可能包含更多功能。随后尝试使用nm、objdump等工具分析动态库导出的函数符号，发现大量Rust编译器生成的带哈希后缀的函数名（如num_bigint::biguint::shift::biguint_shl2::h79dc2a6c64f30890）。通过rustfilt工具可以解析这些符号的可读路径，但直接调用仍需依赖extern "C"接口或官方文档。

摘要：该代码实现了一个ChDB客户端类，支持CSV数据格式处理和输出重定向功能。主要特点包括：1) 禁用重定向时的CSV表格输出和统计/计时信息；2) 提供多种格式别名映射(CSV/JSON/Markdown等)；3) 实现表格数据的智能显示(自动截断长数据并显示首尾行)；4) 支持CSV数据解析和表头提取；5) 包含文件输出流管理功能。代码通过格式化输出和行列计算实现了优雅的数据展示，同时处理了引号转义等CSV解析细节。

chdb是ClickHouse的嵌入式引擎，支持Python、Rust和C/C++调用。本文介绍了如何用C++实现一个支持表格输出和交互式查询的客户端。关键功能包括：1) 表格格式化输出（自动处理超长结果）；2) 计时开关(.timer)；3) 多种输出格式支持（通过别名映射）；4) 错误处理。实现要点包括：使用chdb_query执行查询，通过CSVWithNames格式获取表头，动态计算列宽，以及结果分页显示。程序结构采用ChDBClient类封装核心功能，包括查询执行、结果处理和用户交互。

Arrow格式被广泛用于数据分析工具中。DuckDB从1.3版本后将Arrow插件从核心插件改为社区插件(现名nanoarrow)。实验表明：1) DuckDB生成的Arrow文件需先加载插件才能正确写入；2) PyArrow无法读取DuckDB生成的Arrow文件，但生成的Arrow文件能被DuckDB读取；3) PyArrow读写Arrow文件时数据结构会发生变化(Int64Array变为ChunkedArray)，而Feather格式则保持结构一致。这揭示了不同工具对Arrow格式的实现存在兼容性问题

摘要：通过在duckdb-rs主页发现支持Arrow表格的示例代码，将其提交给DeepSeek并删除语法高亮后，成功实现了能正确处理各种查询的DuckDB CLI工具。该工具支持两种模式：管道输入模式和交互模式，使用Arrow格式输出查询结果并显示执行时间。测试表明它能够正常处理数值查询、范围查询以及表创建/插入等操作，执行时间在毫秒级别。

这是一个使用Rust实现的DuckDB命令行工具，主要特点包括： 支持两种模式： 管道模式：从stdin读取SQL并执行 交互模式：带语法高亮的REPL环境 核心功能： 使用duckdb-rs库连接DuckDB内存数据库 通过syntect实现SQL语法高亮 提供查询执行时间统计 支持命令行历史记录 当前限制： 结果输出仅支持String类型，其他类型需要转换 SQLHelper的高亮功能尚未完全集成到REPL中 项目依赖duckdb、syntect、atty和rustyline等库，实现了基本的数据库查询

摘要：本文介绍通过DuckDB的TPCH插件自动生成和执行TPCH查询的方法。首先使用tpch_queries()函数将前3条查询SQL输出到qs.txt文件，然后读取该文件执行查询并将结果保存到res.txt。脚本包含数据生成(0.3比例)、查询输出和计时功能。可通过命令行管道或DuckDB交互模式执行脚本，输出结果显示各查询的执行时间(约0.01-0.014秒)。该方法实现了TPCH基准测试的自动化执行和性能测量。

文章摘要：本文介绍了使用fireducks工具运行TPC-H基准测试的完整流程。首先从GitHub下载源代码并解压，通过设置SCALE_FACTOR=0.1运行脚本，该脚本会自动安装依赖包、编译数据生成器、生成测试数据并转换为parquet格式。测试结果显示fireducks完成22个查询总耗时130.8秒，各查询响应时间在0.11-0.52秒之间。与DuckDB（88.98秒）和Polars（61.85秒）的对比测试表明性能差异显著，其中单个查询速度差异达10倍，但直接使用DuckDB测试却显示更快结果，

本文介绍了在databend python模块中测试tpch的步骤和脚本，供参考。

摘要：本文介绍了DataFusion基准测试的完整流程。首先从源码编译bench二进制文件，遇到资源不足时可使用单任务编译模式。然后使用高效工具tpchgen-rs生成parquet格式的TPCH测试数据(SF3规模仅需6.5秒)，并按要求组织文件目录结构。最后执行TPCH测试，给出各查询的平均执行时间(如Q1平均1359.65ms，Q22平均175.32ms)。测试需注意工作目录和参数设置，详细步骤可参考相关文档。

本文记录了在Rust项目中集成GlareDB过程中遇到的问题及解决方案。首先尝试编译时因缺少protoc工具失败，下载正确的protoc版本并设置PATH后解决。随后在添加CLI界面时遇到tokio模块未解析和SingleUserEngine泛型参数缺失的错误，通过将代码直接放入main函数规避了这些问题。最终成功构建了一个包含基本CLI功能的数据库引擎，支持SQL查询执行和结果展示。整个过程展示了Rust项目依赖管理和编译问题的典型解决思路。

本文介绍了如何在Rust的Datafusion中实现自定义函数。作者通过Docker搭建Rust环境，参考官方指南和DeepSeek辅助，添加了支持多种字符集的read_csv和read_xls表函数。重点描述了版本依赖问题的解决过程：初始编译因版本不匹配失败，通过调整Cargo.toml中datafusion(48.0)、arrow(55.1)等依赖版本后成功。文中提供了最终可用的Cargo配置和read_csv、read_xls函数实现代码，展示了如何读取不同编码的CSV文件、xlsx文件并以表格输出

标题：五大数据分析引擎对比 摘要：本文直观展示了五种主流数据分析引擎的命令行界面，包括GlareDB、ClickHouse、Polars、DuckDB和DataFusion。