ruanrunxue的博客

在《AI Agent 需要什么样的数据库？负载特征能力要求即时创建极短的冷启动时长，提供极佳的用户体验。大量小实例 / 活跃时长不稳定自动弹性伸缩，降低平台成本。反复调试快速 PITR，提供任意时间点的快速数据恢复能力。其中，即时创建、大量小实例、活跃时长不稳定更多的是数据库实例生命周期维度的负载特征。至于 Agent 使用 SQL 查询的特征是怎样的，文中没做太多分析。反复调试与 SQL 查询相关，但文中并没有做定量分析，仍无法回答以下问题：“Agent 需要反复调试多少次才能成功？

本文首先简单介绍 Grouping Sets 的用法，然后以 Spark SQL 作为切入点，深入解析 Grouping Sets 的实现机制

前言在上一篇文章《从Hash索引到LSM树（一）》中，我们通过append-only log的数据结构，实现了一个具备高写入性能的key-value数据库。append-only log之所以有很高的写入性能，主要得益于磁盘的顺序写入。这可能违反了我们对磁盘的认知，因为在我们的印象中，写磁盘总是很慢。其实不然，准确地说应该是随机写磁盘很慢，因为在写之前可能会进行多次寻址。如果只是顺序写磁盘，性能是非常的高，如下的一个ACM报告中显示，顺序写磁盘甚至比随机写内存的性能还要高！举个例子，Kafka是一个高

前言数据库算是软件应用系统中最常用的一类组件了，不管是一个庞大而复杂的电商系统，还是一个简单的个人博客，多多少少都会用到数据库，或是存储海量的数据，或是存储简单的状态信息。一般地，我们都喜欢将数据库划分为关系型数据库和非关系型数据库（又称NoSQL数据库），前者的典型代表是MySQL数据库，后者的典型代表是HBase数据库。不管是关系型，还是非关系型，数据库都离不开两个最基本的功能：（1）数据存储；（2）数据查询。简单来说就是，当你把数据丢给数据库时，它能够保持下来，并在稍后你想获取的时候，把数据返回给你