MySQL MySQL 优化方式 优化方式 影响性能的因素 影响性能的因素 应用程序 应用程序 查询 查询 事务管理 事务管理 数据库设计 数据库设计 数据分布 数据分布 网络 网络 操作系统 操作系统 硬件 硬件  使用好的硬件，更快的硬盘、大内存、多核 使用好的硬件，更快的硬盘、大内存、多核 CPU CPU ，专业的 ，专业的 存储服务器（ 存储服务器（ NAS 对每个唯一打开的表需要 2 个文件描述符。 服务优化 服务优化 MyISAM MyISAM 选项 选项 选项 缺省值 推荐值 说明 key_buffer_size 8M 512M 用来存放索引区块的缓存值 , 建议 128M 以上，不要大于内存的 30% read_buffer_size 128K 64M 用来做 MyISAM 表全表扫描的缓冲大 小 . 为从数据表顺序读取数据的读操 作保留的缓存区的长度

生活中无处不在的图 图分析技术分类 图查询 • 使用图数据库的查询语言进行点边搜索 图算法 • 中心性算法 • 社区算法 • 路径算法 • … 图深度学习 • 图嵌入 • 图卷积 • 图注意力网络 • 图自编码器 图查询及其应用场景 图查询 • 使用图数据库的查询语言进行点边的关联查询，可以快速完成传统数据库难以完成的 多度点边关 联 当前图的典型应用场景 路径识别 群体挖掘 节点识别 欺诈团伙 担保关系 资金圈 / 链 …  设别出带有某种共同特征 的企业或个人群体 舆情传导 营销传导 风险传导 …  计算某个事件在关联的企业、个人 之间的传递过程和传递概率 图深度学习及其应用场景 图嵌入 • 将高维的图信息映射到低维向量中 • 通过图嵌入将客户关系表示为低维向量，可以结合其 他客户行为特征进行机器学习训练 图卷积神经网络 • 对图结构数据进行卷积计算 Technology Landscape 2020 • 图数据库 • 图数据建模 • 图计算引擎 • 图数据集成 • 可视化分析 • 知识图谱解决方案 • 图查询语言 • 欺诈检测 • 网络安全分析 • 社交网络分析 • BI 工具 • 图分析工具集 • 图咨询服务 Source ： Graph Aware 图数据库发展趋势 AtlasGraph 研发背景 • 业务对大图分析的诉求（千亿点、万亿边）

到高效的共享内存中，然后在共享内存中跨步地读，连续地写到 out 指向的低效的全局内存中 。 • 这样跨步的开销就开在高效的共享内存上，而不是低效的全局内存上，因此会变快。 共享内存：什么是区块（ bank ） • GPU 的共享内存，实际上是 32 块内存条通过并联组成的（有点类似 CPU 的双通道内存条）。 • 每个 bank 都可以独立地访问，他们每个时钟周期都可以读取一个 int 样交错存储，可以保证随机访问时，访存能够尽量分摊到 32 个区块，这样速度就提升了 32 倍。 • 比如： __shared__ int arr[1024]; • 那么 arr[0] 是存储在 bank 0 ， arr[1] 是 bank 1……arr[32] 又是 bank 0 ， arr[33] 又是 bank 1 。 区块冲突（ bank conflict ） • 然而这种设计有一个问题，那就是如果多个线程同时访问到 的，如果两个线程同时访问了 arr[0] 和 arr[32] 就会出现 bank conflict 导致必须排队影响 性能！ 没有冲突，并行访问↓ 出现冲突，串行访问↓ 回到矩阵转置的案例：如何解决区块冲突？ • 而刚刚那个矩阵转置的例子，这里的 blockSize 是 32 。可以看到第一个对 tmp 的访问是没冲突的。 • 而分析一下第二个对 tmp 的访问： threadIdx=(0,0)

进度管理：根据团队客观数据，预测和确定项目规划 迭代进度一目了然 项目从无到有可核算 管理有数据科学依据 解放管理，更多时间花在 业务创新 平台运维 业务压力大，能力建设缓慢： • 大量工作花在工具链维护 • 项目间依赖复杂，环境管理难 • 交付版本依赖工单，发布风险高 • 公共资源 / 业务资源利用率低 赋能多业务：一个平台解决了多异构项目的管理和规范 团队高效协作：定义团队角色工作流模板，随时可用云上环境 低采购成本、低实施成本， 内置模板库和最佳实践；高扩展性、技术先进性强 ，可灵活广泛接入现有工具链和业务场景 基于代码管理的 DevOps 方 案 Gitee 平台 GitLab 平台 局限性大、全流程安全性低 维护成本高 支持多个服务并行构建部署、产品级发布，可灵活 安全接入多个代码仓及周边工具链 Zadig 与现存 DevOps 方案对比 来自客户的评价： 2 Zadig 完 全 没 法 做 ” 更多 Zadig 应用场景 Zadig 应用场景 加速云原生转型 / 容器化 / 多云迁移 微服务大规模的容器化转型，优 化 & 增强 DevOps 工具链的建 设 典型客户：路特斯、七牛、非 码、连尚、锅圈、埋堆堆、九州 通 研发效能提升（开发、测试、发布工程） 优化加速产研流程，工程师团队级规模化协 作，消除工具孤岛，系统性的提升人效

释放工程师创造力 DevOps 价值链平台 产 业 数 字 化 核 心 资 产 是 软 件 和 数 据 ： 传 统 软 件 / 配 置 / 数 据 迭 代 方 式 已 经 无 法 适 应 ， 软 件 工 程 化 时 代 已 然 到 来 。 Z a d i g 软 件 工 程 平 台 是 国 内 落 地 程 度 最 深 、 使 用 范 围 最 广 （ 近 千 家 企 业 ） 的 云 原 安全简单自主可控：私有化 部署，现有服务 0 迁移成本 、体验丝滑接入容易、学习 使用门槛极低 现存做法大多以「单点工具 + 写脚本」或运管类平台为主， Zadig 则是面向开发者视角，中立，云原生一体化价值链平台。 与现存 DevOps 方案对比： 现存方案 典型代表 方案特点分析 Zadig 优势 传统 Jenkins 方案 GitLab + Jenkins + 脚本化 运行效率低，管理维护成本高 安全可靠自动化部署 云原生 CI/CD 工具 Tekton Argo 使用门槛高、学习成本高 需要额外建设全流程能力 接入和使用都极其简单，内置模板库 和最佳实践，基于平台工程打造，可以轻松连 接一切工具链 企业自建 DevOps 流程平台 围绕 Jenkins 或 CI/CD 工具 搭建流程串接胶水平台 局限性大扩展性差 内部推广难度极高 做完后价值难被证明 通用性、可扩展性、技术先进性强，可以灵活

践行哲学，遵循惯例，认清本质，理解原理 • Go 测试惯例与组织形式 • 模糊测试 (fuzzing test) • 性能基准测试、度量数据与 pprof 剖析 • 调试实践 聚焦编码之外的 Go 工具链使用实践 Part9 – 标准库、反射与 cgo 践行哲学，遵循惯例，认清本质，理解原理 • 高频使用的标准库包 （ net 、 http 、 strings 、 time 、 crypto 等

i n e t a o s X R u s t 使 用 Why Rust ? • 安全性 • 高性能 • 跨平台兼容 • 强大的类型系统和抽象表达能力 • 优秀的 Rust 生态和开发工具链 • C FFI 互操作能力 • async/await 异步编程 Rust - Crates Used in taosX • Async runtime: https://crates.io/crates/tokio

懂！总之非常高效就对了！ 第 5 章：循环 循环中的矢量化：还在伺候指针别名 我们可怜的编译器啊！他还在担心 a 和 b 指向的数组是否有重合。 考虑 func(a, a + 1) 的情况，那样会产生数据依赖链，没法 SIMD 化 。 为了优化而不失正确性，他索性生成两份代码： 一份是 SIMD 的，一份是传统标量的 他在运行时检测 a, b 指针的差是否超过 1024 来判断是否有重叠现 象。 1. 如果没有重叠，则跳转到

系统，需要设置全部 6 个属性，是不是非常繁琐？ 不懂就问，为什么说 Linux 系统是永远滴神？ • 而 Linux 系统支持 RPATH ， CMake 会让生成出来可执行文件的 RPATH 字段指向他链 接了的 .so 文件所在目录，运行时会优先从 RPATH 里找链接库，所以即使不在同目录也 能找到。 • 所以还有第三种解决方案：微软，我卸卸你全家（指卸载）。然后安装 Arch Linux 系统