云原生时代，企业对应用的敏捷、弹性、迭代效率要求越来越高。容器技术因其敏捷、弹性、易扩展、可移植性等特性，能够有效支撑企业应用的发展，帮助企业提高软件开发、测试和部署效率，带来更灵活、更弹性的基础设施，为企业数字化转型提供了重要的推动作用。 

1、AggregatingMergeTree继承自 MergeTree，存储上和基础的MergeTree其实没有任何差异，而是在数据Merge的过程中加入了“额外的合并逻辑”,AggregatingMergeTree 会将相同主键的所有行（在一个数据片段内）替换为单个存储一系列聚合函数状态的行。以文章开头部分的表结构为例,使用AggregatingMergeTree表引擎的建表语句如下：

Lighthouse 是一个由 Google 开发的开源工具，可以帮助开发者检查网站的性能、可访问性、最佳实践和搜索引擎优化等方面的问题。在 Chrome 开发者工具中，Lighthouse 面板提供了一个简单易用的界面来运行 Lighthouse 检测，并且可以生成一个详细的报告，指导开发者改进网站的质量和性能。

大家久等了！小鸥又带着Orillusion引擎V0.6.7版本发布的消息回来啦！近两个月里小鸥从未懈怠，与团队一起专注于引擎性能的优化、能力的补充、与样例的沉淀~大家常关注的性能部分在新版本中得到了优化，基于渲染50000个立方体的场景，渲染性能可较过去版本提升一倍多！优化过程：· 优化相同Shader的变种，使得每帧仅在有...

近日，Apache SeaTunnel 项目成功入选 2024 年度中间件开源项目 Top 50 榜单。该榜单由Open Github 技术社区评选，旨在表彰在中间件领域具有突出表现的开源项目。

新年年初，是银行旺季营销的开端，也是产品、服务与创意的比拼擂台。 在今年的春节中，中信银行基于火山引擎豆包大模型，首次上线了新春祝福视频共创活动，让用户切实体验到传统年味与科技创新的奇妙融合，为今年的旺季营销增添满满 “AI” 意。 当下，大模型应用的创新成果正加速涌现。对企业而言，如何将技术范儿的大模...

简介：从阿里集团诞生到云上商业化，随着业务的发展和技术的演进，Hologres也在持续不断优化核心技术竞争力，为了让大家更加了解Hologres，我们计划持续推出Hologers底层技术原理揭秘系列，从高性能存储引擎到高效率查询引擎，高吞吐写入到高QPS查询等，全方位解读Hologers，请大家持续关注！

1.连接器：管理连接，权限验证。 2.分析器：词法分析，语法分析。 3.优化器：执行计划生成，索引选择。 4.执行器：操作存储引擎，返回结果。 5.存储引擎：存储数据，提供读写接口。

浏览器多进程 {代码...} 渲染进程 {代码...} js 单线程 {代码...} 事件循环 {代码...} {代码...} 测试题 1 {代码...} 原文地址浏览器事件循环另外我的博客地址 blog会经常分享 最近的学习内容，项目中遇到的问题及解决方案

常见的浏览器内核有哪些? 首先解释一下什么是浏览器的内核: 1.内核又可以分成两部分：渲染引擎(layout engineer 或者 Rendering Engine)和 JS 引擎.2.它负责取得网页的内容（HTML、XML、图像等等）、整理讯息（例如加入 CSS 等），以及计算网页的显示方式，然后会输出至显示器或打印机.3.浏览器的内核的不同对于网页的语...

MySQL 在处理临时结果集（UNION 运算 / 聚合运算等）时，会用到内部临时表（internal temporary table）。那么内部临时表会使用多少内存呢？

  在MongoDB 3.2版本以前，MongoDB使用MMAPv1作为默认的存储引擎。在MMAPv1的存储引擎中，包含以下的组成部分：

MySQL与Oracle一样都是通过逻辑存储结构来管理物理存储结构，即管理硬盘上存储的各种文件。下面将详细介绍InnoDB存储引擎中的数据文件和重做日志文件。

低代码引擎使能开发者定制低代码平台。它是低代码平台的底座，提供可视化搭建页面等基础能力，既可以通过线上搭配组合，也可以通过cli创建个人工程进行二次开发，实时定制出自己的低代码平台。适用于多场景的低代码平台开发，如：资源编排、服务端渲染、模型驱动、移动端、大屏端、页面编排等。

如果您使用的是 Defold、Godot、Unity 或 Unreal 等 热门游戏引擎，您可以根据我们的指南，学习如何在 Android 上开发应用。使用这些游戏引擎可助您专注于构建游戏玩法而非整个技术栈。

大模型应用落地也为大数据技术进一步发展提供了全新思路。火山引擎此前提出“数据飞轮”理念作为企业数智化升级新模式，它以数据消费为核心，通过降低企业数据消费门槛，让企业各个岗位的员工都能看数据、用数据，从而实现更科学的决策、更敏捷的行动。

在数据治理中，如何实现 SLA 保障一直是“老大难”问题。随着某房产 APP 稳定发展，楼盘、房源、经纪人、营销等数据不断扩大，在数据任务开发场景中，业务多样化、数据量大、数据任务复杂等问题，导致数据任务链路依赖复杂、链路长、依赖多。