科学完善的数据指标体系是企业开展数字化运营管理、打造数据驱动型组织的重要支撑。透过多维度的数据指标，运营人员能够清晰了解业务现状，产品/研发人员能够高效定位系统问题，管理人员能够更加准确地做出分析决策。那么，如何在充分理解业务需求的基础上，搭建出一

摘要：在MaxCompute中，Join操作符的实现算法之一名为"HashJoin"，其实现原理是，把小表的数据全部读入内存中，并拷贝多份分发到大表数据所在机器，在map阶段直接扫描大表数据与内存中的小表数据进行匹配。    这是MaxCompute有关SQL优化器原理的系列文章之一。我们会陆续推出SQL优化器有关优化规则和框架

1.代码生成器：\正反双向\(单表、主表、明细表、树形表，快速开发利器)freemaker模版技术,0个代码不用写,生成完整的一个模块,带页面、建表sql脚本、处理类、service等完整模块2.多数据源：（支持同时连接无数个数据库，可以不同的模块连接不同数的据库）支持N个数据源3.阿里数据库连接池dru

1.代码生成器：\正反双向\(单表、主表、明细表、树形表，快速开发利器)freemaker模版技术,0个代码不用写,生成完整的一个模块,带页面、建表sql脚本、处理类、service等完整模块2.多数据源：（支持同时连接无数个数据库，可以不同的模块连接不同数的据库）支持N个数据源3.阿里数据库连接池dru

Prometheus介绍主要特性之所以Prometheus现在这么受欢迎，主要是因为它具备如下特性：多维度数据模型灵活的查询语言不依赖任何分布式存储常见方式是通过拉取方式采集数据也可通过中间网关支持推送方式采集数据通过服务发现或者静态配置来发现监控目标支持多

我并不这么看。友情提醒：本文建议在PC端阅读。徐春阳老师发文爆MySQL8.0hashjoin有重大缺陷。文章核心观点如下：多表（比如3个个表）join时，只会简单的把表数据量小的放在前面作为驱动表，大表放在最后面，从而导致可能产生极大结果集的笛卡尔积，甚至耗尽CPU和磁盘空间。就此现象，我也做了个测试。1\.

生信论文的套路1.ONCOMINE从全景、亚型两个维度做表达差异分析；2.临床标本从蛋白水平确认（或HPA数据库），很重要；3.KaplanMeierPlotter从临床意义的角度阐明其重要性；4.cBioportal数据库做基因组学的分析（机制一）；5.STRING互作和GO/K

生信论文的套路1.ONCOMINE从全景、亚型两个维度做表达差异分析；2.临床标本从蛋白水平确认（或HPA数据库），很重要；3.KaplanMeierPlotter从临床意义的角度阐明其重要性；4.cBioportal数据库做基因组学的分析（机制一）；5.STRING互作和GO/K

1背景本文将用一个蚂蚁集团线上实际案例，分享我们是如何排查由于inflation引起的MetaSpaceFGC问题。蚂蚁集团的智能监控平台深度利用了Spark的能力进行多维度数据聚合，Spark由于其高效、易用、分布式的能力在大数据处理中十分受欢迎。关于智能监控的计算能力相关介绍，可以参考

最近因需求改动新增了一些数据库表，但是在定义表结构时，具体列属性的选择有些不知其所以然，索引的添加也有遗漏和不规范的地方，所以我打算为创建一个高性能表的过程以实战的形式写一个专题，以此来学习和巩固这些知识。1.实战我使用的MySQL版本是5.7，建表DDL