数据仓库

在常规认知中，过滤条件肯定是推的越靠近底层越好，将尽可能多的过滤条件更贴近存储层数据源，以使查询时能跳过无关的数据，但是过滤条件下推到存储层一定会快吗？

此为Join探索系列的第一篇

营销域中的洞察分析/智能圈人/经营报表等场景是OLAP分析型数据库的重要应用场景，云原生数据仓库AnalyticDB MySQL在淘宝、饿了么、菜鸟、优酷、盒马等业务的营销场景有比较长时间的积累和沉淀，我们将通过一系列文章来介绍AnalyticDB MySQL在营销域数据产品中的落地与应用，本文主要介绍“漏斗分析”的实现与应用。

AnalyticDB MySQL作为一款实时数仓产品，在传统数仓的能力基础上为了支持低延迟的写入、更新场景，架构上设计了实时存储引擎；用户的写入、更新会以append_only的方式写入实时存储引擎，经过compact之后构建索引以支持复杂的计算场景。

本篇技术博文将深入探讨 Redis 持久化机制的原理、配置和使用方式。我们将介绍两种常用的持久化方式：RDB 持久化和 AOF 持久化。您将了解到它们的工作原理、优缺点以及如何根据需求选择合适的持久化方式。 通过深入学习 Redis 持久化及集群架构，您将能够构建稳定、可靠并具备高可用性的 Redis 存储解决方案。这有助于提升系统的性能和稳定性，确保数据安全并能够应对高并发和大规模应用的需求。

在某些时候我们的系统中会出现一些无法被正常删除的文件，如果想要强制删除则需要在驱动层面对其进行解锁后才可删掉，而所谓的解锁其实就是释放掉文件描述符（句柄表）占用，文件解锁的核心原理是通过调用ObSetHandleAttributes函数将特定句柄设置为可关闭状态，然后在调用ZwClose将其文件关闭，强制删除则是通过ObReferenceObjectByHandle在对象上提供相应的权限后直接调用ZwDeleteFile将其删除，虽此类代码较为普遍，但作为揭秘ARK工具来说也必须要将其分析并讲解一下。