【TiDB原理与实战详解】1、原理与基础优化～学不会? 不存在的！
TiDB 是一款开源的分布式关系型数据库，具备水平扩展、高可用性和强一致性等特点，适用于高并发、低延迟的大规模数据处理场景。其架构设计灵感源自 Google 的 Spanner 和 F1，并兼容 MySQL。TiDB 集群由 TiDB Server（无状态 SQL 层）、PD（元数据管理模块）和 TiKV Server（分布式存储层）组成，还包含 TiFlash（列存储引擎）以加速分析型查询。TiDB 支持分布式事务和多种事务模式，适用于 OLTP 和 HTAP 场景，如电商平台和金融系统。此外，TiDB 的部署要求包括高性能硬件配置和特定网络设置，以确保系统的稳定性和高效运行。
创建一个仅用一个函数/模块/类就可以处理这组不同事物的抽象
在软件开发中，良好的变量名和函数名能够显著提升代码的可读性和可维护性。对于变量命名，建议使用有意义且易于发音的名字（如 `currentDate` 而非 `yyyymmdstr`），对同类变量使用一致的词汇（如统一使用 `getUser`），以及使用解释性的变量名以减少理解成本（如使用常量 `MILLISECONDS_IN_A_DAY` 替代数字 `86400000`）。此外，避免不必要的上下文重复，并使用默认参数代替逻辑运算。对于函数，应限制参数数量（理想情况下不超过两个），确保每个函数只做一件事，并且函数名应清晰描述其功能。通过遵循这些原则，代码将更加简洁明了。
优化 ChunkServer 的存储性能
【8月更文第30天】在分布式文件系统中，ChunkServer 是负责存储数据块的关键组件。为了提高ChunkServer的存储性能，可以通过多种技术手段进行优化，如缓存、压缩、并行处理等。本文将详细讨论这些技术的应用，并提供具体的代码示例。
Dask性能调优指南：从单机到多节点的最佳配置
【8月更文第29天】Dask 是一个灵活的并行计算库，适用于数组、数据帧和列表等数据结构，能够在单个机器上高效运行，也可以扩展到分布式集群。由于其灵活性和可扩展性，Dask 成为了数据科学家和工程师们处理大规模数据集的理想选择。本文将详细介绍如何针对不同的硬件环境优化 Dask 的性能，包括单机和多节点集群环境。
