1.译：一文科普 RocksDB 工作原理
2.django如何执行exe文件(2023年最新分享)
3.离线编译 Velox 小记
4.面试 | 你真的源码了解count(*)和count(1)嘛？
译：一文科普 RocksDB 工作原理
RocksDB 是一种可持久化的、内嵌型的源码键值存储（KV 存储）。它旨在存储大量 key 及其对应的源码 value，常被用于构建倒排索引、源码文档数据库、源码SQL 数据库、源码c 读写word源码缓存系统和消息代理等复杂系统。源码RocksDB 在 年从 Google 的源码 LevelDB 分叉而来，针对 SSD 服务器进行了优化，源码并目前由 Meta 开发和维护。源码它以 C++ 编写，源码支持 C、源码C++ 及其他语言（如 Rust、源码Go、源码Java）的源码嵌入。如果你熟悉 SQLite，可以认为 RocksDB 是一种内嵌式数据库，需依赖应用层实现特定功能。
RocksDB 使用日志结构合并树（LSM-Tree）作为核心数据结构，这是一种基于多个有序层级的树形数据结构，可用于应对写密集型工作负载。LSM-Tree 的顶层是 MemTable，一个内存缓冲区，用于缓存最近的写入数据。较低层级的数据存储在磁盘上，以 L0 层为例，存储从内存移动到磁盘的数据，其他层级存储更旧的数据。当某一层级的数据量过大时，会通过合并操作转移到下一层。
为了保证数据持久化，RocksDB 将所有更新写入磁盘上的彩虹岛源码账户预写日志（WAL）。当应用重启时，可以通过回放 WAL 来恢复 MemTable 的原始状态。WAL 是一个只允许追加的文件，包含一组更改记录序列，每个记录包含键值对、操作类型和校验和。
当 MemTable 变满时，会触发刷盘（Flush）操作，将不可变的 MemTable 内容持久化到磁盘，并丢弃原始 MemTable，同时开始写入新的 WAL 和 MemTable。MemTable 默认基于跳表实现，以提高查询和插入效率。RocksDB 支持各种压缩算法，如 Zlib、BZ2、Snappy、LZ4 或 ZSTD，用于存储 SST 文件。
SST 文件是 MemTable 刷盘后生成的，包含了有序的键值对。每个 SST 文件由数据部分和索引块组成，数据部分包含一系列有序的键值对，而索引块存储了数据块中最后一个键的偏移量，便于快速定位键值对。RocksDB 还支持布隆过滤器，用于快速检测某个键是否存在于 SST 文件中。
当数据库大小增加时，空间放大（存储数据所用实际空间与逻辑大小的比值）和读放大（用户执行一次逻辑读操作所需实际 IO 次数）的问题变得明显。为了解决这些问题，RocksDB 实现了 Compaction 机制，内核级木马源码通过合并 SST 文件来降低空间和读放大，同时增加写放大。Leveled Compaction 是默认策略，它会在不同层级之间进行选择性合并，以优化空间使用。
RocksDB 的读路径相对简单，主要涉及从 MemTable 开始，下探到 L0 层，然后继续向更低层级查找，直到找到目标键或检查完整个树。合并（merge）操作允许用户在内存中对键值进行聚合操作，适用于需要对已有值进行少量更新的场景。然而，这种操作增加了读时的复杂性，因为读操作需要在多次调用 merge 函数后才能得到最终结果。
使用 RocksDB 需要针对特定工作负载进行配置调优，因为它提供了许多可配置项，但理解其内部原理并调整这些配置通常需要深入研究源代码。RocksDB 是构建高性能数据库模块的优秀选择，能够帮助开发者专注于上层业务逻辑实现，而无需从零开始设计底层存储系统。
django如何执行exe文件(年最新分享)
导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于django如何执行exe文件的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！C:\Python\Django\setup.py'>Django安装问题，我在cmd上输入如下：C:Users\Adiministrator>C:\Python\Django\setup.py首先你要明白这个命令是分三部分的，第一个是启动Python来执行文件，第二个是执行的文件名(setup.py)，第三个是参数（install）。C:\python\django\python是暗棋源码下载不能执行的，因为在那个目录下并没有叫Python.exe的可执行文件。正确的写法应该是：
c:\python\pythonc:\python\django\setup.pyinstall
或者直接c:\python\django\setup.pyinstall，这个在Windows下应该也是可以的，因为py文件默认是用python打开的。在这种情况下，还可以先键入cdc:\python\django，进入这个目录，然后再执行setup.pyinstall
Django非常棒，我也正在学。
Django源码阅读(一)项目的生成与启动
诚实的说，直到目前为止，我并不欣赏django。在我的认知它并不是多么精巧的设计。只是由功能堆积起来的"成熟方案"。但每一样东西的崛起都是时代的选择。无论你多么不喜欢，但它被需要。希望有一天，python能有更多更丰富的成熟方案，且不再被诟病性能和可维护性。（屁话结束）
取其精华去其糟粕，django的优点是方便，我们这次源码阅读的目的是探究其方便的本质。计划上本次源码阅读不会精细到每一处，而是大体以功能为单位进行解读。
django-adminstartprojectHelloWorld即可生成django项目，命令行是exe格式的。
manage.py把参数交给命令行解析。
execute_from_command_line()通过命令行参数，创建一个管理类。然后运行他的视频 跟踪 源码 下载execute()。
如果设置了reload，将会在启动前先check_errors。
check_errors()是个闭包，所以上文结尾是(django.setup)()。
直接看最后一句settings.INSTALLED_APPS。从settings中抓取app
注意，这个settings还不是我们项目中的settings.py。而是一个对象，位于django\conf\__init__.py
这是个Settings类的懒加载封装类，直到__getattr__取值时才开始初始化。然后从Settings类的实例中取值。且会讲该值赋值到自己的__dict__上（下次会直接在自己身上找到，因为__getattr__优先级较低）
为了方便debug，我们直接写个run.py。不用命令行的方式。
项目下建个run.py，模拟runserver命令
debug抓一下setting_module
回到setup()中的最后一句apps.populate(settings.INSTALLED_APPS)
开始看apps.populate()
首先看这段
这些App最后都会封装成为AppConfig。且会装载到self.app_configs字典中
随后，分别调用每个appConfig的import_models()和ready()方法。
App的装载部分大体如此
为了方便debug我们改写下最后一句
res的类型是Commanddjango.contrib.staticfiles.management.commands.runserver.Commandobjectat0xEDA0
重点是第二句，让我们跳到run_from_argv()方法，这里对参数进行了若干处理。
用pycharm点这里的handle会进入基类的方法，无法得到正确的走向。实际上子类Commond重写了这个方法。
这里分为两种情况，如果是reload重载时，会直接执行inner_run()，而项目启动需要先执行其他逻辑。
django项目启动时，实际上会启动两次，如果我们在项目入口(manage.py)中设置个print，会发现它会打印两次。
第一次启动时，DJANGO_AUTORELOAD_ENV为None，无法进入启动逻辑。会进入restart_with_reloader()。
在这里会将DJANGO_AUTORELOAD_ENV置为True，随后重启。
第二次时，可以进入启动逻辑了。
这里创建了一个django主线程，将inner_run()传入。
随后本线程通过reloader.run(django_main_thread)，创建一个轮询守护进程。
我们接下来看django的主线程inner_run()。
当我们看到wsgi时，django负责的启动逻辑，就此结束了。接下来的工作交由wsgi服务器了
这相当于我们之前在fastapi中说到的，将fastapi的app交由asgi服务器。(asgi也是django提出来的，两者本质同源)
那么这个wsgi是从哪来的？让我们来稍微回溯下
这个settings是一个对象，在之前的操作中已经从settings.py配置文件中获得了自身的属性。所以我们只需要去settings.py配置文件中寻找。
我们来寻找这个get_wsgi_application()。
它会再次调用setup()，重要的是，返回一个WSGIHandler类的实例。
这就是wsgiapp本身。
load_middleware()为构建中间件堆栈，这也是wsgiapp获取setting信息的唯一途径。导入settings.py，生成中间件堆栈。
如果看过我之前那篇fastapi源码的，应该对中间件堆栈不陌生。
app入口→中间件堆栈→路由→路由节点→endpoint
所以，wsgiapp就此构建完毕，服务器传入请求至app入口，即可经过中间件到达路由进行分发。
如何执行python第三方包windowsexe格式python第三方包的windows安装文件exe格式，这上面有很多python第三方包的二进制安装文件，包括位和位的。下载安装就ok了！
这下面有很多python第三方包的二进制安装文件，包括位和位的。下载安装就ok了！
包括了mysqldb,ldap等。
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如何将django1.7程序打包成exe程序.官网下载对应的pyinstall工具，我下载的是PyInstaller-3.2.1.zip并解压
2.通过cmd跳转到pyinstaller目录并执行setup.pyinstall进行安装.这时会向你的python路径安装必要的第三方包，当然细节可以不用关心
3.安装成功后就可以使用了。
TK-GUI.py是我的源程序
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于django如何执行exe文件的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～
离线编译 Velox 小记
Velox 定义为 C++ 编写的数据库执行加速 library，目标是实现流处理、批处理和 AI/ML 领域计算的统一化，它不提供 parser 和 optimizer，旨在让各类计算引擎通过接入同一套 Native Engine 进行数据处理。
在编译网络环境良好的机器上，只需根据 GitHub 文档执行 scripts 目录的 setup 脚本，正常编译即可。也可以参考 .circleci 目录下的 CI 执行脚本了解详细的环境准备、编译、测试流程。目前 Velox 支持在 Ubuntu ./.、Centos8 和 MacOS Intel/M1 下编译，推荐在 Ubuntu 环境下学习。
对于网络环境恶劣的情况，可以参考以下步骤。以 Centos8 为例，在 scripts/setup-centos8.sh 脚本中，所有 dnf_install 安装的基础依赖都通过 Centos8 系统镜像源下载，dnf 是新版的 yum，需要进行换源操作。wget_and_untar 安装的是 Velox 依赖的项目，用户只需在本地下载后传至 Linux 服务器解压即可。其余代码则负责将依赖下载、编译并安装至 Linux 环境中作为系统库使用。
如果不想手动下载、解压、编译和安装依赖，Velox 的编译流程设计了查找依赖的优先级。首先在系统库中查找，其次通过 CMake 下载编译。每个依赖对应有 DEPENCENCY_SOURCE 变量，值为 AUTO 表示按照优先级顺序查找，SYSTEM 表示仅从系统库查找，BUNDLED 表示通过 CMake 下载编译。
Velox 的编译流程还支持在编译源码时同时编译依赖。用户需在 third_party/CMakeLists.txt 和 CMake/resolve_dependency_modules 中定义依赖，通过简单修改依赖的 URL 为本地 tar 包路径，可实现 Velox 从本地路径完成依赖的解压和编译。
处理 submodule 时，Velox 通过 git submodule 包含了 xsimd 和 googletest，对于无法访问 https 协议的网络环境，可以将 .gitmodules 中的 URL 更改为对应的 git 协议地址。若无法访问任何协议，Velox 也提供了通过 CMake 编译的选项。
处理 Arrow 时，需要对编译时的依赖进行预处理。在 thrid_party/CMakeLists.txt 中定义了 Arrow 编译所需的依赖，例如 `-DARROW_WITH_SNAPPY=ON` 表示同时编译 Snappy。用户可通过手动下载依赖放在指定路径下，通过 export ARROW_XXX_URL=/opt/3rd_tars/xxx.tar.gz 在当前会话中指定依赖路径，实现 Offline Build。若不关注 parquet 格式的相关代码，则无需特别关注 Arrow 的编译。
Velox 依赖管理与 Arrow 类似，但不支持通过环境变量指定 tar 包路径。目前存在一个 Bug，使得通过 VELOX_XXX_URL 指定依赖路径时无法编译，具体查看 Issue 。
完成所有环境依赖准备工作后，即可进行源码编译与测试。确定编译时是通过网络下载依赖还是从本地路径加载，可通过查看 CMake 日志中是 Using SYSTEM xxx 还是 Using BUNDLED xxx，以及 _build/release/_deps 和 _build/release/thrid_party/arrow_ep/src/arrow_ep_install 是否存在 tar 包来判断。
面试 | 你真的了解count(*)和count(1)嘛？
在数据处理领域，SQL中的聚合函数count(*)和count(1)常被用于统计行数。然而，你是否真正了解这两者在Spark SQL环境下的行为和性能？本文基于Spark 3.2版本，揭示了count(*)与count(1)在功能与效率上的等价性。 首先，给出在Spark SQL环境中，count(*)和count(1)在逻辑执行计划和最终结果方面表现一致。通过案例展示，我们可以看到当执行count(*)时，其在生成逻辑执行计划阶段即被转换为等效的count(1)操作。 深入源码分析，我们可以发现处理count(*)与count(1)的逻辑在AstBuilder类的visitFunctionCall方法中被实现。在该方法中，处理函数节点的代码进行了优化，以高效判断表达式是否为null，进而节省计算资源。 具体而言，count(*)功能如下：计算检索到的行总数，包括包含null的行。
对于count(expr[, expr...])和count(DISTINCT expr[, expr...])，它们分别根据提供的表达式是否均为非空或唯一且非空来统计行数。 在判断expression是否为null时，代码优先从expression的nullable属性进行判断，如果该属性无法提供明确结果，再通过isnull函数获取具体值是否为null的信息。这种策略有助于在一定程度上减少不必要的计算。 为帮助读者更全面地理解Spark SQL的count函数，以下是推荐阅读的内容： 澄清 | snappy压缩到底支持不支持split? 为啥？以后的事谁也说不准
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