想要处对象的句子 处对象女朋友发的句子

你现在阅读的是一篇关于想要处对象的句子的文章，里面有丰富多彩的内容，还有给你准备处对象女朋友发的句子和想要处对象的句子的精彩内容哦。

想要处对象的句子 处对象女朋友发的句子

• ??你好，能不能借一生说话。
• 承蒙你出现，够我欢喜好几年。
• 第一次见到你，我就知道我栽了。
• 白茶清欢无别事，我在等风也等你。
• 海底月是天上月，眼前人是心上人。
• 遇见你的那天，我就没想过要分开。
• 山有木兮卿有意，昨夜星辰恰似你。

• ??你是无意穿堂风，偏偏孤倨因山洪。
• 为了遇见你，竟花光了我所有的运气。
• 好像突然有了铠甲，也突然有了软肋。
• 你不用分清东南西北，只需要走向有我的方向。
• 说不清为什么爱你，但你就是我不爱别人的理由。
• 简约不是少，而是没有多余，足够也不是多，而是刚好你在。

?

• 听到一些事，明明不相干的，也会在心中拐好几个弯想到你。
• 我能对你做的最好的事，就是让你知道，世界虽然坏，你却被爱着。
• 草在结它的种子，风在摇它的叶子。我们站着，不说话，就十分美好。
• 我一点都不遗憾没有在最好的时光遇见你，因为遇见你之后最好的时光才开始。
• 写尽千山落笔是你，望尽星辰美丽是你，书尽泛黄 扉页是你，千山万水归处是你，铁马是你冰河也是你。
• 从小就听过冰山坚不可摧，可谁知道冰山也有想在某个人手里变成冰淇淋的一天。
• 遇见你之前，我没有想过结婚，遇见你之后，结婚我没想过别人。

?恋爱期间要多观察对方的变化，然后在适当的时间说出情话，你们的感情一定会更甜美。

说明文举例子的句子（说明文写作的知识和技巧）

（谢谢关注“语文英语教学”，驻足这里就能学习和进步！）

说明文是一种对事物作客观说明的一种文体，目的在于给予读者知识。小学生对说明文的写作最感头痛，往往举步维艰。

其实，说明文只要理顺了头绪，把阅读说明文和写作说明文结合起来，以阅读课文为写作借鉴的范例，多观察、多分析、多练习，就能逐步学会选用恰当的说明方法，正确而有条理地说明事物的特征。

说明文的特点主要有说明性、知识性、科学性、实用性。说明文，即用来解释或说明事物、理论、方法、过程或某种抽象概念的文章。

说明文的基本目的就是说清楚。也就是说，要让人看了文章后对文章中解释或说明的对象有清晰明确的认识。这就决定了说明文的基本特征是客观和科学。

说明文的手法

说明文首要的一点是明确说明的对象，然后用准确的语言，结合多种说明手法对之进行介绍和描述。

常用的说明手法

举例子、列数字、分类别、

打比方、下定义、做引用、

作比较、摹状貌、画图表、

作假设、作诠释

作用举例：

1．举例子：具体形象地说明……(说明对象)的……特征，使说明更具体。

[举例子]：将复杂的、抽象的事物或概念，用具体、形象、易于理解的典型事例来说明。例如说明死海的“死”，列举海水中没有鱼虾、水草，甚至连海边也寸草不生的事例作证;说明死海的“不死”，列举即使不会游泳的人，也总是浮在水面上，不用担心会被淹死的事例，让人信服。

2．列数字：科学准确地说明……的……特征，使说明更具说服力。

[列数字]：些事物从数量上便于说明特征，可以运用一些数字来说明。例如《太阳》中：其实，太阳离我们有一亿五千万公里远。到太阳上去，如步行，日夜不停地走，差不多要走三千五百年;就是坐飞机，也要飞二十几年。

3．分类别：条理清晰地说明……的……的特征，使说明更具条理性。

分类别的说明方法，是一个大的概念中，包含着若干的小的概念，这若干小的概念同属一个大范畴而又相互并列，没有主从关系，更没有比较的特点。

4．做比较：清晰明了地说明……的……的特征，使说明更具说服力。

[作比较]：把被说明的事物与其他事物进行比较，显示事物的特征。通过比较，可以认识事物的特殊点、或被说明的事物与其他事物的共同点。

例如《太阳》中：“我们看太阳，觉得它并不大，实际上它大得很，130万个地球才能抵得上一个太阳。”拿地球跟太阳作比较，突出地说明了太阳的体积之大这一特点。

作比较的说明方法、一般有主有从，主事物是被说明对象，从事物不是要说明的对象，而只是为说明主事物服务的，为了说明人们所不熟悉的主事物，而选一个人们熟悉的从事物跟它相比以让人们更清楚地了解主事物的某种特点，这就是作比较，

5．打比方：生动形象地说明……的……特点，增强文章的趣味性。

[打比方]：把此事物比作彼事物从而把此事物的特征解说得确切具体、浅显易懂。例如《太阳》中：“太阳会发光，会发热，是个大火球。”这打比方，把太阳的形状及会发光发热的特点生动地反映出来了。

6．下定义：用简明科学的语言对……加以揭示，从而更科学、更本质、更概括地揭示事物的特征、事理。

在语言要求上，下定义的语句要求是个明确的判断，语言形式一般为“某某是什么?”或“某某叫什么”语言要求准确、概括、简洁，不允许出现比喻、拟人等修辞方法而作诠释就没有这些限制，只要做到说明准确、严密即可。

下定义即用简明的语言对事物的本质属性作概括性的说明，以便确定被说明事物的范围和界限。

7．作诠释：对……加以具体的揭示说明，使说明更加通俗易懂。

作诠释是注释说明，一般对事物作通俗的介绍，对事理的性质和特点进行解说。

8．引资料：具体地说明了……的……的特征，是说明更具说服力。

[引用]：引用有关名言、资料、典故、诗词、民彦、俗语、传说等充当说明的内容或依据来说明、介绍事物。例如《太阳》中：有这么一个传说：古时候，天上有十个太阳，晒得地面寸草不生，人们热得受不了，就找一个箭法很好的人射掉了九个，只留下一个，地面上才不那么热了。

9．摹状貌：生动形象地说明了……的……的特征，使说明更具体。

10．列图表：直观形象地说明了……的……的特点，是说明更具体。

说明文的分类

1、对象

按说明的对象不同分为：

1）事物说明文：着重在于说明的成因、构造、形状、用途等。如《中国石拱桥》;

2）事理说明文：重在说明事理。事理说明文旨在解释事物本身的道理或内部规律地，如《统筹方法》等。

这两类说明文常用的也有一定的区别。比如事物说明文重在说明事物的物理特征，常用的是下定义、分类别等说明手法，事理说明文重在说明事物的逻辑特征，要用到引资料、作比较等说明手法。但时候，在同一篇文章中，几种说明手法都要用到，相辅相成，互为补充。

2、语言

从语言表达方式上可分为：

平实说明文和文艺性说明文。

说明文的语言要求准确和简明。有的说明文要讲究语言的平实，有的讲究语言的生动。但不论是平实还是生动，都要求准确、简明，要注意说明文的科学性。主要有以下几点：

1） 简洁性。说明文的遣词造句，应简洁平实、通俗易懂。

2） 准确性。说明文以传授知识为目的，这就要求它必须用准确的语言，如实地反映事物的特征、本质、规律。说明文的语言的准确性是说明文语言的先决条件。表示时间、空间、数量、范围、程度、特征、性质、程序等，都要求准确无误。

3)科学性。介绍科学知识的说明文，要特别注重科学术语的准确使用。

4)严密性。为了使读者对较复杂的事物、较深奥的事理有明晰确切的理解，说明文常常恰当地使用修饰和限制词语，讲究语言的周到严密。

5)条理性。任何事物都具有它本身的条理，我们说明事物就要按照它本身的条理来安排说明顺序，使之眉目清楚，有条不紊。

6)逻辑性。有的说明文，要从事物的内在联系上进行说明，语言逻辑性强。

7） 趣味性。叶圣陶先生说：“说明文不一定就是板起面孔来说话，说明文未尝不可带一点风趣。

说明文语言的准确性体现在如下几个方面：

①、表示时间

对时间的说明要尽量做到精确，如：一天有24小时，每小时有60分种，每分钟有60秒。但是像“这座桥（赵州桥）修建于公元605年左右，到现在已经一千三百多年了。”（茅以升《中国石拱桥》），这里的两处数字说明，由于年代久远，只能用推测的方法，表面上看似乎不精确，实际上正好体现了说明文语言的准确性。

②、表示空间

“我国的建筑，从古代的宫殿到近代的一般住房，绝大部分是对称的……”（叶圣陶《苏州园林》）这里的“绝大部分”表明并非所有的“宫殿”和“住房”都是对称的，也有少部分并不对称，这种客观的说明同样体现了说明文语言的准确性。

③、表示范围

④、表示程度

说明事物时，常常会用到程度副词，如“很、十分、非常、较、更、最、稍微、略”等。如：“后三宫往北就是御花园。御花园面积不很大，有大小建筑二十多座，但毫无拥挤和重复的感觉。”（黄传惕《故宫博物院》）这里的“很”表明御花园虽然面积不小，但不是特别大，因为它只有大小建筑二十多座。

又如：“沙漠是人类最顽强的自然敌人之一。”（竺可桢《向沙漠进军》）其中的“最”说明沙漠危害人类之大，程度之深。

⑤、表示程序

事物的发展都有一定的规律，如果要说明事物的成因、结构和原理，则有一定的程序或顺序。如：“立春过后，大地渐渐从沉睡中苏醒过来。冰雪融化，草木萌发，各种花次第开放。”（竺可桢《大自然的语言》）其中“渐渐”和“次第”，准确地说明了事物的变化过程，符合事物的发展规律。

又如：“为了达到这个目的，他们讲究亭台轩榭的布局，讲究假山池沼的配合，讲究花草树木的映衬，

说明文写作重点：观察

如何使说明文物理并重、形神兼备的呢?首要的一点是观察。说明文写作的前提是对要说明的事物非常熟悉。要做到这一点，就要养成认真观察、深入了解的习惯：

观察要有针对性。要带着问题观察，而不是走马观花、浮光掠影。最好能在观察前列出观察提纲，观察时要记笔记、画图标。要善于提出问题。

观察时要分清主次。这就要求我们注意观察的顺序。观察有概括性观察和特写性观察之分。前一种方法有助于抓住事物的概貌，后者则利于把握观察对象的细节和特征。由概括到特写、由全局到局部，是观察的一般原理。

观察重在事物的形。要想传神，写出事物的内涵、原理等，则需要有很好的查阅资料、作调查的能力。比如我们要写一篇文章来说明洛阳牡丹。在写好它的形状、颜色、品种之外，如果能够考察一下洛阳牡丹的来历、其中的牡丹名品在培育中的科学原理，这篇文章就会有说服力，使读者更深刻地认识到洛阳牡丹的文化特色。这就要求我们具备相当的知识积累、广阔的知识面和优秀的调查能力。

说明文的顺序

写作说明文还要注意说明的顺序。有合理的顺序，文章才能条理清晰，让人看得明白。

说明顺序一般有三种：

空间顺序：一般有从上到下、从左到右、从前到后、从远到近等。

时间顺序：一般有从古到今、从过去到现在等。

逻辑顺序：有从现象到本质、从原因到结果、从主要到次要、从整体到部分、从概括到具体等。

什么是合理的顺序呢?

这要根据人们认识事物的过程以及说明对象本身的特征、规律而定。说明事物的形状、构造等，往往以空间为顺序;说明事物的成因、方法，往往以时间为顺序;说明事物的事理，往往以逻辑关系为顺序。

当然，大多数说明文会综合使用多种说明顺序。因此，在写作时，我们要合理地安排好说明顺序，理清说明文的结构层次。

常用的结构层次：

比如我们以“水”为题目进行写作

并列式：先写水的外形特征，再写水的分类，然后写水的用途，这是并列式的写作层次。可以我们也可以先写水的外形，再写水的成因，最后写水给人类带来的利与害，这是层进式的结构层次。

层进式：先概括水的用途和特征，再一一细述，就是总分式。

结构层次能力需发们在长期的写作过程中培养。

说明文写作技巧:

开头、结尾

一、开头方式：

1、概述式：

开头用简介的语言介绍事物的概况，给人以总体的形象。如：

在台北市市中心有一栋特别高的大楼，那就是台北的101。它在2003年完工，已经过了十三年，它曾经被称为“世界第一高楼”，是世界唯一一座建在地震活动带的摩天大楼。

2、设问式：

开头设问，能激发读者的阅读兴趣并有急切了解事物或事理的心态。如：

为什么太阳下山了之后月亮就出来了呢？为什么到了晚上太阳就不见了呢？为什么白天的时候我们就看不到月亮和星星呢？今天就让我们一起去探索外太空吧！

二、结尾方法：

1、展望法：

就是在说明对象说完后表示深沉的感叹的写法。如：

不仅是克隆动物，科学家们已成功制作出克隆人的案例，这复制科技将会带给人们多大的利害，将来我们人类一定会好好地探讨这个奇妙的克隆。

2、号召法：

就是对读者发号召的方法。如：

气候变迁是一个非常严肃的问题，很多人都没有意识到我们的地球将毁在我们的手中，我们不但没解决气候变迁的问题，反而让这个问题变得更严重。保护地球你我开始做起，我们可以从最基本的开始做，还要记得提醒你身边的人，请为保护地球出一份力量。

3、旁补法：

就是文章最后追加补充其不足的写法。如：

当然，除了以上讲的这些灵异现象，还有其他种类的，如死亡事件、失踪事件，不过很多都只是因为人们的心理产生变化而因此能看一些奇怪的东西或事情，没有人知道幕后的真相到底是什么。

说明文概括总结

介绍物品三要点，外形结构功能全。

文具玩具最常见，生活用品有千万；

描写外形有顺序，描写结构按空间；

描写功能述生活，典型细节写一段；

开头介绍名来历，结尾赞美把晴点。

（如果觉得不错，有请关注点赞转发！）

处对象的句子（适合谈恋爱时发的说说）

阅读前请点击右上角的“关注”，每天为您分享更多的走心文字！

一、没遇见你之前，我没想过结婚这事，遇见你之后，结婚这事我没想过别人。

二、一生就这么一次，谈一场以结婚为目的的恋爱，然后就那样相守，在来往的流年里，岁月安好。

三、爱上你之前，想单枪匹马去闯荡江湖，看看这五彩斑斓的世界。爱上你之后，觉得江湖太远了，我不去了，我只想给你做饭，陪你睡觉。

四、你可能会从天而降，也可能从林间降落，但最好的降落方式是与我坠入爱河。

五、我喜欢你，从黑夜到黎明，从冷冬到暖春，从一秒到一生，生生不息，轮回不止。

六、你是往日的情书，是落日的余情未了，是路人脚下不停生长的风，是我安稳岁月里的节外生枝，也是我喜欢的人。

七、我后来想了想，我不耽误你，但还会有别人耽误你，那样我不甘心，还是我来耽误你吧！

八、你能看见山，你能看见海，你能看见这个世界的一切，我就不一样，我目光比较短浅，只能看见你。

九、你要是丑点，我或许可以带你逛逛街看场电影吃个西餐散散步看星星看月亮，从诗词歌赋谈到人生哲学，可你长得那么好看，让我只想和你恋爱。

十、少说一句，怕成遗憾；多说一句，怕是惊扰。我喜欢你，四个字，刚好。

十一、错过了青梅竹马，避开了情窦初开，到如今人生的意义，就只剩下和你两鬓斑白。

十二、很想和你拥有一个很长很长的未来，很想和你得到所有人的祝福，很想陪你走完你的一生，彼此温暖互不辜负。

十三、你是我今生遇见的最对的巧合，你是我生平一览无遗的全世界，你是我见过笑容最美好的骄阳。

十四、从晨昏到日暮，从清贫到富足，从少年到老迈，从相遇到余生，总想和你十指相扣，只此一人再不分开。

十五、有一天，我们一起起床，一起刷牙，一起拉着手出家门。一起遛狗，一起散步，一起为了争电视斗智斗勇。一起买菜，一起做饭，一起为了几毛钱在菜市场咆哮。我知道，一定会有这么一天的。

十六、我希望有个如你一般的人，如山间清爽的风，如古城温暖的光，从清晨到夜晚，由山野到书房，只要最后是你就好。

十七、幻想过和你一起的生活，温柔，有趣，不必太激烈，三餐，四季，不必太匆忙，毕竟我有一生的时间要和你浪费，你要宠我，要牢记我的眉眼，而我啊，就躺在你的怀里撒娇好了。

十八、跟我走吧，忐忑给你，情书给你，不眠的夜给你。四月的清晨给你，八月的夜空给你。雪糕的第一口给你，海底捞最后一颗鱼丸给你。手给你，怀抱给你，等待给你。以及无数相思的夜里写出未寄的话语，对未来的无线规划和人生，全都给你。

十九、一生只谈三次恋爱最好，一次懵懂，一次刻骨，一次一生。我多希望这三次都是和你。

二十、希望我们，绝不冷战，轮流道歉，不提分手，即使生活不易，我也希望你会在我的未来里。

二十一、这辈子我已经很满意了，知道你的名字，听过你的声音，牵过你的手，吻过你的唇，感受过你的怀抱，拥有过你的温柔，至于以后呢，三里清风三里路，步步清风再无你，也许这就是爱情吧。

列数字的句子有哪些（基于）

人群圈选系统基本逻辑架构

那这个业务需求的背后技术要求是什么呢？

典型人群业务版块的核心是洞察分析，洞察分析一般的场景是，要支撑几万个不同的广告主，他们会在平台上自由选择更感兴趣的人群，每个广告主对人群的诉求是不一样的，某些人关注的购买力，有些关注的是收藏行为。每天数万广告主发出数百万次的查询请求，构建数万次各种人群包，各个系统的计算复杂度是要求非常高的。这里的核心诉求包含几个点，毫秒级洞察，因为所有的查询希望是交互式的，需要在界面上每一次互动，每一次下拉菜单，每一次选择，每一次条件组合，都希望看到一个互动结果，整个人群是变大还是变小，目标人群是不是跟期望的相似。这一点对性能要求是非常大的。同时提醒大家，数据一定要脱敏处理，保护好用户的个人隐私，所有的分析都是建立在合规数据基础之上的分析。

人群圈选系统服务引擎核心诉求

规模数据上的交互式分析性能

数万广告主提交数百万次的数据查询，需要毫秒级的响应，查的快是必须的。这个快加了一个限定词，是规模数据。百万级不算规模，行为日志是非常大的，希望是百亿级别以上，依旧有一个很好的交互式分析能力，能够在秒级响应。

灵活筛选能力

用户的筛选行为多种多样，等值比较、数值大小范围比较、时间范围比较等。各种各样的筛选条件能够灵活组合，表达这些筛选结果就体现出来计算引擎的能力。

高吞吐更新能力

用户标签并不是静态的，当前一切实时化，一切在线化，所有的行为数据变化，都希望能够实时触发，实时反馈下一时刻的系统决策。比如最新收藏夹里放了什么商品，这种行为能不能成为在线画像的一部分。所以对高实时的吞吐能力要求会很高。

从计算层面来讲，可以分成下图几种计算模式。

标签过滤分为等值过滤，可以用Equal/In/Between，这些过滤可以在百亿级别上进行操作。操作之后的结果集，要做很多的交差并集，举个常见例子，一个用户既关注了竞品品牌也关注了本公司商品，却没有买，这里面其实有并的关系，有差的关系，有交的关系。所以这些人群关系之间要组合，有很高的交差并集计算。最后还有很强的精确去重的需求，因为最终要把计算结果，变成一个唯一定位用户的ID，这个ID会用来做广告的投递。那这些需求，在引擎层面上就是数据读取效率怎么样，如果用行存读取是不是会出现IO放大的问题，数据按行去存，真正过滤是按照某一列过滤，但是IO读取，会把整行读取，会出现IO放大问题。列存还会有索引问题、过滤效果问题。计算算子上表连接时是Hash JOIN方式还是用Nest Loop JOIN方式。精确去重的效果如何。这些都是对计算引擎效率上有很高的要求。所以本质上是要解决高效数据存储与过滤、关系运算内存/CPU消耗、精确去重内存/CPU消耗问题。

这里就有很多不同的解决优化思路，是用更多的内存还是CPU。行业内大致的思路有两种。

一种是通过预结算思路，有Kylin/Druid这样的技术。这些技术可以在一些预定义的维度上，进行一次提前的预加工。预加工后，数据集会在本质上进行减少。比如要找一个用户群体，关注了第一个商品却没有关注第二个商品。每一个结果集都可以用bitmap数组来表达，数组之间做交差并集效率是非常高的。预计算技术实际上是把精确去重和交差并集上计算是有很大好处的。但缺陷也比较明显，最大的缺陷就是不灵活，同时完整SQL表达能力也比较弱。另一种是属于MPP分布式数据库技术，一些通过列存、分布式、索引方式提供更好的查询性能。

所以真正落地一套人群筛选方案时，一般不是只选择一个方案。因为不管是预计算方案还是MPP方案都有一些本质的缺陷。

那市场上哪些技术更适合做存储和查询呢？

第一类技术，大家都比较熟悉的事务数据库。事务数据库是行存储，对单行数据写入存储效率是非常高的，用来做查询，做过滤统计，在千万级以上会发现消耗资源是非常大的。所以一般不会拿TP系统直接做分析操作。

第二类系统，AP系统，是我们常见OLAP系统。这一类系统针对大规模数据扫描场景做了优化，包括利用分布式技术，列存技术，压缩技术、索引的技术等等。这类技术查的都很快，但本质缺陷是大部分系统更新上做的不太友好，因为数据查的快，所以数据该紧凑紧凑，该压缩压缩，所以在更新能力上弱一些。还有一类系统，在大数据分析也常见，我们把它叫Serving系统，支持在线业务的一类系统，这类系统查的是足够快，但牺牲的其实是查询的灵活性。比如，文档数据库、KeyValue系统查询方式有很大的局限，只能按照它的key去查询。这样灵活性减少了，但是性能上无限放大，因为可以横向扩展，因为key相对来说访问效率是最高的，而且更新效率也非常高，按照key更新，可以替换整条记录。我们过去就不得不针对不同场景，把数据拆分到TP、AP、Serving，数据在几个系统之间来回传递。让我们对整个系统的依赖度变的更高，只要数据有一次依赖，就会产生一次数据不一致，产生数据不一致就意味着数据的修正，数据的开发成本变的更高。所以大家都会在很多领域做创新，第一类创新是在TP和AP领域里做一个混合负载能力。尝试通过一个技术把这两个场景解决掉。有支持事务，又能支持分析，也希望未来有一天这个系统真正很好的落地。这类系统也有一定的局限，要支持事务操作，各种分布式锁开销还是必不可少的。这类系统因为具备了一些能力，所以在整个并发和性能上，开销是比较大的，所以有一定的性能瓶颈。

Hologres=向量化SQL引擎 + 灵活的多维分析+高吞吐实时更新

Hologres，一站式实时数仓，提供实时分析（OLAP）与在线服务（点查）两种能力，与MaxCompute无缝打通，实现一套架构，多种负载（OLAP、在线服务、交互式分析）共存，减少数据孤岛，避免数据割裂，简化链路，提升用户体验。

统一存储

• 一份数据支持多种负载 (OLAP、在线服务、MaxCompute交互式分析)，减少数据割裂
• 数据无孤岛，无频繁数据导入导出，提高数据开发效率、简化链路

统一接口

• 接口兼容开源Postgres协议，支持主流开发和BI工具，无需应用层重写，生态开放
• 统一用SQL描述多种场景，提高数据应用开发效率
• 统一数据模型，通过“表”来描述数仓模型，语义一致

实时离线一体

• 支持实时写入、实时更新、写入即可查，原生集成Flink
• 与MaxCompute存储无缝打通，透明加速，无需数据移动，支持交互式分析能力，支持实时数据关联历史数据

高性能

• OLAP场景性能好于Clickhouse、Impala、Presto，支持亚秒级响应与高QPS
• 在线服务（点查）场景性能好于HBase，点查支持100K+QPS

Hologres：一站式实时数仓

Hologres为什么能支持高性能，高吞吐写入？

实际上没有神秘的地方，Hologres更多还是依赖于整个IT行业，有很多底层技术上的进步。比如，带宽变宽，延迟变低。好处是之前必须依赖本地的操作，比如之前依赖本地磁盘，现在可以依赖网盘。其实Hologres底层的存储，分多副本存储，高可靠存储，把这些负责状态管理的事情，都交给阿里云，底层是盘古存储引擎，自带多副本，自带压缩，自带缓存，自带高可靠。这就会使整个计算节点的逻辑变的轻薄和简单，也让高可靠更加简单。任何一个节点宕掉之后，可以很快从一个分布式的网盘里恢复状态。会让计算层变的无状态，这是第一点。第二点是磁盘的利用，过去磁盘的转速有机械瓶颈。机械磁盘是按圈去转的，一秒钟多少转。所以我们的IO场景都是面向扫描场景做了大量的优化。我们希望所有的数据都是以块为单位，进行更新、读写。所以在过去这种高更新场景，在整个数仓里很难实现。Hologres是采用SSD设计，固态硬盘支持更好的随机读写能力。这让我们设计存储架构的时可以抛开过去必须依赖于这种扫描场景，去设计整个存储的数据结构。Hologres可以行存也可以列存，分别适应不同的场景，同时也采用log structured merge tree 的方式。支持高吞吐数据的写入和更新的场景。第三个是CPU多核化，CUP的主频已经不会有本质的提升。但是在多核化场景下，如果可以把一CPU内部多个核并行利用起来，就能把CPU资源充分发挥到极致。这就要求对操作系统的底层语言掌握的要比较好，Hologres使用C++实现的数仓。Hologres底层的算子都会用向量化方式重写，尽量发挥多核化并行计算能力，吧计算力发挥到极致。

从下图可以看出，我们在网络上、存储上、计算上、硬件层面有很多改进，这些改进都充分发挥出来，能够做出一个不一样的效果的系统。

人群圈选场景之前提到，既有预计算场景，又有MPP分布式计算场景。使用单一某一个技术往往不太适合，真正落地的时候，希望既有预计算又有分布式计算，要把两个技术更好的整合在一起。比如维度过滤场景就很适合用BITMAP，因为可以在BITMAP上做位图索引。如true和false的场景，购买级别、对什么产品关注等等，这些需要过滤的场景就适合做位图索引。Hologres是支持位图索引的。

第二种是关系运算，关系运算是我们提到的各种数据集之间的交差并，也非常适合位图计算。因为位图计算相当于是0和1之间，做很多与或差的操作，而且是并行操作，效率也是非常高的。

精确去重是BITMAP天生就具备的能力，因为位图在构建时，就通过下标位，就唯一确定了ID。通过不同下标位之间上面一的值的简单累加，就可以很快计算出精确去重的值是多少。这几乎是把一个O(N)的问题变成O(1)的场景，效果也非常明显。所以在做人群圈选场景里面，预计算是很重要的技术。Hologres支持RoaringBitmap数据类型，高效率实现Bitmap的交叉并计算。

上文提到预计算是灵活性不足，需要通过分布式计算把计算力发挥出来，就用到了Hologres的向量化执行引擎。对MaxCompute数据外表直接加速，包括MaxCompute数据同步到Hologres里，是会比MaxCompute同步到其它数据源性能提高10倍已上。

典型架构图

典型架构图如下，数据源基本是通过埋点数据，通过消息中间件kafka，第一件时间投递到Flink，做一次轻量级数据加工，包括数据治理的修正，数据轻度汇总，数据维度拉宽。其中维度关联是一个很重要的场景，真正的埋点数据都是记录某些ID，这些ID都要转换成有属性意义的维度信息。第一件事就是做维度拉宽，这是就可以使用Hologres的行存表，维度关联时，基本是通过主键去关联的，使用Hologres的行存表，可以存几亿几十亿的维度信息。这些信息可以实时的被更新。加工的结果集会写到kafka里面，因为并不是一次加工，可能是加工几个循环。通过kafka做消息驱动的方式，在Flink里面做几次加工，加工的结果基本上双写的场景会比较多，一部分实时写入Hologres，另一部分以批量方式写到MaxCompute里面。离线数仓到实时数仓是一个很好的数据修正的场景，数据是一定会被修正的，所以会有大量通过离线数仓对实时数仓进行修正的场景，包括标签加工也是典型的离线数仓来补充实时数仓的场景。所以一些行为是需要通过离线数仓加工好之后，把数据同步到实时数仓里。但有另外一些属性，是跟当下决策有关系的。这些是可以直接写到实时数仓Hologres里。所以可以把标签分为离线和实时两部分，实时写到Hologres，离线通过MaxCompute加工后同步到Hologres。

在对外提供数据服务是，有几种方式。建议的方式是，对外提供服务时，加一个网关，网关服务里面会做很多限流、熔断等等，这也是能提高数据服务稳定性的一个很好的帮助。如果是对内使用交互式分析的长治，可以直接通过JDBC的方式连接Hologres，如果是一个在线应用，建议通过API网关连接到Hologres。

数据结构层

离线数仓加工两张表，一个是用户基础属性表，记录一些用户属性，性别城市年龄等。一个是交易明细表，记录某个人在某一天针对某个商品买过多少，看过多少，收藏多少等。这些通过离线数仓加工好后，数据导入Hologres。在通过配置把表列描述信息以人类可读的方式描述出来，再配置相关属性标签。把标签上线后，广告主会通过交互界面进行配置筛选。这种筛选背后都是翻译成各种SQL语句，其实就是个各种SQL表达式。真正把查询下发到底层引擎。那下发时底层引擎该如何建表呢？

宽表模式

?每行描述一个用户的标签组合，每个key是一列，每一行对应value。

?列不建议超过300列，列多会降低实时写入的性能。分为热点标签和非热点标签

?热点标签独立为列，具备明确的数据类型，可以针对性设计索引，对查询友好

?非热点标签，通过数组类型和JSON支持，适合动态更新，但索引不是最优，可扩展性更好

?适应场景：维度属性数量较低；实时写入频繁；更新以人的单位

?优势：开发简单快速上线

?方案描述：

用户数据：例如user_tags表，宽表

行为数据：例如shop_behavior表，事实表

更新时，可以实时、批量更新不同的列

案例

-------------------- 用户标签维度表 ---------------------begin;--3个热点标签字段（text、integer、boolean类型），2个扩展标签字段（text[]类型和JSON类型）create table user_tags( user_id text not null primary key, city_id text, consume_level integer, marriaged boolean, tag_array text[], tag_json json);call set_table_property('user_tags', 'orientation', 'column');-- 分布列call set_table_property('user_tags', 'distribution_key', 'user_id');-- text类型设置bitmap索引call set_table_property('user_tags', 'bitmap_columns', 'city_id,tag_array');-- 热点标签，这是字典编码call set_table_property('user_tags', 'dictionary_encoding_columns', ‘city_id:auto’);commit;

-------------------- 用户行为事实表 ---------------------begin;create table shop_behavior( user_id text not null, shop_id text not null, pv_cnt integer, trd_amt integer, ds integer not null);call set_table_property('shop_behavior', 'orientation', 'column');call set_table_property('shop_behavior', 'distribution_key', 'user_id');--- 聚合键 对group by等运算更加友好call set_table_property('shop_behavior', 'clustering_key', 'ds,shop_id');Commit；

窄表模式

将user_tag表转为窄表，每一个标签一行记录，标签名为一列，标签值为一列。

数据类型均退化为字符串类型，适合标签不固定，标签稀疏，允许牺牲部分性能但提高标签定义的灵活度。支持几十到几十万不同标签规模。

?适应场景：维度属性数量高；更新以标签的单位

?优势：开发简单快速上线

案例

-------------------- 用户标签维度表 ---------------------begin;create table tag2.user_tags( userid text not null, tag_key text, tag_value text, ds text) partition by list(ds);call set_table_property('tag2.user_tags', 'orientation', 'column’); -- 分布列call set_table_property('tag2.user_tags', 'distribution_key', 'user_id');call set_table_property('tag2.user_tags', 'bitmap_columns', 'tag_key,tag_value');call set_table_property('tag2.user_tags', 'dictionary_encoding_columns', 'tag_key:auto,tag_value:auto');commit; --查询例子-- WITH f1 AS ( SELECT userid FROM tag2.user_tags WHERE ds = '20230101' AND tag_key = 'tag_single' AND tag_value = 'myname'),f2 AS ( SELECT userid FROM tag2.user_tags WHERE ds = '20230101' AND tag_key = 'tag_date' AND tag_value > '20230101'),f3 AS ( SELECT userid FROM tag2.user_tags WHERE ds = '20230101' AND tag_key = 'tag_numeric' AND to_number(tag_value, '99G999D9S') > 90),f4 AS ( SELECT userid FROM tag2.user_tags WHERE ds = '20230101' AND tag_key = 'tag_multi' AND tag_value IN ('HONOR', 'MI'))SELECT COUNT(DISTINCT userid)FROM ((SELECT userid FROM f1 UNION SELECT userid FROM f2) INTERSECT (SELECT userid FROM f3 EXCEPT SELECT userid FROM f4)) crowd;

预计算模式（宽表、窄表均适合）

对维度组合的人群固化为更优的数据结构bitmap

?适应场景：基数高，计算复杂度大，更新频率低场景

?优势：查询性能高

方案描述：

由于roaringbitmap需要整数类型作为ID参数，因此增加usermapping表做用户逻辑ID与底层物理ID的映射。

案例

-------------------- 用户标签维度表 ---------------------BEGIN;CREATE TABLE tag3.user_tags ( "tag_key" text, "tag_value" text, "userlist" roaringbitmap, ds text) partition by list(ds);CALL SET_TABLE_PROPERTY('tag3.user_tags', 'orientation', 'column');CALL SET_TABLE_PROPERTY('tag3.user_tags', 'bitmap_columns', 'tag_key,tag_value');CALL SET_TABLE_PROPERTY('tag3.user_tags', 'dictionary_encoding_columns', 'tag_key:auto,tag_value:auto');COMMIT;begin;create table tag3.usermapping( userid_int serial, userid text);commit;--构建RoaringBitmap--INSERT INTO tag3. user_tags SELECT tag_key ,tag_value ,rb_build(array_agg(user_id::INT)) FROM tag2.user_tags GROUP BY tag_key ,tag_value --查询例子--SELECT Rb_cardinality(Rb_and(Rb_or(t1.r, t2.r), Rb_andnot(t3.r, t4.r)))FROM ( SELECT Rb_and_agg(userlist) AS r FROM tag3.user_tags WHERE ds = '20230101' AND tag_key = 'tag_single' AND tag_value = 'myname' ) AS t1, ( SELECT rb_and_agg(userlist) AS r FROM tag3.user_tags WHERE ds = '20230101' AND tag_key = 'tag_date' AND tag_value > '20230101' ) AS t2, ( SELECT rb_and_agg(userlist) AS r FROM tag3.user_tags WHERE ds = '20230101' AND tag_key = 'tag_numeric' AND to_number(tag_value, '99G999D9S') > 90 ) AS t3, ( SELECT rb_and_agg(userlist) AS r FROM tag3.user_tags WHERE ds = '20230101' AND tag_key = 'tag_multi' AND tag_value IN ('HONOR', 'MI') ) AS t4

用户画像与圈定的一些经验

?标签分为主画像和扩展画像多张表，区分高频访问和低频访问

?标签分为实时(Flink)更新和离线(MaxCompute）更新两部分，两部分共享一张表，减少运行时Join，Flink加工实时部分，MaxCompute加工离线部分，在Hologres中合并

?宽表模式简单，擅长定性分析

?窄表模式灵活，计算量大，擅长定量分析

?基于RoaringBitmap的预计算技术，用户体验最好，开发复杂度较高（比如bitmap分桶），SQL需要定制，适合DMP等有封装能力的平台，擅长UV

原文链接：http://click.aliyun.com/m/1000297350/

列数字的句子有哪些（第03期）

MySQL 里字段的属性很多，对性能来说，影响也是可大可小，所以针对其属性这一块有必要进行一次探究。

一、NULL / NOT NULL

NULL 对外部程序来说，具体为不知道、不确切的、无法表述的值。所以在很多家公司的开发规范里都明确规定了，必须为 NOT NULL。

其实用到 NULL 的场景都可以转换为有意义的字符或者数值，一是有利用数据的易读性以及后期的易维护性；二是降低 SQL 语句的编写难度。

关于 NULL 的特性如下：

1. 参与 NULL 字段拼接的结果都为 NULL，预期的可能会有差异

预想把字段 r1 做个拼接，再插入到新的表 t3 里，结果 t3 表的记录全为 NULL，跟预期不符。

mysql> show create table t1\G*************************** 1. row *************************** Table: t1Create Table: CREATE TABLE `t1` ( `r1` varchar(10) DEFAULT NULL) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci1 row in set (0.00 sec)mysql> show create table t2\G*************************** 1. row *************************** Table: t2Create Table: CREATE TABLE `t2` ( `r1` varchar(10) NOT NULL) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci1 row in set (0.00 sec)mysql> create table t3 like t1;Query OK, 0 rows affected (0.04 sec)mysql> insert into t3 select concat(r1,'database') from t1 limit 2;Query OK, 2 rows affected (0.02 sec)Records: 2 Duplicates: 0 Warnings: 0mysql> select * from t3;+------+| r1 |+------+| NULL || NULL |+------+2 rows in set (0.00 sec)

那正确的方法如下，对 NULL 用函数 IFNULL 特殊处理。

mysql> insert into t3 select concat(ifnull(r1,''),'database') from t1 limit 2;Query OK, 2 rows affected (0.01 sec)Records: 2 Duplicates: 0 Warnings: 0mysql> select * from t3;+----------+| r1 |+----------+| database || database |+----------+2 rows in set (0.00 sec)

2. 对于包含 NULL 列的求 COUNT 值也不准确

t1 和 t2 的记录数是一样的，但是字段 r1 包含了 NULL，这导致结果忽略了这些值。

mysql> select count(r1) as rc from t1;+-------+| rc |+-------+| 16384 |+-------+1 row in set (0.01 sec)mysql> select count(r1) as rc from t2;+-------+| rc |+-------+| 32768 |+-------+1 row in set (0.03 sec)

这时候我们可能想到了，正确的方法是用 NULL 相关函数处理，

mysql> select count(ifnull(r1,'')) as rc from t1;+-------+| rc |+-------+| 32768 |+-------+1 row in set (0.03 sec)

或者是直接用 COUNT(*) 包含了所有可能的值

mysql> select count(*) as rc from t1;+-------+| rc |+-------+| 32768 |+-------+1 row in set (0.02 sec)

当然了不仅仅是 COUNT，除了 NULL 相关的函数，大部分对 NULL 处理都不友好。

所以其实从上面两点来看，NULL 的处理都得特殊处理，额外增加了编写 SQL 的难度。

3. 包含 NULL 的索引列

对包含 NULL 列建立索引，比不包含的 NULL 的字段，要多占用一个 BIT 位来存储。

示例

key_len 分别为 43 和 42，t1 比 t2 多了一个字节，那这里可能有人要问了，不是说占了一个 BIT 位吗？那为什么多了一个字节？可以关注我上一篇文章（第02期：MySQL 数据类型的艺术 - 大对象字段）关于 BIT 的详细描述。

mysql> pager grep -i 'key_len'PAGER set to 'grep -i 'key_len''mysql> explain select * from t1 where r1 = ''\G key_len: 431 row in set, 1 warning (0.00 sec)mysql> explain select * from t2 where r1 = ''\G key_len: 421 row in set, 1 warning (0.00 sec)

4. 各存储引擎相关的对 NULL 的处理

在 MySQL 8.0 发布后，仅有 InnoDB、MyISAM 和 Memory 支持对包含 NULL 列的索引，其他引擎不支持。比如 NDB。

二、AUTO_INCREMENT

列的自增属性，一般用来设置整数列根据一定步长逐步增长的值，类似于其他数据库的序列。不过这里的“序列”是基于特定一张表的。关于自增属性的相关特性如下：

1. 控制自增属性性能的变量：innodb_autoinc_lock_mode

innodb_autoinc_lock_mode=0

代表传统模式，也就是说，在对有自增属性的字段插入记录时，会持续持有一个表级别的自增锁，直到语句执行结束为止。比如说下面两条语句，SQL 1 在执行期间，一直持有对表 f1 的表级自增锁，接下来 SQL 2 执行时锁超时。

innodb_autoinc_lock_mode=1

代表连续模式，和传统模式差不多，不同的点在于对于简单的插入语句，比如 SQL 2，只在分配新的 ID 过程中持有一个轻量级的互斥锁（线程级别，而不是事务级别），而不是直到语句结束才释放的表锁。

-- SQL 1mysql> insert into f1(c2) select rpad(uuid(),100,uuid()) from t1;Query OK, 16777216 rows affected (3 min 35.92 sec)Records: 16777216 Duplicates: 0 Warnings: 0-- SQL 2mysql> insert into f1(c2) select 'database';ERROR 1205 (HY000): Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction

innodb_autoinc_lock_mode=2

代表交错模式。这个模式下放弃了自增表锁，产生的值会不连续。不过这是性能最高的模式，多条插入语句可以并发执行。MySQL 8.0 默认就是交错模式。

-- SQL 1mysql> insert into f1(c2) select rpad(uuid(),100,uuid()) from t1;Query OK, 16777216 rows affected (3 min 35.92 sec)Records: 16777216 Duplicates: 0 Warnings: 0-- SQL 2mysql> insert into f1(c2) select 'sql2';Query OK, 1 row affected (0.02 sec)Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0

那针对复制安全来说，以上三种模式，0 和 1 对语句级别安全，也就是产生的二进制日志复制到任何其他机器都数据都一致；2 对于语句级别不安全；三种模式对二进制日志格式为行的都安全。

2. 控制自增属性的步长以及偏移量

一般用在主主复制架构或者多源复制架构里，主动规避主键冲突。

auto_increment_increment 控制步长

auto_increment_offset 控制偏移量

3. 对于要立刻获取插入值的需求

就是说要获取一张表任何时候的最大值，应该时刻执行以下 SQL 3 ，而不是 SQL 2。SQL 2 里的函数 last_insert_id() 只获取上一条语句最开始的 ID，只适合简单的 INSERT。

-- SQL 1 mysql> insert into f1(c2) values ('xx1'),('xx2'),('xx3'); Query OK, 3 rows affected (0.01 sec) Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0-- SQL 2 mysql> select last_insert_id() as last_insert_id; +----------------+ | last_insert_id | +----------------+ | 1 | +----------------+ 1 row in set (0.00 sec)-- SQL 3 mysql> select max(c1) as last_insert_id from f1; +----------------+ | last_insert_id | +----------------+ | 3 | +----------------+ 1 row in set (0.00 sec)-- SQL 4mysql> select * from f1;+----+------+| c1 | c2 |+----+------+| 1 | xx1 || 2 | xx2 || 3 | xx3 |+----+------+3 rows in set (0.00 sec)

4. 自增列溢出现象

自增属性的列如果到了此列数据类型的最大值，会发生值溢出。比如变更表 f1 的自增属性列为 tinyint。

SQL 2 显式插入最大值 127， SQL 3 就报错了。所以这点上建议提前规划好自增列的字段类型，提前了解上限值。

mysql> drop table f1;Query OK, 0 rows affected (0.04 sec)mysql> create table f1(c1 tinyint auto_increment primary key);Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)-- SQL 1mysql> insert into f1 values (127);Query OK, 1 row affected (0.01 sec)-- SQL 2mysql> select * from f1;+-----+| c1 |+-----+| 127 |+-----+1 row in set (0.00 sec)-- SQL 3mysql> insert into f1 select null;ERROR 1062 (23000): Duplicate entry '127' for key 'PRIMARY'

5. 自增列也可以显式插入有符号的值

mysql> insert into f1 values (-10),(-20),(-30);Query OK, 3 rows affected (0.01 sec)Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0mysql> select * from f1;+-----+| c1 |+-----+| -30 || -20 || -10 || 127 |+-----+4 rows in set (0.00 sec)

那针对这样的，建议在请求到达数据库前规避掉。

总结

本文讲了一个是字段是否应该为 NOT NULL，这时候应该很清楚了，字段最好是 NOT NULL；另外一个是字段的自增属性，其中关于性能与用法的相关示例。希望对大家有帮助。

以上内容是关于想要处对象的句子和处对象女朋友发的句子的内容，小编幸苦为你编辑整理，喜欢的请点赞收藏把。