本文永久链接 – https://tonybai.com/2023/11/15/relational-algebra-and-sql-with-go-examples 近些年，数据库领域发展日新月异，除传统的关系型数据库外，还出现了许多新型的数据库，比如：以HBase、Cassandra、MongoDB为代表的NoSQL数据库，以InfluxDB、TDEngine为代表的时序数据库，以Neo4J、Dgraph为代表的图数据库，以Redis、Memcached等为代表的内存数据库，以Milvus为代表的向量数据库，以CockroachDB、TiDB为代表的HTAP融合数据库以及云原生数据库等。各类型数据库都有自己的优势，开发者可以根据应用场景选择最合适的数据库。 ...
本文永久链接 – https://tonybai.com/2023/07/31/a-guide-of-using-apache-arrow-for-gopher-part6 Apache Arrow是一种开放的、与语言无关的列式内存格式，在本系列文章的前几篇中，我们都聚焦于内存表示与内存操作。 但对于一个数据库系统或大数据分析平台来说，数据不能也无法一直放在内存中，虽说目前内存很大也足够便宜了，但其易失性也决定了我们在特定时刻还是要将数据序列化后存储到磁盘或一些低成本的存储服务上(比如AWS的S3等)。 ...
本文永久链接 – https://tonybai.com/2023/07/22/a-guide-of-using-apache-arrow-for-gopher-part5 在本系列文章的第4篇《Go语言开发者的Apache Arrow使用指南：数据操作》中我们遇到了大麻烦：Go的Arrow实现居然不支持像max、min、sum这样的简单聚合计算函数:(，分组聚合(grouped aggregation)就更是“遥不可期”。要想对从CSV读取的数据进行聚合操作和分析，我们只能“自己动手，丰衣足食” – 扩展Arrow Go实现中的compute包了。 ...
本文永久链接 – https://tonybai.com/2023/07/13/a-guide-of-using-apache-arrow-for-gopher-part4 在前面的Arrow系列文章中，我们介绍了Arrow的基础数据类型以及高级数据类型，这让我们具备了在内存中建立起一个immutable数据集的能力。但这并非我们的目标，我们最终是要对建立起来的数据集进行查询和分析等操作(manipulation)的。 在这一篇文章中，我们就来看看如何基于Go arrow的实现对内存中的Arrow数据集进行操作。 注：由于Arrow官方文档尚没有Go语言的cookbook，这里的一些例子参考了其他语言的Cookbook，比如Python。 ...
本文永久链接 – https://tonybai.com/2023/07/08/a-guide-of-using-apache-arrow-for-gopher-part3 经过对前面两篇文章《Arrow数据类型》和《Arrow Go实现的内存管理》的学习，我们知道了各种Arrow array type以及它们在内存中的layout，我们了解了Go arrow实现在内存管理上的一些机制和使用原则。 ...
本文永久链接 – https://tonybai.com/2023/06/30/a-guide-of-using-apache-arrow-for-gopher-part2 如果你看了上一篇《Go语言开发者的Apache Arrow使用指南：数据类型》中的诸多Go操作arrow的代码示例，你很可能会被代码中大量使用的Retain和Release方法搞晕。不光大家有这样的感觉，我也有同样的feeling：Go是GC语言，为什么还要借助另外一套Retain和Release来进行内存管理呢？ ...
本文永久链接 – https://tonybai.com/2023/06/25/a-guide-of-using-apache-arrow-for-gopher-part1 如果你不是做大数据分析的，提到Arrow这个词，你可能会以为我要聊聊那个箭牌卫浴或是箭牌口香糖(注：其实箭牌口香糖使用的单词并非Arrow)。其实我要聊的是Apache的一个顶级项目：Arrow。 ...
本文永久链接 – https://tonybai.com/2023/05/28/understand-time-series-of-tsdb 在当今数据爆炸的时代，时序数据已经成为企业和组织中不可或缺的一部分。它们包括了从传感器、监控设备、日志记录系统和金融交易等多种来源的大量数据，这些数据按照时间顺序排列，记录了各种事件和活动的发生和变化。时序数据的分析和处理对于企业的业务决策和运营效率至关重要。为了更好地管理和利用这些数据，人们发明了时序数据库管理系统(Time Series Database System，TSDB)。 ...