txt文本合并器软件（txt文本合并器）
8月科学教育网小李来为大家讲解下。txt文本合并器软件，txt文本合并器这个很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧！
ttl.txt的内容：
cat ./ttl.txt
ttl format version: 1
{"columns":[{"name":"code","min":1557478860,"max":1557651660}],"table":{"min":1557565200,"max":1557738000}}
原来MergeTree是通过一串JSON配置保存了TTL的相关信息，其中：
·columns用于保存列级别TTL信息；
·table用于保存表级别TTL信息；
·min和max则保存了当前数据分区内，TTL指定日期字段的最小值、最大值分别与INTERVAL表达式计算后的时间戳。
如果将table属性中的min和max时间戳格式化，并分别与create_time最小与最大取值对比：
SELECT
toDateTime('1557565200') AS ttl_min,
toDateTime('1557738000') AS ttl_max,
ttl_min - MIN(create_time) AS expire_min,
ttl_max - MAX(create_time) AS expire_max
FROM ttl_table_v2
┌─────ttl_min────┬────ttl_max────┬─expire_min┬─expire_max─┐
│ 2019-05-11 17:00:00 │ 2019-05-13 17:00:00 │ 86400 │ 86400 │
└─────────────┴─────────────┴────────┴────────┘
则能够印证，ttl.txt中记录的极值区间恰好等于当前数据分区内create_time最小与最大值增加1天（1天=86400秒）所表示的区间，与TTL表达式create_time+INTERVAL 1 DAY的预期相符。
在知道了TTL信息的记录方式之后，现在看看它的大致处理逻辑。
（1）MergeTree以分区目录为单位，通过ttl.txt文件记录过期时间，并将其作为后续的判断依据。
（2）每当写入一批数据时，都会基于INTERVAL表达式的计算结果为这个分区生成ttl.txt文件。
（3）只有在MergeTree合并分区时，才会触发删除TTL过期数据的逻辑。
（4）在选择删除的分区时，会使用贪婪算法，它的算法规则是尽可能找到会最早过期的，同时年纪又是最老的分区（合并次数更多，MaxBlockNum更大的）。
（5）如果一个分区内某一列数据因为TTL到期全部被删除了，那么在合并之后生成的新分区目录中，将不会包含这个列字段的数据文件（.bin和.mrk）。
这里还有几条TTL使用的小贴士。
（1）TTL默认的合并频率由MergeTree的merge_with_ttl_timeout参数控制，默认86400秒，即1天。它维护的是一个专有的TTL任务队列。有别于MergeTree的常规合并任务，如果这个值被设置的过小，可能会带来性能损耗。
（2）除了被动触发TTL合并外，也可以使用optimize命令强制触发合并。
触发一个分区合并：
optimize TABLE table_name
触发所有分区合并：
optimize TABLE table_name FINAL
（3）ClickHouse目前虽然没有提供删除TTL声明的方法，但是提供了控制全局TTL合并任务的启停方法：
SYSTEM STOP/START TTL MERGES
虽然还不能做到按每张MergeTree数据表启停，但聊胜于无吧。
StarRocks-2.4 正式版发布
StarRocks是开源的新一代极速全场景MPP数据库。它采用新一代的弹性MPP架构，可以高效支持大数据量级的多维分析、实时分析、高并发分析等多种数据分析场景。StarRocks 性能出色，它采用了全面向量化技术，比同类产品平均快3-5倍。
新增特性
支持构建多表物化视图，实现多表 JOIN 查询加速。
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[公测中] 提供无状态的计算节点（Compute Node，简称 CN 节点）。计算节点支持无状态扩缩容，您可通过 StarRocks Operator 部署，并基于 Kubernetes 管理容器化的计算节点，以此实现自动感知系统负载并水平扩展计算节点。
Outer Join 支持通过 <、<=、>、>=、<> 等比较操作符对多表进行非等值关联。
支持创建 Iceberg catalog 和 Hudi catalog，创建后即可查询 Apache Iceberg 和 Apache Hudi 数据。
支持查询 CSV 格式 Apache Hive™ 表中的 ARRAY 列。
支持通过 DESC 语句查看外部数据的表结构。
支持通过 GRANT 或 REVOKE 语句授予或撤销用户特定角色或 IMPERSONATE 权限，并支持通过 EXECUTE AS 语句使用 IMPERSONATE 权限执行当前会话。
支持 FQDN 访问：您可以用域名或结合主机名与端口的方式作为 FE 或 BE 节点的唯一标识，有效避免因 IP 变更导致无法访问的问题。
flink-connector-starrocks 支持主键模型 Partial Update。
函数相关：
新增 array_contains_all 函数，用于判断特定数组是否为另一数组的子集。
新增 percentile_cont 函数，用于通过线性插值法计算百分位数。
功能优化
主键模型支持持久化 VARCHAR 类型主键索引。自 2.4.0 版本起，主键模型的主键索引磁盘持久化模式和常驻内存模式支持相同的数据类型。
优化外表查询性能。
支持查询 Parquet 格式文件时延迟物化，提升小范围过滤场景下的数据湖查询性能。
查询数据湖时，支持通过合并小型 I/O 以降低存储系统的访问延迟，进而提升外表查询性能。
优化窗口函数性能。
Cross Join 支持谓词下推，性能提升。
统计信息支持直方图，并进一步完善全量统计信息采集。
支持 Tablet 自适应多线程 Scan，降低 Scan 性能对同磁盘 Tablet 数量的依赖，从而可以简化对分桶数量的设定。
支持查询 Apache Hive 中的压缩文本（.txt）文件。
调整了计算默认 PageCache Size 和一致性校验内存的方法，避免多实例部署时的 OOM 问题。
去除数据导入主键模型时的 final_merge 操作，主键模型大数据量单批次导入性能提升至两倍。
支持 Stream Load 事务接口：支持和 Apache Flink®、Apache Kafka® 等其他系统之间实现跨系统的两阶段提交，并提升高并发 Stream Load 导入场景下的性能。
函数相关：
COUNT DISTINCT 支持多个字段，可计算多字段组合去重后的结果数目。
窗口函数 max 和 min 支持滑动窗口。
优化函数 window_funnel 性能。
法学专业本身就是一个难成大业的专业，如果把法学放进一个综合大学比较适当，单独列为大学就是失策。西政没有与重大合并是西政自以为是，对前途认识不清。西政没有地理优势，不像中政华政地理区位优势明显，特别是法学专业靠的是个人自身条件而非教授的言传身教，磨嘴皮子和挖心思都是与生俱来的本事，大学招牌只是敲门砖。西政没有招牌，仅仅双非而已。法学专业本身也是个鸡肋专业，从劳荣枝这个人身上可以看出，她比很多法官律师还有头脑。西政唯有并入重大才是唯一出路，法学永远是个想到时才用的专业。
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