分布式NewSQL数据库 TiDB Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 12/120 真正⾦融级⾼可⽤ 真正⾦融级⾼可⽤ 相⽐于传统主从 (M-S) 复制⽅案，基于 Raft 的多数派选举协议可以提供⾦融级的 100% 数据强⼀致性保证，且在不丢失⼤多数副本的前提下，可以实现故障的⾃动恢复 (auto- failover)，⽆需⼈⼯介⼊。 产品优势 分布式NewSQL数据库 TiDB ETL ⼯具或者 TiDB 的同步⼯具将数据同步到 TiDB，在 TiDB 中可通过 SQL 直接⽣成报表 真正⾦融级⾼可⽤ 真正⾦融级⾼可⽤ 相⽐于传统主从 (M-S) 复制⽅案，基于 Raft 的多数派选举协议可以提供⾦融级的 100% 数据强⼀致性保证，且在不丢失⼤多数副本的前提下，可以实现故障的⾃动恢复 (auto- failover)，⽆需⼈⼯介⼊。 适⽤场景 分布式NewSQL数据库 TiDB

的水平扩展，按需扩展吞吐或存储，轻松应对高并发、海量数据场景。 分布式事务 TiDB 100% 支持标准的 ACID 事务。 真正金融级高可用 相比于传统主从 (M-S) 复制方案，基于 Raft 的多数派选举协议可以提供金融级的 100% 数据强一致性保 证，且在不丢失大多数副本的前提下，可以实现故障的自动恢复 (auto-failover)，无需人工介入。 一站式 HTAP 解决方案 TiDB 作为典型的 的水平扩展，按需扩展吞吐或存储，轻松应对高并发、海量数据场景。 分布式事务 TiDB 100% 支持标准的 ACID 事务。 真正金融级高可用 相比于传统主从 (M-S) 复制方案，基于 Raft 的多数派选举协议可以提供金融级的 100% 数据强一致性保 证，且在不丢失大多数副本的前提下，可以实现故障的自动恢复 (auto-failover)，无需人工介入。 一站式 HTAP 解决方案 TiDB 作为典型的 的 139. # sst 和 level2 种有 overlap 的 sst 进行 compaction。 140. # 黄金定律：max-bytes-for-level-base 的设置的第一参考原则就是保证和 level0 的数据量大致相 141. # 等，这样能够减少不必要的 compaction。例如压缩方式为"no:no:lz4:lz4:lz4:lz4:lz4"，那么 142. # ma

存储计算分离的架构的设计，可按需对计算、存储分别进行在线扩容或者缩容，扩容或者 缩容过程中对应用运维人员透明。 • 金融级高可用 数据采用多副本存储，数据副本通过 Multi-Raft 协议同步事务日志，多数派写入成功事务才能提交，确 保数据强一致性且少数副本发生故障时不影响数据的可用性。可按需配置副本地理位置、副本数量等 策略，满足不同容灾级别的要求。 • 实时 HTAP 提供行存储引擎TiKV、列存储引擎TiFlash COMMIT; mysql> SELECT * FROM T2; 456 +------+ | ID | +------+ | 100 | +------+ 4.9.3.5 大事务限制 基本原则是要限制事务的大小。TiDB 对单个事务的大小有限制，这层限制是在 KV 层面。反映在 SQL 层面的话， 简单来说一行数据会映射为一个 KV entry，每多一个索引，也会增加一个 KV entry。所以这个限制反映在 Schema 设计：根据你的业务负载类型，为了避免事务冲突或者是热点，你可能需要对表的 Schema 做出 一些调整。 4.10.1.1 SQL 性能调优 为了让 SQL 语句的性能更好，可以遵循以下原则： • 扫描的数据越少越好，最好能只扫描需要的数据，避免扫描多余的数据。 • 使用合适的索引，对于 SQL 中的 WHERE 子句中的 Column，需要保证有相应索引，否则这将是一个全表扫 的语句，性能会很差。

存储计算分离的架构的设计，可按需对计算、存储分别进行在线扩容或者缩容，扩容或者 缩容过程中对应用运维人员透明。 • 金融级高可用 数据采用多副本存储，数据副本通过 Multi-Raft 协议同步事务日志，多数派写入成功事务才能提交，确 保数据强一致性且少数副本发生故障时不影响数据的可用性。可按需配置副本地理位置、副本数量等 策略，满足不同容灾级别的要求。 • 实时 HTAP 提供行存储引擎TiKV、列存储引擎TiFlash COMMIT; mysql> SELECT * FROM T2; +------+ | ID | +------+ | 100 | +------+ 4.8.3.5 大事务限制 基本原则是要限制事务的大小。TiDB 对单个事务的大小有限制，这层限制是在 KV 层面。反映在 SQL 层面的话， 简单来说一行数据会映射为一个 KV entry，每多一个索引，也会增加一个 KV entry。所以这个限制反映在 Schema 设计：根据你的业务负载类型，为了避免事务冲突或者是热点，你可能需要对表的 Schema 做出 一些调整。 4.9.1.1 SQL 性能调优 为了让 SQL 语句的性能更好，可以遵循以下原则： • 扫描的数据越少越好，最好能只扫描需要的数据，避免扫描多余的数据。 • 使用合适的索引，对于 SQL 中的 WHERE 子句中的 Column，需要保证有相应索引，否则这将是一个全表扫 的语句，性能会很差。

存储计算分离的架构的设计，可按需对计算、存储分别进行在线扩容或者缩容，扩容或者 缩容过程中对应用运维人员透明。 • 金融级高可用 数据采用多副本存储，数据副本通过 Multi-Raft 协议同步事务日志，多数派写入成功事务才能提交，确 保数据强一致性且少数副本发生故障时不影响数据的可用性。可按需配置副本地理位置、副本数量等 策略，满足不同容灾级别的要求。 • 实时 HTAP 提供行存储引擎TiKV、列存储引擎TiFlash COMMIT; mysql> SELECT * FROM T2; 460 +------+ | ID | +------+ | 100 | +------+ 4.9.3.5 大事务限制 基本原则是要限制事务的大小。TiDB 对单个事务的大小有限制，这层限制是在 KV 层面。反映在 SQL 层面的话， 简单来说一行数据会映射为一个 KV entry，每多一个索引，也会增加一个 KV entry。所以这个限制反映在 Schema 设计：根据你的业务负载类型，为了避免事务冲突或者是热点，你可能需要对表的 Schema 做出 一些调整。 4.10.1.1 SQL 性能调优 为了让 SQL 语句的性能更好，可以遵循以下原则： • 扫描的数据越少越好，最好能只扫描需要的数据，避免扫描多余的数据。 • 使用合适的索引，对于 SQL 中的 WHERE 子句中的 Column，需要保证有相应索引，否则这将是一个全表扫 的语句，性能会很差。

推理过程（若强行拆解步骤，反而可 能限制其能力）。 • 需显式引导推理步骤（如通过CoT提 示），否则可能跳过关键逻辑。 • 依赖提示语补偿能力短板（如要求分 步思考、提供示例）。 关键原则 3 2 1 模型选择 • 优先根据任务类型而非模型热度选择（如数学任务选推理模型，创意任务选通用 模型）。 提示语设计 • 推理模型：简洁指令，聚焦目标，信任其内化能力。（“要什么直接说”）。 忽视AI输出可能带来的伦理影响。 应对策略： ▪ 了解界限：熟悉AI系统的基本伦理准则和限制。 ▪ 合法合规：确保你的请求符合法律和道德标准。 ▪ 伦理指南：在提示语中明确包含伦理考虑和指导原则。 ▪ 影响评估：要求AI评估其建议或输出的潜在社会影响。 AI伦理考虑要点 ▪ 隐私保护 ▪ 公平性和非歧视 ▪ 透明度和可解释性 ▪ 社会影响评估 ▪ 安全和滥用防范 提示语设计检查清单 可根据中奖结果随时调整后续提示 实时调整需要较高的判断和决策能力 提示语链的优势与挑战 提示语链的设计原则 01 目标明确性 02 逻辑连贯性 03 渐进复杂性 04 灵活适应性 05 多样性思考 06 反馈整合机制 提示语链的设计需要遵循一定的原则，以确保其在任务执行中的有效性和连贯性。这些原则为提示语链的构 建提供了清晰的指导，帮助系统地组织和引导任务的分解与处理，以下是设计提示语链时应该考虑的关键原

推理过程（若强行拆解步骤，反而可 能限制其能力）。 • 需显式引导推理步骤（如通过CoT提 示），否则可能跳过关键逻辑。 • 依赖提示语补偿能力短板（如要求分 步思考、提供示例）。 关键原则 3 2 1 模型选择 • 优先根据任务类型而非模型热度选择（如数学任务选推理模型，创意任务选通用 模型）。 提示语设计 • 推理模型：简洁指令，聚焦目标，信任其内化能力。（“要什么直接说”）。 忽视AI输出可能带来的伦理影响。 应对策略： ▪ 了解界限：熟悉AI系统的基本伦理准则和限制。 ▪ 合法合规：确保你的请求符合法律和道德标准。 ▪ 伦理指南：在提示语中明确包含伦理考虑和指导原则。 ▪ 影响评估：要求AI评估其建议或输出的潜在社会影响。 AI伦理考虑要点 ▪ 隐私保护 ▪ 公平性和非歧视 ▪ 透明度和可解释性 ▪ 社会影响评估 ▪ 安全和滥用防范 提示语设计检查清单 可根据中奖结果随时调整后续提示 实时调整需要较高的判断和决策能力 提示语链的优势与挑战 提示语链的设计原则 01 目标明确性 02 逻辑连贯性 03 渐进复杂性 04 灵活适应性 05 多样性思考 06 反馈整合机制 提示语链的设计需要遵循一定的原则，以确保其在任务执行中的有效性和连贯性。这些原则为提示语链的构 建提供了清晰的指导，帮助系统地组织和引导任务的分解与处理，以下是设计提示语链时应该考虑的关键原

全国网络安全标准化技术委员会 2024年9月 人工智能 安全治理框架1. 人工智能安全治理原则 …………………………………… 1 2. 人工智能安全治理框架构成 ……………………………… 2 3. 人工智能安全风险分类 …………………………………… 3 3.1 人工智能内生安全风险 ……………………………… 3 3.2 人工智能应用安全风险 ……………………………… 5 4. 技术应对措施 善”的发展方向，为 推动政府、国际组织、企业、科研院所、民间机构和社会公众等各方，就人工 智能安全治理达成共识、协调一致，有效防范化解人工智能安全风险，制定本 框架。 1. 人工智能安全治理原则 秉持共同、综合、合作、可持续的安全观，坚持发展和安全并重，以促 进人工智能创新发展为第一要务，以有效防范化解人工智能安全风险为出发点 和落脚点，构建各方共同参与、技管结合、分工协作的治理机制，压实相关主 判断决策的局限性，合理设 定使用预期。 （c）社会公众应提高个人信息保护意识，避免在不必要的情况下输入敏 感信息。 （d）社会公众应了解人工智能产品的数据处理方式，避免使用不符合隐 私保护原则的产品。 （e）社会公众在使用人工智能产品时，应关注网络安全风险，避免人工 智能产品成为网络攻击的目标。 （f）社会公众应注意人工智能产品对儿童和青少年的影响，预防沉迷及 过度使用。- 17

● 架构的选型 ● 如何无痛切换 go-zero是什么？ ● Web & RPC微服务框架 ● 微服务代码生成工具goctl ● 通用API定义规范 go-zero的设计原则 ● 保持简单，第一原则 ● 弹性设计，面向故障编程 ● 工具大于约定和文档 ● 尽可能约束做一件事只有一种方式 ● 对业务开发友好，封装复杂度 go-zero是如何设计的 客户端 API端 Service端

如果感觉以下内容理解困难，可以在读完“栈”章节后再来复习。 那么，迭代和递归具有什么内在联系呢？以上述递归函数为例，求和操作在递归的“归”阶段进行。这意味 着最初被调用的函数实际上是最后完成其求和操作的，这种工作机制与栈的“先入后出”原则异曲同工。 事实上，“调用栈”和“栈帧空间”这类递归术语已经暗示了递归与栈之间的密切关系。 1. 递：当函数被调用时，系统会在“调用栈”上为该函数分配新的栈帧，用于存储函数的局部变量、参数、 返回地址等数据。 界。 1. 第一步：统计操作数量 针对代码，逐行从上到下计算即可。然而，由于上述 ? ⋅ ?(?) 中的常数项 ? 可以取任意大小，因此操作数量 ?(?) 中的各种系数、常数项都可以忽略。根据此原则，可以总结出以下计数简化技巧。 1. 忽略 ?(?) 中的常数项。因为它们都与 ? 无关，所以对时间复杂度不产生影响。 2. 省略所有系数。例如，循环 2? 次、5? + 1 次等，都可以简化记为 Count; /* 判断是否为空 */ bool isEmpty = stack.Count == 0; 5.1.2 栈的实现 为了深入了解栈的运行机制，我们来尝试自己实现一个栈类。 栈遵循先入后出的原则，因此我们只能在栈顶添加或删除元素。然而，数组和链表都可以在任意位置添加和 删除元素，因此栈可以视为一种受限制的数组或链表。换句话说，我们可以“屏蔽”数组或链表的部分无关 操作，使其对外表现的逻辑符合栈的特性。