· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 3470 14.12.5 聚簇索引 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 44 – 修复窗口函数中有某些子查询时可能会 panic 的问题 #42734 @hi-rustin – 修复 TopN 算子可能被错误地下推的问题 #37986 @qw4990 – 修复在聚簇索引作为谓词时 SELECT INTO OUTFILE 不生效的问题 #42093 @qw4990 – 修复 information schema 缓存未命中导致 stale read 查询延迟上升的问题 Y Y Y Y Y Y Y Y Y CHECK 约束 Y Y Y N N N N N N N 唯一约束 Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y 整型主键上的聚簇索引 Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y 复合或非整型主键上的聚簇索引 Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y 多值索引 Y Y Y Y N N N N N N 外键约束 E E E E N N N N N N TiFlash

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 3494 14.12.5 聚簇索引 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · CPU 时间的聚合结果 #55540 @nolouch 在 v8.4.0 之前，Top SQL 以 SQL 为单位来聚合 CPU 时间。如果 CPU 时间不是由少数几个 SQL 贡献，按 SQL 聚 合并不能有效发现问题。从 v8.4.0 开始，你可以选择 By TABLE 或者 By DB 聚合 CPU 时间。在多系统融合的 场景下，新的聚合方式能够更有效地识别来自某个特定系统的负载变化，提升问题诊断的效率。 Y Y Y Y CHECK 约束 Y Y Y Y Y N N N N N N N 唯一约束 Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y 整型主键上的聚簇索引 Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y 复合或非整型主键上的聚簇索引 Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y 多值索引 Y Y Y Y Y Y N N N N N N 外键约束 E E E E E E N N N

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 3512 14.12.5 聚簇索引 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · CPU 时间的聚合结果 #55540 @nolouch 在 v8.4.0 之前，Top SQL 以 SQL 为单位来聚合 CPU 时间。如果 CPU 时间不是由少数几个 SQL 贡献，按 SQL 聚 合并不能有效发现问题。从 v8.4.0 开始，你可以选择 By TABLE 或者 By DB 聚合 CPU 时间。在多系统融合的 场景下，新的聚合方式能够更有效地识别来自某个特定系统的负载变化，提升问题诊断的效率。 Y Y Y Y CHECK 约束 Y Y Y Y Y N N N N N N N 唯一约束 Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y 整型主键上的聚簇索引 Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y 复合或非整型主键上的聚簇索引 Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y 多值索引 Y Y Y Y Y Y N N N N N N 外键约束 E E E E E E N N N

我一锅大杂烩 我高内聚高抽象 我装起来都费劲 我一键安装 我运行起来一堆问题 我小白都能稳定运行 我一堆模块 我大道至简海纳百川 不求最好，但求最贵 优秀还便宜 你真的需要虚拟机？真的需要 IaaS 层？ PaaS SaaS 有本质区别？鸭式辩型忘记了？ 云里面，一切皆应用才是王道。 系统架构与设计理念 通用的系统管理入口 所有应用自由安装卸载 极简、高内聚、高度抽象 提供最基础的核心能力 CLI Desktop 裸金属 AWS 阿里云 更多······ boot 集群镜像 租户管理 应用管理 函数计算 消息队列 数据库 缓存 计算驱动 网络驱动 存储驱动 自由组装 内聚解耦 化整为零 大道至简 sealos 的能力 • 10 秒上线一个自带域名和 https 的 nginx 应用 • 其它应用同理如博客系统 低代 码平台等 java/go/python/node

中心云 如果你的业务运行在混合云、边缘云上 佄撰匿坱 撰匿坱 岒剱翍 岒剱翍 岒剱翍 屙聚 192.168.0.0/24 屙聚 192.168.1.0/24 ACL ACL 軸瘺 VPC供腝 峂坱 On VM 鋐韏坱 VPC 192.168.0.0/16 Workload 鋐韏坱 峂坱 On VM 鋐韏坱 創栒侚 伜栒聚翥 ESXi 鋐韏坱 KVM 鋐韏坱 峂坱 鋐韏坱 Region X事佄呃壨 AZ 1

Service Mesh微服务设计 4 Service Mesh的框架介绍微服务设计的最佳实践 数据独立存储 保持代码高内聚 低耦合的服务 容器化发布 服务是无状态的微服务如何切分 DDD限界上下文 低耦合的服务设计方法论：DDD战略建模4步搞定微服务的划分保持代码高内聚的方法论：DDD战术建模Service Mesh将会是微服务设计的更好方式Service Mesh的核心价值 实现 业务逻辑

第四步：补充详细背景信息（视情况而定） 如何使用DeepSeek处理社交关系 “社交障碍？DeepSeek教你‘高情商’破局！ 场景1：过年催婚如何通过AI应对 场景描述：春节家聚，面对七大姑八大姨的催婚问题 背景：春节期间，家里聚满了亲戚，气氛热闹却也有些紧张。作为一个已工作的年轻人，你已经预料到会被问到婚姻 问题。七大姑八大姨们纷纷关心你的婚恋状况，问题接二连三地抛来，让你感到压力重重。 目标：

sdk，很完善，业务程序内嵌 statsd 的 sdk，截获请求之后通过 UDP 推送给兼容 statsd 协议的 agent（比如telegraf、datadog-agent），这些 agent 在内存里做指标计算聚 合，然后把结果数据推给服务端。因为是 UDP 协议，fire-and-forget，即使 agent 挂了，对业务也没啥影响 • prometheus sdk 作为另一种埋点方式，聚合计算逻辑是在 sdk

叫自身來解決問題。它主要包含兩個階段。 1. 遞：程式不斷深入地呼叫自身，通常傳入更小或更簡化的參數，直到達到“終止條件”。 2. 迴：觸發“終止條件”後，程式從最深層的遞迴函式開始逐層返回，匯聚每一層的結果。 而從實現的角度看，遞迴程式碼主要包含三個要素。 1. 終止條件：用於決定什麼時候由“遞”轉“迴”。 2. 遞迴呼叫：對應“遞”，函式呼叫自身，通常輸入更小或更簡化的參數。 3. 124 圖 6‑6 開放定址（線性探查）雜湊表的鍵值對分佈 然而，線性探查容易產生“聚集現象”。具體來說，陣列中連續被佔用的位置越長，這些連續位置發生雜湊衝 突的可能性越大，從而進一步促使該位置的聚堆積生長，形成惡性迴圈，最終導致增刪查改操作效率劣化。 值得注意的是，我們不能在開放定址雜湊表中直接刪除元素。這是因為刪除元素會在陣列內產生一個空桶 None ，而當查詢元素時，線性探查到該空桶就 27, 30, 33, … } hash = {0, 3, 6, 0, 3, 6, 0, 3, 6, 0, 3, 6, … } 如果輸入 key 恰好滿足這種等差數列的資料分佈，那麼雜湊值就會出現聚堆積，從而加重雜湊衝突。現在， 假設將 modulus 替換為質數 13 ，由於 key 和 modulus 之間不存在公約數，因此輸出的雜湊值的均勻性會明 顯提升。 modulus = 13 key

叫自身來解決問題。它主要包含兩個階段。 1. 遞：程式不斷深入地呼叫自身，通常傳入更小或更簡化的參數，直到達到“終止條件”。 2. 迴：觸發“終止條件”後，程式從最深層的遞迴函式開始逐層返回，匯聚每一層的結果。 而從實現的角度看，遞迴程式碼主要包含三個要素。 1. 終止條件：用於決定什麼時候由“遞”轉“迴”。 2. 遞迴呼叫：對應“遞”，函式呼叫自身，通常輸入更小或更簡化的參數。 3. 124 圖 6‑6 開放定址（線性探查）雜湊表的鍵值對分佈 然而，線性探查容易產生“聚集現象”。具體來說，陣列中連續被佔用的位置越長，這些連續位置發生雜湊衝 突的可能性越大，從而進一步促使該位置的聚堆積生長，形成惡性迴圈，最終導致增刪查改操作效率劣化。 值得注意的是，我們不能在開放定址雜湊表中直接刪除元素。這是因為刪除元素會在陣列內產生一個空桶 None ，而當查詢元素時，線性探查到該空桶就 27, 30, 33, … } hash = {0, 3, 6, 0, 3, 6, 0, 3, 6, 0, 3, 6, … } 如果輸入 key 恰好滿足這種等差數列的資料分佈，那麼雜湊值就會出現聚堆積，從而加重雜湊衝突。現在， 假設將 modulus 替換為質數 13 ，由於 key 和 modulus 之間不存在公約數，因此輸出的雜湊值的均勻性會明 顯提升。 modulus = 13 key