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  • openLooKeng v1.1 SQL查询引擎使用教程

    openLooKeng 是一款高性能数据虚拟化引擎,提供统一 SQL 接口,具备跨数据源/数据中心分析能力以及面向交互式、批、流等融合查询场景。同时增强了前置调度、跨源索引、动态过滤、跨源协同、水平拓展等能力。openLooKeng 使用了开源 SQL 引擎 Presto 来提供交互式查询分析基础能力,并继续在融合场景查询、跨数据中心/云、数据源扩展、性能、...
  • Ethereum Development with Go

    这本迷你书的本意是给任何想用Go进行以太坊开发的同学一个概括的介绍。本意是如果你已经对以太坊和Go有一些熟悉,但是对于怎么把两者结合起来还有些无从下手,那这本书就是一个好的起点。你会学习如何用Go与智能合约交互,还有如何完成一些日常的查询和任务。
  • Apache ShardingSphere v5.4.0 Documentation

    Apache ShardingSphere(Incubator) 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(规划中)这3款相互独立,却又能够混合部署配合使用的产品组成。它们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能,可适用于如Java同构、异构语...
  • Apache ShardingSphere 2.x 官方中文文档

    Apache ShardingSphere(Incubator) 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(规划中)这3款相互独立,却又能够混合部署配合使用的产品组成。它们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能,可适用于如Java同构、异构语...
  • Apache ShardingSphere 4.x(legacy) 中文文档

    Apache ShardingSphere(Incubator) 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(规划中)这3款相互独立,却又能够混合部署配合使用的产品组成。它们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能,可适用于如Java同构、异构语...
  • TiDB v5.2 用户手册

    TiDB 是 PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库,是一款同时支持在线事务处理与在线分析处理 (Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP) 的融合型分布式数据库产品,具备水平扩容或者缩容、金融级高可用、实时 HTAP、云原生的分布式数据库、兼容 MySQL 5.7 协议和 ...
  • TiDB v6.1 中文文档

    TiDB 是 PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库,是一款同时支持在线事务处理与在线分析处理 (Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP) 的融合型分布式数据库产品,具备水平扩容或者缩容、金融级高可用、实时 HTAP、云原生的分布式数据库、兼容 MySQL 5.7 协议和 ...
  • TiDB v7.1 中文文档

    TiDB 是 PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库,是一款同时支持在线事务处理与在线分析处理 (Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP) 的融合型分布式数据库产品,具备水平扩容或者缩容、金融级高可用、实时 HTAP、云原生的分布式数据库、兼容 MySQL 5.7 协议和 ...
  • Dask 2.9.1 Document

    Dask 是一个用于分析计算的灵活的并行计算库。Dask 由两个组件组成:动态任务调度优化计算。 这类似于 Airflow、Luigi、Celery 或 Make,但是针对交互式计算工作负载进行了优化。“大数据”集合,如并行数组,数据框架和列表,将常见接口(如 NumPy、Pandas 或 Python 迭代器)扩展到 larger-than-memory ...
  • Dask Tutorial Documentation

    Dask 是一个用于分析计算的灵活的并行计算库。Dask 由两个组件组成:动态任务调度优化计算。 这类似于 Airflow、Luigi、Celery 或 Make,但是针对交互式计算工作负载进行了优化。“大数据”集合,如并行数组,数据框架和列表,将常见接口(如 NumPy、Pandas 或 Python 迭代器)扩展到 larger-than-memory ...