#甲骨文 本周宣佈 #MySQL #Autopilot，它是去年12月問世的MySQL #HeatWave 的最新元件，利用機器學習來加速查詢的效能和擴充性，可以加速傳統MySQL資料庫即時分析速度10到1000倍，Autopilot現在免費提供給HeatWave用戶。
snowflake 資料庫 在 網路資訊雜誌 Facebook 的精選貼文
同時也有10000部Youtube影片，追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル，也在其Youtube影片中提到，...
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snowflake 資料庫 在 iThome Facebook 的精選貼文
甲骨文宣布MySQL Heatwave透過整合Autopilot，獲得機器學習技術的加持，以強化Heatwave的資料庫調撥及查詢加速，挑戰Amazon Aurora、Google BigQuery和Snowflake
#看更多 https://www.ithome.com.tw/news/146176
snowflake 資料庫 在 矽谷牛的耕田筆記 Facebook 的精選貼文
What Are Snowflake IDs?
Credit by: Wei-Yu Chen (感謝分享)
本文介紹了 Universal Unique Identifiers（UUIDs）的用途及其重要性，UUID 以固定且標準的方式為每個物件產生出獨立的 ID，且 產生出來的 ID 幾乎不可能會重複導致發生碰撞。
通常 UUID 由幾個部分組合而成，像是以時間、執行節點的 MAC address，或以 MD5 hash 來生成。UUID 以 128 bits 的數字組成，為了更方便識別及操作，通常都會以十六進制來表示，總長度為 36 個字（加上連字符號 -）。也因用來產生 UUID 的亂數種子包含了時間、節點資訊等參數，所以 UUID 也具有獨特性，在分散式系統執行也不容易發生碰撞。
而為了避免在你的 apps 裡實作 UUID 的產生機制，常見會使用兩種作法，分別是：Persistence Layer Generated ID 和 ID Servers。一種使用 Database 自動產生出來的序號來作為識別物件的 ID（如 MongoDB 的 ObjectID、MySQL 的 AUTO_INCREMENT ... 等），另一種是使用獨立的 ID server 來產生物件的 ID。
以 Database 來作為序號產生器會碰到一個問題，當你在每次建立新物件時，都會需要向資料庫讀取這個物件的「自動產生 ID」，假設應用程式的規模一大，效能勢必會大受影響。
而使用 ID server（也就是本文主要介紹的 Snowflake IDs）去產生 UUID 的話，就可利用架構於 app 以外的第三方序號產生器。以 Twitter 來說，平均每秒鐘有九千個推文，在高峰期間更甚至會出現一秒 143199 則推文的流量，他們所需要的 UUID 不僅要能夠支援龐大的架構，也需要在以非常快的速度產生出 ID，這也是 Snowflake 專案的由來。
因此，Twitter 以這幾個參數來組成 UUID：
- 保留不使用的位元，固定為 0 - 共 1 位
- Timestamp（以毫秒為單位） - 共 41 位
- 機器 ID - 共 10 位
- 序列號 - 從 0 ~ 4095 依序重複使用 - 共 12 位
雖然說以 ID servers 來產生 UUID 之後，效能還是會被這種架構拖累（必須在建立物件就去向 ID server 發送請求，並等待產生出來的 ID），但這種作法和資料庫系統相比起來已經讓效能降低的問題變得更輕微。
在本文當中介紹了三種常見的 ID 產生方式：在 local app 端產生 ID、在資料庫產生 ID、集中式的 ID server 產生 ID，這些策略的選擇也根據你的使用情境而定，畢竟沒有一種一套打天下的解決方案，在選擇時仍須衡量每個專案的需求。
https://betterprogramming.pub/uuid-generation-snowflake-identifiers-unique-2aed8b1771bc
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