Extreme Router 是一个基于基数树的、插件驱动的 JavaScript 路由器，旨在提供快速和可扩展性。它的特点包括：
<p>使用优化的基数树进行超快速查找。</p>
<p>可扩展的插件系统，以自定义路由匹配。</p>
<p>在 Node.js、Bun、Deno 和浏览器之间具有通用兼容性。</p>
<p>零依赖，轻量但功能强大。</p>
<p>内置对参数、通配符、正则表达式模式和可选段的支持。</p>
<p>经过压力测试，性能表现优异。</p>
<p>非常适合高流量应用、自定义路由需求和可扩展架构。</p>
<p>快来了解一下吧！欢迎反馈、贡献和想法。</p>
返回首页
最新
嗨，HN，Hydra的联合创始人（Joe和JD）在这里（<a href="https://www.hydra.so">https://www.hydra.so</a>）！我们使Postgres能够进行实时分析，而无需外部分析数据库。
<p>传统上，这在技术上是不可行的：Postgres是一种行存储数据库，其分析处理速度比列存储数据库慢1000倍。</p>
<p>（对于感兴趣的朋友，简单回顾一下：行存储意味着表的行是顺序存储的，这使得插入/更新记录时效率高，但在过滤和聚合数据时效率低。在大多数企业中，分析报告需要扫描大量事件、跟踪、时间序列数据。随着数据量的增加，行存储的低效性会加剧：也就是说，它不适合分析。相比之下，列存储则是将每一列的所有值按顺序存储。）</p>
<p>几十年来，企业必须管理行存储和列存储之间的相对优势，通常需要维护两个独立的系统。这导致了功能和语法上的巨大差距，以及工程师的背景知识差异。例如，以下是Redshift（一个流行的列存储）和Postgres（行存储）功能之间的差距：（<a href="https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_unsupported-postgresql-features.html" rel="nofollow">https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_unsupported...</a>）。</p>
<p>我们认为有更好、更简单的方法：统一行存储和列存储——将数据保存在一个地方，停止管理外部分析数据库的成本和麻烦。通过Hydra，事件、跟踪、时间序列数据、用户会话、点击流、物联网遥测等现在可以与我的标准行存储表并排作为列存储访问。</p>
<p>我们的解决方案：Hydra将计算与存储分离，将分析列存储与无服务器处理和自动缓存带入您的Postgres数据库。</p>
<p>“无服务器”这个术语可能有点令人困惑，因为服务器始终存在，但它意味着计算是短暂的，并会自动启动和关闭。数据库会自动为每个查询过程提供和隔离专用的计算资源。无服务器与托管计算不同，后者是用户明确选择持续分配和扩展CPU和内存，并可能在空闲时间支付过高的费用。</p>
<p>无服务器有什么用？每个分析查询都有其自己的资源是非常重要的。运行Postgres上的分析时面临的主要障碍是1）行存储性能 2）资源争用。第2点常常被忽视——但实际上，当运行分析查询时，它们往往会占用Postgres事务工作所需的资源（RAM和CPU）。因此，一个稍微昂贵的分析查询有可能减慢整个数据库的速度：这就是无服务器重要的原因：它保证昂贵的查询被隔离，并在每个过程上使用专用的数据库资源。</p>
<p>为什么Hydra在分析方面如此快速？（<a href="https://tinyurl.com/hydraDBMS" rel="nofollow">https://tinyurl.com/hydraDBMS</a>）1）默认使用列存储 2）高效的文件跳过和检索的元数据 3）并行、向量化执行 4）自动缓存</p>
<p>什么是杀手级功能？Hydra可以通过直接SQL快速将列存储表与Postgres中的标准行表连接起来。</p>
<p>示例：“将事件作为表进行分段。”与其将分段事件数据转储到S3桶或外部分析数据库，不如使用Hydra在Postgres中存储和连接事件（点击、注册、购买）与用户档案数据。实时了解您的用户：“哪些事件预测流失？”或“哪个用户可能会转化？”都是可以立即采取行动的问题。</p>
<p>感谢您的阅读！我们非常希望听到您的反馈，如果您想立即尝试Hydra，我们为每个账户提供300美元的信用额度和14天的免费试用。我们期待看到将列存储和行存储并排使用如何帮助您的项目。</p>
我想通过结合白板、ChatGPT和动态资源，探索一种全新的人工智能聊天界面。<p>Why.new 是一个视觉化的人工智能聊天工具，它允许你将对话分支成动态思维导图，同时提供后续问题以保持探索的连贯性。你可以直接在应用中搜索并嵌入网页文章、YouTube视频和研究PDF，创造一个丰富的互动发现空间。它还支持多人协作，允许你分享链接，与朋友实时合作。
我最近通过在Twitter和Discord上提及我的产品来“发布”它，这为我带来了一些流量。然而，这并不是一个长期的策略。
我听说过Ahrefs（https://ahrefs.com/），但我现在不想花129美元，因为我不确定这笔投资的回报是否值得。
你能分享一些策略或建议吗？谢谢！
今早还有其他人遇到 Azure OpenAI 的延迟问题吗？状态页面显示服务正常，但我们遇到了超时问题。具体来说，是在 gpt-4o 模型上。这个问题在多个应用和多个订阅中都出现了。
本文深入探讨了自定义 macOS 恶意软件的开发，重点介绍了如何利用 Mach-O 内部结构和原生 Darwin API 构建自我变异的加载程序。文章详细描述了一种多态引擎的架构，该引擎分为两个阶段：一个负责有效载荷变异和重新加密的父进程，以及一个执行进化代码的变异进程。文中探讨了无文件执行、运行时变异、内存加密以及通过死信箱进行指挥与控制等技术，这些都完全通过原生 API 和低级 Mach-O 操作实现。
大家好，我正在与一个数据工程团队合作，试图将他们所有的杂项项目整合到一个单一的单体仓库（monorepo）中。我习惯于在常规软件工程的背景下使用单体仓库（例如，在我的公司，我们的单体仓库使用的是Golang、Rust和Next.js，并且我们使用moonrepo来管理一切）；然而，在数据工程的背景下，我的经验就不那么丰富了。再加上我在Python方面的能力也没有达到应有的水平 : )。我想知道在数据工程的背景下，管理Python单体仓库时是否有一些已知的最佳实践我应该了解的？