论文为：Amazon MemoryDB: A Fast and Durable Memory-First Cloud Database. SIGMOD-Companion ’24, June 9–15, 2024, Santiago, AA, Chile 1 Introduction 对于许多实时应用程序，如金融、广告和物联网（IoT）应用程序，快速响应时间至关重要，现代键值存储可以为每台机器

论文为：VBASE: Unifying Online Vector Similarity Search and Relational Queries via Relaxed Monotonicity 1 介绍 查询逐渐复杂，促使了向量搜索与关系数据库的结合。另外由于高维度向量难以保持单调性，现代向量索引仅支持TopK近邻查询。 在混合查询中，一种做法是选择k个记录，然后建立临时索引，再在索引之

论文为：HotRing: A Hotspot-Aware In-Memory Key-Value Store https://www.usenix.org/system/files/fast20-chen_jiqiang.pdf 1 HotRing 介绍 HotRing 是一种针对热点数据的内存键值存储系统设计方案，其修改链式哈希为有序环状，旨在有效处理数据访问的不均衡情况，同时采用无锁化设计

摘要 随着大语言模型的兴起，向量数据库得到越来越广泛的应用，其面临的主要挑战是大规模向量数据量下的查询问题。于此同时，随着多模态技术的发展，非结构化数据查询越来越重要，这时需要转换成向量查询、混合查询问题，而向量数据库则专门针对此方面进行优化，期望处理大规模数据集。本文将介绍向量数据库的应用场景、面临挑战，而后简要介绍其与传统数据库的区别，最后详细讨论向量索引的发展，以及其所用的主要技术。 简介

1 介绍 当下常见的数据库系统着重于性能和可用性的优化，却忽视了对数据安全和隐私的保护。然而，数据库系统通常存储大量涉及个人隐私的敏感信息，如姓名、地址、支付信息等。一旦这些数据遭到泄露，将给用户带来严重的隐私侵害和经济损失。因此，在数据库系统中有效实施数据隐私保护措施，成为当前数据安全领域的重中之重。 然而目前的问题是，尽管现在研究了很多保护数据隐私的方法，但是在工业界却缺乏实际的应用，一方面

本文用以记录本人使用ArchLinux时遇到的问题，以备参考。 btrfs文件系统metadata过大 在一次日常更新后，发现可用空间不足 以为仅仅是好久没清理快照的问题，遂删掉一大部分快照 使用df -h命令后发现，Size为256G，Used为77G，Avail确只有30G不到？ 查阅资料发现df命令无法准确显示btrfs文件系统的占用 应使用命令： sudo btrfs file

论文为：In Search of an Understandable Consensus Algorithm (Extended Version) https://pdos.csail.mit.edu/6.824/papers/raft-extended.pdf 本文仅记录个人学习的见解，与原文搭配更佳，如有错误，欢迎指正 1 Raft 介绍 作为共识算法，Raft有三个特性： * 只有

本页用以记录遇到的好的博客、文章链接 * 数据一致性：https://cn.pingcap.com/article/post/10588.html * Raft的优化：https://cn.pingcap.com/blog/optimizing-raft-in-tikv/ * leaseRead：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31118381

刷完CMU15445，继续开坑6824 课程笔记 公开课最新只放了2021版的，所以笔记也是基于此，但是Lab做的是2024版的。 不同于CMU15445，课程没有PPT，但是官网放了官方笔记 和学习CMU15445时一样，本笔记只记录关键词 Introduction * why distributed * connect(sharing) * increase parallel

浅学Golang，为分布式的学习做准备 参考书籍： * The Go programming language Go基础 1. Neovim环境搭建 * pacman 安装 goland * maven 添加 gopls * formatter 添加 gofmt * treesitter 添加 go * dap 添加 delve 2. Golang基础 * gofmt 没有参