总结

• 环境：chatgpt3.5
• 测试周期：一周
• 样本数据：实际线上数据
• 测试结论：通过线上数据输入给gpt，可以完成简单的sql查询、sql关联、标签生产和统计分析需求，针对复杂表和字段以及复杂sql逻辑无法满足需求；在实际练习prompt中，编写脚本人员需要具备数据sql能力、能够理解业务数据、对数据质量和结构有探查分析能力，可以提升10%～30%的人效；在数据产品链条中，如要实现智能化分析交互，需要连通大数据体系，通过产品封装prompt脚本的方式，并可调用python或r的统计包与第三方开源图形库结合，完成产品化方案；业内office365 copilot商业版推出基于chatgpt4.0的数据问答分析功能。

简介：本文翻译自 Altinity 针对 ClickHouse 的系列技术文章。面向联机分析处理（OLAP）的开源分析引擎 ClickHouse，因其优良的查询性能，PB级的数据规模，简单的架构，被国内外公司广泛采用。本系列技术文章，将详细展开介绍 ClickHouse。

前言

作者：俊达

1 引擎分类

ClickHouse表引擎一共分为四个系列，分别是Log、MergeTree、Integration、Special。其中包含了两种特殊的表引擎Replicated、Distributed，功能上与其他表引擎正交，根据场景组合使用。

以下文章来源于程序员内点事 ，作者程序员内点事

一、为什么要用分布式ID？

在说分布式ID的具体实现之前，我们来简单分析一下为什么用分布式ID？分布式ID应该满足哪些特征？

1、什么是分布式ID？

拿MySQL数据库举个栗子：

在我们业务数据量不大的时候，单库单表完全可以支撑现有业务，数据再大一点搞个MySQL主从同步读写分离也能对付。

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技术段位： 分布式系统必修

对个人而言，电脑中难免有些内容不希望他人拷贝；对企业来说，许多资料属于资产，绝不能随意带走。那么，怎样屏蔽电脑的U口？或者插入U盘时不让系统显示移动存储设备的提示？

1、 依次点击开始、运行，输入regedit，按下回车键。

2、 依次展开以下注册表项：
HKEY_LOCAL_MACHINESYSTEMCurrentControlSetControl。

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