I'm wang zhiwei 👋

介绍了如何在家庭NAS上使用Windows PC进行远程开关机。通过Wake-on-LAN发送Magic packet来唤醒PC，利用OpenSSH服务发送关机和休眠指令，并将应用以Docker容器的方式部署在极空间NAS上。

本文介绍了如何简单高效地将DynamoDB的数据同步到Redshift。通过全量扫描DynamoDB并使用COPY命令导入数据到临时表，随后利用MERGE和DELETE语句实现目标表的批量更新和删除，确保数据一致性。方案设计充分利用了Redshift的ETL能力，避免了引入其他AWS组件的额外费用，满足了低频率更新和小数据量的需求。

在使用 rclone 进行文件同步时，遇到 "InvalidUTF8" 错误，主要是由于文件名在处理过程中被截断导致的。通过分析 rclone 的源码，发现旧版本 v1.64.2 中的文件名截断逻辑存在问题，建议升级到 v1.66.x 版本以解决此问题。新版本中增加了合法 UTF-8 字符串的检测算法，避免了此类错误的发生。

利用 Linux 管道加速 SQL Server 数据迁移到 Redshift 的方法包括使用 bcp 工具导出数据、切割和压缩文件、上传到 S3，并使用 COPY 命令导入到 Redshift。通过并行处理和命名管道技术，可以显著提高数据迁移效率，减少迁移时间和系统资源消耗。

使用 sqlite-utils 进行数据插入时， upsert 方法可能因未满足非空约束而失败。插入时只提供主键值导致违反 NOT NULL 约束，因而插入失败但未反馈错误。SQLite 3.24.0 及以上版本支持 upsert 语法，建议使用该语法以避免此类问题。sqlite-utils 的 upsert 实现不符合 SQLite 的新特性，需注意其命名和实现方式。

本文讨论了如何将10TB数据从SQL Server迁移到Amazon Redshift的过程，包括RDS还原和Redshift数据迁移的方案演变。数据迁移涉及使用AWS服务如S3、Lambda、Glue和Step Function，确保数据从外部数据中心顺利迁移到AWS云，并实现定期同步。整个过程包括Schema转换、数据导出、压缩和上传，以及通过Step Function调度的完整数据管道。

本文讨论了在AWS RDS SQLServer中进行数据库还原时遇到的故障及其排查过程。通过定期备份和使用T-SQL存储过程进行还原，作者记录了在执行还原任务时出现的异常，包括连接丢失和任务中断。最终发现，RDS实例的重启和EC2节点的更换是导致这些问题的根本原因。

本文介绍了一种使用 SQLite 实现字符串 DSL 的方法，允许用户在字符串中动态渲染表达式，如获取当前日期和时间。通过定义 SQL 查询和解析表达式，用户可以方便地生成包含动态数据的字符串。示例代码展示了如何使用该方法来处理不同格式的字符串，并强调了这种方法相较于直接执行 Python 代码的安全性和友好性。

介绍了如何在Python中使用进程池实现单个任务的即时提交，而不是等待一批任务完成。通过示例代码，展示了如何初始化进程池并在任务完成后立即添加新任务，以提高进程池的利用效率。代码示例包括任务提交、执行和完成的过程。

本文记录了TiDB SQL的调优过程，主要针对两个表的查询性能进行了分析与优化。通过使用EXPLAIN和EXPLAIN ANALYZE，发现全索引扫描导致性能瓶颈，提出了使用索引和TiFlash的混合查询方案，显著提升了查询效率。最终的优化方案结合了TiFlash和TiKV的查询方式，以提高数据检索的性能。

本文记录了在使用Flink与TiDB进行实时ETL时遇到的异常和数据格式差异。主要讨论了Maxwell JSON消息的解析错误，特别是在DELETE消息中TiCDC与Maxwell官方数据格式的不同，指出TiCDC使用 old 字段而Maxwell使用 data 字段。提供了相关源码链接和解决方案的参考。

本文记录了MySQL左外连接查询的优化过程，分析了企业信息表和风险预警信息表的结构及数据量，展示了初始查询的SQL语句及其耗时，并指出了查询逻辑的错误。通过调整查询方式和添加索引，优化后的查询耗时显著降低。最终，探讨了不同连接方式对查询性能的影响，并提供了相关的MySQL文档链接作为参考。

在计算 SQL 的 percent_rank() 和 rank() 函数时，若 order by 顺序不一致，会导致结果不匹配。通过两个案例分析，发现当按升序和降序计算时， percent_rank 的结果会出现差异，正确的做法是保持两个函数按相同顺序计算。 rank 函数在存在并列名次时会产生排名间隙，这也是导致结果不一致的原因。

本文讨论了在BI工具中实现跨数据源JOIN的设计，介绍了FineBI和Redash的实现方式。FineBI通过自助数据集支持多源JOIN，而Redash则利用查询结果数据源（QRDS）实现惰性查询和临时表的使用。文中还提供了部分源码示例，展示了如何从查询语句创建SQLite临时表并执行JOIN查询。

本文介绍了 BoostPost 库的设计与实现，旨在优化数据处理工作中的更新请求构建。通过示例展示了如何处理新旧数据的插入、更新和删除，强调了数据类的概念及其在 Python 中的应用。文章还探讨了逻辑删除和更新优先级等特殊场景，提供了扩展接口的实现思路，并总结了项目代码质量提升的重要性。