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Extreme Router 是一个基于基数树（radix tree）的插件驱动 JavaScript 路由器，旨在实现高速和可扩展性。其主要特点包括：<p>利用优化的基数树实现极快的查找速度。<p>可扩展的插件系统，便于自定义路由匹配方式。<p>兼容 Node.js、Bun、Deno 以及浏览器环境。<p>零依赖，轻量但功能强大。<p>内置支持参数、通配符、正则表达式模式和可选段。<p>经过压力测试，性能表现优异。<p>非常适合高流量应用、定制路由需求以及可扩展架构。<p>欢迎了解！我们开放反馈、贡献和各种想法。
嗨，HN，Hydra 的联合创始人（Joe 和 JD）在这里（[https://www.hydra.so](https://www.hydra.so)）！我们使得在 Postgres 上进行实时分析成为可能，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>（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下。在大多数企业中，分析报告需要扫描大量事件、跟踪和时间序列数据。随着数据量的增加，行存储的低效性会加剧：也就是说，它在分析方面并不具备可扩展性。相反，列存储则是将每一列的所有值按顺序存储。）
<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差异，因此维护两个独立的系统。这导致了功能和语法之间的巨大差距，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：（[https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_unsupported-postgresql-features.html](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_unsupported-postgresql-features.html)）。
<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。使用 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行作为列存储访问。
<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>“无服务器”这个术语可能有点混淆，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配置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，并可能在空闲时支付过高的费用。
<p>无服务器有什么用？每个分析查询都有自己的资源是非常重要的。在 Postgres 上运行分析的主要障碍是 1）行存储性能 2）资源争用。第二点往往被忽视，但在实践中，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：这就是无服务器的重要性：它保证昂贵的查询在每个进程中都被隔离并在专用数据库资源上运行。
<p>为什么 Hydra 在分析上如此快速？（[https://tinyurl.com/hydraDBMS](https://tinyurl.com/hydraDBMS)）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>什么是杀手级特性？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。
<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 存储桶或外部分析数据库，不如使用 Hydra 在 Postgres 中存储并连接事件（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>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。
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我最近在Twitter和Discord上提到了我的产品，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，因为我不确定投资回报是否值得。
你能分享一些策略或建议吗？
谢谢！
今天早上还有其他人遇到 Azure OpenAI 的延迟问题吗？状态页面显示服务正常，但我们却遇到了超时问题。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。