TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #654 · 16.11

Пытаюсь решить организационно-логистическую задачу в #Satisfactory. Может быть, умные люди (вы) мне дадите интересные советы. Я уже открыл практически все типы деталей, они довольно сложные, и для производства многих из них нужны целые цепочки: добыть ресурс А в одном месте и ресурс B в другом, потом сделать из них детали C и D, из этой пары получить деталь E, добыть ещё ресурс F, соединить, смешать с водой... В каком-то месте эти цепочки удобно разрывать (то есть не строить всё на одной фабрике, а растаскивать фабрики по карте). Потому что, во-первых, с гигантской базой, производящей все типы всех деталей, банально неудобно работать. Во-вторых, её тяжело масштабировать. Хотя у этого решения есть плюсы, и некоторые так делают, лично я идти по такому пути не хочу. Но в каком месте рвать цепочки? Глобально есть две крайности: 1. Можно делать по фабрике на каждое звено производства. Например, фабрика, которая делает деталь E, должна принимать на вход детали C и D, и всё. Такая схема очень легко масштабируется: небольшую фабрику очень просто расширять. А детали возить между фабриками поездами. Но тогда потребуется типа 100 разных фабрик и очень сложная железнодорожная сеть. 2. Можно в каждую фабрику привозить сырьё. Только то, что невозможно произвести, а можно только добыть. Фабрика делает с нуля из сырья все детали, в том числе для промежуточных звеньев. Такую схему очень легко балансировать: один раз посчитал, сколько нужно сырья, и всё. Но фабрики для сложных деталей будут громоздкие. А ещё если деталь C нужна в десяти местах то придётся десять раз повторить всю цепочку производства детали C, а можно было бы в одном месте делать очень много деталей C и возить. Мне не нравятся оба варианта, значит, рвать цепочку нужно где-то посередине. Но где? #games

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #olap

当前筛选 #olap清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14977 · 19.07.2025 г., 13:30

#rust#ai#bigdata#database#lakehouse#olap#rust#serverless#snowflake#sql Databend is an open-source, cloud data warehouse built with Rust that offers a fast, cost-effective alternative to Snowflake. It supports both cloud and on-premise deployment, handles massive data (over 800 petabytes), and processes over 100 million queries daily. Databend excels in fast query execution, real-time data updates, and simplified data ingestion without extra ETL tools. It includes AI-powered analytics, advanced indexing, ACID compliance, and flexible schema support for semi-structured data. Using Databend can save you money, give you full control over your data, and provide high performance for complex analytics on large datasets[1][3]. https://github.com/databendlabs/databend