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大家好。 我最近创建了8fs.io，这是一个简单的文件共享工具。 无需注册，无跟踪——只需上传文件并分享链接。 我很希望能得到一些关于可用性、速度以及你认为可以改进的任何功能的反馈。 另外，你是否看到了我可能忽视的任何潜在用例？ 期待听到你们的想法！

大家好！我想和大家分享一下我的分析应用。<p>这个项目源于追踪一些非常频繁发生的事件的需求。我发现在常规的分析产品上进行此操作的成本远远超出了我的预期。其次，我还希望尽可能少地使用资源。所以，我认为创建一些对我自己（希望也对他人）有用的东西可能是个好主意。<p>使用这个应用，我已经能够以大约20MB的存储和内存追踪大量事件，这简直令人难以置信。我对golang这门语言及其生态系统印象深刻，希望未来能够更多地使用这种语言。<p>一些亮点： 1. 无依赖 2. 基于命令行界面（CLI）的管理 3. 包含用于提供服务的基于Web的用户界面（UI）的程序。 4. 安装大小20MB。 5. 运行时内存使用量20MB。 6. 由于它聚合了事件，所以存储需求最小。<p>对于任何希望拥有轻量级、最小化内部事件分析的人来说，这都是极好的选择。<p>我期待着大家的评论和反馈。

嗨， 我是Philip Moore - GizmoData的创始人，以及GizmoSQL的创建者 - 一个基于Apache Arrow Flight SQL服务器，后端执行引擎支持DuckDB（或SQLite）。 GizmoSQL是一个可组合的SQL服务器，集成了Arrow Flight SQL、DuckDB和SQLite - 旨在简化将DuckDB（或SQLite）作为服务器运行的过程 - 使得多个用户可以从客户端（远程）计算机使用它。它还增加了安全性（认证）和通过TLS加密通信。 要运行GizmoSQL - 请参阅README.md中的步骤 - 你可以看到运行服务器以及如何通过ADBC和JDBC从远程客户端连接的过程有多简单 - 比如使用DBeaver、Python等。运行GizmoSQL最简单的方式是通过Docker - 但我们也为Linux和macOS提供了x86-64和arm64平台的下载链接（在README中）。 为什么？: 如你所知，DuckDB和SQLite是嵌入式系统 - 它们不支持客户端连接，也不真正设计用于并发。 我创建GizmoSQL是为了解决这个问题 - 因为我相信DuckDB引擎非常强大，我觉得很多客户在没有必要的情况下过度支付并运行分布式计算（例如Spark）。简化对DuckDB的远程连接可以更容易地将SQL工作负载从Spark或其他昂贵的商业平台迁移到这个引擎 - 拥有更简单的架构/基础设施。 我的意图是将GizmoSQL作为商业产品 - 授权给组织用于生产使用，但对开发者免费提供 - 以供编码、评估和测试。 一点背景故事： * 我在为前雇主工作时构建了这个项目的初始版本 - 这不是他们的核心关注点，所以他们开源了早期版本。离开那里后，我分叉了产品并进行了大幅改进 - 支持读写的并发性，提高安全性，同时保持与Apache Arrow和DuckDB的最新版本同步。 * 这个项目是由才华横溢的Tom Drabas创建的原型演变而来。 * 基于DuckDB尝试制作商业产品感觉有点奇怪，但MotherDuck首先这样做了:P - 我也为DuckDB和Apache Arrow项目贡献了一些（虽然很少）PR。 我对这个项目非常兴奋 - 我已经将这个产品与商业平台如Snowflake和Databricks SQL进行了基准测试 - 在运行22-query TPC-H SF1TB基准测试时，尤其是在成本方面，它表现出色。请查看图表：https://gizmodata.com/gizmosql 入门： Github README: https://github.com/gizmodata/gizmosql-public/blob/main/README.md DockerHub: https://hub.docker.com/r/gizmodata/gizmosql GizmoSQL主页: https://gizmodata.com/gizmosql Phil的Github个人资料: https://github.com/prmoore77 提前感谢你的时间和反馈。