大数据术语系列（1）——COW和MOR，我如何使用chatgpt通俗易懂地理解了hudi这两种表类型

从传统数据库到大数据的转变，首当其冲的是各种术语的理解。

所以我与chatgpt发生了一系列对话，以便于我能快速理解这些术语。

我先把汇总的结果放在前边，后边会一步步地来说明我是如何获取这些信息的。前边我也发过一些关于chatgpt提示词相关的文章，能更好地帮助我们与chatgpt进行沟通。

提示词工程技术

Copy on Write (COW)和Merge on Read (MOR)两种模式的主要特点和区别：

特性/模式	Copy on Write (COW)	Merge on Read (MOR)
数据更新	通过复制并重写整个文件来更新	将更改作为增量日志保存
读取性能	高；因为总是直接读取最新的完整快照	较低；需要在读取时合并基础文件与日志
写入性能	较低；每次变更都需重写整个文件	高；仅追加变化至增量日志
存储效率	较低；每次更新均产生新的全量数据副本	较高；只需额外存储变化部分
实时查询支持	不适用于需要极端实时反馈的场景	支持近乎实时地查询最新数据
适用场景	主要针对读操作多、数据变动较少的应用	主要针对写操作频繁、需要即时视图更新的应用

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 问题1： 零样本提示（Zero-Shot Prompting）

你能跟我通俗易懂地解释一下hudi表cow类型和mor类型的区别吗

 问题2：自洽性可能(Self-Consistency)

你可以结合实际例子再做一个解释说明吗？

  问题3：定向刺激提示（Directional Stimulus Prompting）

我感觉我还不是很懂，你再解释得更通俗易懂一些

   问题4：定向刺激提示（Directional Stimulus Prompting）

你能把上边COW和MOR的特点做一个表格吗，让我非常清楚地能看出两者的区别

   问题4：零样本提示（Zero-Shot Prompting）和自洽性可能(Self-Consistency)

使用MOR模式的时候，为何要多删除带_ro和_rt的表？