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其他數(shù)據(jù)庫(kù)

1982內(nèi)容??

關(guān)注

其他數(shù)據(jù)庫(kù)話題涵蓋其他數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)研究熱點(diǎn)、技術(shù)難點(diǎn)與應(yīng)用場(chǎng)景，幫助用戶在實(shí)際應(yīng)用中選型。

文章博文課程

共 1982 條

100000行級(jí)別數(shù)據(jù)的 Excel 導(dǎo)入優(yōu)化之路

在優(yōu)化的過程中，我還發(fā)現(xiàn)了一個(gè)特別影響性能的東西：info 日志，還是使用 41w行、25列、45.5m 數(shù)據(jù)，在開始-數(shù)據(jù)讀取完畢之間每 1000 行打印一條 info 日志，緩存校驗(yàn)數(shù)據(jù)-校驗(yàn)完畢之間每行打印 3+ 條 info 日志，日志框架使用 Slf4j 。打印并持久化到磁盤。

2022-09-01 08:42:36

SQL 數(shù)據(jù)項(xiàng)目

數(shù)據(jù)庫(kù)分布式架構(gòu)的落地策略與典型實(shí)踐

云原生數(shù)據(jù)庫(kù)有共享存儲(chǔ)的影子，例如Aurora是基于讀寫分離模式，它之所以在分布式方向?qū)崿F(xiàn)彎道超車，是因?yàn)槠浜诵牟糠质欠植际焦蚕泶鎯?chǔ)技術(shù)，在云原生數(shù)據(jù)庫(kù)中，原來(lái)看起來(lái)“土味的”共享存儲(chǔ)模式其實(shí)玩出了新的花樣。

2022-09-01 07:23:53

云原生數(shù)據(jù)庫(kù)Aurora

讓我們一起聊聊如何改進(jìn) LRU 算法

Linux 的 Page Cache 和 MySQL 的 Buffer Pool 的大小是有限的，并不能無(wú)限的緩存數(shù)據(jù)，對(duì)于一些頻繁訪問的數(shù)據(jù)我們希望可以一直留在內(nèi)存中，而一些很少訪問的數(shù)據(jù)希望可以在某些時(shí)機(jī)可以淘汰掉，從而保證內(nèi)存不會(huì)因?yàn)闈M了而導(dǎo)致無(wú)法再緩存新的數(shù)據(jù)，同時(shí)還能保證常用數(shù)據(jù)留在內(nèi)存中。

2022-08-30 13:48:16

Linux MySQL 內(nèi)存

金融業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)自主創(chuàng)新之路原創(chuàng) 精選

自主創(chuàng)新、自主研發(fā)是一條艱難卻必須走的發(fā)展道路。近年來(lái)，在國(guó)家創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略指引下，自主信息技術(shù)發(fā)展取得較大進(jìn)展，與此同時(shí)我們也應(yīng)認(rèn)識(shí)到，我國(guó)整體自主創(chuàng)新能力、研發(fā)能力與發(fā)達(dá)國(guó)家相比仍存在一定差距，核心關(guān)鍵技術(shù)的創(chuàng)新能力不足，自主創(chuàng)新依舊任重道遠(yuǎn)。

2022-08-30 07:31:56

金融業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)創(chuàng)新

教你面試的時(shí)候如何迅速完成90%以上的海量數(shù)據(jù)處理題

一個(gè)分布式系統(tǒng)中的多個(gè)子系統(tǒng)（或者服務(wù)）協(xié)作處理一份數(shù)據(jù)，但是最后這個(gè)數(shù)據(jù)的最終結(jié)果卻沒有符合期望。

2022-08-26 05:18:30

分布式系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理

一文搞懂DBMS和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的區(qū)別及聯(lián)系，你明白了嗎？

傳統(tǒng)的事務(wù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)環(huán)境和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境的另一個(gè)重要的區(qū)別在于，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境中有很多的數(shù)據(jù)，比一般的操作型環(huán)境中要多得多，以萬(wàn)億或千萬(wàn)億計(jì)，而一個(gè)通用的DBMS通常管理下的傳統(tǒng)事務(wù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)要少得多。

2022-08-26 00:00:00

數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)OLAP

如何利用數(shù)據(jù)庫(kù)的可觀測(cè)性能力

數(shù)據(jù)庫(kù)可觀察性與傳統(tǒng)監(jiān)控的真正區(qū)別在于開放了DBA實(shí)時(shí)了解系統(tǒng)內(nèi)部情況的能力，或者你可以讓AIOPS工具為你做這件事。我們認(rèn)為儀表化的展現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的可觀測(cè)性并不是我們追逐數(shù)據(jù)庫(kù)可觀測(cè)性能力的最終目標(biāo)，而僅僅是一個(gè)方法，而且在信息系統(tǒng)規(guī)模日益龐大的今天，這不是一個(gè)很好的方法。比較理想的方法是，系統(tǒng)能夠自動(dòng)處理這些數(shù)據(jù)，并且通過數(shù)據(jù)庫(kù)提供的可觀測(cè)性數(shù)據(jù)，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)可能存在的風(fēng)險(xiǎn)。

2022-08-23 08:21:13

數(shù)據(jù)庫(kù)AIOPS 工具

如果每天有百億流量，你如何保證數(shù)據(jù)一致性？

這篇文章，咱們繼續(xù)來(lái)聊聊之前的億級(jí)流量架構(gòu)的演進(jìn)。

2022-08-23 07:46:45

數(shù)據(jù)一致性數(shù)據(jù)庫(kù)

面試突擊76：${} 和 #{} 有什么區(qū)別？

雖然使用 #{} 的方式可以處理任意類型的參數(shù)，然而當(dāng)傳遞的參數(shù)是一個(gè) SQL 命令或 SQL 關(guān)鍵字時(shí) #{} 就會(huì)出問題了。比如，當(dāng)我們要根據(jù)價(jià)格從高到低（倒序）、或從低到高（正序）查詢時(shí)。

2022-08-22 07:06:32

MyBatis SQL 占位符

我一下子說出四種分布式ID生成方案，把面試官給搞懵了

這篇文章，我們就接著分庫(kù)分表的知識(shí)，來(lái)具體聊一下全局唯一ID如何生成。

2022-08-19 19:19:32

分庫(kù)分表 ID生成方案

馭數(shù)有道天翼云數(shù)據(jù)庫(kù)TeleDB全新升級(jí)

8月16日，以“紅云天翼安全普惠”為主題的天翼云TeleDB系列產(chǎn)品升級(jí)發(fā)布會(huì)在線上順利舉辦。此次發(fā)布的天翼云自主研發(fā)云原生數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了全新升級(jí)，推出一站式HTAP融合數(shù)據(jù)庫(kù)，以及TeleDB數(shù)據(jù)庫(kù)容災(zāi)雙活方案，同時(shí)也展示了TeleDB數(shù)據(jù)庫(kù)的可用性、易用性、安全性、云原生、容災(zāi)等能力，以及其在各行業(yè)領(lǐng)域的實(shí)踐成果。國(guó)產(chǎn)化數(shù)據(jù)庫(kù)高速發(fā)展核心技術(shù)自主可控是關(guān)鍵

2022-08-19 17:52:23

天翼云 TeleDB 數(shù)據(jù)庫(kù)

如何快速上手SQL CTE? 譯文精選

下面，我將通過一些簡(jiǎn)單示例，向您介紹SQL CTE使用方法，以及如何使用工具來(lái)加快SQL CTE的相關(guān)編程實(shí)踐。

2022-08-19 07:13:45

SQL 方法編程

支撐日活百萬(wàn)用戶的高并發(fā)系統(tǒng)，應(yīng)該如何設(shè)計(jì)其數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)？

這篇文章，我們來(lái)聊一下對(duì)于一個(gè)支撐日活百萬(wàn)用戶的高并系統(tǒng)，他的數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)應(yīng)該如何設(shè)計(jì)？

2022-08-19 06:42:11

數(shù)據(jù)庫(kù)高并系統(tǒng)

D-SMART如何利用數(shù)據(jù)庫(kù)的可觀測(cè)性能力的

D-SMART采集那么多數(shù)據(jù)并不是讓你看的，運(yùn)維監(jiān)控人員確實(shí)只能聚焦在少量的幾個(gè)指標(biāo)上。D-SMART的指標(biāo)大多數(shù)是用于分析的，并不是用于監(jiān)控，如果要監(jiān)控，只需要看“健康模型”或者監(jiān)控主界面上的那幾個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)就行了。

2022-08-17 08:40:37

D-SMART 運(yùn)維數(shù)據(jù)庫(kù)

微服務(wù)治理熱門技術(shù)揭秘：動(dòng)態(tài)讀寫分離

MSE 從應(yīng)用的視角出發(fā)，結(jié)合微服務(wù)治理通用的技術(shù)，MSE 推出的是完整的數(shù)據(jù)庫(kù)治理解決方案，從 SQL 洞察、SQL 流控降級(jí)與容錯(cuò)、連接池治理到數(shù)據(jù)庫(kù)灰度、動(dòng)態(tài)讀寫分離。

2022-08-16 08:50:40

微服務(wù)動(dòng)態(tài)讀寫分離

我們一起聊聊數(shù)據(jù)庫(kù)的可觀測(cè)性

云原生應(yīng)用來(lái)是更為復(fù)雜和無(wú)序的，而對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)說，相對(duì)來(lái)說要簡(jiǎn)單一些。因?yàn)閿?shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)是按照某種客觀規(guī)律組織起來(lái)的，其內(nèi)在規(guī)律可以被數(shù)字化。因此也有一些運(yùn)維專家認(rèn)為數(shù)據(jù)庫(kù)不需要搞什么可觀測(cè)性，做監(jiān)控就好了。其實(shí)討論到這里就已經(jīng)出現(xiàn)了一個(gè)比較頭疼的問題了?？捎^測(cè)性和監(jiān)控到底是個(gè)什么關(guān)系呢？

2022-08-16 07:49:48

云原生數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)

圖數(shù)據(jù)庫(kù)和圖計(jì)算的區(qū)別，終于有人講明白了

圖數(shù)據(jù)庫(kù)（圖計(jì)算）應(yīng)對(duì)的是當(dāng)今一個(gè)宏觀商業(yè)世界的大趨勢(shì)，它憑借對(duì)海量、復(fù)雜、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的挖掘、分析和關(guān)聯(lián)而獲得洞察力。事實(shí)上，雖然其本身還無(wú)法在短時(shí)間內(nèi)完全替代那些已經(jīng)被用戶充分認(rèn)識(shí)和使用的數(shù)據(jù)平臺(tái)，但市場(chǎng)對(duì)該技術(shù)的需求不斷激發(fā)著圖數(shù)據(jù)庫(kù)（圖計(jì)算）的內(nèi)生動(dòng)力。

2022-08-15 19:24:35

圖數(shù)據(jù)庫(kù)圖計(jì)算搜索

每秒上千次高并發(fā)訪問，HDFS優(yōu)雅的抗住了

本文我們來(lái)看看，如果大量客戶端對(duì)NameNode發(fā)起高并發(fā)（比如每秒上千次）訪問來(lái)修改元數(shù)據(jù)，此時(shí)NameNode該如何抗??？

2022-08-12 06:29:06

NameNode 高并發(fā)

干掉幾百行的大SQL，我用Hadoop

有些朋友可能聽說過Hadoop，但是卻不太清楚他到底是個(gè)什么東西，這篇文章就用大白話給各位闡述一下。

2022-08-10 19:28:40

Hadoop 數(shù)據(jù)庫(kù)

Flink SQL 知其所以然：Explain、Show、Load、Set 子句

今天我們來(lái)學(xué)習(xí) Flink SQL 中的的 Explain、Show、Load、Set 共 4 個(gè)子句。

2022-08-10 10:05:29

高并發(fā)+海量數(shù)據(jù)下如何實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)解耦？「下」

這篇文章，咱們就來(lái)看看，假如說基于RabbitMQ作為消息中間件，如何實(shí)現(xiàn)一份數(shù)據(jù)被多個(gè)系統(tǒng)同時(shí)訂閱的“Pub/Sub”模型。

2022-08-10 06:52:28

RabbitMQ 消息中間件

如何設(shè)計(jì)多語(yǔ)言數(shù)據(jù)庫(kù) 譯文

設(shè)計(jì)一個(gè)可以輕松擴(kuò)展到新語(yǔ)言的多語(yǔ)言數(shù)據(jù)庫(kù)并不容易。這就是開發(fā)人員應(yīng)該依賴最佳實(shí)踐的原因。以下將介紹為什么需要多語(yǔ)言數(shù)據(jù)庫(kù)、三種出色的多語(yǔ)言數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)，以及如何選擇最適合的多語(yǔ)言數(shù)據(jù)庫(kù)。下面開始介紹有關(guān)多語(yǔ)言數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的知識(shí)。

2022-08-09 07:22:15

語(yǔ)言數(shù)據(jù)庫(kù)程序

高并發(fā)+海量數(shù)據(jù)下如何實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)解耦？「中」

這篇文章，咱們就給大家來(lái)說一說通過MQ消息中間件的使用，如何重構(gòu)系統(tǒng)之間的耦合，讓系統(tǒng)具備高度的可擴(kuò)展性。

2022-08-08 20:48:09

MQ消息中間件系統(tǒng)解耦

高并發(fā)+海量數(shù)據(jù)下如何實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)解耦？「上」

這篇文章咱們來(lái)聊聊這套系統(tǒng)里的不同子系統(tǒng)之間通信過程的一個(gè)可擴(kuò)展性的架構(gòu)處理。

2022-08-08 20:46:26

架構(gòu)高并發(fā)

一款Web3原生數(shù)據(jù)庫(kù)：Tableland 譯文

在Web2環(huán)境下，數(shù)據(jù)庫(kù)承擔(dān)所有與數(shù)據(jù)相關(guān)的工作。應(yīng)用程序在數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)干凈的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。開發(fā)者可以使用SQL讀取所需的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)與應(yīng)用程序分離開來(lái)。

2022-08-08 07:26:14

Web3 數(shù)據(jù)庫(kù)Tableland

百億流量全鏈路99.99%高可用架構(gòu)優(yōu)秀實(shí)踐

本文我們來(lái)聊聊高可用這個(gè)話題。所謂的高可用是啥意思呢？

2022-08-07 21:59:57

高可用架構(gòu)

自研ES+HBase+純內(nèi)存的高性能毫秒級(jí)查詢引擎

這篇文章咱們繼續(xù)來(lái)聊一下，百億級(jí)別的海量數(shù)據(jù)場(chǎng)景下還要支撐每秒十萬(wàn)級(jí)別的高并發(fā)查詢，這個(gè)架構(gòu)該如何演進(jìn)和設(shè)計(jì)？

2022-08-05 20:00:26

架構(gòu)數(shù)據(jù)分析

多套環(huán)境的數(shù)據(jù)庫(kù)隔離，域名訪問，差異化配置，香！快解鎖！

Zadig 提供了面向開發(fā)者的云原生環(huán)境，支持分鐘級(jí)創(chuàng)建或復(fù)制一套完整的隔離環(huán)境以應(yīng)對(duì)頻繁的業(yè)務(wù)變更和產(chǎn)品迭代。在實(shí)際使用中，多套環(huán)境的數(shù)據(jù)庫(kù)、域名、業(yè)務(wù)配置的差異如何管理呢？

2022-08-05 08:17:39

數(shù)據(jù)庫(kù)隔離域名

不加機(jī)器，如何抗住每天百億級(jí)高并發(fā)流量？

為啥要搞這么多物理機(jī)，而且全部都是高配置呢？不知道大家發(fā)現(xiàn)沒有，目前為止，我們最大的依賴就是MySQL！

2022-08-04 20:41:42

高并發(fā)流量 SQL

開發(fā)一套高容錯(cuò)分布式系統(tǒng)

關(guān)于元數(shù)據(jù)基于zookeeper來(lái)存儲(chǔ)，我們是充分參考了開源的Storm流式計(jì)算引擎的架構(gòu)實(shí)現(xiàn)，因?yàn)镾torm作為一個(gè)非常優(yōu)秀的分布式流式計(jì)算系統(tǒng)，同樣需要高并發(fā)的讀寫大量的計(jì)算中間狀態(tài)和數(shù)據(jù)，他就是基于zookeeper來(lái)進(jìn)行存儲(chǔ)的。

2022-08-04 00:05:11

系統(tǒng)分布式流量

聊聊 SQL 中的 For Xml Path

今天就給大家介紹一下FOR XML PATH，它就是用來(lái)處理低版本數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)合并的，是一個(gè)比較古老的功能了，新版本中也依然還能使用。

2022-08-03 08:11:58

數(shù)據(jù)測(cè)試同類型

Ulimits不生效導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)啟動(dòng)失敗和相關(guān)設(shè)置說明

為了盡快恢復(fù)業(yè)務(wù)，先建議運(yùn)維人員由root用戶切換回GreatSQL普通用戶后再啟動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)，此時(shí)啟動(dòng)成功，業(yè)務(wù)和相關(guān)監(jiān)控 (監(jiān)控里限制必須由GreatSQL用戶啟動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)) 恢復(fù)正常。

2022-08-03 08:03:25

root GreatSQL 動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)

挑戰(zhàn)ArkUI復(fù)刻手機(jī)備忘錄(Rdb數(shù)據(jù)庫(kù))

下面主要說一下與數(shù)據(jù)庫(kù)通信的環(huán)節(jié)和路由通信的環(huán)節(jié)，UI布局放在上傳的zip里。

2022-08-01 13:59:04

數(shù)據(jù)庫(kù)通信 ArkUI

從離線到實(shí)時(shí)對(duì)客，湖倉(cāng)一體釋放全量數(shù)據(jù)價(jià)值

近期，巨杉數(shù)據(jù)庫(kù)舉行線上發(fā)布會(huì)，發(fā)布基于「湖倉(cāng)一體」架構(gòu)的v5.2版本，提升多項(xiàng)「實(shí)時(shí)」能力，詮釋公司「釋放全量數(shù)據(jù)價(jià)值」的價(jià)值主張。

2022-07-29 15:02:26

巨杉數(shù)據(jù)庫(kù)湖倉(cāng)一體

Google Cloud Spanner的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn) 原創(chuàng) 精選

Cloud Spanner數(shù)據(jù)庫(kù)是全球范圍分布式的關(guān)系型/事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，并且Google承諾Cloud Spanner擁有高吞吐量、低延遲和99.999%的高可用性。

2022-07-29 09:54:42

數(shù)據(jù)庫(kù)分布式

一文了解 Hbase 列式數(shù)據(jù)庫(kù)

HBase 是 Google Bigtable 的開源實(shí)現(xiàn)，不同之處在于：Google Bigtable 使用 GFS 作為其文件存儲(chǔ)系統(tǒng)， HBase 利用 Hadoop HDFS 作為其文件存儲(chǔ)系統(tǒng)；Google Bigtable 利用 Chubby 作為協(xié)同服務(wù)， HBASE 利用 Zookeeper 作為協(xié)同服務(wù)。

2022-07-28 09:02:41

文件存儲(chǔ)系統(tǒng)

大表分頁(yè)查詢非常慢，怎么辦？

本文主要圍繞大表分頁(yè)查詢性能問題，以及對(duì)應(yīng)的解決方案做了簡(jiǎn)單的介紹。

2022-07-28 07:49:29

數(shù)據(jù)庫(kù)分頁(yè)查詢

聊聊 SQL 中的流程控制，你明白了嗎？

流程控制是SQL開發(fā)中經(jīng)常需要使用到的，特別是條件判斷IF...ELSE，循環(huán)執(zhí)行WHILE是經(jīng)常使用的，對(duì)于想在SQL開發(fā)中有所提高的同學(xué)，務(wù)必要掌握這幾個(gè)流程控制的用法。

2022-07-27 08:31:28

SQL 開發(fā)控制

全功能數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具-RazorSQL 十大版本發(fā)布

RazorSQL是適用于 Windows、macOS、Mac OS X、Linux 和 Solaris 的 SQL 查詢、數(shù)據(jù)庫(kù)瀏覽器、SQL 編輯的數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具。

2022-07-26 17:28:23

RazorSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具

如何使用數(shù)據(jù)管道實(shí)現(xiàn)測(cè)試現(xiàn)代化譯文

很多企業(yè)如今被淹沒在數(shù)據(jù)之中。他們從多種來(lái)源收集數(shù)據(jù)，并試圖找到利用這些數(shù)據(jù)來(lái)推進(jìn)業(yè)務(wù)目標(biāo)的方法。解決這個(gè)問題的一種方法是使用數(shù)據(jù)管道作為連接到數(shù)據(jù)源，并通過管道將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為端點(diǎn)可用的某種形式。

2022-07-26 06:57:07

數(shù)據(jù)管道端點(diǎn)API

Pandas Query 方法深度總結(jié)，你學(xué)會(huì)了嗎？

事實(shí)證明實(shí)際上可以使用 query()? 方法做到這一點(diǎn)。因此，在今天的文章中，我們將展示如何使用 query() 方法對(duì)數(shù)據(jù)框執(zhí)行查詢。

2022-07-26 00:25:57

Pandas Query 索引器

你真的了解 Htap 嗎？

既然HTAP負(fù)載并不是業(yè)務(wù)系統(tǒng)一定要追求的，那么為什么現(xiàn)在我們隨便看到一個(gè)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，就一定說自己是HTAP數(shù)據(jù)庫(kù)呢？這實(shí)際上是和分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展歷史分不開的。分布式數(shù)據(jù)庫(kù)剛剛出現(xiàn)的時(shí)候，主要還是為了高并發(fā)的OLTP寫入業(yè)務(wù)。

2022-07-26 00:00:22

HTAP 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)

我在真實(shí)場(chǎng)景下對(duì)幾款主流云原生數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行極限性能壓測(cè)的一次總結(jié)?。?！

在壓測(cè)環(huán)境和壓測(cè)配置都嚴(yán)格一致的情況下，我們開始對(duì)PolarDB、OceanBase、Aurora、GaussDB和TDSQL-C數(shù)據(jù)庫(kù)分別進(jìn)行壓測(cè)。我對(duì)最終壓測(cè)得出的結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行了整理，下面分別按照8C64GB和64C512GB的規(guī)格給出測(cè)試結(jié)果。

2022-07-22 08:21:19

云原生數(shù)據(jù)庫(kù)PolarDB

企業(yè)在什么情況下有引入分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的必要性？

我們認(rèn)為用“形散神聚”來(lái)描述分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的特征最為貼切。所謂形散是指其表現(xiàn)出來(lái)的計(jì)算資源、分布空間、互聯(lián)拓?fù)涞确矫娴男问?，所謂神聚是指其最終在功能層面完成的數(shù)據(jù)處理能力。

2022-07-19 07:47:52

分布式數(shù)據(jù)庫(kù)互聯(lián)拓?fù)?/a>

使用 Gorilla Mux 和 CockroachDB 編寫可維護(hù) REST

本文利用 Go 語(yǔ)言中非常實(shí)用的 Gorilla Mux 和 GORM 庫(kù)、結(jié)合分布式 CockroachDB 數(shù)據(jù)庫(kù)編寫了一個(gè)簡(jiǎn)易的圖書的 Restful API，最后通過 Apifox 測(cè)試工具驗(yàn)證了服務(wù)器 API 的正確。學(xué)習(xí)了 CockroachDB 數(shù)據(jù)的安裝，了解到 Gorilla Mux 和 GORM 的使用方法。

2022-07-18 11:06:36

Go 語(yǔ)言 GORM 庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)

使用 SQL 絲滑查詢你的云 API 數(shù)據(jù) - Steampipe

Steampipe 將 API 和服務(wù)暴露成高性能關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，使你能夠編寫基于 SQL 的查詢來(lái)探索動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。Mods 通過使用簡(jiǎn)單 HCL 構(gòu)建的 Dashboard、報(bào)告和控件擴(kuò)展 Steampipe 的功能。

2022-07-15 07:58:18

Steampipe CLI 工具

什么是高基數(shù)？譯文精選

本文主要探查導(dǎo)致高基數(shù)的原因，以及為什么高基數(shù)在處理時(shí)序數(shù)據(jù)時(shí)是一個(gè)常見問題。

2022-07-14 18:21:06

高基數(shù)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)

Web開發(fā)人員的十個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化優(yōu)秀實(shí)踐

數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化有點(diǎn)棘手，但完全避免它會(huì)對(duì)您的web應(yīng)用程序產(chǎn)生巨大的影響，導(dǎo)致性能問題。如果你遵循了這10個(gè)web開發(fā)者數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化的最佳實(shí)踐，你將開始改善用戶體驗(yàn)和資源管理。

2022-07-14 08:01:59

數(shù)據(jù)庫(kù)web 映射器

小白入門，如何選擇數(shù)據(jù)分片字段原創(chuàng) 精選

是否需要設(shè)計(jì)分片？相信是大家首要提出的問題，作為一種新架構(gòu)的出現(xiàn)，分布式數(shù)據(jù)庫(kù)確實(shí)可以解決一些場(chǎng)景問題，但數(shù)據(jù)分片是在設(shè)計(jì)之初就需考慮。

2022-07-13 07:31:43

數(shù)據(jù)分片 SQL

Flink SQL 知其所以然：Deduplication去重以及如何獲取最新狀態(tài)操作

今天我們來(lái)學(xué)習(xí) Flink SQL 中的 Deduplication 去重以及如何通過 Deduplication 操作獲取最新的狀態(tài)。

2022-07-12 09:02:18

Flink SQL 去重

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