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深度学习与python

公众号[深度学习与Python]文章同步更新

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YouTube 数据库如何保存巨量视频文件？

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本文最初发表于 scaleyourapp.com 网站，经原作者 Shivang Sarawagi 授权由 InfoQ 中文站翻译分享。

深度学习与Python

2022-11-28

1.5K0

黄东旭：关于基础软件产品价值的思考

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近几年，基础软件领域涌现出不少中国本土项目，我们该如何理解基础软件的产品价值？本文 PingCAP 创始人兼 CTO 黄东旭将从 TiDB 设计者的视角出发，跟大家聊聊他的理解。

深度学习与Python

2022-03-23

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数据分片架构的下一次进化

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随着手机和互联网成为人们眼中的日常必需品，网站和商业服务每周接收数十亿次访问的情况已经司空见惯——这还只是一个侧面。

深度学习与Python

2022-03-23

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解读数据库的2021：资本进来添了一把火，开源已占据半壁江山

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本文是“2021 InfoQ 年度技术盘点与展望”系列文章之一，由 InfoQ 编辑部制作呈现，重点聚焦操作系统在 2021 年的重要进展、动态，希望能帮助你准确把握 2021 年操作系统的核心发展脉络，在行业内始终保持足够的技术敏锐度。 “InfoQ 年度技术盘点与展望”是 InfoQ 全年最重要的内容选题之一，将涵盖架构、AI、大数据、大前端、云计算、数据库、中间件、操作系统、开源、编程语言十大领域，后续将聚合延展成专题、迷你书、直播周、合集页面，在 InfoQ 媒体矩阵陆续放出，欢迎大家持续关注。特此感谢方勇、黄东旭、李海翔、罗荣龙、杨传辉（花名日照）（按姓名首字母排序）对本文的贡献，他们的真知灼见，是本文能与大家见面的关键。

深度学习与Python

2022-03-01

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RocketMQ Streams：将轻量级实时计算引擎融合进消息系统

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随着各行各业移动互联和云计算技术的普及发展，大数据计算已深入人心，最常见的比如 flink、spark 等。这些大数据框架，采用中心化的 Master-Slave 架构，依赖和部署比较重，每个任务也有较大开销，有较大的使用成本。RocketMQ Streams 着重打造轻量计算引擎，除了消息队列，无额外依赖，对过滤场景做了大量优化，性能提升 3-5 倍，资源节省 50%-80%。

深度学习与Python

2021-12-16

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面向未来，我们来聊一聊什么是现代化数据架构｜ Q推荐

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在不那么遥远的旧 IT 时代，有这样一个段子——假如把数据库们”聚在一起“开会”。 Oracle: 我们需要企业级数据库。 MySQL: Oracle 不开源。 PostgreSQL: MySQL 的

深度学习与Python

2021-12-09

1.9K0

东南亚“美团” Grab 的搜索索引优化之法

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Grab 是一家总部位于新加坡的东南亚网约车和送餐平台公司，业务遍及东南亚大部分地区，为 8 个国家的 350 多座城市的 1.87 亿多用户提供服务。Grab 当前提供包括网约车、送餐、酒店预订、网上银行、移动支付和保险服务。是东南亚的“美团”。Grab Engineering 分享了他们对搜索索引进行优化的方法与心得，InfoQ 中文站翻译并分享。

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2021-12-01

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是时候聊一聊ProxySQL功能测试了

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ProxySQL 是 MySQL 的高性能、高可用性、协议感知代理。支持包括读写分离、故障转换、query 的过滤和路由等功能。本文将从 Proxysql 的基本功能测试、异常情况测试来聊聊 ProxySQL 功能。

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2021-11-19

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值75亿美金的GitHub都不用分布式，你的数据库也不需要

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前两天 GitHub 的博客上发布了一篇题为「Partitioning GitHub’s relational databases to handle scale」[1] 讲述他们如何拆分自己的数据库。相关内容在 Hacker News[2] 上也引起了大家的关注。

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2021-10-13

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如何将 Schemaless 演化成分布式 SQL 数据库

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2016 年，我们发表了关于 Schemaless—Uber Engineering 的可扩展数据存储的博文（一、二）。在这两篇博文中，我们介绍了 Schemaless 的设计，并解释了开发它的原因。今天这篇文章我们将要讲的是 Schemaless 向通用事务性数据库 Docstore 的演化历程。

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2021-06-08

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云原生数据库设计新思路

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本文作者为 PingCAP 联合创始人兼 CTO 黄东旭，将分享分布式数据库的发展趋势以及云原生数据库设计的新思路。

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2021-01-21

1.3K0

使用Kafka，如何成功迁移SQL数据库中超过20亿条记录？

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使用 Kafka，如何成功迁移 SQL 数据库中超过 20 亿条记录？我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题，他们有一张大表，这张表有 20 多亿条记录，而且还在不断增加。如果不更换基础设施，就有磁盘空间被耗尽的风险，最终可能会破坏整个应用程序。而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案，既能解决这些问题，又不需要引入高成本的维护时间窗口，导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。

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2021-01-20

3.2K0

Uber为什么放弃Postgres选择迁移到MySQL？

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Uber 的早期架构包含了一个用 Python 开发的单体后端应用程序，这个应用程序使用 Postgres 作为数据存储。从那个时候开始，Uber 的架构已经发生了巨大变化，变成了微服务，并采用新的数据平台模型。具体地说，之前使用 Postgres 的地方，现在改用 Schemaless，一种构建在 MySQL 之上的新型数据库分片层。在本文中，我们将探讨 Postgres 的一些缺点，并解释为什么我们要在 MySQL 之上构建 Schemaless 和其他后端服务。

深度学习与Python

2020-09-23

2.7K0

去Oracle实录：如何在线更换金融核心场景中的数据库？

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本文会分享陆金所在线换库的全过程，详细剖析陆金所设计的在线换数据库方案，整套方案又是如何在一个复杂庞大的金融系统里，通过多团队紧密配合稳妥落地。希望阅读本文之后，能够让大家深入了解金融核心系统去 Oracle 的难点和风险，并给想去 Oracle 但是不敢落地实施的同学提供真正的实战案例解决思路。

深度学习与Python

2020-08-07

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