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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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从优化持久谈起,如何让NoSQL数据库更加灵活易用?| Q推荐
作者 | 张俊宝   大数据时代,数据体量和复杂性对于数据库提出更高要求,仅依靠关系型数据库难以处理这些数据,非关系型数据库得以快速发展壮大。主流的的非关系型数据库有 Redis、Memcache、MongoDB、HBase 等。 为了满足广泛的业务场景对于数据库提出的高可用、高效率、高可扩展性的要求,Redis 的应用场景也早已突破了缓存的范畴,并提供了持久内存的解决方案。业务数据量爆炸式增长,Redis 的内存消耗在不断增加。这意味着,作为一个基于内存的数据库,Redis 的内存是否被高效合理的利用至关
深度学习与Python
2023-03-29
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NoSQL 数据库如何选型
作者 | Arslan Ahmad 译者 | 平川 策划 | Tina 什么是 NoSQL 数据库? 通常,“NoSQL 数据库”是指非关系型数据库。不管它是“non SQL”的缩写,还是“not only SQL”的缩写,大多数人都同意,NoSQL 数据库是以关系表之外的格式存储数据的。 NoSQL 数据库之所以如此大受欢迎,是因为它们为用户提供了灵活的数据存储模式。 为什么要使用 NoSQL 数据库? NoSQL 数据库性能优异、可扩展,而且很灵活,非常适合移动、Web 和游戏应用程
深度学习与Python
2023-03-29
1.8K0
云原生数据库的下一次变革发生在哪里?| Q推荐
自上世纪 70 年代以来,关系型数据库进入历史舞台,成为数据库行业的主角。此后,这个行业步入一个黄金时代,某数据库专家曾撰文写道,“很长一段时间,关系型数据库几乎是包打天下的选择。你很可能用一套数据库玩转所有业务,你也不需要一个连的工程师来维护它”。
深度学习与Python
2022-06-11
2.2K0
不谈赛道,不聊风口,开源数据库巨头Cassandra如何在国内讲好“新故事” | C位面对面
随着计算机与网络通信技术的不断发展,数据在存储、计算、组织与管理方面不断地面临着新的形势与挑战,这也推动着数据库架构与技术不断的升级迭代。
深度学习与Python
2022-06-11
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数据分片架构的下一次进化
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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我们将 Helm 用至极限,然后创建了一个 Kubernetes Operator
K8ssandra 是 Apache Cassandra®在 Kubernetes 上的一个发行版,由多个开源组件构建而成。从一开始直到最近的 K8ssandra 1.3 版本,K8ssandra 一直使用 Helm 图表进行安装和管理。虽然该项目的某些组件使用了 Kubernetes Operators——包括 Cassandra(cass-operator)和 Medusa(medusa-operator),但还没有一个 Operator 对所有组件进行整体管理。
深度学习与Python
2022-03-23
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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
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
如何将 Schemaless 演化成分布式 SQL 数据库
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。
深度学习与Python
2021-06-08
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