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O”不如“减O

IOE的话题最近很火,而来自四川电信的客户访问,其中有一段颇有借鉴意义:O”不如减“O”。...“O”不如“减O” - 在成功去掉小型机之后,TechTarget记者还向梁天健询问了关于E(EMC存储)和O(Oracle数据库)的话题。...再谈到O,梁天健的态度很明确,从技术层面来讲,目前很多企业连Oracle这样具有高可用、高性能、易用性强的数据库都没有用好,O根本无从谈起。...对于这些企业,他们的首要目标应该是提升运维和开发水平,而不是为了而去。真要谈O,可能MySQL会是首选。而MySQL数据库在复杂SQL、数据存储等方面都有着不少的缺点。...梁天健认为答案是否定的:“我们不去O,但是我们可以尝试减O。何谓‘减O’?就是将假设现在的200个独立的Oracle数据库整合到20个更大型的Oracle数据库中去。”

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O:为什么这么难

O的话题,可谓由来已久。从十年前阿里提出了这一口号,并率先在公司内部实现了数据库的整体O开始,到后面从互联网公司到传统企业也纷纷跟进,可以说O的理念已逐步深入人心。...即使在对外的很多去O宣传中,也大多是以非重度O记案例或非关键业务系统居多,大量核心、关键业务系统仍然采用O的方案。那造成这一现象的原因是什么呢?本文尝试对O可能存在的难点及应对策略加以分析。...成本,是大家经常来谈到O可能带来收益的一个说辞,但这里是有一个误区的。仅仅从字面成本代表的经济投入来说,O往往就是不划算的;再从外延所涉及的人力成本、时间成本、风险成本、机会成本来说,更是如此。...很多企业也是看到这一点,因而才考虑O的。 选择了O,仅从经济投入角度也会带来很大一笔投入。...O本身并不是目的,如何在未来基础软件使用发展上有着自主能力才是关键。大势所趋,乘风而上;希望更多企业在O中磨练自身能力,同时助力开源、国产数据库技术长远发展。

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2019,为什么“O” 势在必行?

随着国家监管要求、外部环境变化、国产数据库兴起等多种因素,相信今年会是“O”井喷发展的一年。以下基于我对O的观察,总结了”天时、地利、人和”,供大家参考。...最为常见的误区有以下几种: 误区 — O一定能省成本 可以说,这是很多公司做O的,做原始的初衷。但在实际操作中,大家也逐步认识到O是会增加成本的,或者说起码在短期内会增加成本。...误区 — O就是用MySQL替换Oracle O的方案可能有很多种,MySQL只是其中之一,我们要根据项目情况从多种技术方案中酌情选定,不能一概而论。可参考一下之前整理的O方案小结,如下图。...误区 — O难点在于新数据库运维 O的主要困难不在于新数据库运维,而是数据一致性和性能方面的挑战,其本质是数据架构管控的争夺。...总结 二O一九,“O”元年,天时已到,地利成熟,人心所向,“O”正当时!

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三谈O之“数据库画像”

很多公司在考虑O的时候,经常面临这样的问题—"对自己的数据库不够了解",也不免有这样一些疑惑: [管理者] 数据库O成本高嘛? 工作量大不大? 工期长吗? 是否存在什么风险?...我所在的公司在两年前启动O工作时,也面临此问题。故特意开发个绿版小程序,可在本地运行,方便评估工作。...不仅可作为O评估依据,亦可作为后续改造的数据参考。 画像解读 下面针对报告数据进行解读,并对常见的O选型-MySQL进行说明。 1 概要信息 ? 显示收集的目标的概要信息,包括IP、实例、用户等。...在具体O工作中,新技术方案是否满足需要,可通过此方法进行评估验证。更多用业务的语言,来对比O前后的承载力变化。这也是决策技术方案是否可行的考虑因素之一。...写在最后 O是项系统工程,需要做好充分的评估。本文通过自研工具,生成数据库画像,为O评估提供一手数据,希望给大家带来借鉴。

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再谈O之天时地利人和

O”,是近些年来一直很火的一个话题。但2019年,也许有着更加特殊的意义。随着国家监管要求、外部环境变化、国产数据库兴起等多种因素,相信今年会是“O”井喷发展的一年。...最为常见的误区有以下几种: 误区 — O一定能省成本 可以说,这是很多公司做O的,做原始的初衷。但在实际操作中,大家也逐步认识到O是会增加成本的,或者说起码在短期内会增加成本。...误区 — O就是用MySQL替换Oracle O的方案可能有很多种,MySQL只是其中之一,我们要根据项目情况从多种技术方案中酌情选定,不能一概而论。可参考一下之前整理的O方案小结,如下图。...误区 — O难点在于新数据库运维 O的主要困难不在于新数据库运维,而是数据一致性和性能方面的挑战,其本质是数据架构管控的争夺。...人 和 篇 8 参与方态度积极 上面谈到了天时、地利因素,基于以上原因,O的各个参与方目前都积极地参与其中。整个O大的环境不断趋热。

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通过自研数据库画像工具支持“O”评估

O”,是近些年来一直很火的一个话题,随之也产生了各种疑惑,包括现有数据库评估、技术选型等。O是项系统工程,需要做好充分的评估。...本文通过自研工具,生成数据库画像,为O评估提供一手数据,希望给大家带来借鉴。...一、常见疑惑 很多公司在考虑O的时候,经常面临这样的问题—"对自己的数据库不够了解",也不免有这样一些疑惑: [管理者] 数据库O成本高嘛? 工作量大不大? 工期长吗? 是否存在什么风险?...不仅可作为O评估依据,亦可作为后续改造的数据参考。 三、画像解读 下面针对报告数据进行解读,并对常见的O选型-MySQL进行说明。 3.1 概要信息 ?...在具体O工作中,新技术方案是否满足需要,可通过此方法进行评估验证。更多用业务的语言,来对比O前后的承载力变化。这也是决策技术方案是否可行的考虑因素之一。

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陆金所金融核心场景数据库的 O 之路

陆金所全站 O  成果 [up-733824c8ca29448d9c2bd07e0bbda029017.png] 陆金所全站 O 项目从 2018 年中开始,整个项目迁移过程中没有做任何的服务降级,...金融系统 O 的主要工作 金融系统 O 分为以下四个步骤: 第一,应用层的服务化改造; 第二,从 Oracle 数据库到开源数据库的数据字典的转换,包括数据的迁移,以及迁移后云端和目标端数据一致性的校验...服务化改造之后,我们为了 O 项目的快速迭代,可以在多个拆分后的业务域的属主应用下面进行 O 改造,因为相互的耦合性已经解开了,所以整个代码改造可以并行开始。...流水线式 O 改造效率提升效果 [up-3624fb8a386a5d189498331550d1323656b.png] 我们可以看到 O 过程中大部分工作集中在数据库的迁移,还有开发人员的 SQL...有了这套方案,只需要做好计划,制定好每一个 O 的业务批次。

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时间复杂度o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)

1、时间复杂度o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)。算法时间复杂度的时候有说o(1), o(n), o(logn), o(nlogn),这是算法的时空复杂度的表示。...O后面的括号中有一个函数,指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。 2、时间复杂度为O(1)。...哈希算法就是典型的O(1)时间复杂度,无论数据规模多大,都可以在一次计算后找到目标(不考虑冲突的话) 3、时间复杂度为O(n)。 就代表数据量增大几倍,耗时也增大几倍。 比如常见的遍历算法。...再比如时间复杂度O(n^2),就代表数据量增大n倍时,耗时增大n的平方倍,这是比线性更高的时间复杂度。 比如冒泡排序,就是典型的O(n^2)的算法,对n个数排序,需要扫描n×n次。...5、时间复杂度为O(nlogn)。 就是n乘以logn,当数据增大256倍时,耗时增大256*8=2048倍。这个复杂度高于线性低于平方。 归并排序就是O(nlogn)的时间复杂度。

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O0 O1 O2 O3优化原理

为了加快代码执行的效率,很多OJ平台都会自动开启O2优化。 在这里我们讲讲到底是怎么优化的。 O0优化 #pragma GCC optimize(0) 1、把变量分配到寄存器。...O1优化 #pragma GCC optimize(1) 包含O0的各种优化功能,并增加了: 1、在变量赋值时,将数值直接赋给变量而不是给出变量的地址。 2、去掉没有用的变量和表达式。...O2优化 #pragma GCC optimize(2) 包含O1的各种优化功能,并增加了: 1、去掉全局通用的子表达式。 2、去掉全局没有用的分配变量和表达式。 3、化解循环。...当只用-O选项时优化器自动进行-O2优化。 O3优化 #pragma GCC optimize(3) 包含O2的各种优化功能,并增加了: 1、去掉未调用的函数。 2、简化返回值未使用的函数。

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【转】算法中时间复杂度概括——o(1)、o(n)、o(logn)、o(nlogn)

在描述算法复杂度时,经常用到o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)来表示对应算法的时间复杂度。这里进行归纳一下它们代表的含义:这是算法的时空复杂度的表示。...O后面的括号中有一个函数,指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。 比如时间复杂度为O(n),就代表数据量增大几倍,耗时也增大几倍。比如常见的遍历算法。...再比如时间复杂度O(n^2),就代表数据量增大n倍时,耗时增大n的平方倍,这是比线性更高的时间复杂度。比如冒泡排序,就是典型的O(n^2)的算法,对n个数排序,需要扫描n×n次。...二分查找就是O(logn)的算法,每找一次排除一半的可能,256个数据中查找只要找8次就可以找到目标。 O(nlogn)同理,就是n乘以logn,当数据增大256倍时,耗时增大256*8=2048倍。...归并排序就是O(nlogn)的时间复杂度。 O(1)就是最低的时空复杂度了,也就是耗时/耗空间与输入数据大小无关,无论输入数据增大多少倍,耗时/耗空间都不变。

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O、Θ、Ω、o、ω,别再傻傻分不清了!

读音 我们先来纠正一波读音: O,/əʊ/,大Oh o,/əʊ/,小oh Θ,/ˈθiːtə/,theta Ω,/oʊˈmeɡə/,大Omega ω,/oʊˈmeɡə/,小omega 是不是跟老师教得不太一样...O O定义了算法的上界。 用函数来表示: 对于f(n),存在正数n0、c,使得当 n>=n0 时,始终存在 0 <= f(n) <= c*g(n),则我们可以用 f(n)=O(g(n))表示。...O只定义上界,只要f(n)不大于c*g(n),就可以说 f(n)=O(g(n))。...o o定义的也是算法的上界,不过它不包含等于,是一种不精确的上界,或者称作松上界(某些书籍翻译为非紧上界)。...o表示仅仅是大O去掉等于的情况,其他行为与大O一模一样。 Ω Ω定义了算法的下界,与O正好相反。

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【拓展】O2O大解析

都开始搞O2O这一块儿,直接使得O2O这个词红得发紫了。 ?...然而相信很多人知道O2O很流行很“高大上”,但是它到底是个什么,却不了解,关于O2O,百度百科是这这样说的: O2O即Online To Offline(在线离线/线上到线下),是指将线下的商务机会与互联网结合...O2O的概念非常广泛,只要产业链中既可涉及到线上,又可涉及到线下,就可通称为O2O。主流商业管理课程如MBA、CEO必读12篇及EMBA等均对O2O这种新型的商业模式有所介绍及关注。...O2O从概念上讲是online和offline,即线上和线下,但这个线上不一定是互联网,以后是万物联网后,当饮水机没有水了,它会自动预定水,直接对接送水公司数据库,没通过你操作手机或电脑,但它必须有线下和线下的互动...O2O相对于C2B,两者的差异在于O2O的标准在C端,C2B的标准是在B端。

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GCC -O0 -O1 -O2 -O3 四级优化选项

-O2(氧气优化) 是比 O1 更高级的选项,进行更多的优化。Gcc 将执行几乎所有的不包含时间和空间折中的优化。...当设置 O2 选项时,编译器并不进行循环打开()loop unrolling 以及函数内联。与 O1 比较而言,O2 优化增加了编译时间的基础上,提高了生成代码的执行效率。...O2 打开所有的 O1 选项,并打开以下选项: l -fforce-mem:在做算术操作前,强制将内存数据 copy 到寄存器中以后再执行。...l -fgcse-sm:当一个存储操作 pass 在一个全局公用子表达式消除的后面,这个 pass 将试图将 store 操作转移到循环外面。...-O3(臭氧优化) 比 O2 更进一步的进行优化。 在包含了 O2 所有的优化的基础上,又打开了以下优化选项: l -finline-functions:内联简单的函数到被调用函数中。

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O2O的奇幻旅程:3000家O2O项目的经营状态深度解析

O2O行业的经历和现状进行说明,希望能够为大家从整体上阐述O2O行业的变化情况。...三分之一项目转型,O2O多集聚在一线城市 ?...北京的1065个O2O项目中,在全部城市中排名第一,而北京的O2O项目关闭数量也是最多的,达到了290,占全部的27%。北上广深四大一线城市的关闭项目的比例于趋近于平均值。...通过对各个行业的O2O项目的融资金额以及关闭项目的融资金额进行对比,可以看到,O2O行业的整体发展情况似乎并没有那么糟糕。...O2O项目全部的融资金额达到了2700亿元人民币,尽管近30%的O2O选择了关闭或转型,但是关闭项目的融资金额27亿元却仅占据全部融资的1%。

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