购物车是任何一个电商项目都会用到的功能，面试的时候也经常问到，今天我们就来谈谈Redis下购物车的实现。
随着互联网信息的发展，大家也对云这个词汇也不是特别陌生了，作为全球首选的云服务厂商之一的腾讯云，依托腾讯多年的业务积累和技术沉淀，我们推出了高性能、低成本、安全可靠的整体数据服务解决方案。并且随着客户数据日益增长，也做了相关的调研和分析，推出了腾讯云新一代自研数据库。首先，欢迎我们的数据库产品总监祝百万给大家分享腾讯云数据库的前世今生和产品布局。
注：本文摘自2018年11月22日腾讯云数据库CynosDB新品发布会的演讲实录。随着互联网信息的发展，大家也对云这个词汇也不是特别陌生了，作为全球首选的云服务厂商之一的腾讯云，依托腾讯多年的业务积累和技术沉淀，我们推出了高性能、低成本、安全可靠的整体数据服务解决方案。并且随着客户数据日益增长，也做了相关的调研和分析，推出了腾讯云新一代自研数据库。首先，欢迎我们的数据库产品总监祝百万给大家分享腾讯云数据库的前世今生和产品布局。
墨墨导读：2020数据技术嘉年华于11月21日落下帷幕，大会历时两天，来自全国各地的数据领域学术精英、领袖人物、技术专家、从业者和技术爱好者相聚北京，见证了个人的快速成长、技术的迭代进步、行业的蓬勃发展、生态的融合共赢，以及市场的风云变迁。
HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》[1]系列。经过几番的努力和沟通，终于邀请到分布式任务调度与计算框架：PowerJob 的作者 Salieri，加入 HG 的开源讲解系列，开启了他的 P
众所周知，文明的发展离不开信息的积累，而任何东西的积累离不开存储。因此，信息存储是文明发展的重要环节，从某种意义上讲，甚至可以说是人类迈入文明社会的标志之一。在历史上，人类曾经创造过很多信息存储的方法。我们一起来看下存储发展历程。
持久化(persistence)：把数据保存到可掉电式存储设备中以供之后使用。大多数情况下，特别是企业级应用，数据持久化意味着将内存中的数据保存到硬盘上加以”固化”，而持久化的实现过程大多通过各种关系数据库来完成。
事务，这个名词相信大家已经非常熟悉了，在关系型数据库MySQL中、对于事务的定义：一个事务是一个完整的业务逻辑单元，不可再分。在一次事务中，多条DML语句，要么全部执行成功，要么全部执行失败，Spring框架中提出了声明式事务的概念等等。可见，事务在日常的开发中是非常重要的存在。那么，Redis中是如何定义事务呢？让我们一探究竟。
redis是一个非关系型数据库，相对于其他数据库而言，它的查询速度极快，且能承受的瞬时并发量非常的高。所以常常被用来存放网站的缓存，以减少主要数据库（如mysql）的服务器压力。
高速性（velocity）：大数据要求处理速度快，比如淘宝双十一需要实时显示交易数据
举例：一个用户表有很多的属性,关联了很多数据,如果放到同一个表里面的话查询是方便了,但是效率不行。
关系型数据库 特点 优点 缺点 非关系型数据库 特点 优势 缺点 选择它就是因为好用啊 关系型数据库 特点 基于单一关系模型，结构化存储，有完整性约束 通过二维表建立数据之间的联系 采用结构化查询语言(SQL)做数据读写 操作保存数据的一致性 优点 通过事务处理保持数据的一致性 数据更新的开销很小 可以进行 Join 等复杂查询 技术成熟 缺点 数据读写必须经过 sql 解析，大量数据、高并发下读写性能不足 为保证数据一致性，需要加锁，影响并发操作 无法适应非结构化的存储 服务
即存储数据的“仓库”，其本质是一个文件系统。它保存了一系列有组织的数据。
1.程序自动完成，数据源方便管理。2.不需要维护，因为没用中间件。3.理论支持任何数据库 （sql标准）。
2020年11月24日，国际知名行业研究机构Gatner公布2020年全球云数据库魔力象限评估结果，阿里云首次挺进全球云数据库第一阵营--领导者（LEADERS）象限。Gatner分析师评价道：阿里云产品上具备强大的创新能力，其数据库PolarDB已全面应用于零售，电信，物流，金融等多个行业。在云原生关系型数据库领域PolarDB的全球部署能力，分析师认为达到了国际领先水平。
很多人在问我，程序员如何拿高薪，如何做到年薪40W+，其实总结出来还是一句话，你的技术决定你的能力已经薪资。 那么什么样的技术人才才能拿到一份Java行业里面的高薪呢？ 下面是我的一个总结技术： 最后、是我总结出的阿里面试必备知识点： 掌握Java编程语言，包含io/nio/socket/multi threads/collection/concurrency等功能的使用； 熟练掌握jvm（sun hotspot和ibm j9）内存模型、gc垃圾回收调优等技能； 精通JVM,JMM,MVC架构，熟练使
当时的业务很相对简单，就是JSP—>Action—->Service—->DAO—–>数据库，数据库也就是一个实例而已，无论是Mysql还是Oracle。把这五层缩减为三层的话便是：应用层——>DAO层——>Mysql实例。
介绍了为什么MySQL使用B+TREE 而 MongoDB使用B-TREE
在当今信息时代，数据库扮演着至关重要的角色，无论是企业管理、科学研究还是个人应用，都离不开数据库的支持。本文将介绍数据库的分类、作用以及特点，帮助读者更深入地了解这一关键技术。
产品经理要不要懂技术的问题一直有很多的观点和讨论，一般来讲产品懂技术是有一定的优势，但不是充分必要条件。而数据产品是B端更偏底层的工种，有一定技术基础后，开展工作更顺利。找工作的经历里面，有被问到过你
好久没写文章了，今天回来重操旧业。 今天讲的这个主题，是《面试官:谈谈你对mysql索引的认识》，里头提到的一个坑。
随着互联网数据规模的爆炸式增长, 如何从海量的历史, 实时数据中快速获取有用的信息, 变得越来越有挑战性. 一个中等的电商平台, 每天都要产生百万条原始数据, 上亿条用户行为数据. 一般来说, 电商数据一般有3种主要类型的数据系统:
PingCAP 联合创始人&CTO 黄东旭，一定是传说中的「别人家的孩子」：小学三年级开始写代码，四、五年级学 C 语言，高中时就开始用 Linux，还喜欢画画，会玩摇滚……单看履历，已然感受到了一万
数据库是软件世界里的基础。它是现实世界的投射，反应了开发者对现实世界的思考以及对其的抽象；一旦决定了数据库选型，数据库便会对软件/应用造成深远影响，它决定了开发者对数据的处理方式。
本文来自阮一峰老师的《ORM 实例教程》，如果你用来laravel类的框架，应该对orm有一定的熟悉了，本文是做个深入的理解学习。
关于数据仓库的概念、原理、建设方法论，网上已经有很多内容了，也有很多的经典书籍，本文更想聊聊企业数据仓库项目上的架构和组件工具问题。
近日，天阳信用卡新一代核心产品CreditX完成了与腾讯云分布式数据库TDSQL的适配性测试，并基于双深度融合，推出“金融零售核心CreditX+分布式数据库TDSQL”的新一代分布式信用卡核心产品联合解决方案。 这标志着信用卡核心系统应用将迎来安全可控的分布式、数字化转型升级加速期。 技术上，CreditX采用“分布式+微服务+云部署”技术架构。在关系型数据库部分，使用标准SQL语法与标准数据建模方法，经过本次与腾讯云分布式数据库TDSQL全面适配性测试，证实在数据库功能性、连通性，应用适配性等各方面完
比流量或者订单淘宝可以把我们甩出几条大街。淘宝的兄弟可以自豪地说他们的实时应用已经承受住了双十一全世界范围内最大的单日数据流的冲击。而阿里巴巴中文站的流量和订单与淘宝相比则少的可怜。同时B2B自身业务又存在不同的特点，我们的客单价和笔单价要高得多，因此对于实时数据的误差是零容忍的（比如丢了一个几百万的单子，那实时数据就没有参考价值了）。 所以中文站的实时应用的特点是零误差，事务性，故障可恢复。 在开发实时应用的过程中，我发现当实时计算需要保证数据完全不出错的时候，逻辑就变得复杂起来。效率和精度本身就是不
消息队列的应用场景十分广泛，主流的消息中间件有ActiveMQ，RabbitMQ，RocketMQ,ZeroMQ，Kafka等，ActiveMQ是最老牌的MQ，它是Apache的开源项目，ZeroMQ是最快的消息队列，RabbitMQ也很不错，RocketMQ是阿里巴巴的开源项目，现在已经捐赠给Apache并成为了Apache的顶级项目，Kafka是吞吐量最高的消息中间件，常用于日志的处理，可能因为吞吐量的原因，ActiveMQ和RabiitMQ的活跃度越来越低，RocketMQ因为有相当好的性能，抗过了阿里的双十一，双十二等，所以越来越活跃，但是别去管那么多，消息中间件都差不多，懂一个了去学其他的也都一样
一年一度的双十一又双叒叕来了，给技术人最好的礼物就是大促技术指南！而经过这些年的发展，大促早已不仅仅局限于电商行业，现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动，汽车界有 818，电商有 618 、11.11 等等，各种各样的大促场景，对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战，同时也积累了诸多最佳实践。
11月12日凌晨，2020天猫双11落下帷幕，淘宝天猫官方消息，天猫双十一成交额4982亿。媒体报道各不相同，但聚焦的都是4982亿这张照片，它就是天猫双十一向全球提供的唯一窗口--媒体中心的数据大屏。
作者范钢，曾任航天信息首席架构师，《大话重构》一书的作者。本文根据具体实例详细描述了DDD 落实到数据库设计的整个过程
本文先介绍传统关系数据库中事务的ACID特性，再介绍分布式系统中的经典理论——CAP定理和BASE理论。 事务 事务的定义： 事务（Transaction）是由一系列对系统中数据进行访问与更新的操作所组成的一个程序执行逻辑单元（Unit），狭义上的事务特指数据库事务。 事务的作用： 当多个应用程序并发访问数据库时，事务可以在这些应用程序之间提供一个隔离方法，以防止彼此的操作相互干扰。-事务为数据库操作序列提供了一个从失败中恢复到正常状态的方法，同时提供了数据库即使在异常状态下仍能保持数据一致性的方法。事务具
上上篇「1718总结与计划」中提到，18年要对部分项目拆分，进行服务化，并对代码进行重构。公司技术委员会也推荐使用spring boot，之前在各个技术网站中也了解过，它可以大大简化spring配置和各个组件的使用，与其关系密切的Spring Cloud可以很好支持微服务的开发。
为什么页面显示都是自己所心水的东西？为什么现在的快递速度那么快？ 9小时的时间，今年双十一仅淘宝天猫的交易额就达到了1000亿。 作为买买买的主力军，先问大家一个问题：购物车里面的东西都清空了吗？是不是还在一边在内心哭着喊着要剁手，一边忍不住的动手一键下单购买呢？ 虽然双十一发福利的花样越来越多，令许多人恨不得不参加双十一，但是，很多人还是会时不时地打开淘宝、天猫等购物类APP逛一逛，看到中意的就直接加入购物车……按照淘宝双十一期间逐年提高的交易额来看，相信在接下来的日子里，国内外朋友都会被快递包裹所包围。
在不断发展的企业级 Java 应用中，高效的数据集成和持久化对于构建健壮和可扩展的系统至关重要。Jakarta Data 规范有助于进行数据处理。该框架简化了数据集成，支持混合持久化（polyglot persistence），并统一了 Jakarta EE 技术。与不同风格数据库的无缝交互使得开发人员能够专注于核心业务逻辑，并加快应用程序的开发。欢迎加入我们，一起探讨新 Jakarta EE 规范的功能、优势以及在现代企业架构中的实际应用。
一年一度的双十一又双叒叕来了，给技术人最好的礼物就是大促技术指南！ 而经过这些年的发展，大促早已不仅仅局限于电商行业，现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动，汽车界有 818，电商有 618 、11.11 等等，各种各样的大促场景，对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战，同时也积累了诸多最佳实践。
设计一个关系型数据库很重要的一部分是将数据拆分成具有相关关系的数据表，然后将数据以符合这种关系的逻辑方式整合到一起。从 Room 2.2 的稳定版开始，我们可利用一个 @Relation 注解来支持表之间所有可能出现的关系: 一对一、一对多和多对多。
面对互联网业务的不断深化以及业务量的爆发式增长，传统数据库架构迎来了前所未有的挑战和变革。
最近发现一个有趣的网站，是专门收集世界上所有的数据库信息的网站，类似于维基百科性质的，名字也很有趣叫做Database of Databases，翻译成中文也就是“数据库的数据库”。上网搜了下相关信息，注意到这个网站是由卡内基梅隆大学开发的，目前包含了 721 个数据库信息，数量还在不断增加中。由于收集了互联网上的相关信息，因此这个网站也特地做了一个排行榜，从这个排行榜可以发现一些很有趣的信息，比如：
虽然每天和数据库打交道，但是对这个老伙计真的是不太了解，今天早上看到一篇文章说不推荐使用关系型数据库，咦，好像现在大部分使用的都是关系型数据库啊，那篇文章的点赞率还是蛮高的，难道是我对关系型数据库有什么误解么？于是上维基看看，我接触的大部分都是关系型数据库，于是又把那篇文章看了一遍，关于他说的关系型数据库存在一堆问题，但是我实在没怎么用过其他的数据库
Hibernate是一种流行的对象关系映射(ORM)框架，它为开发人员提供了一种简单而高效的方式来映射Java对象到关系型数据库。在Hibernate中，一对一关联关系的映射可以使用主键映射的方式来实现。
之前在做业务应用系统压力测试项目的时候，发现大部分性能不达标的应用，问题都出在数据库上。数据库压力过大是每个业务经理都多多少少面临过的问题，那么解决的办法除了纵向提高数据库配置之外，是否还有其他更高效的途径呢？
做数据库的用数据库的，都知道Oracle。作为去IOE的典范，Oracle在中国的形象一方面是被消灭的对象，另外一方面则是根深蒂固的代表。
ACID到底是个啥？ 在传统的单体应用中，其后端通常会有一个关系型数据库，如Oracle DB、MySQL等。通过关系型数据库，有助于保证业务的ACID。 ACID这个贯口，相信大多数同学都能说出一二，但真正把这四点脱稿讲清楚，相信也不太容易，尤其是隔离性（I）方面。因此，我先介绍ACD，将I放在最后。 原子性A :定义：整个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不可能停滞在中间某个环节。 例如，大卫向小卫转账1000元。这个要么转成了，1000元到账；要不转账失败，不存在转账成功一半，转了500
假设服务器宕机了，用户就无法访问 我们就必须保证网站稳定的向用户提供7*24小时不间断的服务 哪怕有服务器节点宕机了，依然用备用集确保服务正常访问
设计优良的分析模型是 DAX 高效运行的前提。在本章中，我们将讨论许多与建模有关的主题，这些主题对于理解性能强劲的模型设计非常重要。
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