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。
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。
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。
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
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
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。
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。
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
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。
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。
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
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。
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:
2021年9月16日,由中科软科技股份有限公司主办的中国寿险科技应用高峰论坛2021隆重举行。国内头部保险公司管理者、国内外各界信息化专家、保险科技公司齐聚北京,共议保险科技未来发展,探索保险科技发展新机遇。 “云数据库是数据库行业发展的必然。腾讯云数据库已进入世界顶级数据库厂商行列。” 在中国寿险科技应用高峰论坛2021会上,腾讯云数据库副总经理王义成先生发表题为“TDSQL助力保险核心系统数字化转型”的主题演讲,分析云数据库行业的必然趋势,并针对腾讯云数据库TDSQL的生态发展理念,在政务机关、
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。
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
在写这篇文章之前,断断续续地写过一些大数据组件的历史和它的一些评价,但是感觉不过瘾,历史本来就应该是连续的、有其内在的规律,便想写一篇文章总结大数据技术发展的历史,梳理其脉络,并试图找出其内在的规律,分享给大家。
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。
在刚刚结束的「 PingCAP 用户峰会」中,PingCAP 研发副总裁唐刘、PingCAP 中国区技术服务总经理李超群从 PingCAP 的 自主开源、工程研发体系、产品未来技术演进方向 等方面,分享了 PingCAP 如何 通过产品研发和服务体系将产品价值“又快又稳”地交付给客户,获得客户的信任,并帮助客户实现成功 。以下为分享实录。
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。
AI科技评论按:在贵州举办的2019年数博会吸引了国内外各界目光,围绕大数据最新技术创新与成就,诸多学界、产业界、政界人士纷纷参与交流。在5月25日的“5G+大数据推动智慧社会数字化转型论坛”上,中科院院士梅宏发表了精彩演讲,重点谈到了大数据对计算体系带来的挑战以及应对之法。
开源生态正在经历前所未有的繁荣。 今年 3 月,“开源”首次被明确列入国民经济和社会发展五年规划纲要。纲要提到,加快布局量子计算、量子通信、神经芯片、DNA 存储等前沿技术,加强信息科学与生命科学、材料等基础学科的交叉创新,支持数字技术开源社区等创新联合体发展,完善开源知识产权和法律体系,鼓励企业开放软件源代码、硬件设计和应用服务。 对开源社区的支持,对完善开源底层基础设施的规划以及对企业开源的鼓励,为开源生态的长远发展和繁荣注入一剂强心针。二季度以来,开源领域也发生了一些大事,如阿里云开放关系型数据库
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
在中国数字化变革和数字经济发展大背景的推动下,作为基础软件,数据库日益成为中国数字经济发展背后最重要的基础设施之一。在形势日益复杂的国际环境下,自主可控的行业共识也日益被中国技术界所认可。一直以来,国家持续出台关于数据库的利好政策: 国家 863 计划设立了“数据库重大专项”等注重研究国产数据库的计划。 “十一五”宣布要以信息化带动工业化,同时数据库进入“核高基”重大科研专项,以数据库作为主营业务的初创公司大量出现,云计算厂商也开始布局云数据库,国产数据库进入再一次的高发展期。 经 InfoQ 研究中心统计
关系数据库技术,作为计算机技术的基石,兴起于上世纪的80年代。最初的两个系统是IBM Almaden研究院的System R和加州大学伯克利分校的Ingres。 在商业领域,经过一系列的厮杀,在淘汰掉包括Informix和SyBase这些强劲对手以后,Oracle,IBM和微软最终成为了商业数据库领域的三驾马车。 其中Oracle数据库更是一骑绝尘,在相当长一段时间内,Oracle数据库被广泛应用到了包括银行等在内的各种领域,在商业数据库领域是无敌的代名词。 进入21世纪以后,事情逐渐发生了变化。一方面,以
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。
当李佳琦回归,很多人开始对即将到来的双十一有了新的期待。说到底,人们还是对以往的直播带货有幻想,更为确切地说,直播带货这样一种新奇的方式让电商重新焕发了生机与活力。然而,我们同样要看到的是,经历了数年的发展之后,直播带货在获取流量,实现转化的问题上似乎已经开始逐渐失去原有的魔力。
自1970年埃德加·科德提出关系模型之后,关系型数据库便开始出现,经过了40多年的演化,如今的关系型数据库种类繁多,功能强大,使用广泛。面对如此之多的关系型数据库,我们应该如何权衡找出适合自己应用场景的数据库系统呢?O.S. Tezer最近在DigitalOcean上发表了一篇博文,对比了SQLite、MySQL和PostgreSQL这三个常用的、流行的关系型数据库管理系统(RDBMS),希望能对你有所帮助。 O.S. Tezer分别从数据库支持的数据类型、优势、劣势、何时应该使用以及何时不应该使用该数据库
大家好,我是来自中国光大银行信息科技部的王志刚,非常高兴有机会给大家分享一些分布式数据库在光大银行的应用探索。我目前在光大银行银行信息科技部负责数据库管理团队,在加入光大银行之前在三星、索尼爱立信,还有 Oracle 工作过,一直在负责数据库相关的工作。在近十年我和我的团队一直负责光大银行总行的数据库运维,这里面既包括我们的交易型数据库,也包括 MPP,还有 Hadoop 这样的大数据运维。在运维的过程中,我们一直也在思考现在的数据库有哪些问题、面临哪些风险、数据库技术的发展趋势是什么,这一点是很重要的,因为它决定了我们为什么要转向分布式,我们希望分布式能替我们解决哪些问题,它能够解决哪些问题和它不能够解决哪些问题。
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。
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。
目前,对于互联网海量数据的存储以及处理,按使用场景,分为OLTP(联机事务处理,比如即时交易,强调快速响应与处理)与OLAP(联机分析处理,比如BI,强调多维数据分析)。对于这些数据的存储,主要有两种解决方案,即基于SQL的关系型数据库,和NoSQL的非关系型数据库。 非关系型数据库在某些特定场景下有奇效,比如键值存储(redis,ROMA,Memcached)数据库应用在排行更新,会话保存,面向文档的数据库(mongoDB、couchDB)应用在日志记录,面向列的数据库(Cassandra、HBase)在博客中的应用。关系型数据库最大的问题在于速度与可扩展性上,而这些NoSQL数据库一般部署简单,支持扩展,而且速度极高。 但是,NoSQL目前还是只能做为关系型数据库在某些特定应用场景的补充,不能完全替代严谨规范的关系型数据库。
大家好,相信很多的同学都是用过腾讯云,并且都有感情了,今天为大家分享一个经验,如何使用100元预算,建一个1年的Web网站!!!废话少说,直接上干货:
最近的数据库产业那是“锣鼓喧天,鞭炮齐鸣,人山人海”, 全面搞信创,全民搞信创。数据库产业里面的信创可是离不开 POSTGRESQL ,第一不第一不知道,但未来靠POSTGRESQL 吃饭的人估计是少不了。
一年一度的双十一购物狂欢节又要来临了,你准备好剁手了吗?我每年都要购买好几百,有时候甚至是一千多的东西。不过以前我还没有考虑过这背后的技术问题,直到最近我做了一个烂项目以及和同事谈论双十一购物效率问题时才思考了一下这个问题。
近些年来,数据库产业发展迅猛。本文尝试从收集的信息中分析当前全球及国内数据库市场现状及未来发展趋势。
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
很多学生或者说是初学者在学习完成数据库的基础增删改查后就自认为在数据库这里就很熟悉了,但是不接触项目根本部知道需求,我这里准备了50个项目的基本需求来让大家来熟练各类项目的列信息,让大家更好的深入项目进行实战式的练习,可以让大家在后面面试的时候有更多更丰富的资历让大家可以与面试官侃侃而谈。
写在前面: 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业大二的学生,昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白,写博客一方面是为了记录自己的学习历程,一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限,博客中难免会有一些错误,有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教!个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬,但我还是希望自己能够做得更好,因为一
当前的大环境和技术氛围,提供给国产化技术厂商一个千载难逢的推广机会,操作系统、数据库、中间件、办公终端各领域,无论是供应商,还是使用者,比以往任何时候都更积极和主动,并且更具成效。
上次写了一篇文章。对业务系统的监控 No.118 。讲的是我们在开发完成之后还需要做些什么事情,我们的系统有哪些方面是需要监控的,很多小伙伴对于怎么落地其实还有一定的疑惑,今天细细说一下。
一段时间以来,巨大数量的数据处理迫使所有的应用程序在数据库层前添加缓存策略。即使经典数据库进行了大量的下划线优化,仍然不能提供足够的速度和可用性。主要原因在于数据存储越远,获取数据就越困难。另一个原因是因为数据库中的数据通常保存在磁盘中,而不是在内存。经典数据库却是在内存上嵌入了缓存来优化,但是拥有一个专用的独立缓存也是一种很常用的策略。
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墨墨导读:2020年10月国产数据库流行度的前三位由 TiDB、达梦数据库、GBase(南大通用)获得,其中 TiDB 以超过 100分的优势领先第二位的达梦数据库。
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
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