是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...“那这背后对于一个新的数据库产品类型的要求，实际上整个业界大家都是在探索阶段。” 写在最后 双 11 双 12 背后的数据库技术支持远不止于此。...双 11 双 12 丰富的运营活动和千亿交易额背后，数据库层面是包括 RDS、PolarDB、Tair、ADB(ADB3.0) 以及 Lindorm 等数据库产品提供的组合技。...2021 年是阿里巴巴首个云上 100% 上云的双 11 的一年，也是阿里云数据库全面云原生化的一年，但是峰值计算成本相比 2020 年下降了 50%，云数据库巨大的商业价值和潜力可见一斑。
通过对需求的分析，在数据管理上初步决定采用关系数据库(MySQL)和数据库缓存(Redis)的混合架构实现。 经过规范化设计之后，该系统的部分数据库表结构如下所示。...3、适用数据库的触发器，在更新时候会自动更新其他表。 1的话可能改动比较大，综合实际情况，供应商改动都不大，这时候一般采用定时器就好。...常见redis和数据库同步方案，被动同步和主动同步。 1）被动同步：当每次新增和修改的时候，去更新redis，当没值的时候，查询数据库把值赋值到redis，当修改的时候，也修改redis的数据。...（有不同步问题采用延迟双删解决） （延迟双删是在存入数据库之后，睡眠一段时间，再把redis数据删掉，保证后面redis数据和数据库的一致） 2）主动同步：主动在程序读取mysql的binlog日志，把日志里的数据写入到...数据处理：数据一般通过网关上传到云数据库，这样更容易处理和分析数据，以及更安全和容灾性。 系统性能：在云平台上处理，更强数据处理能力，性能更好。
私有用户组件是一个已经做好基础功能的数据库，我们可以使用用户组件存储用户账号密码、手机短信登录、发送手机验证码、账号密码登录、用户注册等： 点击后台添加私有用户后，我们使用该组件完成用户的注册操作...表单的发布需要保存在数据库之中，我们创建一数据库命名为表单数据库： 为其创建组件次序、组件标题、组件内容、组件属性、为Json数据，表格标题、记录数、删除字段为一般数据： 随后我们创建一个服务，...需要完成提交数据存入数据库，需要再新建一个保存提交数据的数据库，命名为已填写表单： 随后为其增加 组件次序、组件标题、组件内容、父表ID字段。...接下来创建一个服务为已填写表单提交数据，接收的参数为 组件次序、组件标题、组件内容、父表ID： 随后进行常规的数据提交，并且增加一个动作，以父表 ID 为条件，更新表单数据库的当前表单的记录数加...结束表单按钮只需要设置当前 ID 的数据表的删除字段为 1 即可，在此创建一个服务名为结束表单： 该服务接收 2 个参数，一个名为 ID 另一个名为当前用户： 随后在使用表单数据库进行查找，数据ID
在推荐系统项目中，讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路，有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验，实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想 1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用...Chih-Jen) 2 推荐系统原理 可能是推荐系统最详细且简单的入门教程 官方文档指南 协同过滤 协同过滤通常用于推荐系统。...MovieLens有一个网站，您可以注册，贡献自己的评分，并接收由GroupLens组实施的几个推荐者算法这里之一的推荐内容。...基于Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二
在推荐系统项目中，讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路，有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验，实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 [1240] [1240] [1240] 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想...1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用 1.3.2 推荐系统基于知识发现原理 1.4 推荐系统的工业化实现 Apache Spark [1240] Apache Mahout [1240] SVDFeature...(C++) [1240] LibMF(C+ +,Lin Chih-Jen) [1240] 2 推荐系统原理 [1240] 可能是推荐系统最详细且简单的入门教程 官方文档指南 协同过滤 协同过滤通常用于推荐系统...Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二
source /root/shopping-table.sql source /root/shopping-insert.sql 将表结构及对应的测试数据导入之后，可以检查一下各个数据库服务器中的表结构分布情况...o.receiver_city = c.cityid AND o.receiver_region = r.areaid ; 但是现在存在一个问题，订单相关的表结构是在 192.168.200.213 数据库服务器中...，而省市区的数据库表是在 192.168.200.214 数据库服务器中。...原因就是因为MyCat在执行该SQL语句时，需要往具体的数据库服务器中路由，而当前没有一个数据库服务器完全包含了订单以及省市区的表结构，造成SQL语句失败，报错。
2). 字段设置别名 SELECT 字段1 [ AS 别名1 ] , 字段2 [ AS 别名2 ] ... FROM 表名; SELECT 字段1 [ 别名1...
本文是项亮《推荐系统实践》一书的思维导图，这本书介绍了推荐系统中最基本的方法、冷启动问题及解决方案、如何利用标签、上下文信息以及社交网络数据进行推荐等内容，对想要了解推荐系统的同学来讲，算是一个比较好的入门作品...1、推荐系统基础 2、利用用户行为数据进行推荐 3、冷启动问题 4、利用标签数据进行推荐 5、利用上下文信息进行推荐 6、利用社交网络数据进行推荐 7、评分预测问题
狂拽屌指数：★★★★☆ 实用指数：★★ 推荐 33 个 IDEA 最牛配置，再次提高生产力！
explain select * from tb_user where phone = 17799990015; 经过上面两组示例，我们会明显的发现，如果字符串不加单引号，对于查询结果，没什么影响，但是数据库存在隐式类型转换
机器学习（二十二）——推荐系统基础理论 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 推荐系统（recommendersystem），作为机器学习的应用之一，在各大app中都有应用。...这里以用户评价电影、电影推荐为例，讲述推荐系统。 最简单的理解方式，即假设有两类电影，一类是爱情片，一类是动作片，爱情片3部，动作片2部，共有四个用户参与打分，分值在0~5分。...这里基于内容的推荐，可以认为给定样本的特征x，求θ的过程。...这样，对于每一个新用户，在还没进行评价之前，会预测其对每个电影的评价是均值，这也就表示给新用户推荐电影时，会按均值，把均值较高的电影推荐给用户，这个比较符合常理。...七、总结 这里的推荐系统，可以算是一个引子，只介绍了推荐系统的一些基础思想，对于真正完整的推荐系统，还有需要内容等待探索。后续我也会继续这方面的学习。
MySQL管理 7.1 系统数据库 Mysql数据库安装完成后，自带了一下四个数据库，具体作用如下： 7.2 常用工具 7.2.1 mysql 该mysql不是指mysql服务，而是指mysql的客户端工具...指定服务器IP或域名 -P, --port=port #指定连接端口 -e, --execute=name #执行SQL语句并退出 -e选项可以在Mysql客户端执行SQL语句，而不用连接到MySQL数据库再执行...可以用它来检查服务器的配置和当前状态、创建并删除数据库等。 通过帮助文档查看选项： mysqladmin --help 语法: mysqladmin [options] command ...
数据库中，存储的是入职日期，如 2000-01-01，如何快速计算出入职天数呢？--------> 答案: datediff 2)....数据库中，存储的是学生的分数值，如98、75，如何快速判定分数的等级呢？----------> 答案: case ... when ...
配置完毕后，重新启动MyCat，然后在mycat的命令行中，执行如下SQL创建表、并插入数据，查看数据分布情况。
推荐系统中的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题，探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题，为什么会有EE问题？...简单来说，是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。...Bandit算法如何同推荐系统中的EE问题联系起来呢？...该算法在每次推荐时，总是乐观的认为每个老虎机能够得到的收益是p' + ∆。..., T): # 依次进行T次试验 # 选择一个老虎机，并得到是否吐钱的结果 item, reward = UCB(t, N) total_reward += reward # 一共有多少客人接受了推荐
上述的功能，虽然我们实现了，但是逻辑并不完善，而且程序执行完毕，获取不到数据，数据库还报错。 接下来，我们就需要来完成这个存储过程，并且解决这个问题。
1、推荐系统中的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题，探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题，为什么会有EE问题？...简单来说，是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。...： 推荐系统遇上深度学习系列： 推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(四)--多值离散特征的embedding解决方案 推荐系统遇上深度学习(五)--Deep&Cross Network模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(七)--NFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(八)--AFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践 推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战
（二） DB-API DB-API阐明一系列所需对象和数据库访问机制的标准。...connect函数 connect函数通过connection对象访问数据库。该函数创建并返回一个connection对象。...参数 说明 host 数据库实例的访问地址（例如：IP\实例名） user 用户名 password 密码 database 数据库名 ...（五） MySql示例 1 import pymysql 2 3 # 连接数据库,host:服务器ip user：用户名 password：密码 database：数据库名 4 conn...（六） Sql server 示例 import pymssql # 连接数据库,host:服务器ip\\实例名 user：用户名 password：密码 database：数据库名 conn
在大型的web开发中，我们肯定会用到数据库操作，那么FastAPI也支持数据库的开发，你可以用 PostgreSQL MySQL SQLite Oracle 等 本文用SQLite为例。...SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine) #SessionLocal 类的每个实例都是一个数据库会话...该类本身还不是数据库会话。 # 但是一旦我们创建了 SessionLocal 类的实例，这个实例将是实际的数据库会话。...Base = declarative_base() 我们用Base作为基础的，通过继承来创建每个数据库模型或类。...Base.metadata.create_all(bind=engine) 我们去启动下看看，是否可以创建 我们运行后，可以看到我们的数据库创建完毕了。
由于还要用到上面装的mysql数据库，在这个进行一些配置 首先删除数据库testdb，然后关闭slave并重置 （在两台mysql上都要执行） drop database testdb stop slave...reset master 接下来我们开始新的章节，在这一章节里我们会实现mysql的双主双从的读写分离（高可用）。...(可设置多个) binlog-ignore-db=mysql binlog-ignore-db=information_schema #设置需要复制的数据库 binlog-do-db=需要复制的主数据库名字...为了双主双从读写分离balance设置为1 [qn3dro5yj3.png?...writeType="0": 所有写操作发送到配置的第一个writeHost，第一个挂了切到还生存的第二个 #writeType="1"，所有写操作都随机的发送到配置的 writeHost，1.5 以后废弃不推荐
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
云直播
实时音视频
