原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/758/1.html
墨墨导读：本文是近期ScaleGrid发布的2019 PG趋势报告，从不同的角度解读了PostgreSQL如何在众多优秀的RDBMS中脱颖而出，原文：https://scalegrid.io/blog/2019-postgresql-trends-report-private-vs-public-cloud-migrations-database-combinations-top-reasons-used/（可复制在浏览器打开或点击“阅读原文”）。
flowable camunda activiti 三个框架都是从jbpm框架诞生出来的，先是有jbpm4,然后出来了一个activiti5,activiti5发展一段时间，又出来了一个Camunda。activiti5发展了4年，紧接着出来了一个flowable。本文重点对flowable camunda两个框架的功能对比。对比的camunda版本是7.10.0，flowable框架的版本是6.4.1.
在《老码农眼中的简明AI》一文中提到了图灵机和冯诺伊曼的计算机体系结构，数据存储是整个计算机软件系统中的一个关键节点。从个人电脑上的软件到基于计算机网络的分布式系统，存储系统更是基础环节，而且还承担着整个系统的数据责任。
更多内容请关注腾讯云大学公众号 从找不到需求险些被叫停，到支撑亿级DAU的数据库行业标杆，这款支撑了《王者荣耀》多个系统的腾讯云数据库TcaplusDB在风雨中走过了整整10年。辉映日月破风浪，十年一剑破九天。百万行代码就像淙淙流淌的数据溪流，终于在十年后汇成不可逾越的护城河。 1 出发 2010年前后，QQ空间很火，带动了基于SNS互动页游（WebSNS）的火爆，腾讯内部开始考虑怎么做页游。也开始建设页游基础技术体系，其中最重要的产出是研发自己的分布式数据库TcaplusDB。与MMOG游戏不同，通常W
因为我们的数据不是静态的，所以我们不能随便写个job迁移就好了。需要确保一些迁移上的标准
根据容量（当前容量和增长量）评估分库或分表个数 -> 选key（均匀）-> 分表规则（hash或range等）-> 执行（一般双写）-> 扩容问题（尽量减少数据的移动）。
从找不到需求险些被叫停，到支撑亿级DAU的数据库行业标杆，这款支撑了《王者荣耀》多个系统的腾讯云数据库TcaplusDB在风雨中走过了整整10年。辉映日月破风浪，十年一剑破九天。百万行代码就像淙淙流淌的数据溪流，终于在十年后汇成不可逾越的护城河。 1 出发 2010年前后，QQ空间很火，带动了基于SNS互动页游（WebSNS）的火爆，腾讯内部开始考虑怎么做页游。也开始建设页游基础技术体系，其中最重要的产出是研发自己的分布式数据库TcaplusDB。与MMOG游戏不同，通常WebSNS游戏是全区全服的，数据
卖羊肉串首先就得有羊肉，于是我就联系了很多养殖场，我又是一个比较负责任的人，为了保证羊肉的质量，我就去考察了一家又一家养殖场，同时我也是个“小气”的人，所以我考察过程中，和对方谈判、比价，最终选了一个养殖场作为我的羊肉供应商，为我提供羊肉。
数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！
Redis 和MongoDB及应用 Redis redis优化策略 redis除了做缓存还能做什么？ 说说redis持久化方式？分别优缺点是什么？redis更新策略是什么？ redis的数据结构存储？以及应用场景？如何实现集群和高可用？ 业务中redis如何保证可用性 怎么实现分布式锁（redis） 分布式锁的实现方式，zk实现和Redis实现的比较 redis支持的数据类型到跳跃表，redis同步策略 ,如何自己实现lru 什么是缓存击穿，redis的hotkey如何处理？如何保证数据库与缓存双写的一致性
如果是创业公司。比如注册用户20w, 每天日活1w, 每天单表1000， 高峰期每秒并发 10 ，这个时候，一般不需要考虑分库分表，如果注册用户2000w, 日活100w, 单表10w条，高峰期每秒并发1000，此时就要考虑分库分表。当然多加几台机器，使用负载均衡可以扛住，但是每天单表数据增加，磁盘资源会被消耗掉，高峰期如果要5000 怎么办，系统肯定撑不住。也就是说，数据增加，请求量增大，并发增大，单个数据库肯定不行。
我想问的是，阿里那帮程序员，为了不用存储过程，做过的那些努力，你看到了吗？在去 SP 的过程中，所使用的技术与编程模式，你会吗？
今天群里有人问起，刚好做过相关的工作，特此分享一下当时的工作内容和感受。 背景 大概说一下这个事情的背景。在2013年大概4月份，人人网打算做一次大规模的数据迁移——评论服务。所谓评论就是指各种资源下的“评论文字”，比如照片的评论、Blog的评论、分享的评论、音乐的评论…… 早期人人网的各个开发小组各自为政，每个团队几乎都实现了一个评论服务，有各自不同的功能和数据结构，但是大体上还算相似。当时，业务部门希望能够集中这些数据做一些统一的管理，比如权限管理（控制谁能看什么评论）、比如数据内容推荐（基于用户评论人
15次架构演进实战，让你清晰明白从一个中小企业的项目架构到一个大型互联网平台是如何进行架构演进过程的！
不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。
在自己工作的领域中，发现快乐是我坚持做技术的动力。而技术域其实就是一个画圆的过程，当你发现你的圈圈画得越大，需要求知的东西也就越多。每天必须保持一种持续学习，和与技术死磕的精神才能促使我们不断前行。我们不断前行，时代也在不断变化和发展。本文由变化看发展，从移动通讯发展的历程同步透视数据库能力的变迁，进而预测5G时代将会给数据库带来的重大变革。
毫不夸张的说咱们后端工程师，无论在哪家公司，呆在哪个团队，做哪个系统，遇到的第一个让人头疼的问题绝对是数据库性能问题。如果我们有一套成熟的方法论，能让大家快速、准确的去选择出合适的优化方案，我相信能够快速准备解决咱么日常遇到的80%甚至90%的性能问题。
典型的现代关系数据库在某些类型的应用程序中表现平平，难以满足如今的互联网应用程序的性能和可扩展性要求。因此，需要采用不同的方法。在过去几年中，一种新的数据存储类型变得非常流行，通常称为 NoSQL，因为它可以直接解决关系数据库的一些缺陷。Riak 就是这类数据存储类型中的一种。 Riak 并不是惟一的一种 NoSQL 数据存储。另外两种较流行的数据存储是 MongoDB 和 Cassandra。尽管在许多方面十分相似，但是它们之间也存在明显的不同。例如，Riak 是一种分布式系统，而 MongoDB 是一种单独的系统数据库，也就是说，Riak 没有主节点的概念，因此在处理故障方面有更好的弹性。尽管 Cassandra 同样是基于 Amazon 的 Dynamo 描述，但是它在组织数据方面摒弃了向量时钟和相容散列等特性。Riak 的数据模型更加灵活。在 Riak 中，在第一次访问 bucket 时会动态创建这些 bucket；Cassandra 的数据模型是在 XML 文件中定义的，因此在修改它们过后需要重启整个集群。 Riak 是用 Erlang 编写的。而 MongoDB 和 Cassandra 是用通用语言（分别为 C++和 Java）编写，因此 Erlang 从一开始就支持分布式、容错应用程序，所以更加适用于开发 NoSQL 数据存储等应用程序，这些应用程序与使用 Erlang 编写的应用程序有一些共同的特征。 Riak支持Map/Reduce 作业，但是Map/Reduce 作业只能使用 Erlang 或 JavaScript 编写。
不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。
作者：尜尜人物 cnblogs.com/littlecharacter/p/9342129.html
第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。
不管是 IO 瓶颈，还是 CPU 瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。
统一提供资源分配，数据备份，迁移，容灾，读写分离，分库分表，满足资源的利用率问题,运维效率问题
朱建平，TEG/云架构平台部/块与表格存储中心副总监。08年加入腾讯后，承担过对象存储、键值存储，先后负责过KV存储-TSSD、对象存储-TFS等多个存储平台。 NoSQL 技术和行业背景 NoSQL 是对不同于传统关系型数据库的一个统称，提出 NoSQL 的初衷是针对某些场景简化关系型数据库的设计，更容易水平扩展存储和计算，更侧重于实现高并发、高可用和高伸缩性。 NoSQL vs 关系型数据库 其实早几年大家看两者的区别是清晰的，关系型数据库就是用 SQL 语句操作，具有行列结构和预定义 scheme 的
1、非partition key的查询问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法）
一、数据库瓶颈 1、IO瓶颈 2、CPU瓶颈 二、分库分表 1、水平分库 2、水平分表 3、垂直分库 4、垂直分表 三、分库分表工具 四、分库分表步骤 五、分库分表问题 1、非partition key的查询问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法） 2、非partition key跨库跨表分页查询问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法） 3、扩容问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法） 六、分库分表总结 七、分库分表示例
市场上比较有名的开源流程引擎有osworkflow、jbpm、activiti、flowable、camunda。其中：Jbpm4、Activiti、Flowable、camunda四个框架同宗同源，祖先都是Jbpm4，开发者只要用过其中一个框架，基本上就会用其它三个。
1.2.1High Performance - 对数据库高并发读写的需求
这篇文章从“为什么数据库会慢”这个问题入手，把作者在这个方向多年的思考汇聚到了这篇文章里面，提出了八大解决方案。
1 月 20 日，Elastic 公司 CEO Shay Banon 在公司官网发文表示，他们决定将 Elasticsearch 和 Kibana 的开源协议由 Apache 2.0 变更为 SSPL 与 Elastic License，这是因为被 AWS 的所作所为逼于无奈作出的选择。
在进行架构转型与分库分表之前，我们一直采用非常典型的单体应用架构：主服务是一个 Java WebApp，使用 Nginx 并选择 Session Sticky 分发策略做负载均衡和会话保持；背后是一个 MySQL 主实例，接了若干 Slave 做读写分离。在整个转型开始之前，我们就知道这会是一块难啃的硬骨头：我们要在全线业务飞速地扩张迭代的同时完成架构转型，因为这是实实在在的”给高速行驶的汽车换轮胎”。
上一篇文章介绍了微服务架构的起源、定义、通用特性、常见概念误区、微服务架构与SOA架构比较、微服务架构收益以及企业引入微服务架构的策略。 本文将介绍融入微服务的企业集成架构的演进，并描述交互式系统的微服务模式及相关技术决策，然后给出了一个具体的微服务架构业务应用的例子。 交互型系统(System of Engagement)与记录型系统(System of Record) 随着移动互联网的快速发展，企业除了需要提供传统核心IT系统能力之外，还需提供客户与合作伙伴友好型的以交互为重点的创新及交互式系统。这两类
李猛(ynuosoft)，Elastic-stack产品深度用户，ES认证工程师，2012年接触Elasticsearch，对Elastic-Stack开发、架构、运维等方面有深入体验，实践过多种Elasticsearch项目，最暴力的大数据分析应用，最复杂的业务系统应用；业余为企业提供Elastic-stack咨询培训以及调优实施。
当我们在初创公司或者公司的一个新的业务线的初期，通常来说不会采用分库分表的，但是随着业务发展，就会有需要分库分表的情况产生。那么针对于之前单库表中的数据我们如何迁移到新的分库分表上呢？我们最先想到的方案应该就是发公告停机停服的数据迁移。 停机停服数据迁移 比如我们已经准备好某一天要进行数据迁移了，那么我会们在当天发布公告，比如通告一下用户，凌晨12点到早上6点系统升级，服务暂不可用。那么到了凌晨12点，所有服务停机，并观察数据库中是否还有数据写入变更删除等操作，如果发现现在数据库中的数据已经静止了，那么一部
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