JDNoSQL平台是一个分布式面向列的KeyValue毫秒级存储服务，存储结构化数据和非机构化数据，支持随机读写与更新，灵活的动态列机制，架构上支持水平扩容，提供高并发、低延迟、高可用、强一致数据库服务，可满足各种业务场景。完善的平台支持，支持业务自助化建表，查看监控，在线DDL等。
1、根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)。 2、RFM模型：R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。一般原始数据为3个字段：客户ID、购买时间（日期格式）、购买金额，用数据挖掘软件处理，加权
我们历史上做过两个 RFM 分析的模型，没有任何问题，但那时的制作更多地在研究 DAX 实现的极致，而现在则完全不同，我们将回归简单，用最简单的方式来实现如何支持业务的效果。最典型的案例莫过于我们发布的【ABC动态分析精悍版】，只要两个度量值就完成动态ABC分析。在很多教程中，动态 ABC 分析是最后的压轴案例，但在这里ABC分析是最简单的模型。我们会陆续再释放几个经过极度简化的非常棒的模型。
亚马逊在网购平台提供了两种功能：评级/星级(rate)、评估/评论(review)。个人评级称为“产品星级评估（star rating）”，也就是客户买完产品后的评价，由1星到5星；另外，购买产品的客户还能评论，表达自己的意见和信息。而其他客户还可以对这些评论进行评级，称为“帮助性评级/评论星级评级（helpfulness rating）”。公司用这些数据去了解市场、了解市场参与时机、对产品的设计改造等。
“ Top K 系统 ” 是非常常见的一种子系统，基本上，就是从全量巨大的统计数据中，筛选出数值最大的 K 个来并按序展示。这样的筛选可以是全时间内的，也可以是最近某一段时间内的；可以是全分类的，也可以是某个特定分类的。
在股市里，光是一支股票，其 K 线、形态、指标就已经含有丰富的信息，更何况股市里有大几千支股票，各种信息令人眼花缭乱。普通散户到底如何全盘分析，选出一支潜力股？
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
使用数据库的时候，我们每个操作都十分小心，尤其是不能直接在数据库上执行 update、delete 等操作，否则万一忘记加全 where 条件，可能就会造成无法挽回的结果。 有一句十分流行的调侃 — “从删库到跑路”就很形象的说明了误操作后的结果，那么如果你真的不小心执行了删库操作，真的就无法挽回了吗？ 当然不会了，通常对于线上数据库，我们都会定时冷备，dump 导出数据库的全量备份，并且保留一段时间内的所有修改日志，进而实现在必要时回滚到这段时间内的任何一秒。 这里提到的“日志”指的就是 binlog，那么究竟什么是 binlog 呢？本文我们就来详细介绍一下。
那么redis里面对这些key的过期时间和生存时间的信息是怎么保存的呢？？ 答：在数据库结构redisDb中的expires字典中保存了数据库中所有键的过期时间，我们称expire这个字典为过期字典。 （1）过期字典是一个指针，指向键空间的某个键对象。 （2）过期字典的值是一个longlong类型的整数，这个整数保存了键所指向的数据库键的过期时间–一个毫秒级的 UNIX 时间戳。
一、获取当前时刻的时间 1.返回当前时刻的日期和时间 from datetime import datetime #返回当前时刻的日期和时间 datetime.now() #datetime.datetime(2020, 5, 16, 14, 13, 37, 179143),日期、时间一起显示 # 年 月 日 时 分 秒 微妙 可通过属性取出来每个部分 2.返回当前时刻的年、月、日 #返回当前时刻的年 datetime.now().ye
Redis中有个设置时间过期的功能，即对存储在 redis 数据库中的值可以设置一个过期时间。作为一个缓存数据库，这是非常实用的。如我们一般项目中的 token 或者一些登录信息，尤其是短信验证码都是有时间限制的，按照传统的数据库处理方式，一般都是自己判断过期，这样无疑会严重影响项目性能。
有些时候我们希望减少对数据库的查询来提高程序的性能，因为这些数据不是经常变更的，而是会在很长一段时间内都不会变化，因此，我们每连接一次数据库，都会把相应的结果用文件的形式....
第一章主要介绍了计算机系统从集中式向分布式系统演变过程中面临的挑战，并简要介绍了ACID、CAP和BASE等经典分布式理论，主要包含以下内容：
数据库事务的四大特性：数据库在实现时会将一次事务涉及的所有操作全部纳入到一个不可分割的执行单元，该单元中的所有操作要么全部成功，要么全部失败。只要其中一个操作执行失败，都将导致整个事务回滚。 A（Atomic）：原子性，构成事务的所有操作，要么全部执行，要么都不执行； C（Consistency）：一致性，在事务执行前后，数据库的一致性约束没有被破坏； I（Isolation）：隔离性，数据库中的事务一般都是并发的，隔离性是指并发的两个事务的执行互不干扰，一个事务不能看到其他事务运行过程的中间状态。通过配置事务隔离级别可以避免脏读、重复读等问题； D（Durability）：持久化，事务完成后，该事务对数据的更改会被持久化到数据库，且不会被回滚。
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1 根据访问用户id从后台数据库调出其在最近一段时间内（一般2周）的所有淘宝网访问购买点击记录；
虽然如此，但是那些体量达到亿级或者是千万级的产品也只是少数公司的专属。对于整个行业里百万+的程序员群体来说，估计也就只有10%人有机会接触到这些“大系统”。
之前我们介绍了关于 PubMed 里面关键词检索的注意事项，以及使用 PubMed 检索的三个方法, 具体可见 [[pubmed-使用指南#pubmed 关键词检索]]。今天对高级检索进行一下说明。
开源社区的建设是一个长期的过程，不仅仅是把源码开放这么简单的事情，从目前的阶段看开源在国内全面的兴起还是需要一段时间，就拿数据库的中间件软件社区，之所以在国内能够兴盛一段时间根本的原因在于国内强大的内需市场，国内数据库的存储访问量几千万甚至上亿也是司空见惯的事情，特别是国内互联网行业快速的发展，高负载的数据库中间件也是应运而上，在早期得到很大一部分的人认可，但是随着大家在这块都有足够的积累之后慢慢这块的热度已经在慢慢下降了，现在很多企业都掌握了这个技术。
用 Python 中的 pyecharts 库实现帕累托图，转化漏斗图，RFM 客户分类以后的雷达图。
实现思路也是很简单的, 套用消息队列思路, 每次新生成缓存标记放到队列尾部, 优先淘汰队列头部的数据.
探索式分析，主要是运用一些分析方法从大量的数据中发现未知且有价值信息的过程。对于初步探索性分析而言，数据可视化是一个非常便捷、快速、有效的方法，你可以使用作图、制表等方法来发现数据的分布特征，然后可以使用一些统计分析方法更深入地发现数据背后的信息。常用的探索性分析方法包括RFM分析、聚类分析、因子分析、对应分析等。
以下是一篇关于cookie和session区别的博客，希望能够帮助你更好地理解这两个概念以及它们各自的优缺点。
举个栗子：支付宝上A给B转账100元，A账户扣100，B账户增加100，这就是一个事务，这个操作中要么都成功，要么都失败。
在使用 Linux 或者 Windows 的时候，我们有可能需要去定时运行一些代码，比如在每个凌晨备份一下数据库，如果这些操作都由人工控制就显得太傻了，使用 Linux 的 crontab 设置定时任务是一个非常不错的选择。但是我在使用的过程中还是遇到了一些问题。
忠诚用户不仅能为网站创造持续的价值，同时也是网站品牌口碑推广的重要渠道，所以目前网站对忠诚用户愈加重视。可能很多网站或者网站分析工具对用户做了“新用户”和“回访用户”的划分，但是单单区分新老用户是不够了，我们需要更加完善的指标来衡量网站用户的忠诚度。 会员分层 方法一： 当用户在电子商务网站上有了购买行为之后，就从潜在客户变成了网站的价值客户。电子商务网站一般都会将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里面，所以对于这些用户，我们可以基于网站的运营数据
从2014年开始，微服务逐渐进入大家的实现，被认为是下一代实现信息化的有效手段。设计到系统，其中绕不开的就是数据一致性，从本地事务，到后来的分布式事务，都能够有效的保证数据一致性。但是在微服务架构中，这两种方式都不是最好的选择。
业务问题：店铺在对用户进行盘点时发现，用户运营过于粗放，没能做到用户分类运营。老板想在下一个月对不同的用户进行有针对性的营销，达到降低成本提高收入，精细化运营的效果。怎么办？
分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆，如：用户表，订单表。因为数据量巨大一张表无法承接，就会对其进行分库分表。小伙伴们可以去看一下《分库分表？如何做到永不迁移数据和避免热点？》
本文首发于知乎专栏知识图谱和智能问答 作者简介 漆桂林：东南大学计算机系教授，发表高质量学术论文40多篇。特别是在国际人工智能顶级会议IJCAI, AAAI和KR, 国际语义网络顶级会议ISWC发表多篇会议文章, 在国际顶级杂志Information Sciences 和Fuzzy Sets and Systems等发表多篇杂志文章。其中一篇文章在亚洲语义Web会议获得最佳论文提名奖。请输入正文内容 前面一篇文章“知识图谱之语义网络篇”已经提到了知识图谱的发展历史，回顾一下有以下几点： 1. 知识图谱是
自接触学习MySQL已有一段时间了，对于MySQL的基础知识还是有一定的了解的。在这一路学习过来，每次不管看书还是网上看的资料，对于MySQL数据类型中的时间日期类型总是一扫而过，不曾停下来认认真真的研究学习。最近在图书馆借了一本关于MysQL的书籍，打算全面的学习研究一遍。
文章主要讲述了如何通过ElasticSearch来搭建一个搜索和分析引擎。首先介绍了ElasticSearch的基本概念，然后阐述了ElasticSearch的基本使用方法和API，并针对一个搜索场景，介绍了ElasticSearch的具体实现过程。最后，介绍了如何利用ElasticSearch搭建自己的搜索和分析引擎，并提供了代码示例。
即时通讯是端开发工作中常见的需求，本篇文章以作者工作中使用FLutter开发社交软件即时通讯需求为背景，描述一下即时通讯功能设计的要点。
之前的文章“ 时间序列数据和MongoDB：第一部分 - 简介 ”中，介绍了时间序列数据的概念，然后介绍了一些常见问题，可用于帮助收集时间序列应用程序。这些问题的答案有助于指导支持大批量生产应用程序部署所需的架构和 MongoDB 数据库配置。现在，我们将重点介绍两种不同的模式设计如何影响读取，写入，更新和删除操作下的内存和磁盘利用率。
在Elasticsearch，有时要通过索引日期来筛选某段时间的数据，这时就要用到ES提供的日期数学表达式 描述： 特别在日志数据中，只是查询一段时间内的日志数据，这时就可以使用日期数学表达式，这样可以限制检索的索引数量，减少集群的负载，提高系统性能。 几乎所有的API都支持日期索引中的数学参数值。 基于日期数学表达式的索引： <static_name{date_math_expr{date_format|time_zone}}> 其中各个字段的含义是： static_name
如果嫌麻烦，也可以直接跳到 RFM 4.0 的说明。如果说，RFM 4.0 的本文实现是自评 80 分，那么此前的 RFM 3.0 与之相比，大概只能是：30 分。RFM 4.0 的进步是全方位的，它不仅体现 PowerBI，DAX 的能力，体现业务逻辑，还体现了综合全部要素抽象简单统一的能力。
在Redis中，用户可以通过执行SLAVEOF命令或者设置slaveof选项，让一个服务器去复制（replicate）另一个服务器，我们称呼被复制的服务器为主服务器（master），而对主服务器进行复制的服务器则被称为从服务器（slave），如图所示。
这个项目的主要目的是开发一个被动式的Google Dork脚本来收集互联网中存在潜在安全漏洞的Web页面以及应用程序。这个项目由两个部分组成，第一个就是ghdb_scraper.py脚本，该脚本可以检索Google Dork。而第二个就是pagodo.py，该脚本可以直接利用ghdb_scraper.py收集到的信息。
虽然使用缓存思想似乎是一个很简单的事情，但是缓存机制却有一个核心的难点，就是——缓存清理。我们所说的缓存，都是保存一些数据，但是这些数据往往是会变化的，我们要针对这些变化，清理掉保存的“脏”数据，却可能不是那么容易。
分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆，如：用户表，订单表。因为数据量巨大一张表无法承接，就会对其进行分库分表。小伙伴们可以去看一下
Date基本上是所有数据处理软件都会涉及到的一个版块，而且也是最贴近业务的一类数据类型。
在分解单体应用程序到微服务体系架构时，重点考虑独立数据库拆分是很重要的。您需要想出一个可靠的策略，将您的数据库分割为多个与应用程序对齐的小型数据库。简而言之，您需要将您的应用程序/服务从使用单一的共享数据库中拆分出来。
但一旦涉及到分库分表，就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题，永不迁移数据和避免热点的文章中要求需要唯一ID的特性：
最近加群的人太多了，可能是因为这篇 Peace and love，从今天开始我们群正式加入 ORACLE ，因为群里的ORACLE 大佬也很多，所以基本上市面上能见到的常见的数据库产品，群里都有大佬和各种厂商，和工作者，我们准备把 Peace and love 发扬光大，都是数据库，大家一起学。
在某个时间点，所有的key失效，此时突然有6000条数据请求，去请求缓存，由于key失效，此时这6000的请求同时去直接访问数据库，数据库同一时间内无法坑住大量的请求压力，导致数据库崩了
访问一个大型网站，当你输入www.sina.com.cn网址后，几秒后，在网页中显示了具体内容，这一切经历了什么？其实台上一分钟，台下十年功，背后发生了很多事，今天我们一起来看一看。
分布式事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。
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