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管家12版本质量把控秘籍

六脉神剑秘籍 说起一年一度的管家版本,那可是一个浩大的工程,管家各大中心都会参与,变更代码线多,版本稳定期久,对各个中心正常的单周迭代需求合入影响,这质量把控起来想想都有点头大啊。 去年管家11的打磨版本数是15,今年咱的打磨数只有2!打磨周期由去年的2个月降低为2周!咱的表面很平静,内心贼激动!这说明咱今儿的质量把控手段还挺有效的嘛。 开发计划先出,测试MM看了开始软磨硬泡: 开发GG,你看这个数据上报干嘛要放到后面才提测,最好和业务一起提测比较好,不然我们测一次上报,相当于多回归一次功能啊! 干巴巴一张图实在难以倾诉完咱满腹的言论,接下来再流水账方式展示一下各个招式在管家12中的应用情况。 高兴的小火苗刚燃起来,就被老大告知不要高兴的太早,这个打磨率是要看一个月的数据,在这一个月内还有几个计划内的需求要合呢。我去,这打磨率真折腾人。

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腾讯云数据库智能管家 DBbrain介绍

TencentDB for DBbrain(以下简称DBbrain)中文名数据库智能管家,是一款智能诊断和优化数据库的产品,为用户提供实时的数据库防护,在出现故障时高效地定位原因并提供解决方案,同时也协助用户进行源头的预防 一、产品功能 实例大盘 实例大盘为用户提供一个整体把握数据库实时运行状况的屏,也是 DBbrian 的入口页面和总览页面。 · 支持云上、云下数据库实例接入。 · 支持多终端展示。 结合数据资产信息、敏感数据发现信息,对严重偏离模型的用户、行为、数据进行告警和安全等级评估,帮助管理员发现恶意操作等问题,为数据库提供更精准的威胁分析和安全治理建议。 多场景兼容 支持多款 SQL、NoSQL、NewSQL 数据库类型,应用于云上、云下数据库场景,不仅为腾讯云数据库实例提供诊断分析服务,也支持用户自建的数据库和其他云部署的数据库实例,助力用户打造数据库混合云管理的场景 混合云管理数据库场景 DBbrain 适用于云上、云下数据库场景,不仅为腾讯云数据库实例提供诊断优化服务,也支持用户自建的数据库和其他云部署的数据库实例,采用无入侵设计、安全的数据链路,确保数据安全,助力用户打造数据库混合云管理的统一平台

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    数据库设计范式2——BC范式和第四范式

    我在很久之前的一篇文章中介绍了数据库模型设计中的基本三范式,今天,我来说一说更高级的BC范式和第四范式。 回顾 我用大白话来回顾一下什么是三范式: 第一范式:每个表应该有唯一标识每一行的主键。 这是我们设计数据库的基本规则,但是只有这三个规则并不能完全解决数据的增删改的异常情况,下面就来看看BC范式的例子。 BC范式 BC范式(BCNF)是Boyce-Codd范式的缩写,其定义是:在关系模式中每一个决定因素都包含候选键,也就是说,只要属性或属性组A能够决定任何一个属性B,则A的子集中必须有候选键。 StudentId Major Advisor MajGPA 1 人工智能 Edward 4.0 2 大数据 William 3.8 1 大数据 William 3.7 3 大数据 Joseph 4.0 Joseph 大数据 第四范式 如果满足了BC范式,那么就不再会有任何由于函数依赖导致的异常,但是我们还可能会遇到由于多值依赖导致的异常。

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    #榜样的力量#航班管家全球交通出行疫情追踪服务系统丨数据猿新冠战“疫”公益策划

    自疫情爆发以来,航班管家一方面积极响应民航局各项政策,妥善处理用户票务、酒店等大量退单,全力保障旅客权益;另一方面承担起应有的企业责任和社会责任,充分利用自己的行业优势和数据优势,开发“全球交通出行疫情追踪服务系统 航班管家加强和交通部、铁路总公司和中国民航、中国航信的合 作,加强整合交通火车飞机出行人行程服务大数据服务能力; C. 航班管家加强境外 Top50 国际机场和欧洲高铁的合作,加强整合 国际交通机场高铁站出行人流位置大数据服务能力。 关于航班管家 航班管家是国内领先的智能出行平台,以“航班+高铁”的行程服务为核心,服务全面覆盖航班、高铁以及专车接驳三出行场景,服务所有交通出行用户。 面向C端,航班管家为用户提供航班/列车动态信息、票务/酒店预订、专车接送、出行攻略内容等在内的一站式出行服务,让出行成为美好的生活方式;面向B端,凭借“航班+高铁”交通出行智能数据,为相关企业提供解决方案

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    管家婆软件数据导出Excel表后数据错乱的解决办法

    更多管家婆软件问题,可来电咨询。在使用管家婆软件软件过程中,有部分客户经常会将报表数据导出在excel中统计做账的情况;但是导出之后会遇到数据显示不对或求和的数据跟软件里面不一致的情况。 直接在excel里面输入数据是输入到12位的时候会显示为文本格式。数值格式,对于超过18位的数字,EXCEL将自动转化为科学计数法,并丢弃低位数的值。 解决办法:手动去双击excel上的这个单元格可以变成数值格式;将数据批量设置为数值格式;a、选择整列--数据--分列--下一步--分隔符号--Tab键--取消打钩--下一步--完成;b、选中所有需要更改的数据点黄色提示图标 如果设置后还是不行,确认下导出excel的格式,请选择excel格式为 .xlsx;软件里面数据格式不要选择会计格式,选择普通格式,导出就不会显示为文本格式,可以合计。设置之后导出效果如图:

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    数据库智能管家DBbrain】深入揭秘DBbrain智能优化引擎

    表现上来理解就是执行时间过长的SQL,但广义上消耗资源过多、执行计划不够优秀的SQL同样具有影响数据库性能的潜在隐患,可能只是因为资源足够空闲(紧急升配往往能够临时掩盖性能问题)或者数据量不够大,所以这几类 而一般80%的数据库性能问题都是由于SQL性能所导致的,所以如何进行SQL的优化、SQL优化的效果就成为了数据库性能提升的关键因素。 基于规则和代价估算的SQL优化建议 DBbrain的SQL优化引擎独立于数据库,避免对原生数据库引擎进行侵入。 条件字段的选择度计算依赖于表的统计信息,并需要对库表进行数据抽样。DBbrain会默认随机抽取200~1000条数据。 这些数据是应用了crc32函数的校验码,避免获取用户原始数据,用户不必担心数据安全问题。

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    数据库第一范式 第二范式 第三范式 BC 范式

    数据库范式也分为1NF,2NF,3NF,BCNF,4NF,5NF。一般在我们设计关系型数据库的时候,最多考虑到BCNF就够。 表1 实际上,1NF是所有关系型数据库的最基本要求,你在关系型数据库管理系统(RDBMS),例如SQL Server,Oracle,MySQL中创建数据表的时候,如果数据表的设计不符合这个最基本的要求 每个系与对应的系主任的数据也重复多次——数据冗余过大 假如学校新建了一个系,但是暂时还没有招收任何学生(比如3月份就新建了,但要等到8月份才招生),那么是无法将系名与系主任的数据单独地添加到数据表中去的 ——删除异常 假如李小明转系到法律系,那么为了保证数据库中数据的一致性,需要修改三条记录中系与系主任的数据。——修改异常。 ——有改进 数据冗余更加少了。——有改进 结论 由此可见,符合3NF要求的数据库设计,基本上解决了数据冗余过大,插入异常,修改异常,删除异常的问题。

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    腾讯WiFi管家数据揭秘公共场所中风险WiFi的“秘密”

    近日,腾讯WiFi管家展开数据调查,揭密公共场所中风险WiFi的“秘密”。 成都等十城市成为风险WiFi“重灾区” 城市中,风险WiFi的存在率更高。 大数据显示,成都、重庆、深圳、广州、北京、上海、东莞、郑州、杭州和武汉成为风险WiFi的“重灾区”。其中,成都市风险数量为71983,排名第一。 ? 数据显示,相比于女性,男性遭遇风险WiFi占比为73%。而风险WiFi的高危区集中在酒店、餐厅、酒吧、休闲会所、商场、医院等公共场所,酒店WiFi的危险指数为五颗星。 腾讯WiFi管家安全专家分析,这时因为陈先生连上的是风险WiFi,手机遭到了DNS劫持,自动跳转到不法分子设置好的“优惠”页面,最后陷入骗子的圈套。 网友们可以借助腾讯WiFi管家识别风险WiFi,免除后顾之忧,享受安全的公共WiFi热点带来的便捷体验。 来源:大数据观察

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    数据机遇还是忽悠?

    持反方观点,为技术时代的到来欢呼的,一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌,另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。 他提出“一台电脑论”,即科学家们研究所需的数据,最好用一台电脑就能装下,否则数据处理会过于繁琐,无助于解决问题。他结合自身经验说,随着数据量的增大,研究的准确性一开始会随之上升,但很快就会趋平。 这有三个原因:一是因为不同机构间的数据还未真正流动起来,目前还只是数据“孤岛”;二是完整的生态产业链还未形成,尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好,但从供应到购买的链条还没建成;三是因为数据分析人才仍然极度匮乏 一位听众挑战正方,说,你们认为大数据过于庞杂纷繁,反而解决不了问题,那是不是说,当处理数据的计算工具变得足够好时,大数据就会变得有用? 正如Howard在发表“失败感言”时所说,“我们并非反对数据,只是反对大而无当的数据数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大的数据,或许不论我们接受与否,大数据时代都已到来。

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    资讯阅读的“贴心管家”:浅谈达观数据个性化推荐引擎

    目前,达观数据个性化推荐引擎已经服务几百家企业,对改善用户体验、增加用户停留时长和粘性、提高用户转化都有显著的效果。 1 互联网越发展,越需要个性化推荐 随着互联网时代的到来,新闻资讯行业中,有三核心特点日渐突出。 新闻资讯中的个性化推荐是根据用户的历史行为数据进行深层兴趣点挖掘,让每一个用户都感觉到有一个私人的贴身管家在照顾自己,从大量的新闻资讯中找出自己最感兴趣的推荐给他。 同时结合用户历史行为数据,可以生成“动态信息”以评估文章本身的质量或者热门程度。 如果用户是一个老用户,也就是用户有历史行为数据,那么还可以结合这些数据挖掘用户的兴趣偏好,形成用户画像。

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    :UBER数据迁徙

    数据迁移的日期定为万圣节(10月31日),而这恰是交通量会非常高的一天。 上面图中的大问题是:我们仍然依赖于单一的PostgreSQL (数据库管理系统)来存储大部分的数据。下面的饼图显示了数据是如何在数据库中分配的: ? 我们评估了各种NoSQL(不同于传统的关系数据库的数据库管理系统的统称)的具有上述特点风格的数据库。 追加(无更新)数据模型:它仅支持一个只追加数据模型中,一旦它被写入后,就不能进行修改。这对于存储交易数据,并希望防止数据损坏的系统是非常有用的。由于是只追加模型,修改会自然幂等和交换。 在真正可以开始迁移之前,第一个任务是从用户身份到用户唯一识别码的迁移,因为原代码依赖于自动递增的PostgreSQL 数据库标识符。几百条SQL查询需要被重写。

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    TiDB x 平安金管家 | 拥抱 NewSQL 数据库,加速敏态业务创新

    作为平安人寿践行“科技+”战略、迈向全面数据化经营的核心平台,金管家数据化服务、客户经营、科技开发等方面持续创新,成为保险理财 APP 领域的领航风向标。 敏态运营向“开发效率”发起挑战 金管家业务模块整体分为平台、业务、产品三个的模块,过去后台系统由小型机与 Oracle 提供服务。 [金管家业务逻辑架构图] 作为一款分布式 NewSQL 数据库,TiDB 具备水平弹性扩容能力,并且在水平扩展的过程中保证数据的强一致性,支持跨行事务的水平扩展。 ——平安金管家开发团队 目前,金管家应用到 TiDB 上的数据规模超过 30T ,迁移工作还在持续进行中,预计整体应用规模将达到百 T 级别。 为什么选择 TiDB? 分布式数据库建设之路道阻且长,TiDB 愿与平安金管家及每个客户一起,携手并肩把事情做好。

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    数据库智能管家DBbrain】MySQL复制延迟从原理到案例分析

    数据库智能管家DBbrain 免费体验地址:https://cloud.tencent.com/product/dbbrain 一、主从复制的模式和原理解读 MySQL主从复制可以简单解释为数据可以从一个 数据库智能管家DBbrain为云上用户提供了7*24小时数据库智能运维服务,对于“主从复制”延迟的故障,DBbrain又是怎么诊断的呢?接下来就为大家一起揭秘这一问题。 我们通常看到备库延迟性能曲线始终存在1,2秒的延迟波动,大概率是主库事务导致的;若从事务提交的时间点算,延迟并不存在;在主备切换时为了确保主备数据一致,需要确认主备binlog日志文件和和位点一致后才能操作 数据库智能管家DBbrain针对主从延迟(复制延迟)的异常场景采用的发现机制和方式主要可以分为以下三种: 1、利用seconds_ behind_ master的值 在show slave status 另外通过会话快照也可以直接看到当前被阻塞的DDL语句: 实例上查看长时间未提交的事务: 数据库智能管家DBbrain会主动发现原因,提交或kill会话后,延迟立即消失: 四、主从延迟的妙用 主从延迟

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    数据价值机遇大变革

    数据价值机遇大变革 2017-3-26 张子阳 推荐: 1 难度: 1 ? 这本书就像一个印刷出来的PPT,字体比较大,留白比较多,大量图片,全彩印刷。 概括起来有下面这些要点: 数据量正指数级别增长。大数据时代已经来临。 大数据特点:存储量大、计算量大、增长速度快、类型多样化。 制造业应用:给挖掘机安装GPS和数据上传系统,统计挖掘机每月的工作时长。然后根据大量用户的实际使用数据,来判断市场是否有过剩的风险。 银行业应用:反诈骗系统。 数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。 相对稳定:数据一旦进入数据仓库以后,一般很少进行修改,更多地是对信息进行查询操作。 反映历史变化:不只是反映企业当前的状态,而是记录了过去某一点到当前各个阶段的信息。

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    2016数据发展7趋势

    数据已过时,算法正当道。数据已经成为一种商品,每个组织都能够收集和存储大量的数据。分析大数据也不再那么引人注目了。每个组织都可以聘用或培训大数据分析人员来了解数据模式。 由于数据湖带来了相当多的挑战,在2016年,我们将看到数据湖管理的未来:数据湖服务作为一种解决方案,为您的数据湖提供一个完整的管理方案。 由于数据湖在大规模数据存储和分析方面具有巨大优势,数据湖服务解决方案将被用于许多组织中。 因此,高级管理人员正在寻找其人力资源的确切数据,所以,2016年我们会看到人力资源分析将迈出一步。 人力资源分析虽然是人事部门新的业务领域,但为了更好地提高人力资源的投资回报率,该业务增长极为迅速。 对于那些的商业组织而言,大数据已经成为通用语言。在适应新趋势方面,政府是缓慢的,但是在2016年,我们会看到更多的国家、地区和地方政府会采用大数据技术来提高社会和公民的体验。

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    数据结构总结!

    说到算法,就不能不说起数据结构。今天我来讲一讲,什么是数据结构?程序员怎么学好数据结构? 我们介绍算法的时候说过,计算机当中的算法,本质就是一系列程序指令,用以解决特定的运算和逻辑问题。 而所谓数据结构,是数据的组织、管理和存储格式。简单理解的话,数据结构就是执行算法的“原材料”。 俗话讲,巧妇难为无米之炊。算法,就好比是聪明勤劳的女主人,而数据结构,就是用来做饭做菜的柴米油盐。 数据结构都有哪些组成方式呢? 首先,是线性结构。 但凡有过一点编程基础的小伙伴,肯定都知道数组,这就是一种典型的线性数据结构。 除了数组以外,链表也是一种重要的数据结构。 Redis当中的集合 sortedSet,背后的数据结构就是跳表。 复合数据结构,往往结合了多种基础数据结构当然优势,在特定的场景下非常有用。 这就是数据结构的几种组成方式,大家可以把这张图保存一下。由于篇幅原因,图里面所列出的具体数据结构,只是最最常用的几种,并非全部。

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    2016数据版图

    本文全面总结了大数据领域的发展态势,分析认为尽管大数据作为一个术语似乎已经过气,但是大数据分析与应用才刚刚开始兴起,在与 AI、人工智能等新兴技术的结合下,大数据的机会也许要比大家想象的还要。 后来随着开源运动的迅速发展,一批此类新技术开始共享到更广的范围。然后,一些互联网大公司的工程师离职去创办自己的大数据初创企业。 企业对由年轻的初创企业来处理自己基础设施的关键部分的谨慎是可以理解的。还有,令创业者感到绝望的是,许多(还是大多数?)企业仍顽固地拒绝把数据迁移到云端(至少不愿迁移到公有云)。 你得捕捉数据、存储数据、清洗数据、查询数据、分析数据并对数据进行可视化。这些工作一部分可以由产品来完成,而有的则需要人来做。一切都需要无缝集成起来。 大数据与 AI 的结合将会推动很多行业的惊人创新。从这个角度来说,大数据的机会也许要比大家想象的还要

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      腾讯云数据库智能管家(DBbrain)是一款可为用户提供数据库性能、安全、管理等功能的数据库自治平台。利用机器学习、大数据手段快速复制资深数据库管理员的成熟经验,将大量数据库问题的诊断优化工作自动化,服务于云上和云下企业。提供从用户行为安全、SQL安全到数据存储加密安全等多项数据安全服务,公安部认证的等保合规性安全产品。提供免安装、免运维、即开即用、多种数据库类型与多种环境统一的web数据库管理终端。

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