所以对于银行金融系统来说，更需要一套时钟同步系统来保证银行内的时间系统。本文章主要讲述银行金融系统时钟同步系统的方案。...1、银行金融系统的问题 随着科技进步，银行已经向网络化多元化发展，并伴随着数据集中和全天候的工作趋势，因此银行在运营中的重要保障是来源于时钟同步系统的正常运行，时钟同步系统如有人为操作不当、安全漏洞...，然后银行以此标准信息作为交易成功的证明数据保存在银行的计算机系统内。...2、银行金融系统时钟同步系统的方案要求 由于银行金融系统需要授时的设备基本都以网络设备为主，网络设备时间信息是通过网络传输，因此网设备就会产生一些高危漏洞，一旦有病毒侵入也会导致文件丢失时间不准等问题，...3、银行金融系统时钟同步系统的方案组成 银行金融系统时钟同步系统的方案组成由主从母钟、卫星天线、子钟、多路交换机、子钟组成。
1、星期天作一下，搞一个第一次Django入门到放弃。 2、开干，网址：https://pyecharts.org/#/zh-cn/web_django?id=...
家庭金融系统所提供的核心服务包括两个方面： 一是借助机器学习、知识图谱等技术，综合客户内外部数据，实现对客户全方面、立体式画像，全面、准确识别客户家庭状态及家庭金融、非金融需求，真正做到为客户提供差异化服务...家庭金融系统这种创新式的服务具体现为以下四大创新点： （1）新客群维度 不再以个人，而是以家庭为维度，为全面满足家庭在不同家庭生命周期、不同财富层级以及不同金融及非金融场景的需要，提供综合解决方案...（4）新技术/系统： 新建独立的家庭金融系统，借助大数据实时流处理、机器学习、知识图谱、智能推理引擎、自动规划等智能技术提升用户体验，增强服务效能。...（价值分析能力、风险鉴别能力、定价能力、创新能力、调研能力、学习能力）；大力实施“12345”行动纲领，即:“1”是做金融综合解决方案的提供商，“2”是金融云平台和大数据平台，“3”是数字银行、交易银行...、银行的银行，“4”是龙头金融、平台金融、家庭金融、O2O金融等四大金融创新业务模式，“5”是投行、资管、平台、人才盘点和以“One Bank”为核心的绩效评价体系等五大战略落地工具，致力于做“知识和科技的传播者
数据可视化大屏可以帮助人们更加直观地了解数据，让数据更容易被人们所接受，比如双十一实时展示的成交额。 今天给大家推荐一个基于 Vue、datav、Echart 框架的大数据可视化（大屏展示）模板。...，chart 文件负责监听和数据渲染。...比如drawPie()是渲染函数，echartData是需要动态渲染的数据，当外界通过props传入新数据，可以使用watch()方法去监听，数据变化就调用 this.drawPie() 并触发内部的....请求数据 在 main.js 文件全局配置，在 views/xx.vue 文件里进行前后端数据请求。...guide/ # echarts 文档 https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html 总结 big-screen-vue-datav 是一个不错的大屏可视化项目
、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边 sql语句尽可能简单：一条sql只能在一个cpu运算；大语句拆小语句，减少锁时间；一条大sql可以堵死整个库 不用SELECT *...垂直分表是对数据表进行垂直拆分的一种方式，常见的是把一个多字段的大表按常用字段和非常用字段进行拆分，每个表里面的数据记录数一般情况下是相同的，只是字段不一样，使用主键关联 比如原始的用户表是： ?...（需要水平拆分） 事务处理复杂 水平拆分 概述 水平拆分是通过某种策略将数据分片来存储，分库内分表和分库两部分，每片数据会分散到不同的MySQL表或库，达到分布式的效果，能够支持非常大的数据量...，查询条件中往往带有时间字段进行过滤，比较好的方案是，当前活跃的数据，采用跨度比较短的时间段进行分片，而历史性的数据，则采用比较长的跨度存储。...解决方案 由于水平拆分牵涉的逻辑比较复杂，当前也有了不少比较成熟的解决方案。这些方案分为两大类：客户端架构和代理架构。
、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边 sql语句尽可能简单：一条sql只能在一个cpu运算；大语句拆小语句，减少锁时间；一条大sql可以堵死整个库 不用 SELECT* OR改写成 IN：...） 事务处理复杂 水平拆分 概述 水平拆分是通过某种策略将数据分片来存储，分库内分表和分库两部分，每片数据会分散到不同的MySQL表或库，达到分布式的效果，能够支持非常大的数据量。...，查询条件中往往带有时间字段进行过滤，比较好的方案是，当前活跃的数据，采用跨度比较短的时间段进行分片，而历史性的数据，则采用比较长的跨度存储。...解决方案 由于水平拆分牵涉的逻辑比较复杂，当前也有了不少比较成熟的解决方案。这些方案分为两大类：客户端架构和代理架构。...，扩展性强 对于应用服务器透明且没有增加任何额外负载 缺点是： 需部署和运维独立的代理中间件，成本高 应用需经过代理来连接数据库，网络上多了一跳，性能有损失且有额外风险 各方案比较 如此多的方案，如何进行选择
会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度； 2、一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下问题不大； 注意： 1、Covering index：索引覆盖：即当索引本身包含查询所需全部数据时...，不再访问数据文件本身，也就是不再需要回表操作； 2、复合索引顺序：理论上索引对顺序是敏感的，但是由于MySQL的查询优化器会自动调整where子句的条件顺序以使用适合的索引 优化 1、字段 尽量使用...同时删除不必要的单利索引； 3、查询SQL 可通过开启慢查询日志来找到比较慢的SQL； 不做列运算，列运算将导致全表扫描； SQL语句尽可能简单： -- a、一条SQL只能在一个CPU运算； -- b、大语句拆小语句...，减少锁时间； -- c、一条大SQL可以堵死整个库； 不用 SELECT * ； OR 改写成 IN：OR的效率是n级别，IN的效率是log(n)级别，IN的个数建议控制在200以内； 不用函数和触发器...避免后缀式（%xxx）查询； 少用 JOIN ； 使用同类型比较：'123'跟'123'比较，123跟123比较，数字跟数字比较，字符串跟字符串比较； 对于连续值，使用BETWEEN，不用IN； 列表数据不要拿全表
分拆 单个key存储大value 每次都是整存整取 这种操作一般都是每次整存整取，这种情况可以尝试将对象拆分成多个key-value，使用multiGet获取值，这样分拆意义在于分拆操作的压力，将操作压力平摊到多个...每次只存取部分数据 同样可以拆成几个key-value，也可以将这些存储在一个hash中，每个field代表具体属性，使用hget，hmget来获取部分value，使用hset，hmset来更新部分属性...hash，set，zset，list中存储过多数据 同样可以将这部分元素拆分，以hash为例，正常的流程是：hget(hashKey, field)；hset(hashKey, field, value...Bitmap和Bloom拆分 使用Bloom的场景往往是数据量极大的情况，这种情况下，bitmap和bloom使用空间比较大。
、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边 sql语句尽可能简单：一条sql只能在一个cpu运算；大语句拆小语句，减少锁时间；一条大sql可以堵死整个库 不用SELECT * OR改写成IN...垂直分表是对数据表进行垂直拆分的一种方式，常见的是把一个多字段的大表按常用字段和非常用字段进行拆分，每个表里面的数据记录数一般情况下是相同的，只是字段不一样，使用主键关联 比如原始的用户表是： ?...） 事务处理复杂 水平拆分 概述 水平拆分是通过某种策略将数据分片来存储，分库内分表和分库两部分，每片数据会分散到不同的MySQL表或库，达到分布式的效果，能够支持非常大的数据量。...，查询条件中往往带有时间字段进行过滤，比较好的方案是，当前活跃的数据，采用跨度比较短的时间段进行分片，而历史性的数据，则采用比较长的跨度存储。...解决方案 由于水平拆分牵涉的逻辑比较复杂，当前也有了不少比较成熟的解决方案。这些方案分为两大类：客户端架构和代理架构。
、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边 sql语句尽可能简单：一条sql只能在一个cpu运算；大语句拆小语句，减少锁时间；一条大sql可以堵死整个库 不用SELECT * OR改写成...垂直分表是对数据表进行垂直拆分的一种方式，常见的是把一个多字段的大表按常用字段和非常用字段进行拆分，每个表里面的数据记录数一般情况下是相同的，只是字段不一样，使用主键关联 比如原始的用户表是： ?...（需要水平拆分） 事务处理复杂 水平拆分 概述 水平拆分是通过某种策略将数据分片来存储，分库内分表和分库两部分，每片数据会分散到不同的MySQL表或库，达到分布式的效果，能够支持非常大的数据量...，查询条件中往往带有时间字段进行过滤，比较好的方案是，当前活跃的数据，采用跨度比较短的时间段进行分片，而历史性的数据，则采用比较长的跨度存储。...解决方案 由于水平拆分牵涉的逻辑比较复杂，当前也有了不少比较成熟的解决方案。这些方案分为两大类：客户端架构和代理架构。
、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边 sql语句尽可能简单：一条sql只能在一个cpu运算；大语句拆小语句，减少锁时间；一条大sql可以堵死整个库 不用SELECT * OR改写成IN：OR...垂直分表是对数据表进行垂直拆分的一种方式，常见的是把一个多字段的大表按常用字段和非常用字段进行拆分，每个表里面的数据记录数一般情况下是相同的，只是字段不一样，使用主键关联 比如原始的用户表是： ?...（需要水平拆分） 事务处理复杂 水平拆分 概述 水平拆分是通过某种策略将数据分片来存储，分库内分表和分库两部分，每片数据会分散到不同的MySQL表或库，达到分布式的效果，能够支持非常大的数据量...，查询条件中往往带有时间字段进行过滤，比较好的方案是，当前活跃的数据，采用跨度比较短的时间段进行分片，而历史性的数据，则采用比较长的跨度存储。 ...解决方案 由于水平拆分牵涉的逻辑比较复杂，当前也有了不少比较成熟的解决方案。这些方案分为两大类：客户端架构和代理架构。
需求 有时候又删除大表的需求, 一般直接drop就行, 但有时候会有IO的问题. 什么叫大表呢?...没得明确的定义, 本文的演示环境使用 15000W的数据做演示 (sysbench创建的) 实现和演示 主要又两种实现方案: 1....其实也可以算一种, 毕竟都是truncate (os) 本环境两张表, 一样的数据, 都是35GB (15000W行) 方案1: 在 os 层面创建硬链接 ln /data/mysql_3306/mysqldata...ibd.rm` -gt 0 ] ; do truncate -s -100MB /data/mysql_3306/mysqldata/db1/sbtest1.ibd.rm; sleep 1; done 方案.../mysql_3306/mysqldata/db1/sbtest2.ibd.rm; sleep 1; done 总结 尽量不要在高峰期操作, 虽然每次秒只删100MB. mysql的表也尽量不要整这么大,
背景 阿里云RDS FOR MySQL（MySQL5.7版本）数据库业务表每月新增数据量超过千万,随着数据量持续增加,我们业务出现大表慢查询,在业务高峰期主业务表的慢查询需要几十秒严重影响业务 方案概述...如必须使用建议将不常用的大字段拆分到其它表 MySQL对索引字段长度是有限制的, innodb引擎的每个索引列长度默认限制为767字节（bytes），所有组成索引列的长度和不能大于3072字节(mysql8.0单索引可以创建1024字符) 大表有...并行查询适用于大部分SELECT语句，例如大表查询、多表连接查询、计算量较大的查询。对于非常短的查询，效果不太显著。...五、交互式分析Hologre 大表慢查询我们虽然用并行查询优化提升了效率,但是一些特定的需求实时报表、实时大屏我们还是无法实现，只能依赖大数据去处理。...六、后记 千万级大表优化是根据业务场景，以成本为代价优化的，不是一上来就数据库水平切分扩展，这样会给运维和业务带来巨大挑战，很多时候效果不一定好，我们的数据库设计、索引优化、分表策略是否做到位了，应该根据业务需求选择合适的技术去实现
同时，对于一些数据增长较快，可以考虑使用大的慢盘进行数据归档（归档可以参考方案三） 实例容量 MySQL是基于线程的服务模型，因此在一些并发较高的场景下，单实例并不能充分利用服务器的CPU资源，吞吐量反而会卡在...如何解决单表数据量太大，查询变慢的问题 知道了根本原因之后，我们就需要考虑如何优化数据库来解决问题了 这里提供了三种解决方案，包括数据表分区，分库分表，冷热数据归档 了解完这些方案之后大家可以选取适合自己业务的方案...，将原来独立的数据库拆分成若干数据库组成 ，将数据大表拆分成若干数据表组成，使得单一数据库、单一数据表的数据量变小，从而达到提升数据库性能的目的。...，我们来看一下分库分表的方案 1.取模方案： 拆分之前，先预估一下数据量。...2、分表和分区不矛盾，可以相互配合的，对于那些大访问量，并且表数据比较多的表，我们可以采取分表和分区结合的方式，访问量不大，但是表数据很多的表，我们可以采取分区的方式等。
一个基于 vue、datav、Echart 框架的大数据可视化（大屏展示）模板，最近更新了详细的介绍说明，实现大数据可视化。通过 vue 组件实现数据动态刷新渲染，内部图表可自由替换。...部分图表使用 DataV 自带组件，可自由进行更改，持续更新… 全新 Vue3 升级方案：采用 Vue3 hook + ts 实现 点击这里查看吧 重构代码，使用全新屏幕适配方案等新内容~ 项目地址...(o ﾟ v ﾟ)ノ 一个基于 vue、datav、Echart 框架的 ” 数据大屏项目 “，通过 vue 组件实现数据动态刷新渲染，内部图表可实现自由替换。
由劳伦斯伯克利国家实验室的天体物理学家、统计学家和计算机科学家组成的团队为了寻求这一他们认为科学界最大的图模型问题的解决方案，正在开发一个全新的、完全可生成的宇宙模型，称为“塞莱斯”（Celeste）。...通过分析大量数据集来识别极端天气模式与视频数据中的语音检测相类似，我们不仅需要处理一百万个网格点，每个点又有一大堆变量。...例如，高重复度的小麦基因组比人类的大五倍，从结合复杂度和规模来看，这样的拼接、映射是特别具有挑战的。...我们对于这一挑战的最主要的解决方案是分子系统毒理学（在多物种环境下暴露生物体）：我们以一小群易驯服的生物为模型进行测试，然后使用定量的生物进化工具（包括针对多物种分析的新形式的张量回归、应用量子计算的路径发现...这一方案是通过映射和利用大约18万亿字节的高容量数据集来完成的。在两年之内，我们预期这些数据集的大小将会增长到1帕字节。
14.对于多张大数据量（这里几百条就算大了）的表JOIN，要先分页再JOIN，否则逻辑读会很高，性能很差。...17.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。...26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。 27.与临时表一样，游标并不是不可使用。...实际案例分析：拆分大的 DELETE 或INSERT 语句，批量提交SQL语句 如果你需要在一个在线的网站上去执行一个大的 DELETE 或 INSERT 查询，你需要非常小心，要避免你的操作让你的整个网站停止相应...所以，如果你有一个大的处理，你一定把其拆分，使用 LIMIT oracle(rownum),sqlserver(top)条件是一个好的方法。
02 方案概述 2.1整体方案 普元多年来在各行各业积累了丰富的数据项目建设经验，在数据治理、元数据、主数据、数据资产管理方面有着深入的理解和洞察。...价值二、全用户视角的数据资产管理 普元数据资产管理解决方案从客户数据资产管理实际出发，提供管理、业务、运营、技术多种用户视角的数据资产管理。...2.4方案特点与优势 特点与优势一、全行业、全管理模式数据资产管理 普元数据资产管理解决方案在金融、政务、军工、能源、先进制造等众多行业进行了广泛实践和打磨，并在实践过程中总结出面向大型集团客户的以主数据为核心的数据资产管理模式...，为企业量身定制最符合企业实际的、可落地的、循序渐进的数据资产管理解决方案。...各步骤之间并无严格的先后顺序，组织可结合自身情况在各阶段制定合理的实施方案。
、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边 3、sql语句尽可能简单：一条sql只能在一个cpu运算；大语句拆小语句，减少锁时间；一条大sql可以堵死整个库 4、不用SELECT * 5、OR改写成...（需要水平拆分） 事务处理复杂 水平拆分 概述 水平拆分是通过某种策略将数据分片来存储，分库内分表和分库两部分，每片数据会分散到不同的MySQL表或库，达到分布式的效果，能够支持非常大的数据量。...，查询条件中往往带有时间字段进行过滤，比较好的方案是，当前活跃的数据，采用跨度比较短的时间段进行分片，而历史性的数据，则采用比较长的跨度存储。...解决方案 由于水平拆分牵涉的逻辑比较复杂，当前也有了不少比较成熟的解决方案。这些方案分为两大类：客户端架构和代理架构。...缺点是： 需部署和运维独立的代理中间件，成本高 应用需经过代理来连接数据库，网络上多了一跳，性能有损失且有额外风险 各方案比较 如此多的方案，如何进行选择？
2 大Key 如果一个Key的Value特别大，那么可能会对Redis产生巨大的性能影响，因为Redis是单线程模型，对大Key进行查询或删除等操作，可能会引起Redis阻塞甚至是高可用切换。...应该如何查询Redis中的大Key，以及如何在设计上实现大Key的拆分呢？...该对象每次只需要存取部分数据 类似上一种方案，拆分成几个K.V 也可将这个大对象存储在一个hash，每个field代表一个具体属性 hget、hmget获取部分value hset，hmset来更新部分属性...所以减少K个数可以减少内存消耗，可以参考的方案是转Hash结构存储，即原先是直接使用Redis String 的结构存储，现在将多个key存储在一个Hash结构： 2.2.1 key本身具备强相关性 比如多个
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