答： 当我们在 4 核 8G 的机器上运 MySQL 5.7 时，大概可以支撑 500 的 TPS 和 10000 的 QPS。但是当服务的用户量远超这个量的时候，并且读的量大于写数据的量的时候，那我们解决的办法之一就是将数据库进行主从读写分离。
编辑手记：上周我们分享了在MAC上安装Docker并部署Oracle 12.2数据库环境，基于Docker构建测试环境，非常快速和简捷。只通过以下几个步骤即可快速完成： 1. 在Mac上安装docker，并启动docker 2. 部署oracle docker的build file，并创建image 3. 部署oracle软件在docker中 4. 安装oracle实例在docker中 5. 启动，停止docker以及连接数据库 今天我们再来看看如何将docker镜像进行备份，迁移和克隆。 一、备份 我们
Aqueduct是一个HTTP Web服务器框架，用于构建用Dart编写的REST应用程序。
ES作为NoSQL数据库里非常重要的一员，使用越来越广泛。虽然它因为索引延迟的原因，数据在时效性上有一些缺陷，但其大容量、分布式的优秀设计，使得它在时效性要求并不是特别高的类实时搜索领域，能够大展身手。
早在上个世纪 50、60 年代，“数据”二字就已不再是简单的数字信息而已。随着信息技术的不断发展，在计算机应用领域，计算机存储和处理的对象逐渐广泛，表示这些对象的数据也随之变得越来越复杂，数据库这一门新兴学科的应用也越来越广泛。
纵览Spring ， 读者会发现Spring 可以做非常多的事情。 但归根结底， 支撑Spring的仅仅是少许的基本理念， 所有的理念都可以追溯到Spring最根本的使命上： 简化Java开发。
近期，小伙伴们反映，B/S端工作难找，无论是.NET还是其它语言。与此同时，桌面端WPF和WinForm应用的招聘需求增加，尤其是WPF。前段时间，联想还招聘WPF开发岗位。本文分享了一些WPF面试题，供大家参考。先列出试题，大家先试做一下，后面给出参考答案。
#{}：相当于JDBC中的PreparedStatement ${}：是输出变量的值
我们已经知道利用QtDesigner来设计界面，并通过Pycharm外部工具PyUIC将其转化成py源文件。不过由于要响应事件操作，往往会将相应的槽函数写在ui的py文件中，这样，界面和逻辑开发就混合在一起了，每一次的ui更新都会伴随着转换后py文件的槽函数的添加修改，及其不方便，造成效率低下。本例就来介绍如何将二者剥离。
在现有的前后端分离开发模式下，前端（vue/react）访问后端地址通常是在前端相应的配置文件写死的。随着容器化的不断发展，前后端如果是以容器化的方式进行部署，则前端访问后端的地址是可以做成环境变量的，做成环境变量后，整体配置更加灵活，
如果各位看官的 SQL 数据库真有 2W+ 高并发，那真是要恭喜你。你已经比很多公司的 MIS 都要前卫得多。2W 和 2K 差别有那么大吗，嗯，真是有的。2K 并发的 MIS 系统也经常有无法访问，timeout 的异常，处理这些异常已经够很多朋友苦恼的了。2W+ 的并发那需要懂的知识框架就更复杂了。
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
设计模式这玩意平日里让我思绪万千，可真要提起笔来却顾头顾尾、不得要义。于是乎就有了书写设计模式系列的想法，一来是彻头彻尾的归纳总结一遍，二来也希望尽自己力量生产一些“不那么糟糕”的产物。
如果你的数据库中某一个表中的数据满足以下几个条件，那么你就要考虑创建分区表了。
摘要: 本文介绍了如何在Java中加载和使用ICC文件。ICC文件用于颜色管理，确保在不同设备和应用程序之间的颜色一致性。文章详细描述了如何使用Java的java.awt.color.ICC_Profile类来加载ICC文件，并展示了如何查询文件信息和应用颜色转换。
服务使用同步协议(如 HTTP/REST )或异步协议(如 AMQP )进行通信。服务可以彼此独立开发和部署。每项服务都有其自有数据库以便与其他服务分离。服务之间的数据一致性使用 SAGA 模式
难道这是另一篇烦人的博客文章，模仿了 MVC 并提供了一种替代的“super-duper pattern”，而实际上只留下了更多的问题？这就是我看到另一篇有关 iOS 架构的文章时的想法。MVC，MVP，VIPER，RIBLET，Clean Swift等。这样的文章有很多，它们的观点和架构截然不同。
依据一些云厂商的 Benchmark 的结果，在 4 核 8G 的机器上运行 MySQL 5.7 时，大概可以支撑 500 的 TPS 和 10000 的 QPS。这时，运营负责人说正在准备双十一活动，并且公司层面会继续投入资金在全渠道进行推广，这无疑会引发查询量骤然增加的问题。那么当查询请求增加时，应该如何做主从分离来解决问题。
现实生活中我们经常会遇到两种类型的笔，他们分别是毛笔和蜡笔。假设需要使用大、中、小3种型号的画笔来绘制12种不同的颜色。如果使用蜡笔，需要3 X 12 = 36 支。但是如果是毛笔的话，就不一样了，我们只需要3种型号的毛笔，和12盒颜料即可，涉及的对象个数仅为 3 + 12 = 15，要远远小于36，但是却可以实现与36种蜡笔一样的效果。如果要增加一种新型号的画笔，并且也需要12种颜色，相应的蜡笔需要增加12支，但是毛笔只需要增加一支即可。通过分析得知：在蜡笔中，颜色和型号两个不同的变化维度耦合在一起，无论是对颜色进行扩展，还是对型号进行扩展，都会对另一种维度产生影响。但在毛笔中，颜色和型号进行了分离，增加新的颜色或型号对另一方都没有任何影响。如果使用软件工程中的术语，可以认为，在蜡笔中颜色和型号之间存在较强的耦合性，而毛笔很好的将二者解耦，使用起来非常灵活，扩展也更为方便。在软件开发中，也提供了一种设计模式来处理与画笔类似的具有多变化维度的情况，即接下来要学习的桥接模式。
hive是一个著名的离线处理的数据仓库，可以通过类SQL语言轻松的访问大量的数据集，也可以访问HDFS中的文件，但是其底层的实现是MapReduce,所以具有较高的可扩展性。但是hive不是RDBMS数据库。
作者介绍：卞昊穹(hankbian)：腾讯数据库TDSQL团队成员，高级工程师。中国人民大学博士，曾在SIGMOD、ICDE、CIKM等数据库相关领域顶级会议发表论文多篇。目前参与和主导多项TDSQL查询和存储优化的研发工作。
在《重构》第三章剩余的部分里所设计的部分确实还是比较难理解的，或者说书中总结的一些坏味道代码潜在存在点比较难以发现吧，这块还是跟作者本人的经验有一下关系，为了更好的阅读本书，所以这块作者打算抄过来。在抄的同时希望能有一些感悟。
当我写下这个标题的时候，我就有些后悔了，题目有点大，不太好控制。但我还是打算尝试一下，通过这篇内容来说清楚CQRS模式，以及和这个模式关联的其它东西。希望我能说得清楚，你能看得明白，如果觉得不错，右下角点个推荐！
A： 多年来，随着新功能的增加，spring变得越来越复杂。只需访问页面https://spring.io/projects，我们将看到所有在应用程序中使用的不同功能的spring项目。如果必须启动一个新的spring项目，我们必须添加构建路径或maven依赖项，配置application server，添加spring配置。因此，启动一个新的spring项目需要大量的工作，因为我们目前必须从头开始做所有事情。Spring Boot是这个问题的解决方案。Spring boot构建在现有Spring框架之上。使用spring boot，我们可以避免以前必须执行的所有样板代码和配置。因此，Spring boot帮助我们更健壮地使用现有的Spring功能，并且只需最少的工作量。
最近学习了设计模式，对设计模式有了一些了解，下面我来浅谈一下设计模式中的创建型模式吧！
水平分表是在同一个数据库内，把同一个表的数据按照一定的规则拆到多个表中。前面以及介绍过来，这里不再重复介绍。
作者：Daniel Bryant，Datawire产品架构师；Flynn，Datawire Ambassador首席开发者；Richard Li，Datawire首席执行官兼联合创始人
本文转载：http://blog.csdn.net/smallfools/article/details/4930810
答：多年来，随着新功能的增加，spring变得越来越复杂。只需访问页面https://spring.io/projects，我们将看到所有在应用程序中使用的不同功能的spring项目。如果必须启动一个新的spring项目，我们必须添加构建路径或maven依赖项，配置application server，添加spring配置。因此，启动一个新的spring项目需要大量的工作，因为我们目前必须从头开始做所有事情。Spring Boot是这个问题的解决方案。Spring boot构建在现有Spring框架之上。使用spring boot，我们可以避免以前必须执行的所有样板代码和配置。因此，Spring boot帮助我们更健壮地使用现有的Spring功能，并且只需最少的工作量。
关注点分离是一种将计算机程序分离成不同部分的设计原则，以便每个部分专注于单个关注点。例如，应用程序的业务逻辑是一个关注点而用户界面是另一个关注点。更改用户界面不应要求更改业务逻辑，反之亦然。
存算分离是一个很火的话题，基本上各个数据库都说自己已经实现，或者即将上线存算分离的架构。但事实上对于不同类型的数据系统，如何定义“存”和“算”是不同的。本系列会简介milvus的存算分离架构，结合具体问题场景聊一些作者对这个概念的看法。
上篇讲到学好设计模式的基础是，掌握面向对象基础知识和设计原则，在原则的基础上产生了设计模式。除此之外，我们要学好设计模式，还需要对设计模式有一个整体的认识。抓取设计模式的核心，在应用时方可得心应手。本文从设计模式分类和一句话设计模式切入，对GOF23种设计模式进行整体介绍。
OLAP 是一个很卷的赛道，创业公司也众多。在本文中，笔者基于 10+ 年的大数据与数据仓库的工作经验，就目前的主流趋势：离在线一体化、引擎一体化、云原生化等写一些思考，抛砖引玉，希望能与各位共同探讨。
POLARDB 是一个具有国际性质的数据库产品，虽是一个“国产数据库” ，可最专业的资料还要看 E 文。以下为翻译
最近学习了阿里资深技术专家李运华的架构设计关于读写分离的教程，颇有收获，总结一下。
过去十年，图计算无论在学术界还是工业界热度持续升高。相伴而来的是，全世界的数据正以几何级数形式增长。在这种情况下，对于数据的存储和查询的要求越来越高。因此，图数据库也在这个背景下引起了足够的重视。根据世界知名的数据库排名网站 DB-Engines.com 的统计，图数据库至 2013 年以来，一直是“增速最快”的数据库类别。虽然相比关系型数据库，图数据库的占比还是很小。但由于具有更加 graph native 的数据形式，以及针对性的关系查询优化，图数据库已经成为了关系型数据库无法替代的数据库类型。此外，随着数据量的持续爆炸性上涨，人们对于数据之间的关系也越来越重视。人们希望通过挖掘数据之间的关系，来获取商业上的成功，以及获得更多人类社会的知识。因此我们相信，天生为存储数据关系和数据挖掘而优化的图数据库会在数据库中持续保持高速增长。
第一章 JSP概述 1-1 JSP的全称是什么？JSP有什么优点？JSP与ASP、PHP的相同点是什么？
#{}和${}的区别 #{}是预编译处理，${}是字符串替换。 Mybatis在处理#{}时，会将sql中的#{}替换为?号，调用PreparedStatement的set方法来赋值； Mybatis
如下图所示，Milvus 向量数据库的整体架构可以分为 coordinator service、worker node、 message storage 和 object storage 这几大部分。
当我们面临高并发的查询数据请求时，可以使用主从读写分离的方式，部署多个从库分摊读压力。 大部分互联网业务都是读多写少，因此优先考虑DB如何支撑更高并发查询，首先就需要区分读、写流量，这才方便针对读流量单独扩展，即主从读写分离。
MongoDB是一项通用工具，但它也并非完美。针对某些MongoDB不适用的场合，有时可选用设计模式来加以应对。 MongoDB是一个NoSQL文档数据库，在大多数情况下是一个相对理想的选择，即使是在
这里我们所讨论的连接池是MyCat的后端连接池， 也就是MyCat后端与各个数据库节点之间的连接架构。
这篇文章是有关 WMI 的多篇系列文章中的第一篇，如果读者对 PowerShell 有个基本的了解，那么对阅读本篇文章会有所帮助，但这不是必需的。
大部分互联网业务都是读多写少，因此优先考虑DB如何支撑更高查询数，首先就需要区分读、写流量，这才方便针对读流量单独扩展，即主从读写分离。
在现实生活中，我们常常会用到两种或多种类型的笔，比如毛笔和蜡笔。假设我们需要大、中、小三种类型的画笔来绘制12中不同的颜色，如果我们使用蜡笔，需要准备3*12=36支。但如果使用毛笔的话，只需要提供3种型号的毛笔，外加12个颜料盒即可，涉及的对象个数仅为3+12=15，远远小于36却能实现与36支蜡笔同样的功能。如果需要新增一种画笔，并且同样需要12种颜色，那么蜡笔需要增加12支，而毛笔却只需要新增1支。通过分析，在蜡笔中，颜色和型号两个不同的变化维度耦合在一起，无论对其中任何一个维度进行扩展，都势必会影响另外一个维度。但在毛笔中，颜色和型号实现了分离，增加新的颜色或者型号都对另外一方没有任何影响。在软件系统中，有些类型由于自身的逻辑，它具有两个或多个维度的变化。为了解决这种多维度变化，又不引入复杂度，这就要使用今天介绍的Bridge桥接模式。
简单来说，度量就是用经过聚合统计后的高维度信息，以最简单直观的形式来总结复杂的过程，为监控、预警提供决策支持。
1. 问题 之前我们讨论的PCA、ICA也好，对样本数据来言，可以是没有类别标签y的。回想我们做回归时，如果特征太多，那么会产生不相关特征引入、过度拟合等问题。我们可以使用PCA来降维，但PCA没有将类别标签考虑进去，属于无监督的。 比如回到上次提出的文档中含有“learn”和“study”的问题，使用PCA后，也许可以将这两个特征合并为一个，降了维度。但假设我们的类别标签y是判断这篇文章的topic是不是有关学习方面的。那么这两个特征对y几乎没什么影响，完全可以去除。 再举一
我们知道，数据库的数据处理能力是封闭的。所谓封闭性，这里是指要被数据库计算和处理的数据，必须事先装入数据库之内，数据在数据库内部还是外部是很明确的。
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