“双11”带来的购物狂潮余温尚存，“双12”又火热来袭，而面对愈演愈烈的促销大战，云市场显然已按耐不住云服务商的热情，各家动作频频，其中以阿里云、天翼云、腾讯云为主要代表，借助岁末年关纷纷推出大幅度优惠促销活动。业内专家认为，作为如今最火爆的新兴市场，越来越多的 “云”企业短兵相接、各展所长，预计1-3年内中国必有几个非常大的云服务商强势崛起。 云市场短兵相接，促销活动夺眼球 记者了解到，12月18日前后，云服务商活动相对集中，中国电信、阿里、腾讯等大品牌均在此前后开展活动，其中，主要三家云
在不那么遥远的旧 IT 时代，有这样一个段子——假如把数据库们”聚在一起“开会”。 Oracle: 我们需要企业级数据库。 MySQL: Oracle 不开源。 PostgreSQL: MySQL 的
1.2.1High Performance - 对数据库高并发读写的需求
关于数据仓库的概念、原理、建设方法论，网上已经有很多内容了，也有很多的经典书籍，本文更想聊聊企业数据仓库项目上的架构和组件工具问题。
微服务架构下，很适合用 DDD（Domain-Drive Design）思维来设计各个微服务，使用领域驱动设计的理念，工程师们的关注点需要从 CRUD 思维中跳出来，更多关注通用语言的设计、实体以及值对象的设计。至于数据仓库，会有更多样化的选择。分布式系统中数据存储服务是基础，微服务的领域拆分、领域建模可以让数据存储方案的选择更具灵活性。
数据分片：https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/sharding/
先说一下我的个人情况，18届应届毕业生，去年9月份开始在上海一家软件公司实习，直到今年的4月底离开公司，6月中旬开始找工作，现已经拿到较为满意的offer（坐标上海）。
2020年11月24日，国际知名行业研究机构Gatner公布2020年全球云数据库魔力象限评估结果，阿里云首次挺进全球云数据库第一阵营--领导者（LEADERS）象限。Gatner分析师评价道：阿里云产品上具备强大的创新能力，其数据库PolarDB已全面应用于零售，电信，物流，金融等多个行业。在云原生关系型数据库领域PolarDB的全球部署能力，分析师认为达到了国际领先水平。
微服务越来越火。很多互联网公司，甚至一些传统行业的系统都采用了微服务架构。体会到微服务带来好处的同时，很多公司也明显感受到微服务化带来的一系列让人头疼的问题。本文是笔者对自己多年微服务化经历的总结。如果你正准备做微服务转型，或者在微服务化过程中遇到了困难。此文很可能会帮到你！
DB-Engines 12 月份数据库流行度排行榜已发布更新，下面让我们一起来看看这份榜单，了解数据库技术的发展趋势。
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。
总的来说，大型网站的架构特点要求数据库必须具备高性能、高可用性、可扩展性和安全性。这些要求直接影响了数据库的选择、设计和优化策略。
【IT168 资讯】几十年来，关系型数据库已经成为企业应用程序的基础，自从MySQL在1995年发布以来，深受企业的偏爱。然而随着近年来数据量和数据的不断激增，非关系数据库技术如MongoDB应运而生
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 作者| Shuvayan Das 翻译| 张龙吟，卞铮 校对| 康欣，土家 编辑| Ivy 小编注：在Mongo
MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，属于 Oracle 旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一，在 WEB 应用方面，MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件之一。
关系型数据库指的是使用关系模型（二维表格模型）来组织数据的数据库，由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。
当前的大环境和技术氛围，提供给国产化技术厂商一个千载难逢的推广机会，操作系统、数据库、中间件、办公终端各领域，无论是供应商，还是使用者，比以往任何时候都更积极和主动，并且更具成效。
从字面意思理解，首先数据库是一个存放东西的库，里面存的东西是数据。以下解释来自百度百科：
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 项目早期无论是从成本考虑，或者是业务模型考虑，往往难以估量长期的业务变化发展，尤其是数据库的扩容，项目的设计成员往往会单纯得以为，等到数据量膨胀以后，直接扩容数据库的规格，通过堆硬件的方式来解决数据库负载的问题。 在笔者的从业经验来看，这样的思想几乎是行业的“主流思想”，这也无可厚非，从业务角度，底层做得越透明，往往是越成功的。但从数据库的角度来看，单纯的堆硬件扩容依然存在非常大的性能隐患。 如果早期的时候，使用了8C 16G的RDS规格，以支撑1w Q
为什么用关系型数据库？最常见的理由是别人在用，所以我也得用，但是这个并不是理由，而是借口。
在担任 Uber CTO 的七年间，他带领这家国际共享出行巨头在广阔的运输网络背景下，开发了革命性技术。在 Uber，他的领导力和远见卓识极大促进了 Uber 技术基础的建设，使其共享乘车次数从每年的 1000 万余次增长到每年近 70 亿次，并辐射达 800 个城市。
从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。刚刚过去的 2021 年双 11，就有超过 8 亿消费者参与。
随着电子商务的快速发展，电商平台之间的竞争日益激烈。对于电商企业来说，快速、准确地获取商品信息变得至关重要。万邦获得1688商品详情接口作为中国最大的B2B电商平台之一，提供了丰富的商品信息和实时数据。通过该接口，电商企业可以快速获取商品详情信息，提高销售效率和客户满意度。本文将深入探讨万邦获得1688商品详情接口在电商行业中的重要性，并通过实例代码介绍如何实现实时数据获取。
2019年5月10日，为期三天的第十届中国数据库技术大会（DTCC 2019）在北京圆满落幕。作为国内数据库及大数据领域规模最大、最受欢迎的技术交流盛会，本届大会依旧云集了国内外顶尖的技术专家到场分享。
在当今数字化时代，电商业务正蓬勃发展。为了满足不断增长的电商市场需求，构建高效、可扩展的电商系统至关重要。Mall 项目是一套出色的电商系统，包括前台商城系统和后台管理系统，采用了现代化的技术栈，为您提供了构建电商平台的最佳实践。
上周，前1号店技术总监、海尔农业电商CTO，《技术管理之巅》作者黄哲铿为大家带来了一场关于微服务架构的分享，包含了微服务架构在千万级别日调用量、亿级别海量数据场景下的应用实践；从领域驱动设计、服务依赖治理、服务高可用、故障熔断降级快速恢复等方面，结合大型移动电商系统等应用案例，全面剖析微服务的应用等丰富的内容。
电商是促销拉动式的场景，也是价格战驱动的场景。618和双11都是典型的促销活动。其实都是在抢用户、扩市场占有率。在这样的场景之下，对秒杀、抢购是很热衷的玩法。
作者介绍： 那海蓝蓝，腾讯金融云数据库技术专家，熟悉PostgreSQL、MySQL、Informix等数据库内核技术，著有《数据库查询优化器的艺术》、《数据库事务处理的艺术》，在业界皆享有“里程碑”式的评价。小编0.7，毕业于北京邮电大学，MySQL社区Oracle Contributor，目前就职于腾讯TDSQL团队，研发分布式数据库。大米，毕业于中国人民大学，目前就职于腾讯TDSQL团队，研发分布式数据库。 责编：仲培艺 在数据库领域，回顾2017这一年，精彩纷呈，热点不断，而且不乏标志性的事件发生。
又到了双十一、双十二、年终大促季，每年这个时候都是购物狂欢节，不仅促销产品多、种类全、覆盖面广，促销花样也在不断翻新，直播、砍价、优惠券、加价购等，令人眼花缭乱。 当全国人民沉浸在买买买的自嗨中无法自拔时，考验的不仅是百万商家的战略战术，更是各种技术平台的实力比拼，尤其是底层的数据库，将迎来流量峰值期间的高并发和快速响应挑战。 高并发业务场景下 快速、弹性扩缩容调整 （微盟产品和服务布局） 以微盟为例，公司承载的是多渠道的广告营销业务，提供和各个细分领域相关的垂直SaaS解决方案及服务。比如：双11期
在数据库领域，回顾2017这一年，精彩纷呈，热点不断，而且不乏标志性的事件发生。 如Oracle提出的自治数据库这样的概念，把数据库技术带入一个新世界。其实AI技术应用于数据库由来已久，如AI技术调优数据库的性能、AI技术优化SQL、AI技术自动创建数据库索引（Learned Index）等。但是能把AI和数据库结合使之进入大众视野的，还非“自治数据库”莫属。 再如NDBC（中国计算机学会数据库学术年会）庆祝四十华诞、阿里入股MariaDB、国内类Aurora架构的产品争相发布、数据库事务处理等核心技术
DQL全称data query language，称为数据检索语句，作用是从表中获得数据
作者简介：曾任职于阿里巴巴，每日优鲜等互联网公司，任技术总监，15年电商互联网经历。
大数据文摘作品，转载要求见文末 大数据文摘记者 宁云州 在大数据应用场景中，互联网金融一直是一个诱人但危机四伏的领域：实时性高、交易量大、风险性高。而像蚂蚁金服这样一家用户量过6亿的互联网金融机构，更是需要面对“百亿个节点万亿条边的超大规模，并且实时更新的关系图进行高并发低延时的读写”。 “金融的业务场景对于实时性的要求都很高，比如说在转账的时候，我们几乎需要在这一瞬间判断这一笔转账是不是有风险，要求响应速度非常的高，才能把钱在一秒之中转出去。”蚂蚁金服首席数据架构师俞本权这样告诉大数据文摘记者，“但在
数据库与大数据一直是技术圈的两个常青领域。PC 时代诞生了最早的关系型数据库，之后数据类型越来越多，出现了各种非关系型数据库。云时代拉开序幕的同时，“大数据”一词也被广泛使用，涵盖海量数据的采集、处理、存储、分析和呈现的系列流程。大模型席卷而来的当下，许多数据库、数据分析处理引擎纷纷寻求与 AI 技术的结合点，试图找到更新、更切合未来发展的创新点……
非关系型数据库：为适应水平扩展性和处理超大量的数据环境，近几年发展非常迅速的发展，衍生类型非常多。
作者 | 闫园园 近期，时序关系型数据库 TimescaleDB 背后的公司 Timescale 发布了 2022 年 PostgreSQL 现状调查，该调查从 2022 年 6 月 6 日到 2022 年 6 月 30 日，总共持续了四个星期。其中，根据 2019 年和 2021 年的调查结果，来自 EMEA（欧洲、中东、非洲）的受访者约占所有受访者的一半，其次是北美，占 25.9%。 1 全球第四大最受欢迎的数据库：PostgreSQL 根据 DB-Engines 最新 排名，PostgreSQL
——聚焦数智 · 改变商业 近日，走过十个年头的亚马逊re:Invent大会今年落下帷幕，亚马逊云科技发布了包括云数据库在内的一系列重塑未来的创新技术与服务，并邀请全球各行各业的客户及亚马逊云科技合作伙伴分享前沿商业创新实践，继续引领云技术和产业未来发展的风向。
1961年通用电气公司的Charles Bachman 成功地开发出世界上第一个网状DBMS也是第一个数据库管理系统——集成数据存储（Integrated Data Store，IDS） 层次型DBMS是紧随网状型数据库而出现的。最著名最典型的层次数据库系统是IBM 公司在1968 年开发的IMS （Information Management System）网状数据库和层次数据库已经很好地解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独立性和抽象级别上仍有很大欠缺。
在中国数字化变革和数字经济发展大背景的推动下，作为基础软件，数据库日益成为中国数字经济发展背后最重要的基础设施之一。在形势日益复杂的国际环境下，自主可控的行业共识也日益被中国技术界所认可。一直以来，国家持续出台关于数据库的利好政策： 国家 863 计划设立了“数据库重大专项”等注重研究国产数据库的计划。 “十一五”宣布要以信息化带动工业化，同时数据库进入“核高基”重大科研专项，以数据库作为主营业务的初创公司大量出现，云计算厂商也开始布局云数据库，国产数据库进入再一次的高发展期。 经 InfoQ 研究中心统计
追求可以在水平方向上无限扩展的大规模分布式数据库，已经导致了专业数据库的爆炸式增长，实际上发布了数十种不同的数据模型和针对超特定用例的整个产品。
产品经理要不要懂技术的问题一直有很多的观点和讨论，一般来讲产品懂技术是有一定的优势，但不是充分必要条件。而数据产品是B端更偏底层的工种，有一定技术基础后，开展工作更顺利。找工作的经历里面，有被问到过你
为了学一学号称世界上最先进的开源关系型数据库，就要先安装，接下来就在CentOS 7上安装PostgreSQL 11。
关于如何入门MySQL，后台有好多同学咨询我，可能部分读者刚开始学习MySQL，我前面发的文章对部分同学来说暂时接触不到。原本写技术文章的目的是记录自己的工作学习，没有考虑到读者MySQL技术水平不一。本篇文章主要介绍MySQL技术的学习方法，刚入门的同学可以参考下。
关系型数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库，而关系模型是由二维表及其联系组成的数据组织。
现在有了 ElasticSearch，就可以直接使用基于 Lucene 的各种检索功能，ElasticSearch 是一个基于 Lucene 的分布式全文检索框架，在 Lucene 类库的基础上实现，可以避免直接基于 Lucene 开发，这一点和 Java 中 Netty 对 IO/NIO 的封装有些类似。
数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今。 六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变为用户所需要的各种数据管理的方式。 数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各方面得到了广泛的应用。 在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学决策和决策管理的重要技术手段。
数据库是现代信息技术的关键基础设施之一，其作用和重要性越来越受到人们的重视，因此学习数据库具有如下几个方面的重要性：
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