无代码和低代码开发平台让全世界的人们在不写代码的情况下建立他们的业务和应用，为他们服务。根据 Forrester到2021年，无代码/低代码类别将增长到212亿美元。 在这些平台之前，为企业建立一个应用程序需要雇用有经验的软件开发人员。但现在情况并非如此。今天，许多无代码/低代码平台使独立创作者、艺术家和企业家都有可能自己建立应用程序。 尽管似乎有一个从写代码到使用可视化开发工具的范式转变，但拥有一个后端和前端的基本概念仍然是相同的。要为你的业务建立一个应用程序，你将需要一种方法来连接你的后端和前端。一个叫
客户端（前端）和服务器（后端）之间的通信通常不是超级直接的。因此，我们使用一个叫作“应用编程接口”（或 API）的接口，作为客户端和服务器之间的中介。
查询模式分为：ID、SQL、BOUNDS、BUFFER等，能够以字段、空间等形式进行数据的查询，各类查询类型在下边对应的查询条件也不相同。
在过去的几十年里，我们见证了应用架构以快速的速度演变。当我还是一个年轻的程序员时，开始编写一个简单的代码库，我们可以称之为单体应用。
上次修改时间：2020年10月16日 bezkoder Full Stack，Node.js，Vue.js
垃圾管理是现代城市一个非常有挑战性的任务，每个地区都有其独特的垃圾产生模式，但无论产生垃圾的种类和数量如何变化，优化垃圾的收集方式是降低成本、保持城市清洁的重要手段。
这个平台主要用于构建管理面板、内部工具和仪表板的低代码项目。与 15 多个数据库和任何 API 集成，真的很牛逼！
Top Google Cloud tools for web application development. Google gives a wide scope of instruments and administrations for its clients. As one of the top cloud suppliers, Google must stay aware of the aggressive idea of the cloud and discharge administrations to address the issues of its clients. Like AWS and Azure, there is a scope of Google Cloud apparatuses for clients to look over to help facilitate a portion of the pressure that accompanies the open cloud.
索引（相当数据库，包含行（代表文档）和列（字段）的表）、副本（用于控制查询性能及数据故障）、分片（每个分片就是一个Lucene索引）
谷歌云最近宣布 Firestore 多数据库 普遍可用。这一新特性旨在隔离客户数据，并促进微服务以及开发、测试和 staging 环境的管理。
在2021年12月上旬，Flutter官方发布了今年的第四个正式版本，也是今年的最后一个Flutter稳定版。
本文将详细介绍如何使用Django、RestFul API和Bootstrap实现一个可折叠的多级菜单功能，并在菜单末端节点上添加复选框，点击按钮时获取这些节点的ID并查询其内容。这篇教程将涵盖后端的API设计、前端的实现以及如何整合两者，以实现所需的功能。
作者 | John Considine 译者 | 平川 策划 | 刘燕 我们已经在 Firebase 上发布了 10 几款应用程序，几乎用到了该平台每个方面的特性，并设计了一个可以实现优雅扩展的手册。可以说，事实已经证明，Firebase 对 K-Optional Software 而言是非常宝贵的工具。 就在 2022 年 3 月，我们的开发人员还在为 Firebase Extensions 等创新欢呼。遗憾的是，过去几个月的三个主要变化破坏了开发体验，因此，在新项目中，K-Optional 将
REST 即表述性状态传递（英文：Representational State Transfer，简称 REST）是 Roy Fielding 博士在2000年他的博士论文中提出来的一种软件架构风格。REST 是一种规范。即参数通过封装后进行传递，响应也是返回的一个封装对象。一个 REST 的接口就像如下的接口：
本文借助第三方库 olivere/elastic 完成 Go 对 ES 的更新操作。
在软件开发中，我们可以使用设计模式有效的解决我们软件设计中的常见问题。而在app的架构中，「structural」设计模式可以帮助我们很好的划分应用结构。
React是一个用于构建用户界面的JavaScript库，它可以创建动态和交互式的网页应用。Firebase是一个由Google提供的后端服务平台，它可以快速地开发和部署iOS、Android和Web应用。Firebase提供了一些工具，如身份验证、数据库、存存储、分析等，来构建高质量的应用。
Swagger能成为最受欢迎的REST APIs文档生成工具之一，有以下几个原因：
ES中提供了一种强大的检索数据方式,这种检索方式称之为Query DSL,Query DSL是利用Rest API传递JSON格式的请求体(Request Body)数据与ES进行交互，这种方式的丰富查询语法让ES检索变得更强大，更简洁。
Apache Atlas使用各种系统并与之交互，为数据管理员提供元数据管理和数据血缘信息。通过适当地选择和配置这些依赖关系，可以使用Atlas实现高度的服务可用性。本文档介绍了Atlas中的高可用性支持状态，包括其功能和当前限制，以及实现此高级别可用性所需的配置。
ThinkPHP5 从入门到深入学习，结合实战项目深入理解 ThinkPHP5 的特性和使用方法。编写完成简单的基于 RESTFul 接口，实现相应功能，掌握控制器、模型、异常处理、数据校验的使用。
ElasticSearch是一款由Java开发的开源搜索引擎，它以其出色的实时搜索、稳定可靠、快速安装和方便使用的特性，在Java开发社区中赢得了广泛的认可和应用。
在过去的一年中，各种不同的状态管理技术被提出，但截至目前，Flutter的团队和相关社区还没有得出单一的 首选解决方案。
好友功能是目前社交场景的必备功能之一，一般好友相关的功能包含有：关注/取关、我（他）的关注、我（他）的粉丝、共同关注、我关注的人也关注他等这样一些功能。
3.分析过程：预备字段内容，并将其转换为可以写放Lucene索引的词项（term）的过程
首先需要了解什么是相关性？默认情况下，搜索返回的结果是按照 相关性 进行排序的，也就是最相关的文档排在最前。相关性是由一个所谓的打分机制决定的，每个文档在搜索过程中都会被计算一个_score字段，这是一个浮点数类型，值越高表示分数越高，也就是相关性越大。
● ELK是包含但不限于ElasticSearch（简称es）、Logstash、Kibana三个开源软件组成的一个整体。这三个软件合称ELK。是用于数据抽取（Logstash）、搜索分析（ElasticSearch）、数据展现（Kibana）的一整套解决方案，所以也称为ELK stack。
我认为，GraphQL 将改变世界。将来，你可以使用 GraphQL 查询世界上的任何系统。我在创造这样的未来。那么我为什么要对使用 GraphQL 进行辩驳呢？我个人最讨厌的是，社区一直在宣传 GraphQL 的好处，而这些好处却非常普通，并且与 GraphQL 实际上没有任何关系。如果我们想推广采用，那么我们应该诚实，应该摘掉有色眼镜。这篇文章是对 Kyle Schrade 的文章“为什么使用 GraphQL”的回应。这并不是批评。这篇文章是一个很好的讨论基础，因为它代表了我在社区中经常听到的观点。如果你读了整篇文章，当然这会花一些时间，你就会完全理解，为什么我认为 Kyle 的文章应该改名为“为什么使用 Apollo”。
ES中提供了一种强大的检索数据方式,这种检索方式称之为Query DSL ,Query DSL是利用Rest API传递JSON格式的请求体(Request Body)数据与ES进行交互，这种方式的丰富查询语法让ES检索变得更强大，更简洁。
过去几年中，GraphQL 已经成为一种非常流行的 API 规范，该规范专注于使客户端（无论是客户端、前端还是第三方）的数据获取更加容易。
目前项目开发比较流行的是前台后分离模式，后台提供接口，前台调用接口，接口书写遵循流行的RESTful API规范
过滤查询，其实准确来说，ES中的查询操作分为2种: 查询(query)和过滤(filter)。查询即是之前提到的query查询，它 (查询)默认会计算每个返回文档的得分，然后根据得分排序。而过滤(filter)只会筛选出符合的文档，并不计算 得分，而且它可以缓存文档 。所以，单从性能考虑，过滤比查询更快。 换句话说过滤适合在大范围筛选数据，而查询则适合精确匹配数据。一般应用时， 应先使用过滤操作过滤数据， 然后使用查询匹配数据。
为了介绍使用ASP.NET Core构建GraphQL服务器，本文需要介绍一下GraphQL，其实看官网的文档就行。
应用程序开发在一个不断变化的环境中进行。用户期望应用程序能够适应迅速变化的业务需求，并在应用程序演化时进行即时更新。所有这些意味着当应用程序发展时，开发人员需要具备最小停机时间或DBA参与的灵活数据持久性机制。关系模型缺乏这种灵活性：表具有静态的“形状”，应用程序更改需要修改表结构（例如添加新列），这通常涉及数据库管理员（DBA）。此外，现有数据可能需要进行修改以适应新的模式。更重要的是，关系方法需要事先设计模式：应用程序的对象（例如“客户订单”）被规范化为存储对象值的表和列。一个应用程序对象通常被规范化为多个表。这意味着现在简单的插入或获取操作需要插入并选择涉及所有参与表的操作，并具有正确的连接条件。开发人员必须理解此映射并使用SQL表达它。
本文最初发表于 Treblle 网站，经原作者 Vedran Cindrić 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。
本文主要来自MSDN杂志《Building Cross-Platform Web Services with ServiceStack》，Windows Communication Foundation (WCF) 是一个相当优秀的服务框架，当我们讨论跨平台的服务的时候，虽然WCF对WebService的支持还行，在面对一些高级应用的不太好，微软重新发展了ASP.NET WebAPI框架，关于这两个框架的讨论可以看我另外一篇文章《WCF和ASP.NET Web API在应用上的选择》 。在讨论跨平台的Web
基础的设置可以参考flutter的官方文档https://docs.flutter.dev/development/tools/vs-code。搞定基础的一切后，我们接下来就需要根据个人喜欢做一些个性化的定制来提高我们的工作效率。
写过前端的都知道，REST 风格的 API 适合简单的增删改查。对于稍微复杂的关联查询，就显得不太合适：如果设计一个 REST 接口，一般情况下会返回关联表的全部字段，以满足更多类似的查询需求，如果设计多个细粒度接口，前端就需要查询很多次，自己拼装数据。粗粒度的接口导致不必要的数据传输，细粒度的接口导致函数爆炸，你见过 JavaScript 的 Promise 满天飞吧。
像开发者专用的Duet AI这样的基于上下文的生成式人工智能工具，能否在整个软件开发生命周期内推动全天候的生产力？
Coursera 的客户端开发人员钟情于 GraphQL 的灵活性，类型安全性和良好的社区支持，我们对 GraphQL 的喜爱众~所~周~知。然而，我们并没有过多讨论后端开发人员是如何看待 GraphQL 的，因为他们大多数实际上并不需要考虑 GraphQL。
在今天的这篇文章中，我们来主要介绍一下如何使用 REST 接口来对 Elasticsearch 进行操作。为了完成这项工作，我们必须完成如下的步骤：
问题列表和答案来自国外博客（原文答案不准确，有错误），为避免误导，我对每个问题做了属于自己的理解和解答。
在 Elasticsearch 中，所以的数据都是以 JSON 的格式来进行表述的。这个和其它的有些数据库，比如 Solr，它支持更多格式的数据，比如 xml, csv 等。
嗨，猫头虎博主在此！🐆🦉 今天我们要聊的是Go Cloud Development Kit的最新更新。如果你在寻找关于Go语言和云开发的最新资讯，那么这篇博文正适合你。我们将深入探讨2019年3月4日Google团队发布的这个令人兴奋的项目。让我们一起探索如何使云开发变得更简单、更高效吧！
很久之前其实就关注过这个技术，记得当时还是React刚刚崭露头角的时期吧。总之那时候，GraphQL感觉还只是概念完备阶段，除了FB自己内部大量使用外，好像社区并不是很健全，不过大家应该都在疯狂的讨论和跟进吧。过了2年，如今再回过头来看，已经涌现出各种开源或商用服务专注于这个领域，各种语言的框架和工具也都很完备了，感觉是时候重新接触GraphQL了。如果你的项目正处于技术选型，你正在犹豫选择一种接口风格的时刻，不妨了解一下这个神奇而强大的玩意儿~~
GraphQL 是一种新的 API 的查询语言，它提供了一种更高效、强大和灵活 API 查询。它 是由 Facebook 开发和开源，目前由来自世界各地的大公司和个人维护。GraphQL 对API 中的数据提供了一套易于理解的完整描述，使得客户端能够准确地获得它需要的数据，而且没有任何冗余。它弥补了 RESTful API(字段冗余，扩展性差、无法聚合 API、无法定义数据 类型、网络请求次数多)等不足。
GitLab Analyser[1] 是一个使用 Golang[2] 编写的跨平台命令行工具。
无论是创建网站，还是移动应用程序，我们都需要通过 API 来传递数据，通过 API 我们可以获取到数据库中的数据，可以操作数据库，可以处理一些业务逻辑。现在最流行的 API 架构是 REST。但是，GraphQL 正在逐渐追赶着它。
新冠疫情期间，大多数公司为了避免交叉感染都或多或少的采用了远程办公的方式，这显然是一个明智的选择，基本上钉钉(dingding)作为一个远程办公平台来用的话，虽然差强人意，但是奈何市面上没有啥更好的选择，矬子里拔将军，也还是可以凑合用的，不过远程办公有个问题，就是每天需要检查员工的考勤，居家办公虽然灵活，但是大家究竟有没有办公，则是另外一回事，钉钉提供的解决方案就是考勤在线打卡功能，但是检查出勤钉钉在移动端就有点费劲，需要在钉钉app里点击至少5次,还不能实时刷新，pc端的钉钉oa系统做的更烂，还不如移动端来得方便，另外如果你在一家上千人的企业里，这家企业有大大小小几十个部门，你又非常倒霉的担任这家公司的人事主管，每天按部门来出员工考勤报表就不是一件容易事了，所以利用钉钉开放的接口，使用Django自己打造一套实时监控员工考勤的web平台是我们本次的目的。
本文最初发布于 Max Desiatov 的个人博客，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
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