从单体应用向较小服务的迁移是目前的主流趋势。投资进行这样的迁移，其动力在于，围绕业务能力构建较小服务，能够提高开发者的生产力。团队一旦成为服务的主人，同时也就成为自身命运的主人，这就意味着可以不受系统中其他服务的限制，自由的对自有服务进行改善和升级。
编者注： 随着行业对营销和推广效果的重视，数据的作用越来越大。而营销渠道的多样化，也导致数据来源的数量和数据本身的体量都越来越大。如何挖掘，分析和展现各种数据就成为所有公司的一个关注点。众多商业智能解
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
DbSchema是一种可用于复杂数据库设计和管理的可视化工具。该工具已经集成在大多数主流操作系统之中。
众所周知，良好的数据库设计能够大幅减少后期的运维工作，同时也能最大程度地减少软件项目出错的可能。由于我们所面临的真实项目需求往往五花八门，因此需要找到合适的设计工具，来实现事半功倍的效果。
SQL Server数据库服务方式是安装在客户提供的服务器内。客户负责硬件、、软件安装、安全性、数据库备份、灾难恢复等相关的运维工作。需要较高的人为运维成本。
Uber 拥有世界上最大的 Kafka 集群，每天处理数万亿条消息和几个 PB 的数据。如图 1 所示，Kafka 现在成了 Uber 技术栈的基石，我们基于这个基石构建了一个复杂的生态系统，为大量不同的工作流提供支持。其中包含了一个用于传递来自乘客和司机 App 事件数据的发布/订阅消息总线、为流式分析平台（如 Apache Samza、Apache Flink）提供支持、将数据库变更日志流到下游订阅者，并将各种数据接收到 Uber 的 Hadoop 数据湖中。
我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们，对于他们成长中的公司来说，最好的数据仓库是什么时，我们会根据他们的具体需求来考虑答案。通常，他们需要几乎实时的数据，价格低廉，不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下，我们建议他们使用现代的数据仓库，如Redshift, BigQuery，或Snowflake。
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。
云开发扩展能力是云开发团队为开发者提供的一站式云端服务，旨在降低开发者使用云服务的门槛，助力开发者快速开发应用。
作者 | Uber 工程博客 翻译 | 王者 策划 | 蔡芳芳 Uber 的 Kafka 生态系统 Uber 拥有世界上最大的 Kafka 集群，每天处理数万亿条消息和几个 PB 的数据。如图 1 所示，Kafka 现在成了 Uber 技术栈的基石，我们基于这个基石构建了一个复杂的生态系统，为大量不同的工作流提供支持。其中包含了一个用于传递来自乘客和司机 App 事件数据的发布 / 订阅消息总线、为流式分析平台（如 Apache Samza、Apache Flink）提供支持、将数据库变更日志流到下游订阅
近几年，随着 Notion 的火爆，吸引了不少 Notion-Like 的产品。有的产品是将 Notion 的部分特性与自家的产品进行融合，比如语雀。有的是对标 Notion，比如 Wolai 和 FlowUs. 有的兼而有之，比如微软打算推出的 Loop, 虽然是将其融合至自家的 Office 产品系列，但是也能看到浓厚的 Notion 风格。此外，还有印象笔记的新产品 Verse.
近日，湖州银行新核心系统项目群成功投产上线。该系统基于腾讯云数据库TDSQL建设，是浙江首个基于国产分布式数据库投产的银行新核心系统。 湖州银行新核心系统项目群新建改造应用系统达120个，包含新核心、柜面、客户信息、统一支付、中间业务、信贷、理财、人力资源、SWIFT等，优化提升了客户体验、运营管理、精细化数据支撑、灵活差异定价、账户体系及核算、精准营销、风险防控等204项业务。 湖州银行新核心系统采用业界先进的“分布式微服务架构+国产分布式数据库”技术。其核心系统采用长亮V8技术，无缝衔接腾讯云数据库
关系型数据库管理系统在数据库技术领域占据主导地位已经多年了。当SQL在1970年代首次出现时，关系型数据库管理系统的使用和受欢迎程度迅速提升。很快，MySQL成为了大多数公司和团队首选的数据库。
微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。
美团外卖已经发展了五年，即时物流探索也经历了3年多的时间，业务从零孵化到初具规模，在整个过程中积累了一些分布式高并发系统的建设经验。最主要的收获包括两点：
概述：在评测各个云厂商的云数据库的时候，我们经常被各种复杂的数据迷惑，不知道该怎么看数据库的性能，怎么评比价格，怎么选出性价比超高的产品，对于大部分没法试用（原因你知道的，费用太高）的产品，就只能听厂商宣传了，今天我们来一起探讨如何评选出一款性价比超高的云数据库。 PS: 目前主流的云数据库一般分两大类，一类是互联网公司常用的开源数据库MySQL,一类是Windows下标配的SQL Server，这两大类产品都拥有自己的客户群。本次评测也围绕这两类展开。 PPS: 本次参与评测的厂商有：AWS（国际），AW
前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。 为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4：多源数据适配 要点5：多源数据缓存 要点6：数据集市 为了容易理解，本文用一个简化的销
本文根据美团资深技术专家宋斌在ArchSummit架构师峰会上的演讲整理而成，主要介绍在美团即时物流分布式系统架构逐层演变的进展中，遇到的技术障碍和挑战，还有我们的解决思路。
区块链是一项分布式共享记账技术，其表现形式是：由多个节点参与共同维护的、有统一共识机制保障的、不可篡改、时间有序的密码学账本数据库。区块链把一段时间内的信息打包成一个区块（赋一随机序列），盖上时间戳（用时间序列生成一个哈希值），与上一个区块衔接在一起，形成新的区块。改变区块链中任何一处的数据最终都会引起全区块链反应。 1 区块链的技术特征 区块链的技术特征可以归纳为：多中心，去中心；数据结构与数据库；账本功能；共识；不可篡改，不可伪造；时间序列。 多中心，去中心：区块链技术建立在 P2P 网络上，每个节点
Timescale 最近推出了 Dynamic PostgreSQL，这是一种新的云托管选项，可在预定义的 vCPU 范围内扩展数据库容量。这个新选项的宣传亮点是“购买基础容量，峰值需求靠租用解决”，它可以根据负载变化来扩展容量，试图以这种方式解决无服务器产品的不可预测性和可变性问题。
网站数据库和人脑一样重要。所有内容，如评论、文章、用户信息甚至垃圾评论，都存储在里面WordPress数据库中。其中一些对于网站正常运行至关重要，删除这些元素可能会导致网站崩溃或故障。
Netflix 高级软件工程师 Surabhi Diwan 在 2023 年旧金山 QCon 大会上发表了题为管理 Netflix 的 2.38 亿会员 的演讲。她在演讲中分享了 Netflix 的会员团队为满足 Netflix 不断增长的会员需求是如何实现分布式系统的：架构选型、技术决策和运营语义。
本文来自作者 陈伟荣 在 GitChat 分享的文章【微服务开发中的数据架构设计】 前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4
作者：陈伟荣 来自：在GitChat 中分享的【微服务开发中的数据架构设计】 前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4：多源数据适
前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4：多源数据适配 要点5：多源数据缓存 要点6：数据集市 为了容易理解，本文用一个简化的销售
这是SAP HANA曾经反击的文章，今天再次翻出来阅读觉得意味深远。由于过于技术对于两家到底谁优谁劣一直没有定论，不过从SAP HANA问世起至今，SAP和Oracle的战火就从未停止过。 这段时间以来，Oracle 一直试图传播有关 SAP HANA 的负面消息，而且有愈演愈烈的趋势，这真让人难以置信。对此，SAP 的传统做法是走正道，只对这类消息做正面回应。Oracle 所传播的信息几乎是百分之百错误的，他们的目的只有一个，就是保护其现有的营业收入。您只要回顾一下 Oracle 在过去 10 年中对云计
关注技术博客的读者肯定有这样感受，Spring Boot 相关的文章铺天盖地。 仿佛一切都在证明，Spring Boot 已成为Java 程序员必备技能。 未来 Spring Boot 的发展还会更好，说 Spring Boot 是当今最重要的 Java 框架也不为过。今天我们就来推荐一些李刚老师的高能课程，一站式学到并掌握Spring Boot所整合的各种技术！内容涉及： MongoDB RabbitMQ Neo4j Kafka 全文检索 即便你是入门水平，完整学习后，也将能够在企业级Spring Boo
今天，我们非常高兴地分享一项创新的云原生架构，它专为优化实时应用程序而设计。这种架构提供了大规模存储容量、低延迟查询，并且集成了强大的搜索和人工智能（AI）功能，以支持现代应用程序的需求。
2023年6月14日消息，Zilliz 希望通过战略增强和现在包括免费套餐的具有成本效益的新定价模型，成为 LLM（大语言模型） 支持的应用程序的首选向量数据库选择。该公司刚刚发布了最新版本的 Zilliz Cloud，这是其完全托管的向量数据库服务，具有面向 AI 开发的新功能和增强功能。
本文是第12篇，主要讲述MongoDB电子商务产品目录模型设计实战操作，非常值得一看。
受全球经济波动、原材料成本上涨以及消费者购买力下降等因素影响，家居行业近期可谓步履维艰。过去数十年间，家居行业一直享受着房地产发展的红利，甚至多被视为房地产的下游产业。因此，随着房地产市场步入下行时期，家居行业也在持续受到波及。正在经历的市场冲击与并不乐观的未来风险评估的双向“挟制”之下，家居行业正在积极摆脱对房地产的依赖，探索新的增长动能。
随着内部部署数据库基础设施和传统数据库管理系统的衰落，其逐渐被在云平台中运行的灵活、可扩展、经济高效的数据库管理系统所取代。
SQL Server 是 Microsoft 的关系数据库管理系统（RDBMS）。它是一个功能齐全的数据库，主要用于与竞争对手 Oracle 数据库（DB）和 MySQL 竞争。
众所周知，在数据库的历史上，每次存储介质的变化都会引发软件的变革。从 SAN 存储到 SSD 到大内存到 NVM，都触发了数据库内核从理论到工程的演进。
8月17日，“小程序·云开发”系列沙龙（小游戏专场）圆满落幕。本期沙龙云+社区携手微信 & 云开发官方团队为大家揭秘爆款微信小游戏背后的技术，全面讲解小程序·云开发、实时数据库库及小游戏联机对战引擎，助力小游戏开发。下面是张小华老师针对如何快速的构建联机对战类小游戏，调用几个API接口即实现房间管理、在线匹配、帧同步、状态同步、实时游戏server等游戏组件，快速搭建属于自己的对战服的分享。
营销的基本原理是一致的，每个人都喜欢洞察力，因为这些数字模式可以提供最安全的方法来确保企业采取正确的行动，更有效地运作，以及将其资源用在何处。数据已经成了战略的据点。
AI在24年越来越完善了，但目前大部分都是在使用文字聊天项目，而扩展下去也就是GPT项目。但目前市面上的AI其实已经很多了，例如我们常用到的dell-3绘图、MJ绘图以及国内比较出名的文心一言、讯飞星火、遵义千问等等。将这一系列AI集成到一个项目，同时拥有不错的用户管理、支付机制以及完善的前后台管理，便能形成一个 完全可商用的AI集成项目，也就是我们网上经常看到的别人网站上需要付费购买那种，而今天我们也可以用NAS来搭建这样一个项目。
如今，各种组织正在越来越多地使用公共云基础设施，但是人们发现将数百TB或PB数据向云端的迁移比想像得更复杂，更具破坏性，并且不具备灵活性。 云存储的商业价值是可取的，但是大量的数据对迁移，兼容性和敏
在信息爆炸的时代，我们每天接触到的数据量惊人，记忆所有信息几乎不可能。因此，一个个人知识库显得至关重要。它就像你的第二个大脑，帮您储存和整理重要信息，随时随地轻松访问。
资源群介绍 本社群为精品资源学习社群，分享公众号、QQ群看不到的优质的学习资源。你有任何问题欢迎提问。资源都是小编亲自整理，几乎都是从基础+进阶+高级，不会存在只有基础没有高级部分，造成你无法学习下去的情况，如果没有你想要的资源，进入资源群以后，你需要任何资源都可以联系小编给你通过各种途径搞到！加入我们可以让你少走很多弯路，迅速提升，8.8元也就是两瓶水的价格,但是得到的更多的是技术上的指导,更多的是能和一群同行的优秀大牛一起学习编程技术。 视频资源 资源包括：JAVA、AI、Web前端、大数据、架构师系列
北京大数据研究院院长、北京市大数据行动计划专家组组长鄂维南院士近期在北京国际大数据交易所成立发布会上发表演讲，就数据交易的场景、问题等进行解读并给出建议，为我们了解大数据时代数据信息的现状和发展带来启发。以下内容为实录整理，分享给大家。
独立数据库 这是第一种方案，即一个租户一个数据库，这种方案的用户数据隔离级别最高，安全性最好，但成本也高。 优点： 为不同的租户提供独立的数据库，有助于简化数据模型的扩展设计，满足不同租户的独特需求； 如果出现故障，恢复数据比较简单。 缺点： 增大了数据库的安装数量，随之带来维护成本和购置成本的增加。 这种方案与传统的一个客户、一套数据、一套部署类似，差别只在于软件统一部署在运营商那里。如果面对的是银行、医院等需要非常高数据隔离级别的租户，可以选择这种模式，提高租用的定价。如果定价较低，产品走低价路线，这种方案一般对运营商来说是无法承受的。 共享数据库，隔离数据架构 这是第二种方案，即多个或所有租户共享 Database，但是每个租户一个 Schema。 优点： 为安全性要求较高的租户提供了一定程度的逻辑数据隔离，并不是完全隔离；每个数据库可以支持更多的租户数量。 缺点： 如果出现故障，数据恢复比较困难，因为恢复数据库将牵扯到其他租户的数据； 如果需要跨租户统计数据，存在一定困难。 共享数据库，共享数据架构 这是第三种方案，即租户共享同一个 Database、同一个 Schema，但在表中通过 TenantID 区分租户的数 据。这是共享程度最高、隔离级别最低的模式。 优点： 三种方案比较，第三种方案的维护和购置成本最低，允许每个数据库支持的租户数量最多。 缺点： 隔离级别最低，安全性最低，需要在设计开发时加大对安全的开发量； 数据备份和恢复最困难，需要逐表逐条备份和还原。 如果希望以最少的服务器为最多的租户提供服务，并且租户接受以牺牲隔离级别换取降低成本，这种方案最适合。
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