在经过了几轮硬件升级和数据库调优之后，单数据库再也无法支撑不断上涨的流量了。没办法，要考虑搞数据库切分了。 那时候，我个人是很恐惧数据库切分的。...Isolation（隔离性），事务里做的事儿事务外面谁也看不到，就跟个盒子把数据罩起来一样，到底中间怎么变化的，事务外面的观察不到。...当 CAP 定理说分布式系统在分区容错的时候，只能一致性和可用性二选一时，我高兴的蹦了起来。 原来，可用性和一致性是不能兼得的。 为何我会那么高兴？...也许是老天眷顾，也许是大家都承受着和我一样夜不能寐的压力，很快，BASE 理论在国内传开了。 BASE 理论让我知道了，这个世上能排到前几名的技术大公司也一样会出问题，也一样会对这些问题进行妥协。...而这种不一致的状态由于已经被持久化到了数据库中，就会导致这种不一致的状态永久存在了数据库中。这业务能接受吗？但凡有点职业精神的程序员能接受吗？ 最后 光给面试题不给答案不是我的风格。
作为公认的劳模，小编每天除了工作，还要从小培养表妹的科研能力和精神。 今天，小编如往常一样监督8岁表妹做作业，在一道0.1等不等于0.10的题目里，表妹毫不犹豫地写上了等号。...小编告诉表妹，这道题你可以写等号，但是它们不完全一样。 表妹一下急了，老师明明说0.1里1的后面无论有多少个0都是一样的！ 小编没忍住，就提前给她上了一课！ 0.1和0.10一样吗？...所以在近似小数里，0.1和0.10的差别就大了。...比如在化学研究中，会有称重，配制溶液等操作，每个数字后面又有着各种单位，这个时候精确到哪一位数，小数点后的0也变得很重要，0.1和0.10在这里就有差别了，稍有不慎就会得到不一样的结果！...0.1和0.10在数值上是一样大的，但是却不完全一样。
对外行来说，「收益管理」这个词就像「人生指南」一样：听起来太有用了，就是不知道具体能帮到什么。其实，这个专业是在有「大数据」这个说法之前就早已开始的大数据商业应用。...收益管理帮的就是像卖草莓一样的操心生意。...这对数据处理能力和软件技术的要求在当时大多数行业中都闻所未闻 。可惜当时还没有「大数据」这个说法。...三、基本方法： 收益管理的基本方法是预测和优化：利用历史和实时数据去「预见未来」，然后在可预见的未来中找到「最优方案」。 预测的核心技术是利用历史数据建模并不断用更新数据去修正。...但至少有了这个例子，你在吃晚饭时不怕跟民航酒店的朋友聊收益管理了，对吗？ 四、冰山下面 上面的简介只是展示了收益管理这话题的冰山一角。
PSU 和 PDU 是两个不同的概念，它们在服务器和数据中心环境中扮演不同的角色。它们不一样，但在某些情况下可以互相关联。PSU（电源供应单元）：PSU 是服务器或计算机机箱内的组件，用于提供电力。...PSU通常位于计算机机箱内部，提供各种电压和功率级别以满足不同硬件组件的需求。PSU通常包括多个电源插座，以供多个硬件组件使用。...PDU（电源分配单元）：PDU 是一种设备，用于管理和分配电源到多个设备，通常用于数据中心和机房环境。PDU通常连接到电源插座，然后将电力分配到与之连接的多个设备，如服务器、网络设备、存储设备等。...它们有助于更有效地管理数据中心的电源资源。虽然PSU和PDU是不同的，但它们通常在数据中心或服务器机柜的环境中一起使用。服务器和其他设备通常连接到PDU上，而PDU本身接入电源系统。...这允许数据中心管理员有效地管理和分配电源，确保设备可用性，并在必要时进行远程电源管理。
身着大象皮肤的猫咪和钟表组成的飞机 深度学习算法的训练方法是向神经网络展示包含或不包含猫的数千幅图像。系统从这些数据中找到一些模式，然后用这些模式来决定如何给从未见过的图像贴上标签。...威克曼说，这项研究提醒我们，“数据利用的偏好和影响比我们想象的要多。”...这并不是研究人员第一次遇到这样的问题:面部识别程序、自动招聘算法和其他神经网络因为训练他们所用的数据存在自身的偏好，所以之前已经被证明过于重视我们不太关注的特征。...“在某些情况下，”威克曼说，“也许研究数据集更重要。” ? 图片来源：摄图网 “我们需要设计更聪明的数据和更聪明的任务，” 多伦多大学的计算机科学家费德勒（Sanja Fidler）说。...这些算法也是一样的。解决不同的任务让他们“对不同的信息产生偏好”，这与吉尔霍斯在形状和纹理上的实验相似。
XX DB-》MySQL 经常会被“领导”问到从某某数据库迁到MySQL复杂吗？大概需要多长时间能迁完？听到这个问题你会怎么想？你会怎么回答这个问题？想听听我的答案吗？请往下看。...也就是说，装修公司是施工单位，他们决定工期和实施方案。因此，数据库迁移这件事情得去问你的装修公司，也就是实际负责项目实施的团队。当用这个例子解释完以后，基本上领导就会能够理解迁移成本的点在哪里了。...前期调研阶段，这个阶段至少需要一个人对两种数据库有一定程度的了解，需要找出两种数据库的不同点有哪些？例如，字段类型，函数，存储过程，隔离级别等等一系列的区别，需要列出一个对比表格供后期使用。...接下来需要调研有多少应用程序使用了这个数据库，这是一个很神奇的阶段，经常会发现有莫名其妙的连接连上这个数据库，因此需要仔细找出究竟有哪些应用程序连接到了这个库。...关于数据库迁移的经验已经分享给大家，如果需要从其他数据库迁移至MySQL，可以使用官方的MySQL Workbench迁移向导。
四、hadoop的hdfs datanode节点一般与tasktracker运行在同一台计算机上，以获得更大的性能 hadoop在存储有输入数据（HDFS中的数据）的节点上运行map任务，可以获得高性能...，这就是所谓的数据本地化。...NameNode负责管理整个文件系统的元数据，也就是哪个Block被放入了哪台计算机的目录，属称元数据。...在主namenode发生故障时（假设没有及时备份数据），可以从SecondaryNameNode恢复数据。
作为数据领域20年的从业者，曾负责过阿里云数据库产品的整体规划，经历了不一样的2022，想谈谈2023年可能会不一样的数据库。...2010以后，数据仓库也一直被大数据概念碾压，仿佛是落后技术代表，但是经过10年发展，人们逐渐认识到大数据困境，一般的企业投入大、落地难、技术架构复杂，大数据巨头Cloudera在2021年黯然退市。...中国在这个领域已经处于全球领先的水平，但是从市场需求来看，分布式是面向海量数据的问题，是大型系统需求，导致市场拓展压力大。...一般系统的并发和数据没有那么大，核心需求是在线业务办理和报表分析，数据量普遍在1TB以内，甚至没有数据库管理员，所以大部分企业级软件（ERP、CRM）要考虑规模化推广，都支持使用了单个数据库来解决在线业务和报表查询需求...我感觉技术难度都非常大，TiDB的方案会更适合互联网公司，而OceanBase的方案更适合企业级市场。
一.数据库中的范式： 范式， 英文名称是 Normal Form，它是英国人 E.F.Codd（关系数据库的老祖宗）在上个世纪70年代提出关系数据库模型后总结出来的，范式是关系数据库理论的基础，也是我们在设计数据库结构过程中所要遵循的规则和指导方法...二：数据库中的五大约束： 数据库中的五大约束包括： 1.主键约束（Primay Key Coustraint） 唯一性，非空性； 2.唯一约束 （Unique Counstraint）唯一性，可以空，但只能有一个...详细介绍： （1）[外键约束 (Foreign Key Counstraint) ] 1.设置外键的注意事项： ①：只有INNODB的数据库引擎支持外键，修改my.ini文件设置default-storage-engine...=INNODB； ②：外键与参照列的数据类型必须相同。...（数值型要求长度和无符号都相同，字符串要求类型相同，长度可以不同）； ③：设置外键的字段必须要有索引，如果没有索引，设置外键时会自动生成一个索引； 2.设置外键的语法： [CONSTRAINT 外键名
Microsoft SQL Server 数据库引擎为关系型数据和结构化数据提供了更安全可靠的存储功能，使您可以构建和管理用于业务的高可用和高性能的数据应用程序。...数据仓库系统：在急需大量存储的空间和高效率的数据分析的需求下，目前基本有三种方式可以解决这一问题：1，采用昂贵的高性能主机以提高计算性能，用高端存储设备提高I/O性能，效果理想，但是成本非常高；2，通过将数据复制到多台使用大容量硬盘的廉价...pcserver上，以提高整体计算性能和I/O能力，效果尚可，存储空间有一定限制，成本低廉；,3，通过将数据水平拆分，使用多台廉价的pcserver和本地磁盘来存放数据，每台机器上面都只有所有数据的一部分...MyISAM 数据库与磁盘非常地兼容而不占用过多的CPU和内存。MySQL可以运行于Windows系统而不会发生冲突，在UNIX或类似UNIX系统上运行则更好。...2.4，基本语法 MySQL的基本语法和SQL Server基本相同。 三、联系和区别 联系：都是属于关系型的数据库，都是目前的主流数据库，其基本操作语法相同。
作者｜Thao Nguyen, AI Resident, Google Research 来自｜AI公园 编译｜ronghuaiyang 导读 提高模型容量可以从宽度和深度着手，但是，宽模型和深模型学到的是相同的东西吗...用各自适用的场景吗？ 论文链接：https://arxiv.org/abs/2010.15327 提高神经网络性能并使其适应可用计算资源的一个常见做法是调整体系结构的深度和宽度。...我们在ResNets家族上应用CKA，使用不同的深度和宽度，在常见的基准数据集上训练(CIFAR-10和ImageNet)，并使用表示热图来说明结果。...块结构，一个大的，连续的层集具有高度相似的表示-随着宽度或深度的增加而出现。每个热图平面上显示了单个神经网络中所有层对之间的CKA相似性。...在CIFAR-10和ImageNet数据集上，具有相同平均精度的宽和深模型在样本级的预测方面仍然显示出统计上的显著差异。
数据大屏，仅仅是数据展示吗？ 大数据时代，各行各业对数据价值的重视程度与日俱增。...数据大屏是数据可视化技术的重要展示形式和载体。...(Wyn展示汇报大屏2) 数据大屏仅仅是数据展示吗？...这样，如果观察者对大屏的某类数据感兴趣时，给可以更清楚、更聚焦的地进行阅读和分析。...例如，默认大屏展示的全国各省的销售数据，查看者需要重点关注北京和上海的数据，就需要大屏能够智能从全国数据下钻到对应的地区，以及和其他维度的数据去联动展示。当然，在实际的场景中，比这个例子要复杂的多。
前 30 名的排行情况详见下图，前10大数据库 用线段做了分割。同时在文末，会免费赠送给大家一些数据库书籍！ 跌幅榜情况 较去年同期，本月三霸主集体暴跌再次霸占了“同期跌幅榜”。...虽然各大开源类数据库百花齐放，然而，在 DB-Engines 全球数据库排行榜上，Oracle 和 MySQL 依然是世界上最受欢迎的商业和开源类数据库，而且领跑优势还在继续扩大。...小众数据库不可小觑 数据库相关从业人员可以将 DB-Engines 数据库排名作为参考，大数据时代发展速度之快超乎我们的想象，新的数据库产品仍然在不断诞生，如果你的需求比较特殊，大众数据库产品无法很好地满足你...同时 Redis 本身非常稳定，已经得到业界的广泛认可和使用。掌握 Redis 已经逐步成为开发和运维人员的必备技能之一。...实时 OLAP 数据库 ClickHouse 是业界公认的一匹黑马，它能够优雅解决企业任意指标和任意维度组合，并且实时给出处理结果的复杂业务场景需求。
读/写分离 经典的数据库拆分方案，主库负责写，从库负责读； 3. 垂直分区 根据数据表的相关性进行拆分。...水平分区 保持数据表结构不变，通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中，达到了分布式的目的。 水平拆分可以支撑非常大的数据量。...举个例子：可以将用户信息表拆分成多个用户信息表，这样就可以避免单一表数据量过大对性能造成影响。 ? 数据库水平拆分 水平拆分可以支持非常大的数据量。...水平拆分能够支持非常大的数据量存储，应用端改造也少，但 分片事务难以解决 ，跨节点 Join 性能较差，逻辑复杂。...如果实在要分片，尽量选择客户端分片架构，这样可以减少一次和中间件的网络 I/O。
第一范式 第一范式（1NF）要求数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值。 若某一列有多个值，可以将该列单独拆分成一个实体，新实体和原实体间是一对多的关系。...在任何一个关系数据库中，第一范式（1NF）是对关系模式的基本要求，不满足第一范式（1NF）的数据库就不是关系数据库。 第二范式 满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF）。
本次 5.0.0-beta 版本发布的 DistSQL，用于搭配整个 ShardingSphere 分布式数据库体系，在提供更标准化的分布式数据库管理方式的同时，兼具灵活、便捷和优雅的特性。...初识 DistSQL 相信大家对 SQL（Structured Query Language）都不陌生，SQL 是一种数据查询和程序设计语言，同时作为关系数据库管理系统的标准语言，用于存取数据以及查询、...作为国内开源的佼佼者， ShardingSphere 在分布式数据库生态的探索中并没有停止脚步，打破中间件和数据库之间的界限，让开发者像使用数据库一样使用 Apache ShardingSphere，是...sharding_db 使用新创建的数据库 执行 RDL 配置 2 个用于分片的数据源资源 ds_1 和 ds_2 执行 RQL 查询新增加的数据源资源 执行 RDL 创建 t_order 表的分片规则...如一键分析数据库整体状态，和弹性迁移对接，提供一键数据扩容、缩容；和管控对接，实现一键切换主从、改变数据库状态等等。 最后，欢迎大家多多关注社区，了解 ShardingSphere 项目最新进展。
卢菁: 刚我们聊到了数据语料的问题，基于大语言模型的发展，目前很多内容网站的信息会由越来越多的生成式大模型产生，然后研究者又会从网上拔取这些数据，再进一步的去训练大模型，这本质上有点像是用大模型来训练大模型...比如通过AI之间互相对话，重复去学习和去训练一个新的模型，如果走这种技术路线靠谱吗？赫然：目前大模型可以生成代码和文本，并且甚至可以实现相互交流和对话，不过，大模型其实并非真正理解所生成的内容。...然而，如果两个模型水平相当，但要实现“1+1大于2”的效果可能会更具挑战性。这就像是人尝试用左脚踩右脚来把自己推高一样。...评论区有网友提问，如ChatGPT这样的大模型产品，在中文语料的处理上，甚至比国内的一些大模型使用体验更好一些，这是如何做到的？它是把英文的语料翻译成中文吗，还是直接使用公开的中文语料训练？...同时，大型模型的小型化和具体应用并不总是需要大量计算资源，比如在许多垂直领域，足够的数据和资源可能更重要。另外，一个当前热议的话题是大模型能力涌现。
如果使用ip来访问百度，难道就可以让某人用100个不同的ip都能访问百度主页吗? 这不乱了吗。因此，需要用到反向代理。...3、端口：跟在域名后面的是端口，域名和端口之间使用“:”作为分隔符。...和“#”，则一直到最后，都是文件名部分。该URL的文件名为EditPosts.aspx。文件名也不是一个URL必须的部分，如果省略该部分，则使用默认的文件名index.htm 6、参数：从“？”
“除了向量数据库外，我是否还需要一个普通的 SQL 数据库？” 这是我们经常被问到的一个问题。...%E7%B4%A2-%EF%BC%88semantic-search%EF%BC%89）前先根据某种条件过滤数据，例如： 在法律领域，可能只需要从某个特定数据库中搜索相关的法律条款； 在零售业，可能需要搜索某个尺码的男鞋...用向量数据库 Milvus 或全托管的 Milvus 服务——Zilliz Cloud，就无需额外再维护一个 SQL 数据库存储标量了。...向量数据库。...这步会将文件进行分片提取向量并导入到向量数据库 Collection 中。 9. 进入collection页面，检查 Collection 和 Schema 是否正确。
云数据库使用起来非常的稳定可靠，而且它具有可弹性伸缩的服务功能，在几分钟之内就能够实现数据库的部署，而升级后的云数据库性能将会更加强大，使用体验也将会更好，大家知道云数据库怎么升级吗？...云数据库怎么升级 云数据库可以用来备份，计算等等。那么，云数据库怎么升级？...使用云数据库安全吗 云数据库使用起来是比较安全的，里面所存储的数据并不用担心会丢失，因为云数据库能够自动进行备份，而且云数据库的后台有着非常专业的运维服务，能够让数据库不断的优化，从而保证云数据库的正常运行...而且现在的云数据库更加的智能化和自动化，它能够保护用户的安全和隐私，在面对一些网络攻击的时候，将会有安全屏障进行保护，所以大家可以放心的使用云数据库。...云数据库有着高可用性以及存储整合的优势，在现如今的网络社会当中，云数据库已经显得越来越重要了，云数据库怎么升级？上面已经和大家详细的介绍过了，希望这些内容能够帮助到大家更好的使用云数据库。
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