但遗憾的是，仍然有相当多情况无论怎样优化都不可能跑得更快。这里做 SQL 性能优化真是让人干瞪眼 介绍了一些，并做了相应的技术分析。由于其理论基础关系代数的局限，SQL缺乏离散性和有序集合等特性的支持使得SQL在表达某些高性能算法时异常困难，甚至完全写不出来，只能采用比较笨的低性能算法，眼睁睁地看着硬件资源被白白浪费。在 写着简单跑得又快的数据库语言 SPL 中有对SQL理论基础缺陷的通俗解释。也就是说，SQL的慢是理论性的，这种问题仅仅由数据库在工程层面优化只能局部改善（确实有不少商业数据库能够自动识别某些SQL并转换成高性能算法），而不能根本地解决问题（情况复杂时数据库优化引擎都会“晕”掉，只能按SQL的书写逻辑执行成低性能算法）。理论性的缺陷当然也不能寄希望于更换数据库而得到解决，只要还是用SQL，即使采用分布式数据库、内存数据库也还是这种情况，在消耗更大成本的资源后当然也能有一定的性能提升，但和硬件本应能够达到的性能仍然有巨大的差距。
之前在知乎上回答了一个朋友的提问，是关于安全测试相关面试题的，在回答之余让我也不禁想起了自己还在做软测执行的日子。趁着兴起，和团队里的安全测试小伙伴交流了一下，写下了这篇文章，也希望能帮助到更多正在安全测试道路上前行的小伙伴。
上次碰到的是《JDBC SSL连接MySQL》，这次则是SSL连接SQL Server。
在安全领域，一般用帽子的颜色来比喻黑客的善与恶，白帽子是指那些工作在反黑客领域的技术专家，这个群体是”善”的的象征；而黑帽子则是指那些利用黑客技术造成破坏甚至谋取私利造成犯罪的群体，他们是”恶”的代表。
随着数据量不断增长和业务复杂度逐渐攀升，数据处理效率面临巨大挑战。最典型的表现是面向分析型场景的数据仓库性能问题越来越突出，压力大、性能低，查询时间长甚至查不出来，跑批跑不完造成生产事故等问题时有发生。当数据仓库出现性能问题时便不能很好服务业务了。
数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的 OLAP 和 OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。 我们知道，SQL是目前数据库的主流语言。那么，用SQL做这两件事是不是很方便呢？
特征：SQL编写，无问单机/集群、无问商用/开源、无问大牌/新秀 现在为啥跑不快？ 硬件不变，提速关键在于设计出计算量更少的算法。 然后再用程序语言写出来。 可惜，SQL受理论限制写不出这些低复杂度的算法，只能干瞪眼。 那，咋样才能快？ 嗯，不能再用SQL了。 但也不能用Java，虽然写得出，但会累死人。 用SPL！简单代码实现高性能计算 SPL是啥？为啥管用？ SPL是一款开源程序语言，专门对付结构化数据计算，我们将数十种高性能算法和存储融入SPL中，提速N倍不是梦！ 读书
本文共1400字，建议阅读8分钟。 大数据的技术本质就是高性能，性能优化也是程序员们的永恒话题。
ADO.NET连接SQL Server有时候联机会无故的中断 (例如闲置过久或是交易时间太长等因素)，这时又要重新连接，在.NET Framework 4.5之前，这件事情要由开发人员自己依照ADO.NET的SqlException来判断并自行重试，重试的算法也要由开发人员来自定义，所以SQL Database的CAT (Customer Advisory Team) 开发了Transient Fault Framework给Windows Azure的开发人员使用，而.NET Framework 4.5.
数据库语言的目标 要说清这个目标，先要理解数据库是做什么的。 数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的 OLAP 和 OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。 我们知道，SQL 是目前数据库的主流语言。那么，用 SQL 做这两件事是不是很方便呢？ 事务类功能主要解决数据在写入和读出时要保持的一致性，实现这件事的难度并不小，但对于应用程序的接口却非常简单，用于操纵数据库读写的代码也很
数据库语言的目标 要说清这个目标，先要理解数据库是做什么的。 数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的 OLAP 和 OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。我们知道，SQL 是目前数据库的主流语言。那么，用 SQL 做这两件事是不是很方便呢？事务类功能主要解决数据在写入和读出时要保持的一致性，实现这件事的难度并不小，但对于应用程序的接口却非常简单，用于操纵数据库读写的代码也很简单。
数据库语言的目标 要说清这个目标，先要理解数据库是做什么的。 数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的 OLAP 和 OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。 我们知道，SQL 是目前数据库的主流语言。那么，用 SQL 做这两件事是不是很方便呢？ 事务类功能主要解决数据在写入和读出时要保持的一致性，实现这件事的难度并不小，但对于应用程序的接口却非常简单，用于操纵数据库读写的代码也很简
数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的 OLAP 和 OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。
数据库系统能够接受 SQL 语句，并返回数据查询的结果，或者对数据库中的数据进行修改，可以说几乎每个程序员都使用过它。
数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的OLAP和OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。
XSS攻击的全称是跨站脚本攻击(Cross Site Scripting)，为不跟层叠样式表 (Cascading Style Sheets,CSS)的缩写混淆，故将跨站脚本攻击缩写为XSS
每个线程都是通过某个特定Thread对象所对应的方法run()来完成其操作的，方法run()称为线程体。通过调用Thread类的start()方法来启动一个线程。
如上图，最下面一层是 Process Function ，可以去做一些有状态的计算，注册 Timer 定时器，可以做更复杂的操作，灵活性更高，可以做非常复杂的定制开发；
想要进入大型互联网公司，首先我们面对的就是面试这一道坎。一般而言，需要3~5面才能最终拿到offer。一面是考查基础知识，二三面是考查专业技能、项目经验等，四五面大致是HR面，也就是谈薪资了。 万丈高楼平地起，对于二三面的专业技能、项目经验等因人而异，各不相同，但是第一面的基础知识却是万变不离其宗。越是大型公司，面试官对于数据结构和计算机原理等计算机基础知识的要求也就越高。 既然决定作一个程序员，那我们就得掌握至少一门主流编程语言（ 在这里我以Python为例），再加上操作系统、数据库系统、数据结构与算法、
数据仓库分为离线数仓和实时数仓，但是企业在招聘时大多要求两者都会，进入公司之后可能会专注于离线或实时其中之一。
1、最早的数据分析可能就报表 目前很多数据分析后的结果，展示的形式很多，有各种图形以及报表，最早的应该是简单的几条数据，然后搞个web页面，展示一下数据。早期可能数据量也不大，随便搞个数据库，然后SQ
分页算法（也就是分页读取数据的时候使用的select 语句）面临两大难题：一个是不同的数据库使用的分页算法是不一样的（比如SQL Server 2000可以使用Max、表变量、颠倒Top，SQL Server 2005可以使用Row_Number，MySql可以使用limit ，Orcale可以使用ROWNUM等）；另一个是，不同的分页需求，可以采用的分页算法也是不一样的（比如单字段排序和多字段排序）。那么我们应该如何来选择呢？ 好多人都想找到一种即通用，效率又高的分页算法，那么能不
本文介绍了Apache Spark的四个主要应用场景，包括大数据处理、机器学习、图计算和流处理。Spark可以处理批量数据和流数据，并且提供了简单易用的API。同时，Spark还支持多种编程语言，包括Python、Java和Scala等，使得开发人员可以更加便捷地开发复杂的数据处理应用。
日前，“首届中文NL2SQL挑战赛”总决赛在南京大学落幕，南京大学人工智能学院教授俞扬被邀请担任评委。
首先，你需要一门编程语言。密歇根大学的这门专业课是有关学习如何使用Python，并创建自己的内容。
自从 Apache Spark 2009 年在 U.C. Berkeley 的 AMPLab 默默诞生以来，它已经成为这个世界上最重要的分布式大数据框架之一。Spark 可以用多种方式部署，它为 Java、Scala、Python，和 R 编程语言提供了本地绑定，并且支持 SQL、流数据、机器学习，和图处理。你将会发现它被银行、电信公司、游戏公司、政府，和所有如 Apple、Facebook、IBM，和 Microsoft 等主要的科技巨头公司使用。 非常好，Spark 可以运行在一个只需要在你集群中的
自从 Apache Spark 2009 年在 U.C. Berkeley 的 AMPLab 默默诞生以来，它已经成为这个世界上最重要的分布式大数据框架之一。Spark 可以用多种方式部署，它为 Java、Scala、Python，和 R 编程语言提供了本地绑定，并且支持 SQL、流数据、机器学习，和图处理。你将会发现它被银行、电信公司、游戏公司、政府，和所有如 Apple、Facebook、IBM，和 Microsoft 等主要的科技巨头公司使用。
【编者按】大数据应用程序究竟是选择SQL还是NoSQL？VoltDB公司首席技术官Ryan Betts和Couchbase公司首席执行官Bob Wiederhold分别提出了不同的意见，同时借助多项论
自从 Apache Spark 2009 年在 U.C. Berkeley 的 AMPLab 默默诞生以来，它已经成为这个世界上最重要的分布式大数据框架之一。Spark 可以用多种方式部署，它为 Java、Scala、Python，和 R 编程语言提供了本地绑定，并且支持 SQL、流数据、机器学习，和图处理。你将会发现它被银行、电信公司、游戏公司、政府，和所有如 Apple、Facebook、IBM，和 Microsoft 等主要的科技巨头公司使用。 📷 非常好，Spark 可以运行在一个只需要在你集群中的
先说观点：因为还没找到更好的。 接下来说原因，首先来看看大数据平台都在干什么。 原因 结构化数据计算仍是重中之重 大数据平台主要是为了应对海量数据存储和分析的需求，海量数据存储的确不假，除了生产经营产生的结构化数据，还有大量音视频等非结构化数据，这部分数据很大，占用的空间也很多，有时大数据平台 80% 以上都存储着非结构化数据。不过，数据光存储还不行，只有利用起来才能产生价值，这就要进行分析了。 大数据分析要分结构化和非结构化数据两部分讨论。 结构化数据主要是企业生产经营过程中产生的业务数据，可以说是企业的
随着大数据的爆红，数据分析师这个职位也得到了越来越多的关注，千千万万懂些大数据技术的少年们都渴望成为高大上的“大数据科学家”，可是，你们真的准备好了吗？ 1、最早的数据分析可能就报表
执行大数据项目的企业面对的关键决策之一是使用哪个数据库，SQL还是NoSQL?SQL有着骄人的业绩，庞大的安装基础;而NoSQL正在获得可观的收益，且有很多支持者。我们来看看两位专家对这个问题的看法。
Hive出现的背景 Hadoop提供了大数据的通用解决方案，比如存储提供了Hdfs，计算提供了MapReduce思想。但是想要写出MapReduce算法还是比较繁琐的，对于开发者来说，需要了解底层的hadoop api。如果不是开发者想要使用mapreduce就会很困难.... 另一方面，大部分的开发者都有使用SQL的经验。SQL成为开发者必备的技能... 那么可以不可以使用SQL来完成MapReduce的过程呢？—— 答案就是，Hive Hive能够解决的问题 Hive可以帮助开发者从现有的数据基础架构转
1.Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台，扩展了MapReduce计算模型，支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理
如果你已经有一段时间的编程经验，或者正准备学习编程，那么可能会考虑的是：怎样才能成为一名优秀的程序员？计算机专业的毕业生如何为软件开发和编程职业生涯做准备？职场对于初级开发人员有哪些期望？这是临近毕业或初入职场的新手程序员们密切关注的问题。
细说SQL Server中的加密 简介 加密是指通过使用密钥或密码对数据进行模糊处理的过程。在SQL Server中，加密并不能替代其他的安全设置，比如防止未被授权的人访问数据库或是数据库实例所在的Windows系统，甚至是数据库所在的机房，而是作为当数据库被破解或是备份被窃取后的最后一道防线。通过加密，使得未被授权的人在没有密钥或密码的情况下所窃取的数据变得毫无意义。这种做法不仅仅是为了你的数据安全，有时甚至是法律所要求的（像国内某知名IT网站泄漏密码这种事在中国可以道歉后不负任何责任了事，在米国
Java设计模式透析之 —— 策略(Strategy) 今天你的leader兴致冲冲地找到你，希望你可以帮他一个小忙，他现在急着要去开会。要帮什么忙呢？你很好奇。 他对你说，当前你们项目的数据库中有
VoltDB公司首席技术官Ryan Betts表示，SQL已经赢得了大型企业的广泛部署，大数据是它可以支持的另一个领域。 Couchbase公司首席执行官Bob Wiederhold表示，NoSQL是可行的选择，并且从很多方面来看，它是大数据的最佳选择，特别是涉及到可扩展性时。 SQL经历时间的考验，并仍然在蓬勃发展。结构化查询语言(SQL)是经过时间考验的胜利者，它已经主宰了几十年，目前大数据公司和组织(例如谷歌、Facebook、Cloudera和Apache)
本文作者前亚马逊工程师，现58转转技术总监，持续分享个人的成长经历，希望为你的职场发展带来些新思路。 这篇文章记录了给 Apache 顶级项目 - 分库分表中间件 ShardingSphere 提交 Bug 的历程。 说实话，这是一次比较曲折的 Bug 跟踪之旅。10月28日，我们在 GitHub 上提交 issue，中途因为官方开发者的主观臆断被 Close 了两次，直到 11 月 20 日才被认定成 Bug 并发出修复版本，历时 20 多天。 本文将还原该 Bug 的分析过程，将有价值的经验和技术点进
当前数据仓库的主流架构：分为两个方向一个是 hadoop 体系，一个是 MPP 数据库
那今天我就给大家推荐几个我压箱底的的经常浏览的网站，有汇总八股文帮你面试的，有帮你梳理知识体系的，有前端，有后端。
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1、系统应用集成构件统一标准的基础平台，在各个应用系统的接口之间数据共享和功能，基本原则是保证应用程序的（）。系统应用集成提供了四个不同层次的服务，最上层服务是（）。
1. 引言 最近一段时间，系统新版本要发布，在beta客户测试期间，暴露了很多问题，除了一些业务和异常问题外，其他都集中在性能上。有幸接触到这些性能调优的机会，当然要学习总结了。 性能优化是一个老生常谈的问题了，典型的性能问题如页面响应慢、接口超时，服务器负载高、并发数低，数据库频繁死锁等。而造成性能问题又有很多种，比如磁盘I/O、内存、网络、算法、大数据量等等。我们可以大致把性能问题分为四个层次：代码层次、数据库层次、算法层次、架构层次。 所以下面我会结合实际性能优化案例，和大家分享下性能调优的工具
程序员编程时需要混合面向对象思维和一般命令式编程的方法，能否完美的将两者结合起来完全得依靠编程人员的水准：
北京时间 2024 年 5 月 3 日凌晨， Oracle 公司宣布正在为其数据库产品提供最新的长期支持版本 Oracle Database 23ai。值得一提的是，这款数据库的曾用名是 Database 23c，后来由于数据库中添加了一些 AI 功能而变更为现在的名称。
我们应对单台应用服务器做压力测试，你只有知道了单台能够承受多少才能知道集群能承受多少。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 2022年的第一个月，大家过得还好吗？是否是在对春节的期待中度过的呢？ 新年第一个月，有不少好书陆续和大家见面，本期就和大家分享一下一月份的那些重磅新书，以便大家可以利用假期及时充电。 同时，为了照顾到小伙伴假期想要放松一下的需求，我们也准备了一些比较轻松一些的读物，希望可以帮助大家开心充实地过大年哦！ 马上就要过年了，提前预祝大家新年快乐呀 ~~ 01 《视觉：对人类如何表示和处理视觉信息的计算研究》 [美] David Marr 著
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