ORM组件XCode（十八般武艺） 之前，XCode总是若隐若现，耐性好的同学想知道它还有啥特点，沉不住气的则认为不过是CURD耳！ XCode开发模式是灵魂，XCode组件通过具体实现对其支持！ XCode的特点如下： 0、基本的CURD功能 实在想不出来不支持CURD的ORM算不算ORM；也实在想不出来仅有CURD的ORM算不算ORM。因而，这是0号功能！ XCode的CURD通过反射实体类生成查询和操作SQL实现，数据库结构信息通过特性附在实体类上。之所以选择SQL而不是DbCommand，因为XCo
在上一篇文章RPC vs REST vs GraphQL中，对于这三者的优缺点进行了比较宏观的对比，而且我们也会发现，一般比较简单的项目其实并不需要GraphQL，但是我们仍然需要对新的技术有一定的了解和掌握，在新技术普及时才不会措手不及。
作者介绍 qiannzhang（张倩），腾讯云数据库专家工程师，具备多年数据库内核研发经验，在大数据分析领域深耕多年。加入腾讯后，主要负责CDW PG数据库SQL引擎相关特性的研发工作。 背景介绍 CDW PG是腾讯自主研发的新一代分布式数据库，采用无共享的MPP集群架构，具备业界领先的数据分析查询处理能力，适用于PB级海量数据的OLAP应用场景。 在OLAP场景中，多表连接查询是最主要的查询类型之一。CDW PG支持多种连接类型，包括left join、right join、inner join和fu
在各种数据岗招聘中，SQL几乎成为了必备技能。有公司的地方就会有数据，有数据的地方就会有数据库，有数据库的地方就会有SQL。
在不同的公司由于接入渠道和应用的差异，对支付产品分类略有不同。综合支付场景和流程，支付产品可以分为如下几类：
链接：https://blog.csdn.net/u012562943/article/details/81475489
HTTP（Hypertext Transfer Protocol），即超文本传输协议，是应用层协议之一，用于在 Web 应用中传输数据。在现代 Web 应用中，HTTP 已经成为了标准的数据传输协议，用户在浏览器中访问页面时，都会进行大量的 HTTP 请求和响应。
从产品分类、模块功能和业务流程，了解支付产品服务的设计。 支付产品模块是按照支付场景来为业务方提供支付服务。这个模块一般位于支付网关之后，支付渠道之前。 它根据支付能力将不同的支付渠道封装成统一的接口，通过支付网关来对外提供服务。所以，从微服务的角度来说，支付产品本身也是一个代理模式的微服务，它透过支付网关响应业务方请求， 进行一些统一处理后，分发到不同的支付渠道去执行，最后将执行结果做处理后，通过支付网关再回传给业务方。支付产品在支付系统架构图中的位置，如下图所示： 产品分类 在不同的公
Java 是当前非常流行的开发语言，很多 TiDB 用户的业务层都是使用 Java 开发的，本文将从 Java 数据库交互组件开发的角度出发，介绍各组件的推荐配置和推荐使用方式，希望能帮助 Java 开发者在使用 TiDB 时能更好的发挥数据库性能。
AspectOriented Programing，面向切面编程。
对于公司自建支付系统来说，一般会根据业务的复杂程度不同，对接多个支付渠道。对于互联网公司而言，常见的渠道会对接支付宝、微信、ApplePay等；而金融类的公司则更多会对接银联、易宝、快钱这类银行卡代收付通道，也会有直接对接银行渠道的；海外则是如Adyen、Stripe等这类国际支付公司。
由于系统版本、数据库的升级，导致测试流程阻塞，为了保证数据及系统版本的一致性，我又迫切需要想用这套环境做性能测试，所以和领导、开发请示，得到批准后，便有了这次学习的机会，所以特此来记录下整个过程。
MySQL之所以能够高效的检索数据，可以说全赖索引之功。在索引使用过程中，要注意一下几点。
前言 软件测试到底难不难？试试就知道了。 经常听想入行的朋友说： 我想转软件测试，听说软件测试很简单。 这时我的心里就呵呵了，谁说软件测试简单了，你知道吗？测试工程师要会的，要了解的东西比开发多，比运维多，比DBA多，比产品经理多，不管是是从广度还是维度上来讲，测试人员需要掌握的东西都太多了。 ---- 那就分析一下测试工程师需要会哪些技能： 01 软件测试理论 作为一个软件测试人员，总不能不知道软件测试本身的东西吧。 你总要知道软件测试是什么？什么是测试用例？什么是缺陷？软件测试有些什么特点？这些仅仅是
在当今世界，在开始设计数据库之前,除了关系数据库之外，我们还需要考虑非关系(nosql)数据库。40多年来，SQL(结构化查询语言)数据库一直是主要的数据存储机制。 尽管NoSQL自20世纪60年代以
JDBC是J2EE的标准规范之一，J2EE就是为了规范JAVA解决企业级应用开发制定的一系列规范，JDBC也不例外。
字段类型选择 慷慨是不明智的 在相关的表中使用相同的数据类型，因为可能进行join 选择标示符：整数通常是最佳选择，尽量避免使用字符串 大致决定数据类型（数字，字符串，时间等） 选择存储更小的类型，选择更简单的类型（如整数优于字符串），选择mysql内建时间类型而不是字符串，选择整数而不是字符串来保存IP 尽量避免使用NULL：任何包含null值的列都将不会被包含在索引中。即使索引有多列这样之情况下，只要这些列中有一列含有null，该列就会从索引中排除。也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性
数据库专题（一） ——数据库优化 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 数据库的优化通常分为三个方面：数据库DML、DQL的优化（即增删改查等SQL语句优化）；数据库设计优化（如索引设置、索引类型、表引擎、冗余字段、主键外键等）；数据库服务器和配置优化（如主从分离、读写分离等）。 根据不同的业务场景，需要进行不同的优化措施。 二、数据库语句优化 程序对数据库的操作，绝大部分来自查询，因此查询的优化至关重要，而大部分情况下，查询的优化在于索引命中率。网络上有很多查询优化的例子，在此主要说几点。
SQLAlchemy 是 Python SQL 工具包和对象关系映射器，为应用程序开发人员提供 SQL 的全部功能和灵活性。
随着信息技术的发展，以互联网为依托的健康教育、医疗信息查询、电子健康档案、电子处方、等多种形式的医疗健康服务悄然改变着传统医疗服务模式。病历是病人在医院诊断治疗全过程的原始记录，它包含有首页、病程记录、检查检验结果、医嘱、手术记录、护理记录等等。而随着医疗行业信息系统（HIS）的推行，电子病历系统也是整个行业最为关注的一个大的功能模块，是以电子化方式管理的有关个人终生健康状态和医疗保健行为的信息，涉及病人信息的采集、存储、传输、处理和利用的所有过程信息。
数据，对一个企业的重要性不言而喻。如何利用好企业内部数据，发挥数据的更大价值，对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一，数据仓库在企业内部扮演着重要的角色。构建并正确配置好数据仓库，对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库，可以让数据分析师们如鱼得水；否则是可能使企业陷入无休止的问题之后，并在未来的企业竞争中处于劣势。随着越来越多的基础设施往云端迁移，那么数据仓库是否也需要上云？上云后能解决常见的性能、成本、易用性、弹性等诸多问题嘛？如果考虑上云，都需要注意哪些方面？目前主流云厂商产品又有何特点呢？面对上述问题，本文尝试给出一些答案，供各位参考。本文部分内容参考了MIT大学教授David J.DeWitt的演讲材料。
命令注入：利用可以调用系统命令的web应用，通过构造特殊命令字符串的方式，把恶意代码输入一个编辑域(例如缺乏有效验证的输入框)来改变网页动态生成的内容，最终实现本应在服务端才能工作的系统命令。一个恶意黑客可以利用这种攻击方法来非法获取数据或者网络资源。
SQL Server 2012已经发布一段时间了，最近在新的机器上安装了最新的SQL Server 2012 SP1，体检下感觉良好。官方给出了一大堆SQL2012相对于SQL2008R2的新特性，但是大多数对于普通开发人员来说都是浮云，根本用不到，下面就说说一些对于开发人员来说比较有用的新特性。
Power Query 是微软提供的工具，Excel 2013 版作为插件加载使用，从 Office 2016 版开始，Power Query 的功能集成到 Excel 中，可以直接使用。微软推出 Power BI Desktop 后，一系列的工具，比如 Power Query, Power Pivot, Power View 等，都集成在其中。Power Query 定位查询，中文一般翻译为超级查询，主要作用是连接不同种类的数据源，进行数据的转换。下图来自微软官方对 Power Query 的介绍，可以帮助理解。Power Query 主要实现连接和转换功能。
设计模式是一门热门的知识，但是何时应该用哪个，却往往不容易掌握，本文以一个Socks5代理服务器的设计为例，介绍状态模式的实践用法。 软件的功能介绍 提供Socks5代理功能，同时支持TCP和UDP
在网络安全领域，防火墙是一种重要的安全设备，它的主要功能是控制网络流量，防止未经授权的访问。防火墙可以分为两种主要类型：有状态防火墙和无状态防火墙。这两种防火墙在设计理念、工作原理和使用场景上都有所不同。
Flink SQL 支持对动态表进行复杂灵活的连接操作。 有几种不同类型的连接来解决可能需要的各种语义查询。
数据，对一个企业的重要性不言而喻，如何利用好企业内部数据，发挥数据的更大价值，对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一，数据仓库在企业内部扮演着重要的角色，构建并正确配置好数据仓库，对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库，可以让数据分析师们如鱼得水；否则可能使企业陷入无休止的问题之中，并在未来的企业竞争中处于劣势。
安装完成中，我们需要在config.yml文件中配置客户端和服务器端的API密钥，这两个密钥必须相同。
数据库同步有3大难题： 1是如何保障目标和源数据一致性； 2是异构数据库如何做数据类型转换，导致数据同步失败的原因常常是因为数据类型不一样； 3是在数据越实时越有价值的背景下，同步过程中能否做到实时同步。
Request：Method + URI Response: Status Code + Header + Body + .......
我们常见的数据库性能优化就是SQL语句优化，确实SQL优化是开发者接触到最多的也是最常有的优化手段。作为开发人员我们接触最多的也就是SQL语句的优化，SQL语句的优化除了调整SQL语句外更多的是通过添加索引来加速查询，表结构(合理设计字段、拆分字段到其它表、分表等)的优化也是我们优化的主要手段。
摘要：很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题，同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到 Kafka ，跟大家分享一下，希望对你有帮助。
Hey guys 各位读者姥爷们大家好，这里是程序员 cxuan 计算机网络连载系列的第 13 篇文章。
哈喽各位，本章主要写的是FlinkSQL也是Flink章节的倒数第二篇了，最后还有一篇FlinkCEP，稍后会出，耐心关注哦！好了，进入正题！！！！
某医药销售企业因业务发展，需要建立线上药品销售系统，为用户提供便捷的互联网药品销售服务、该系统除了常规药品展示、订单、用户交流与反馈功能外,还需要提供当前热销产品排名、评价分类管理等功能。
相比之下大家对数据库中间件的项目背景会比较熟悉，其实搜索中间件的项目背景也类似，搜索系统总的来说可以分两种，一种是业务为主的搜索推荐系统，另一种是以提供基础搜索服务能力为主的泛化的数据检索系统。
摘要：很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题，同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到Hazelcast Cloud，跟大家分享一下，希望对你有帮助。
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SELECT是SQL关键字，SQL关键字是不区分大小写的，但是表名是区分大小写的。SELECT关键字表示查询操作，而*表示查询所有字段。FROM是SQL关键字，表示从哪张表查询。tablename是表名。分号是在数据库系统中分隔每条 SQL 语句的标准方法，这样就可以在对服务器的相同请求中执行一条以上的 SQL 语句。另外MySQL要求每条SQL语句的结束都需要加上分号。
简单的说，数据库就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结构（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织、存储的，我们可以通过数据库提供的多种方法来管理数据库里的数据。更简单的形象理解，数据库和我们生活中存放杂物的仓库性质一样，区别只是存放的东西不同。
1. a. http协议在Linux的学习部分我们就已经学习过了，当时http和https是一块学的，我们当时其实已经了解了http的大部分知识内容，比如http请求和响应的格式，各自的报头字段都有哪些，cookie和session机制，http1.1的长连接策略keep-alive，还有请求方法GET和POST等等知识内容，这么看来http感觉已经很优秀了，为什么还要有websocket协议呢？ b. 其实http有一个致命的缺点，就是无法支持服务器向客户端主动推送消息，传统的CS通信方式都是一问一答的，即客户端向服务器发送一个请求，服务器向客户端反馈一个响应，而在最传统的http1.0版本协议中，客户端每和服务器进行一次通信都需要建立一条TCP连接，当浏览器访问了服务器上的某个html网页时，此时就会在应用层协议http的基础上建立一条短连接，而http短连接其实就是tcp短链接，如果浏览器此时想要访问web网页中的其他资源，那就需要重新再向服务器发起一次http请求，以获取到服务器上的对应资源，此时原来的http连接就会自动被断开，然后重新建立一条短连接，这样的方式非常的难受啊，因为用户访问某web资源时，肯定不可能只访问一个资源啊，他一定会向服务器发起多个http请求，获取访问多个web资源，那如果在传统的http1.0协议下，就会频繁的建立和断开连接，这会很浪费服务器的时间和网络带宽，因为http短连接其实就是tcp短连接，本来tcp是一个可靠的，高效的，有链接的协议，但结果http不会用，双方通信一次就关闭掉了，这也太浪费了！ c. 所以在http1.0之后，又推出了http1.1协议，也就是在请求报头中添加了一个字段Connection:keep-alive，也就是http长连接，当上层http连接建立成功后，下层的tcp连接不会在一次通信之后就断开了，而是会在一段时间之后才断开，在这段时间里面，双方都可以使用该连接进行资源的请求和获取，或者是业务的请求和处理，确实是比以前要高效的多了，但http1.1依旧还存在一个问题，就是他的通信模式还是没有变化的，也就是一问一答的通信模式，不过他已经比原来的http1.0要高效很多了，省去了很多不必要的tcp连接建立和断开，也减少浪费带宽。
ST结合单细胞RNA测序(scRNA-seq)的优势使基因表达谱能够直接在组织内与二维空间信息相结合。与scRNA-seq分析中的聚类方法相比，ST在评估基因表达、空间定位和组织学信息时需要更全面和综合的考虑。许多原位捕获技术，如10X Genomics Visium，利用5000个直径为55-100µm的SPOT来记录6.5 × 6.5 mm捕获区域内的mRNA位置。这种方法容易在一个SPOT中包含多个同质或异质细胞(每个斑点1-10个细胞)，这使得在混合SPOT中区分细胞身份变得困难。用于ST分析的传统生物信息学工具通常考虑图像分析、细胞类型鉴定、反卷积、空间分布、细胞-细胞通信、空间表达模式、调节因子在空间位置的相互作用和亚细胞分辨率。大多数用于ST数据中细胞类型鉴定的工具要么基于细胞类型映射，要么基于细胞类型反卷积。细胞类型定位方法通常根据基因表达或结合成像数据或邻近点推断出最可能的细胞类型，而失去了实际的细胞组成。细胞型反卷积方法一般依靠scRNA-seq数据作为参考来推断每个SPOT或位置的细胞组成，但不考虑SPOT的位置和形态特征，可能忽略了空间结构对细胞组成的影响。此外，目前还没有有效的方法来高分辨率重建同一点不同细胞类型的表达矩阵，这限制了对同一点不同细胞类型之间相互作用的研究以及空间建筑中特定细胞类型标记物潜在靶标的识别。在这里，文章开发了Cottrazm，一个集成的工具框架，能够基于10x Genomics Visium平台的空间转录组学构建肿瘤边界周围的微环境。Cottrazm确定连接恶性和非恶性细胞SPOT的肿瘤边界(Cottrazm- boundarydefine)。根据形态学调整后的表达矩阵的聚类和肿瘤的高CNV特征确定肿瘤核心的SPOT。其次，利用六边形系统连续外推肿瘤核心spot的相邻spot，并计算相邻点到肿瘤质心的UMAP距离。该方法能够确定相邻点是肿瘤还是边界(Bdy)。
MongoDB是一种支持多语言面向文档的NOSql数据库，它不支持事务操作（4.2版本开始支持跨文档分布式事务）。什么是面向文档？简单说就是使用类JSON的数据结构——BSON（Binary JSON）来存储数据。使用这种数据结构的好处显而易见，关联信息可以直接内嵌在同一个文档中，不必像关系型数据库那样还需要建立多张表，并建立外键关联，因此大大提升了我们写入数据的效率（前端传回的JSON数据可以直接存入，不必转换为对象），也能灵活的增减字段。如论坛文章，如果用关系型数据库存储，我们需要建立文章表和评论表等，而MongoDB直接存到一个文档里去就可以了，查询也非常方便。
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