所谓关系模型是一对一、一对多或者多对多等关系，常见的关系型数据库有 Oracle、SQL Server、DB2、MySQL 等。...而文档型数据库是一种非关系型数据库，非关系型数据库（Not Only SQL，NoSQL）正好与关系型数据库相反，它不是建立在“关系模型”上的数据库。文档型数据库的典型代表是 MongoDB。...我们本课时的面试题是，关系型数据库和文档型数据库有什么区别？...与之相关的面试题还有： * 非关系型数据库和文档型数据库有什么区别？ MongoDB 支持事务吗？...知识扩展 非关系型数据库 VS 文档型数据库 非关系型数据和文档型数据库属于包含关系，非关系型数据包含了文档型数据库，文档型数据库属于非关系型数据。
在上一篇关于DBus的文章（#DBus# 数据库表结构变更处理方案）中，我们主要介绍了在DBus的设计中，表结构变更及其带来的各种问题是如何处理的。...一、分片策略 对于传统的关系型数据库，DBus通过提供全量数据拉取和增量数据采集两种途径满足用户数据采集需求。...如果表有主键，我们以主键列为分片列；如果没有主键，有唯一索引，我们以唯一索引列为分片列……以此类推。如果找到的键或索引是联合主键或联合索引，我取其中的第一列作为分片列。...三、分片经验 3.1 首先，根据上面的分片进行数据的拉取，有卡死情况。
本页目录 H2数据库 H2的主要特点是： H2数据库相关资料连接 H2数据库相关操作 h2数据库Maven依赖 配置文件 访问控制台 数据库 URL 概述 H2数据库 H2的主要特点是： 非常快，开源，...JDBC API 嵌入式和服务器模式；基于磁盘或内存中的数据库 事务支持，多版本并发 基于浏览器的控制台应用程序 数据库加密、全文搜索 占用空间小的纯 Java：大约 2.5 MB 的 jar 文件大小...ODBC 驱动程序 H2数据库相关资料连接 H2数据库官网：https://www.h2database.com/html/main.html Gitee地址：https://gitee.com/mirrors.../h2database H2数据库相关操作 h2数据库Maven依赖 com.h2database...如：jdbc:h2:file:/data/sample 数据库 URL 概述 该数据库支持多种连接模式和连接设置。这是使用不同的数据库 URL 实现的。URL 中的设置不区分大小写。
图片图数据库处理大型图的查询性能问题有以下几个方面的解决方法：索引优化：图数据库可以利用索引来加速查询操作。对于大型图来说，使用适当的索引可以提高查询的效率。...图数据库与传统关系型数据库相比有什么优势和劣势优势灵活的数据模型：图数据库采用了图结构的数据模型，可以更直观地表示和处理实体之间的关系。...高性能的关联查询：由于图数据库中实体之间的关联是直接通过边连接的，因此在进行关联查询时，图数据库可以实现高效的遍历和跳转，避免了传统关系型数据库中的连接操作，提供更快速的查询性能。...高效存储和查询大规模关系数据：对于需要存储和查询大规模关系数据的应用场景，图数据库通常能够提供比传统关系型数据库更好的性能。...较高的学习和维护成本：由于图数据库采用了与传统关系型数据库不同的数据模型和查询语言，使用图数据库需要学习新的概念和技术。此外，相对较少的使用者也导致了较少的维护和支持资源。
最开始所有人都用 SQL Database，那时比较高端有 Oracle，开源的还有 MySQL、PostgreSQL。...比如使用微信时，如果我加你为好友，这是一个双向关系，对应到数据库中至少是两个操作，第一是在好友列表里把你加进来，第二个是你的好友列表里把我加进去。...TiDB：支持 MySQL 协议的分布式数据库解决方案 上图代表了一个实例，最初帐户情况是 Bob 有10美金，而 Joe 有5美金。...由基础知识可知，传统的 RDBMS 数据库底下一般是一个 B-Tree。对于分布式关系型数据库，站在更上层一点看，比如谷歌的F1，数据库底层都是 KV 层，都在 KV 层逻辑下操作。...但是我们是打算完全以一个开放的心态来做整个事情，全部的代码，全部的讨论， Code Review，Bug Tracking，Roadmap 都是开源的，毕竟通用的分布式 OLTP 关系型数据库是一个非常前沿而且极端重要的领域
而经过这些年的发展，大促早已不仅仅局限于电商行业，现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动，汽车界有 818，电商有 618 、11.11 等等，各种各样的大促场景，对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战...818 全球汽车节 中国互联网有三大购物节，11.11、618 还有 818。 618 与 11.11 都是大家非常熟悉的，818 则比较特殊，它是专为购车用户打造的节日狂欢。...汽车之家数据库负责人陶会祥表示，传统关系型数据库，如 MySQL 、SQL Server 等，在数据量特别大时，常常会碰到一些数据库单机承载能力上限的问题。...TiDB 结合了传统数仓和传统关系型数据库的优点，非常适合应用在大促这种量级的业务环境。...业务方可以立即知道上一刻用户有什么变化，数据有什么更新。 618、11.11 对于企业而言，除了支持业务创新，也是一次对自身技术架构的大练兵和全链路演练。
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1引言 双11期间上线某功能/活动，用户开通后参与能给大盘带来交易增量吗？ 业务第一反应大概率是说“会！”。那么，某活动/功能上线与大盘交易提升之间确实存在因果关系吗？如果真实存在，具体增量是多少？...一个参与了活动的用户，比起没有参加活动的用户，本身活跃度或成熟度更高，而平台活跃和交易成熟对是否产生购买是很关键的因素。所以，存在第三变量。 是否存在逆向因果关系？ 到底是活动刺激使更多用户下单？...常见的有2种判断方法，包括随机对照试验、双重查分法。可根据实际背景条件选择使用。 随机对照试验，即通常所说的AB测试。...3.3.3 验证分组合理性 随机圈选平销期（10.10为例）用户，观察不同分组在10.10-11.11期间的户均gmv变化趋势是否一致。...不足： （1）大盘收益，同一时间段多个活动共同干预时，无法剥离单个活动效益大小。如，11.11当天，针对新客既做了活动1，又做了活动2，则无法分别评估活动1、活动2的效果。
开场白 欢迎大家来到《MySQL 冲冲冲》，本节目是由有态度的 IMG 社区和有深度的爱可生开源社区联合举办直播节目。...在我看来，分布式数据库和数据库没有什么太大的区别。它解决的是在互联网行业中，在线、海量数据存取的服务需求。举个例子，淘宝 11.11 活动。...单台数据库，哪怕是 Oracle RAC 也扛不住。互联网公司像：美团、京东、淘宝等电商，在搞活动时数据量非常高，且有明显的热点。在这样的需求下，就要做分布式架构。...③ 你想过下车吗？ 设想一种场景，我们的硬件得到了极大的发展，或者单体数据库性能有了质的飞跃，原来需要分库分表的场景现在不需要了，像改回单体数据库，毕竟分布式会带来一些限制，比如分布式事务。...分布式无法解决这个问题，因为关系型数据库要有事务这个概念，有锁的存在，就导致性能不是特别好。热点问题在互联网业务中又是广泛存在的，一旦有热点，在架构设计中就要考虑到。 那我们回到中间件的话题。
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大多数 ground truth 数据都在关系型数据库中，例如价格、品牌、类别等。...索引平台的第一个版本是利用关系型数据库的 sql 引擎，通过商品关键信息（product key）来连接多个表，并将它们合并到一个反规格化表中。...但随着商品数量的快速增长，出现了包括索引时间很长，服务不稳定等诸多问题： 并不是一个平台，而是 ground truth 数据和在线服务搜索集群之间的连接器； 无法向外扩展处理大量数据； 关系型数据库变得缓慢且不稳定...新系统基于 Hadoop 构建，Hadoop 是一个被广泛应用的处理分布式数据的开源平台。...由于关系型数据库是瓶颈，因此所有基础真实 (ground truth) 数据都从关系型数据库复制到了 Hive，也就是 Hadoop 中的数据 warehouse。
比如，银行在开展某次运营活动时，采用APP消息推送+微信+短信等多渠道为用户推送活动优惠通知。...2、高并发消息下发 在类似“618”“11.11”等特殊的营销节点或运营活动期间，企业往往需要在几分钟之内完成数百万甚至千万量级消息的批量下发。这就要求消息中心系统必须具备数万QPS的消息下发能力。...✦2）存储资源隔离 同时，我们将关系型数据库里的数据根据业务特点及数据规模进行分库，保证核心功能不受边缘功能的影响；并将Redis集群隔离，划分多个Redis集群，防止单个Redis故障对整个系统产生重大影响...2）关系型数据库分库分表（MySQL和Oracle） 由于客户的统计需求变化多样，目前消息中心支持从用户、模版、通道、任务等多维度对推送任务进行统计。...3）HBase HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。具备高可靠、高性能、存储空间几乎可以无限扩展的特点。
鲍永成 京东商城基础架构部技术总监 京东技术11.11基础架构峰会讲师 2013年加入京东，负责京东容器集群平台研发，带领团队完成京东容器大规模落地战略项目，有效承载京东全部业务系统以及数据库和中间件系统...4 Q：在“11·11”大促备战的研发工作中，有什么有趣的事情吗？ A：我们在结合调度资源时发现了一件有趣的事情：能节省数据中心的电力消耗。...其二，我们还会在开源领域做出一些贡献，把京东经过实践的成熟产品开源出来，与社区分享。 7 Q：您如何看待未来行业的发展趋势？...另外，JDOS2.0在本次“11·11”已经全面上线了，相信大家也会十分好奇基于Kubernetes的阿基米德平台上是怎样支撑京东大规模的促销活动的。...京东技术：11.11基础架构峰会 将在11月25日，国家会议中心举办
泛指非关系型的数据库。它们不保证关系数据的ACID特性。 NoSQL一词最早出现于1998年，是Carlo Strozzi开发的一个轻量、开源、不提供SQL功能的关系数据库。...2009年，Last.fm的Johan Oskarsson发起了一次关于分布式开源数据库的讨论，来自Rackspace的Eric Evans再次提出了NoSQL的概念，这时的NoSQL主要指非关系型、分布式...特点： 易扩展 NoSQL共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。...11.11场景，AP，保证部分功能可用（基本可用性） 7....上边有 解释ACID 事务特性上边有 解释BASE 上边有详解 NoSQL数据库的分类 上边有分类图 Ngnx+Tomcat集群+Redis怎么实现session共享
今年双十一（11.11），对于广州的开发者来说，似乎有许多不一样，没有去商城买买买，而是聚集在广州番禺职业技术学院，共话“区块链：技术创新与生态构建”。...本次活动也受到了领导及在场观众的高度肯定和赞许，活动气氛十分活跃，由于时间关系，很多观众都意犹未尽。 话不多说，下面让我们揭晓一下本期精彩活动回顾吧！...Ethereum、EOS的数据结构和存储，并回答了在具体实现的时候，这些数据存储在哪，是怎么存储的问题，对于区块链的存储架构—LevelDB，他讲解到LevelDB是由Google开发的key-value非关系型数据库存储系统...她表示，激励下的开源社区是生产关系的改变，科技创新成功利益全员共享，并鼓励开发在这立足高价值的开发工作，产生良性竞争关系。...哈希锁定模式的代表项目有闪电网络等。
image.png 引言 Apache Doris 是一款开源的 MPP 分析型数据库产品，不仅能够在亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效的支持实时数据分析，而且支持 10PB 以上的超大的数据集。...近些年来，随着数据量爆炸式的增长，以及海量数据联机分析需求的出现，MySQL、Oracle 等传统的关系型数据库在大数据量下遇到瓶颈，而 Hive、Kylin 等数据库缺乏时效性。...于是 Apache Doris、Apache Druid、ClickHouse 等实时分析型数据库开始出现，不仅可以应对海量数据的秒级查询，更满足实时、准实时的分析需求。离线、实时计算引擎百花齐放。...通过导入速度和导入积压，可以判断一个实时导入任务的状态，如发现任务有积压的趋势，可以使用自主开发的采样工具，对实时任务进行采样分析。...集群巡检工具：在 11.11 期间，集群的健康巡检是极其重要的。
---- Q：您有听说过GreatSQL开源数据库以及GreatSQL开源社区吗？ A：作为一个人工智能语言模型，我并不具备听说功能。...但是我可以了解到，GreatSQL是一款开源的关系型数据库管理系统，GreatSQL社区是围绕着GreatSQL建立起来的一个社区，为用户提供帮助、支持和交流的地方。...MySQL是一款广受欢迎的开源关系型数据库，已经被许多公司广泛使用。Percona Server是一款对MySQL进行的高性能扩展，它增加了一些性能优化特性。...和GreatSQL社区的未来发展有什么建议吗？...加强合作：与相关技术和社区建立合作关系，提高GreatSQL和GreatSQL社区的知名度和影响力。 加强市场推广：通过市场推广活动，提高GreatSQL和GreatSQL社区的知名度。
『目标』保证促销规则支持分时段设置，多活动可叠加，促销系统中数据量超过商品信息系统的前提下，促销内容会根据执行效果快速调整，以强大的促销系统，保证有序的促销活动，使促销系统承担营销功能。...『需注意问题』 Redis缓存虽减轻了DB压力，但对于计算密集型应用并未减轻应用服务器压力，IO未节省且增加序列化开销；事件驱动清理缓存在读写分离场景下，有可能比主从同步更快，造成缓存数据错误。...蘑菇街 迎战11.11——五个关注焦点 焦点一——稳定性 对已遇到过的问题，及时采用各种方式解决或规避。...引入了Facebook的开源软件flashcache，将SSD作为cache，提高docker容器的IO性能。 通过合并镜像层次来优化docker pull镜像的时间。...应用层面监控系统Mercury：独立研发应用性能监控平台，通过在应用程序中植入探针逻辑来实现对应用代码、关系数据库、缓存系统的实时监控。
在京东白条而言，主要从以下这四个方面开始解耦： 数据架构解耦，降低架构之间的耦合度，确保不会因单独业务线变更而导致多个后端架构的调整； 技术架构解耦，简化业务系统升级工作所带来的复杂研发流程； 业务关系解耦...，需要让用户在使用过程中每个动作都不受影响，不另外产生新的学习成本，为系统提供良好的扩展能力，从容应对“618”和“11.11”等平台大促活动； 研发流程解耦，解放后端研发生产力，减少业务代码的复杂度。...京东白条需要处理海量的用户数据，尤其在“618”、“11.11”等大促节日下，面对蜂拥而至海量交易数据与请求，要能够在短时间内快速处理； 架构灵活扩展。业务灵活多变是当前互联网产品的共性。...”等大型活动，系统灵活扩容。...目前，Apache ShardingSphere 通过可插拔架构，已能够在数据库上层构建起一套全新的数据治理生态，如让传统关系型数据库同时具备水平扩展和数据加密的功能，或在传统关系型数据库的基础上单独打造分布式数据库解决方案等
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