ChatGPT 点燃了通用AI浪潮,继农业革命、工业革命、计算机技术革命后,也将可能掀起 AI 技术革命。
压缩工具compress-tools 0.6.0发布。compress-tools是基于libarchive的开发的,并提供部分原库的压缩功能。这个工具现在可以解压:
在微服务大行其道的今天,Java阵营的Spring Boot、Spring Cloud、Dubbo微服务框架可谓是风水水起,也不得不感慨Java的生态圈的火爆。反观国内.NET阵营,微服务却不愠不火。
美国时间 2018年4月19日,苹果公司宣布开源FoundationDB。FoundationDB 本来是一个开源项目,于2015年被苹果收购以后,其代码从GitHub上删除进入闭源代状态,直到苹果宣布重新开源。
昨天坐飞机,就听到微软的朋友说微软的数据湖完蛋了,队伍解散了,那个曾经领导了这个项目的印度人Raghu成了名副其实的光杆司令。在飞机上心情拔凉拔凉的。当然飞机上没法写公众号,只能拖到今天来写了。
本文介绍了NoSQL数据库的概念、应用场景、优缺点以及未来发展趋势。NoSQL数据库是一种非关系型数据库,它克服了传统关系型数据库在数据扩展性、高并发访问和实时数据访问等方面的局限性。NoSQL数据库主要适用于高并发读写、海量数据存储和实时数据应用等场景。然而,NoSQL数据库也存在一些局限性,如数据一致性、完整性和安全性等问题。未来,数据库市场或将出现更多像NoSQL这样的数据库技术,以满足不断变化的业务需求。","author":"唐阳","source":"InfoQ","date":"2022-05-24
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具,对其一些常见的组件进行再次整理一下,形成标准化组件专题,后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
有一项重复的任务是将数据从一种数据库格式迁移到另一种数据库格式。我最近使用Cosmos DB作为数据库来存储Ignite大会发出的所有推文。然而一旦获得了数据并且不再使用Cosmos DB进行该操作,我就需要将数据转储到本地文件中保存并节省开销。本文介绍我的方法。
在下边有一个路线图,如果你想要成为一名Go语言的开发者的话,你可以沿着这张图里面的路径去学习,里面记录了一些你可能也想学习的库。当你问到:”我想成为一名Go语言开发者,接下来我要学些什么?“,我做的这个路线图就是一个很好的建议。
假如说要批量插入大量数据,如果还用for循环的办法插入是没有问题的,只是时间会比较长。
2018年6月,微软正式宣布了Azure Datalake Store Gen2,第二代数据湖文件系统。熟悉微软数据湖的知道,这个东西是Raghu搞出来的,用于商业化微软内部数据处理平台Cosmos的系统。有关背景资料我在一湖数据,几度春秋里面有详细的介绍,有兴趣的可以去读一下。
说明:大致方向不会变,中间细节部分之后可能会修改,欢迎关注公众号「Nodejs技术栈」回复 “思维导图” 查看最新版学习指南
最近,微软详细介绍了分布式 PostgreSQL 基准测试的结果,比较了 Azure Cosmos DB for PostgreSQL、CockroachDB 与 Yugabyte 的事务处理性能和价格。这几种数据库在实现时做了不同的权衡,测试结果显示,Azure Cosmos DB 的吞吐量更高。同时,他还着重指出了针对分布式数据库进行基准测试所面临的挑战。
开源项目是众多组织与个人分享的组件或项目,作者付出的心血我们是无法体会的,所以首先大家要心存感激、尊重。请严格遵守每个项目的开源协议后再使用。尊重知识产权,共建和谐开源社区。
来源: MoienTajik/AspNetCore-Developer-Roadmap.
Furioin 是一款基于.NET5技术开发的功能强大、性能极致、文档完善、示例丰富、极易入门、快速开发、极易维护的Web框架。
介绍 本文提供了一个易于理解和有用的一组有关当前可用NoSQL数据库的信息。 可扩展数据架构 可扩展数据架构已发展用于提高整体系统效率并降低运营成本。 具体的NoSQL数据库可能具有不同的拓扑要求,但
Node.js 技术栈 是由作者 “五月君” 于 2019 年 4 月梳理之后最早开源于 Github,同时注册了微信公众号「Nodejs技术栈」。本文档包含了作者从事 Node.js Developer 以来的学习历程,旨在为大家提供一个较详细的学习教程,侧重点更倾向于 Node.js 服务端所涉及的技术栈。
Beyond Compare 4 for Mac一款非常棒的Mac文件比较对比工具,内建了文件浏览器,方便你的使用。不仅可以快速比较出两个目录的不同,还可以比较每个文件的内容,而且可以任意显示比较结果。可以称得上是文件比较对比软件中的佼佼者,全球很多mac用户都在用这款文件对比软件!
AWS Athena和Google BigQuery都是亚马逊和谷歌各自云上的优秀产品,有着相当高的用户口碑。它们都属于无服务器交互式查询类型的服务,能够直接对位于云存储中的数据进行访问和查询,免去了数据搬运的麻烦。对于在公有云的原生存储上保存有大量数据的许多客户而言,此类服务无疑非常适合进行灵活的查询分析,帮助业务进行数据洞察。
Github 上有很多优秀的 .NET 开源项目,它们很适合用来学习 .NET 、设计模式和架构。
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Source What is the Serverless architecture? - Java Stack Flow Technology is rapidly growing day by d
基于微服务设计模式的现代应用程序面临着一系列挑战。微服务需要有一个强大的服务发现机制来实现动态连接。它们需要松散耦合,实现自主性和独立缩放。微服务需要支持多种语言,其中每个服务都是以最合适的语言、框架和运行时实现的。尽管采用容器和编排引擎(如 Kubernetes)可以应对打包、部署和扩展方面的挑战,但开发过程仍然很复杂。微软发布的分布式应用程序运行时 (Dapr) 开发现代应用程序的新方法来应对微服务开发的复杂性,这是微服务和云原生应用程序的一个平台和语言无关的运行时。
Go是Google开发的一种静态、强类型、编译型、并发型,并具有垃圾回收功能的类C编程语言。2009以开源项目的形式发布,2012年发布1.0稳定版本,距今已经十年了,其性能类似于Java和C++,但速度极快,适合搭载于web服务器,用于高性能分布式系统开发。
声明:本文仅代表个人观点,和本人公司无关。 1 本文由本人在极客时间的专栏系列文章(4篇)总结而成。感谢极客邦允许我发表在公众号上。文章写得不够详细,分析也不够深入,大家多见谅。如需阅读原文,请订阅专栏。 上周MongoDB上市成功。股票收在30美元以上,比发行价高了30%。这是近年来上市的又一家大数据背景的故事。上市前估值10亿美元,目前市值大致在15亿美元。这篇文章给大家简单介绍一下MongoDB的发展历程。 MongoDB是由名字叫做MongoDB的公司来负责的一个开源项目。它是一个文档型数据库,
Dapr是一个可移植,事件驱动的运行时。它使开发人员简单地去构建运行在云和edge上弹性、无状态和有状态的应用,并且包含多种语言和开发人员框架。
Succinctly Akka.NET 教程 零、简介 一、引言 二、Akka.NET 组件 三、演员介绍 四、使用演员 五、演员生命周期和状态 六、演员的可转换行为 七、演员层次结构 八、演员路径和演员选择 九、监督 十、其他组件 十一、Akka.NET 单元测试 十二、Akka.NET 路由 十三、ASP.NET 核心 的演员 十四、Akka.NET 远程处理 十五、最后的话 Succinctly AppInsight 教程 一、引言 二、我们如何开始 三、仪表盘 四、我们周围的指标 五、访问控制
Orleans 的优势之一就是:支持有状态服务的水平扩展。那这一节我们就来看看如何来了解下有状态的Grain。
又是新的一周,今天小编打算来讲一下Pandas和SQL之间语法的差异,相信对于不少数据分析师而言,无论是Pandas模块还是SQL,都是日常学习工作当中用的非常多的工具,当然我们也可以在Pandas模块当中来调用SQL语句,通过调用read_sql()方法
矢量数据库是为实现高维矢量数据的高效存储、检索和相似性搜索而设计的。使用一种称为嵌入的过程,将向量数据表示为一个连续的、有意义的高维向量。
随着使用数据库的深度和理解能力的提升,有一个问题硬件的提升,与数据量的变化是否对数据库底层的架构有冲击。 我们公认的BTREE B+TREE 是否还能面对现在的硬件的变化。
Clojure的contrib包中实现了对现有JDBC的封装,在wiki上有连接,该页面上包含了对不同的数据库的连接方法和基本的操作,但是这个页面上没有提供足够的信息,足够一个初学者能够使用Clojure来完成一个SQL操作。本文中我们将利用Clojure和Lein工具,简介一下做开发的基础。当然网上也有非常多对Clojure的SQL操作进行封装的库,我们这里没有使用。
作者介绍 郭成日 云和恩墨北区技术工程师 专注于SQL审核和优化相关工作。曾经服务的客户涉及金融保险、电信运营商、政府、生产制造等行业。 在优化器进行查询转换的时候,如果将内嵌视图里推入连接谓词,视
其实这下面每个问题,我都可以讲一篇文章出来!而且这些问题,不是我凭空编的。如下图所示(注意看第三题)
大家好,我渣渣烟。我曾经写过一篇《面试官:讲讲mysql表设计要注意啥》,当时写完后,似乎效果还行!
该文章比较基础, 不多说废话了, 直接切入正题. 该文分以下几点: 创建Model和数据库 使用Model与数据库交互 查询和保存关联数据 EF Core支持情况 EF Core的数据库Provide
在数据库管理系统中,查询优化器是一个至关重要的组件,它负责将用户提交的SQL查询转换为高效的执行计划。在MySQL中,查询优化器使用了一个称为“成本模型”的机制来评估不同执行计划的优劣,并选择其中成本最低的那个。本文将深入探讨MySQL的成本模型,以及如何利用这一知识来优化查询性能。
LearnEf.Console依赖LearnEf.Domains和LearnEf.Data:
Spark操作Iceberg不仅可以使用SQL方式查询Iceberg中的数据,还可以使用DataFrame方式加载Iceberg表中的数据,可以通过spark.table(Iceberg表名)或者spark.read.format("iceberg").load("iceberg data path")来加载对应Iceberg表中的数据,操作如下:
Knowledge Base of Relational and NoSQL Database Management Systemsdb-engines.com
源自:https://dev.mysql.com/doc/internals/en
我们之前的文章《蚂蚁绊倒大象...》介绍过,海量小文件是大数据领域中公认的难题,对时间和性能都可能造成毁灭性打击。本文将继续针对小文件,讲解小文件产生的原因和一些解决办法,希望对大家能有所启发。
Flink是下一代大数据计算平台,可处理流计算和批量计算。《Flink-1.9流计算开发:十四、union函数》cosmozhu写的本系列文章的第十四篇。通过简单的DEMO来演示union函数执行的效果 。
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