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DBA不失业:云时代的数据库性能优化全攻略

性能问题是数据库中最重要也是最迫切要解决的问题之一,随着业务的发展和数据的不断加增,用户对于系统的响应速度的要求越来越高。而归根结底就是要提高数据库系统的性能。对于大部分的DBA来说,性能优化并不是一件容易的事情,造成性能问题的原因多种多样,在现实中,优化过程也会受到重重阻碍,随着云时代的到来以及自动化智能化运维的发展,那么云时代的DBA该如何优化数据库的性能呢? 在今年的数据技术嘉年华上,我们邀请了来自国内外各大企业的性能优化专家,从不同的角度分析云时代数据库性能优化的技术与技巧。 重点嘉宾与主题抢先一

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Java从入坑到入土学习路线及知识点详解

掌握SSM框架源码的阅读 准确理解IOC本质 I0C分析e 为什么需要IOC I0C容器要完成哪些工作 I0C容器与工厂模式 正确优秀的设计研发方式 设计其实很简单:思路、思维方式很重要 深刻感悟: oop-抽象/接口的用处 1I0C核心 IOC设计&实现 BeanFactory分析设计 Bean定义分析设计田 BeanFactony实现田 初始化方法和销毁方法如何执行 重要设计原则总结:面向接口编程、隔离变化 Bean别名支持 I0C功能丰富拓展 按Type来获取Bean 加入Bean的条件依赖生效支持 依赖注入可能发生的地方 DI分析 依赖注入的本质 注入值可能是什么样的值 直接值会有哪几种情形 构造参数依赖定义设计 bean弓|用设计 DI 实现构造参数依赖田 DI设计&实现et构造参数循环依赖如何处理 属性依赖设计 属性依赖实现 属性循环依赖处理

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将 Flink 融合进消息系统,RocketMQ 为什么选择了与 Kafka 不一样的路

8 月 13 日,RocketMQ 迎来了 5.0 版本,这是继 2017 年发布 4.0 版本之后时隔 5 年的一次重大更新。5.0 版本进行了架构重塑,新增或者修改了超过 60% 的代码,但是对 4.0 的所有功能以及整体架构进行了无缝兼容,且没有引入任何外部依赖。而且其中非常重要的一点是,RocketMQ 兼容了开源 Flink 生态。与 Kafka 只是作为 Flink 的上下游数据不同,RocketMQ 直接实现了 Flink 的基础功能或者算子,并首创性地兼容了 Flink/Blink SQL 标准以及 UDF/UDAF/UDTF。为什么 RocketMQ 会选择将 Flink 融合到一起?这样带来哪些好处?适合哪些应用场景?为解答这些问题,InfoQ 采访了 RocketMQ 开源负责人杜恒和 rocketmq-streams cofunder 袁小栋。

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【文章】数据库非共享集群性能测试方法研究

目前,随着大型决策支持系统的发展,其支撑数据库的执行效率已经成为制约整个企业信息系统性能和效率提升的瓶颈。[1]尤其在电子商务领域,联机事务分析(OLAP)应用越来越广泛,对性能的要求也越发紧迫。联机事务分析是以多维度的方式分析数据,能弹性地提供积存、下钻和枢纽分析等操作,呈现集成性决策信息的方法。其目前主要处理兆兆(T)字节的数据,满足复杂的查询需求,尤其是对多张表中的千万条记录的数据进行数据分析和信息综合。而目前上述需求在关系数据库中已经不能完全的得到满足。[2]同时,商业应用领域对性能、可靠性和性价比的苛刻要求,催生了数据库集群的广泛应用[3]。数据库集群分为共享集群和非共享集群,而针对决策支持系统的业务处理,非共享集群有其固有的优势。[4]

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分布式数据库,你真的了解吗?

分布式数据库进入人们的视野已经很久了。相对于传统的集中式数据库,分布式数据库在高性能、高可用、平滑拓展、高可靠、低成本等许多方面具有优势。 但时至今日,关于分布式数据库,似乎一直缺少足够权威和客观的解读。 现在,国家白皮书来了! 为了明确分布式数据库的概念,梳理分布式数据库的技术体系和应用现状,对未来的技术和应用趋势进行研判,中国软件评测中心牵头组织了腾讯云等厂商参与,调研了国内主要分布式数据库产品厂商,并对部分产品进行了测评,参考了国内外主要研究机构的学术成果,历时半年共同编制了《分布式数据库发展路径研

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跑好最后一公里!腾讯云数据库SaaS服务,全面升级

大数据时代,数据库SaaS是企业实现降本增效和业务创新的重要抓手。今天,在腾讯全球数字生态大会数据库SaaS专场上,腾讯云发布了多项数据库SaaS产品能力升级,并重点分享了其在上云、日常运维、数据库迁移等多方面的实践应用,为广大企业构建和提升自身数据能力提供了有效参考。 腾讯云数据库副总经理罗云在致辞中表示:“云上时代,数据库技术与环境的多元化带来了更为复杂的数据库运维需求。回顾腾讯云数据库SaaS的发展历程,我们最初聚焦于安全性、扩展性和易用性,解决了开源内核在企业级数据库中的应用问题;此后,我们推进了多

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