人类从一百二十万年前就开始制造机器了。阿基米德的杠杆给了我们力量，伽利略与达芬奇的动力学给了我们速度与空间，而计算机科学将取之不尽的信息从广阔的世界里吸收过来呈现在我们眼前：它试图让人类更「渊博」，用可以无限扩充的存储帮助大脑去记忆；也试图让人类更「聪明」，能够用可叠加的算力帮助人跨越自身处理大量数据和高维数据的极限。
几个月前，我自己开发过一个 AI 文档总结助手应用。给大家简单演示一下，首先我上传了一个文档，定义1 + 1 等于 3：
在互联网上的各类网站中，无论大小，基本上都会有一个搜索框，用来给用户对内容进行搜索，小到站点搜索，大到搜索引擎搜索。
在日常的开发工作中，除了JAVA相关的技术，打交道最多的就是Mysql数据库，当数据积累到一定程度，比如500W时就会难免出现一些慢sql，对数据库的优化方式有很多，比如通过增加合理的索引，今天我们来说下其中的垂直分表。
当 MySQL 单表记录数过大时，数据库的 CRUD 性能会明显下降，一些常见的优化措施如下：
次优的嵌入模型、低效的分块以及缺乏元数据过滤可能会影响LLM响应的相关性。以下是应对方法。
作为向量数据库赛道的领军者，Zilliz 一直致力于推动向量技术的进步与创新。本次发布中，Milvus 新增支持基于 NVIDIA 的 GPU 索引—— CUDA 加速图形索引（CAGRA），突破了现有向量搜索的能力。
在之前的 LLM Agent+DB 的章节我们已经谈论过如何使用大模型接入数据库并获取数据，这一章我们聊聊大模型代理在数据分析领域的应用。数据分析主要是指在获取数据之后的数据清洗，数据处理，数据建模，数据洞察和数据可视化的步骤。可以为经常和数据打交道，但是并不需要太过艰深的数据分析能力的同学提供日常工作的支持，已看到很多 BI 平台在尝试类似的方案。这里我们聊两篇论文：Data-Copilot 和 InsightPilot, 主要参考一些有意思的思路~
前两天刷到一篇有意思的paper，文中将信息检索工具Anserini和BERT结合，实现了一个开放域的问答系统。
年底了，确实有很多默默看机会的盆友，开始躁动了起来。身边很多选手也不例外，身边的 S 哥为了彰显自己牛掰，简历上斗胆撂了一句“熟练运用算法于应用中”，但是当面试官问起时，S 哥却被问的一愣一愣哒。
分析一下问题出现在哪儿呢？ 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到 1000W 或 100G 以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。
当MySQL单表记录数过大时，数据库的CRUD性能会明显下降，一些常见的优化措施如下：
小明是一家初创电商平台的开发人员，他负责卖家模块的功能开发，其中涉及了店铺、商品的相关业务，设计如下数据库 ：
项目前期基本都是单库单表，单库单表也是最常见的数据库设计，比如说：有一张用户表User，被放到数据库中，所有的用户的信息都被存储在该数据库的这张User表里。
我自己总结的Java学习的一些知识点以及面试问题，目前已经开源，会一直完善下去，欢迎建议和指导欢迎Star： https://github.com/Snailclimb/Java_Guide
之前有不少刚入坑 Java 的粉丝留言，想系统的学习一下分库分表相关技术，可我一直没下定决心搞，眼下赶上公司项目在使用 sharding-jdbc 对现有 MySQL 架构做分库分表的改造，所以借此机会出一系分库分表落地实践的文章，也算是自己对架构学习的一个总结。
之前有不少刚入坑 Java 的粉丝留言，想系统的学习一下分库分表相关技术，可我一直没下定决心搞，眼下赶上公司项目在使用 sharing-jdbc 对现有 MySQL 架构做分库分表的改造，所以借此机会出一系分库分表落地实践的文章，也算是自己对架构学习的一个总结。
曾几何时，我混迹于电商、珠宝行业4年多，为这两个行业开发过两套大型业务系统（ERP）。作为一个ERP系统，系统主要功能模块无非是订单管理、商品管理、生产采购、仓库管理、物流管理、财务管理等等。作为一个管理系统，大家的一般开发习惯就是使用.Net或Java技术，建立一个单块（单进程）架构的应用，只有一个SQLServer或MySql数据库。然后在项目文件中分一下各个模块，三层结构方式组织代码编写开发。最后测试，交付上线。
img垂直拆分的优点： 可以使得行数据变小，在查询时减少读取的Block数，减少I/O次数。此外，垂直分区可以简化表的结构，易于维护。 垂直拆分的缺点： 主键会出现冗余，需要管理冗余列，并会引起Join操作，可以通过在应用层进行Join来解决。此外，垂直分区会让事务变得更加复杂；
在传统的中小公司里面，尤其是以企业内部的办公系统、REP系统，或者体量不是很大的互联网公司里面，搭建一套单库和单表足以应对生产的业务数据量了。而在一些互联网大公司里面，单表每天有上100w的数据业务增量时，就要考虑分库分表的策略了。否则，无论是数据的存储、访问、更新等操作，单库和单表都会影响系统和数据库的性能。
纯手工打造每一篇开源资讯与技术干货，数十万程序员和Linuxer已经关注。 曾几何时，我混迹于电商、珠宝行业4年多，为这两个行业开发过两套大型业务系统（ERP）。作为一个ERP系统，系统主要功能模块无非是订单管理、商品管理、生产采购、仓库管理、物流管理、财务管理等等。作为一个管理系统，大家的一般开发习惯就是使用.Net或Java技术，建立一个单块（单进程）架构的应用，只有一个SQLServer或MySql数据库。然后在项目文件中分一下各个模块，三层结构方式组织代码编写开发。最后测试，交付上线。 ERP之痛
分库分表是非常常见针对单个数据表数据量过大的优化方式，它的核心思想是把一个大的数据表拆分成多个小的数据表，这个过程也叫（数据分片），它的本质其实有点类似于传统数据库中的分区表，比如mysql和oracle都支持分区表机制。
在处理大规模数据库时，为了提高性能和可扩展性，常常需要将一个庞大的数据库拆分成多个小库或小表，这个过程被称为分库分表。拆分键的设计是这一过程中的关键决策，它影响数据的分布、查询效率以及系统的维护成本。本文将探讨如何根据业务需求和数据访问模式选择合适的拆分键，以实现数据库架构的优化，保证系统的高性能和高可用性。
Mysql开发技巧： MySQL开发技巧（一） MySQL开发技巧（二） MySQL开发技巧（三）
本文主要基于 Sharding-JDBC 1.5.0 正式版 1. 概述 2. TableRule 2.2.1 DataNode 2.2.2 DynamicDataNode 2.1 logicTabl
这是微服务还没兴起之前，很多项目的架构，随着业务的堆积，项目越来越庞大，数据量也越来越庞大，如果并发一旦上来，就很容易出现一些性能的问题。而且项目太庞大，维护起来也不容易。
Java提供Fork/Join框架用于并行执行任务，核心的思想就是将一个大任务切分成多个小任务，然后汇总每个小任务的执行结果得到这个大任务的最终结果。
对很多创业公司而言，随着业务增长，网站的流量也会经历不同的阶段。从十万流量到一百万流量，再从一百万流量跨越到一千万甚至上亿的流量，网站的架构需要经历哪些变化？在“OneAPM 技术公开课”第一期中，58同城的技术委员会执行主席沈剑对此进行了详细剖析。 以下为演讲整理 本次演讲主要会阐述，58同城从小流量、中等规模流量、大流量，到更大的流量过程中，架构是如何演进的？遇到了哪些问题？以及如何解决这些问题？ 好的架构不是设计出来的，而是演进出来的 对很多创业公司而言，很难在初期就预估到流量十倍、百倍以及千倍以后网
随着版本不断更迭，ShardingSphere的核心功能也变得多元化起来。最开始Sharding-JDBC 1.x版本只有数据分片功能，到Sharding-JDBC 2.x版本开始支持数据库治理，如注册中心、配置中心等，再到3.x版本推出了Proxy产品，还增加了分布式事务，支持Atomikos、Narayana、Bitronix、Seata，4.x为Apache下的第一个版本，支持了更多种类的数据库，如今已经迭代到5.x版本。
对很多创业公司而言，很难在初期就预估到流量十倍、百倍以及千倍以后网站架构会是什么样的一个状况。同时，如果系统初期就设计一个千万级并发的流量架构，很难有公司可以支撑这个成本。
随着时间和业务的发展，数据库中的数据量增长是不可控的，库和表中的数据会越来越大，随之带来的是更高的磁盘、IO、系统开销，甚至性能上的瓶颈，而一台服务的资源终究是有限的，因此需要对数据库和表进行拆分，从而更好的提供数据服务。
大型网站都是从小型网站发展而来的，网站架构也是一样，是从小型网站架构逐步演化而来的，小型网站最开始没有太多人访问，只需要一台服务器就绰绰有余了，这时的架构如下:
为了提升数据库的处理能力，我们把单库扩展成多库，并通过更新同步机制（即Replication）来保证多份数据的一致性。如此这般，数据库的扩展难题似乎已经顺利解决了
想做一个B2B2C的电商平台，在后台数据统计搭建的时候需要注意哪些问题？如何设计具体的统计模块？
流就是流动的数据，一切数据传输都是流，无论在平台内部还是平台之间。但有时候我们需要将一个整体数据拆分成若干小块（chunk），在流动的时候对每一小块进行处理，就需要使用流api了。
以前做nlp对长文本切分也略有些经验，通常就是先按段落进行切分，对于过长的段落文本，通常就是按模型（这里通常是embedding模型）能接受的输入长度，按句子的标点符号（如句号，感叹号，问号等）进行切分，切分后的片段要尽可能的长，但是不能超过模型的输入限制。另外，一些可以操作的技巧是，段落内的片段可以做一些重复，例如，段落内的多个片段，前一个片段的最后一句可以和后一个片段的第一句重复。
一般基于成本考虑，在业务平稳期，会预留30%～50%冗余机器应对运营活动或者推广可能带来的峰值流量，但当有突发事件时，流量可能瞬间提升几倍。莫过于明星公布恋情，大家都会到两人微博下互动，微博流量短时内迅速增长，微博信息流也短暂出现无法刷新消息，系统一时间不可用。
本文介绍了RAG以及RAG pipeline的整个流程，包括请求转换、路由和请求构造、索引和检索、生成和评估等，其中引用了大量有价值的论文。
在现代软件开发领域，微服务架构已经成为了一个备受推崇的架构模式。它允许开发团队更好地管理和扩展应用程序，提高了开发速度和可维护性。然而，要成功实施微服务架构，需要遵循一些关键的黄金法则，包括拆分、重构和扩展。本文将深入探讨这些法则，并提供示例代码以便于理解。
如果业务量剧增，数据库可能会出现性能瓶颈，这时候我们就需要考虑拆分数据库。从这几方面来看：
我们平时在阅读论文或者科学文献时，见到的文件格式基本上是 PDF（Portable Document Format）。据了解，PDF 成为互联网上第二重要的数据格式，占总访问量的 2.4%。
微服务、分布式大行其道的当下，中、高级Java工程师面试题中高并发、大数据量、分库分表等已经成
2016年第一次接触分布式微服务项目后，我在简历上写了我使用了微服务、分库分表技术，那么问题来了，面试官说接下来我们就聊聊分库分表，我信心满满，垂直切分，水平切分，事务问题，都准备好了。
大家好，我是田螺。我们去面试的时候，几乎都会被问到分库分表。田螺哥整理了分库分表的15道经典面试题，大家看完肯定会有帮助的。
在正式开始之前，菜菜还是要强调一点，你的数据表是否应该分，需要综合考虑很多因素，比如业务的数据量是否到达了必须要切分的数量级，是否可以有其他方案来解决当前问题？我不止一次的见过，有的leader在不考虑综合情况下，盲目的进行表拆分业务，导致的情况就是大家不停的加班，连续几周996，难道leader你不掉头发吗？还有的架构师在一个小小业务初期就进行表拆分，大家为了配合你也是马不停蹄的加班赶进度，上线之后反而发现业务数据量很小，但是代码上却被分表策略牵制了太多。拆表引起的问题在特定的场景下，有时候代价真的很大。
在shardingSphere1.0中，在看到mybatis的列子中，我们可以看到需要配置：mybatisContext.xml和shardingContext.xml。
微服务设计的一个关键是数据库设计，基本原则是每个服务都有自己单独的数据库，而且只有微服务本身可以访问这个数据库。它是基于下面三个原因。
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