销存管理系统是一个基于本地与网络的应用系统，它是一个面对当前的进销存管理工作基本还处于手工和半信息自动化处理状态而应运而生的一个基于本地与网络的一个完全信息自动化的系统，整个系统从符合操作简便、界面友好、灵活、实用、安全的要求出发，完成进货、销售、库存管理的全过程。本文所设计的企业进销存管理系统可以满足企业进货、销售和库存管理方面的需要。
现如今，Docker已经成为了很多公司部署应用、服务的首选方案。依靠容器技术，我们能在不同的体系结构之上轻松部署几乎任何种类的应用。作为测试一方，我们应与时俱进，将Docker容器技术应用到测试工作中。为了让小伙伴们可以快速上手Docker容器技术，本文主要从3个场景介绍Docker在测试中的应用：
量化回测，苦于MySQL久矣，特别是进行股票日内因子构建分析或全市场因子测试的时候，每当按下回车时，MySQL就跟丢了魂一样，查询费时，大吞吐量读取也非常耗时。虽然MySQL的优化技巧足够写一本书，但这些都需要交给专业的DB工程师去做，量化打工人没有能力更没有时间倒腾这些。那有没有省时省力，高效存储股票行情数据的解决办法呢。带着这个问题，编辑部简单的搜索了一下，总体分为几个方案：
在这篇论文发表之前，工业界的分布式系统最多也就是几十台服务器的 MPI 集群。而这篇 GFS 的论文一发表，一下子就拿出了一个运作在 1000 台服务器以上的分布式文件系统。并且这个文件系统，还会面临外部数百个并发访问的客户端，可以称得上是石破天惊。 当然，在 19年后的今天，开源社区里的各种分布式系统，也都远比当初的 GFS 更加复杂、强大。回顾这篇 19 年前的论文，GFS 可以说是“技术上辉煌而工程上保守”。说 GFS 技术上辉煌，是因为 Google 通过廉价的 PC 级别的硬件，搭建出了可以处理整个互联网网页数据的系统。而说 GFS 工程上保守，则是因为 GFS 没有“发明”什么特别的黑科技，而是在工程上做了大量的取舍（trade-off）。
导语 | 伴随着Snowflake的成功，重新激活了数据分析市场，大大小小的创业公司不断创立，各种OLAP的开源产品层出不穷。其中，ClickHouse凭借优秀的性能在用户行为分析、ABTest、在线报表等多个领域大放异彩，但其在功能特性、易用性等方面都还有较多不足。同时，在OLTP、对象存储、Elasticsearch、MongoDB等系统中累积了大量数据和分析需求，不能较好的得到满足。因此，我们希望以Clickhouse为基础，借鉴Snowflake的设计思路，打造一款高性能的云原生OLAP数仓，为用户提供多数据源、多场景下的一站式数据分析平台。
Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。
耦合性(Coupling)，也叫耦合度，是对模块间关联程度的度量。耦合的强弱取决于模块间接口的复杂性、调用模块的方式以及通过界面传送数据的多少。模块间的耦合度是指模块之间的依赖关系，包括控制关系、调用关系、数据传递关系。模块间联系越多，其耦合性越强，同时表明其独立性越差( 降低耦合性，可以提高其独立性)。耦合性存在于各个领域，而非软件设计中独有的，但是我们只讨论软件工程中的耦合。
首先需要澄清的一点是，MySQL 跟 B+ 树没有直接的关系，真正与 B+ 树有关系的是 MySQL 的默认存储引擎 InnoDB，MySQL 中存储引擎的主要作用是负责数据的存储和提取，除了 InnoDB 之外，MySQL 中也支持 MyISAM 作为表的底层存储引擎。
在我们的日常业务开发过程中，如果有db的相关操作，通常我们是直接建立好对应的库表结构，并初始化对应的数据，即更常见的情况下是我们在已有表结构基础之下，进行开发； 但是当我们是以项目形式工作时，更常见的做法是所有的库表结构变更、数据的初始、更新等都需要持有对应的sql变更，并保存在项目工程中，这也是使用liqubase的一个重要场景； 将上面的问题进行简单的翻译一下，就是如何实现在项目启动之后执行相应的sql，实现数据库表的初始化？
总的来说，大型网站的架构特点要求数据库必须具备高性能、高可用性、可扩展性和安全性。这些要求直接影响了数据库的选择、设计和优化策略。
http://blog.csdn.net/yueguanghaidao/article/details/49638261
采购、销售和仓储管理系统在公司日常生产过程中起着重要的作用，直接影响着项目的生产成本、进度和质量。本文针对中小企业对进销存系统的需求，针对组织中存在的库存管理效率低、数据效率低、管理方法落后等问题。由于现代化流水线模式的深入，由于部门流程独立，信息资源共享水平低，进销存系统的开发目的就是解决数据共享难这一问题。本文首先分析了为中小企业设计和实现一个进销存管理系统的可行性，然后，根据论文中中小企业销售和库存管理的实际情况，分析了中小企业交易、库存管理、销售管理等方面的工作需求和业务流程，并确定了本系统的功能需求。通过对中小企业采购、采购、销售、库存管理等需求的分析，完成了进销存系统的总体方案设计。在总体设计上，包括系统架构、功能模块化设计、数据库设计。第三，通过创建具有逻辑结构的功能模块，实现每个模块各自的功能，包括采购管理、销售管理、库存管理、系统管理等，利用搜索引擎数据库和综合数据实现数据共享。最后，本文概述了中小企业购销管理系统的设计与实现，利用该系统，企业可以实现对物料和产品数据的实时、准确的动态管理，彻底检查查询，分析物料和产品库存数据，提供准确的实时信息，以支持高层管理决策。实时跟踪、客户管理和产品销售统计数据提供了可靠的信息，以支持项目经理制定适当的销售策略。
上一篇关于Python和MySQL的简单联调做了学习。 这次主要是将这个过程再优化扩大点。 对教务处需要的数据都进行了处理存进数据库了。 也是对bug问题的总结。
最近的几年中，HTAP 数据库成为了一个时髦词汇，言必称 HTAP 也成了很多数据库领域从业者的风潮。如何打造一款 HTAP 数据库，从架构层面出发，去应对未来的变化，拥抱变化，也是很多数据库公司所一直在探索的。
聚集索引和非聚集索引以及MySQL的InnoDB和MyISAM经常遇到有人向我咨询这个问题，其实呢，数据库
在 上篇关于 TiFlash 的文章 发布后，我们收到了很多伙伴们的反馈，大家有各种各样的疑问，包括 TiFlash 是不是 T + 1 列存数据库？为啥实时写入也很快？读压力大怎么办？节点挂了怎么办？业务怎么接入？……今天我们就来详细回复一下大家的问题，希望能对大家理解和实践 TiFlash 有所帮助。
很多业务场景固定、不那么偏向"业务"的系统如果遇到靠谱的工程师最终会走向配置化。达到配置化的先决条件是 系统内部有个”引擎“模块，引擎读取配置信息把业务流程生成出执行计划，这个执行计划根据业务形态可以是 DAG、链表、树 或是其他。有了这套系统，日常开发就变成写配置+丰富系统能力了。
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在讲Docker管理测试数据前，先给大家讲一讲Docker容器数据持久化的概念，可以帮助大家更好地理解：
redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set –有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)
早些年还在 ENJOY 的时候, 就已经在用 JuiceFS, 并且一路伴随着我工作过的四家小公司, 这玩意对我来说, 已经成了理所应当不可或缺的基础设施, 对于我服务过的小团队而言, 更是实实在在的好帮手. 趁着最近的征文活动, 继续拓展一下我的小团队系列, 介绍下多年来我们团队都在如何使用 JuiceFS.
本文大纲： Design 全时态数据模型 研究动机 数据模型 数据模型示例 历史态数据存储 数据转储时机 存储格式 存储模式 转储效率 历史态数据可见性判断 Design 本节讨论T-TDSQL的关键之处，即影响T-TDSQL架构的设计之处。一是新的数据模型—全时态数据模型，表达了T-TDSQL的双时态语义，其中对于数据的事务时态，首次提出全态数据的概念，以刻画数据的生命周期。二是对于新的数据模型，如何在基于关系模型的数据库中实现存储，全时态数据的存储，使得具有全时态语义的数据有了计算的依据；本文提出
我的设备上报数据的格式是 {"data":"sensor","type":"th","temperature":45,"humidity":23}
大家好，我是田哥。一位朋友最近在面试，收到一些offer，不过有点点遗憾，拿到的全是外包公司的offer。
内容来源：2018 年 5 月 5 日，小米HBase研发工程师吴国泉在“ACMUG & CRUG 2018 成都站”进行《大数据时代系统体系架构和对比：存储与计算》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记，本篇为其“MySQL数据库对象与应用”中的MySQL数据类型相关笔记。
上一篇我们学习了server层对于表对象缓存的处理，表对象获取到之后，通过handler才具备了与存储引擎交互的能力。那么存储引擎层又是怎么个流程呢？
本文根据唐彦在【第十三届中国数据库技术大会（DTCC2022）】线上演讲内容整理而成。
对charles抓包进行了简单的描述，并且对格式的转行，数据的处理进行了一定的描述。有人会问怎么存，那么今天，我给大家讲讲，怎么存，存哪里。
通过Nginx代理到某一个服务器上时，会造成在8080或者8081的Tomcat服务器上登录，Tomcat服务器会给客户端返回一个JSessionID的Cookie值，客户端再次请求时，会携带这个JSessionID，并且会通过JSessionID去Tomcat中找Session，如果找到Session，直接使用，如果找不到，重新创建一个Session，并且需要返回一个全新的JSessionID。
开发必须会数据库，因为现在所有的软件都需要存储数据。上网就是浏览数据，数据都是存在数据库里面。
知乎上看到一个热帖，我觉得很有意思，叫做 “为什么有些大公司技术弱爆了？”。我刚看到标题的时候，先入为主和刻板偏见了一下，正如同第一个回答一样，我皱了皱眉头，产生了对题主的鄙视之情；但是很快，读完帖子以后，我却立场明确地站到题主一边了。正如同里面有位回答：
char 和 varchar 最⼤的不同就是⼀个是固定⻓度，⼀个是可变⻓度。由于是可变⻓度，因此存储的是实际字符串再加上⼀个记录字符串⻓度的字节。如果分配给 char 或 varchar 列的值超过列的最⼤⻓度，则对值进⾏裁剪。
本文是MySQL创始人Monty在5月30日"腾讯云CDB/CynosDB技术揭秘"系列直播中的分享实录。 ---- 大家好，我是MariaDB的 Michael Widenius，我们今天来简单的聊下MariaDB10.5新特性和即将要做的事情。10.5已经是RC了，应该是下周四GA，所以非常近了。 Monty全程分享视频 从我个人加到MariaDB的特性开始，这也是我现在依然写代码的地方，差不多我花了我至少一半的时间在做这里。实际上在COVID-19期间，我花了90%的时间在做这里，这还是很好的。
mysql> alter table skatetab add unique index(id, uid), drop primary key, add primary key(uid, id);
大家好，我是一名狂热的数据库程序员，趁着 3.15 的良辰吉日，鼓起勇气站上了数据库吐槽大会舞台，以下故事纯属虚构，如有雷同，请对号入座。
最近研究了一下系统监控的方案，发现JavaMelody的存在。于是便自己搭建了一套环境来试用下。
MySQL的索引分类问题一直让人头疼，几乎所有的资料都会给你列一个长长的清单，给你介绍什么主键索引、单值索引，覆盖索引，自适应哈希索引，全文索引，聚簇索引，非聚簇索引等……给人的感觉就是云里雾里，好像MySQL索引的实现方式有很多种，但是都没有一个清晰的分类。所以本人尝试总结了一下如何给MySQL的索引类型分类，便于大家记忆，由于MySQL中支持多种存储引擎，在不同的存储引擎中实现略微有所差距，下文中如果没有特殊声明，默认指的都是InnoDB存储引擎。
不同于传统的物联网终端,低成本ZETag云标签更多用于物的定位与追踪,同时,还有次抛等新的应用场景。因此,ZETag云标签的数量远远大于传统的物联网终端,万级别标签每客户将是业务常态,可以预估ZETag云平台需要管理的标签量将在百万到千万级,每天需要保存的上报数据将达到亿级,这对平台数据存储的写性能、扩展性以及存储成本将是一个巨大的考验。
腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙正在火热进行中，3月5日林晓斌（丁奇）的2020首场分享已经结束，没来得及参与的小伙伴不用担心，下面就给大家奉上直播视频全程回顾，流量伤不起的小伙伴们也可以看由腾讯云数据库整理好的文字稿，干货满满，保证让你有所收获。 关注“腾讯云数据库”公众号，回复“0305丁奇”，即可下载直播分享PPT。 图文直播回顾 大家好！我是腾讯云数据库的林晓斌，在社区活动的时候网名叫丁奇，跟比较多的同学互相认识，今天跟大家就是找个机会聊一下数据库的基础，还有腾讯自研数据库的技术演进，我相
NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件，支持nfx/netcore，由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今，以下简称XCode。
上面简单的展示了完成后的系统测试截图，你可以下载war包部署到自己的tomcat上看，下面开始进入正文。
近年来，随着数据规模越来越大，以及由此衍生出数据实时化的诉求激增，产生了一系列大数据相关的业务场景，场景复杂性高以及业务多维度是明显的两个特点，因此出现许多了实时数仓架构来满足业务需求。
其实很早以前我就在《高性能MySQL第三版》中看过IP地址属于特殊类型数据，应转为整数存储。
用户连接到数据库里，对数据库进行操作，将磁盘里数据库中的数据读取到内存中(物理读)，内存中的数据被用户读取(内存读)，内存读的速度(基本可忽略)是物理读的速度的好几万倍。
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我们都是知道数据库的数据都是存储在磁盘上的，当我们程序启动起来的时候，就相当于一个进程运行在了机器的内存当中。所以当我们程序要查询数据时，必须要从内存出来到磁盘里面去查找数据，然后将数据写回到内存当中。但是磁盘的io效率是远不如内存的，所有查找数据的快慢直接影响程序运行的效率。
说一下mysql比较宏观的面试，具体咋写sql的这里就不过多举例了。后面我还会给出一个关于mysql面试优化的试题，这里主要说的索引和B+Tree结构，很少提到我们的集群配置优化方案。
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