摘要：解决数据问题的本质，还要从数据层面入手，数据库的价值就十分关键。 过去很长一段时间，不动产行业的数字化程度都是比较低的，特别在业务层面，存在大量碎片化和多主体的问题，导致在数据层面的标准化和数据结构统一化不足；而且在不动产行业全生命周期中，每个阶段都频繁涉及到数据流转问题，对数据一致性和安全性
摘要：MRS IoTDB，它是华为FusionInsight MRS大数据套件中的时序数据库产品，在深度参与Apache IoTDB社区开源版的基础上推出的高性能企业级时序数据库产品。 本文分享自华为云社区《工业数据分析为什么要用FusionInsight MRS IoTDB？》，作者：高深广 。
摘要：在业务功能实现时，经常会用到视图简化查询SQL。但有时候会因为视图降低查询效率，本文主要分析在业务需求满足的情况下，将有效的过滤条件传递到基表，减少运算过程中数据库需要处理的数据量，提升SQL执行效率。 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)业务视图优化-过滤条件传递》，作者：卫小毛
原因，数据库为 MySQL 5.7 需要在yaml加上参数 mysql.db.param: "characterEncoding=utf8&connectTimeout=1000&socketTimeout=3000&autoReconnect=true&useSSL=false&serverTim
SQL SERVER数据分组后取第一条数据——PARTITION BY -- 不加 distinct(a.id) order by 会有问题 导致获取出来的数据不对 SELECT id,title,description,poster_id,poster_time,drug_id FROM ( SE
Markdown 数学公式: https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17141603.html $\sum$ ``` $\sum$``` 显示如下：不能正确显示数学公式 解决方案 文件 -> 偏好设置 -> Markdown 扩展语法 -> 全部选中 -> 关闭重新打开
手写数字识别任务 用于对 0 ~ 9 的十类数字进行分类，即输入手写数字的图片，可识别出这个图片中的数字。 使用 pip 工具安装 matplotlib 和 numpy python -m pip install matplotlib numpy -i https://mirror.baidu.co
Typora 显示数学公式: https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17381591.html 基本语法 行内公式： 使用$ xxx $包裹公式 如：$E=mc^2$ => $E=mc^2$ 独立公式： 使用$$ xxx $$$包裹公式 【居中显示】 $$ \boxed
Redis作为基于内存的非关系型的K-V数据库。因读写响应快速、原子操作、提供了多种数据类型String、List、Hash、Set、Sorted Set、在项目中有着广泛的使用，今天我们来探讨下下Redis的数据结构是如何实现的。
作者：郑龙飞 范式定义 百度百科:设计关系数据库时，遵从不同的规范要求，设计出合理的关系型数据库，这些不同的规范要求被称为不同的范式，各种范式呈递次规范，越高的范式数据库冗余越小。 人类语言: 范式可以理解为设计一张数据表的表结构，符合的标准级别、规范和要求。 而通常我们用的最多的就是第一范式（1N
随着数据量的增大，传统关系型数据库越来越不能满足对于海量数据存储的需求。对于分布式关系型数据库，我们了解其底层存储结构是非常重要的。本文将介绍下分布式关系型数据库 TiDB 所采用的底层存储结构 LSM 树的原理。
目前市面上充斥着大量关于跳跃表结构与Redis的源码解析，但是经过长期观察后发现大都只是在停留在代码的表面，而没有系统性地介绍跳跃表的由来以及各种常量的由来。作为一种概率数据结构，理解各种常量的由来可以更好地进行变化并应用到高性能功能开发中。本文没有重复地以对现有优秀实现进行代码分析，而是通过对跳跃表进行了系统性地介绍与形式化分析，并给出了在特定场景下的跳跃表扩展方式，方便读者更好地理解跳跃表数据
关于数据库的性能优化其实是一个很复杂的大课题，很难通过一篇帖子讲的很全面和深刻，这也就是为什么我的标题是‘浅析’，程序员的成长一定是要付出代价和成本，因为只有真的在一线切身体会到当时的紧张和压力，对于一件事情才能印象深刻，但反之也不能太过于强调代价，如果可以通过一些别人的分享就可以规避一些自己业务的问题和错误的代价也是好的。
Redis数据类型丰富，速度快，可用性高。其数据类型丰富，内存管理机制完善，数据一致性高，支持多种编程语言。
树状数组（BIT, Binary Indexed Tree）是简洁优美的数据结构，它能在很少的代码量下支持单点修改和区间查询，我们先以a[] {1, 2, 3, 4, 5, 6}数组为例建立树状数组看一下树状数组的样子：
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。我们内部很多的报表、数据看板都基于它进行开发。今天为大家带来remote方式的ClickHouse数据表迁移的完整过程介绍，如有错误，还请各位大佬指正。
在应用中，我们使用的 SpringData ES的 ElasticsearchRestTemplate来做查询，使用方式不对，导致每次ES查询时都新实例化了一个查询对象，会加载相关类到元数据中。最终长时间运行后元数据出现内存溢出；
AbstractRoutingDataSource是Spring框架中的一个抽象类，可以实现多数据源的动态切换和路由，以满足复杂的业务需求和提高系统的性能、可扩展性、灵活性。
最近接到了一个新需求，要求提供查询关注对象的粉丝列表接口功能。该功能的难点就是关注对象的粉丝数量过多，不少店铺的粉丝数量都是千万级别，并且有些大V粉丝数量能够达到上亿级别
今天来说一个老生常谈的问题，来看一个实际案例：业务中往往都会通过缓存来提高查询效率，降低数据库的压力，尤其是在分布式高并发场景下，大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。
