quarkus数据库篇之二:无需数据库也能运行增删改查(dev模式)

来了解quarkus官方提供的一个小工具,就算没有数据库,也能让应用顺利的运行增删改查(dev模式)

quarkus数据库篇之三:单应用同时操作多个数据库

单个应用同时对多个数据库做增删改查,这是基本操作,quarkus也轻松支持,来随本篇一同操作吧

quarkus数据库篇之四:本地缓存

如何将数据库查询结果缓存在当前进程中,提升下一次查询的速度?

配运基础数据缓存瘦身实践

在基础数据的常规能力当中,数据的存取是最基础也是最重要的能力,为了整体提高数据的读取能力,缓存技术在基础数据的场景中得到了广泛的使用,下面会重点展示一下配运组近期针对数据缓存做的瘦身实践。

关于数据库分库分表的一点想法

日常开发中,实现数据库的分库分表,在经常使用工具方面,常用的有像 sharding-sphere、TDDL、Mycat等,然后,根据主键key做数据分布

领域建模之数据模型设计方法论

本文通过实际业务需求场景建模案例,为读者提供一种业务模型向数据模型设计的方法论,用于指导实际开发中如何进行业务模型向数据模型转化抽象,并对设计的数据模型可用性、扩展性提供了建议性思考

React请求机制优化思路

说起数据加载的机制,有一个绕不开的话题就是前端性能,很多电商门户的首页其实都会做一些垂直的定制优化,比如让请求在页面最早加载,或者在前一个页面就进行预加载等等。

分库表数据倾斜的处理让我联想到了AKF模型

1 背景 最近在做需求的时候需要在一张表中增加一个字段。 这张表情况如下: 1、拆分了多个库多张表 2、库表拆分按表中商户编码字段hash之后取模进行拆分 由于库表拆分按照商户编码,有些大商家的单子数量远远要高于其他普通商家,这样就造成了严重的数据倾斜。 在增加字段的时候尝试多种办法,执行多次都添加

个人数据保全计划:(1) NAS开箱

前言 从几年前第一个硬盘故障导致参赛的文件丢失之后,我就开始意识到数据安全的重要性,开始用各种云盘做备份,当时还不是百度云一家独大,我们也都没意识到网盘备份是极其不靠谱的行为,直到因为某些不可抗力因素,一夜之间所有网盘都宣布停服,这时才意识到,数据始终是掌握在自己手中才安全可控。 随着数据量增大,我

个人数据保全计划:(2) NAS基础知识

前言 距离去年国庆入手了NAS至今有好几个月时间了,NAS折腾起来有点麻烦,且实际作用因人而异,并没有想象中的好用,所以说好的这个系列一直没有更新~ 还有另一方面的原因,这些NAS的系统基于Linux深度定制,对于我这种习惯用Linux的人来说,用着很别扭不自在,处处受限制… 所以在使用了这台威联通

交易系统之数据库弱依赖解决方案

本期介绍下实践过的三种解决方案:DB灾备机制方案、DB高并发替换方案、财富系统弱依赖DB方案。

缓存与数据库双写一致性几种策略分析

本文将对几种缓存与数据库保证数据一致性的使用方式进行分析。为保证高并发性能,以下分析场景不考虑执行的原子性及加锁等强一致性要求的场景,仅追求最终一致性。

分布式数据库 Join 查询设计与实现浅析

本文记录 Mysql 分库分表 和 Elasticsearch Join 查询的实现思路,了解分布式场景数据处理的设计方案。文章从常用的关系型数据库 MySQL 的分库分表Join 分析,再到非关系型 ElasticSearch 来分析 Join 实现策略。逐步深入Join 的实现机制。

【后端面经-数据库】MySQL的存储引擎简介

对于mysql中常用的四类存储引擎MyISAM、InnoDB、MEMORY、MERGE的介绍和性能对比。

【后端面经-数据库】MySQL的事务隔离级别简介

对于数据库常用的事务隔离级别进行解释和区分,并解释三类读取错误——脏读、不可重复读、幻读的区别。

【后端面经-数据库】Redis详解——Redis基本概念和特点

Redis一直是后端面试的热门提问点,是“兵家必争之地”,本文是Redis详解系列的第一部分,介绍了Redis的基本概念,并辅以面试题进行知识点巩固。

【后端面经-数据库】Redis数据结构和底层数据类型

本文介绍了Redis中数据结构相关知识,包括基本数据结构、特殊数据结构和底层数据结构。

MySQL基础4-数据查询

一、DQL介绍 DQL全称:Data Query Language(数据查询语言),用来查询数据库中表的记录。 关键字:select 二、DQL语法 select 字段列表 from 表名列表 where 条件列表 group by 分组字段列表 having 分组后条件列表 order by 排序

【Azure 事件中心】Azure Event Hub中的数据能不能存储大于7天呢?如果7天之后是不是会自动删除呢?

问题描述 Event Hub中有个retention的设置为7天,有没有办法增大这个Retention的时间? 如果没办法,是不是超过7天的数据就会被删除? 问题解答 因为Azure Event Hub(事件中心)是一个实时事件流引擎,其设计意图并不是用于代替数据库以及/或者用作无限期保存的事件流的

【Azure 存储服务】使用REST API操作Azure Storage Table,删除数据(Delete Entity)

问题描述 使用Azure Storage Table的REST API,实现根据过滤条件删除满足条件的数据,调用方法为 Delete Entity (Azure Storage) 问题实现 第一步:通过Azure Stroage 门户或者是其他工具(如:Azure Storage Explorer)