详解数据结构中栈的定义和操作

摘要:本文为大家详解数据结构中栈的定义和操作。 本文分享自华为云社区《数据结构:详细讲解栈的定义、栈的操作》,作者: 高彬滔 。 1.栈的定义 栈(stack):是只允许在一端进行插入或者删除操作的线性表(即后进先出,大概可以理解为吃饱了吐出来) 空栈:不含元素的空标配 栈顶:表尾端 栈底:表头端

Istio数据面新模式:Ambient Mesh技术解析

摘要:Ambient Mesh以一种更符合大规模落地要求的形态出现,克服了大多数Sidecar模式的固有缺陷,让用户无需再感知网格相关组件,真正将网格下沉为基础设施。 本文分享自华为云社区《华为云云原生团队:Istio数据面新模式 Ambient Mesh技术解析》,作者: 云容器大未来。 如果说在

华为云数据库首席专家谈分布式数据应用挑战和发展建议

摘要:本文分析了分布式数据库发展情况、分布式数据库应用的主要问题,从行业应用的角度给出了分布式数据库发展的建议。 本文分享自华为云社区《数字化转型下我国分布式数据库应用挑战及发展建议》,作者:数据库领域科学家、华为云数据库GaussDB首席专家 冯柯。 当前,金融等重点行业都在进行数字化转型,而分布

这年头怕数据泄露?全密态数据库:无所谓,我会出手

摘要:有一种数据泄露的死敌,叫全密态! 本文分享自华为云社区《这年头怕数据泄露?全密态数据库:无所谓,我会出手》,作者:GaussDB 数据库。 吊炸天的全密态数据库,到底是个啥? 藏不住了,这全密态数据库真上头! 有一种数据泄露的死敌,叫全密态! 数据被标价售卖 莫名其妙接到诈骗电话 企业数据泄露

海量数据运维要给力,GaussDB(for Cassandra)来助力

摘要:应用运维管理平台(AOM)和Cassandra是两个不可分割的组成部分,它们共同构成了一个高效的解决方案,可以帮助企业在应用运维业务上取得巨大的优势。在这篇文章中,我们将介绍AOM和Cassandra的优势和特点,揭晓它们如何为企业保持市场竞争力的秘密。 本文分享自华为云社区《海量数据运维要给

详解数据库中的索引和视图

摘要:索引就是数据表中数据和相应的存储位置的列表,利用索引可以提高在表或视图中的查找数据的速度。 本文分享自华为云社区《数据库开发指南(六)索引和视图的使用技巧、方法与综合应用》,作者: bluetata 。 一、索引 1.1 什么是索引 索引就是数据表中数据和相应的存储位置的列表,利用索引可以提高

openGauss数据库在CentOS上的安装实践

本文为大家带来如何在CentOS上安装openGauss数据库。

GaussDB技术解读系列之应用无损透明(ALT)

当数据库集群的某个节点由于故障无法对外提供服务,若此时集群内还存在其它可用节点,则将故障节点上的会话连接自动迁移到目标节点上,客户端无需再次发出连接请求,仍然可以继续执行数据库操作。

中国云数据仓库,双第一!

近日全球领先的IT市场研究和咨询公司IDC正式发布《中国关系型数据库软件市场跟踪报告-数据仓库市场Add-on》报告华为云GaussDB(DWS)凭借领先的技术和优异的市场表现荣获“双第一”。

中国图数据库,领导者!

近日 ,全球领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布《IDC MarketScape: 中国图数据库市场厂商评估,2023》报告,华为云GES(图引擎服务)凭借多年的技术积累和丰富的行业实践经验,位居领导者类别。

记一次数据库被黑的教训

![](https://img2023.cnblogs.com/blog/1771461/202308/1771461-20230805141224025-1092929066.jpg) ## 1、不要用默认27017端口 ## 2、密码一定要复杂+复杂

quarkus数据库篇之一:比官方demo更简单的基础操作

《quarkus数据库篇》系列的开篇,编码实战最基础的数据库增删改查,数据库用的是PostgreSQL,在官方demo基础上进一步精简,极速入门quarkus数据库操作

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

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