在 FreeWheel 的核心业务系统中，我们使用 MySQL 来存储数据。但随着数据量的不断增加，原有数据库已经无法满足如今的业务需求。经过前期大量的调研，我们决定将 MySQL 中的部分表迁移到 AWS Dynamodb 中。本文主要介绍从关系型数据库平顺迁移到非关系型数据库的实践经验。
在不那么遥远的旧 IT 时代，有这样一个段子——假如把数据库们”聚在一起“开会”。 Oracle: 我们需要企业级数据库。 MySQL: Oracle 不开源。 PostgreSQL: MySQL 的
DynamoDB 是 AWS 独有的完全托管的 NoSQL Database。它的思想来源于 Amazon 2007 年发表的一篇论文：Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store。在这篇论文里，Amazon 介绍了如何使用 Commodity Hardware 来打造高可用、高弹性的数据存储。想要理解 DynamoDB，首先要理解 Consistent Hashing。Consistent Hashing 的原理如下图所示：
回顾公司过去一年，发生了好几次P级事务，最严重的一次对外停止服务整整一下午，超过六小时。
本文档主要介绍如何实时迁移AWS DynamoDB数据到腾讯云TcaplusDB。TcaplusDB是腾讯推出的一款全托管NoSQL数据库服务，专为游戏设计，立志于打造面向全球的精品云存储产品，提供高性能、低成本、易扩展、稳定、安全的存储服务。TcaplusDB与DynamoDB类似，数据模型采用的是KV和文档两种类型，以表为组织管理单位。相对DynamoDB表的schema-free模式，TcaplusDB采用的是schema架构，即需要用户提前定义好表的schema，但与传统关系型表结构定义相比，TcaplusDB支持更丰富的数据结构，如支持多层嵌套，满足多样化的数据定义需求。
LINQ是C#中的一项非常好用的功能,全程是语言集成查询Language Integrated Query。LING和SQL类似，但是不仅可以查询数据库中的数据，还可以查询文件、XML、对象集合等等。要使用LINQ特性，需要引用System.Linq命名空间。
作为地球上最坚硬的物质，钻石的用途令人惊讶地有限：锯片、钻头、结婚戒指和其他工业应用。 相比之下，自然界中较软的金属之一--铁，可以被改造成无尽的应用：最锋利的刀片、最高的摩天大楼、最先进的汽车, 巨大的轮船，而且很快，如果埃隆-马斯克是对的，就会有最有效的电动车电池。 换句话说，铁之所以有令人难以置信的用处，是因为它既是刚性的又是柔性的。 同样，数据库只有在既严格又灵活的情况下才对今天的实时分析有用。 传统的数据库，由于其完全灵活的结构，是很脆的。无模式的NoSQL数据库也是如此，它们能够摄取大量的数据，
Spring Data 查询方法通常返回存储库管理的聚合根的一个或多个实例。但是，有时可能需要根据这些类型的某些属性创建投影。Spring Data 允许对专用返回类型进行建模，以更有选择地检索托管聚合的部分视图。
原标题：Spring认证#spring认证#|Spring Data Commons 预测
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程七(内容来源：Spring中国教育管理中心）
近年来，随着“中国芯”崛起，半导体就成为科技圈谈论的热门话题，其中不仅包括备受瞩目的国内半导体公司，世界上领先的半导体公司也成为了分析对较和吸取经验的对象。
原标题：Spring认证|Spring Data JPA 参考文档五(内容来源：Spring中国教育管理中心）
在 11 月初举办的 2018 Android 开发者峰会上，我们现场展示了能运行在不同品牌设备上的通用系统映像 (GSI)，让在场观众体验了一把 Project Treble 项目带来的精彩功能。我们在分享中特别强调: 开发者现在已经可以获取 Android 9 Pie 的 GSI 文件，并在任何与 Treble 兼容的设备上，针对 Android 9 Pie 对应用进行开发和测试。
本文由Vikings(http://www.cnblogs.com/vikings-blog/) 原创，转载请标明.谢谢！ 我喜欢带着目标来学习新知识。因此学习nodejs过程中，不喜欢只看枯燥的语法和概念，喜欢做一些有实际应用意义的事情。这样写出来的代码更加的接地气，同时边写边学可以避免学习疲劳，算是寓教于乐。 所以在第四节课中，我开始尝试在nodejs中使用DynamoDB。为什么选择DynamoDB呢？ 一方面它是目前云环境中最具代表性的NoSql数据库，另外一方面它在国外实在非常
介绍 本文提供了一个易于理解和有用的一组有关当前可用NoSQL数据库的信息。 可扩展数据架构 可扩展数据架构已发展用于提高整体系统效率并降低运营成本。 具体的NoSQL数据库可能具有不同的拓扑要求，但
1.Milvus：一个开源的向量相似性搜索引擎，专为人工智能和机器学习应用程序设计。它支持多种相似性度量标准，并且具有很高的可扩展性，使其成为大规模部署的热门选择。2.Pinecone：一个关注简单易用的托管向量数据库服务。它提供了一个完全托管的、无服务器的环境，用于实时向量相似性搜索和推荐系统，减轻了运维负担。3.Vespa：一个实时大数据处理和搜索引擎，适用于各种应用场景，包括搜索、推荐和广告。Vespa 具有灵活的数据模型和内置的机器学习功能，可以处理大规模数据集。4.Weaviate：一个开源的知识图谱向量搜索引擎，它使用神经网络将实体和关系映射到高维空间，以实现高效的相似性搜索。Weaviate 支持自然语言处理、图查询和模型训练等功能。5.Vald：一个高度可扩展的、云原生的分布式向量搜索引擎，旨在处理大规模的向量数据。Vald 支持多种搜索算法，并通过 Kubernetes 部署和管理，提供高可用性和弹性。6.GSI：Global State Index (GSI) 是一个分布式、可扩展的向量搜索引擎，用于全球状态估计。GSI 利用不同节点间的局部信息，通过一致性哈希和向量近似搜索来实现高效的全球状态查询。7.Qdrant：一个开源的、高性能的向量搜索引擎，支持大规模数据集。Qdrant 提供了强大的索引、过滤和排序功能，以及丰富的 API，使其成为构建复杂应用程序的理想选择。
自从1971年创业以来，Bed Bath&Beyond（以下简称为BBB）一直在为用户提供货真价实的卫浴用品，床上用品等家用商品。Bed Bath&Beyond 致力于成为一个勇于承担责任的公司团体，在市场建立起良好的信誉，提供具有吸引力的产品和竞争性价格，一流的客户服务等。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data R2DBC框架教程三（Spring中国教育管理中心）
DynamoDB 是亚马逊 AWS 的一种高性能、全托管的 NoSQL 数据库服务。作为一种数据源，DynamoDB 能够提供高度可扩展性、低延迟和可靠性。它支持多种数据类型和数据模型，包括键-值、文档和图形数据。DynamoDB 的数据模型非常灵活，可以根据需要对数据进行读取和写入。此外，DynamoDB 还提供了强大的数据查询和扫描功能，可以根据指定的条件快速查找和获取数据。DynamoDB 还支持 ACID 事务，可以确保数据一致性和完整性。DynamoDB 可以轻松地与其他 AWS 服务集成，例如 Lambda、API Gateway、Elasticsearch 等，可以构建高效、高可用的应用程序和服务。
一 AWS DynamoDb在java中的使用【建立连接】 accessKey = “xxxxxxx”; secretKey = “xxxxxxxx” if (StringUtils.isNotBlank(accessKey) && StringUtils.isNotBlank(secretKey)) { logger.debug("accessKey和secretKey有值,不是写在系统配置里的方式"); bac = new BasicAWSCredentials(accessKey, se
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data REST框架教程三（Spring中国教育管理中心）
在最新的Green 500榜单中，来自德国 Darmstadt的GSI研究中心的L-CSC集群一举夺魁，成为全球最节能的高性能GPU超级计算系统。该集群有160台华硕ESC4000G2组成，每个节点搭配4片AMD FirePro S9150 GPU，GPU单精度计算峰值达到3.25PetaFlops，双精度计算能力达到1.62PetaFlops。这套集群主要用于格子量子色动力学(Lattice QCD)计算方面的研究，将采用OpenCL来加速相关应用，Lattice QCD适用于一系列高能重离子物理
索引是一个关键组件，有助于 Hudi 写入端快速更新和删除，并且它在提高查询执行方面也发挥着关键作用。Hudi提供了多种索引类型，包括全局变化的Bloom索引和Simple索引、利用HBase服务的HBase索引、基于哈希的Bucket索引以及通过元数据表实现的多模态索引。索引的选择取决于表大小、分区数据分布或流量模式等因素，其中特定索引可能更适合更简单的操作或更好的性能。用户在为不同表选择索引类型时经常面临权衡，因为还没有一种能够以最小的操作开销促进写入和读取的通用性能索引。
通过上一篇《Serverless安全研究 — Serverless概述》相信各位读者已经对Serverless有了一个大致的理解，本文为Serverless安全研究系列的安全风险篇，笔者将从Serverless安全架构介绍出发，对目前Serverless面临的安全风险进行分析解读，并针对每种风险提供相应的攻击实例，希望可以引发各位读者更多的思考。
欢迎使用 moform，一个无需注册、基于 Serverless 的开源表单系统。 在使用开发了一个精简版的 Serverless 日志存储系统 molog 之后。我便想开发一个更实用的 Serverless 应用，在一个微信群里，看到了使用金数据已经填满（每月 50 条的限额）的问题，便想表单这是一个非常合适的场景。毕竟表单作为一个数据分析的工具，本身也是事件驱动的。 任何能够用 Serverless 架构实现的应用系统，最终都必将用 Serverless 实现。 Showcase 基于 Serverle
作者丨 Gregor Hohpe 译者丨明知山 策划丨Tina 在构建分布式系统时，松散耦合是一个主要的考虑因素。关于耦合及其在分布式系统设计中的作用，我们可以为其写一整本书。许多集成模式都与耦合有关。十多年前，我对耦合进行了定义： 耦合描述了互连的系统的独立可变性，即系统 A 中的变化是否会对系统 B 产生影响。如果有影响，那么 A 和 B 就是耦合的。 以下几个重要的推论可以用来支撑这一定义： 耦合不是二元的——我们不能说两个系统是耦合的还是不耦合的，这里存在许多细微的灰色地带。 耦合有许多不同
按照高通SDX12平台产品规格，其支持RMNET、ECM、RNDIS、PPP、MBIM等拨号；但经测试，发现Windos下MBIM功能正常，而Linux发送MBIM命令均返回“error: couldn’t open the MbimDevice: Transaction timed out”错误，功能异常无法使用
什么是DSU loader? dsu loader即 动态系统更新可以在使用动态分区的安卓设备上，不影响原来系统的同时安装一个副系统，用于体验最新的原生安卓系统(AOSP)（博主评：相比传统刷机模式，
使用 SELECT 子句进行表示。投影是针对表进行的垂直选择，保留需要的字段用于生成新的表
很多人在学习中断子系统的过程中，在对基本概念与整体不太了解的情况下，过早的陷入了各种架构的实现细节，如同盲人摸象。这里主要给大家明确中断的各个基本概念，希望从这个角度能让大家更好的理解中断子系统。
当数据量过多的时候，往往数据不能全部读取，需要进行分页读取，可以看到到DynamoDB API接口的限制:
Apache Hudi提供了一个HoodieTransformer Utility，允许您在将源数据写入Hudi表之前对其进行转换。有几种开箱即用的转换器，您也可以构建自己的自定义转换器类。
在将产品设计为自助式开发人员工具时，通常会存在限制 - 但最常见的限制之一可能是规模。确保我们的产品 Jit（一个安全即代码 SaaS 平台）是为扩展而构建的，这不是我们可以事后才想到的，它需要从第一行代码开始设计和处理。
机器学习训练工作通常是时间和资源密集型的，因此将这一过程整合到实时自动化工作流程中可能会面临挑战。
之前有分享过一篇笔记：Spark sql规则执行器RuleExecutor(源码解析) 里面有提到Analyzer、Optimizer定义了一系列 rule。 📷 其中Analyzer定义了从【未解析的逻辑执行计划】生成【解析后的逻辑执行计划】的一系列规则，这篇笔记整理了一下这些规则都哪些。 基于spark3.2 branch rule【规则】 batch【表示一组同类的规则】 strategy【迭代策略】 注释 OptimizeUpdateFields Substitution fixedPoint 此
AWS IoT 平台为了保证终端设备通信的安全性，终端设备与 AWS IoT 平台的 MQTT 通信使用基于证书的 TLS 1.2 双向认证体系。即 IoT 平台会验证当前设备使用的证书是否可信，同时，终端设备也会验证 IoT 平台使用的 CA 证书是否可信。
作为一款面向开发者的低代码平台，码匠提供了丰富的数据连接能力，能帮助用户快速、轻松地连接和集成多种数据源，包括关系型数据库、非关系型数据库、API 等。平台提供了可视化的数据源配置界面和强大的数据映射和转换能力，用户可以将数据源与应用进行无缝连接，实现数据的快速读取和写入。同时，平台还支持多种数据格式的导入和导出，用户可以将数据快速导入到应用中，或将应用中的数据导出到本地进行分析和处理。此外，平台还提供强大的数据监控和报警功能，用户可以实时监控数据的状态和变化，并在数据异常时接收预警信息，保障数据的安全性和可靠性。本篇文章将继续带大家了解码匠中的数据连接。
run cts –module/ -m + module name –test / -t + test name # method name
MongoDB入门实战教程转眼就到了尾声，本篇我们就来总结一下MongoDB的应用开发最佳实践。
T-SQL语言中最重要的部分是它的查询功能，查询语言用来对已经存在于数据库中的数据按 照特定的行、列、条件表达式或者一定次序进行检索。 T-SQL对数据库的查询使用SELECT语句，SELECT语句具有灵活的使用方式和强大的功能， SELECT语句的基本语法格式如下：
这里的主要问题是我们使用的是Landsat C01数据集，而GEE数据集中在2022年就已经停掉了
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程十四(内容来源：Spring中国教育管理中心）
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程四(内容来源：Spring中国教育管理中心）
不同的外部设备、不同的体系结构、不同的OS其中断实现机制都有差别，本文对应的OS为linux3.4版本，外部设备为PCI设备、系统为X86。
在这篇文章里我想介绍下怎样利用AWS(hjlouyoujuqi360com)部署一个无服务架构的个人网站。这个个人网站将具备以下特点：
本文介绍了数据库查询优化和连接算法的相关内容。优化器是数据库中用于选择最佳执行计划的组件，分为基于代价的优化器和基于规则的优化器。优化器的目标是选择成本最低的访问计划，以最小的代价返回查询结果。连接算法是数据库中用于处理关系型数据库中的表连接操作，分为嵌套循环连接、块嵌套循环连接、索引嵌套循环连接等。在数据库应用中，优化器通过代价模型计算访问计划，选择成本最低的访问方式，提高查询效率。
A云Polardb-x 1.0现已全面升级为Polardb-x 2.0，但Polardb-X 1.0有其自有特色，仍然有很多企业在使用Polardb-X 1.0方案。那么，当这些企业想将业务系统迁移至腾讯云时，该如何进行数据库选型？怎么样进行数据同步？其中又会涉及到哪些问题呢？
访问日志 HTTP连接管理器和tcp代理支持具有以下功能的可扩展访问日志记录： 每个连接管理器或tcp代理的任意数量的访问日志。 异步IO刷新架构。 访问日志记录不会阻塞主要的网络处理线程。 可定制的访问日志格式使用预定义的字段以及任意的HTTP请求和响应头。 可自定义的访问日志过滤器，允许将不同类型的请求和响应写入不同的访问日志。 访问日志配置。 MongoDB Envoy支持具有以下功能的网络级别MongoDB嗅探过滤器： MongoDB格式的BSON解析器。 详细的MongoDB查询/操作统计信息
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录，附加个人拙见，同样借助CMU 15-445课程内容来完成MIT 6.830 lab内容。
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