应用运维和变更经常会涉及到数据库的变更，开发人员需要上线发布的SQL，除了要语法正确，还要满足一定的SQL规范，才能尽量减少可能存在的性能和安全隐患。因此SQL审核已经逐步成为业界认同的标准化管理流程的一部分。
上一篇文章《应用接入ES(一)-Springboot集成ES》我们讲述了应用集成ES的方式,以及实现各种查询和更新操作,那么问题就来了,既然是查询和更新,肯定要有数据,数据哪里来？怎么来？
声明：本文仅代表原作者观点，仅用于SAP软件的应用与学习，不代表SAP公司。注：文中所示截图来源SAP软件，相应著作权归SAP所有。
上篇《百万级成员实时社群技术实现（消息系统篇）》中，我们分享了云信“圈组”（“圈组”是云信的类Discord产品实现方案）消息系统的技术设计和实践。
二维码已被应用在了各式各样的场景中，譬如教育培训、会议签到、产品展示等等。其中有很多场景需要一次性运用到大量的二维码，如人员管理、工序流转、设备巡检等，可以使用批量添加记录功能使工作效率近一步提升。
上回我们说到Nacos的注册中心，我们讲了注册中心的一致性协议，订阅和注册的原理，有兴趣的可以看一下上一篇文章：你应该了解的Nacos注册中心。在Nacos中还有一个功能特别重要那就是配置中心，在这里先不具体介绍配置中心是什么，先来忆苦思甜一波。
为了维护共享复制集的最新节点，复制集的次要成员节点将同步或复写其他成员节点的数据。MongoDB用了两种方式做数据同步：用全量数据初始化节点，用增量数据复写到节点。
今天和同事聊一个需求，大概就几分钟的时间，突然发现这个过程还是值得总结的，后期也会把这样的一些需求讨论过程记录下来，能够提炼成一套方法论。
“不想当将军的士兵不是好的战士”、“不想当CIO的DBA不是好的运维”。在每天面临如此多的来自工作量、运维安全、技术更新挑战的同时，我们还需要不断的成长与思考：
使用比特数组，考虑到要知道机房，假设共有8个机房，那么将3位作为机房标识，1位做用户状态标识，即可将(0,3)内的下标表示一个用户
关于MySQL周期表管理，近期做了初步的设计，总体上是希望把周期表的管理和业务同学对接起来，实现流程化的管理。
Elasticsearch 常用分词器介绍与 ik 分词器自定义词库添加 但事实上，更加常见的场景是我们需要为一个已有大量数据的线上 ES 集群添加分词库。 这时，配置分词库只是第一步操作，因为大量的历史数据在索引时并没有使用新添加的分词库，将导致查询出现不可预期的效果。 此时，我们需要做的就是重建索引。
本文原来只计划直接翻译OptaPlanner官网一篇关于SolverManager下实时规划的博文《Real-time planning meets SolverManager》，但在翻译过程中，发现该文仅从具体的技术细节上描述使用SolverManager及其相关接口实现在批量规划过程中的实时响应。因此，只能对具体使用OptaPlanner的开发人员有一定帮助，对于相关的业务分析和决策人员关注的适用场景，该文并未作深入描述；因而，未能从业务场景到工程实践的角度和过程，来描述批量规划与实时规划的实用意义。
稀疏索引的创建过程包括将集合中的元素分段，并给每个分段中的最小元素创建索引。在搜索时，先定位到第一个大于搜索值的索引的前一个索引，然后从该索引所在的分段中从前向后顺序遍历，直到找到该搜索值的元素或第一个大于该搜索值的元素。
SQLite 是一款开源的 SQL 数据库引擎，由于其自包含、无服务、零配置和友好的使用许可（完全免费）等特点，在桌面和移动平台被广泛使用。
表格是B端产品尤其是数据产品中，最常用的信息展现形态，比如商品列表、订单列表、用户列表，用户行为分析系统的事件列表、指标列表，DMP平台的标签列表、场景列表等，可以说B端产品40%以上的页面是由表格构成。
◆ 通过查询实施解放 基于查询的数据解放涉及查询数据存储并将所选择的结果发布到相关的事件流中。一个使用合适的 API、SQL 或类 SQL 语言的客户端会被用于向数据存储请求特定的数据集。必须能够批量查询数据集以提供事件的历史记录，然后定期更新，以确保数据的更改被发布到输出事件流中。 此模式有几种查询类型。 ◆ 批量加载 执行批量查询并加载数据集中的所有数据。当需要在每个轮询间隔加载整张表时，以及在进行增量更新之前，都需要执行批量加载。 批量加载成本很高，因为它需要从数据存储中获取整个数据集。对较小的数据集
基础网络是早期腾讯云云上网络，后在基础网络上演进出具备自主可控、安全性更高的私有网络，私有网络作为当前的主流云网络，推荐作为业务长期发展使用。
本文主要测试Mybatis在mysql数据库下的批量插入、批量删除、批量更新。
微软专门给出SQL Server设计思路及实现路线，从7大体系结构阐述是如何实现，通过了解这些，我们就可以总结出数据库设计原则、编程中sql写法及注意事项，从而优化我们的系统性能，本系列着重讨论SQL Server索引体系。
每个资产设备对应一张二维码，相当于独一无二的“数字身份证”，扫码查看物品档案、责任人、状态等信息，关联表单可实现借还登记、领用登记、出入库管理、故障报修等功能，形成一物一码管理的电子档案。
8.0 是一款基于 B/S 架构【轻量企业级免费ETL任务批量处理工具】它支持各类脚本任务程序和扩展；具备可视化图形拖拽设计界面，以及可视化任务作业管理、计划调度、实时监控、消息提醒和日志分析功能；有效弥补了传统 ETL 工具在调度管理和监控分析方面不足；同时平台还提供原数据管理、数据质量、版本控制、日志分析等完善的辅助管理功能，为企业提供数据迁移、数据仓库、数据标准化、数据同步、数据备份、数据交换以及企业定制化二次开发在内的一体化数据整合服务。
GORM 默认的数据更新、创建都在事务中，如无必要，可以关闭默认的事务，获得更大的性能提升， 事务的全局性或者临时关闭，即使在关闭默认事务，仍然可以通过方法 Begin, Transactions 方法开启事务。
2018年12月，经过嘉维蓝鲸项目组近半年的努力奋战，太平集团成功上线了蓝鲸研发运营一体化平台，实现了IT运维全流程标准化和调度自动化，并取得了如下收益：
CDC实时数据同步指的是Change Data Capture（数据变更捕获）技术在数据同步过程中的应用。CDC技术允许在数据源发生变化时，实时地捕获这些变化，并将其应用到目标系统中，从而保持数据的同步性。CDC实时数据同步具有以下优点：
********本文是BLUES【公众号ID：bluemidou】向老王约稿，特授权blues独家首发，现转载如此，哈哈********
2018 年底，vivo AI 研究院为了解决统一高性能训练环境、大规模分布式训练、计算资源的高效利用调度等痛点，着手建设 AI 计算平台。经过两年的持续迭代，平台建设和落地取得了很大进展，成为 vivo AI 领域的核心基础平台。平台从当初服务深度学习训练为主，到现在演进成包含 VTraining、VServing、VContainer 三大模块，对外提供模型训练、模型推理和容器化能力。VContainer 是计算平台的底座，基于 Kubernetes 构建的容器平台，具备资源调度、弹性伸缩、零一混部等核心能力。
首先祝贺你选择学习Linux，你可能即将踏上Linux的工作之旅，出发之前，让我带你来看一看关于Linux和Linux运维的一切。
在应用的发布过程中数据库的结构变更一直是最复杂也是风险最大的环节，而 Bytebase 可以对这一过程进行全生命周期的管理。在 Rainbond 中安装 Bytebase，轻松管理部署在 Rainbond 上的所有数据库。
互联网运维工作，以服务为中心，以稳定、安全、高效为三个基本点，确保公司的互联网业务能够7×24小时为用户提供高质量的服务。 运维人员对公司互联网业务所依赖的基础设施、基础服务、线上业务进行稳定性加强，进行日常巡检发现服务可能存在的隐患，对整体架构进行优化以屏蔽常见的运行故障，多数据中接入提高业务的容灾能力，通过监控、日志分析等技术手段，及时发现和响应服务故障，减少服务中断的时间，使公司的互联网业务符合预期的可用性要求，持续稳定地为用户提供务。 在安全方面，运维人员需要关注业务运行所涉及的各个层面，确保用
联网运维工作，以服务为中心，以稳定、安全、高效为三个基本点，确保公司的互联网业务能够 7×24 小时为用户提供高质量的服务。
互联网运维工作，以服务为中心，以稳定、安全、高效为三个基本点，确保公司的互联网业务能够 7×24 小时为用户提供高质量的服务。
回顾大数据的发展历程，一句话概括就是海量数据的高效处理。在当今快节奏、不断变化的市场环境下，优秀的开发效率已经成为企业数字化转型的必备条件。
今天正常上班，值得说的是公司搞了一个庆祝中秋的活动，在一个大气垫上方挂了一个“月（圆）亮（鼓）”，让大家跳起来敲，敲到的人可以赢一盒月饼，或者一份阳澄湖大闸蟹，参加的人挺多的，感觉很棒，互联网公司还是很有活力的嘛！~
变更是运维工程师最经常参与的一项活动，在重要变更进行之前，我们往往需要在组织内部进行变更评审，那变更评审的作用是什么，我们应当进行变更评审，本文与大家一起探讨。
设备巡检系统的搭建是围绕着设备二维码展开的。给每个设备生成独立的二维码，编辑设备信息和巡检表单，再进行数据管理和协作权限管理，最后是进阶功能。
最近单位搬家，从国家会议中心，搬往空气清新的顺义后沙峪，搬迁之前的完结上线中，碰见了一些棘手的问题，有一些值得借鉴的地方。
可以看到表定义中出现了AUTO_INCREMENT=2，表示下一次插入数据时如果需要自动生成自增值，那么id便是2。
这四类工作都是IT运维人员日常要面对的工作，但是它们之间有着不同的特点和影响。我们应该如何理解和管理这四类工作呢？
Robinhood 的使命是使所有人的金融民主化。Robinhood 内部不同级别的持续数据分析和数据驱动决策是实现这一使命的基础。我们有各种数据源——OLTP 数据库、事件流和各种第 3 方数据源。需要快速、可靠、安全和以隐私为中心的数据湖摄取服务来支持各种报告、关键业务管道和仪表板。不仅在数据存储规模和查询方面，也在我们在数据湖支持的用例方面，我们从最初的数据湖版本[1]都取得了很大的进展。在这篇博客中，我们将描述如何使用各种开源工具构建基于变更数据捕获的增量摄取，以将我们核心数据集的数据新鲜延迟从 1 天减少到 15 分钟以下。我们还将描述大批量摄取模型中的局限性，以及在大规模操作增量摄取管道时学到的经验教训。
我的本意是先抛出一个系统层的解决思路，然后引出更有张力的解决方案，但是当时方案还没有验证完，不足为凭，最近的对比测试结果出来了，我就把一些结果附上。
数据库“断页”是个很有意思的话题，目前任何数据库应该都绕不过去。我们知道数据库的块大小一般是8k、16k、32k，而操作系统块大小是4k，那么在数据库刷内存中的数据页到磁盘上的时候，就有可能中途遭遇类似操作系统异常断电而导致数据页部分写的情况，进而造成数据块损坏，数据块损坏对于某些数据库是致命的，可能导致数据库无法启动。既然对于断页问题数据库都可能遇到，那么再来看看主流数据库是如何避免发生断页的。
MTO（Make-to-Order）即面向订单生产。在面向订单生产的方式中，产品的设计工作已经完成，而生产用的物料尚未订购。在此环境中销售量通常较小，而客户则必须等待进货和生产所需的时间。全部交货提前期包括物料采购时间和生产时间。
提醒，本文较长，可提前收藏/转发。 一、需求缘起 很多业务都有“计数”需求，以微博为例： 微博首页的个人中心部分，有三个重要的计数： 关注了多少人的计数 粉丝的计数 发布博文的计数 微博首页的博文消
Flink 社区希望能够将 Flink 的 Streaming 实时计算能力和 Lakehouse 新架构优势进一步结合，推出新一代的 Streaming Lakehouse 技术，促进数据在数据湖上真正实时流动起来，并为用户提供实时离线一体化的开发体验。Flink 社区内部孵化了 Flink Table Store （简称 FTS ）子项目，一个真正面向 Streaming 以及 Realtime的数据湖存储项目。2023年3月12日，FTS进入 Apache 软件基金会 (ASF) 的孵化器，改名为 Apache Paimon (incubating)。
Target与供应商传输的是X12标准报文，业务类型包含850（采购订单）、860（订单变更）、864（文本消息）、856（发货通知）和810（发票），供应商通过使用知行EDI直连系统，自动化传输、翻译，实现X12报文自由转换成EXCEL表格，并发送到业务人员邮箱。通过知行EDI平台，供应商可实现与Target供应链系统直连，实时交互业务数据，减少库存与人力成本，精益供应链。 为了实现与供应商EDI直连，Target选用AS2传输协议向供应商发送850、860、864报文，并接收供应商发送的856和810报文。
在实际应用中，我们经常需要把 MySQL 的数据同步至其它数据源，也就是在对 MySQL 的数据进行了新增、修改、删除等操作后，把该数据相关的业务逻辑变更也应用到其它数据源，例如：
日常测试过程中，常常需要多种工具来接力完成自己的接口测试任务。 比如说， 使用swagger查看接口文档， 使用mock编造接口数据对前端页面做测试 使用postman测试后端接口， 用Jmeter来做接口自动化测试/性能测试。 那有没有一款软件可以完美集成以上所有的功能？ 笔者发现一款叫Apifox的软件，一款完成能完成以上几乎所有软件的功能。
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