https://ossinsight.io 发布了一份有趣的关于开源数据库的分析报告。从4,572,765,143个GitHub事件中统计分析了开源数据库的许多深刻见解，例如数据库流行度、数据库贡献者、编码活力、社区反馈等。
前台请求，后台先从缓存中取数据，取到直接返回结果，取不到时从数据库中取，数据库取到更新缓存，并返回结果，数据库也没取到，那直接返回空结果。
今天这个坑可能以后你也会遇到, 随着爬取数据量的增加, 以及爬取的网站数据字段的变化, 以往在爬虫入门时使用的方法局限性可能会骤增.
本文共1200字，建议阅读9分钟。 在数据查询时，有时会碰到数据量很大的清单报表。
本文为2020年MongoDB应用案例与解决方案征集活动最佳创新案例：MongoDB在圆通速递的应用，作者徐靖。
不好意思哈~ 各位你们的Redis迟到了！！！！！！ 好了废话不多说开更！！！！！！
前文回顾： 「Python爬虫系列讲解」一、网络数据爬取概述 「Python爬虫系列讲解」二、Python知识初学 「Python爬虫系列讲解」三、正则表达式爬虫之牛刀小试 「Python爬虫系列讲解」四、BeautifulSoup 技术 「Python爬虫系列讲解」五、用 BeautifulSoup 爬取电影信息 「Python爬虫系列讲解」六、Python 数据库知识 「Python爬虫系列讲解」七、基于数据库存储的 BeautifulSoup 招聘爬取 「Python爬虫系列讲解」八、Selenium 技术 「Python爬虫系列讲解」九、用 Selenium 爬取在线百科知识
https://gitee.com/taoshihan/go-fly/releases/0.3.2
在写了七篇爬虫基础文章之后，终于写到心心念念的Scrapy了。Scrapy开启了爬虫2.0的时代，让爬虫以一种崭新的形式呈现在开发者面前。
在毕业设计中，用Java写下了第一个爬虫。2019年工作之后，从Python的requests原生爬虫库，学到分布式爬虫框架Scrapy，写了60个左右爬虫。然后写了十几篇有关于爬虫的文章。但大多都是围绕着程序设计、功能模块的角度写的，今天就从数据的角度出发，来看看爬虫程序是如何开发的。
一、需求缘起 几乎所有的业务系统，都有生成一个唯一记录标识的需求，例如： 消息标识：message-id 订单标识：order-id 帖子标识：tiezi-id 这个记录标识往往就是数据库中的主键，数据库上会建立聚集索引（cluster index），即在物理存储上以这个字段排序。 这个记录标识上的查询，往往又有分页或者排序的业务需求，例如： 拉取最新的一页消息 select message-id/ order by time/ limit 100 拉取最新的一页订单 select order-id/ or
译自 Embracing Database Deployments in CI/CD Practices with Git 。
本文将主要首先聊一聊数据库同步和迁移两个话题，之后将会围绕这 2 个话题介绍一下阿里云开源的基于 MongoDB 和 Redis 的数据同步&迁移工具 MongoShake 和 RedisShake，最后介绍一些用户的使用案例。
Instagram，分享带有字幕的照片和视频的免费社交应用。帖子可使用标签和地理标签进行组织，使其可搜索。若标记，帖子对粉丝和公众可见。用户可将配置文件设置为私人以限制对粉丝的访问。
假如缓存的数据没有，后台则会一直请求数据库，对数据库造成压力，如果是请求量大或者恶意请求则会导致数据库崩溃，我们一般称为缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩。
hello，大家好！接下来来教大家如何使用楠橘星后台管理系统！ 传送门： 💫💫💫 https://gitee.com/duan_nan/nanjustar-template 💫💫💫 **如果对大家有帮助，不妨去点上一个小小的Star来支持一下楠橘星哦！**🤗 一、搭建过程 1-1、项目拉取 我们直接进入到Gitee目录中，直接点击。 克隆/下载 ⇒ 下载ZIP ！ 使用 git clone https://gitee.com/duan_nan/nanjustar-template.git 进行项目的
“ 从Redis的安装到项目集成的两篇文章中，我们已经简单的了解到何如去用Redis的，再然后通过Redis和Mysql的查询性能对比和项目中如何合理运用Redis这两篇文章，又大致的明白为什么我们要用Redis以及Redis存在的一些问题。那么今天我想说一说我对Redis的一个感悟吧。能力有限，欢迎批评(反正关注后才能留言批评)。”
汇总篇：http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#tsql 概 述：http://www.cnblogs.com/dunitian/p/60413
平时我们使用缓存的方案，一般是在数据库中存储一份，在缓存中同步存储一份。当请求过来的视乎，可以先从缓存中取数据，如果有数据，直接返回缓存中的结果。如果缓存中没有数据，那么去数据库中取出数据，同时更新到缓存中，返回结果。如果数据库中也没有数据，可以直接返回空。
平时我们使用缓存的方案，一般是在数据库中存储一份，在缓存中同步存储一份。当请求过来的时候，可以先从缓存中取数据，如果有数据，直接返回缓存中的结果。如果缓存中没有数据，那么去数据库中取出数据，同时更新到缓存中，返回结果。如果数据库中也没有数据，可以直接返回空。
一、需求缘起 几乎所有的业务系统，都有生成一个记录标识的需求，例如： （1）消息标识：message-id （2）订单标识：order-id （3）帖子标识：tiezi-id 这个记录标识往往就是数据库中的唯一主键，数据库上会建立聚集索引（cluster index），即在物理存储上以这个字段排序。 这个记录标识上的查询，往往又有分页或者排序的业务需求，例如： （1）拉取最新的一页消息：selectmessage-id/ order by time/ limit 100 （2）拉取最新的一页订单：selec
大家都知道,计算机的瓶颈之一就是IO,为了解决内存与磁盘速度不匹配的问题,产生了缓存,将一些热点数据放在内存中,随用随取,降低连接到数据库的请求链接,避免数据库挂掉。需要注意的是,无论是击穿还是后面谈到的穿透与雪崩,都是在高并发前提下,当缓存中某一个热点key失效,
数据产品的工作比较杂，从数据仓库建模，指标体系建立，到数据产品工具的设计，再到偶尔一些数据分析报告的撰写，甚至一些机器学习的预测模型都要有所了解。大公司可能每个职能都有专门的岗位来负责，小公司的话可能真的要你一条龙了。
报表的性能很重要，是一个总被谈及的问题，跑的慢的报表用户体验恶劣，无法忍受。解决这些慢的性能问题，也成了项目方和工程师头疼的事情。一出状况，就得安排技术好的，能力强的工程师去救火，本来利润就薄，还得不断的追加人工成本，而且工程师有时候也无能为力，并不是所有的性能问题都能靠程序员能力解决的
在服务设计中，经常遇到的一个问题就是如何生成一个全局唯一的ID，例如订单号，流水号等。对于ID的要求主要有以下几点：
对于sql开发人员来说，需要了解开发的数据库应用于哪种类型，下面对数据库的应用做了分类
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看到好些人在写更新缓存数据代码时，先删除缓存，然后再更新数据库，而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而，这个是逻辑是错误的。试想，两个并发操作，一个是更新操作，另一个是查询操作，更新操作删除缓存后，查询操作没有命中缓存，先把老数据读出来后放到缓存中，然后更新操作更新了数据库。于是，在缓存中的数据还是老的数据，导致缓存中的数据是脏的，而且还一直这样脏下去了。 我不知道为什么这么多人用的都是这个逻辑，当我在微博上发了这个贴以后，我发现好些人给了好多非常复杂和诡异的方案，所以，我想写这篇文章说一下几个缓存更新的
双11当天临近下班时间点,研发反馈出现应用定时JOB跑批任务卡死，导致数据没有及时计算出来，影响一次报表数据展示,这个功能跑了几个月基本上没有异常，双11业务增长几倍，数据量稍微有点大。主要包括如下内容:
mongodb操作 1 import pymongo 2 3 #连接数据库实例(连接数据库)---》获取相应数据库---》获取相应collection集合(表) 4 client = pymongo.MongoClient(host='localhost',port=27017) 5 6 db = client.test #也可用字典形式操作，如下 7 # db = client["test"] 8 9 collection = db.students #也可用字典
看到好些人在写更新缓存数据代码时，先删除缓存，然后再更新数据库，而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而，这个是逻辑是错误的。试想，两个并发操作，一个是更新操作，另一个是查询操作，更新操作删除缓存后，查询操作没有命中缓存，先把老数据读出来后放到缓存中，然后更新操作更新了数据库。于是，在缓存中的数据还是老的数据，导致缓存中的数据是脏的，而且还一直这样脏下去了。
两种查询方式： A. 不带select_related book = Book.objects.filter(pk=1) # 需要查询数据库 1 n = book.name # 需要查询数据库 2 a = book.age # 需要查询数据库 3 *总共向数据库发起三次查询。 B. 带select_related book = Book.objects.select_related().filter(pk=1) # 需要查询数据库 1 n = book.name # 直接从book对象中取 a = book.age # 直接从book对象中取 *总共向数据库发起一次查询。 也就是说使用select_related()方法一次性的把Book关联的对象都查询出来放入对象中，再次查询时就不需要再连接数据库，节省了后面查询数据库的次数和时间。
jdbc提供fetchSize参数来设置每次查询按fetchSize分批获取。不同的数据库的jdbc driver实现不一样。
之前一篇文章已经谈到了数据库集群之主从集群也就是读写分离，也提到了读写分离其实只是分担了访问的压力，但是存储的压力没有解决。
在实际项目中，通过设计表架构时，设计系统结构时，查询数据时综合提高查询数据效率 1.适当冗余 数据库在设计时遵守三范式，同时业务数据（对数据的操作，比如资料审核，对某人评分等）和基础数据（比如资料详情，用户描述等）要分开存储，放在不同表中。在设计数据库时，三范式能够最大限度的节省 数据库存储所需的空间，可是缺点是 在查询，修改等操作时，会造成查询缓慢，效率低下。所以对于经常查询的字段应该适当的添加到同一个表中，适当冗余，不必严格按照三范式进行设计，这样 通过舍弃部分存储空间，提高查询效率，能够得到更好的
大概说一下业务场景，需要定时计算一些数据，从其他系统、接口拉取达到的数据比较多，然后经计算后的值存储在本系统中。拉取的数据量可能有万左右，然后以主键存在的数据是需要更新的。不存在则插入。每次做全量更新/插入。
大家都知道,计算机的瓶颈之一就是IO,为了解决内存与磁盘速度不匹配的问题,产生了缓存,将一些热点数据放在内存中,随用随取,降低连接到数据库的请求链接,避免数据库挂掉。需要注意的是,无论是击穿还是后面谈到的穿透与雪崩,都是在高并发前提下 ,当缓存中某一个热点key失效,
最近问问题的同学挺多的，也有问有没有群的，实在是忙没有建群，所以问的人多了，想想还是建一个群，但本人写文章不懒，其他的比较懒，因为问POLARDB 的问题的多，所以建立了一个 POLARDB 和 PG 以及文章问题的讨论群。希望能帮助自己也帮助大家共同提高，要进群的，可以添加微信 liuaustin3 ,来申请加群。
-- Illustrations by Ash Thorp & Maciej Kuciara --
年底了，确实有很多默默看机会的盆友，开始躁动了起来。身边很多选手也不例外，身边的 S 哥为了彰显自己牛掰，简历上斗胆撂了一句“熟练运用算法于应用中”，但是当面试官问起时，S 哥却被问的一愣一愣哒。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以
说起缓存相关技术，老多了， memcache、redis、squid、varnish、web cache、 CDN等等。缓存技术五花八门，但这些技术间有什么共性的地方，又有什么不同的地方呢？答案肯定是有的，这次为大家分享及整理一下缓存方面的技术，主要分为三个系列展开：
数据化的趋势如今已经很显露了，几乎百分之六七十的职场人每天都在处理数据，大部分都是用Excel存储数据、处理数据、分析数据，所以造成了网上所说的有百万表哥表姐的传说。确实，现在网上的课程、文章、论坛还有各种表哥表姐群，遍地开花。
最近做公司项目，我们要整合所有业务系统的客户数据，各业务系统的数据库有的Oracle，有的是SQLSERVER，而且表结构也不相同，如何整合不同系统之间的客户数据成为一个令人头痛的难题！ 解决方案： 在整合数据的方式上存在分歧，有两种方案： 方案1，将所有系统的客户数据整合到一个数据库中--“中心数据库”，所要的工作主要有设计一个“超级客户数据表”，尽可能多的包含各个业务系统的客户数据表的字段，然后再开发一套程序完成各个业务数据库与“中心”数据库直接的数据导入，更新，同步等； 方案2，不设立“中心数据库”，
来源：润乾软件 作者：蒋步星 编辑：刘晴敏 本文字数为2219字，建议阅读6分钟 本文由蒋步星讲述了报表性能优化的问题。 应用系统中的报表，作为面向业务用户的窗口，其性能一直被高度关注。用户输入参数后都希望立即就能看到统计查询结果，等个十几二十秒还能接受，等到三五分钟的用户体验就非常恶劣了。 那么，报表为什么会慢，又应当从哪里入手进行性能调优呢？ 数据准备 当前应用中的报表大都用报表工具开发，当报表响应太慢时，不明就里的用户就会把矛头指向使用报表工具的开发人员或者报表工具厂商。其实，大多数情况
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