满足上面四个条件，其实比想象中要复杂。为了在实时统计的情况下保持精准度，我们需要知道某一个用户之前是否浏览过一篇文章，所以我们需要为每一篇文章存储浏览过它的用户的集合，并且在每次新增浏览时检查该集合进行去重复操作。
首先，ELK是支持SIEM，一开始我也是用ELK进行数据收集、数据展示和数据分析，但是逐渐到后面，有一些功能需求使用查询语句是非常复杂，虽然ELK提供云SIEM，但是作为动手能力非常强的人（穷），就有放弃ELK这个想法。
近日，AI蛋白质组学公司珞米生命科技（Nanomics）完成两轮共近千万美元融资，Pre-A轮由碧桂园创投领投、Taihill Venture跟投，天使轮领投方线性资本持续加码。本轮融资将用于进一步扩大团队、干湿实验室搭建和产品开发。
首先采用Mysql存储千亿级的数据，确实是一项非常大的挑战。Mysql单表确实可以存储10亿级的数据，只是这个时候性能非常差，项目中大量的实验证明，Mysql单表容量在500万左右，性能处于最佳状态。
新智元 AI快报 1无人驾驶列入北京重点科技创新工程 据北京市科委的消息，《北京市智能网联驾驶技术创新工程(2016年-2025年)》近日正式启动，以推动无人驾驶技术的攻克。据了解，包括“无人驾驶”在内的智能网联驾驶技术，已列入了北京市的重点科技创新工程。重点任务包括关键技术研发和应用、测试验证体系建立、示范运营、试验环境建设及产业培育等。 统计数据显示，目前中国汽车保有量已达1.5亿辆，能源、污染、拥堵、安全等汽车4大公害问题日益尖锐。根据国家发布的计划，至2020年，远程通讯互联终端整车装备率将达50%
在刚刚举行的 ICLR 2024 大会上，智谱AI的大模型技术团队公布了面向激动人心的AGI通用人工智能前景的三大技术趋势，同时预告了GLM的后续升级版本。 今天，智谱大模型开放平台（bigmodel.cn）上线了新的价格体系。入门级产品 GLM-3 Turbo 模型调用价格下调80%！从5元/百万tokens降至1元/百万tokens。1元可以购买100万tokens。 调整后，使用GLM-3 Turbo创作一万条小红书文案（以350字计）将仅需约1元钱，足以让更多企业和个人都能用上这款入门级产品。
码农架构的读者应该注意到上个周末有分享一篇文章：一个几乎每个系统必踩的坑儿：访问数据库超时，最后对于怎么避免写出慢SQL没有过多赘述，但实际上这个问题我们经常遇到。我们不能等着系统上线，慢 SQL 吃光数据库资源之后，再找出慢 SQL 来改进，那样就晚了。那么，怎样才能在开发阶段尽量避免写出慢 SQL 呢？
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/739/1.html
初次接触 TiDB，是通过同程网首席架构师王晓波先生的分享，当时同程网正在使开发和数据库全面往开源方向转型，由于业务需要，很多在线业务数据量和访问量都非常的大，而 MySQL 无法满足大数据量下的复杂查询需求，为了使数据库分片对开发透明，同程自研了 DBrouter 。但分片后的合并、实时汇总统计及全量数据的监控仍然是困扰我们的一个难点。一直没有特别好的办法解决。
墨墨导读：本文以一个实际的项目应用为例，层层向大家剖析如何进行数据库的优化。项目背景是企业级的统一消息处理平台，客户数据在5千万加，每分钟处理消息流水1千万，每天消息流水1亿左右。 移动互联网时代，海量的用户数据每天都在产生，基于用户使用数据等这样的分析，都需要依靠数据统计和分析，当数据量小时，数据库方面的优化显得不太重要，一旦数据量越来越大，系统响应会变慢，TPS直线下降，直至服务不可用。
曾几何时，“并发高就分库，数据大就分表”已经成了处理 MySQL 数据增长问题的圣经。
上个月跟朋友一起做了个微信小程序，趁着元旦放假的热度，两个礼拜内迅速积累了一百多万用户，我们在小程序页面增加了收集formid的埋点，用于给微信用户发送模板消息通知。
在平时开发过程中，数据量不超过1W条的，通常执行随机查询是通过对order进行rand操作的进行的。但是随着数据量的增加，rand严重制约了整站的访问速度。
那执行刚才的SQL的话，第一条记录是34 ，那我们查找的是22， 是不是就只要到它的左边查找即可，因为右边的数据都比34大，肯定没有22 ，找到22 以后, 搞定 ,I/O次数是不是比刚才的全表扫描的次数少很多，那效率自然就高了。
推荐阅读： 《我今天，该抄底了！》 《为什么中年男人爱出轨？》 1 亏了一个亿？ 昨天晚上看到这个消息。 传言某大厂云数据库负责人炒股亏了一个亿，到底有没有亏一个亿确实没有人能证实。 但能证实的消息也很劲爆。 这个大佬基本算是国内 Mysql 领域顶尖级别的人物，在国内的 2 个大厂均担任过相当于P9+的职位。 同时也是极客时间Mysql45讲畅销课的讲师，没有记错的话我应该还推过他的课程，应该卖的还不错。 从技术能力来看，妥妥的大佬。 那为什么走到了这条路上呢？ 原因很简单高杠杆炒股，据说是重仓了中概
SpringRedisTemplate针对这个Scan进行了封装，示例使用（针对最新库spring-data-redis-1.8.1.RELEASE）：
本文介绍了如何在 TiDB 中使用 TiSpark 进行 ETL 流程的简化和优化，并分享了在易果集团的具体实践。通过使用 TiSpark，可以大大简化 TiDB 的数据流程，提高数据处理的效率，并确保数据的一致性和可靠性。同时，TiDB 的官方支持也在持续增强，未来将能够更好地满足企业的需求。
上个月跟朋友一起做了个微信小程序，趁着5.20节日的热度，两个礼拜内迅速积累了一百多万用户，我们在小程序页面增加了收集formid的埋点，用于给微信用户发送模板消息通知。
之前写过一篇文章《数据库的使用你可能忽略了这些》，主要是从一些大家使用使用时容易忽略的地方，如：字段长度、表设计等来说明，这篇文章同样也是这样的主题，只是从另外的几个方面来说说数据库使用中，容易忽略，导致入坑的地方。
本文为作者投稿，作者简介：诸葛子房，曾供职于京东，现就职于BAT，在大数据领域有多年实践经验
60 云平台对 360 集团各大业务线均有提供服务支持，涉及的数据库支持方案有：MySQL、Redis、MongoDB、ES、GP、PiKA。
在实际的软件系统开发过程中，随着使用的用户群体越来越多，表数据也会随着时间的推移，单表的数据量会越来越大。
一般来说电商的日订单都是百千万级甚至是亿万级别的了，小小的数据库肯定是撑不住的，这时候就要提前考虑分库分表了。
MySQL 分表3种方法 摘要： 当一张的数据达到几百万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会卡在那儿了，那么分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。 一，先说一下为什么要分表 当一张的数据达到几百万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。 根据个人经验，mysql执行一个sql的过程如下： 1、接收到sql； 2、把sql放到排队队列中 ； 3、执行sql； 4、返回执行结果。
转载自 https://www.2cto.com/database/201709/676637.html
一般情况下我们创建的表对应一组存储文件，使用MyISAM存储引擎时是一个.MYI和.MYD文件，使用Innodb存储引擎时是一个.ibd和.frm（表结构）文件。
滴滴的智慧交通业务或将成为公司盈利的主要来源。 五一小假期，一年几度的节假日高速堵车盛宴又将开始。 造成这个现象的原因，恐怕离不开如下几个数据，根据公安部交管局的统计数据显示：截至2017年3月底，全国机动车保有量首次突破3亿辆，其中汽车达2亿辆；全国49个城市的汽车保有量超过百万辆，19个城市超过200万辆，6个城市超过300万辆。 如此大的汽车保有量也就延伸出城市交通压力剧增的问题，全国一二线城市早晚高峰的交通拥堵，以及每逢节假日的高速拥堵就成为人们出行时绕不过去的一道坎。在互联网日益发达的今天，科学的
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可视化可以借助kibana实现。这里就体现出elkstack的优势，logstash完成基础数据同步，es完成数据存储和检索，kibana完成数据可视化。
最近公司要做一款跟滴滴打车功能很类似的APP，就自己研究了一下滴滴打车的实现原理，纪录于笔。
车好多集团关注 TiDB 始于 2018 年初，像大多数公司一样，公司发展初期为了快速适配业务开发，大部分数据都存储在 MySQL 中。但随着业务快速发展，存量数据越来越多，我们在 MySQL 面临着如下痛点:
方法5: 利用MySQL支持ORDER操作可以利用索引快速定位部分元组,避免全表扫描
程序员是一类很神奇的生物群，他们手握改变世界的代码，却行事低调，身背双肩电脑包，藏匿于拥挤的地铁中和夜深人静的写字楼里。他们经常get同款格子衫，甚至连名字都同款，在京东，叫“张磊”的程序员最多。
就是查tableStore失败了，在日志平台查下看到，因为查询参数太长，日志平台直接进行了截断！！！
上一节我们认识了数据库，了解了数据库事务是什么，索引是如何提升数据库性能的，现在我们来学习下大家常说的一些数据库，MySQL、mongoDB、kv等等这些又有什么区别。本文中，SQL 与 NoSQL 代表关系型数据库与非关系型数据库，当然，SQL ≠ 关系型数据库，这里用作简写。
摘要：Hadoop是一个开源的高效云计算基础架构平台，其不仅仅在云计算领域用途广泛，还可以支撑搜索引擎服务，作为搜索引擎底层的基础架构系统，同时在海量数据处理、数据挖掘、机器学习、科学计算等领域都越来越受到青睐。本文将讲述国外、国内Hadoop的主要应用现状。
微服务拆分后遇到的一个麻烦是分布后的一致性问题。单体架构的业务处理和数据都在一个进程里面，一致性保障很成熟，开发人员基本上不用关心。当把业务系统拆分到不同进程时，就遇到了技术性一致性问题。这带来了纠结，我们希望有一颗银弹，一把解决问题。但由于分布式一致性在(CAP)理论上没有完美的解决方案，我们所能选择的方案是在特定业务场景下的选择。
上一期我们介绍了什么是“安全多方计算”：是由图灵奖获得者姚期智先生通过百万富翁问题引出的一个数据隐私保护方面的重要领域。
它融合了传统数据库、云计算和新硬件技术的优势,100%兼容 MySQL,为用户提供具有极致弹性、高性能、高可用性、高可靠性和安全性的数据库服务。
数据迁移，工作原理和技术支持数据导出、BI报表之类的相似，差异较大的地方是导入和导出数据量区别，一般报表数据量不会超过几百万，而做数据迁移，如果是互联网企业经常会涉及到千万级、亿级以上的数据量。
一、hbase应用场景 海量数据存储，上百亿行×上百万列，关系型数据库一般最多30个列，单表五百万 准实时查询，上百亿行×上百万列情况百毫秒 上百万行数据没必要放在hbase 举例说明实际业务场景中的应用：交通GPS信息、移动电话信息、金融、电商 二、hbase的特点 容量大：hbase单表可以百亿行、百万列，数据矩阵横向和纵向亮给维度所支持的数据两级都非常具有弹性； 面向列：hbase是面向列的存储和权限控制，并支持独立检索。列式存储，其数据在表中是按照某列存储的，这样在查询只需要少数几个字段的时候，能大
大家看图中关于人工智能的定义。通俗点来说呢，就是 让机器实现原来只有人类才能完成的任务；比如看懂照片，听懂说话，思考等等。 很多人测试的同学会问，那人工智能是怎么测试的？其实这个问题本身问的不太对。
MySQL批量插入操作相较于单次循环插入有较大的优势，在特定场景下，有比较重要的应用价值。
KEYS pattern：查找所有符合给定模式pattern的key eg: keys a* 找出所有以a开头的key
大厂年薪百万，实际平均每月到手只有三万多？你没听错，这是真的，下面看我讲解...。
总所周知，数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快。而支撑这一快速的背后就是索引；MySQL索引问题也是大家经常遇到的面试题模块，想想自己也没有去系统地总结过索引，所以记录这篇文章来讲下索引。下面还是按照索引是什么->索引分类->各类索引的创建及使用->索引的特点->使用索引的注意事项来写。
zData Light 是基于x86架构的高性能数据库服务器整体解决方案（一体机），基于自主研发的Light Storage 软件，将服务器、PCle闪存卡、高速互联设备完美集成，结合RAC架构深度优化整合，高性能、高可用、易扩展、低成本的数据库超融合存储解决方案。云和恩墨通过zData架构，快速解决天安人寿报表系统的高I/O压力，实现系统性能高效、稳健运行。 zData架构是快速解决报表系统高I/O压力的致胜法宝 2016 Oracle技术嘉年华作为国内规模最大Oracle技术盛会11月4日在北京举办。在此次Oracle技术最重要的用户交流和互动的活动平台上，天安人寿保险股份有限公司运维部经理胡弟参与了主题分享，在嘉年华运维专场进行zData产品的使用分享。从用户角度出发，胡弟分享了zData的架构特点与企业的系统需求。通过对比使用zData前后的系统各方面性能，肯定了zData架构的优势。胡弟表示，zData一体机是解决企业自身I/O问题的最佳选择。
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