数据校验的基本原理 <1> 数据校验的必要性 受元器件的质量、电路故障或噪音干扰等因素的影响，数据在被处理、传输、存储的过程中可能出现错误 若能设计硬件层面的错误检测机制，可以减少基于软件检错的代价（系统观） <2> 校验的基本原理 增加冗余码（校验位） - 有效信息(k位) 校验信息(r位) <3> 码距的概念 同一编码中，任意两个合法编码之间不同二进制位数的最小值 0011 与 0001 的码距为1，一位错误时无法识别 0000、0011、0101、0110、1001、1010、1100、1111等
自从八月份有了换主题的想法，就一直萦绕在心头，断断续续翻看了很多主题，终于找到一个自己满意的——Relive-Pro，主题样式很多，还在摸索阶段，哪里有不合适的地方，劳烦各位看官指出一下。
一般意义上，备份指的是数据备份或系统备份，容灾指的是不在同一机房的数据备份或应用系统备份。备份采用备份软件技术实现，而容灾通过复制或镜像软件实现，两者的根本区别在于：
大家好，我是山月，这是我最近新开的专栏：「前端部署系列」。包括 Docker、CICD 等内容，大纲图示如下：
1.范式：即表的列，不可再分解，即列的信息，具有原子性不能分解，只要数据库是关系型数据库，就自动满足1范式。
反范式化（Denormalization）是指将数据库设计中的范式化过程反转，通过增加冗余数据来提高查询性能或者简化查询的过程。在实际应用中，反范式化是一种常见的优化手段，可以显著提升查询性能。
基于IP的语音和视频通话业务为了实时性，一般都是采用UDP进行传输，基站无线一般配置UM模式的RLC承载，因此丢包是不可避免的，在小区信号的边沿则丢包率会更高；为了通话的实时性，一般不会采用接收端发现丢包了然后通知发送端重传的机制，因为这个在应用层的丢包检测和通知发送端重传是非常耗时的。引入前向纠错（FEC）机制是解决实时通话业务丢包的一个很好的机制，FEC的原理就是在发送端发送数据包时插入冗余包，这样即使接收端收到的数据有所丢包（丢包数不大于冗余包时）也是能还原出所有的数据包的。本文介绍FEC算法的原理，只涉及三阶冗余，因为只有前三阶的矩阵运算比较简单，而且实际中也足以够用了，而且阶数越高则传输冗余包占用带宽太大，那就没有意义了，本人曾负责的一个音视频实时通话软件就是只用到三阶冗余，效果已经很好了。
该商城按照微服务划分原则把商品相关的接口放在了商品服务中，把订单相关的接口放在订单服务中，把采购相关的接口放在采购服务中。并且后台管理系统具有如下查询功能：
奇偶校验码 特点 : 该编码方法 , 只能检查 奇数个 比特错误 , 如果有 偶数个比特错误 , 无法检查出来 , 检错率是
MySQL冗余数据的三种方案 | 架构师之路
数据规范化通过一系列的步骤和规则，将数据库设计得更加合理和有序，以满足数据库的存储和维护需求。
一，为什么要冗余数据 互联网数据量很大的业务场景，往往数据库需要进行水平切分来降低单库数据量。 水平切分会有一个patition key，通过patition key的查询能够直接定位到库，但是非patition key上的查询可能就需要扫描多个库了。 此时常见的架构设计方案，是使用数据冗余这种反范式设计来满足分库后不同维度的查询需求。 例如：订单业务，对用户和商家都有订单查询需求： Order(oid, info_detail); T(buyer_id, seller_id, oid); 如果用buyer
CRC(Cyclic Redundancy Check)：循环冗余检验。在链路层被广泛使用的检错技术。 CRC原理： 1、发送端 1.1、在发送端先将数据分组，每组k个数据。假定要传送的数据是M。 1.2、在数据M后面添加供差错检测的n位冗余码，然后构成一帧发送出去，一共发送(k+n)位。 虽然添加n位冗余码增大了数据传送的开销，但是可以进行差错检测，当传输可能出现差错时，付出这种代价是值得的。
第三篇：更新异常与规范化设计 前言 在前两篇中，主要讲了ER建模和关系建模。在具体分析如何用数据库管理软件RDBMS(Relational Database Management System)实现这些关系前，我想有必要思考下面这个问题： 问什么要这么麻烦？为什么又是ER建模又是关系建模的？ 本篇的出发点就是回答这个问题。然而某种程度上，也是回答另一个本质性的问题：为什么要有数据库？ 更新异常 数据库的四大操作：增，删，改，查中，除了查，其他三个都可归为更新操作。而总的来说，ER建模和关系建模的目的，就是为
问题导读 1.构建独立的图片服务器有什么优势? 2.使用云存储服务有哪些优势？ 3.图片如何防盗链？ 现在几乎任何一个网站、Web App以及移动APP等应用都需要有图片展示的功能，对于
大体的背景是有一张表中的数据目前存在一些冗余的记录，从业务层面来看这些看起来冗余的数据是某些虚拟福利会被重复领取，所以需要马上做下限制，根据用户的基本属性（比如userid,usercode）进行唯一性标识。
广播信道。这种信道使用一对多的广播通信方式，因此过程比较复杂。广播信道上连接的主机很多，因此必须使用专用的共享信道协议来协调这些主机的数据发送。
范式是符合某一种级别的关系模式的集合。构造数据库必须遵循一定的规则。在关系数据库中，这种规则就是范式。
举个例子： 部门和员工 ，1个部门下可以有N多个员工 ，部门：员工 = 1：N 1对多的关系。
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帧检验序列FCS 刚才最后得到的余数，就是在数据后面添加上的冗余码，称为帧检验序列FCS(Frame Check Sequence)
Erasure Code（EC），即纠删码，是一种前向错误纠正技术（Forward Error Correction，FEC，说明见后附录）。目前很多用在分布式存储来提高存储的可靠性。相比于多副本技术而言，纠删码以最小的数据冗余度获得更高的数据可靠性，但是它的编码方式比较复杂。
在现代数字通信中，信息的可靠传输至关重要。为了应对信号在传输过程中受到干扰或损坏的问题，编码理论应运而生。BCH 码（Bose-Chaudhuri-Hocquenghem 码）作为一种强大的纠错编码方案，在通信领域扮演着至关重要的角色。
差错控制： 通过差错编码技术， 实现对信息传输差错的检测， 并基于某种机制运行差错纠正和处理。
RAID （ Redundant Array of Independent Disks ）即独立磁盘冗余阵列，简称为「磁盘阵列」，其实就是用多个独立的磁盘组成在一起形成一个大的磁盘系统，从而实现比单块磁盘更好的存储性能和更高的可靠性。
网站附件冗余这个问题一直都是很大中大型网站头疼的问题的，最近接到一个国企单位网站的改版项目，附件超过了250G，但是其实最少有200G是冗余的，主要原因是信息内容删除后，内容中的图片，附件没有同步被清理，虽然很多网站后台提供了附件管理删除的功能，但是要从海量的附件中找出附件是否冗余，就好比大海捞针，而且很多数据是不同的人发布，使用时间越长，冗余数据越来越多，久而久之，附件这块就成为大部分网站的一个历史预留问题，对于网站维护人来来说，只能睁一只眼，闭一只眼单没有看见，反正附件多了就服务器加硬盘就是，简单粗暴。
数据库水平切分是一个很有意思的话题，不同业务类型，数据库水平切分的方法不同。 本篇将以“订单中心”为例，介绍“多key”类业务，随着数据量的逐步增大，数据库性能显著降低，数据库水平切分相关的架构实践。 一、什么是“多key”类业务 所谓的“多key”，是指一条元数据中，有多个属性上存在前台在线查询需求。 订单中心业务分析 订单中心是一个非常常见的“多key”业务，主要提供订单的查询与修改的服务，其核心元数据为： Order(oid, buyer_uid, seller_uid, time,money, de
订单中心，是互联网业务中，一个典型的“多key”业务，即：用户ID，商家ID，订单ID等多个key上都有业务查询需求。
在OSI体系中，该层位于第二层，从下到上依次： 物理层，数据链路层，网络层，运输层，会话层，表示层，应用层。 在TCP/IP体系中，该层位于第一层，从下到上依次： 网络接口层，网际层，运输层，应用层。 在这层中，涉及到最重要的知识点 1 帧的格式 2 差错检验 3 碰撞检测 4 帧的长度问题 MAC帧的格式 6字节：目的地址 6字节：源地址 2字节：类型 46---1500字节:数据 4字节：冗余码 差错检验 使用CRC循环冗余差错检验 比如，要传送k个比特位，101001（k=6）。两遍设定好，除数（n+
该范式是为了排除 重复组 的出现，因此要求数据库的每个列的值域都由原子值组成；每个字段的值都只能是单一值。1971年埃德加·科德提出了第一范式。即表中所有字段都是不可再分的。
Q：工作表同一行中每三个单元格同时只能有一个单元格显示数据。如下图1所示，在单元格区域B6:D6中，如果在单元格B6中输入了数据，那么单元格C6和D6中的内容就会被清除；如果在单元格C6中输入了数据，那么单元格B6和D6中的内容会被清除；如果在单元格D6中输入了数据，那么单元格B6和C6中的内容就会被清除。同样，对于单元格区域E6:G6也是如此，H6:J6也是如此……，依此类推。并且，下面的第7行至第20行也都是如此。该如何实现？
所谓调制，就是将电信号转换为无线电波的过程，反之则称为解调，其核心技术是调制方式，调制方式越高阶，转换过程中数据密度就越高。
比特在传输过程中可能会产生差错，1可能会变成0，0也可能会变成1，这就是比特差错。比特差错是传输差错中的一种。
➢ 第 2 规范 每个非关键字段必须依赖于主关键字，不能依赖于一个组合式主关键字的某些组成部分。消除部分依赖，大
最近有一张2000W条记录的数据表需要优化和迁移。2000W数据对于MySQL来说很尴尬，因为合理的创建索引速度还是挺快的，再怎么优化速度也得不到多大提升。
尽管使用ElasticSearch冷热存储架构来存储日志，成本依旧高昂，而ElasticSearch的存储成本占用70%以上，寻找新的低成本存储方案也就成了主要解决方式。
科学技术发展如海浪一样也会潮起潮落，深度学习在经历了几次低谷后。2010年左右，在语音识别领域取得进展，2012年在计算机视觉领域也发展起来，随后各个领域都开始使用应用深度学习方法，而似乎渐渐抛弃了其他方法，那么深度学习是不是问题的最终解决之道呢？研究方向宽泛而多维才是合理的道路，不应过分追求热点领域。正如上世纪80年代日本学者在低谷时期仍然坚持自己的研究领域。
下面这些问题，可以帮助企业选择值得信赖的flash存储方案，不仅仅是比较好的falsh。 花费 现在，每GB的成本大约是1.5美金，已经不再昂贵了。 1.供应商在数据方面有成熟的技术吗？ 2.供应商的存储能力和系统密度如何？ 3.供应商如何帮助你迁移以前的数据？ 性能 Flash存储带来了全新的性能，同时需求也提高了。 4.供应商的兼容性、可扩展性如何？ 5.如果你需要删除冗余数据，供应商会提供这个功能吗？ 6.输入输出速度、带宽、延迟怎么样？ 7.供应商可以应付突发事故吗？ 8.供应商是否有值得信赖的针对
独立磁盘冗余数组（RAID, Redundant Array of Independent Disks），旧称廉价磁盘冗余数组（RAID,Redundant Array of Inexpensive Disks），简称硬盘阵列。将多个相对便宜的硬盘组合起来，成为一个硬盘阵列组，使性能达到甚至超过一个价格昂贵、容量巨大的硬盘。根据选择的版本不同，RAID比单颗硬盘有以下一个或多个方面的好处：增强数据集成度，增强容错功能，增加处理量或容量。另外，磁盘阵列对于电脑来说， 看起来就像一个单独的硬盘或逻辑存储单元。
在现代应用程序开发中，API（应用程序接口）扮演着至关重要的角色。随着技术的发展，API的实现方式也在不断进化。本文将介绍两种常见的API实现方式：传统API（主要是REST）和GraphQL，并对它们进行对比分析。
计算机中的校验码（Check Code 或 Error-Detecting Code）是用于检测数据在存储或传输过程中是否发生错误的一种机制。校验码通过在数据中添加额外的信息来实现，这些信息可以在数据接收端被用来检查数据是否完整、正确。校验码的使用非常广泛，包括内存校验、网络通信、数据存储等多个领域。
奇偶校验码是最简单的一种校验码。它通过在数据中添加一个比特位，使得数据中的1的个数为奇数或偶数，从而验证数据的正确性。例如，对于一个字节（8位）的数据，奇偶校验码可以是最高位为0或1，使得整个字节中1的个数为偶数或奇数。
概括地说，传输中的差错都是由于噪声引起的。噪声有两大类：一类是信道中所固定的、持续存在的随机热噪声；另一类是由于外界特定个的短暂原因所造成的冲击噪声。前者可以通过提高信噪比来减少或避免干扰，而后者不可能靠提高信号幅度来避免干扰造成的差错，是产生差错的重要原因。
Elasticsearch 的数据备份是通过快照机制实现的。为了完成集群的快照，需要依赖一个共享存储系统，即所有节点需要挂载到共享存储的同一个目录，并且每个节点对此目录需有读写权限，最初我们使用 NAS（即 NFS）来实现备份，这个方案也已经稳定运行多年。
在做数据库维护的时候，经常会跟磁盘打交道，对于“Raid”这个词，肯定大家都不陌生，今天我们讲讲Raid阵列。
曾经有位大神在帖子里这么写着：采用改进型的vandermonde矩阵RS算法.其优点算法运算复杂度更低且解决了利用矩阵构造RS码当矩阵奇异时，构造的纠错码不为RS码的问题。
无论是创建网站，还是移动应用程序，我们都需要通过 API 来传递数据，通过 API 我们可以获取到数据库中的数据，可以操作数据库，可以处理一些业务逻辑。现在最流行的 API 架构是 REST。但是，GraphQL 正在逐渐追赶着它。
随着数据量的爆发式增长，数字化转型称为了整个IT行业的热点，数据也开始需要更深度的价值挖掘，因此需要确保数据中保留的原始信息不丢失，从而应对未来不断变化的需求。当前以oracle为代表的数据库中间件已经逐渐无法适应这样的需求情况，于是业界也开始进行不断的产生的计算引擎，以便应对数据时代的到来。在此背景下，数据湖的概念被越来越多的人提起，希望能有一套系统在保留数据的原始信息情况下，又能够快速对接多种不同的计算平台，从而在数据时代占比的先机。
最近在公司在写微信小程序，该小程序主要展示一些高清图片，所以图片数量非常多，而且图片尺寸也比较大，导致小程序的加载时间非常长。所以这里记录一下如何减少小程序图片的加载时间。
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