该文对PipelineDB数据库进行了介绍和总结。PipelineDB是一种基于PostgreSQL的关系型数据库,支持在流式数据中持续运行SQL查询。它可以用于实时数据管道,逐渐将结果存储在表中。PipelineDB具有高性能、可扩展性、支持分表分库等特点。同时,它还支持窗口操作和存储过程。但是,PipelineDB不支持窗口函数,并且需要用户自己管理数据生命周期。
PipelineDB是一个PostgreSQL的一个流式数据库,是pg社区的一个扩展。
分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦。现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注。
在分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦。现在开源的消息中间件有很多,前段时间产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注。
根据数据的使用特征,可简单做如下划分。在选择技术平台之前,我们需要做好这样的定位。
OLTP是事件驱动、面向应用的,也称为面向交易的处理过程。其基本特征是前台接收的用户数据可以立即传送到计算中心进行处理,并在很短的时间内给出处理结果,是对用户操作的快速响应。例如银行类、电子商务类的交易系统就是典型的OLTP系统。其具备以下特点:
数字经济时代,数据是最重要的要素之一,“东数西算”是数字经济时代的“南水北调”。 “东数西算”简单来看,即将东部海量数据,通过全国一体化的算力网络输送到西部,解决东西部对数据处理需求和供给的不平衡问题。背后深层次来看:
整理 | 田玮靖 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 当前,新一轮科技革命使得数据规模爆炸性增长、数据类型愈发丰富、数据应用快速深化,同时,云数据库、HTAP数据库、AI向量数据库等物种的出现,为数据库领域带来了新的技术难题和业务痛点。如:分布式中的一致性,那么多数据一致性模型,到底有什么不一样?如何保障数据安全与业务稳定发展?云数据库有哪些关键技术,怎么实现?“多云共存”,怎么进行数据库管控? 以上问题有你正在关注、疑惑的地方吗?不妨看看国内大厂都是如何解决诸多难题的吧。 10月23-24日,第
包管理 管理包和依赖的工具。 pip:Python 包和依赖关系管理工具。 pip-tools:保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。 pipenv:Python 官方推荐的新一代包管理工具。 poetry: 可完全取代 setup.py 的包管理工具。 conda:跨平台,Python 二进制包管理工具。 Curdling:管理 Python 包的命令行工具。 wheel:Python 分发的新标准,意在取代 eggs。 分发 打包为可执行文件以便分发。 PyInstaller:将 Python
包管理 管理包和依赖的工具。 pip – Python 包和依赖关系管理工具。 pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。 conda – 跨平台,Python 二进制包管理工具。 Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。 wheel – Python 分发的新标准,意在取代 eggs。 文本处理 用于解析和操作文本的库。 通用 chardet – 字符编码检测器,兼容 Python2 和 Python3。 difflib – (Python 标准库)帮助我们进
Python为啥这么火,这么多人学,就是因为简单好学,功能强大,整个社区非常活跃,资料很多。而且这语言涉及了方方面面,比如自动化测试,运维,爬虫,数据分析,机器学习,金融领域,后端开发,云计算,游戏开发都有涉及。
Python 生态,向来以各种类库齐全而闻名,这也是这门语言如此受欢迎的重要原因。今天萝卜哥就给大家分享一下这几天的战果,宵衣旰食,不眠不休的整理了近千个 Python 库,收藏的同时,给个在看不为过吧!
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链接:http://www.zhihu.com/question/24590883/answer/92420471
用来访问第三方 API的库。 参见: List of Python API Wrappers and Libraries。
今天突然遇到一个比较全面的 python的框架的列表,分享一下。 http://www.cnblogs.com/lonenysky/p/4780300.html
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 镜像工具。
申明:感谢原作者的整理与分享,本篇文章分享自:https://www.jianshu.com/p/9c6ae64a1bd7 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理,资源非常
GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理,资源非常丰富,涉及面非常广。awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表,内容包括:Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。 版权是 https://github.com/jobbole/awesome-python-cn ---- 具体内容 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 p:非常简单的交互式 p
我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理。awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表,内容包括:Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。由伯乐在线持续更新。
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在Github上有个awesome-python这么个项目,能获得110k stars只能说知道的人太少了
awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表,内容包括:Web 框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。由「开源前哨」和「Python开发者」微信公号团队维护更新。
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