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9月4日，2020浪潮商用机器媒体沟通会暨智能工厂探秘之旅活动在苏州浪潮智能科技有限公司展厅成功举办。会上，面对数字经济加速发展趋势，以及各行业应对疫情变化不断推陈出新的数字经济建设举措，浪潮商用机器有限公司总经理胡雷钧以《新常态 新核心 新Power》为主题，与参会媒体分享了浪潮商用机器的思考和探索，并且实地参观考察了专注于高端板卡制造的智能工厂产线。未来，浪潮商用机器将依托于全新赋能的K1 Power国产高端服务器，为客户构建兼容传统核心和新核心的IT基础架构，加速数字经济建设步伐。 浪潮商用机器有限公司总经理胡雷钧主题分享 新常态 新核心 浪潮商用机器开门营业两年多来，K1 Power已经获得市场的充分认可，尤其2019年，K1 Power高端服务器产品在几大重点行业更是取得了突破性的迅猛增长，股份制银行区域银行实现60%增长，证券保险行业超过90%的增长、互联网行业超过70%的增长、医疗行业超过100%的增长。IDC数据显示，2019年，浪潮商用机器有限公司在面向关键计算的RISC/EPIC服务器领域，市场份额达到73.5%，保持市场第一的领导地位。 2020年，新基建战略及新冠疫情的双重作用下，爆发增长的线上流量，一方面改变了人们的工作乃至生活状态，适应了“云”办公等新业务形态；另一方面，则加速着线下经济向线上经济转移，全行业数字化转型的深化，亦推动着经济发展由量到质转变

Active Query Builder 是一款数据库查询构建控件集，用于 Borland Delphi 和 C++Builder 中，通过它，您可以为您的用户提供一个直接而直观的界面来创建复杂的包含公用体和子查询的 SQl 查询。它完全支持多种数据库，包括 Oracle, Microsoft SQL Server, MySQL, PostgreSQL, InterB数据库ase, Informix 和其他更多的 SQL dialects ，您只需通过设定一些属性或者添加几行代码便可以将该控件集整合在您的程序中。 · 增强的检索功能，支持参数扩展信息检索 · &nbs数据库p; 现在，您可以获取应用到您制定参数的表和域的名称，同样，您还可以获取此参数所预期得到的数据类型。所有这些属性通过参数类集（ Parameters collection ）提供 · 现在，所数据库有的示例工程中都包含了所涉及参数的相关扩展信息说明 · 新的 QueryStatistics.OutputColumns 属性可以用于访问查询的输出类。它将要求您制定查询的输出类信息的最大值 · &nb数据库sp; SQL 表达式和别名表达式 · 对象名称，对象别名和域的名称（只支持列基于单独的域的情况） · 数据库 更好的管理选择（ SELECT ）列表中的通配符的使用，现在通配符（ * ）默认添加在查询中

序号 协议名称 端口号 牵头厂商或组织 主要用于行业或设备 1 MODBUS 502 Modicon公司的，被施耐德电气收购 仪器仪表、RTU、过程自动化领域等 2 EtherNet/IP 44818 罗克韦尔自动化公司 过程自动化领域 3 BACnet 47808 ISO、ANSI、ASHRAE 智能楼宇控制 4 S7 102 西门子通信协议 过程自动化领域 5 DNP3 20000 IEEE 水处理 6 FINS 9600 欧姆龙公司 过程自动化领域 7 GE SRTP 18245 美国通用电器，发那科 过程自动化领域 8 MELSEC-Q 5006/5007 日本三菱 过程自动化领域 9 Tridium-Niagara Fox协议 1911 Tridium公司 智能建筑、基础设置管理、安防等行业 10 CIP 44818 ODVA 过程自动化领域 11 IEC-60870-5-104 2400 国际电工委员会（IEC） 电力行业 12 Moxa Npot 4800 台湾MOXA公司 过程自动化领域 13 PCWorx 1962 菲尼克斯 过程自动化领域 14 IEC61850 48571 国际电工委员会（IEC） 电力行业 15 OPC DA 动态端口 OPC组织 数据采集 16 OPC UA 4840 OPC组织 数据采集 17 EGD 18246 GE，发那科

翻译原文：MongoDB 官方文档： SQL to MongoDB Mapping Chart 前言 很多开发者首次接触数据库（通常是在高校课堂）的概念，或者说接触第一个数据库，通常是 SQL 数据库，而现在，NoSQL 数据库越来越流行，很多原 SQL 数据的使用者难免有转向 NoSQL 的需求。而作为 NoSQL 数据库的代表，MongoDB 在社区越来越流行，生产环境的使用也日益广泛。 对于 SQL 转战 NoSQL的开发人员来说，最难的一步其实是将原有的 SQL 的概念和知识直接复用过来，最大化的减小学习的成本。 其实，这一步 MongoDB 官方已经为大家考虑到了，那就是在： MongoDB CRUD Operations > MongoDB CRUD Operations > SQL to MongoDB Mapping Chart ，这篇文档非常好的总结了 SQL 对应 MongoDB 的术语和概念，还有可执行文件、SQL 语句/MongoDB 语句等， 可以说对于 SQL 数据库开发人员，如果理解了他们之间的对应关系，那么就一只脚就迈进了 MongoDB 的大门。 Terminology and Concepts 下表介绍了各种 SQL 术语和概念以及相应的 MongoDB 术语和概念. SQL术语/概念 MongoDB 术语/概念 database

作用说明 提供混杂设置， 如 错误处理，多线程，自动化事务设置等 注意：仅对指定协议有效 Error Handling Continue on Error 开启后， 在 VuGen 中，如脚本中某个函数出错会导致整个脚本的停止运行，但是在场景中会继续运行 。缺省不开启 Fail open transactions on lr_error_message 当事务中出现 lr_error_message 函数时， 将会设置该函数所在的事务状态为 Fail 。 Generate Snapshot on Error 当错误发生时，生成快照 snapshot ， 但是会大大降低负载效率 。可以通过查看 Vuser 日志并双击错误发生的日志行查看快照。 不推荐在负载测试中开启 Continue on Error 和 Generate Snapshot on Error 选项。这个配置可能有害的影响 Vusers 的性能 . Multithreading Run Vuser as a process 以进程方式运行 Vuser, 不开启多线程。 在场景中使用 mmdrv.exe 的进程方式来模拟虚拟用户，每一个虚拟用户都会使用一个 mmdrv.exe 进程 Run Vuser as a thread 以线程的方式运行 Vuser 。开启多线程， 所有的虚拟用户都会使用 mmdrv.exe

3 月，跳不动了？>>> 转载本文需注明出处：微信公众号EAWorld，违者必究。 最近经常在不同场合说，技术发展已经进入深水区。IT 技术发展已经越来越成熟了，尤其在金融行业，以前是解决从无到有的问题，现在该有的系统都有了，是解决进一步发展的问题。所谓深水区就是用原来单纯技术突破的方式不行了。例如有些企业，早年用流程系统解决了无纸化办公的问题，可下一个阶段做什么呢？ 类似问题，在很多客户那里都存在，他们希望IT公司能帮助他们面向未来，找到新的发展方向。但是，由于他们自身已经进入深水区，近年来涌现的很多技术，对他们的帮助并不是很直接，很难像当年一样，某项技术能立竿见影解决问题了。这里我来比较一下：当年，使用关系数据库立刻解决了大规模数据存储问题，别的不用想，研究好Oracle/DB2/Sybase/Informix就够了，而现在懂 Hadoop 的体系结构不够，你要知道客户的数据在哪里、业务如何优化，如何支持决策，这些连客户自己也说不清；再如，当年使用应用服务器立刻解决了C/S架构客户端难以维护的问题，业务可以更好的通过互联网发布了，价值清晰可见，但现在微服务/分布式的一系列技术，都是希望用来解决高并发、易维护的问题，做起来却不是立竿见影产生效果的，一来很多模式需要仔细推敲、设计（比如应用如何拆分等等，设计不好起不到效果），对人的要求高；二来做了类似良好设计后会发现

我正在研究数据库，我正在研究关系数据库的一些局限性。 我得到大桌子的连接是非常昂贵的，但我不完全确定为什么。 DBMS需要做什么才能执行连接操作，瓶颈在哪里？ 非规范化如何帮助克服这笔费用？ 其他优化技术（例如索引）如何帮助？ 欢迎个人经历！ 如果您要发布资源链接，请避免使用Wikipedia。 我知道在哪里找到它。 与此相关，我想知道云服务数据库（如BigTable和SimpleDB）使用的非规范化方法。 看到 这个问题 。 #1楼 当您考虑连接的复杂性类时，决定是否进行非规范化或规范化是一个相当简单的过程。 例如，当查询为O（k log n）时，我倾向于使用规范化来设计我的数据库，其中k是相对于所需输出幅度的。 非规范化和优化性能的简单方法是考虑规范化结构的更改如何影响非规范化结构。 然而，它可能是有问题的，因为它可能需要事务逻辑来处理非规范化的结构化。 关于正常化和非规范化的争论不会结束，因为问题是巨大的。 自然解决方案需要两种方法存在许多问题。 作为一般规则，我总是存储一个可以重构的规范化结构和非规范化缓存。 最终，这些缓存可以帮助我解决未来的规范化问题。 #2楼 您加入表格的顺序非常重要。 如果您有两组数据，请尝试以某种方式构建查询，以便首先使用最小的数据来减少查询必须处理的数据量。 对于某些数据库而言无关紧要，例如MS SQL在大多数情况下确实知道正确的连接顺序。