nosql

原作 ：Mohammed M Jubapu 译者 ：机器学习算法与Python实战（公众号ID：tjxj666） 英文 ： https://www.linkedin.com/pulse/skills-build-data-engineering-mohammed-m-jubapu/ 数据工程师是当今市场上最受欢迎的工作之一。数据无处不在，被认为是新时代的能源。公司从不同来源生成大量数据，数据工程师的任务是组织数据信息的收集，处理和存储。但是，要成为一名数据工程师，您需要具备一些出色的技能，例如数据库，大数据，ETL和数据仓库，云计算以及编程语言。但是问题来了，您是否想拥有所有这些技能，或者您想使用所有工具？为简化此操作，让我们抓住机会，直接深入研究数据工程人才市场中的最新技能，这肯定会增加您现有的职业生涯或协助您开始数据工程之旅。 1-精通一种编程语言 是的，编程语言是数据工程的必备技能。多数职位概况要求精通至少一种编程语言。这些语言是ETL或数据管道框架所必需的。通用编程语言是总体上掌握数据工程和管道所需的核心编程技能。比如， Java和Scala 用于在Hadoop上编写MapReduce作业。 Python 是数据分析和管道的流行选择，而 Ruby 也是广泛流行的应用程序粘合剂。 2- Python是最受关注的技能 Python！Python！Python！是的，大约70

服务器是支撑当前互联网各种应用的“幕后英雄”，各种互联网应用的核心是对于资源的获取，虽然资源的类型有很多种，但是这些资源无一例外地都需要通过各种服务器来进行承载，涉及到存储、计算、安全、负载等等。如果把网络看成是人身体中的“血管”，那么服务器就是合成血液以及为血液提供各种营养的诸多器官。 在当前的云计算时代，大量的网络服务都是基于分布式结构的，而所谓分布式的概念通常指的是把不同的功能封装成不同的组件，然后部署在不同的服务器上，从而为用户提供服务。由于当前网络用户越来越多，而且各种服务也越来越重，所以服务器自身的架构也在不断进行拓展和升级，从服务器集群到分布式集群，再到采用虚拟化技术的云计算，都在不断提升服务器的服务能力，为用户提供更好的网络服务使用体验。 从技术的层面来看，服务器为各种应用提供两个基本的服务，分别是存储和计算。在大数据时代，服务器存储的数据类型也在不断得到拓展，从早期的结构化数据逐渐向半结构化数据和非结构化数据覆盖，这也导致了一系列存储技术上的更新，比如当前的NoSql数据库就是针对这种变化而提出的。 基于存储和计算两大服务，当前的服务器在功能上也更加细化，比如目录服务器、存储服务器、验证服务器等等，这些服务器会承载各种不同的网络服务要求。随着网络的不断发展，未来服务器的作用也会不断得到加强，应用边界也会不断拓展。 天域星空做您身边最有质量最有保障的服务器商 来源：

本系列所有文章 如何一步一步用DDD设计一个电商网站（一）—— 先理解核心概念 如何一步一步用DDD设计一个电商网站（二）—— 项目架构 如何一步一步用DDD设计一个电商网站（三）—— 初涉核心域 如何一步一步用DDD设计一个电商网站（四）—— 把商品卖给用户 如何一步一步用DDD设计一个电商网站（五）—— 停下脚步，重新出发 如何一步一步用DDD设计一个电商网站（六）—— 给购物车加点料，集成售价上下文 如何一步一步用DDD设计一个电商网站（七）—— 实现售价上下文 如何一步一步用DDD设计一个电商网站（八）—— 会员价的集成 如何一步一步用DDD设计一个电商网站（九）—— 小心陷入值对象持久化的坑 如何一步一步用DDD设计一个电商网站（十）—— 一个完整的购物车 如何一步一步用DDD设计一个电商网站（十一）—— 最后的准备 如何一步一步用DDD设计一个电商网站（十二）—— 提交并生成订单 如何一步一步用DDD设计一个电商网站（十三）—— 领域事件扩展 阅读目录 前言 场景1的思考 场景2的思考 避坑方式 实践 结语 一、前言 　　 在上一篇中（ 如何一步一步用DDD设计一个电商网站（八）—— 会员价的集成 ），有一行注释的代码： public interface IRoleDiscountRelationRepository // : IRepository

华为云数据库业务总裁苏光牛 7月20日，华为云TechWave技术峰会上，华为云数据库业务总裁苏光牛正式发布两大数据库新品，包括关系型数据库GaussDB(for MySQL)和非关系型数据库GaussDB NoSQL系列。 仅半个月后，GaussDB又迎来了新一轮更新。在华为云TechWave·数据库专题日上，华为云数据库业务总裁苏光牛详细介绍了GaussDB这个华为的战略性数据库产品的来历，并发表了他对于数据库发展的一些看法。 GaussDB数据库升级下的大调整 苏光牛谈到，在宣布战略性调整之前，外界还有人在质疑，华为在做数据库的态度上并不坚定，GaussDB算不上是华为的战略性产品。本次发布后，这种质疑很快被打消。 其实这从华为对数据库的战略性投入可以看出，比如数据库专业人才的投入和高端专家布局，数据库是人才专家密集型高门槛基础研究，华为有1000+数据库研发专业人才，还有100+布局全球7大区域的数据库内核引擎、算法等高级专家和大咖，这只是数据库的研发人员，并不包含内部为华为云/流程IT/消费者云等数据库底座服务的DBA、SRE运维人员、工具平台开发人员，还有华为云数据库的销售、交付与服务人员；比如数据库研发历史和标杆客户的选择，华为从2007年开始已经持续战略投入数据库超过10年，早在2014年开始就持续和工商银行、招行等头部标杆客户长期联创

润乾报表、帆软报表、Smartbi、永洪 BI、亿信 BI 这几款国内产品都把中国复杂报表作为宣传点。我们以常见的多源分片为报表为用例，来对比评测这些产品的处理能力（由于时间和知识限制，个别很偏的功能点可能会有遗漏）。 内容比较长，如果不想看细节，可以直接跳到最后看结论。 用例说明 报表式样 数据结构 [订单表] 主数据存储在订单表中，该表通过雇员 ID 和销售员表关联，通过产品 ID 和产品表关联。 [销售员表] 销售员表中存储职务、姓名，报表左下角统计数据时按照职务和姓名统计，该表通过雇员 ID 和订单表关联。 [产品表] 产品表中包含类别 ID 和产品 ID，并且是一对多关系，报表中需要按照类别分组，也就是要按该类别下多个产品的信息汇总。通过产品 ID 和订单表关联 [类别表] 这是一个中文字典表，通过它将类别 ID 映射成中文名称。 假定数据都来自数据库，可用 SQL 语句取出。 报表特点分析 1、 这是一个典型的多源分片报表，报表可以分成左上、右上、左下、右下四片区域，每片数据来自不同数据表（甚至可能不同数据库），需要实现多个数据集之间的关联。 2、 对字段数据的处理，数据库中存储的是订购日期，报表中需要按照年、月分组统计，需要根据日期解析出年、月，汇总区域是金额，数据库中存储的是单价、数量，需要对字段进行相乘操作。 3、 上表头中的产品类别需要按确定的次序排列

高并发，几乎是每个程序员都想拥有的经验。原因很简单：随着流量变大，会遇到各种各样的技术问题，比如接口响应超时、CPU load升高、GC频繁、死锁、大数据量存储等等，这些问题能推动我们在技术深度上不断精进。 在过往的面试中，如果候选人做过高并发的项目，我通常会让对方谈谈对于高并发的理解，但是能系统性地回答好此问题的人并不多，大概分成这样几类： 1、** 对数据化的指标没有概念**：不清楚选择什么样的指标来衡量高并发系统？分不清并发量和QPS，甚至不知道自己系统的总用户量、活跃用户量，平峰和高峰时的QPS和TPS等关键数据。 2、设计了一些方案，但是细节掌握不透彻： 讲不出该方案要关注的技术点和可能带来的副作用。比如读性能有瓶颈会引入缓存，但是忽视了缓存命中率、热点key、数据一致性等问题。 3、理解片面，把高并发设计等同于性能优化： 大谈并发编程、多级缓存、异步化、水平扩容，却忽视高可用设计、服务治理和运维保障。 4、掌握大方案，却忽视最基本的东西： 能讲清楚垂直分层、水平分区、缓存等大思路，却没意识去分析数据结构是否合理，算法是否高效，没想过从最根本的IO和计算两个维度去做细节优化。 这篇文章，我想结合自己的高并发项目经验，系统性地总结下高并发需要掌握的知识和实践思路，希望对你有所帮助。内容分成以下3个部分： 如何理解高并发？ 高并发系统设计的目标是什么？ 高并发的实践方案有哪些

本博客介绍基于Spring Data这款orm框架加上Jquery.pagination插件实现的分页功能。 介绍一下Spring Data框架 spring Data : Spring 的一个子项目。用于简化数据库访问，支持NoSQL 和 关系数据存储。 下面给出SpringData 项目所支持 NoSQL 存储： MongoDB （文档数据库） Neo4j（图形数据库） Redis（键/值存储） Hbase（列族数据库） SpringData 项目所支持的关系数据存储技术： JDBC JPA JPA Spring Data : 致力于减少数据访问层 (DAO) 的开发量。开发者只要写好持久层接口就好，然后其它的框架会帮程序员实现。 开发步骤： 【Spring Data实现数据获取】 本项目是采用maven的，所以可以参考一下我的maven配置： <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd"> <parent>

作者：一起web编程 链接： http://www.toutiao.com/i6825148720728769028 点赞功能是目前app开发基本的功能 今天我们就来聊聊 点赞、评论、收藏等这些场景的db数据库设计问题。 1. 我们先来看看场景的需求： 显示点赞数量 判断用户是否点过赞，用于去重，必须的判断 显示个人点赞列表，一般在用户中心 显示文章点赞列表 我们先看一下头条和微博的例子 这两个都是具有顶级流量的，后端肯定有复杂的架构，我们今天只谈大众化的方案。 方案 2.1 mysql方案 mysql方案, 随着nosql的流行，大数据的持续热点，但是mysql仍然不可替代，对于大多数的中小项目，低于千万级的数据量，采用mysql分表+cache，是完全可以胜任的，而且稳定性是其他方案无可比拟的： -- 文章表 create table post { post_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, ...... star_num int(11) COMMENT '点赞数量' } -- 用户表 create table user { user_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, ...... star_num int(11) COMMENT '点赞数量' } -- 点赞表 create table star {

MySQL（上） 数据模型 关系型与非关系型（NoSQL） 常用数据库默认端口 MySQL 结构化查询语句SQL DDL(数据定义语言) Data Definition Language create drop alter DML （数据操作语言） Data Manipulation Language insert update delete DCL （数据控制语言） Data Control Language grant revoke DQL （数据查询语言） Data Query Language select 简单子查询 多表查询—分类 备份、恢复数据库 其他常用命令 数据模型 是数据特征的抽象，是数据库管理的数学形式框架，在数据库系统中用来提供信息表示和操作手段的形式构架。 数据模型三要素 ：数据结构、数据操作、数据约束 早期流行的数据库模型 ： 层次式数据库、网络式数据库、关系型数据库 当前互联网常用数据库模型 ：关系型数据库、非关系型数据库（Not Only SQL） 关系型与非关系型（NoSQL） MySQL是关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库。 关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。 关系型数据库的优点： 容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念，关系模型相对网状

关系数据库的应用已经有了半个世纪的历史，其各种子类别(如文档、键值数据库和缓存数据库)是IT领域中长期存在的部分。很多人可能会认为数据库创新的时代已经过去了。但是，云计算基础设施和服务的兴起为这个原本停滞不前的市场注入了新的活力。 主要的云计算提供商最初将数据库作为应用程序使用，以便在通用计算实例上运行，但很快就开始使用更高级别的应用程序服务来扩展其IaaS产品。云计算数据库已经成为技术开发的关键领域，云计算提供商可以通过启动不同类型的数据库来满足业务需求来进行竞争。 1. 了解市场 调研机构Gartner公司认为，云计算是数据库市场的未来。该公司预测，到2022年，将有75%的数据库部署在云中。这一数字基于客户对新应用程序和现有应用程序的查询和访问，这些应用程序正在以越来越快的速度向云端迁移，预计这一趋势将会加速。 例如，在Gartner公司发布的2019年数据库市场份额排名中，AWS公司排名第三，高于2013年的第七位。事实上，AWS公司数据库分析师收到大部分查询信息都与云平台有关。而且，由于托管公共云服务的弹性、可扩展性以及按需性质，在云中进行的创新可能无法在内部部署复制。 此外，Gartner公司估计，2018年云计算数据库收入占整体数据库软件和服务收入增长的68%，其中AWS和Microsoft的收入占到绝大部分。 2. 熟悉数据库选项 为了规划这个以云计算为中心的未来