在企业中通常存在两类数据处理场景，一类是在线事务处理场景（OLTP），例如交易系统，另一类是在线分析处理场景（OLAP），例如业务报表。 OLTP 数据库擅长处理数据的增、删、改，以及小数据量的查询，更侧重数据的实时响应、高吞吐和事务性等要求。OLAP 则以大数据量的复杂查询为主，更侧重数据容量的扩展性、复杂计算能力等要求。 为了满足这两类业务场景，企业通常会采用 OLTP + OLAP 的组合方

lmctfy (Let Me Contain That For you，发音是lem-kut-fee)是谷歌Google开发的容器栈，可以为Linux应用提供容器（container）。这些容器可以让一台机器上的不同应用使用相互隔离的资源，以独占的方式运行在同一台机器上。这些应用也可以拥有容器，因此能够创建和管理属于他们自己的子容器。 这项项目旨在提供一组以用户的意图为原点的高级API，来实现对容

在开发初期只对单个元素进行编码和测试，之后再拓展到多个元素上。 在 上一篇文章 中我已经解释了为什么把所有编程问题当作一群丧尸一次性处理是错误的。我也解释了 ZOMBIES 方法中的第一条：最简场景。本文中我将进一步介绍接下来的两条：单元素场景和多元素场景。 ZOMBIES 表示以下首字母缩写： Z – 最简场景（Zero） O – 单元素场景（One） M – 多元素场景（Many or mor

当你坚持最简场景时，你最终会得到最简单的解决方案。 在前面的文章中，我已经解释了为什么将编程问题看作一整群丧尸来处理是错误的。我用 ZOMBIES 方法来解释为什么循序渐进地处理问题更好。 ZOMBIES 表示以下首字母缩写： Z – 最简场景（Zero） O – 单元素场景（One） M – 多元素场景（Many or more complex） B – 边界行为（Boundary behavi

完善你的电商应用，使它能够正确处理业务规则。 在前面的文章中，我已经解释了为什么将编程问题看作一整群丧尸来处理是错误的。我用 ZOMBIES 方法来解释为什么循序渐进地处理问题更好。 ZOMBIES 表示以下首字母缩写： Z – 最简场景（Zero） O – 单元素场景（One） M – 多元素场景（Many or more complex） B – 边界行为（Boundary behaviors

丧尸是没有边界感的，需要为你的软件设定限制和期望。 丧尸没有边界感。它们踩倒栅栏，推倒围墙，进入不属于它们的地盘。在前面的文章中，我已经解释了为什么把所有编程问题当作一群丧尸一次性处理是错误的。 ZOMBIES 代表首字母缩写： Z – 最简场景（Zero） O – 单个元素场景（One） M – 多个元素场景（Many or more complex） B – 边界行为（Boundary beh

6月21日，一年一度的openGauss Developer Day 2024在京圆满落幕。下午，openGauss四大技术分论坛同步启动，其中，openGauss全场景分论坛，围绕openGauss在金融、运营商行业核心实践、时序、图数据、数据库一体机等技术方向的探索，开启了一场干货满满的技术分享之旅。 openGauss开源数据库研发总监 朱彬 openGauss开源数据库研发总监朱彬在开场致

前言 本篇文章已收录到 GitHub 仓库 https://github.com/logerJava/loger‍ 关于 MySQL 中的锁, 如果是在小型项目开发中, 或在学习阶段很可能会忽略锁的问题, 也很少在主动去加锁, 这种情况一般都是被业务场景所限制的, 如果有做过库存方面对数据库数量要求十分严格的业务场景的话, 就应该对这些锁并不陌生 . 然而事实上一般情况下确实不需要太去了解 MyS

背景： 作为dba在日常工作中肯定经常遇到两个场景 业务找过来说表上有锁，阻塞业务了，帮杀下，或者看下 业务反馈有个程序平时几秒就完了，结果出现跑了好几分钟的情况 其实第二种场景排除执行计划突变和数据量突变的情况，大部分也是锁导致的。 那么这两个问题都是怎么排查锁，只不过是当前的锁，和历史的锁。 那么我用一个实验来展示这两个场景怎么分析。 先介绍下我使用的环境版本为 observer (Ocean

使用 Git 作为代码版本管理，早已是现在开发工程师必备的技能。可大多数工程师还是只会最基本的保存、拉取、推送，遇到一些commit管理的问题就束手无策，或者用一些不优雅的方式解决。 本文分享我在开发工作中实践过的实用命令。这些都能够大大提高工作效率，还能解决不少疑难场景。下面会介绍命令，列出应用场景，手摸手教学使用，让同学们看完即学会。 stash 描述 官方解释：当您想记录工作目录和索引的当前

前言  上一篇我们讲了HaloDB中的DLB，本篇来聊聊HaloDB中的Oracle兼容性，废话不多说，打个广告就开车。 广告时间：   我们的HaloDB是基于原生PG打造的新一代高性能安全自主可控全场景通用型统一数据库。    业内首次创造性的提出插件式内核架构设计，通过配置的方式，适配不同的应用场景，打造全场景覆盖的能力，满足企业大部分数据存储处理需求。从而消除数据孤岛，降低系统复杂度，保护

即构UIKits上线，新一代场景化互动SDK！ 即构科技发布了首款面向中小团队的整合型实时互动产品UIKits，基于场景化最佳实践，整合RTC、IM、直播、美颜等多款产品，打造了音视频通话UIKit（Call Kit）、互动直播UIKit（Livestreaming Kit）、语聊房UIKit（Live Audio Room Kit）等多个场景互动SDK。 与传统RTC、直播产品相比，UIKits

国产数据库是指由中国企业或组织研发并拥有自主知识产权的数据库软件。这些数据库软件可以满足不同规模和应用场景下的数据管理需求，在安全性、性能优化、本土化支持等方面有着独特的优势。 之前国产数据库一直都缺乏业务场景，而阿里巴巴和蚂蚁是实验数据库最好的地方，因为在整个互联网行业，甚至是全中国的企业中，阿里巴巴和蚂蚁拥有着最丰富的业务场景，包括电商业务、金融业务、物流业务、国际业务等等，而且每一个业务都对

作者：刘春雷，58同城架构师 一、公司背景介绍 58 同城是中国互联网生活服务领域的领导者，是国内最大的一个生活服务类的平台，涵盖了丰富多样的业务场景，包括有车、房产、招聘，本地服务、金融等众多业务。 因为业务种类繁多，我们发现很难找到一款数据库同时满足所有业务场景的要求。不同场景对数据库的要求各不相同，比如金融场景对数据的可靠性要求高，直播场景则对高并发有着极高的要求，数据分析场景更注重存储成本

在 php 中选择合适函数的最佳实践：考虑特定场景所需的特定功能。阅读函数文档以了解其用法和限制。根据性能和可读性进行权衡。针对特定场景选择最合适的函数。 如何针对特定场景选择合适的 PHP 函数？ 在 PHP 中，有丰富的函数库可用于处理各种任务。了解这些函数并知道何时使用哪一个非常重要，因为它可以帮助你编写高效且易于维护的代码。 目标：确定在特定场景中使用哪种 PHP 函数。 实战案例： 场景

Redis，作为一个开源的内存数据结构存储系统，以其高性能、灵活的数据结构和丰富的功能，在现代技术栈中占据了不可或缺的位置。以下是Redis在工作中最常用的10种场景： 1.缓存 这是Redis最常被使用的场景。通过将热点数据存储在Redis中，可以大幅减少对数据库或后端服务的访问压力，提高应用的响应速度。 import redis r = redis.Redis(host='localhost'

探索Go语言在不同场景下的应用特点 Go语言作为一门开源的编程语言，由Google开发，旨在提升程序员的生产力和程序的性能。它具有简洁的语法、强大的并发支持和快速的编译速度，在不同场景下展现出独特的应用特点。本文将探索Go语言在不同场景下的优势，并通过具体的代码示例进行展示。 并发编程 Go语言内置了轻量级的线程机制——goroutine，以及基于通道的消息传递机制——channel，使得并发编程

C语言与Python：适用场景及优缺点分析 在计算机编程领域，C语言与Python是两种非常流行的编程语言，它们各自有着独特的优势和劣势，适用于不同的场景。本文将对C语言与Python进行深入分析，探讨它们的适用场景以及优缺点。 一、C语言 适用场景： C语言是一种面向过程的编程语言，具有高效性和优秀的性能，适合开发需要高度控制和效率的系统软件、驱动程序和嵌入式系统等。由于其直接操作内存的能力，C

作者：林清山（隆基） 前言： 从初代开源消息队列崛起，到 PC 互联网、移动互联网爆发式发展，再到如今 IoT、云计算、云原生引领了新的技术趋势，消息中间件的发展已经走过了 30 多个年头。 目前，消息中间件在国内许多行业的关键应用中扮演着至关重要的角色。随着数字化转型的深入，客户在使用消息技术的过程中往往同时涉及交叉场景，比如同时进行物联网消息、微服务消息的处理，同时进行应用集成、数据集成、实时

作为一名运维人员，你是否遇到过这种场景？需要用工具测试系统cpu或内存占用高来触发告警，或者通过压测测试服务的并发能力。作为运维工程师，也可以通过这些命令复现故障场景。那么通过本文可以让你掌握常用的测试命令和工具。 一、前言 部分场景下，定位和复现项目问题需要使用工具进行系统压测，模拟和还原故障现场。那么测试或者压测工具就派上用场了，下面我们分不同场景来模拟工具的使用 二、测试工具 2.1 网络限