本文主要讲解了京东百亿级商品车型适配数据存储结构设计以及怎样实现适配接口的高性能查询。通过京东百亿级数据缓存架构设计实践案例，简单剖析了jimdb的位图(bitmap)函数和lua脚本应用在高性能场景。希望通过本文，读者可以对缓存的内部结构知识有一定了解，并且能够以最小的内存使用代价将位图(bitmap)灵活应用到各个高性能实际场景。

_1.什么是存储引擎_　　　不同的技术以及配套的相关功能在MySQL中被称作存储引擎。存储机制、索引技巧、锁定水平等等。_2.常见操作_　　查看默认存储引擎　　　　showvariableslike'%engine%';　　查看数据库支持的存储引擎　　　　showengines\\G;　　　　show

     我们知道数据的存储和检索是两个很重要的功能，当我们的数据量大了，怎么能快速的检索数据呢，答案是使用索引，可索引具体的技术实现有很多，选择哪一种呢，我就以mysql为例记录下它为什么选择了B树作为索引的实现方式。1. 索引简介　　索引是一种用于快速查询行的数据结构，就像一本书的目录就是一个索引，如果想在一本书中找

小程序平台是怎么保证商家业务的稳定、健康发展，服务好这些外部商家的呢？这里面非常重要的是我们平台对小程序基本流量的运营与监控。如何不让业务的小程序在线上裸奔？如何帮助业务对自身小程序流量的冲高回落有一种直观的把握和监测？如何基于海量数据指导业务去进行一个精细化的运营？实际上，京东小程序数据中心就扮演了一个这样的小程序数据问题终结者的角色，充分利用各类数据手段，解决这些痛点问题。

前言在中，我们介绍了弹性数据库连接失效的背景，并探讨了HikariCP连接池探活策略的相关内容。在本文中，我们将会继续探讨另一个线上常用的连接池——Druid，并为您介绍如何在使用Druid时实现最佳实践的弹性数据库连接池探活策略。DruidDruid的版

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天翼云依托云计算、人工智能、物联网、GIS/BIM及大数据等新型数字技术，为新恒顺物流集团量身定制了智慧物流园区平台解决方案，有效提升城北物流港管理运营效率，让货运“跑”得更快。

随着大模型技术的加速产业化，正以前所未有的深度与广度重塑人工智能产业生态。然而，模型能力的跃升也暴露出一个核心瓶颈：高质量、专业化、可信赖数据供给不足与流通壁垒，传统的、粗放式的数据市场形态已难以满足大模型产业化落地的精细化需求。在此背景下，数据市场正迈入分层协作新阶段，同时，数据生产、大模型领域增强与可信空间计算等关键环节的新型产业链条也正在形成。

文章从常用的关系型数据库MySQL的分库分表Join分析，再到非关系型ElasticSearch来分析Join实现策略。逐步深入Join的实现机制。

本文从CommonsDBCPtestOnBorrow的作用机制着手，管中窥豹，从一点去分析数据库连接池获取的过程以及架构分层设计。以下内容会按照每层的作用，贯穿分析整个调用流程。