本文已收录https://github.com/lkxiaolou/lkxiaolou欢迎star。背景在分布式场景中，很多地方需要生成全局唯一的id，如数据库分库分表后需要用唯一id代替单机版本的自增id。发号器的基本要求是全局唯一，无论如何都不能重复某些场景下还要求单调递增，如排序需求等。网上有很多介绍发号器的文章，比如美团的《Leaf——美团点

通过node.js建立了一个完整的网站不是一件容易的事，这涉及读取页面模板，从数据库中抽出数据构建成新的页面返回给客户端。但光是这样还不行，我们还要设置首部，在chrome中如果CSS没有设置正确的ContentType，会不起作用的。此处理还要考虑访问量，要设置缓存，缓存不单单是把东西从内存中读入读出就行，这样会撑爆电脑内存的，这用LRU算法（最近最少用

项目背景，之前在上家东家接触到golang，自学到项目上线，也是摸着石头过河，中间也遇到了一些小bug（生产环境出现内存泄露问题，导致业务占用内存，居高不下，实际是因为项目的service层部分应用没有应用到redis或数据库，但是也进行了实例化，最后没有释放资源导致，排查方法也是比较笨，就是一些流程在本地跑，看哪些环节导致内存居高不下，最后追查到的结果），

最近开发一个WEB的ETL工具需要用到不同的数据源。第一次用POSTGRESQL发现一个双引号引发的问题：标准的SQL是不区分大小写的。但是PostgreSQL对于数据库中对象的名字允许使用支持大小写区分的定义和引用方法。方式就是在DDL中用双引号把希望支持大小的对象名括起来。比如希望创建一个叫AAA的表。如果用CREATETABLEAAA（

回顾POLARDB1.0POLARDB1.0主要的改进包括采用了计算存储分离的架构，完全兼容MYSQL，性能是原生MySQL的6倍。一个用户集群可以在分钟级弹性扩展到16个计算节点，对业务完全透明的计算和存储分离代理，从库延迟仅毫秒级。存储为分布式块存储，可以弹性扩展至100TB的规模。存储层面采用多副本技术，使得数据库的RPO做到了0，完全没有丢

0.时序数据库时间序列（TimeSeries）：是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列，通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，1小时等）。时间序列数据可被简称为时序数据。实时监控系统所收集的监控指标数据，通常就是时序数据。时序数据具有如下特点：每一个时间序列通常为某一固定类型的数值

最近公司项目中做了一个两个oracle数据库数据进行数据实时同步的功能，由于数据量和环境的因素，开发人员采用了kafka做为消息中间件来转发数据，笔者就进行了kafka的学习，记录了下面的文档，望大家多多指教，共同学习进步。一、   Kafka介绍　　Kafka是由Java和Scala编写的是一个分布式、高吞吐量、分区的、多副本的、多订阅者

CNKI作为国文最大的数据库，虽然下载文章是需要登陆的，但是只除了全文外还有很多有价值的信息，包括文章名，作者，基金还有摘要，都可以作为重要数据进行匿名爬取，先写个简单的出来，之后有空再建个关联的数据吧因为闲放在一个文件中太乱所以把他们分开两个文件，一个为主文件Crawl\_cnki.py，一个为参数文件Parameters.py。文件包：https:

简述在数据库中处理查询请求时，如果可以尽早的将无关数据过滤掉，那么后续的算子就可以少做无用功，提升整个SQL的执行效率。过滤数据最常用的手段是使用索引，TiDB的优化器也会尽量采用索引过滤的方式处理请求，利用索引有序的特点来提升查询效率。比如当查询条件为 a1 时，如果a这一列上有索引，我们就可以利用索引很快的把满足 a

第一章Redis的持久化由于redis是一个内存数据库，所有的数据都是保存在内存当中的，内存当中的数据极易丢失，所以redis的数据持久化就显得尤为重要，在redis当中，提供了两种数据持久化的方式，分别为RDB以及AOF，且Redis默认开启的数据持久化方式为RDB方式。1、RDB持久化方案Redis会定期保存数据快照至一个rbd文件中，并在启动时自动