大家好，我是小五我最经常的工作是将一些项目的数据从数据库导出，然后分门别类的列到excel表格中，领导看起来眼花缭乱。那就开始想了，要是能以图表可视化展现出来，领导就可以看到项目近几个月的走势，也知道之后要怎么决策了。尝试过使用excel制作图表，说实话完全可以实现，，于是在网上找到了以下四种可视化工具，现在我们来看一下：它们的简介和优缺点，如果大家有自己的

最近的一个小项目是做一个简单的数据仓库，需要将其他数据库的数据抽取出来，并通过而出抽取成页面需要的数据，以空间换时间的方式，让后端报表查询更快。因为在抽取的过程中，有一定的先后顺序，需要做一个任务调度器，某一优先级的会先执行，然后会进入下一个优先级的队列任务中。先定义了一个Map的集合，key是优先级，value是任务的集合，某一个优先级内的任务是并发执

聚簇索引数据库表的索引从数据存储方式上可以分为聚簇索引和非聚簇索引（又叫二级索引）两种。Innodb的聚簇索引在同一个BTree中保存了索引列和具体的数据，在聚簇索引中，实际的数据保存在叶子页中，中间的节点页保存指向下一层页面的指针。“聚簇”的意思是数据行被按照一定顺序一个个紧密地排列在一起存储。一个表只能有一个聚簇索引，因为在一个表中数据的

接口设计是整个系统设计中非常重要的一环，其中包括限流、权限、入参出参、切面等方面。设计一个好的接口可以帮助我们省去很多不必要的麻烦，从而提升整个系统的稳定性和可扩展性。作为接口设计经验分享的第三篇，我想分享一下如何在用户使用过程中留下操作痕迹。在实际开发中，我会采取一些手段来记录用户操作，例如使用日志记录用户行为，或者在数据库中保存用户操作记录。这些痕迹可以帮助我们快速定位和解决问题，同时也可以为后续数据分析和优化提供有价值的参考。

检索增强生成(RAG)为大型语言模型赋予访问外部知识库的能力，提升其精准性和实用性。它包含三个步骤：检索、增强和生成。RAG通过向量数据库进行语义搜索，克服了传统关键词匹配的局限性。文章以云计算促进人工智能发展为例，在大模型分发助手平台上演示了RAG的实际流程，包括知识准备、知识切割、向量化、提问、相似度计算、提示词构建和答案生成。RAG的未来在于提升精准性、个性化、可扩展性、可解释性和成本效益，最终实现更深入的知识理解和推理，更自然的人机交互以及更广泛的领域应用。