前言：在我们的日常生活中，我们使用大量的应用程序、小工具和设备。每秒都会产生大量的数据。SQL提供了处理此类数据的标准方法。通过本文，我将向您解释什么是SQL及其演变的概念。本文将讨论以下主题：传统文件系统的问题自从计算机时代开始，数据存储就已经成为人们关注的主要问题之一。以前，我们通常将数据存储在基于文件的系统中，这会导致数据管理不当。尽管看起来组织得很

大家好，我是朱小五今天看到了一条微博：这才发现自己已经很久没注意过疫情数据了，就去Googe搜了一下第一张图的标题，很快找到了数据来源。就是——OurWorldinData数据网站简单试用了一会，我发现它是我目前用过最好的COVID19疫情数据网站！说一下它的优点吧！数据详细、指标丰富比如确诊病例与死亡病例、新增病例与累计病例、除了筛选国家还可筛选大

1、数据挖掘数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程，系统中的数据挖掘是指利用计算机技术对基准点、IP开源信息、IP应用场景等IP相关数据的采集、过滤和分析处理，对IP的属性进行探测的过程。2、网络测量网络测量是指利用探测机对IP的网络属性进行探测的过程，包含IP存活性、IP上层路由器拓扑连接关系和网络时延等网络信息。3

什么是事务？数据库事务(transaction)是访问并可能操作各种数据项的一个数据库操作序列，这些操作要么全部执行,要么全部不执行，是一个不可分割的工作单位。事务由事务开始与事务结束之间执行的全部数据库操作组成。这里有两个关键点，第一，它是数据库最小的工作单元，是不可以再分的。第二，它可能包含了一个或一系列DML语句，包括inser

背景不知道是否你还在为下面的问题而困扰：当你使用了redis或者其他中间件做缓存的时候，经常发现缓存和数据库的数据不一致，只能通过定时任务或者缓存过期的方式去做一些限制。当你使用了ES做搜索工具，使用双写的那一套方法，还在为ES和数据库不是一个事务而担忧。当你需要迁移数据的时候，也还在使用双写的方法，如果是同一个数据

文章作者：温正湖网易易数内容来源：数据库内核@知乎专栏导读：近七年在网易杭研一直从事数据库相关的开发工作，主要是MySQL和MongoDB这两种数据库，去年开始涉及图数据库Neo4J。上述几种，都可认为是OLTP类数据处理，由于工作需要，需要调研学习OLAP技术和相关系统，本文开始逐步进行第一轮总结，很多东西还只是片面理解，权当做个笔记。

    在一些复杂的应用开发中，一个应用可能会涉及到连接多个数据源，所谓多数据源这里就定义为至少连接两个及以上的数据库了。    下面列举两种常用的场景：    一种是读写分离的数据源，例如一个读库和一个写库，读库负责各种查询操作，写库负责各种添加、修改、删除。    另一种是多个数据源之间并没有特别明显的操作，只是程序

我们知道现代机器处理器几乎都是多核多线程的，引入多核多线程机制是为了尽可能提升机器整体处理性能。但是多核多线程也会带来很多并发问题，其中很重要的一个问题是数据竞争，数据竞争即多个线程同时访问共享数据而导致了数据冲突（不正确）。数据竞争如果没处理好则意味着整个业务逻辑可能出错，所以在高并发环境中我们要特别注意这点。!(https://pic2.zhim

使用场景当我们的服务收到一个请求后，需要大量调用下游服务获取业务数据，然后对数据进行转换、计算后，响应给请求方。如果我们采用串行获取下游数据，势必会增加响应时长，降低接口的qps。如果是并行获取下游数据，则是不错的。最直接想到的并行获取方法，无非是将一个个获取数据的方法封装成一个个task，然后放到线程池里执行。但这种没经过设计的使用方

过多年信息化建设，我们已经进入一个神奇的“大数据”时代，无论是在通讯社交过程中使用的微信、QQ、电话、短信，还是吃喝玩乐时的用到的团购、电商、移动支付，都不断产生海量信息数据，数据和我们的工作生活密不可分、须臾难离。什么是大数据什么是大数据，多大算大，100G算大么？如果是用来存储1080P的高清电影，也就是几部影片的容量。但是如果100G都