【YashanDB知识库】要有好的跑批性能，有哪些参数要注意
本文来自YashanDB官网，主要探讨了在使用YashanDB进行批量任务时如何优化性能。文章列举了影响跑批性能的关键参数，并提供了最佳配置建议，涵盖空间划分、快照管理、统计信息收集及参数调整等方面。适用版本为YashanDB 23.2及以上。通过合理配置如REDO参数、IO模式、并行度和内存设置等，可显著提升批量任务的执行效率。更多性能调优内容可参考官方文档。
【YashanDB知识库】崖山数据库Outline功能验证
本文来自YashanDB官网，主要测试了数据库优化器在不同场景下优先使用outline计划的功能。测试环境包括相同版本新增数据、绑定参数执行、单机主备架构以及数据库版本升级等场景。通过创建表、插入数据、收集统计信息和创建outline等步骤，验证了在各种情况下优化器均能优先采用存储的outline计划。测试结果表明，即使统计信息失效或数据库版本升级，outline功能依然稳定有效，确保查询计划的一致性和性能优化。详情可见[原文链接](https://www.yashandb.com/newsinfo/7488286.html?templateId=1718516)。
生物光学叶绿素-a极化测量数据集研究
该数据集名为“Bio-optical chlorophyll-a polarization measurements”，由NASA/GSFC/SED/ESD/GCDC/OB.DAAC发布，旨在研究水体中叶绿素-a浓度与光学极化特征之间的关系。数据涵盖了不同水域的叶绿素-a浓度及其极化特性，有助于生态学、海洋学和环境科学领域的研究。数据时间范围为2013年8月12日至2023年4月17日，适用于全球范围（-180°至180°经度，-90°至90°纬度）。通过Python库（如leafmap）可轻松访问和分析数据，支持科学研究及应用。
【赵渝强老师】PostgreSQL的模板数据库
在PostgreSQL中，创建新数据库时，默认通过拷贝`template1`实现。`template1`包含标准系统对象，可自定义以影响新数据库内容；而`template0`是纯净模板，仅含预定义对象且不应修改。视频讲解和代码示例展示了如何查看现有数据库信息及标识字段的作用。
[视频链接](https://www.bilibili.com/video/BV1szyfY4EQn)
【Azure K8S | AKS】在AKS的节点中抓取目标POD的网络包方法分享
在AKS中遇到复杂网络问题时，可通过以下步骤进入特定POD抓取网络包进行分析：1. 使用`kubectl get pods`确认Pod所在Node；2. 通过`kubectl node-shell`登录Node；3. 使用`crictl ps`找到Pod的Container ID；4. 获取PID并使用`nsenter`进入Pod的网络空间；5. 在`/var/tmp`目录下使用`tcpdump`抓包。完成后按Ctrl+C停止抓包。
k8s的出现解决了java并发编程胡问题了
Kubernetes通过提供自动化管理、资源管理、服务发现和负载均衡、持续交付等功能，有效地解决了Java并发编程中的许多复杂问题。它不仅简化了线程管理和资源共享，还提供了强大的负载均衡和故障恢复机制，确保应用程序在高并发环境下的高效运行和稳定性。通过合理配置和使用Kubernetes，开发者可以显著提高Java应用程序的性能和可靠性。
Koupleless 助力「人力家」实现分布式研发集中式部署，又快又省！
本文由仁励家网络科技（杭州）有限公司架构师赵云兴、葛志刚撰写，探讨了公司在优化HR SaaS解决方案时遇到的系统资源浪费和运维成本高的问题。通过引入Koupleless框架，成功将模块体积从500M缩减至5M以下，部署时间从6分钟缩短至3分钟，并大幅节省服务器资源。文章详细介绍了Koupleless的部署方案及优化措施，感谢Koupleless团队的专业支持，使人力家实现了多应用合并部署，降低了运维成本。