`pgbench` 是一个用于 PostgreSQL 的基准测试工具，用于对 PostgreSQL 数据库的性能进行评估。`pgbench` 是 PostgreSQL 附带的一个工具，因此在安装 PostgreSQL 后通常也会自动安装 `pgbench`。 在不同的操作系统上安装 `pgbench` 的方法可能会略有不同。以下是一些常见的操作系统上安装 `pgbench` 的方法： ### 在 Debian/Ubuntu 上 1. 安装 PostgreSQL：`pgbench` 通常会随 PostgreSQL 一起安装。 ```bash sudo apt-get upd

总之，Spring的缓存抽象提供了一种方便的方式来实现缓存功能，并且可以与各种缓存提供商集成以支持不同的过期策略。您可以根据项目的具体需求选择适合的方式来配置和扩展Spring缓存功能。

“购物车升级”是今年双十一期间提升用户体验的关键项目，展示了大淘宝技术团队致力于通过技术突破消费者和商家体验的天花板。低延迟是这些挑战中的核心，内存数据库Tair因其高吞吐、大连接数、热点请求处理、异常流量管理和复杂计算逻辑优化等特点，在低延迟场景下表现出色。Tair使用内存/SCM混合存储和各种索引来提供低延迟服务，并通过无锁并发、水平扩展分区等技术应对高并发。此外，Tair还通过热点策略、流控和执行流程优化等手段确保在大促时的稳定性和性能。Tair在双十一期间支持了购物车、销量统计、卖家优惠券召回和互动场景等多种业务，展现其低延迟和高并发的能力。

本文介绍了缓存穿透问题在分布式系统和缓存应用中的严重性，当请求的数据在缓存和数据库都不存在时，可能导致数据库崩溃。为解决此问题，提出了五种策略：接口层增加校验、缓存空值、使用布隆过滤器、数据库查询优化和加强监控报警机制。通过这些方法，可以有效缓解缓存穿透对系统稳定性的影响。

阿里云数据管理DMS提供了全面的数据管理、数据库运维、数据安全、数据迁移与同步等功能，助力企业高效、安全地进行数据库管理和运维工作。以下是DMS产品使用合集的详细介绍。

在VLDB2023会议上，阿里云瑶池数据库团队的论文介绍了PolarDB-SCC，这是一个创新的云原生数据库系统，确保了低延迟的全局强一致读取。PolarDB-SCC解决了传统主从架构中只读节点可能返回过期数据的问题，实现了在不影响性能的情况下提供强一致性。通过重新设计的主从信息同步机制、线性Lamport时间戳和细粒度修改跟踪，以及利用RDMA优化的日志传输，PolarDB-SCC已经在PolarDB中成功应用超过一年，成为业界首个无感知全局一致性读的云原生数据库解决方案。

阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能，并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景，为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述，包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。

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Redis是一个基于内存的 key-value 结构数据库。 Redis 是互联网技术领域使用最为广泛的存储中间件。 Redis是用C语言开发的一个开源的高性能键值对(key-value)数据库，官方提供的数据是可以达到100000+的QPS（每秒内查询次数）。 它存储的value类型比较丰富，也被称为结构化的NoSql数据库。

InnoDB 存储引擎是MySQL的默认存储引擎，是事务安全的MySQL存储引擎。该存储引擎是第一个完整ACID事务的MySQL存储引擎，其特点是行锁设计、支持MVCC、支持外键、提供一致性非锁定读，同时被设计用来最有效地利用以及使用内存和 CPU。因此很有必要学习下InnoDB存储引擎，它的很多架构设计思路都可以应用到我们的应用系统设计中。

本文主要介绍了Windows和Linux系统中安装和启动MongoDB的步骤。

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SQL优化是通过调整数据库查询、索引、表结构和配置参数等方式，提高SQL查询性能和效率的过程。它旨在减少查询执行时间、减少系统资源消耗，从而提升数据库系统整体性能。优化方法包括索引优化、查询重写、表分区、适当选择和调整数据库引擎等。

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数据管理DMS（Data Management Service）是阿里云提供的数据库管理和运维服务，它支持多种数据库类型，包括RDS、PolarDB、MongoDB等。在使用DMS进行数据库操作时，可能会遇到各种报错情况。以下是一些常见的DMS操作报错及其可能的原因与解决措施的合集。

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本文将试着总结Tair用c++开发redis module中遇到的一些问题并沉淀为最佳实践，希望对redis module的使用者和开发者带来一些帮助（部分最佳实践也适用于c和其他语言）。

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限制IN列表的长度：IN子句中的元素数量较多时，会显著降低查询性能。尽量减少IN中的项数量。

分布式锁：满足分布式系统或集群模式下多进程可见并且互斥的锁。 分布式锁的核心思想就是让大家都使用同一把锁，只要大家使用的是同一把锁，那么我们就能锁住线程，不让线程进行，让程序串行执行，这就是分布式锁的核心思路

依赖注入： 是指通过外部配置，将依赖关系注入到对象中。依赖注入有四种主要方式：构造器注入、setter方法注入、接口注入以及注解注入。其中注解注入在开发中最为常见，因为其使用便捷以及可维护性强；构造器注入为官方推荐，可注入不可变对象以及解决循环依赖问题。本文基于依赖注入方式引出循环依赖以及三层缓存的底层原理，以及代码的实现方式。

Redis是一个内存键值对数据库，所以对于内存的管理尤为重要。Redis内部对于内存的管理主要包含两个方向，过期删除策略和数据淘汰策略。内存淘汰策略指在Redis内存使用达到一定阈值的时候，执行某种策略释放内存空间，以便于接收新的数据。数据过期删除策略是指在数据的有效时间到期后，如何从内存中删除这些数据的规则。

clickhouse 是 OLAP 数据库，但其具有独特的索引设计，所以如果拿 MySQL 或者其他 RDB 的优化经验来优化 clickhouse 可能得不到很好的效果，所以特此单独整理一篇文档，用于有 SQL 优化需求的同学，本人接触 clickhouse 时间也不长，难免有不足的地方，如果大家发现错误，还请不吝指正。

集群是一种在多个计算机或服务器之间分配和管理任务的方式。它们被广泛应用于大型计算任务、数据处理、网络服务和高性能计算等领域。在Redis中，主要有以下三种集群，分别是主从集群，哨兵集群，分片集群。

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索引是提高查询效率的关键。根据查询频率和条件，创建合适的索引能够加快查询速度。但要注意，过多的索引可能会增加写操作的开销，因此需要权衡。

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解释器模式（Interpreter Pattern）是一种行为型设计模式，它定义了一种语言的文法，并且建立一个解释器来解释该语言中的句子。在Java中，解释器模式通常用于实现编程语言解释器、正则表达式解释器等。

Redis事务的本质是一组命令的集合。事务支持一次执行多个命令，一个事务中所有命令都会被序列化。在事务执行过程，会按照顺序串行化执行队列中的命令，其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中。

本文探讨了现代互联网应用中，多级缓存的重要性，特别是Redis在缓存中间件的角色。多级缓存能提升数据访问速度、系统稳定性和可扩展性，减少数据库压力，并允许灵活的缓存策略。浏览器本地内存缓存和磁盘缓存分别优化了短期数据和静态资源的存储，而服务端本地内存缓存和网络内存缓存（如Redis）则提供了高速访问和分布式系统的解决方案。服务器本地磁盘缓存因I/O性能瓶颈和复杂管理而不推荐用于缓存，强调了内存和网络缓存的优越性。

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**多组学研究揭示人类前额皮质发育中的遗传变化与转录组协调，文章发表于2020年《Cell Reports》，利用Sentieon软件分析全基因组和RNA测序数据，发现约12,000个基因表达在协调的胎儿晚期转变中变化，关联神经精神疾病。另一研究对比了EGFR生物标志物检测方法对胶质母细胞瘤精准医疗的影响， Sentieon软件同样用于变异检测，强调了检测方法的一致性和比较的重要性。Sentieon是高效精准的基因变异检测软件，广泛应用在多个生命科学领域。**

该内容列举了索引失效的五个原因，包括：条件表达式中的函数使用、不等于操作符、列类型不匹配、LIKE操作的模糊匹配和数据量过小。并提供了对应的解决办法：避免函数操作索引列、使用合适条件、保证类型匹配、选择合适索引、优化表结构和使用索引提示。

外观模式（Facade Pattern）是Java设计模式中的一种结构型模式，其目的是为了提供一个简化的接口，隐藏系统的复杂性，使得客户端能够更容易地使用系统。

现在进入国企或者事业单位做技术的网友越来越多了，随着去O的力度越来越大，很多国企单位都开始从Oracle向MySQL转移，相对于Oracle而言，MySQL最大的问题就是性能，所以，这个时候，在公司如果能够处理好MySQL的性能瓶颈，那么你也就很容易从人群中脱颖而出，受到老板的青睐。