万亿秒查是真地吗？比 ORACLE 快 N 倍是不是吹牛？
大数据产品常宣称“万亿秒查”，即能在万亿行数据中秒级返回查询结果。这并非全遍历，而是通过建立索引实现高效定点查找，对数级别复杂度使得现代计算机轻松应对。但对于需遍历的运算，如列合计，秒查在万亿行数据上难以实现，但在TB级数据上仍有可能。此外，与Oracle等传统数据库相比，现代AP数据库因列式存储、集群及内存优势，实现N倍速度提升，并非夸大。真正考验大数据技术的是能否提供独特算法降低计算量，而非单纯数据量与速度的宣传。
程序员血泪史：上线出错后，我做了这三件事儿...
小米，29岁程序员，分享了系统上线遇到的两个问题及其解决方法：一是限售规则错误导致非配置地区也能购买，通过改进匹配逻辑和细化地区限制解决；二是商品详情页信息被误清空，采用深拷贝对象避免直接影响JPA缓存。总结了代码精确匹配、谨慎处理持久化对象及重视用户反馈的重要性。
C# 一分钟浅谈：GraphQL 与 REST 比较
本文对比了REST和GraphQL两种流行的API设计风格，从概念、优缺点及C#实现角度进行了详细分析，并提供了代码示例。REST以其简单易懂和无状态特性著称，而GraphQL则通过精确获取和单次请求的优势，提高了数据获取效率。文章还讨论了常见问题与解决策略，帮助开发者根据实际需求选择合适的API设计风格。
大厂都在用的分布式事务方案，Seata+RocketMQ带你打破10万QPS瓶颈
分布式事务涉及跨多个数据库或服务的操作，确保数据一致性。本地事务通过数据库直接支持ACID特性，而分布式事务则需解决跨服务协调难、高并发压力及性能与一致性权衡等问题。常见的解决方案包括两阶段提交（2PC）、Seata提供的AT和TCC模式、以及基于消息队列的最终一致性方案。这些方法各有优劣，适用于不同业务场景，选择合适的方案需综合考虑业务需求、系统规模和技术团队能力。
《如何优化数据库查询性能以应对高并发场景》
优化数据库查询性能需综合考虑：合理设计数据库（表结构、索引、关联），高效利用索引，缓存热点数据，采用合理的查询策略，优化数据库参数配置，实施读写分离及水平扩展。针对具体需求，选择合适的方法提升性能。
《如何在代码中实现高效的数据存储和检索》
高效数据存储与检索的方法包括：选用合适的数据结构（如哈希表、二叉搜索树）、利用索引加速查询、通过数据分区减少搜索范围、使用缓存提升访问速度、优化算法（如二分查找）以及应用数据库优化技术。综合这些策略，可显著提高数据处理效率。
《探索 Faiss：原理与应用解析》
在数据驱动的时代，高效处理和搜索海量数据至关重要。Faiss 是一个专为大规模相似性搜索和聚类设计的库，擅长处理高维向量数据，广泛应用于文本处理、图像识别等领域。本文深入解析 Faiss 的原理、使用方法及其在图像检索、文本相似性比较和推荐系统中的实际应用，帮助读者掌握这一强大工具，提升数据处理能力。
轻松掌握Spring依赖注入：打造你的登录验证系统
本文以轻松活泼的风格，带领读者走进Spring框架中的依赖注入和登录验证的世界。通过详细的步骤和代码示例，我们从DAO层的创建到Service层的实现，再到Spring配置文件的编写，最后通过测试类验证功能，一步步构建了一个简单的登录验证系统。文章不仅提供了实用的技术指导，还以口语化和生动的语言，让学习变得不再枯燥。