数据库漫谈-发展简史
数据管理最早都是开发者自行定义的,应用和数据管理是一体的,没有独立的数据管理系统
SQL DB - 关系型数据库是如何工作的
• 绿:O(1)或者叫常数阶复杂度,保持为常数(要不人家就不会叫常数阶复杂度了)。
• 红:O(log(n))对数阶复杂度,即使在十亿级数据量时也很低。
• 粉:最糟糕的复杂度是 O(n^2),平方阶复杂度,运算数快速膨胀。
• 黑和蓝:另外两种复杂度(的运算数也是)快速增长。
如果要处理2000条元素:
• O(1) 算法会消耗 1 次运算
• O(log(n)) 算法会消耗 7 次运算
• O(n) 算法会消耗 2000 次运算
springboot+vue心灵治愈交流平台(源码+文档)
心灵治愈交流平台实现了以下功能:
管理员模块:系统中的核心用户是管理员,管理员登录后,通过管理员来管理后台系统。主要功能有:首页、个人中心、系统公告管理、用户管理、心理咨询师管理、心灵专栏管理、压力测试管理、测试数据管理、咨询师预约管理、小纸条管理、系统管理等功能。
用户:首页、个人中心、测试数据管理、咨询师预约管理、小纸条管理等功能。
心理咨询师:首页、个人中心、咨询师预约管理、系统管理等功能
阿里云DTS踩坑经验分享系列|数据不一致修复大法
阿里云数据传输服务DTS在帮助用户迁移数据、同步数据时,在某些复杂场景下会出现源库与目标库数据不一致的问题,造成数据错误,给用户带来困扰。由于数据不一致的问题很难完全避免,为了及时修复不一致的数据,DTS产品推出数据订正功能,保障用户在同步\迁移数据时的数据一致性。本文介绍了产生数据不一致的一些典型场景,并重点阐述了如何使用DTS数据订正功能来修复不一致的数据。
基于OSS、NFS构建高性能可扩展的遥感智能解译系统实践之路
该文探讨了构建高性能、可扩展的遥感智能解译系统的架构演进过程。作者强调架构应根据业务场景而定,而非追求单一的“最佳”架构。文章分为五个部分,介绍了从初步的业务场景分析到逐步优化的架构设计。
1. 业务场景描述了服务于地理信息行业的遥感数据管理平台,包括数据湖和遥感智能解译系统的功能和架构设计。
2. 初代系统解决了数据管理和智能解译的基本需求,但存在数据同步效率低下的问题。
3. 自动化阶段通过消息推送和数据接收模块减少了人工干预,将处理时间减半,但仍存在效率和稳定性问题。
4. 高性能阶段引入数据订阅/推送和数据接收Agent,实现了稳定、高速的数据传输,性能提升了6倍。