快速构建，JeeLowCode让你的应用开发速度飞起来#快速开发
低代码平台通过直观的图形化界面和模块化设计，大幅缩短开发时间，降低成本，让企业无需大量技术人员即可快速构建应用。平台支持拖拽式组件构建、所见即所得的即时预览、多人协作开发，以及丰富的插件生态，帮助企业高效应对市场变化。内置五大核心引擎（SQL、功能、图表、模板、切面），提供全面的数据处理与管理能力，支持跨数据库兼容和动态资源分配。此外，平台融入AI技术，提供智能代码助手、故障排查和场景化推荐，进一步优化开发体验。
Flink 2.0 存算分离状态存储 — ForSt DB
本文整理自阿里云技术专家兰兆千在Flink Forward Asia 2024上的分享，主要介绍Flink 2.0的存算分离架构、全新状态存储内核ForSt DB及工作进展与未来展望。Flink 2.0通过存算分离解决了本地磁盘瓶颈、检查点资源尖峰和作业恢复速度慢等问题，提升了云原生部署能力。ForSt DB作为嵌入式Key-value存储内核，支持远端读写、批量并发优化和快速检查点等功能。性能测试表明，ForSt在异步访问和本地缓存支持下表现卓越。未来，Flink将继续完善SQL Operator的异步优化，并引入更多流特性支持。
你的mongodb客户端是哪个呢？
MongoDB 是一种流行的文档数据库，支持多种应用场景。常用的客户端管理工具包括：
1. **MongoDB Shell**：现代命令行界面，提供语法高亮、自动完成等功能。
2. **MongoDB Compass**：图形化界面，支持可视化查询、聚合框架、多平台运行和实时性能监控。
3. **Studio 3T**：企业级工具，支持SQL查询、代码生成、数据导入导出和高级安全功能。
大数据时代的引擎：大数据架构随记
大数据架构通常分为四层：数据采集层、数据存储层、数据计算层和数据应用层。数据采集层负责从各种源采集、清洗和转换数据，常用技术包括Flume、Sqoop和Logstash+Filebeat。数据存储层管理数据的持久性和组织，常用技术有Hadoop HDFS、HBase和Elasticsearch。数据计算层处理大规模数据集，支持离线和在线计算，如Spark SQL、Flink等。数据应用层将结果可视化或提供给第三方应用，常用工具为Tableau、Zeppelin和Superset。
了解Hive 工作原理：Hive 是如何工作的？
Apache Hive 是一个建立在 Hadoop 之上的分布式数据仓库系统，提供类 SQL 查询语言 HiveQL，便于用户进行大规模数据分析。Hive Metastore（HMS）是其关键组件，用于存储表和分区的元数据。Hive 将 SQL 查询转换为 MapReduce 任务执行，适合处理 PB 级数据，但查询效率较低，不适合实时分析。优点包括易于使用、可扩展性强；缺点则在于表达能力有限和不支持实时查询。
小索引大力量，记一次explain的性能优化经历
本文介绍了在MySQL生产环境中使用EXPLAIN工具进行性能优化的过程。通过分析慢查询日志，识别出性能瓶颈，并利用EXPLAIN命令解析SQL执行计划，找出全表扫描、未使用索引等问题。文章还详细描述了如何配置慢查询日志、解读EXPLAIN输出的关键字段（如type、key、rows等），并提供了优化建议，如避免左右模糊查询、减少多表联查等。最终验证优化效果，确保系统性能提升。此外，强调了项目初期建立索引的重要性，以应对未来数据量增长带来的挑战。
ClickHouse安装教程：开启你的列式数据库之旅
ClickHouse 是一个高性能的列式数据库管理系统，适用于在线分析处理（OLAP）。本文介绍了 ClickHouse 的基本使用步骤，包括下载二进制文件、安装应用、启动服务器和客户端、创建表、插入数据以及查询新表。还提到了图形客户端 DBeaver 的使用，使操作更加直观。通过这些步骤，用户可以快速上手并利用 ClickHouse 的强大性能进行数据分析。
微服务改造血泪史：数据库拆分踩过的那些坑！
本文复盘了传统项目改造成微服务架构时，数据库拆分过程中遇到的问题。主要问题包括：1. 数据库拆分过细，导致跨服务调用频繁，破坏服务独立性；2. 数据一致性难以保证，分布式事务管理复杂；3. 跨服务查询影响性能，复杂查询难以实现。初次改造时应避免过度拆分，逐步演进架构。