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突然奇想,开启科学新篇章,大家一起完善,解决问题

打得少 2019-12-01 19:45:02 27 浏览量 回答数 0

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在这个信息时代高速发展的情况下,很多人会对自己该往哪个方向发展感到迷茫,下面我就浅显的给大家介绍一下五大流行区域的发展前景。大数据的发展前景:当前大数据行业真的是人才稀缺吗?学了几年后,大数据行业会不会产能过剩?大数据行业最终需要什么样的人才?接下来就带你们看看分析结果:当前大数据行业真的是人才稀缺吗?对!未来人才缺口150万,数据分析人才最稀缺。先看大数据人才缺口有多大?根据LinkedIn(领英)发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示,研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。同时,数据分析人才跳槽速度也最快,平均跳槽速度为19.8个月。而清华大学计算机系教授武永卫去年透露了一组数据:未来3-5年,中国需要180万数据人才,但目前只有约30万人。大数据行业未来会产能过剩吗?提供大数据技术与应用服务的第三方公司面临调整,未来发展会趋集中关于“大数据概念是否被过度炒作”的讨论,其实2013年的夏季达沃斯就有过。彼时支持“炒作”观点的现场观众达54.5%。对此,持反对意见的北京大学光华管理学院副教授苏萌提出了三个理由:不同机构间的数据还未真正流动起来,目前还只是数据“孤岛”;完整的生态产业链还未形成,尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好,但从供应到购买的链条还没建成;数据分析人才仍然极度匮乏。4年之后,舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能,大数据行业也历经整合。近一年间,一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况,部分公司出现亏损。那都是什么公司面临危机呢?基于数据归属,涉及大数据业务的公司其实有两类:一类是自身拥有数据的甲方公司,如亚马逊、阿里巴巴等;另一类是整合数据资源,提供大数据技术与应用服务的第三方公司。目前行业整合出现盈利问题的公司多集中在第三方服务商。对此,LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪表示,第三方服务商提供的更多的是技术或平台,大数据更多还是让甲方公司获益。在王迪看来,大数据业务要产生规模效益,至少要具备三点:算法、计算平台以及数据本身。“第三方大数据创业公司在算法上有一技之长,而计算能力实际上已经匀化了,传统企业如果用好了,和大数据创业公司没有区别,甚至计算能力更强,而数据获取方面,很多数据在传统行业内部并没有共享出来,第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的,最后可能谁有数据,谁产生的价值更高。”说白了,数据为王。在2013年,拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家,到2015年,拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。直到2016年互联网资本寒冬,大数据行业投资热度有所减退,大数据行业是否也存在产能过剩?王迪认为,目前的行业整合属于正常现象,“经过市场的优胜劣汰,第三方服务领域会出现一些做得比较好的公司,其他公司可能被淘汰或转型做一些垂直行业应用。从社会来看,总的需求量一定是增加的,而对于供给侧,经过行业自然的洗牌,最终会集中在几家优秀的行业公司。”需要什么样的大数据人才?今年3月份,教育部公布了第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单,加上第一批获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大学,一共35所高校获批该专业。今年开始,部分院校将招收第一届大数据专业本科生。大数据人才培养涉及到两方面问题:交叉性学科的人才培养方案是否与市场需求相匹配;学科建设的周期与行业快速更新之间的差距怎样弥合。对于第一个问题,“电商热”时期开设的电子商务专业是一个可吸取经验的样本。2000年,教育部高教司批准了第一批高校开设电子商务本科专业。作为一个复合型专业,电子商务的本科教学涵盖了管理、技术、营销三方面的课程。电子商务领域人才需求量大,但企业却无法从电子商务专业中找到合适的人才,原因何在?职业规划专家姜萌认为,并不是某一个专业对应一个行业热点,而是一个专业集群对应一个行业热点。“比如电子商务专业,我们到电子商务公司里会发现,不是学电子商务的人在做这些工作,而是每个专业各司其职,比如计算机、设计、物流管理、营销、广告、金融等等。现在行业的复合型工作都是由一个专业集群来完成的,而不是一个人来复合一堆专业特点。”大数据专业的人才培养也同样走复合型路线,复旦大学大数据学院的招生简章显示,学院本科人才培养以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科,以生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等为应用拓展性学科,具备典型的交叉学科特征。LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪指出,“从企业应用的角度来看,大数据行业里从事相关职能的同学背景是各异的,大数据作为一个人才培养方向还在探索中,在这个阶段,高校尝试开设硕士课程是很好的实践,但开设一类的本科专业还为时过早。”另一方面,专业人才培养的周期较长,而行业热点不断更新轮替,中间产生的时间差使得新兴专业的志愿填报具备了一定风险。王迪认为,“从今天的产业实践上看,大数据领域依然是从现有专业中挑选人才,教育和市场发展总是有一定差距的,学生本科四年,加上硕士阶段已经是七年之后的事情了,产业已经演进了很多,而教学大纲并不会跟进得那么快。”因此,尽管大数据的应用前景毋庸置疑,但在人才培养层面,复合型人才培养方案会不会重走电子商务专业的老路?学校教育如何赶上行业发展速度?这些都是值得进一步商榷的问题。面对热门专业,志愿填报需要注意啥?了解了大数据行业、公司和大数据专业后,姜萌对于考生填报像大数据相关的热门专业,提出了几条建议:报考热的专业和就业热的专业并不一定是重合的,比如软件、计算机、金融,这些专业的就业率实际并没有那么高,地质勘探、石油、遥感等专业,虽然报考上是冷门,但行业需求大,就业率更高。选择热门专业,更需要考虑就业质量。专业就业好,是统计学意义,指的是平均收入水平高,比如金融专业的收入,比其他纯文科专业的平均收入较高,但落实到个体层面,就业情况就不一样了,尤其像金融专业是典型的名校高学历好就业,但对于考试成绩较低的同学来说,如果去一些普通院校、专科院校学习金融,最后就业情况可能还不如会计专业。志愿填报,除了专业,城市因素也很重要:如果想从事金融、互联网的工作,更适合去一线城市,如果是去三、四线城市的学生可以考虑应用面比较广的专业,就是各行各业都能用到的专业,比如会计专业,专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市,也可以针对所在城市的行业特点选择专业,比如沿海城市外贸相对发达,选择国际贸易、外语类专业就业情况更好,比如武汉有光谷,选择光电类专业更好就业。最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题,金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学,好专业不见得对所有个体都是好的。java的发展前景:由于Java的诸多优点,Java的发展前景十分广泛。比如,在我们中国的市场,Java无论在企业级应用,还是在面向大众的服务方面都取得了不少进展,在中国的电信、金融等关键性业务中发挥着举足轻重的作用。由于SUN、TBM、Oracle等国际厂商相继推出各种基于Java技术的应用服务器以及各种应用软件,推动了Java在金融、电信、制造等领域日益广泛的应用,如清华大学计算机系利用Java、XML和Web技术研制开发了多个软件平台,东方科技的TongWeb、中创的Inforweb等J2EE应用服务器。由此可见,在巨大市场需求下,企业对于Java人才的渴求已经是不争的事实。你问我火了这么多年的Java语言的发展前景怎么样?那来看看吧Java在WEB、移动设备以及云计算方面前景广阔,随着云计算以及移动领域的扩张,更多的企业在考虑将其应用部署在Java平台上。无论是本地主机,公共云,Java都是目前最适合的选择。;另外在Oracle的技术投资担保下,Java也是企业在云应用方面回避微软平台、在移动应用方面回避苹果公司的一个最佳选择。Java可以参与制作大部分网络应用程序系统,而且与如今流行的WWW浏览器结合很好,这一优点将促进Java的更大范围的推广。因为在未来的社会,信息将会传送的更加快速,这将推动程序向WEB程序方向发展,由于Java具有编写WEB程序的能力,并且Java与浏览器结合良好,这将使得Java前景充满光明的发展。Python的发展前景:Python程序员的发展前景是怎样的?随着Python的技术的流行, Python在为人们带来工作与生活上的便捷后,关注者们开始慢慢关心Python的发展前景与方向。从自身特性看Python发展Python自身强大的优势决定其不可限量的发展前景。Python作为一种通用语言,几乎可以用在任何领域和场合,角色几乎是无限的。Python具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点,它的面向对象甚至比java和C#、.net更彻底。它是一种很灵活的语言,能帮你轻松完成编程工作。强大的类库支持,使编写文件处理、正则表达式,网络连接等程序变得相当容易。能运行在多种计算机平台和操作系统中,如各位unix,windows,MacOS,OS/2等等,并可作为一种原型开发语言,加快大型程序的开发速度。从企业应用来看Python发展Python被广泛的用在Web开发、运维自动化、测试自动化、数据挖掘等多个行业和领域。一项专业调查显示,75%的受访者将Python视为他们的主要开发语言,反之,其他25%受访者则将其视为辅助开发语言。将Python作为主要开发语言的开发者数量逐年递增,这表明Python正在成为越来越多开发者的开发语言选择。目前,国内不少大企业都已经使用Python如豆瓣、搜狐、金山、腾讯、盛大、网易、百度、阿里、淘宝、热酷、土豆、新浪、果壳等;国外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook、工业光魔、红帽等都在应用Python完成各种各样的任务。从市场需求与薪资看Python发展Python得到越来越多公司的青睐,使得Python人才需求逐年增加,从市场整体需求来看,Python在招聘市场上的流行程度也是在逐步上升的,工资水平也是水涨船高。据统计Python平均薪资水平在12K,随着经验的提升,薪资也是逐年增长。学习Python的程序员,除去Python开发工程师、Python高级工程师、Python自动化测试外,也能够朝着Python游戏开发工程师、SEO工程师、Linux运维工程师等方向发展,发展方向较为多元化。随着Python的流行,带动的是它的普及以及市场需求量,所以现在学习Python是个不错的时机。区块链的发展前景:区块链开发 ? 155---0116---2665 ?可是区块链技术到底是什么,大多数人都是模糊没有概念。通俗来讲,如果我们把数据库假设成一本账本,读写数据库就可以看做一种记账的行为,区块链技术的原理就是在一段时间内找出记账最快最好的人,由这个人来记账,然后将账本的这一页信息发给整个系统里的其他所有人。区块链技术也称分布式账本(或账簿)技术,属于互联网数据库技术,由参与者共同完成数据库记录,特点是去中心化和公开透明。此外,在每个区块的信息写入并获得认可后,整个区块链数据库完整保存在互联网的节点中,难以被修改,因此数据库的安全性极高。人们普遍认为,区块链技术是实现数字产品(如货币和知识产权)快速、安全和透明地对等(P2P)转账或转让的重要手段。在以色列Zen Protocol公司,区块链应用软件开发专家阿希尔·曼宁介绍说,他们公司正在开发Zen区块链平台,其将用于支持金融产品在无中介的环境下自动和自由交易。通常,人们将钱存放在银行,依靠银行管理自己的资金。但是,在支配资金时往往会受到银行规定的限制,或在汇款时存在耗时长、费用高等问题。区块链技术平台将让人们首次拥有自己管理和支配钱财的能力,他相信去中心化金融管理体系具有广阔的市场,有望极大地改变传统的金融市场。2018年伊始这一轮区块链的热潮,主要起源于虚拟货币的炒作热情。站在风口,区块链技术被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后,下一代颠覆性的核心技术。很多人不禁要问“区块链又和比特币又是什么关系?”记者查询了大量资料发现,比特币2009年被一位名叫中本聪的人提出,之后比特币这套去中心化的机制一直稳定运行,这引起很多人对这套历史上并不存在的运行机制强烈关注。于是人们把从比特币技术抽象提取出来的技术运用于其他领域,称之为区块链。这过程就好像人们先发明了面条,然后人们发现其背后面粉不仅可以做面条还可以做馒头、面包。比特币是面条,区块链是面粉。也就是说,区块链和比特币的关系即比特币算是区块链技术的一种应用,或者说一种使用了区块链技术的产品形态。而说到区块链不得不说的就是ICO,它是一种公开发行的初始数字货币。对于投资人来说,出于对市场信号的敏感和长期关注价值投资项目,目前炙手可热的区块链也成为诸多投资人关注的新兴项目之一。“区块链对于我们来说就是省去了中间环节,节约了交易成本,节省了交易时间,但是目前来看各方面环境还不够成熟,有待观望。”一位投资人这样说道。记者发现,在春节期间,不少互金圈的朋友熬夜到凌晨进入某个探讨区块链的微信群热聊,此群还吸引了不少知名人士,诸如明星加入,同时还有大咖在群里解读区块链的投资方式和未来发展等等。一时间,关于区块链的讨论群接二连三出现,也引发了各个行业对区块链的关注。出于对于区块链技术懵懂的状态,记者追问了身边的一些互金圈的朋友,为何如此痴迷区块链?多数朋友认为“区块链能赚钱,抱着试试看的心态,或许能像之前比特币一样从中获取收益。”显然,区块链技术具有广阔的应用潜力,但是在其逐步进入社会改善民众生活的过程中,也面临许多的问题,需要积极去寻求相应的对策,最终让其发挥出潜力。只有这样,10年或20年后人们才能真正享受区块链技术创造的美好环境。人工智能的发展前景:人工智能产业是智能产业发展的核心,是其他智能科技产品发展的基础,国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。科技部部长万钢3月10日表示,加快实施新一代人工智能科学基础的关键技术系统集成研发,使那些研发成果尽快能够进入到开放平台,在开放使用中再一次把它增强完善。万钢称,马上就要发布人工智能项目指南和细则,来突破基础前沿理论关键部分的技术。人工智能发展趋势据前瞻产业研究院《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》指出,2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元,随着国家规划的出台,各地人工智能相关建设将逐步启动,预计到2020年,中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元,增长率达到26.2%。报告认为,从产业投资回报率分析,智能安防、智能驾驶等领域的快速发展都将刺激计算机视觉分析类产品的需求,使得计算机视觉领域具备投资价值;而随着中国软件集成水平和人们生活水平的提高,提供教育、医疗、娱乐等专业化服务的服务机器人和智能无人设备具备投资价值。人工智能现状当前,人工智能受到的关注度持续提升,大量的社会资本和智力、数据资源的汇集驱动人工智能技术研究不断向前推进。从发展层次来看,人工智能技术可分为计算智能、感知智能和认知智能。当前,计算智能和感知智能的关键技术已经取得较大突破,弱人工智能应用条件基本成熟。但是,认知智能的算法尚未突破,前景仍不明朗。今年,随着智力资源的不断汇集,人工智能核心技术的研究重点可能将从深度学习转为认知计算,即推动弱人工智能向强人工智能不断迈进。一方面,在人工智能核心技术方面,在百度等大型科技公司和北京大学、清华大学等重点院校的共同推动下,以实现强人工智能为目标的类脑智能有望率先突破。另一方面,在人工智能支撑技术方面,量子计算、类脑芯片等核心技术正处在从科学实验向产业化应用的转变期,以数据资源汇集为主要方向的物联网技术将更加成熟,这些技术的突破都将有力推动人工智能核心技术的不断演进。工业大数据2022 年我国工业大数据有望突破 1200 亿元, 复合增速 42%。 工业大数据是提升制造智能化水平,推动中国制造业转型升级的关键动力,具体包括企业信息化数据、工业物联网数据,以及外部跨界数据。其中,企业信息化和工业物联网中机器产生的海量时序数据是工业数据的主要来源。工业大数据不仅可以优化现有业务,实现提质增效,而且还有望推动企业业务定位和盈利模式发生重大改变,向个性化定制、智能化生产、网络化协同、服务化延伸等智能化场景转型。预计到 2022 年,中国工业大数据市场规模有望突破 1200亿元,年复合增速 42%。IT的未来是人工智能这是一个指数级增长的时代。过去几十年,信息技术的进步相当程度上归功于芯片上晶体管数目的指数级增加,及由此带来的计算力的极大提升。这就是所谓的摩尔定律。在互联网时代,互联的终端数也是超线性的增长,而网络的效力大致与联网终端数的平方成正比。今天,大数据时代产生的数据正在呈指数级增加。在指数级增长的时代,我们可能会高估技术的短期效应,而低估技术的长期效应。历史的经验告诉我们,技术的影响力可能会远远的超过我们的想象。未来的计算能力人工智能需要强大的计算能力。计算机的性能过去30年提高了一百万倍。随着摩尔定律逐渐趋于物理极限,未来几年,我们期待一些新的技术突破。先谈一下类脑计算。传统计算机系统,长于逻辑运算,不擅长模式识别与形象思维。构建模仿人脑的类脑计算机芯片,我们今天可以以极低的功耗,模拟100万个神经元,2亿5千万个神经突触。未来几年,我们会看到类脑计算机的进一步的发展与应用随着互联网的普及、传感器的泛在、大数据的涌现、电子商务的发展、信息社区的兴起,数据和知识在人类社会、物理空间和信息空间之间交叉融合、相互作用,人工智能发展所处信息环境和数据基础发展了巨大的变化。伴随着科学基础和实现载体取得新的突破,类脑计算、深度学习、强化学习等一系列的技术萌芽预示着内在动力的成长,人工智能的发展已进入一个新的阶段。发展发展前景好,代表你现在学习会比后来者起步快,占有更大的优势,当然,你也要明白兴趣是最好的老师,选择自己感兴趣的相信你学的会更加而牢固。记住,最重要的一点:方向最重要!!!希望大家多多关注. ,加微信zhanglindashuju 可以获取更多资料哦作者:失色的瞳孔链接:https://juejin.im/post/5b1a6531e51d45067e6fc24a来源:掘金著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

孟志昂 2019-12-02 01:45:13 0 浏览量 回答数 0

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【一周热点】送给程序员终身受用的建议

问问小秘 2019-12-01 22:05:12 4740 浏览量 回答数 3

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麒麟论坛 2019-12-01 19:38:53 2165 浏览量 回答数 3

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如果能时光倒流,回到过去,作为一个开发人员,你可以告诉自己在职业生涯初期应该读一本, 你会选择哪本书呢。我希望这个书单列表内容丰富,可以涵盖很多东西。” 1、《代码大全》 史蒂夫·迈克康奈尔 推荐数:1684 “优秀的编程实践的百科全书,《代码大全》注重个人技术,其中所有东西加起来, 就是我们本能所说的“编写整洁的代码”。这本书有50页在谈论代码布局。” —— Joel Spolsky 对于新手来说,这本书中的观念有点高阶了。到你准备阅读此书时,你应该已经知道并实践过书中99%的观念。– esac Steve McConnell的原作《代码大全》(第1版)是公认的关于编程的最佳实践指南之一, 在过去的十多年间,本书一直在帮助开发人员编写更好的软件。 现在,作者将这本经典著作全新演绎,融入了最前沿的实践技术,加入了上百个崭新的代码示例, 充分展示了软件构建的艺术性和科学性。 McConnell汇集了来自研究机构、学术界以及业界日常实践的主要知识, 把最高效的技术和最重要的原理交织融会为这本既清晰又实用的指南。 无论您的经验水平如何,也不管您在怎样的开发环境中工作,也无论项目是大是小, 本书都将激发您的思维并帮助您构建高品质的代码。 《代码大全(第2版))》做了全面的更新,增加了很多与时俱进的内容,包括对新语言、新的开发过程与方法论的讨论等等。 2、《程序员修炼之道》 推荐数:1504 对于那些已经学习过编程机制的程序员来说,这是一本卓越的书。 或许他们还是在校生,但对要自己做什么,还感觉不是很安全。 就像草图和架构之间的差别。虽然你在学校课堂上学到的是画图,你也可以画的很漂亮, 但如果你觉得你不太知道从哪儿下手,如果某人要你独自画一个P2P的音乐交换网络图,那这本书就适合你了。—— Joel 《程序员修炼之道:从小工到专家》内容简介:《程序员修炼之道》由一系列独立的部分组成, 涵盖的主题从个人责任、职业发展,知道用于使代码保持灵活、并且易于改编和复用的各种架构技术, 利用许多富有娱乐性的奇闻轶事、有思想性的例子及有趣的类比, 全面阐释了软件开发的许多不同方面的最佳实践和重大陷阱。 无论你是初学者,是有经验的程序员,还是软件项目经理,《程序员修炼之道:从小工到专家》都适合你阅读。 3、《计算机程序的构造和解释》 推荐数:916 就个人而言,这本书目前为止对我影响醉倒的一本编程书。 《代码大全》、《重构》和《设计模式》这些经典书会教给你高效的工作习惯和交易细节。 其他像《人件集》、《计算机编程心理学》和《人月神话》这些书会深入软件开发的心理层面。 其他书籍则处理算法。这些书都有自己所属的位置。 然而《计算机程序的构造和解释》与这些不同。 这是一本会启发你的书,它会燃起你编写出色程序的热情; 它还将教会你认识并欣赏美; 它会让你有种敬畏,让你难以抑制地渴望学习更多的东西。 其他书或许会让你成为一位更出色的程序员,但此书将一定会让你成为一名程序员。 同时,你将会学到其他东西,函数式编程(第三章)、惰性计算、元编程、虚拟机、解释器和编译器。 一些人认为此书不适合新手。 个人认为,虽然我并不完全认同要有一些编程经验才能读此书,但我还是一定推荐给初学者。 毕竟这本书是写给著名的6.001,是麻省理工学院的入门编程课程。 此书或许需要多做努力(尤其你在做练习的时候,你也应当如此),但这个价是对得起这本书的。 4、《C程序设计语言》 推荐数:774 这本书简洁易读,会教给你三件事:C 编程语言;如何像程序员一样思考;底层计算模型。 (这对理解“底层”非常重要)—— Nathan 《C程序设计语言》(第2版新版)讲述深入浅出,配合典型例证,通俗易懂,实用性强, 适合作为大专院校计算机专业或非计算机专业的C语言教材,也可以作为从事计算机相关软硬件开发的技术人员的参考书。 《C程序设计语言》(第2版新版)原著即为C语言的设计者之一Dennis M.Ritchie和著名的计算机科学家Brian W.Kernighan合著的 一本介绍C语言的权威经典著作。 我们现在见到的大量论述C语言程序设计的教材和专著均以此书为蓝本。 原著第1版中介绍的C语言成为后来广泛使用的C语言版本——标准C的基础。 人们熟知的“hello,world”程序就是由本书首次引入的,现在,这一程序已经成为所有程序设计语言入门的第一课。 5、《算法导论》 推荐数:671 《代码大全》教你如何正确编程; 《人月神话》教你如何正确管理; 《设计模式》教你如何正确设计…… 在我看来,代码只是一个工具,并非精髓。 开发软件的主要部分是创建新算法或重新实现现有算法。 其他部分则像重新组装乐高砖块或创建“管理”层。 我依然梦想这样的工作,我的大部分时间(>50%)是在写算法,其他“管理”细节则留给其他人…… —— Ran Biron 经典的算法书,被亚马逊网,《程序员》等评选为2006年最受读者喜爱的十大IT图书之一。 算法领域的标准教材,全球多所知名大学选用 MIT名师联手铸就,被誉为“计算机算法的圣经” 编写上采用了“五个一”,即一章介绍一个算法、一种设计技术、一个应用领域和一个相关话题。 6、《重构:改善既有代码的设计》 推荐数:617 《重构:改善既有代码的设计》清晰地揭示了重构的过程,解释了重构的原理和最佳实践方式, 并给出了何时以及何地应该开始挖掘代码以求改善。 书中给出了70多个可行的重构,每个重构都介绍了一种经过验证的代码变换手法的动机和技术。 《重构:改善既有代码的设计》提出的重构准则将帮助你一次一小步地修改你的代码,从而减少了开发过程中的风险。 《重构:改善既有代码的设计》适合软件开发人员、项目管理人员等阅读, 也可作为高等院校计算机及相关专业师生的参考读物。 我想我不得不推荐《重构》:改进现有代码的设计。—— Martin 我必须承认,我最喜欢的编程语录是出自这本书:任何一个傻瓜都能写出计算机能理解的程序, 而优秀的程序员却能写出别人能读得懂的程序。—— Martin Fowler 7、《设计模式》 推荐数:617 自1995年出版以来,本书一直名列Amazon和各大书店销售榜前列。 近10年后,本书仍是Addison-Wesley公司2003年最畅销的图书之一。 中文版销售逾4万册。 就我而言,我认为四人帮编著的《设计模式》是一本极为有用的书。 虽然此书并不像其他建议一样有关“元”编程,但它强调封装诸如模式一类的优秀编程技术, 因而鼓励其他人提出新模式和反模式(antipatterns),并运用于编程对话中。—— Chris Jester-Young 8、《人月神话》 推荐数:588 在软件领域,很少能有像《人月神话》一样具有深远影响力并且畅销不衰的著作。 Brooks博士为人们管理复杂项目提供了最具洞察力的见解。 既有很多发人深省的观点,又有大量软件工程的实践。 本书内容来自Brooks博士在IBM公司System/360家族和OS/360中的项目管理经验。 该书英文原版一经面世,即引起业内人士的强烈反响,后又译为德、法、日、俄中等多种语言,全球销量数百万册。 确立了其在行业内的经典地位。 9、《计算机程序设计艺术》 推荐数:542 《计算机程序设计艺术》系列著作对计算机领域产生了深远的影响。 这一系列堪称一项浩大的工程,自1962年开始编写,计划出版7卷,目前已经出版了4卷。 《美国科学家》杂志曾将这套书与爱因斯坦的《相对论》等书并列称为20世纪最重要的12本物理学著作。 目前Knuth正将毕生精力投入到这部史诗性著作的撰写中。 这是高德纳倾注心血写的一本书。—— Peter Coulton 10、《编译原理》(龙书) 推荐数:462 我很奇怪,居然没人提到龙书。(或许已有推荐,我没有看到)。 我从没忘过此书的第一版封面。 此书让我知道了编译器是多么地神奇绝妙。- DB 11、《深入浅出设计模式》 推荐数:445 强大的写作阵容。 《Head First设计模式》(中文版) 作者Eric Freeman; ElElisabeth Freeman是作家、讲师和技术顾问。 Eric拥有耶鲁大学的计算机科学博士学位,E1isabath拥有耶鲁大学的计算机科学硕士学位。 Kathy Sierra(javaranch.com的创始人)FHBert Bates是畅销的HeadFirst系列书籍的创立者,也是Sun公司Java开发员认证考试的开发者。 本书的产品设计应用神经生物学、认知科学,以及学习理论,这使得这本书能够将这些知识深深地印在你的脑海里, 不容易被遗忘。 本书的编写方式采用引导式教学,不直接告诉你该怎么做,而是利用故事当作引子,带领读者思考并想办法解决问题。 解决问题的过程中又会产生一些新的问题,再继续思考、继续解决问题,这样可以加深体会。 作者以大量的生活化故事当背景,例如第1章是鸭子,第2章是气象站,第3章是咖啡店, 书中搭配大量的插图(几乎每一页都有图),所以阅读起来生动有趣,不会感觉到昏昏欲睡。 作者还利用歪歪斜斜的手写字体,增加“现场感”。 精心设计许多爆笑的对白,让学习过程不会太枯燥。 还有模式告白节目,将设计模式拟人化成节目来宾,畅谈其内在的一切。 每一章都有数目不等的测验题。 每章最后有一页要点整理,这也是精华所在,我都是利用这一页做复习。 我知道四人帮的《设计模式》是一本标准书,但倒不如先看看这部大部头,此书更为简易。 一旦你了解了解了基本原则,可以去看四人帮的那本圣经了。- Calanus 12、《哥德尔、艾舍尔、巴赫书:集异璧之大成》 推荐数:437 如果下昂真正深入阅读,我推荐道格拉斯·侯世达(Douglas Hofstadter)的《哥德尔、艾舍尔、巴赫书》。 他极为深入研究了程序员每日都要面对的问题:递归、验证、证明和布尔代数。 这是一本很出色的读物,难度不大,偶尔有挑战,一旦你要鏖战到底,将是非常值得的。 – Jonik 13、《代码整洁之道》 推荐数:329 细节之中自有天地,整洁成就卓越代码 尽管糟糕的代码也能运行,但如果代码不整洁,会使整个开发团队泥足深陷, 写得不好的代码每年都要耗费难以计数的时间和资源。 然而这种情况并非无法避免。 著名软件专家RoberfC.Marlin在《代码整洁之道》中为你呈现出了革命性的视野。 Martin携同ObjectMetltor公司的同事,从他们有关整洁代码的最佳敏捷实践中提炼出软件技艺的价值观, 以飨读者,让你成为更优秀的程序员——只要你着手研读《代码整洁之道》。 阅读《代码整洁之道》需要你做些什么呢。你将阅读代码——大量代码。 《代码整洁之道》促使你思考代码中何谓正确,何谓错误。 更重要的是,《代码整洁之道》将促使你重新评估自己的专业价值观,以及对自己技艺的承诺。 从《代码整洁之道》中可以学到: 好代码和糟糕的代码之间的区别; 如何编写好代码,如何将糟糕的代码转化为好代码; 如何创建好名称、好函数、好对象和好类; 如何格式化代码以实现其可读性的最大化; 如何在不妨碍代码逻辑的前提下充分实现错误处理; 如何进行单元测试和测试驱动开发。 虽然《代码整洁之道》和《代码大全》有很多共同之处,但它有更为简洁更为实际的清晰例子。 – Craig P. Motlin 14、《Effective C++》和《More Effective C++》 推荐数:297 在我职业生涯早期,Scott Meyer的《Effective C++》和后续的《More Effective C++》都对我的编程能力有着直接影响。 正如当时的一位朋友所说,这些书缩短你培养编程技能的过程,而其他人可能要花费数年。 去年对我影响最大的一本书是《大教堂与市集》,该书教会我很有关开源开发过程如何运作,和如何处理我代码中的Bug。 – John Channing 15、《编程珠玑》 推荐数:282 多年以来,当程序员们推选出最心爱的计算机图书时,《编程珠玑》总是位列前列。 正如自然界里珍珠出自细沙对牡蛎的磨砺,计算机科学大师Jon Bentley以其独有的洞察力和创造力, 从磨砺程序员的实际问题中凝结出一篇篇不朽的编程“珠玑”, 成为世界计算机界名刊《ACM通讯》历史上最受欢迎的专栏, 最终结集为两部不朽的计算机科学经典名著,影响和激励着一代又一代程序员和计算机科学工作者。 本书为第一卷,主要讨论计算机科学中最本质的问题:如何正确选择和高效地实现算法。 尽管我不得不羞愧地承认,书中一半的东西我都没有理解,但我真的推荐《编程珠玑》,书中有些令人惊奇的东西。 – Matt Warren 16、《修改代码的艺术》by Michael Feathers 本书是继《重构》和《重构与模式》之后探讨修改代码技术的又一里程碑式的著作, 而且从涵盖面和深度上都超过了前两部经典。 书中不仅讲述面向对象语言(Java、C#和C++)代码,也有专章讨论C这样的过程式语言。 作者将理解、测试和修改代码的原理、技术和最新工具(自动化重构工具、单元测试框架、仿对象、集成测试框架等), 与解依赖技术和大量开发和设计优秀代码的原则、最佳实践相结合,许多内容非常深入,而且常常发前人所未发。 书中处处体现出作者独到的洞察力,以及多年开发和指导软件项目所积累的丰富经验和深厚功力。 通过这部集大成之作,你不仅能掌握最顶尖的修改代码技术,还可以大大提高对代码和软件开发的领悟力。 我认为没有任何一本书能向这本书一样影响了我的编程观点。 它明确地告诉你如何处理其他人的代码,含蓄地教会你避免哪些(以及为什么要避免)。- Wolfbyte 同意。很多开发人员讨论用干净的石板来编写软件。 但我想几乎所有开发人员的某些时候是在吃其他开发人员的狗食。– Bernard Dy 17、《编码:隐匿在计算机软硬件背后的语言》 这是一本讲述计算机工作原理的书。 不过,你千万不要因为“工作原理”之类的字眼就武断地认为,它是晦涩而难懂的。 作者用丰富的想象和清晰的笔墨将看似繁杂的理论阐述得通俗易懂,你丝毫不会感到枯燥和生硬。 更重要的是,你会因此而获得对计算机工作原理较深刻的理解。 这种理解不是抽象层面上的,而是具有一定深度的,这种深度甚至不逊于“电气工程师”和“程序员”的理解。 不管你是计算机高手,还是对这个神奇的机器充满敬畏之心的菜鸟, 都不妨翻阅一下《编码:隐匿在计算机软硬件背后的语言》,读一读大师的经典作品,必然会有收获。 我推荐Charles Petzold的《编码》。 在这个充满工具和IDE的年代,很多复杂度已经从程序员那“抽取”走了,这本书一本开眼之作。 – hemil 18、《禅与摩托车维修艺术 / Zen and the Art of Motorcycle Maintenance》 对我影响最大的那本书是 Robert Pirsig 的《禅与摩托车维修艺术》。 不管你做什么事,总是要力求完美,彻底了解你手中的工具和任务,更为重要的是, 要有乐趣(因为如果你做事有乐趣,一切将自发引向更好的结果)。 – akr 19、《Peopleware / 人件集:人性化的软件开发》 Demarco 和 Lister 表明,软件开发中的首要问题是人,并非技术。 他们的答案并不简单,只是令人难以置信的成功。 第二版新增加了八章内容。 – Eduardo Molteni 20、《Coders at Work / 编程人生》 这是一本访谈笔录,记录了当今最具个人魅力的15位软件先驱的编程生涯。 包括DonaldKnuth、Jamie Zawinski、Joshua Bloch、Ken Thompson等在内的业界传奇人物,为我们讲述了 他们是怎么学习编程的,在编程过程中发现了什么以及他们对未来的看法, 并对诸如应该如何设计软件等长久以来一直困扰很多程序员的问题谈了自己的观点。 一本非常有影响力的书,可以从中学到一些业界顶级人士的经验,了解他们如何思考并工作。 – Jahanzeb Farooq 21、《Surely You’re Joking, Mr. Feynman! / 别闹了,费曼先生。》 虽然这本书可能有点偏题,但不管你信不信,这本书曾在计算机科学专业课程的阅读列表之上。 一个优秀的角色模型,一本有关好奇心的优秀书籍。 – mike511 22、《Effective Java 中文版》 此书第二版教你如何编写漂亮并高效的代码,虽然这是一本Java书,但其中有很多跨语言的理念。 – Marcio Aguiar 23、《Patterns of Enterprise Application Architecture / 企业应用架构模式》 很奇怪,还没人推荐 Martin Fowler 的《企业应用架构模式》- levi rosol 24、《The Little Schemer》和《The Seasoned Schemer》 nmiranda 这两本是LISP的英文书,尚无中文版。 美国东北大学网站上也有电子版。 25、《交互设计之路》英文名:《The Inmates Are Running The Asylum: Why High Tech Products Drive Us Crazy and How to Restore the Sanity》该书作者:Alan Cooper,人称Visual Basic之父,交互设计之父。 本书是基于众多商务案例,讲述如何创建更好的、高客户忠诚度的软件产品和基于软件的高科技产品的书。 本书列举了很多真实可信的实际例子,说明目前在软件产品和基于软件的高科技产品中,普遍存在着“难用”的问题。 作者认为,“难用”问题是由这些产品中存在着的高度“认知摩擦”引起的, 而产生这个问题的根源在于现今软件开发过程中欠缺了一个为用户利益着想的前期“交互设计”阶段。 “难用”的产品不仅损害了用户的利益,最终也将导致企业的失败。 本书通过一些生动的实例,让人信服地讲述了由作者倡导的“目标导向”交互设计方法在解决“难用”问题方面的有效性, 证实了只有改变现有观念,才能有效地在开发过程中引入交互设计,将产品的设计引向成功。 本书虽然是一本面向商务人员而编写的书,但也适合于所有参与软件产品和基于软件的高科技产品开发的专业人士, 以及关心软件行业和高科技行业现状与发展的人士阅读。 他还有另一本中文版著作:《About Face 3 交互设计精髓》 26、《Why’s (Poignant) Guide to Ruby 》 如果你不是程序员,阅读此书可能会很有趣,但如果你已经是个程序员,可能会有点乏味。 27、《Unix编程艺术》 It is useful regardless operating system you use. – J.F. Sebastian 不管你使用什么操作系统,这本书都很有用。 – J.F. Sebastian 28、《高效程序员的45个习惯:敏捷开发修炼之道》 45个习惯,分为7个方面:工作态度、学习、软件交付、反馈、编码、调试和协作。 每一个具体的习惯里,一开始提出一个谬论,然后展开分析,之后有正队性地提出正确的做法,并设身处地地讲出了正确做法给你个人的“切身感受”,最后列出几条注意事项,帮助你修正自己的做法(“平衡的艺术”)。 29、《测试驱动开发》 前面已经提到的很多书都启发了我,并影响了我,但这本书每位程序员都应该读。 它向我展示了单元测试和TDD的重要性,并让我很快上手。 – Curro 我不关心你的代码有多好或优雅。 如果你没有测试,你或许就如同没有编写代码。 这本书得到的推荐数应该更高些。 人们讨论编写用户喜欢的软件,或既设计出色并健壮的高效代码,但如果你的软件有一堆bug,谈论那些东西毫无意义。– Adam Gent 30、《点石成金:访客至上的网页设计秘笈》 可用性设计是Web设计中最重要也是难度最大的一项任务。 《点石成金-访客至上的网页设计秘笈(原书第二版)》作者根据多年从业的经验,剖析用户的心理, 在用户使用的模式、为扫描进行设计、导航设计、主页布局、可用性测试等方面提出了许多独特的观点, 并给出了大量简单、易行的可用性设计的建议。 本书短小精炼,语言轻松诙谐,书中穿插大量色彩丰富的屏幕截图、趣味丛生的卡通插图以及包含大量信息的图表, 使枯燥的设计原理变得平易近人。 本书适合从事Web设计和Web开发的技术人员阅读,特别适合为如何留住访问者而苦恼的网站/网页设计人员阅读。 这是一本关于Web设计原则而不是Web设计技术的书。 本书作者是Web设计专家,具有丰富的实践经验。 他用幽默的语言为你揭示Web设计中重要但却容易被忽视的问题,只需几个小时, 你便能对照书中讲授的设计原则找到网站设计的症结所在,令你的网站焕然一新。

青衫无名 2019-12-02 01:20:04 0 浏览量 回答数 0

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搞清楚这些,你就是域名高手——域名百问大合集

yq传送门 2019-12-01 19:38:17 24482 浏览量 回答数 41

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从入门到精通 | 最实用Java学习路线,内含871节Java视频课程 【每周学习】

问问小秘 2020-05-27 10:17:21 12144 浏览量 回答数 4

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【互联网人晨报】4月最前沿-瑞幸暴雷、NASA制定全球第一张地下水地图

问问小秘 2020-04-03 10:47:18 448 浏览量 回答数 1

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工作流:   根据 WfMC 的定义,工作流(Workflow)就是自动运作的业务过程部分或整体,表现为参与者对文件、信息或任务按照规程采取行动,并令其在参与者之间传递。简单地说,工作流就是一系列相互衔接、自动进行的业务活动或任务。   工作流是针对工作中具有固定程序的常规活动而提出的一个概念。通过将工作活动分解成定义良好的任务、角色、规则和过程来进行执行和监控,达到提高生产组织水平和工作效率的目的。工作流技术为企业更好地实现经营目标提供了先进的手段。   1993年,国际工作流管理联盟(Workflow Management Coalition,WfMC)的成立标志着工作流技术开始进入相对成熟的阶段。为了实现不同工作流产品之间的互操作,WfMC在工作流管理系统的相关术语、体系结构及应用编程接口等方面制定了一系列标准。工作流管理联盟给出的工作流定义是:工作流是指整个或部分经营过程在计算机支持下的全自动或半自动化。在实际情况中可以更广泛地把凡是由计算机软件系统(工作流管理系统)控制其执行的过程都称为工作流。   一个工作流包括一组活动及它们的相互顺序关系,还包括过程及活动的启动和终止条件,以及对每个活动的描述。工作流管理系统指运行在一个或多个工作流引擎上用于定义、实现和管理工作流运行的一套软件系统,它与工作流执行者(人、应用)交互,推进工作流实例的执行,并监控工作流的运行状态。   一、工作流管理:   通常,工作流管理系统指运行在一个或多个称为工作流机的软件上的用于定义、实现和管理工作流运行的一套软件系统,它和工作流执行者(人、应用)交互,推进工作流实例的执行,并监控工作流的运行状态。在这里需要强调指出的是工作流管理系统不是企业的业务系统。在很大程度上,工作流管理系统为企业的业务系统运行提供一个软件支撑环境,非常类似于在单个计算机上的操作系统。只不过工作流管理系统支撑的范围比较大、环境比较复杂而已,所以也有人称工作流管理系统是业务操作系统(BOS - Business Operating System)。在工作流管理系统的支撑下,通过集成具体的业务应用软件和操作人员的界面操作,才能够良好地完成对企业经营过程运行的支持。所以,工作流管理系统在一个企业或部门的经营过程中的应用过程是一个业务应用软件系统的集成与实施过程。   二、工作流管理系统:   工作流管理系统可以用来定义与执行不同覆盖范围(单个工作者、部门、全企业、企业间)、不同时间跨度(分钟、小时、天、月)的经营过程。这完全取决于实际应用背景的需求。按照经营过程以及组成活动的复杂程度的不同,工作流管理系统可以采取许多种实施方式,在不同的实施方式中,所应用的信息技术、通信技术和支撑系统结构会有很大的差别。工作流管理系统的实际运行环境可以是在一个工作组内部或者在全企业的所有业务部门。   三、业务过程:   业务过程(business process)就是活动的集合,这些活动均关联于特定的托付事项(commitment),为过程的产出增值。相对于“工作流”,业务过程是一个更一般化的统称,而工作流这个词,则已经不能仅从字面含义或原理上去理解,它已经被赋予了更深一层的特定含义——专指基于信息技术规划、运作、管理的业务过程。   四、自动与协调:   “自动”(automate)是工作流的一个特征,但这主要是指它自动进行的特征,而不是说没有人的参与。工作流实际上是一个人-电脑协调的混合过程,在一个实际的工作流中,通常总有些步骤是人完成的。协调是工作流管理的一个目标或者特征,这包括了人与人、人与电脑,电脑(软件)之间等多种层面的含义。   五、监察与控制:   监察(Monitoring)与控制(Contorl)是工作流系统的重要功能与特征。这不仅包括对正在发生的业务过程(工作流),还包括它的定义或改变(比如BPR的过程)。这是工作流系统带给我们的明显好处之一。   六、标准化:   作流的概念被明确提出并得到重视的同时,人们就认识到了“标准化”在其中的重要性,有关工作流的标准开发和推广,基本是与“工作流”的开发和推广同步进行的。在这方面目前的权威性机构,是“工作流管理联盟”(Workflow Management Coalition, WfMC)。它成立于1993年8月,目前已拥有 130 余个成员,成员包括工作流产品的供应者、应用者,有关大学和研究机构和个人,是一个国际性的非赢利组织。在最近的投资成员(Funding members)清单中,可以看到诸如 Baan, HP, IBM, Microsoft, Oracle, Peplesoft, SAP AG, Xerox 等机构。   七、工作流与重规划:   从逻辑上,对工作流的关注和研究可以看作是对业务过程重规划(BPR)的一种深化。BPR的观点,要求我们将眼光投向实际业务进行的过程,但这个过程应当是什么样的,怎样分析、构造?工作流就是一个具体的、操作性的答案,它可以令我们从神秘的、难以预测和控制的“头脑风暴式”的“艺术的”业务过程创造,变成解析的、技术的、可控制和预测的工程化过程,如此,才真正体现出 re-engineering 中 engineering 的意义。   工作流与 BPR 的概念,已经被几乎所有的研究者联系在一起研究和应用。在这个领域有一个非常活跃的组织,即国际工作流与重规划协会( Workflow And Reengineering International Association, WARIA)。   八、工作流与企业工程:   无论从理论、方法上,还是对象、内容上,我们都有理由将“工作流”看作是企业工程的一部分。实际上,已有的关于工作流体系的描述,本身就是一个通用的业务模型框架。仅仅囿于工作流是不够的,必须对整个体系的目标及所有相关要素综合考虑——这正是企业工程。   九、工作流与IT应用体系:   与以往已经被采用的企业 IT 应用体系,例如 MRPII 或 ERP 相比,WFMS是一个相当重要的里程碑。(ERP的概念并不确定,我这里仅指其基本或较早期的含义而言)。从用户的角度,WFMS带来(或将要带来)的变化是极其强烈的,甚至可以形容为一种用户“梦想”的实现。   在一些老的“模块化”的产品中,系统的设计是通常是基于任务分割的,作业项目之间是分裂的。面向对象的技术,并不能直接解决这个的问题,相反,往往使系统变得更加混乱和琐碎。从操作上,典型地,我们必须不断地在层次结构的功能表(比如下拉菜单)或对象之间“进进退退”,或者在“神出鬼没”的对象以及相关菜单中捉迷藏。   工作流管理系统是一个真正的“人-机”系统,用户是系统中的基本角色,是直接的任务分派对象,他或她可以直接看到电脑针对自己列出的“任务清单”,跟踪每一项任务的状态,或继续一项任务,而不必从一个模块退出,进入另一个模块,搜索相应任务的线索。前者是面向功能或对象的,而后者是直接面向用户的。这样,用户的任务分派和任务的完成状态,可以被最大程度地电脑化和受到控制。   现在的典型工作流产品是客户-服务软件。而日益增长的重要途径是通过万维网界面,它可以令客户或远程的职员更好地参与。工作流的定义经常是借助于图形化工具,依照业务过程实例的情况定义相应工作的安排   OA(办公自动化): 引自肖淑男 2001-2-20   通常,OA 就是办公自动化,英文Office Automation的缩写。通过流程或特定环节与日常事务联系在一起,使公文在流转、审批、发布等方面提高效率,实现办公管理规范化和信息规范化,降低企业运行成本的一套系统的统称。   多年来,OA尚无一个确切的定义,人们对OA的看法和理解各有不同。笔者认为:OA本身就不是一个有确定界定的概念,它是一个过程、一种境界。它随技术的发展而发展,随人们办公方式和习惯以及管理思想的变化而变化。在技术发展过程中的每一个阶段,人们给OA赋予了不同的内容和新的想象,技术与管理的进步给OA打下了每一步发展的历史烙印。同时,不同行业、不同层次的人对OA的看法和理解也各有不同。也许正是OA这种变化和发展的特点使之成为30多年来常新不衰的话题。   现在有一种较普遍的偏见:认为OA仅仅是诸如公文流转、收发文管理、档案管理、会议安排、文献检索、电子表格、电子邮件等等这些非结构化数据的处理和交换过程,面向的用户群也只是机关办公室或企业的职能部门、文秘部门。其实,今天看来,OA应有更丰富的内容和层面,更广泛的用户群。以下是笔者对OA在功能上以及所涉及的技术范畴的肤浅理解,愿与同行商榷。   功能方面:广义面言,OA应该是一个企业除了生产控制之外的一切信息处理与管理的集合。它面向不同层次的使用者,便有不同的功能表现:   对于企业高层领导而言,OA是决策支持系统(DSS)。OA运用科学的数学模型,结合企业内部/外部的信息为条件,为企业领导提供决策参考和依据;   对于中层管理者而言:OA是信息管理系统(IMS),OA利用业务各环节提供的基础“数据”,提炼出有用的管理“信息”,把握业务进程,降低经营风险,提高经营效率;   对于普通员工而言:OA是事务/业务处理系统。OA为办公室人员提供良好的办公手段和环境,使之准确、高效,愉快地工作。   技术范畴:OA是计算机技术在办公业务中的合理应用。计算机技术是OA的前提。如果脱离计算机技术面阔谈OA,无异于痴人说梦。没有计算机技术,OA便成无源之水、无本之木。计算机对信息的存储与处理能力极大地改变了人们的办公方式,提高了工作效率。如:要建立决策支持系统,则需要数据仓库 、OLAP等技术;要建立信息管理系统,则要有数据库、程序设计语言等技术;要建立事务/业务处理系统,则离不开数据库、设计良好的人机界面和工作流控制、OLTP等技术。   OA是利用通信技术来实现人与机器、机器与机器及人与人的交流。通信技术是OA的基础。现代办公室不再是孤军奋战,而是一个团队的协同工作,团队中成员之间的协调、合作离不开通信技术;现代办公室也不再是闭门造车,企业需要与外界广泛的信息交流,这更离不开通信技术。没有通信技术的支持,OA便成空中楼阁。   OA是科学的管理思想在先进的技术手段下的物化。科学的管理思想是实现OA的核心。计算机技术和通信技术仅仅是为实现OA打下了基础,提供了可能。要真正实现OA,还需物化人类思维中科学管理的内容。正如仅有优质的画笔、画板、颜料而没有达.芬奇,就不会有蒙娜尼莎的微笑一样。不体现人类管理智慧,就不会有真正的OA,如果有,也只是技术的堆砌和摆设。   由此而知,OA是计算机技术、通信技术与科学的管理思想完美结合的一种境界和理想。我们一直在为实现OA而努力,但我们的成果仅仅是在某些环节、某些方面、部分地实现了OA的功能,与真正的OA尚有差距,差距的根本在于应用系统对管理思想的实现方面。 答案来源于网络

养狐狸的猫 2019-12-02 03:00:25 0 浏览量 回答数 0

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【archsummit 回顾】阿里云章文嵩:构建大型云计算平台分布式技术的实践

云课堂 2019-12-01 21:03:36 14448 浏览量 回答数 9

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回 2楼(zc_0101) 的帖子 您好,       您的问题非常好,SQL SERVER提供了很多关于I/O压力的性能计数器,请选择性能计算器PhysicalDisk(LogicalDisk),根据我们的经验,如下指标的阈值可以帮助你判断IO是否存在压力: 1.  % Disk Time :这个是磁盘时间百分比,这个平均值应该在85%以下 2.  Current Disk Queue Length:未完成磁盘请求数量,这个每个磁盘平均值应该小于2. 3.  Avg. Disk Queue Length:磁盘请求队列的平均长度,这个每个磁盘平均值也应该小于2 4.  Disk Transfers/sec:每次磁盘传输数量,这个每个磁盘的最大值应该小于100 5.  Disk Bytes/sec:每次磁盘传入字节数,这个在普通的磁盘上应该在10M左右 6.  Avg. Disk Sec/Read:从磁盘读取的平均时间,这个平均值应该小于10ms(毫秒) 7.  Avg. Disk Sec/Write:磁盘写入的平均时间,这个平均值也应该小于10ms(毫秒) 以上,请根据自己的磁盘系统判断,比如传统的机械臂磁盘和SSD有所不同。 一般磁盘的优化方向是: 1. 硬件优化:比如使用更合理的RAID阵列,使用更快的磁盘驱动器,添加更多的内存 2. 数据库设置优化:比如创建多个文件和文件组,表的INDEX和数据放到不同的DISK上,将数据库的日志放到单独的物理驱动器,使用分区表 3. 数据库应用优化:包括应用程序的设计,SQL语句的调整,表的设计的合理性,INDEX创建的合理性,涉及的范围很广 希望对您有所帮助,谢谢! ------------------------- 回 3楼(鹰舞) 的帖子 您好,      根据您的描述,由于查询产生了副本REDO LOG延迟,出现了架构锁。我们知道SQL SERVER 2012 AlwaysOn在某些数据库行为上有较多变化。我们先看看架构锁: 架构锁分成两类: 1. SCH-M:架构更改锁,主要发生在数据库SCHEMA的修改上,从你的描述看,没有更改SCHEMA,那么可以排除这个因素 2. SCH-S:架构稳定锁,主要发生在数据库的查询编译等活动 根据你的情况,应该属于SCH-S导致的。查询编译活动主要发生有新增加了INDEX, 更新了统计信息,未参数化的SQL语句等等 对于INDEX和SQL语句方面应,我想应该不会有太多问题。 我们重点关注一下统计信息:SQL SERVER 2012 AG副本的统计信息维护有两种: 1. 主体下发到副本 2. 临时统计信息存储在TEMPDB 对于主体下发的,我们可以设置统计信息的更新行为,自动更新时,可以设置为异步的(自动更新统计信息必须首先打开): USE [master] GO ALTER DATABASE [Test_01]     SET AUTO_UPDATE_STATISTICS_ASYNC ON WITH NO_WAIT GO 这样的话查询优化器不等待统计信息更新完成即编译查询。可以优化一下你的BLOCK。 对于临时统计信息存储在TEMPDB里面也是很重要的,再加上ALWAYSON的副本数据库默认是快照隔离,优化TEMPDB也是必要的,关于优化TEPDB这个我想大部分都知道,这里只是提醒一下。 除了从统计信息本身来解决,在查询过程中,可以降低查询的时间,以尽量减少LOCK的时间和范围,这需要优化你的SQL语句或者应用程序。 以上,希望对您有所帮助。谢谢! ------------------------- 回 4楼(leamonjxl) 的帖子 这是一个关于死锁的问题,为了能够提供帮助一些。请根据下列建议进行: 1.    跟踪死锁 2.    分析死锁链和原因 3.    一些解决办法 关于跟踪死锁,我们首先需要打开1222标记,例如DBCC TRACEON(1222,-1), 他将收集的信息写入到死锁事件发生的服务器上的日志文件中。同时建议打开Profiler的跟踪信息: 如果发生了死锁,需要分析死锁发生的根源在哪里?我们不是很清楚你的具体发生死锁的形态是怎么样的。 关于死锁的实例也多,这里不再举例。 这里只是提出一些可以解决的思路: 1.    减少锁的争用 2.    减少资源的访问数 3.    按照相同的时间顺序访问资源 减少锁的争用,可以从几个方面入手 1.    使用锁提示,比如为查询语句添加WITH (NOLOCK), 但这还取决于你的应用是否允许,大部分分布式的系统都是可以加WITH (NOLOCK), 金融行业可能需要慎重。 2.    调整隔离级别,使用MVCC,我们的数据库默认级别是READ COMMITED. 建议修改为读提交快照隔离级别,这样的话可以尽量读写不阻塞,只不过MVCC的ROW VERSION保存到TEMPDB下面,需要维护好TEMPDB。当然如果你的整个数据库隔离级别可以设置为READUNCOMMINTED,这些就不必了。 减少资源的访问数,可以从如下几个方面入手: 1.    使用聚集索引,非聚集INDEX的叶子页面与堆或者聚集INDEX的数据页面分离。因此,如果对非聚集INDEX 操作的话,会产生两个锁,一个是基本表,一个是非聚集INDEX。而聚集INDEX就不一样,聚集INDEX的叶子页面和表的数据页面相同,他只需要一个LOCK。 2.    查询语句尽量使用覆盖INDEX, 使用全覆盖INDEX,就不需要访问基本表。如果没有全覆盖,还会通过RID或者CLUSTER INDEX访问基本表,这样产生的LOCK可能会与其他SESSION争用。 按照相同的时间顺序访问资源: 确保每个事务按照相同的物理顺序访问资源。两个事务按照相同的物理顺序访问,第一个事务会获得资源上的锁而不会被第二个事务阻塞。第二个事务想获得第一个事务上的LOCK,但被第一个事务阻塞。这样的话就不会导致循环阻塞的情况。 ------------------------- 回 4楼(leamonjxl) 的帖子 两种方式看你的业务怎么应用。这里不仅是分表的问题,还可能存在分库,分服务器的问题。取决与你的架构方案。 物理分表+视图,这是一种典型的冷热数据分离的方案,大致的做法如下: 1.    保留最近3个月的数据为当前表,也即就是我们说的热数据 2.    将其他数据按照某种规则分表,比如按照年或者季度或者月,这部分是相对冷的数据 分表后,涉及到几个问题: 第一问题是,转移数据的过程,一般是晚上业务比较闲来转移,转移按照一定的规则来做,始终保持3个月,这个定时任务本身也很消耗时间 再者,关于查询部分,我想你们的数据库服务器应该通过REPLICATION做了读写分离的吧,主库我觉得压力不会太大,主要是插入或者更新,只读需要做视图来包含全部的数据,但通过UNION ALL所有分表的数据,最后可能还是非常大,在某些情况下,性能不一定好。这个是不是业务上可以解决。比如,对于1年前的历史数据,放在单独的只读上,相对热的数据放在一起,这样压力也会减少。 分区表的话,因为涉及到10亿数据,要有好的分区方案,相对比较简单一点。但对于10亿的大表,始终是个棘手的问题,无论分多少个分区,单个服务器的资源也是有限的。可扩展性方面也存在问题,比如在只读上你没有办法做服务器级别的拆分了。这可能也会造成瓶颈。 现在很多企业都在做分库分表,这些的要解决一些高并发,数据量大的问题。不知是否考虑过类似于中间件的方案,比如阿里巴巴的TDDL类似的方案,如果你有兴趣,可以查询相关资料。 ------------------------- 回 9楼(jiangnii) 的帖子 阿里云数据库不仅提供一个数据库,还提供数据库一种服务。阿里云数据库不仅简化了基础架构的部署,还提供了数据库高可用性架构,备份服务,性能诊断服务,监控服务,专家服务等等,保证用户放心、方便、省心地使用数据库,就像水电一样。以前的运维繁琐的事,全部由阿里云接管,用户只需要关注数据库的使用和具体的业务就好。 关于优化和在云数据库上处理大数据量或复杂的数据操作方面,在云数据库上是一样的,没有什么特别的地方,不过我们的云数据库是使用SSD磁盘,这个比普通的磁盘要快很多,IO上有很大的优势。目前单个实例支持1T的数据量大小。陆续我们会推出更多的服务,比如索引诊断,连接诊断,容量分析,空间诊断等等,这些工作可能是专业的DBA才能完成的,以后我们会提供自动化的服务来为客户创造价值,希望能帮助到客户。 谢谢! ------------------------- 回 12楼(daniellin17) 的帖子 这个问题我不知道是否是两个问题,一个是并行度,另一个是并发,我更多理解是吞吐量,单就并行度而言。 提高并行度需要考虑的因素有: 1.    可用于SQL SERVER的CPU数量 2.    SQL SERVER的版本(32位/64位) 3.    可用内存 4.    执行的查询类型 5.    给定的流中处理的行数 6.    活动的并发连接数量 7.    sys.configurations参数:affinity mask/max server memory (MB)/ max degree of parallelism/ cost threshold for parallelism 以DOP的参数控制并行度为例,设置如下: SELECT * FROM sys.configurations WITH (NOLOCK) WHERE name = 'max degree of parallelism' EXEC sp_configure 'max degree of parallelism',2 RECONFIGURE WITH OVERRIDE 经过测试,DOP设置为2是一个比较适中的状态,特别是OLTP应用。如果设置高了,会产生较多的SUSPEND进程。我们可以观察到资源等待资源类型是:CXPACKET 你可以用下列语句去测试: DBCC SQLPERF('sys.dm_os_wait_stats',CLEAR) SELECT * FROM sys.dm_os_wait_stats WITH (NOLOCK) ORDER BY 2 DESC ,3 DESC 如果是吞吐量的话。优化的范围就很广了。优化是系统性的。硬件配置我们选择的话,大多根据业务量来预估,然后考虑以下: 1.    RAID的划分,RAID1适合存放事务日志文件(顺序写),RAID10/RAID5适合做数据盘,RAID10是条带化并镜像,RAID5条带化并奇偶校验 2.    数据库设置,比如并行度,连接数,BUFFER POOL 3.    数据库文件和日志文件的存放规则,数据库文件的多文件设置规则 4.    TEMPDB的优化原则,这个很重要的 5.    表的设计方面根据业务类型而定 6.    CLUSTERED INDEX和NONCLUSTERED INDEX的设计 7.    阻塞分析 8.    锁和死锁分析 9.    执行计划缓冲分析 10.    存储过程重编译 11.    碎片分析 12.    查询性能分析,这个有很多可以优化的方式,比如OR/UNION/类型转换/列上使用函数等等 我这里列举一个高并发的场景: 比如,我们的订单,比如搞活动的时候,订单刷刷刷地增长,单个实例可能每秒达到很高很高,我们分析到最后最常见的问题是HOT PAGE问题,其等待类型是PAGE LATCH竞争。这个过程可以这么来处理,简单列几点,可以参考很多涉及高并发的案例: 1.    数据库文件和日志文件分开,存放在不同的物理驱动器磁盘上 2.    数据库文件需要与CPU个数形成一定的比例 3.    表设计可以使用HASH来作为表分区 4.    表可以设置无序的KEY/INDEX,比如使用GUID/HASH VALUE来定义PRIMARY KEY CLUSTER INDEX 5.    我们不能将自增列设计为聚集INDEX 这个场景只是针对高并发的插入。对于查询而言,是不适合的。但这些也可能导致大量的页拆分。只是在不同的场景有不同的设计思路。这里抛砖引玉。 ------------------------- 回 13楼(zuijh) 的帖子 ECS上现在有两种磁盘,一种是传统的机械臂磁盘,另一种是SSD,请先诊断你的IO是否出现了问题,本帖中有提到如何判断磁盘出现问题的相关话题,请参考。如果确定IO出现问题,可以尝试使用ECS LOCAL SSD。当然,我们欢迎你使用云数据库的产品,云数据库提供了很多有用的功能,比如高可用性,灵活的备份方案,灵活的弹性方案,实用的监控报警等等。 ------------------------- 回 17楼(豪杰本疯子) 的帖子 我们单个主机或者单个实例的资源总是有限的,因为涉及到很大的数据量,对于存储而言是个瓶颈,我曾使用过SAN和SAS存储,SAN存储的优势确实可以解决数据的灵活扩展,但是SAN也分IPSAN和FIBER SAN,如果IPSAN的话,性能会差一些。即使是FIBER SAN,也不是很好解决性能问题,这不是它的优势,同时,我们所有DB SERVER都连接到SAN上,如果SAN有问题,问题涉及的面就很广。但是SAS毕竟空间也是有限的。最终也会到瓶颈。数据量大,是造成性能问题的直接原因,因为我们不管怎么优化,一旦数据量太大,优化的能力总是有限的,所以这个时候更多从架构上考虑。单个主机单个实例肯定是抗不过来的。 所以现在很多企业在向分布式系统发展,对于数据库而言,其实有很多形式。我们最常见的是读写分离,比如SQL SERVER而言,我们可以通过复制来完成读写分离,SQL SERVER 2012及以后的版本,我们可以使用ALWAYSON来实现读写分离,但这只能解决性能问题,那空间问题怎么解决。我们就涉及到分库分表,这个分库分表跟应用结合得紧密,现在很多公司通过中间件来实现,比如TDDL。但是中间件不是每个公司都可以玩得转的。因此可以将业务垂直拆分,那么DB也可以由此拆分开来。举个简单例子,我们一个典型的电子商务系统,有订单,有促销,有仓库,有配送,有财务,有秒杀,有商品等等,很多公司在初期,都是将这些放在一个主机一个实例上。但是这些到了一定规模或者一定数据量后,就会出现性能和硬件资源问题,这时我们可以将它们独立一部分获完全独立出来。这些都是一些好的方向。希望对你有所帮助。 ------------------------- 回 21楼(dt) 的帖子 问: 求大数据量下mysql存储,优化方案 分区好还是分表好,分的过程中需要考虑事项 mysql高并发读写的一些解决办法 答: 分区:对于应用来说比较简单,改造较少 分表: 应用需较多改造,优点是数据量太大的情况下,分表可以拆分到多个实例上,而分区不可以。 高并发优化,有两个建议: 1.    优化事务逻辑 2.    解决mysql高并发热点,这个可以看看阿里的一个热点补丁: http://www.open-open.com/doc/view/d58cadb4fb68429587634a77f93aa13f ------------------------- 回 23楼(aelven) 的帖子 对于第一个问题.需要看看你的数据库架构是什么样的?比如你的架构具有高可用行?具有读写分离的架构?具有群集的架构.数据库应用是否有较冷门的功能。高并发应该不是什么问题。可扩展性方面需要考虑。阿里云数据库提供了很多优势,比如磁盘是性能超好的SSD,自动转移的高可用性,没有任何单点,自动灵活的备份方案,实用的监控报警,性能监控服务等等,省去DBA很多基础性工作。 你第二个问题,看起来是一个高并发的场景,这种高并发的场景容易出现大量的LOCK甚至死锁,我不是很清楚你的业务,但可以建议一下,首先可以考虑快照隔离级别,实现行多版本控制,让读写不要阻塞。至于写写过程,需要加锁的粒度降低最低,同时这种高并发也容易出现死锁,关于死锁的分析,本帖有提到,请关注。 第三个问题,你用ECS搭建自己的应用也是可以的,RDS数据库提供了很多功能,上面已经讲到了。安全问题一直是我们最看重的问题,肯定有超好的防护的。 ------------------------- 回 26楼(板砖大叔) 的帖子 我曾经整理的关于索引的设计与规范,可以供你参考: ----------------------------------------------------------------------- 索引设计与规范 1.1    使用索引 SQL SERVER没有索引也可以检索数据,只不过检索数据时扫描这个表而异。存储数据的目的,绝大多数都是为了再次使用,而一般数据检索都是带条件的检索,数据查询在数据库操作中会占用较大的比例,提高查询的效率往往意味着整个数据库性能的提升。索引是特定列的有序集合。索引使用B-树结构,最小优化了定位所需要的键值的访问页面量,包含聚集索引和非聚集索引两大类。聚集索引与数据存放在一起,它决定表中数据存储的物理顺序,其叶子节点为数据行。 1.2    聚集索引 1.2.1    关于聚集索引 没聚集索引的表叫堆。堆是一种没有加工的数据,以行标示符作为指向数据存储位置的指针,数据没有顺序。聚集索引的叶子页面和表的数据页面相同,因此表行物理上按照聚集索引列排序,表数据的物理顺序只有一种,所以一个表只有一个聚集索引。 1.2.2    与非聚集索引关系 非聚集索引的一个索引行包含指向表对应行的指针,这个指针称为行定位器,行定位器的值取决于数据页保存为堆还是被聚集。若是堆,行定位器指向的堆中数据行的行号指针,若是聚集索引表,行定位器是聚集索引键值。 1.2.3    设计聚集索引注意事项     首先创建聚集索引     聚集索引上的列需要足够短     一步重建索引,不要使用先DROP再CREATE,可使用DROP_EXISTING     检索一定范围和预先排序数据时使用,因为聚集索引的叶子与数据页面相同,索引顺序也是数据物理顺序,读取数据时,磁头是按照顺序读取,而不是随机定位读取数据。     在频繁更新的列上不要设计聚集索引,他将导致所有的非聚集所有的更新,阻塞非聚集索引的查询     不要使用太长的关键字,因为非聚集索引实际包含了聚集索引值     不要在太多并发度高的顺序插入,这将导致页面分割,设置合理的填充因子是个不错的选择 1.3    非聚集索引 1.3.1    关于非聚集索引 非聚集索引不影响表页面中数据的顺序,其叶子页面和表的数据页面时分离的,需要一个行定位器来导航数据,在将聚集索引时已经有说明,非聚集索引在读取少量数据行时特别有效。非聚集索引所有可以有多个。同时非聚集有很多其他衍生出来的索引类型,比如覆盖索引,过滤索引等。 1.3.2    设计非聚集索引     频繁更新的列,不适合做聚集索引,但可以做非聚集索引     宽关键字,例如很宽的一列或者一组列,不适合做聚集索引的列可作非聚集索引列     检索大量的行不宜做非聚集索引,但是可以使用覆盖索引来消除这种影响 1.3.3    优化书签查找 书签会访问索引之外的数据,在堆表,书签查找会根据RID号去访问数据,若是聚集索引表,一般根据聚集索引去查找。在查询数据时,要分两个部分来完成,增加了读取数据的开销,增加了CPU的压力。在大表中,索引页面和数据页面一般不会临近,若数据只存在磁盘,产生直接随机从磁盘读取,这导致更多的消耗。因此,根据实际需要优化书签查找。解决书签查找有如下方法:     使用聚集索引避免书签查找     使用覆盖索引避免书签查找     使用索引连接避免数据查找 1.4    聚集与非聚集之比较 1.4.1    检索的数据行 一般地,检索数据量大的一般使用聚集索引,因为聚集索引的叶子页面与数据页面在相同。相反,检索少量的数据可能非聚集索引更有利,但注意书签查找消耗资源的力度,不过可考虑覆盖索引解决这个问题。 1.4.2    数据是否排序 如果数据需要预先排序,需要使用聚集索引,若不需要预先排序就那就选择聚集索引。 1.4.3    索引键的宽度 索引键如果太宽,不仅会影响数据查询性能,还影响非聚集索引,因此,若索引键比较小,可以作为聚集索引,如果索引键够大,考虑非聚集索引,如果很大的话,可以用INCLUDE创建覆盖索引。 1.4.4    列更新的频度 列更新频率高的话,应该避免考虑所用非聚集索引,否则可考虑聚集索引。 1.4.5    书签查找开销 如果书签查找开销较大,应该考虑聚集索引,否则可使用非聚集索引,更佳是使用覆盖索引,不过得根据具体的查询语句而看。 1.5    覆盖索引 覆盖索引可显著减少查询的逻辑读次数,使用INCLUDE语句添加列的方式更容易实现,他不仅减小索引中索引列的数据,还可以减少索引键的大小,原因是包含列只保存在索引的叶子级别上,而不是索引的叶子页面。覆盖索引充当一个伪的聚集索引。覆盖索引还能够有效的减少阻塞和死锁的发生,与聚集索引类似,因为聚集索引值发生一次锁,非覆盖索引可能发生两次,一次锁数据,一次锁索引,以确保数据的一致性。覆盖索引相当于数据的一个拷贝,与数据页面隔离,因此也只发生一次锁。 1.6    索引交叉 如果一个表有多个索引,那么可以拥有多个索引来执行一个查询,根据每个索引检索小的结果集,然后就将子结果集做一个交叉,得到满足条件的那些数据行。这种技术可以解决覆盖索引中没有包含的数据。 1.7    索引连接 几乎是跟索引交叉类似,是一个衍生品种。他将覆盖索引应用到交叉索引。如果没有单个覆盖索引查询的索引而多个索引一起覆盖查询,SQL SERVER可以使用索引连接来完全满足查询而不需要查询基础表。 1.8    过滤索引 用来在可能没有好的选择性的一个或者多个列上创建一个高选择性的关键字组。例如在处理NULL问题比较有效,创建索引时,可以像写T-SQL语句一样加个WHERE条件,以排除某部分数据而检索。 1.9    索引视图 索引视图在OLAP系统上可能有胜算,在OLTP会产生过大的开销和不可操作性,比如索引视图要求引用当前数据库的表。索引视图需要绑定基础表的架构,索引视图要求企业版,这些限制导致不可操作性。 1.10    索引设计建议 1.10.1    检查WHERE字句和连接条件列 检查WHERE条件列的可选择性和数据密度,根据条件创建索引。一般地,连接条件上应当考虑创建索引,这个涉及到连接技术,暂时不说明。 1.10.2    使用窄的索引 窄的索引有可减少IO开销,读取更少量的数据页。并且缓存更少的索引页面,减少内存中索引页面的逻辑读取大小。当然,磁盘空间也会相应地减少。 1.10.3    检查列的唯一性 数据分布比较集中的列,种类比较少的列上创建索引的有效性比较差,如果性别只有男女之分,最多还有个UNKNOWN,单独在上面创建索引可能效果不好,但是他们可以为覆盖索引做出贡献。 1.10.4    检查列的数据类型 索引的数据类型是很重要的,在整数类型上创建的索引比在字符类型上创建索引更有效。同一类型,在数据长度较小的类型上创建又比在长度较长的类型上更有效。 1.10.5    考虑列的顺序 对于包含多个列的索引,列顺序很重要。索引键值在索引上的第一上排序,然后在前一列的每个值的下一列做子排序,符合索引的第一列通常为该索引的前沿。同时要考虑列的唯一性,列宽度,列的数据类型来做权衡。 1.10.6    考虑索引的类型 使用索引类型前面已经有较多的介绍,怎么选择已经给出。不再累述。 ------------------------- 回 27楼(板砖大叔) 的帖子 这两种都可以吧。看个人的喜好,不过微软现在的统一风格是下划线,比如表sys.all_columns/sys.tables,然后你再看他的列全是下划线连接,name     /object_id    /principal_id    /schema_id    /parent_object_id      /type    /type_desc    /create_date    /modify_date 我个人的喜好也是喜欢下划线。    

石沫 2019-12-02 01:34:30 0 浏览量 回答数 0
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