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数据库范式,简言之就是,数据库设计对数据的存储性能,还有开发人员对数据的操作都有莫大的关系。所以建立科学的,规范的的数据库是需要满足一些。规范的来优化数据数据存储方式。在关系型数据库中这些规范就可以称为范式

1565966273186108 2019-12-02 01:50:32 0 浏览量 回答数 0

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一般使用DDD(Domain Drive Design)的思想与方法对微服务进行划分,这种方法有点类似于数据库ER图的划分,不断分解数据,保证关系型数据库符合原子性、冗余性的范式要求。

游客pklijor6gytpx 2019-12-02 03:13:54 0 浏览量 回答数 0

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既然不需要索引,这种情况看起来用KeyValue库更合适一些,比如TC/TT, Bdb, Redis;或者MongoDb这种文档型数据库也可以(但也有很多设计上的坑)。其他理由如下:Mysql库里慎用text字段,性能不乐观……一旦需要对这些数据进行索引或者统计,从MySQL中解出所有的数据并重新入库成本相当巨大……大JSON的parse性能同样不乐观,而且对于中文数据,纯JSON太占空间了……100条/记录的存储方式,如果需要对其中一条进行增加/删除/更新,即需要更新整个100条,更新量比较大;同样可能会产生并发问题,需要自行实现行锁。一般情况下,如果你用了关系数据库,不要轻易(为了性能/空间)做违反范式的设计,除非你有足够的理由和把握,否则会给未来的维护升级带来无尽的麻烦。通常建议:换Key-Value库/文档库(mangodb)或者关系库做好缓存和索引优化,可以把一个用户相关的勋章称号都缓存在一个key下,这个是经过被各大网站验证过无数遍的设计.,

蛮大人123 2019-12-02 01:45:48 0 浏览量 回答数 0

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新用户专场,1核2G 102元/年起,2核4G 699.8元/年起

问题

NOSQL中数据库的设计精髓或者设计原则是什么?

a123456678 2019-12-01 20:13:43 1215 浏览量 回答数 1

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如果有数据依赖的话,我建议加个 status 的字段,显示该商品是否下线。因为订单里依然需要商品的详细信息,所以不能硬删除。以关系型数据库为例,我觉得可以这样判断,对记录 A 进行硬删除时,必须保证删除与 A 相关的子集记录,同时包含 A 信息的记录不会产生数据不一致。例如,删帖操作:comment <-> post <-> author删除 post 的同时,必须要把 post 下的 comment 全部删除,但是如果 author 的发帖记录需要保存的话,这时就要保证数据的一致性了。可以采取两种措施,第一种就是跟商品操作一样,对 post 设置字段标记,第二种就是根据需求生拷贝post 的标题,(所以当用户浏览发帖记录时还是能看到所有的回帖的标题,但是点击已删除记录时,提示该 post 已删除),生拷贝后的信息可以用一张新表保存起来,与原表相比减少了存储空间,这个操作只是为了保证数据一致性。当将来 author 信息也要被删除时,等同于 comment 对 post,这个生拷贝的信息也就可以彻底删除了。我认为删除操作的难点就在于如何保持删除后的数据一致性问题,当然如果一开始就能设计出高范式低依赖的数据库结构那是最好不过了。还有一种观点就是一切皆软删除,也就是整个系统没有一次真正意义上的删除,所有的历史记录全部保留,例如 git

落地花开啦 2019-12-02 02:53:37 0 浏览量 回答数 0

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MongoDB ACID事务支持 这里要有一定的关系型数据库的事务的概念,不然不一定能理解的了这里说的事务概念。 下面说一说MongoDB的事务支持,这里可能会有疑惑,前面我们在介绍MongoDB时,说MongoDB是一个NoSQL数据库,不支持事务。这里又介绍MongoDB的事务。这里要说明一下MongoDB的事务支持跟关系型数据库的事务支持是两码事,如果你已经非常了解关系型数据库的事务,通过下面一副图对比MongoDB事务跟MySQL事务的不同之处。 MongoDB是如何实现事务的ACID? 1)MongoDB对原子性(Atomicity)的支持 原子性在Mongodb中到底是一个什么概念呢?为什么说支持但又说Mongodb的原子性是单行/文档级原子性,这里提供了一个MongoDB更新语句样例,如下图: MongoDB是如何实现事务的ACID? 更新“username”等于“tj.tang”的文档,更新salary、jobs、hours字段。这里对于这三个字段Mongodb在执行时要么都更新要么都不更新,这个概念在MySQL中可能你没有考虑过,但在MongoDB中由于文档可以嵌套子文档可以很复杂,所以Mongodb的原子性叫单行/文档级原子性。 对于关系型数据库的多行、多文档、多语句原子性目前Mongodb是不支持的,如下情况: MongoDB是如何实现事务的ACID? MongoDB更新条件为工资小于50万的人都把工资调整为50万,这就会牵扯到多文档更新原子性。如果当更新到Frank这个文档时,出现宕机,服务器重启之后是无法像关系型数据库那样做到数据回滚的,也就是说处理这种多文档关系型数据库事务的支持,但MongoDB不支持。那么怎么解决Mongodb这个问题呢?可以通过建模,MongoDB不是范式而是反范式的设计,通过大表和小表可以把相关的数据放到同一个文档中去。然后通过一条语句来执行操作。 2)MongoDB对一致性(consistency)的支持 对于数据一致性来说,传统数据库(单机)跟分布式数据库(MongoDB)对于数据一致性是不太一样的,怎么理解呢?如下图: MongoDB是如何实现事务的ACID? 对于传统型数据库来说,数据一致性主要是在单机上,单机的问题主要是数据进来时的规则检验,数据不能被破坏掉。而在分布式数据库上,因为他们都是多节点分布式的,我们讲的一致性往往就是讲的各个节点之间的数据是否一致。而MongoDB在这点上做的还是不错的,MongoDB支持强一致性或最终一致性(弱一致性),MongoDB的数据一致性也叫可调一致性,什么意思呢?如下图: MongoDB是如何实现事务的ACID? MongoDB的可调一致性,也就是可以自由选择强一致性或最终一致性,如果你的应用场景是前台的方式可以选择强一致性,如果你的应用场景是后台的方式(如报表)可以选择弱一致性。 一致性 上面我们讲到了通过将数据冗余存储到不同的节点来保证数据安全和减轻负载,下面我们来看看这样做引发的一个问题:保证数据在多个节点间的一致性是非常困难的。在实际应用中我们会遇到很多困难,同步节点可能会故障,甚至会无法恢复,网络可能会有延迟或者丢包,网络原因导致集群中的机器被分隔成两个不能互通的子域等等。在NoSQL中,通常有两个层次的一致性:第一种是强一致性,既集群中的所有机器状态同步保持一致。第二种是最终一致性,既可以允许短暂的数据不一致,但数据最终会保持一致。我们先来讲一下,在分布式集群中,为什么最终一致性通常是更合理的选择,然后再来讨论两种一致性的具体实现结节。 关于CAP理论 为什么我们会考虑削弱数据的一致性呢?其实这背后有一个关于分布式系统的理论依据。这个理论最早被Eric Brewer提出,称为CAP理论,尔后Gilbert和Lynch对CAP进行了理论证明。这一理论首先把分布式系统中的三个特性进行了如下归纳: 一致性(C):在分布式系统中的所有数据备份,在同一时刻是否同样的值。 可用性(A):在集群中一部分节点故障后,集群整体是否还能响应客户端的读写请求。 分区容忍性(P):集群中的某些节点在无法联系后,集群整体是否还能继续进行服务。 而CAP理论就是说在分布式存储系统中,最多只能实现上面的两点。而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题,所以分区容忍性是我们必须需要实现的。所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡,没有NoSQL系统能同时保证这三点。 要保证数据强一致性,最简单的方法是令写操作在所有数据节点上都执行成功才能返回成功,也就是同步概念。而这时如果某个结点出现故障,那么写操作就成功不了了,需要一直等到这个节点恢复。也就是说,如果要保证强一致性,那么就无法提供7×24的高可用性。 而要保证可用性的话,就意味着节点在响应请求时,不用完全考虑整个集群中的数据是否一致。只需要以自己当前的状态进行请求响应。由于并不保证写操作在所有节点都写成功,这可能会导致各个节点的数据状态不一致。 CAP理论导致了最终一致性和强一致性两种选择。当然,事实上还有其它的选择,比如在Yahoo的PNUTS中,采用的就是松散的一致性和弱可用性结合的方法。但是我们讨论的NoSQL系统没有类似的实现,所以我们在后续不会对其进行讨论。 强一致性 强一致性的保证,要求所有数据节点对同一个key值在同一时刻有同样的value值。虽然实际上可能某些节点存储的值是不一样的,但是作为一个整体,当客户端发起对某个key的数据请求时,整个集群对这个key对应的数据会达成一致。下面就举例说明这种一致性是如何实现的。 假设在我们的集群中,一个数据会被备份到N个结点。这N个节点中的某一个可能会扮演协调器的作用。它会保证每一个数据写操作会在成功同步到W个节点后才向客户端返回成功。而当客户端读取数据时,需要至少R个节点返回同样的数据才能返回读操作成功。而NWR之间必须要满足下面关系:R+W>N 下面举个实在的例子。比如我们设定N=3(数据会备份到A、B、C三个结点)。比如值 employee30:salary 当前的值是20000,我们想将其修改为30000。我们设定W=2,下面我们会对A、B、C三个节点发起写操作(employee30:salary, 30000),当A、B两个节点返回写成功后,协调器就会返回给客户端说写成功了。至于节点C,我们可以假设它从来没有收到这个写请求,他保存的依然是20000那个值。之后,当一个协调器执行一个对employee30:salary的读操作时,他还是会发三个请求给A、B、C三个节点: 如果设定R=1,那么当C节点先返回了20000这个值时,那我们客户端实际得到了一个错误的值。 如果设定R=2,则当协调器收到20000和30000两个值时,它会发现数据不太正确,并且会在收到第三个节点的30000的值后判断20000这个值是错误的。 所以如果要保证强一致性,在上面的应用场景中,我们需要设定R=2,W=2 如果写操作不能收到W个节点的成功返回,或者写操作不能得到R个一致的结果。那么协调器可能会在某个设定的过期时间之后向客户端返回操作失败,或者是等到系统慢慢调整到一致。这可能就导致系统暂时处于不可用状态。 对于R和W的不同设定,会导致系统在进行不同操作时需要不同数量的机器节点可用。比如你设定在所有备份节点上都写入才算写成功,既W=N,那么只要有一个备份节点故障,写操作就失败了。一般设定是R+W = N+1,这是保证强一致性的最小设定了。一些强一致性的系统设定W=N,R=1,这样就根本不用考虑各个节点数据可能不一致的情况了。 HBase是借助其底层的HDFS来实现其数据冗余备份的。HDFS采用的就是强一致性保证。在数据没有完全同步到N个节点前,写操作是不会返回成功的。也就是说它的W=N,而读操作只需要读到一个值即可,也就是说它R=1。为了不至于让写操作太慢,对多个节点的写操作是并发异步进行的。在直到所有的节点都收到了新的数据后,会自动执行一个swap操作将新数据写入。这个操作是原子性和一致性的。保证了数据在所有节点有一致的值。 最终一致性 像Voldemort,Cassandra和Riak这些类Dynamo的系统,通常都允许用户按需要设置N,R,W三个值,即使是设置成W+R<= N也是可以的。也就是说他允许用户在强一致性和最终一致性之间自由选择。而在用户选择了最终一致性,或者是W 3)MongoDB对隔离性(isolation)的支持 在关系型数据库中,SQL2定义了四种隔离级别,分别是READ UNCOMMITTED、READ COMMITTED、REPEATABLE READ和SERIALIZABLE。但是很少有数据库厂商遵循这些标准,比如Oracle数据库就不支持READ UNCOMMITTED和REPEATABLE READ隔离级别。而MySQL支持这全部4种隔离级别。每一种级别都规定了一个事务中所做的修改,哪些在事务内核事务外是可见的,哪些是不可见的。为了尽可能减少事务间的影响,事务隔离级别越高安全性越好但是并发就越差;事务隔离级别越低,事务请求的锁越少,或者保持锁的时间就越短,这也就是为什么绝大多数数据库系统默认的事务隔离级别是RC。 下图展示了几家不同的数据库厂商的不同事物隔离级别。 MongoDB是如何实现事务的ACID? MongoDB在3.2之前使用的是“读未提交”,这种情况下会出现“脏读”。但在MongoDB 3.2开始已经调整为“读已提交”。 下面说说每种隔离级别带来的问题: READ-UNCOMMITTED(读尚未提交的数据) 在这个级别,一个事务的修改,即使没有提交,对其他事务也都是可见的。事务可以读取未提交的数据,这也被称为“脏读(dirty read)”。这个级别会导致很多问题,从性能上来说,READ UNCOMMITTED不会比其他的级别好太多,但却缺乏其他级别的很多好处,除非真的有非常必要的理由,在实际应用中一般很少使用。 READ-COMMITTED(读已提交的数据) 在这个级别,能满足前面提到的隔离性的简单定义:一个事务开始时,只能“看见”已经提交的事务所做的修改。换句话说,一个事务从开始直到提交之前,所做的任何修改对其他事务都是不可见的。这个级别有时候也叫“不可重复读(non-repeatable read)”,因为两次执行同样的查询,可能会得到不一样的结果。 REPEATABLE-READ(可重复读) 在这个级别,保证了在同一个事务中多次读取统一记录的结果是一致的。MySQL默认使用这个级别。InnoDB和XtraDB存储引擎通过多版本并发控制MVCC(multiversion concurrency control)解决了“幻读”和“不可重复读”的问题。通过前面的学习我们知道RR级别总是读取事务开始那一刻的快照信息,也就是说这些数据数据库当前状态,这在一些对于数据的时效特别敏感的业务中,就很可能会出问题。 SERIALIZABLE(串行化) 在这个级别,它通过强制事务串行执行,避免了前面说的一系列问题。简单来说,SERIALIZABLE会在读取的每一行数据上都加锁,所以可能导致大量的超时和锁争用的问题。实际应用中也很少在本地事务中使用SERIALIABLE隔离级别,主要应用在InnoDB存储引擎的分布式事务中。 4)MongoDB对持久性(durability)的支持 对于数据持久性来说,在传统数据库中(单机)的表现为服务器任何时候发生宕机都不需要担心数据丢失的问题,因为有方式可以把数据永久保存起来了。一般都是通过日志来保证数据的持久性。通过下图来看一下传统数据库跟MongoDB对于数据持久性各自所使用的方式。 MongoDB是如何实现事务的ACID? 从上图可以看出,MongoDB同样是使用数据进来先写日志(日志刷盘的速度是非常快)然后在写入到数据库中的这种方式来保证数据的持久性,如果出现服务器宕机,当启动服务器时会从日志中读取数据。不同的是传统数据库这种方式叫做“WAL” Write-Ahead Logging(预写日志系统),而MongoDB叫做“journal”。此外MongoDB在数据持久性上这点可能做的更好,MongoDB的复制默认节点就是三节点以上的复制集群,当数据到达主节点之后会马上同步到从节点上去。

景凌凯 2019-12-02 02:05:12 0 浏览量 回答数 0

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这个要具体业务具体分析了。 如果把品牌名设置成 ObjectId 的话,就说明有另外一个 collection 存放着品牌。这么做是典型的关系型数据库的方式,对于 mongodb 来说,每次要获得商品的品牌名,就要多一次读操作。如果设置成 String ,一次操作即可取出全部商品信息和品牌名,但修改品牌的时候却非常麻烦,如果在一次请求中还要获得品牌的一些信息,比如品牌所在的国家,那么还是要再做一次查询,扩展性不够好。如果设置成 Object 比如: { item:"", price:100, brand:{ name: "micorsoft", country: "US" } }这么做可以解决扩展性的问题,而且查询速度也很快,如果商品品牌信息不怎么更新的话,那么我建议这么做。虽然增加了数据冗余程度,但是提高了查询速度,这就是反范式。 如果品牌信息经常更新的话,那么用 ObjectId 还是好的,虽然多了一次查询,但是提高了可靠性。

蛮大人123 2019-12-02 01:49:08 0 浏览量 回答数 0

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数据库课程设计 “数据库课程设计”是数据库系统及应用课程的后续实验课,是进一步巩固学生的数据库知识,加强学生的实际动手能力和提高学生综合素质。 一、 课程设计目的 课程设计为学生提供了一个既动手又动脑,独立实践的机会,将课本上的理论知识和实际有机的结合起来,锻炼学生的分析解决实际问题的能力。提高学生适应实际,实践编程的能力。课程设计的目的: 1. 加深对数据库原理、程序设计语言的理论知识的理解和应用水平; 2. 在理论和实验教学基础上进一步巩固已学基本理论及应用知识并加以综合提高; 3. 学会将知识应用于实际的方法,提高分析和解决问题的能力,增强动手能力; 4. 为毕业设计和以后工作打下必要基础。 二、课程设计要求 运用数据库原理的基本理论与应用知识,在微机RDBMS(SQL Server)的环境上建立一个数据库应用系统。要求把现实世界的事物及事物之间的复杂关系抽象为信息世界的实体及实体之间联系的信息模型,再转换为机器世界的数据模型和数据文件,并对数据文件实施检索、更新和控制等操作。 1. 用E-R图设计选定题目的信息模型; 2. 设计相应的关系模型,确定数据库结构; 3. 分析关系模式各属于第几范式,阐明理由; 4. 设计应用系统的系统结构图,确定系统功能; 5. 通过设计关系的主码约束、外码约束和使用CHECK实现完整性控制; 6. 为参照关系设计插入、删除、修改触发器; 7. 实现应用程序设计、编程、优化功能; 8. 对系统的各个应用程序进行集成和调试,进一步优化系统功能、改善系统用户界面完成实验内容所指定的各项要求; 9. 分析遇到的问题,总结并写出课程设计报告; 10. 自我评价 三、实验环境 开发环境VC++、C#、ASP或JAVA;ODBC/JDBC;数据库SQL Server 四、上机实现内容 1. 创建数据库的结构 2. 创建各基本表的结构 3. 编制系统各功能模块,完成数据的管理(增、删、改)及统计查询。对于程序运行界面不做考核的重点。 五、课程设计考核 1.对学生到实验室的情况进行不定时统计; 2.出勤率+课程设计报告+课程设计所开发的应用系统+其他(上机抽查和提问)=综合评定成绩。 3.课程设计结束时请将下列资料上交: (1) 课程设计报告; (2) 所开发的应用系统的源程序、安装和使用说明; (3) 将(1)(2)中的资料压缩成一个压缩包,压缩包文件的命名规则:班级+学号(末2位)+姓名(例如:计科090101王鹏晓); (4) 班长将本班每人的(3)中的压缩包刻录成光盘连同打印的课程设计报告收齐,交给任课教师。 附录﹑课程设计题目 题目1:课程设计选题管理系统(1,24) 包括三大模块:  课程设计题目维护与查询:题目的添加、修改和删除;按题目类型、名称和关键字查询以及已选与未选题目的查询;  学生信息维护与查询;  学生选题维护与管理:学生选题及查询; 具体功能细化:  前台学生选题:学生上网登录系统进行选题;  前台教师出题:  教师添加、修改和删除题目;  教师确认学生的选题;  后台管理出题和选题  添加用户及权限 题目2:书店管理系统(23) 包括四大模块:  售书(图书销售管理及销售统计,查询)  进书(通过书目,向发行商下定单订购图书)  库存(图书库存,统计)  相关查询 题目3:图书馆管理系统(11) 包括四大模块:  图书的查询  借书  还书  图书的预约 题目4:库存管理系统(8) 包括四大模块:  商品目录建立  商品入库管理  商品出库管理  商品库存查询 题目5:工资管理系统(1 人)41 包括四大模块:  系统数据初始化  员工基本信息数据的输入、修改、删除;  员工个人信息及工资表的查询;  员工工资的计算; 参考数据如下:  员工基本状况:包括员工号、员工姓名、性别、所在部门、工资级别、工资等级等。  工资级别和工资金额:包括工资等级、工资额。  企业部门及工作岗位信息:包括部门名称、工作岗位名称、工作岗位工资等。  工龄和工资金额:包括工龄及对应工资额。  公司福利表:包括福利名称、福利值。  工资信息:包括员工号、员工姓名、员工基础工资、员工岗位工资、员工工龄工资、公司福利、员工实得工资。 题目6:酒店客房管理系统 (1 人)14,26 包括四大模块:  前台操作:包括开房登记、退房结账和房状态查看  预订管理:包括预订房间、预订入住和解除预订  信息查询:包括在住客人列表、预订客人列表和历史客人列表  报表统计:包括开房记录统计、退房结账和预订房间统计  员工基本信息数据的输入、修改、删除; 参考数据如下:  住店管理:客人姓名、证件号码、房号、入住时期、预计离开日期、结账离开日期、应付金额  客人信息:姓名、性别、证件类型、证件号码、联系电话  房间信息:房号、房类型、价格、押金、房状态 预订房间  客人姓名、性别、房类型、房号、价格、证件类型、证件号码、联系电话、入住日期、预计离开日期、历史信息 题目7:旅行社管理信息系统(1 人)3 包括如下模块:  旅游团队、团队团员及旅游路线相关信息的输入  旅游团队、团队团员及旅游路线相关信息的维护(修改、浏览、删除和撤销)  旅游团队管理信息的查询(如按团队编号)  团队团员基本情况的查询(可选多种方式)  旅游路线相关信息的查询(如按线路编号)  旅游路线排行榜发布。  数据备份,更改密码。 参考数据如下:  团员信息表(路线编号,团队编号,团员编号,姓名,性别,电话,通信地址,身份证号码, 团费交否,备注)  线路信息表(路线名称,团费,简介,图形,路线编号)  团队信息表(团队编号,路线编号,团员人数,出发日期,返程日期)  旅游团队信息表(团队编号,团队负责人,团员人数,建团时间,是否出发,团费,盈亏) 密码信息(操作员,密码) 题目8:报刊订阅管理系统 (1 人)25,35 包括如下模块:  登录功能:登录统为身份验证登录。分为管理员登录和一般用户登录。分别通过不 同的用户名和密码进入报刊订阅管理界面,新的用户需要注册。  录入新信息功能:对于管理员,包括新用户信息和新报刊信息的录入功能,信息一旦 提交就存入到后台数据库中;普通用户自行注册进行可以修改个人信息。  订阅功能:用户可以订阅报刊,系统自动计算所需金额,并显示在界面上;管理员不 可订阅报刊,必须以用户身份订阅报刊。  查询功能:用户可以查询并显示自己所订阅的信息;管理员可以按人员、报刊、部门 分类查询。查询出的信息显示在界面上,并且可以预览和打印出结果。  统计功能:管理员可以按用户、部门、报刊统计报刊的销售情况,并对一些重要的订 阅信息进行统计;普通用户可以统计出自己的订阅情况,并且可以预览和打印出结果。  系统维护功能:数据的安全管理,主要是依靠管理员对数据库里的信息进行备份和恢 复,数据库备份后,如果出了什么意外可以恢复数据库到当时备份的状态,这提高了系统和 数据的安全性,有利于系统的维护 参考数据如下:  管理员表(Adminuser) :管理员名、密码。  部门表(Department) :部门号,部门名。  用户表(Users) :用户账号、密码、真实姓名、身 份证号、联系电话,联系地址,部门号(和部门表有关)等。  报刊类别表(NewspaperClass) :分类编号、 分类名称。  报刊信息表(Newspaper) :报刊代号、报刊名称、出版 报社、出版周期、季度报价、内容介绍、分类编号(和报刊类别表有关)等。  订单表(Order) :订单编号、用户编号、报刊代号、订阅份数、订阅月数等。 题目9:计算机等级考试教务管理系统(2 人)32 包括四大模块:  用户设置:对考点代码,考点名称进行设置,设置用户与密码;系统复位:即清除上一次考试数据(在之前存入历史)  报名管理: 报各库录入(姓名不能不空,之间不能有空格) 增加、删除、修改、浏览  准考证管理:准考证生成规则:xxx+yy+zz+kk,其中 XXX 为考点代码;YY 为语言代码,XX 为考场号,KK 为座位号 同一级别、语言应根据报名初始库信息按随机数生成准考证,同一考点最多可有 99*30=2970 名考生;如已生成准考证号,再重新生成准考证号,应该给予提示。 准考证打印  考务管理:考生信息查询、浏览、打印  成绩管理:成绩数据录入、接收 成绩合成(总成绩=笔试成绩*0.6+上机成绩*0.4),按大于或等于 60 合格 参考数据如下:  初始报名表(准考证号(为空) ,报名号(主键) ,级别+语言种类(外键) ,姓名,性别, 出生年份,民族,身份证号,联系地址,联系电话,照片,备注,参加培训)  含准考证号的报名表(准考证号(为主键) ,报名号,级别+语言种类(外键) ,姓名,性别, 出生年份,民族,身份证号,联系地址,联系电话,照片,备注,参加培训)  成绩表(准考证号,笔试成绩,上机成绩,总成绩) 级别语言代码表(级别语言代码,级别+语言)  用户信息表(考点代码,考点名称,用户名,密码) 题目10:人事管理系统(1 人)21 包括四大模块:  登录管理:包括操作员管理,口令设置,权限管理  人员管理:包括人事数据维护、人事信息查询和人事信息统计  工资管理  部门管理:包括部门表,职称表和年份表  查询及报表打印 参考数据如下:  人事表(编号,姓名,性别,出生日期,工作日期,部门代码,职称,婚否,简历,相片)  工资表(基本工资,岗位津贴,奖励,应发工资,水电,保险,实发工资)  部门表(代码,部门名称)  职称表(职称代码,职称名称)  年份表(年份代码,年份名称)  操作员表(操作员代码,操作员姓名,口令,部门,电话) 系统日志表(操作员代号,操作员姓名,登录时间,离开时间) 题目11:商品销售管理系统(1 人)19 包括四大模块:  用户登录  基本信息管理:包括销售情况、商品信息、库存表、员工表等信息的录入、浏览、修改、撤销、删除和查询等  商品销售管理:包括商品售出、退回和入库  盘点:包括库存盘点、当日销售盘点 参考数据如下:  商品信息表(商品编号,商品名称,品牌,型号,销售单价) 商品编号=类别代码(1 位)+品名代码(1 位)+品牌代码(2 位)+型号代码(2 位)  销售情况表(成交编号,商品编号,销售数量,总金额,销售日期,员工编号)  库存表(商品编号,供货商编号,进货日期,进货价,库存数量)  员工表(员工编号,员工姓名,性别,基本工资,职务,密码)  供货商表(供货商编号,供货商名称,所在地,联系电话)  员工资料表(员工编号,员工姓名,是否党员,简历,照片) 题目12:学生成绩管理系统(1 人)29 包括四大模块:  基本数据管理:包括院系管理,专业管理(设置院系下面的专业),班级管理(设置专业下面的班级),课程管理(设置相应专业下面的课程)  学生信息管理:包括基本信息录入、基本信息修改  学生成绩管理:包括学生成绩录入、学生成绩修改  信息查询:包括基本信息查询、成绩信息查询、学校人数统计  系统管理:用户管理、数据备份和系统帮助 参考数据如下:  院系信息(院系代码,院系名称)  院系专业信息(班级、院系代码,专业)  学生基本信息(班号,学号,姓名,性别,出生年月,籍贯,政治面貌,身份证号,入学年月,家庭地址,邮政编码,图片信息,备注)  学生成绩表(学号,课号,成绩,备注)  课程表(课号,课程名称,学期,备注)  班表(班号,班级名称)  用户信息表(用户名,密码,用户标识) 题目13:火车售票管理系统(4 人)36 包括四大模块:  售票管理  订票管理  信息查询  系统维护 参考数据如下:  车次信息表(车次,始发站,终点站,发车时间,到达时间)  订票信息表(车次,座位号,发车时期,发车时间,座位等级,票价)  车次座位等级分配及座位占用表(车次,座位号,座位等级,票价,占用标志)  用户信息表(用户名,密码,用户标识) 题目14:小型物业管理系统(1 人) 包括四大模块:  房源管理:对原始资料的录入、修改、查询和刷新。一般用户可以查询与房间有关 的统计资料;物业主管可其进行增、删、改、插等操作  租房管理:对房产出租,退租以及租房面积调整。其中物业主管可对其进行房租金 额计算和收款操作,一般用户对其查询  水电处理:根据租房资料,结合当月水、电量进行分摊,完成应收水电费。其中物 业主管对其进行计算,其他查询  交款处理:提供收款和发票打印以及交款数据查询  查询处理:对租房资料、交款资料,发票资料进行查询 参考数据如下:  房源资料(名称,面积,月租,物业,仓库)  租房资料(名称,面积,单位,月租,物业,押金,仓库)  水电资料(单位,电量,水量,电费,水费)  交费资料(收费项目,应收日期,应收金额,已收金额,未收金额,本次收款)  发票资料(单位,房租,电费,水费,物业)  权限资料(用户,密码,房源管理,租房管理,水电管理,交费管理,发票管理,系统维护) 其中系统管理员,有权进行系统维护;单位内部物业主管,有权进行物业资源调配、单元出 租,退租和收款开票操作;物业管理员,有权进行水电处理和收款处理等操行;租户代表, 有权进行种类费的查询操作 题目15:机房收费管理系统(1 人)7,34 包括四大模块:  登录模块  上机管理模块 说明:上机登记时,余额不足 3 元或卡处于挂失状态,则拒绝登记 每位同学的一次上机形成一条记录,每 36S 遍历一次上机记录表,对表中所有正上机字段为 TRUE 的记录的上机用时增加 36S,同时从上机卡表的余额减少  上机卡管理模块  充值挂失模块  查找统计模块:统计某天上机的总时数、每次上机的平均时数和机房的收入;某学 生上机的次数、上机总时数、每次上机平均时间;挂失和查询余 参考数据如下:  上机卡(卡号,姓名,专业班级,余额,状态) 状态的取值有:正常(能自费上机)  挂失上机记录(卡号,上机日期,开始时间,上机用时,正上机,管理号代码),上机用时记录学生上机时间(S);正上机是一个布尔型,为 True 表示正上机,每 36 秒刷新 其上机用时并扣除上机费用,为 False 表示上机结束。上机记录表永久保存,用于事后查询 和统计 管理员(代码,姓名,口令)  题目16:高校药房管理(1 人)31 包括四大模块:  基础数据处理:包括医生和药剂师名单的录入,修改,删除及查询  营业数据处理:包括药品进货上柜,处理划价,配药,柜存药品查询,处方综合查 询,交接班结转清。 参考数据如下:  药品信息表(货号,货名,计量单位,进货数量,进货单价,出售单价,进货日期,收货人 和供应商)  处方信息(编号,患者姓名,医生姓名,药剂师姓名,处方日期,配药日期) 处方药品信息(处方编号,药品货号,计量单位,配药数量,销售单价,已配药否)  医生名单和药剂师名单表(姓名)  题目17:考勤管理系统(2 人)40 包括四大模块:  记录每个员工每天所有进入公司的时刻和离开公司的时刻。  每天结束时自动统计当天的工作时间  每天结束时自动统计当天迟到或早退的次数。  对于弹性工作制,每天结束时自动统计当月的工时,并自动算出当月欠缺或富余的 时间  每个月末统计该月的工作时间判断是束足够  每个月末统计该月的工作天数并判断是否足够  管理人员查询并修改工作时间(特殊情况下修改)  管理人员账户管理(如设置密码等)  管理人员设定早退及迟到的条件,每个月的工作时间  管理人员设定每个月的工作日期及放假日期 参考数据如下:  员工信息(工号,姓名,年龄,入职时间,职位,性别,密码)  配置信息(上班时间小时,上班时间分钟,下班时间小时,下班时间分钟,每天工作时间)  每月统计数据表(工号,姓名,剩余的时间,迟到的次数,早退的次数,工作天数)  每天统计信息表(工号,姓名,小时,分钟,动作,时间) 其中动作指的时入或离开公司  题目18:单位房产管理系统(2 人)33,10 包括四大模块:  系统模块:完成数据库维护、系统关闭功能  物业费用模块:完成本月物业的计费、历史资料查询和财务部门接口传送数据、物 业相关费用单价设置  房屋资源模块:对房屋资源进行添加、列表显示、查询  职工信息模块:对职工进行添加、列表显示、查询以及相应部门、职务进行维护  帮助模块:对用户使用本系统提供在线帮助 参考数据如下:  职工(编号,姓名,性别,参加工作时间,行政职务,专业技术职务,评上最高行政职务时 间,评上最高专业技术职务时间,双职工姓名,现居住房号,档案号,房产证号,所在部门 编号,是否为户主)  部门(编号,部门名称) 住房级别表(编号,级别,住房标准,控制标准,级别分类)  房产情况(编号,房号,使用面积,现居住人 id,上一个居住人 id,最早居住人 ID,阳台面积)  物业费用(编号,房号,水基数,水现在值,电基数,电现在值,燃气基数,燃气现在值, 当前年份,当前月份)  价格标准(编号,水单价,电单价,燃气单价) 题目19:标准化考试系统 (2 人)15,39 功能要求: 设计一个简单的标准化考试系统,仅有单项选择题、多项选择题和判断题功能即可。 包括四大模块:  题库管理:实现试题的录入、修改、删除功能;  考试子系统:能够实现考生做题、结果自动存入到数据库中,有时间提示;  选择身份(登录)功能:系统能够记录考生输入的登录信息及交卷信息;  自动评分功能:考生交卷后能自动评分;  查看成绩功能:能够查询考生相关信息(包含成绩等)。 参考数据如下: 其它可供选择的题目: 网上教务评教系统130,127,133 16 学生日常行为评分管理系统232,110,230 网上鲜花店 38 基于BS结构的工艺品销售系统12 基于BS结构的校园二手物品交易网站 37 大学生就业管理系统201,208,234 题库及试卷管理系统 数据库原理及应用 课程设计报告 题目: 课程设计选题管理系统 所在学院: 班 级: 学 号: 姓 名: 李四 指导教师: 2011年12月 日 目录 一、 概述 二、需求分析 三、概念设计 四、逻辑设计 五、系统实现 六、小结 一、概述

玄学酱 2019-12-02 01:22:25 0 浏览量 回答数 0

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你好,这里有208份资料,详情请参考:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/ds.md 《Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks》介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT读博的时候是做分布式系统的研究的,现在在NUS带学生,不仅仅是分布式系统,还有无线网络.如果感兴趣可以去他的主页了解. 《Distributed porgramming liboratory》介绍:分布式编程实验室,他们发表的很多的paper,其中不仅仅是学术研究,还有一些工业界应用的论文. 《MIT Theory of Distributed Systems》介绍:麻省理工的分布式系统理论主页,作者南希·林奇在2002年证明了CAP理论,并且著《分布式算法》一书. 《Notes on Distributed Systems for Young Bloods》介绍:分布式系统搭建初期的一些建议 《Principles of Distributed Computing》介绍:分布式计算原理课程 《Google's Globally-Distributed Database》介绍:Google全球分布式数据介绍,中文版 《The Architecture Of Algolia’s Distributed Search Network》介绍:Algolia的分布式搜索网络的体系架构介绍 《Build up a High Availability Distributed Key-Value Store》介绍:构建高可用分布式Key-Value存储系统 《Distributed Search Engine with Nanomsg and Bond》介绍:Nanomsg和Bond的分布式搜索引擎 《Distributed Processing With MongoDB And Mongothon》介绍:使用MongoDB和Mongothon进行分布式处理 《Salt: Combining ACID and BASE in a Distributed Database》介绍:分布式数据库中把ACID与BASE结合使用. 《Makes it easy to understand Paxos for Distributed Systems》介绍:理解的Paxos的分布式系统,参考阅读:关于Paxos的历史 《There is No Now Problems with simultaneity in distributed systems》介绍:There is No Now Problems with simultaneity in distributed systems 《Distributed Systems》介绍:伦敦大学学院分布式系统课程课件. 《Distributed systems for fun and profit》介绍:分布式系统电子书籍. 《Distributed Systems Spring 2015》介绍:卡内基梅隆大学春季分布式课程主页 《Distributed Systems: Concepts and Design (5th Edition)》介绍: 电子书,分布式系统概念与设计(第五版) 《走向分布式》介绍:这是一位台湾网友 ccshih 的文字,短短的篇幅介绍了分布式系统的若干要点。pdf 《Introduction to Distributed Systems Spring 2013》介绍:清华大学分布式系统课程主页,里面的schedule栏目有很多宝贵的资源 《Distributed systems》介绍:免费的在线分布式系统书籍 《Some good resources for learning about distributed computing》介绍:Quora上面的一篇关于学习分布式计算的资源. 《Spanner: Google’s Globally-Distributed Database》介绍:这个是第一个全球意义上的分布式数据库,也是Google的作品。其中介绍了很多一致性方面的设计考虑,为了简单的逻辑设计,还采用了原子钟,同样在分布式系统方面具有很强的借鉴意义. 《The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems》介绍:Google的统面向松散耦合的分布式系统的锁服务,这篇论文详细介绍了Google的分布式锁实现机制Chubby。Chubby是一个基于文件实现的分布式锁,Google的Bigtable、Mapreduce和Spanner服务都是在这个基础上构建的,所以Chubby实际上是Google分布式事务的基础,具有非常高的参考价值。另外,著名的zookeeper就是基于Chubby的开源实现.推荐The google stack,Youtube:The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems 《Sinfonia: a new paradigm for building scalable distributed systems》介绍:这篇论文是SOSP2007的Best Paper,阐述了一种构建分布式文件系统的范式方法,个人感觉非常有用。淘宝在构建TFS、OceanBase和Tair这些系统时都充分参考了这篇论文. 《Data-Intensive Text Processing with MapReduce》介绍:Ebook:Data-Intensive Text Processing with MapReduce. 《Design and Implementation of a Query Processor for a Trusted Distributed Data Base Management System》介绍:Design and Implementation of a Query Processor for a Trusted Distributed Data Base Management System. 《Distributed Query Processing》介绍:分布式查询入门. 《Distributed Systems and the End of the API》介绍:分布式系统和api总结. 《Distributed Query Reading》介绍:分布式系统阅读论文,此外还推荐github上面的一个论文列表The Distributed Reader。 《Replication, atomicity and order in distributed systems》介绍:Replication, atomicity and order in distributed systems 《MIT course:Distributed Systems》介绍:2015年MIT分布式系统课程主页,这次用Golang作为授课语言。6.824 Distributed Systems课程主页 《Distributed systems for fun and profit》介绍:免费分布式系统电子书。 《Ori:A Secure Distributed File System》介绍:斯坦福开源的分布式文件系统。 《Availability in Globally Distributed Storage Systems》介绍:Google论文:设计一个高可用的全球分布式存储系统。 《Calvin: Fast Distributed Transactions For Partitioned Database Systems》介绍:对于分区数据库的分布式事务处理。 《Distributed Systems Building Block: Flake Ids》介绍:Distributed Systems Building Block: Flake Ids. 《Introduction to Distributed System Design》介绍:Google Code University课程,如何设计一个分布式系统。 《Sheepdog: Distributed Storage System for KVM》介绍:KVM的分布式存储系统. 《Readings in Distributed Systems Systems》介绍:分布式系统课程列表,包括数据库、算法等. 《Tera》介绍:来自百度的分布式表格系统. 《Distributed systems: for fun and profit》介绍:分布式系统的在线电子书. 《Distributed Systems Reading List》介绍:分布式系统资料,此外还推荐Various articles about distributed systems. 《Designs, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems》介绍:Designs, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems. 《Testing a Distributed System》介绍:Testing a distributed system can be trying even under the best of circumstances. 《The Google File System》介绍: 基于普通服务器构建超大规模文件系统的典型案例,主要面向大文件和批处理系统, 设计简单而实用。 GFS是google的重要基础设施, 大数据的基石, 也是Hadoop HDFS的参考对象。 主要技术特点包括: 假设硬件故障是常态(容错能力强), 64MB大块, 单Master设计,Lease/链式复制, 支持追加写不支持随机写. 《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》介绍:支持PB数据量级的多维非关系型大表, 在google内部应用广泛,大数据的奠基作品之一 , Hbase就是参考BigTable设计。 Bigtable的主要技术特点包括: 基于GFS实现数据高可靠, 使用非原地更新技术(LSM树)实现数据修改, 通过range分区并实现自动伸缩等.中文版 《PacificA: Replication in Log-Based Distributed Storage Systems》介绍:面向log-based存储的强一致的主从复制协议, 具有较强实用性。 这篇文章系统地讲述了主从复制系统应该考虑的问题, 能加深对主从强一致复制的理解程度。 技术特点: 支持强一致主从复制协议, 允许多种存储实现, 分布式的故障检测/Lease/集群成员管理方法. 《Object Storage on CRAQ, High-throughput chain replication for read-mostly workloads》介绍:分布式存储论文:支持强一直的链式复制方法, 支持从多个副本读取数据,实现code. 《Finding a needle in Haystack: Facebook’s photo storage》介绍:Facebook分布式Blob存储,主要用于存储图片. 主要技术特色:小文件合并成大文件,小文件元数据放在内存因此读写只需一次IO. 《Windows Azure Storage: A Highly Available Cloud Storage Service with Strong Consistency》介绍: 微软的分布式存储平台, 除了支持类S3对象存储,还支持表格、队列等数据模型. 主要技术特点:采用Stream/Partition两层设计(类似BigTable);写错(写满)就封存Extent,使得副本字节一致, 简化了选主和恢复操作; 将S3对象存储、表格、队列、块设备等融入到统一的底层存储架构中. 《Paxos Made Live – An Engineering Perspective》介绍:从工程实现角度说明了Paxo在chubby系统的应用, 是理解Paxo协议及其应用场景的必备论文。 主要技术特点: paxo协议, replicated log, multi-paxo.参考阅读:关于Paxos的历史 《Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-Value Store》介绍:Amazon设计的高可用的kv系统,主要技术特点:综和运用一致性哈希,vector clock,最终一致性构建一个高可用的kv系统, 可应用于amazon购物车场景.新内容来自分布式存储必读论文 《Efficient Replica Maintenance for Distributed Storage Systems》介绍:分布式存储系统中的副本存储问题. 《PADS: A Policy Architecture for Distributed Storage Systems》介绍:分布式存储系统架构. 《The Chirp Distributed Filesystem》介绍:开源分布式文件系统Chirp,对于想深入研究的开发者可以阅读文章的相关Papers. 《Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System》介绍:经典论文分布式时钟顺序的实现原理. 《Making reliable distributed systems in the presence of sodware errors》介绍:面向软件错误构建可靠的分布式系统,中文笔记. 《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》介绍:MapReduce:超大集群的简单数据处理. 《Distributed Computer Systems Engineering》介绍:麻省理工的分布式计算课程主页,里面的ppt和阅读列表很多干货. 《The Styx Architecture for Distributed Systems》介绍:分布式系统Styx的架构剖析. 《What are some good resources for learning about distributed computing? Why?》介绍:Quora上面的一个问答:有哪些关于分布式计算学习的好资源. 《RebornDB: The Next Generation Distributed Key-Value Store》介绍:下一代分布式k-v存储数据库. 《Operating System Concepts Ninth Edition》介绍:分布式系统归根结底还是需要操作系统的知识,这是耶鲁大学的操作系统概念书籍首页,里面有提供了第8版的在线电子版和最新的学习操作系统指南,学习分布式最好先学习操作系统. 《The Log: What every software engineer should know about real-time data's unifying abstraction》介绍:分布式系统Log剖析,非常的详细与精彩. 中文翻译 | 中文版笔记. 《Operating Systems Study Guide》介绍:分布式系统基础之操作系统学习指南. 《分布式系统领域经典论文翻译集》介绍:分布式系统领域经典论文翻译集. 《Maintaining performance in distributed systems》介绍:分布式系统性能维护. 《Computer Science from the Bottom Up》介绍:计算机科学,自底向上,小到机器码,大到操作系统内部体系架构,学习操作系统的另一个在线好材料. 《Operating Systems: Three Easy Pieces》介绍:<操作系统:三部曲>在线电子书,虚拟、并发、持续. 《Database Systems: reading list》介绍:数据库系统经典论文阅读列,此外推送github上面的db reading. 《Unix System Administration》介绍:Unix System Administration ebook. 《The Amoeba Distributed Operating System》介绍:分布式系统经典论文. 《Principles of Computer Systems》介绍:计算机系统概念,以分布式为主.此外推荐Introduction to Operating Systems笔记 《Person page of EMİN GÜN SİRER》介绍:推荐康奈尔大学的教授EMİN GÜN SİRER的主页,他的研究项目有分布式,数据存储。例如HyperDex数据库就是他的其中一个项目之一. 《Scalable, Secure, and Highly Available Distributed File Access》介绍:来自卡内基梅隆如何构建可扩展的、安全、高可用性的分布式文件系统,其他papers. 《Distributed (Deep) Machine Learning Common》介绍:分布式机器学习常用库. 《The Datacenter as a Computer》介绍:介绍了如何构建仓储式数据中心,尤其是对于现在的云计算,分布式学习来说很有帮助.本书是Synthesis Lectures on Computer Architecture系列的书籍之一,这套丛书还有 《The Memory System》,《Automatic Parallelization》,《Computer Architecture Techniques for Power Efficiency》,《Performance Analysis and Tuning for General Purpose Graphics Processing Units》,《Introduction to Reconfigurable Supercomputing》,Memory Systems Cache, DRAM, Disk 等 《helsinki:Distributed Systems Course slider》介绍:来自芬兰赫尔辛基的分布式系统课程课件:什么是分布式,复制,一致性,容错,同步,通信. 《TiDB is a distributed SQL database》介绍:分布式数据库TiDB,Golang开发. 《S897: Large-Scale Systems》介绍:课程资料:大规模系统. 《Large-scale L-BFGS using MapReduce》介绍:使用MapReduce进行大规模分布式集群环境下并行L-BFGS. 《Twitter是如何构建高性能分布式日志的》介绍:Twitter是如何构建高性能分布式日志的. 《Distributed Systems: When Limping Hardware Is Worse Than Dead Hardware》介绍:在分布式系统中某个组件彻底死了影响很小,但半死不活(网络/磁盘),对整个系统却是毁灭性的. 《Tera - 高性能、可伸缩的结构化数据库》介绍:来自百度的分布式数据库. 《SequoiaDB is a distributed document-oriented NoSQL Database》介绍:SequoiaDB分布式文档数据库开源. 《Readings in distributed systems》介绍:这个网址里收集了一堆各TOP大学分布式相关的课程. 《Paxos vs Raft》介绍:这个网站是Raft算法的作者为教授Paxos和Raft算法做的,其中有两个视频链接,分别讲上述两个算法.参考阅读:关于Paxos的历史 《A Scalable Content-Addressable Network》介绍:A Scalable Content-Addressable Network. 《500 Lines or Less》介绍:这个项目其实是一本书( The Architecture of Open Source Applications)的源代码附录,是一堆大牛合写的. 《MIT 6.824 Distributed System》介绍:这只是一个课程主页,没有上课的视频,但是并不影响你跟着它上课:每一周读两篇课程指定的论文,读完之后看lecture-notes里对该论文内容的讨论,回答里面的问题来加深理解,最后在课程lab里把所看的论文实现。当你把这门课的作业刷完后,你会发现自己实现了一个分布式数据库. 《HDFS-alike in Go》介绍:使用go开发的分布式文件系统. 《What are some good resources for learning about distributed computing? Why?》介绍:Quora上关于学习分布式的资源问答. 《SeaweedFS is a simple and highly scalable distributed file system》介绍:SeaweedFS是使用go开发的分布式文件系统项目,代码简单,逻辑清晰. 《Codis - yet another fast distributed solution for Redis》介绍:Codis 是一个分布式 Redis 解决方案, 对于上层的应用来说, 连接到 Codis Proxy 和连接原生的 Redis Server 没有明显的区别 《Paper: Coordination Avoidance In Distributed Databases By Peter Bailis》介绍:Coordination Avoidance In Distributed Databases. 《从零开始写分布式数据库》介绍:本文以TiDB 源码为例. 《what we talk about when we talk about distributed systems》介绍:分布式系统概念梳理,为分布式系统涉及的主要概念进行了梳理. 《Distributed locks with Redis》介绍:使用Redis实现分布式锁. 《CS244b: Distributed Systems》介绍: 斯坦福2014年秋季分布式课程. 《RAMP Made Easy》介绍: 分布式的“读原子性”. 《Strategies and Principles of Distributed Machine Learning on Big Data》介绍: 大数据分布式机器学习的策略与原理. 《Distributed Systems: What is the CAP theorem?》介绍: 分布式CAP法则. 《How should I start to learn distributed storage system as a beginner?》介绍: 新手如何步入分布式存储系统. 《Cassandra - A Decentralized Structured Storage System》介绍: 分布式存储系统Cassandra剖析,推荐白皮书Introduction to Apache Cassandra. 《What is the best resource to learn about distributed systems?》介绍: 分布式系统学习资源. 《What are some high performance TCP hacks?》介绍: 一些高性能TCP黑客技巧. 《Maintaining performance in distributed systems》介绍:分布式系统性能提升. 《A simple totally ordered broadcast protocol》介绍:Benjamin Reed 和 Flavio P.Junqueira 所著论文,对Zab算法进行了介绍,zab算法是Zookeeper保持数据一致性的核心,在国内有很多公司都使用zookeeper做为分布式的解决方案.推荐与此相关的一篇文章ZooKeeper’s atomic broadcast protocol: Theory and practice. 《zFS - A Scalable Distributed File System Using Object Disk》介绍:可扩展的分布式文件系统ZFS,The Zettabyte File System,End-to-end Data Integrity for File Systems: A ZFS Case Study. 《A Distributed Haskell for the Modern Web》介绍:分布式Haskell在当前web中的应用. 《Reasoning about Consistency Choices in Distributed Systems》介绍:POPL2016的论文,关于分布式系统一致性选择的论述,POPL所接受的论文,github上已经有人整理. 《Paxos Made Simple》介绍:Paxos让分布式更简单.译文.参考阅读:关于Paxos的历史,understanding Paxos part1,Understanding Paxos – Part 2.Quora: What is a simple explanation of the Paxos algorithm?,Tutorial Summary: Paxos Explained from Scratch,Paxos algorithm explained, part 1: The essentials,Paxos algorithm explained, part 2: Insights 《Consensus Protocols: Paxos》介绍:分布式系统一致性协议:Paxos.参考阅读:关于Paxos的历史 《Consensus on Transaction Commit》介绍:事务提交的一致性探讨. 《The Part-Time Parliaments》介绍:在《The Part-Time Parliament》中描述了基本协议的交互过程。在基本协议的基础上完善各种问题得到了最终的议会协议。 为了让人更容易理解《The Part-Time Parliament》中描述的Paxos算法,Lamport在2001发表了《Paxos Made Simple》,以更平直的口头语言描述了Paxos,而没有包含正式的证明和数学术语。《Paxos Made Simple》中,将算法的参与者更细致的划分成了几个角色:Proposer、Acceptor、Learner。另外还有Leader和Client.参考阅读:关于Paxos的历史 《Paxos Made Practical》介绍:看这篇论文时可以先看看理解Paxos Made Practical. 《PaxosLease: Diskless Paxos for Leases》介绍:PaxosLease:实现租约的无盘Paxos算法,译文. 《Paxos Made Moderately Complex》介绍:Paxos算法实现,译文,同时推荐42 Paxos Made Moderately Complex. 《Hadoop Reading List》介绍:Hadoop学习清单. 《Hadoop Reading List》介绍:Hadoop学习清单. 《2010 NoSQL Summer Reading List》介绍:NoSQL知识清单,里面不仅仅包含了数据库阅读清单还包含了分布式系统资料. 《Raft: Understandable Distributed Consensus》介绍:Raft可视化图帮助理解分布式一致性 《Etcd:Distributed reliable key-value store for the most critical data of a distributed system》介绍:Etcd分布式Key-Value存储引擎 《Understanding Availability》介绍:理解peer-to-peer系统中的可用性究竟是指什么.同时推荐基于 Peer-to-Peer 的分布式存储系统的设计 《Process structuring, synchronization, and recovery using atomic actions》介绍:经典论文 《Programming Languages for Parallel Processing》介绍:并行处理的编程语音 《Analysis of Six Distributed File Systems》介绍:此篇论文对HDFS,MooseFS,iRODS,Ceph,GlusterFS,Lustre六个存储系统做了详细分析.如果是自己研发对应的存储系统推荐先阅读此篇论文 《A Survey of Distributed File Systems》介绍:分布式文件系统综述 《Concepts of Concurrent Programming》介绍:并行编程的概念,同时推荐卡内基梅隆FTP 《Concurrency Control Performance Modeling:Alternatives and Implications》介绍:并发控制性能建模:选择与意义 《Distributed Systems - 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suonayi 2019-12-02 03:17:27 0 浏览量 回答数 0

问题

Spark,一种快速数据分析替代方案:报错

kun坤 2020-06-06 11:49:13 0 浏览量 回答数 1
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