是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...“那这背后对于一个新的数据库产品类型的要求，实际上整个业界大家都是在探索阶段。” 写在最后 双 11 双 12 背后的数据库技术支持远不止于此。...双 11 双 12 丰富的运营活动和千亿交易额背后，数据库层面是包括 RDS、PolarDB、Tair、ADB(ADB3.0) 以及 Lindorm 等数据库产品提供的组合技。...2021 年是阿里巴巴首个云上 100% 上云的双 11 的一年，也是阿里云数据库全面云原生化的一年，但是峰值计算成本相比 2020 年下降了 50%，云数据库巨大的商业价值和潜力可见一斑。
：★★★★☆ Zenoss Core是Zenoss的开源版本，其商用版本为ZenossEnterprise。...Zenoss Core的强大能力来自于深入的列表与配置管理数据库，以发现和管理公司IT环境的各类资产。Zenoss同时提供与CMDB关联的事件和错误管理系统， 以协助提高各类事件和提醒的管理效率。...Zenoss比较出色的地方在于它的Dashboard，可以配置很多portlet 2.每个用户的界面都是分开管理的，自定义dashboard不会影响其他用户 3.强大监控功能支持服务器、路由交换、防火墙、存储、数据库...2、商用运维监控系统篇 监控宝 推荐星级：★★★★★ 监控宝是云智慧为用户提供IT性能监控(IT Performance Monitoring)的SaaS产品，包含网站监控、服务器监控、中间件监控、数据库监控...360网站服务监控 推荐星级：★★☆☆☆ 360网站服务监控是一款面向广大站长的网站监控产品，提供免费的网站、服务器监控。 ?
在全网电商中，天猫双11全球狂欢节全天交易额912.17亿元，无线成交626.42亿元，无线占比68.67%。 这是创造消费奇迹的一天，超越电商自我评判的一天，不断刷新纪录的一天。...在双十一前夕，媒体认为马云的手势暗示900亿。而实际上，马云给的那个手势代表七。...这个双十一的狂欢已经过去，我们既消费了”双十一“的盛况，也消费了电商的产品。静下心来，好好想想，或者下一个光棍节双十一又有新的记录诞生，并崛起更多的马云、任正非、雷军....... 来源：产业前沿
本篇文章将向您介绍应立即开始使用的十一个React Hook库。不用再拖延了，让我们开始吧。 1.use-http use-http是一个非常有用的软件包，可用来替代Fetch API。
腾讯云双十一活动火爆进行中，之前给大家分享给各种活动的玩法。详见下方传送门。...腾讯云双十一上云拼团Go详细攻略腾讯云双十一热门活动本次给大家带来一些此次活动的好物推荐，双十一活动传送门，有需要的小伙伴按需购买哦~活动连接：https://mc.tencent.com/XG6bYV4u
db.Column(db.String(80)) modules = db.relationship('Module', back_populates='module_project') # 数据库中不会有新字段
首先先准备好两个相同的数据库 docke-compose写法 version: '2.2.2' services: nuoyis-lnmp-mariadb: container_name:...nuoyis-web/mariadb/config/my.cnf:/etc/mysql/my.cnf ports: - 3306:3306 restart: always 编辑主数据库...mysql/my.cnf，添加如下内容 [mysqld] server-id=1 log_bin=mysql-bin binlog_format=ROW slave_skip_errors=1062 编辑从数据库
阿里云又挂了就在双十一热火朝天的进行时，阿里云又双叒出问题了为什么说又，因为就在不久前，语雀就因为云服务问题出现了故障，在8小时后才得以恢复。
2.6 DQL DQL英文全称是Data Query Language(数据查询语言)，数据查询语言，用来查询数据库中表的记录。...查询关键字: SELECT在一个正常的业务系统中，查询操作的频次是要远高于增删改的，当我们去访问企业官网、电商网站，在这些网站中我们所看到的数据，实际都是需要从数据库中查询并展示的。
3.5 MyCat分片 3.5.1 垂直拆分3.5.1.1 场景 在业务系统中, 涉及以下表结构 ,但是由于用户与订单每天都会产生大量的数据, 单台服务器的数据存储及处理能力是有限的, 可以对数据库表进行拆分..., 原有的数据库表如下。...现在考虑将其进行垂直分库操作，将商品相关的表拆分到一个数据库服务器，订单表拆分的一个数据库服务器，用户及省市区表拆分到一个服务器。...最终结构如下： 3.5.1.2 准备 准备三台服务器，IP地址如图所示： 并且在192.168.200.210，192.168.200.213, 192.168.200.214上面创建数据库 shopping
今日推荐项目：HC小区物业管理系统。1000+优质开源项目推荐进度：7/1000。如需更多类型优质项目推荐，请在文章后留言。...项目特点系统在全国各地23个地区真实落地应用，经过了实践的验证支持电脑端和手机端，可以让使用者更加便捷实用社区活跃度高、有完整的教程、每周都会有迭代更新和问题修复可以免费商用，开发者可以自行拓展所需功能项目架构项目展示系统首页...我将会继续推荐更多优质项目和新闻。
作者：林骥 去年双十一的时候，我曾复盘过阿里巴巴 2019 年双十一交易额。 今年的双十一，规则发生了很大的变化，从 10 月 21 日就开始预售，11 月 1 日到 3 日启动第一波销售。...另外，市场环境也发生了很大的变化，疫情对双十一的影响到底有多大？是正向的影响还是负向的影响？各种不确定性的因素交织在一起，无疑会大大增加预测的难度。...LinearRegression()) ]) poly_reg.fit(x, y) # 调用算法进行预测 predict = poly_reg.predict(z) # 输出预测结果 print('预测2020年双十一交易额为...%.0f 亿元' % predict[0]) print('算法评分为 %.6f' % poly_reg.score(x, y)) 输出结果为： 预测2020年双十一交易额为 3280 亿元 算法评分为...np.concatenate([x, z]) y2 = poly_reg.predict(x2) ax.plot(x2, y2, '--', c='#999999') ax.set_title('\n预测2020年双十一交易额为
连接查询可以实现多个表的查询，当查询的字段数据来自不同的表就可以使用连接查询来完成。
子查询外部的语句可以是INSERT / UPDATE / DELETE / SELECT 的任何一个。
在讲解索引的使用原则之前，先通过一个简单的案例，来验证一下索引，看看是否能够通过索引来提升数据查询性能。在演示的时候，我们还是使用之前准备的一张表 tb_sku...
每年的双十一，更是“羊毛党”攫取利益的最佳时机。据统计，2017“双11”全网总销售额达2539.7亿元。巨大的市场潜力，也在验证着坊间传言“薅上一天，够吃一年”。...今年的双十一电商节已经启动，猖獗的羊毛党还会有什么新颖的手段？同时，对于电商平台而言，究竟用什么手段才能摆脱这些“看不见的客人”？...双十一背后的黑产狂欢： 专业工具、全链条潜伏、月入百万 近年来，“羊毛党”的踪迹几乎遍及每一处有优惠、红包、打折的地方，甚至连社交平台上的抽奖也不“放过”，不禁令人惊叹其搜刮福利的能力。...备足了弹药和武器之后，浩浩荡荡的羊毛党大军便走进了每年的双十一电商节。...腾讯云天御来帮忙 今年的双十一已进入倒计时，面对黑产大军的“黑云压城”，电商平台又该如何应对？如何精准识别恶意行为成为反制羊毛党的关键。
由于还要用到上面装的mysql数据库，在这个进行一些配置 首先删除数据库testdb，然后关闭slave并重置 （在两台mysql上都要执行） drop database testdb stop slave...reset master 接下来我们开始新的章节，在这一章节里我们会实现mysql的双主双从的读写分离（高可用）。...(可设置多个) binlog-ignore-db=mysql binlog-ignore-db=information_schema #设置需要复制的数据库 binlog-do-db=需要复制的主数据库名字...为了双主双从读写分离balance设置为1 [qn3dro5yj3.png?...writeType="0": 所有写操作发送到配置的第一个writeHost，第一个挂了切到还生存的第二个 #writeType="1"，所有写操作都随机的发送到配置的 writeHost，1.5 以后废弃不推荐
整个网络是在度量学习(metric learning)的框架下进行训练，实验表明该方法可以在很大程度上改善序列化推荐的效果。接下来，我们就一探究竟。 1、为什么要用自注意力机制？...推荐系统中，很多情况下我们使用用户的历史交互数据进行推荐，比如点击数据、浏览数据、购买数据等等。...使用这些交互数据进行推荐，我们可以把推荐问题当作一个序列问题，即通过历史交互中的物品序列来预测用户下一个可能发生交互的物品。 既然是序列问题，常用的解法主要有RNN和CNN。...2.4 模型训练 综合短期兴趣和长期兴趣，模型的整体架构如下： 综合两部分，我们便可以得到用户对于某个物品的推荐分，这里推荐分越低，代表用户和物品越相近，用户越可能与该物品进行交互： 而模型采用pair-wise...由这篇论文也可以看出，自注意力机制、Transformer不仅仅在NLP领域得到应用，推荐系统领域也开始尝试，所以学好这个模型是十分必要的呀！
MyBatis 可以使用简单的 XML 或注解来配置和映射原生信息，将接口和 Java 的 POJOs(Plain Old Java Objects,普通的 Java对象)映射成数据库中的记录。...数据库准备 既然是持久层框架，先准备一个用户实验操作的数据表。上一个步骤中有配置数据库信息为 springboot。...spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/springboot 因此在 mysql 数据库的 springboot 库中创建表 book 用于演示...过程无趣且有重复劳动，因此产生了一个自动生成工具，可以通过 JDBC 连接到数据库，自动的创建 POJO、操作接口、XML 文件。...接着在项目根目录下创建自动生成配置文件，主要配置数据库信息和要生成的表已经生成的代码存放位置。 ?
在事务5中，查询了两次id为30的记录，由于隔离级别为Read Committed，所以每一次进行快照读都会生成一个ReadView，那么两次生成的ReadVi...
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