题号：BC2 题目：我是大v 求三连!
一、引言随着企业数据规模的增长，数据的价值变得越来越重要。然而，传统的数据库在承载大量数据时面临挑战，需要高效有序的维护。...二、了解数据分层什么是数据分层数据分层是一种管理海量数据的方法。因为数据通常会包括许多不同的来源，而这些来源往往也会以不同的方式存储和处理数据。这就是为什么需要使用数据分层。...常见的数据类别包括：数值型数据（如销售额、成本等）文本型数据（如文件、文档等）图像型数据视频型数据音频型数据数据来源和结构——促进数据集成和共享不同数据源和系统中的数据结构和格式差异巨大，使得数据之间无法直接进行比较和集成...常见的数据类别包括：结构化数据（如关系型数据库中的表格数据）半结构化数据（如JSON、XML等非严格格式化数据）非结构化数据（如文本、日志等无固定格式的数据）数据定位和权限控制——加强数据安全和合规性随着多个部门和用户共享数据的需求增加...常见的数据类别包括：处理过程中生成的临时数据派生数据（如计算指标和数据挖掘结果）集成数据（如数据仓库中的整合数据）数据归档和压缩——降低数据管理和使用成本通过对数据进行归档和压缩，可以减少存储空间的占用
六脉神剑秘籍 说起一年一度的管家大版本，那可是一个浩大的工程，管家各大中心都会参与，变更代码线多，版本稳定期久，对各个中心正常的单周迭代需求合入影响大，这质量把控起来想想都有点头大啊。...去年管家11的打磨版本数是15，今年咱的打磨数只有2！打磨周期由去年的2个月降低为2周！咱的表面很平静，内心贼激动！这说明咱今儿的质量把控手段还挺有效的嘛。...开发计划先出，测试MM看了开始软磨硬泡： 开发GG，你看这个数据上报干嘛要放到后面才提测，最好和业务一起提测比较好，不然我们测一次上报，相当于多回归一次功能啊！...干巴巴一张图实在难以倾诉完咱满腹的言论，接下来再流水账方式展示一下各个招式在管家12中的应用情况。...高兴的小火苗刚燃起来，就被老大告知不要高兴的太早，这个打磨率是要看一个月的数据，在这一个月内还有几个计划内的大需求要合呢。我去，这打磨率真折腾人。
引言 腾讯云2024双11大促已正式开始，在这场活动中，腾讯云为用户带来了超值福利，其中云服务器CVM成为企业和个人用户部署应用、存储数据、处理信息的首选方案，其高效、灵活、可扩展的特性极大地促进了业务的快速发展...同时腾讯云2024双11大促还有首单特惠、买赠专区等活动。...四、数据库智能管家 DBbrain 数据库智能管家（TencentDB for DBbrain，DBbrain）是腾讯云推出的一款为用户提供数据库性能优化、安全、管理等功能的数据库自治云服务。...故障主动定位和智能优化，大幅降低了数据库运维管理的门槛。 五、接入数据库智能管家 DBbrain 1....数据库智能管家 DBbrain官方文档：https://cloud.tencent.com/document/product/1130 总结 数据库智能管家 DBbrain 通过实时智能监控、定期健康巡检
TencentDB for DBbrain（以下简称DBbrain）中文名数据库智能管家，是一款智能诊断和优化数据库的产品，为用户提供实时的数据库防护，在出现故障时高效地定位原因并提供解决方案，同时也协助用户进行源头的预防...一、产品功能 实例大盘 实例大盘为用户提供一个整体把握数据库实时运行状况的大屏，也是 DBbrian 的入口页面和总览页面。 · 支持云上、云下数据库实例接入。 · 支持多终端展示。...结合数据资产信息、敏感数据发现信息，对严重偏离模型的用户、行为、数据进行告警和安全等级评估，帮助管理员发现恶意操作等问题，为数据库提供更精准的威胁分析和安全治理建议。...多场景兼容 支持多款 SQL、NoSQL、NewSQL 数据库类型，应用于云上、云下数据库场景，不仅为腾讯云数据库实例提供诊断分析服务，也支持用户自建的数据库和其他云部署的数据库实例，助力用户打造数据库混合云管理的场景...混合云管理数据库场景 DBbrain 适用于云上、云下数据库场景，不仅为腾讯云数据库实例提供诊断优化服务，也支持用户自建的数据库和其他云部署的数据库实例，采用无入侵设计、安全的数据链路，确保数据安全，助力用户打造数据库混合云管理的统一平台
更多管家婆软件问题，可来电咨询。...在管家婆软件中，基本信息创建或者导入之后，发现部分商品录错大类，或者没有录入大类，而软件已经开账使用,如这时候需要分类,那就可以使用软件自带的搬移工具操作，下面一起来看具体的操作方式。...搬移操作步骤重点：搬移之前请先备份数据，并且退出所有分机，建议在主机操作。这里以辉煌单机版为例，进入软件的安装目录下打开【搬移工具】。?点击连接登录到选择账套界面。?
我在很久之前的一篇文章中介绍了数据库模型设计中的基本三范式，今天，我来说一说更高级的BC范式和第四范式。 回顾 我用大白话来回顾一下什么是三范式： 第一范式：每个表应该有唯一标识每一行的主键。...这是我们设计数据库的基本规则，但是只有这三个规则并不能完全解决数据的增删改的异常情况，下面就来看看BC范式的例子。...BC范式 BC范式（BCNF）是Boyce-Codd范式的缩写，其定义是：在关系模式中每一个决定因素都包含候选键，也就是说，只要属性或属性组A能够决定任何一个属性B，则A的子集中必须有候选键。...StudentId Major Advisor MajGPA 1 人工智能 Edward 4.0 2 大数据 William 3.8 1 大数据 William 3.7 3 大数据 Joseph 4.0...Joseph 大数据 第四范式 如果满足了BC范式，那么就不再会有任何由于函数依赖导致的异常，但是我们还可能会遇到由于多值依赖导致的异常。
自疫情爆发以来，航班管家一方面积极响应民航局各项政策，妥善处理用户票务、酒店等大量退单，全力保障旅客权益；另一方面承担起应有的企业责任和社会责任，充分利用自己的行业优势和数据优势，开发“全球大交通出行疫情追踪服务系统...航班管家加强和交通部、铁路总公司和中国民航、中国航信的合 作，加强整合大交通火车飞机出行人行程服务大数据服务能力； C....航班管家加强境外 Top50 国际机场和欧洲高铁的合作，加强整合 国际大交通机场高铁站出行人流位置大数据服务能力。...关于航班管家 航班管家是国内领先的智能出行平台，以“航班+高铁”的行程服务为核心，服务全面覆盖航班、高铁以及专车接驳三大出行场景，服务所有大交通出行用户。...面向C端，航班管家为用户提供航班/列车动态信息、票务/酒店预订、专车接送、出行攻略内容等在内的一站式出行服务，让出行成为美好的生活方式；面向B端，凭借“航班+高铁”大交通出行智能数据，为相关企业提供解决方案
表现上来理解就是执行时间过长的SQL，但广义上消耗资源过多、执行计划不够优秀的SQL同样具有影响数据库性能的潜在隐患，可能只是因为资源足够空闲（紧急升配往往能够临时掩盖性能问题）或者数据量不够大，所以这几类...而一般80%的数据库性能问题都是由于SQL性能所导致的，所以如何进行SQL的优化、SQL优化的效果就成为了数据库性能提升的关键因素。...基于规则和代价估算的SQL优化建议 DBbrain的SQL优化引擎独立于数据库，避免对原生数据库引擎进行侵入。...条件字段的选择度计算依赖于表的统计信息，并需要对库表进行数据抽样。DBbrain会默认随机抽取200~1000条数据。...这些数据是应用了crc32函数的校验码，避免获取用户原始数据，用户不必担心数据安全问题。
随着榜单数量的快速增长，必然带来C端查询性能降低，如大key、索引失效等，存在性能隐患。榜单在商详分发，必然伴随着 高并发读 。...由于捞月集id暂无场景打标，只能遍历捞月集ids判断是否属于某一个榜单，查询成本极高，榜单在C端的核心分发场景商详便是满足了这个链路特征，当然我们可以通过建立捞月集场景打标体系、构建榜单商品ES大宽表的方式来解决问题...最终能在C端分发的榜单十分有限，为避免在C端做大量数据的实时过滤，降低索引失效和大key风险，原B/C端公用数据源榜单集合表仅存储可分发榜单商品数据供C端查询，实现方式及其简单：在状态变更及捞月结果集变更时触发实时更新...整体灰度分阶段逐步推进，采用： “增量数据维护-数据验证-全量数据刷数-数据验证-灰度切流-数据验证”的方式 各个阶段均有补偿策略或回滚方案，风险可控性较高 即采用先进行增量数据维护，待增量数据check...4.3.3 数据校验 双读check、不定时全量数据check+fix 、增量数据check+fix 、应用监控、日志告警埋点等； 4.3.4 数据订正 针对灰度过程可能出现的所有数据错误预备对应数据订正接口
更多管家婆软件问题，可来电咨询。在使用管家婆软件软件过程中，有部分客户经常会将报表数据导出在excel中统计做账的情况；但是导出之后会遇到数据显示不对或求和的数据跟软件里面不一致的情况。...直接在excel里面输入数据是输入到12位的时候会显示为文本格式。数值格式，对于超过18位的数字，EXCEL将自动转化为科学计数法，并丢弃低位数的值。...解决办法：手动去双击excel上的这个单元格可以变成数值格式；将数据批量设置为数值格式；a、选择整列--数据--分列--下一步--分隔符号--Tab键--取消打钩--下一步--完成；b、选中所有需要更改的数据点黄色提示图标...如果设置后还是不行，确认下导出excel的格式，请选择excel格式为 .xlsx；软件里面数据格式不要选择会计格式，选择普通格式，导出就不会显示为文本格式，可以合计。设置之后导出效果如图：
数据库范式也分为1NF，2NF，3NF，BCNF，4NF，5NF。一般在我们设计关系型数据库的时候，最多考虑到BCNF就够。...表1 实际上，1NF是所有关系型数据库的最基本要求，你在关系型数据库管理系统（RDBMS），例如SQL Server，Oracle，MySQL中创建数据表的时候，如果数据表的设计不符合这个最基本的要求...每个系与对应的系主任的数据也重复多次——数据冗余过大 假如学校新建了一个系，但是暂时还没有招收任何学生（比如3月份就新建了，但要等到8月份才招生），那么是无法将系名与系主任的数据单独地添加到数据表中去的...——删除异常 假如李小明转系到法律系，那么为了保证数据库中数据的一致性，需要修改三条记录中系与系主任的数据。——修改异常。...——有改进 数据冗余更加少了。——有改进 结论 由此可见，符合3NF要求的数据库设计，基本上解决了数据冗余过大，插入异常，修改异常，删除异常的问题。
简介： 全球长时序(10000BC-2100)农地分布产品(1km)，由清华大学地学系俞乐课题组发布，产品空间分辨率为1000m，时间范围从公元前10000年到公元后2100年。...数据完整刻画和预估了从农业起源到本世纪末的全球农地变化信息，相较于现有的其他长时序农地分布数据，它能更好地反映农地分布细节和空间异质性。...该数据成果可应用于粮食安全、生物地球化学循环、气候变化、生物多样性等领域的研究和管理中，对于农业科学研究和实践管理有重大的理论指导及现实意义。 农用地是指用于农业生产的土地。...每个像素值代表了农地分布的概率 date string 生产日期 years string 耕地年代 tag string 标识 代码： /** * @File : 全球长时序(10000BC...-2100)农地分布产品(1km) */ //加载全球长时序(10000BC-2100)农地分布产品(1km),选择所需波段 var image = pie.Image("GLOBAL_CROPLAND
近日，腾讯WiFi管家展开数据调查，揭密公共场所中风险WiFi的“秘密”。 成都等十大城市成为风险WiFi“重灾区” 城市中，风险WiFi的存在率更高。...大数据显示，成都、重庆、深圳、广州、北京、上海、东莞、郑州、杭州和武汉成为风险WiFi的“重灾区”。其中，成都市风险数量为71983，排名第一。...数据显示，相比于女性，男性遭遇风险WiFi占比为73%。而风险WiFi的高危区集中在酒店、餐厅、酒吧、休闲会所、商场、医院等公共场所，酒店WiFi的危险指数为五颗星。...腾讯WiFi管家安全专家分析，这时因为陈先生连上的是风险WiFi，手机遭到了DNS劫持，自动跳转到不法分子设置好的“优惠”页面，最后陷入骗子的圈套。...网友们可以借助腾讯WiFi管家识别风险WiFi，免除后顾之忧，享受安全的公共WiFi热点带来的便捷体验。 来源：大数据观察
它以一种专门的算法确定哪些事是主人有意为之，哪些事是偶然事件，再通过数据分析，判断出哪些行为是需要提醒主人修正的。 此时读者一定很疑惑Watch Bot怎么确定主人是否纠错了。
目前，达观数据个性化推荐引擎已经服务几百家企业，对改善用户体验、增加用户停留时长和粘性、提高用户转化都有显著的效果。...1 互联网越发展，越需要个性化推荐 随着互联网时代的到来，新闻资讯行业中，有三大核心特点日渐突出。...新闻资讯中的个性化推荐是根据用户的历史行为数据进行深层兴趣点挖掘，让每一个用户都感觉到有一个私人的贴身管家在照顾自己，从大量的新闻资讯中找出自己最感兴趣的推荐给他。...同时结合用户历史行为数据，可以生成“动态信息”以评估文章本身的质量或者热门程度。...如果用户是一个老用户，也就是用户有历史行为数据，那么还可以结合这些数据挖掘用户的兴趣偏好，形成用户画像。
作为平安人寿践行“科技+”战略、迈向全面数据化经营的核心平台，金管家在数据化服务、客户经营、科技开发等方面持续创新，成为保险理财 APP 领域的领航风向标。...敏态运营向“开发效率”发起挑战 金管家业务模块整体分为平台、业务、产品三个大的模块，过去后台系统由小型机与 Oracle 提供服务。...[金管家业务逻辑架构图] 作为一款分布式 NewSQL 数据库，TiDB 具备水平弹性扩容能力，并且在水平扩展的过程中保证数据的强一致性，支持跨行事务的水平扩展。...——平安金管家开发团队 目前，金管家应用到 TiDB 上的数据规模超过 30T ，迁移工作还在持续进行中，预计整体应用规模将达到百 T 级别。 为什么选择 TiDB?...分布式数据库建设之路道阻且长，TiDB 愿与平安金管家及每个客户一起，携手并肩把事情做好。
持反方观点，为大技术时代的到来欢呼的，一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌，另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。...他提出“一台电脑论”，即科学家们研究所需的数据，最好用一台电脑就能装下，否则数据处理会过于繁琐，无助于解决问题。他结合自身经验说，随着数据量的增大，研究的准确性一开始会随之上升，但很快就会趋平。...这有三个原因：一是因为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”；二是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；三是因为数据分析人才仍然极度匮乏...一位听众挑战正方，说，你们认为大数据过于庞杂纷繁，反而解决不了问题，那是不是说，当处理数据的计算工具变得足够好时，大数据就会变得有用？...正如Howard在发表“失败感言”时所说，“我们并非反对数据，只是反对大而无当的数据，数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大的数据，或许不论我们接受与否，大数据时代都已到来。
数据库智能管家DBbrain 免费体验地址：https://cloud.tencent.com/product/dbbrain 一、主从复制的模式和原理解读 MySQL主从复制可以简单解释为数据可以从一个...数据库智能管家DBbrain为云上用户提供了7*24小时数据库智能运维服务，对于“主从复制”延迟的故障，DBbrain又是怎么诊断的呢？接下来就为大家一起揭秘这一问题。...我们通常看到备库延迟性能曲线始终存在1，2秒的延迟波动，大概率是主库事务导致的；若从事务提交的时间点算，大延迟并不存在；在主备切换时为了确保主备数据一致，需要确认主备binlog日志文件和和位点一致后才能操作...数据库智能管家DBbrain针对主从延迟（复制延迟）的异常场景采用的发现机制和方式主要可以分为以下三种： 1、利用seconds_ behind_ master的值 在show slave status...另外通过会话快照也可以直接看到当前被阻塞的DDL语句： 实例上查看长时间未提交的事务： 数据库智能管家DBbrain会主动发现原因，提交或kill会话后，延迟立即消失: 四、主从延迟的妙用 主从延迟
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