根据 Spring Batch 的设计，在一个 Step 中只能执行一个 Tasklet。如果想按照顺序执行多个 Tasklet 的话，我们需要设置不同的 Step。...正如上面定义的 Step，虽然我们在这个 Step 中定义了 2 个 Tasklet。上面代码最后的执行顺序还是只执行最后一个 Tasklet，第一个定义的被忽略掉了。
在Oracle中，使用分区表是一种很自然的事情，数据库容量基本都是500G起，大小在5T以上都是很常见的。...但是在MySQL的使用中，我们几乎不使用分区表，今天有同学在群里一起沟通，我就按照我的理解做了梳理。...整体来说从功能上来说，Oracle有的大部分功能在MySQL分区表中基本存在，包括一些分区的细粒度管理。 所以如果单纯从功能入手，确实难以找到很直接的理由来拒绝分区表。...我觉得主要是使用模式的差异，我们不使用的主要原因是避免单库存储过大，而且分区表变更相对会比较麻烦，在MySQL侧，我们的目标是让数据库更小巧轻量一些，可能更偏TP一些，我们目前是排除了分区表的设计，而且也明确写进了开发规范...对于业务来说很大的痛点就是表如何扩展（有时候忘记了后果挺严重的），数据清理（如果不拆表，按照delete模式很痛苦）和表变更（T+1的模式对于业务来说是可用接受的，对于DBA完全可控） 小结： 我们不使用分区表
原作者 Hope Reese 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 担心机器人会比你更胜任你的工作吗？...值得注意的是：在未来的十年里，仅无人驾驶货运行业就将占据 170 万个卡车的工作岗位。 那么，究竟我们的工作将在何时被机器所取代？哪些工作最危险？...多亏了一群顶尖人工智能专家的研究，解答了我们心中的疑问。在牛津大学未来人文研究所，人工智能影响项目以及机器情报研究所的合作下，352 名科学家对哪些工作将在何时被机器所替代做出了预测。...来自人工智能专家的证据” 研究报告中有以下亮点： 2021年：洗衣服、叠衣服能够通过机器完成 2027年：无人驾驶卡车会取代卡车司机 2031年：零售作业能够由机器完成 2049年：人工智能能够写出纽约时报畅销小说...不过，距离我们开始恐慌前还有时间。根据这项研究，所有工作实现自动化还有很长的路要走 。实际上，他们预测在未来的 120 年内机器只有 50％ 的几率将取代所有人力工作。
【你问我答】是由美团点评技术团队推出的线上问答服务，你在工作学习中遇到的各种技术问题，都可以通过我们微信公众号发问，我们5000+工程师会义务为你解答，欢迎大家踊跃提问。...分区表在数据清理，归档上会很友好，所以我们这边主要用于诸如log类的有很好分区维度（时间），并且历史数据是静态数据，或者有定期归档删除需求的场景。...A：表结构一致这个验证其实在美团点评的需求比较低，因为我们在权限、流程会避免只在某一个节点进行DDL，另外check起来的方案也比较容易，比如直接在多节点对比schema_info.tables就可以。...合并查询我们这边会Zebra（JDBC连接池的proxy）进行处理，不过有一定局限性。 Q9：现在业界MySQL Binlog同步使用Paxos的有开源的实现吗？...不支持targetlist中有函数。
至少在5年前，还经常有DBA和我探讨数据库性能问题的时候，都会把硬解析数量放在比较重要的位置上去考虑。...因此我们的服务器都可以配备了超豪华的CPU/内存/IO资源了，还是有大量的DBA依然受到那时候的影响，对SQL解析十分恐惧。这个恐惧甚至带到了开源数据库和国产数据库上。...实际上，在大多数开源和国产数据库上，并不存在全局共享的CURSOR，一般来说，CURSOR共享是会话级的。...当数据库在高并发SQL执行的时候，只需要增加一点点SQL解析的CPU和内存开销就可以了。而这两种资源在现在的服务器上，已经是十分便宜了。因此在开源和国产数据库上，我们很少听说SQL解析引起的性能问题。...幸运的是，现在的DBA不需要像我们那样经常面对痛苦的共享池问题，那个问题像幽灵一样，没有任何迹象，说啥时候爆发就啥时候爆发。那时候，半夜被电话铃声吵醒的时候，害怕共享池出问题的恐惧甚至甚过数据库宕机。
项目大纲 1) 垂直分区 2) 执行器批处理 3) 执行器向量化 4) 列索引 5) 表的可拔插存储 6) 列式存储插件 当将向量化执行引擎集成到列式存储中时，才能获得最高性能。...垂直分区 将表的存储区域拆分为多个部分的能力，将列的子集放入每个存储区域。...存储引擎 描述 我们在PG中需要这样类似的东西吗？ InnoDB 提供索引组织表，行的老版本在undo表空间。二级索引是间接的，具有单独版本 是的。索引组织表、undo表空间、二级索引是有用的特性。...它在代理中有有用的用例，通过在主端过滤复制流量来减少部分复制中的网络流量。 不需要。我们的逻辑解码已经具备这样能力。...有人可能会反对PG不应该使用内存存储，但若这种存储引擎能够带来显著性能优势，用户就会对它感兴趣 MongoDB mongoDB也提供可拔插存储，参考其手册。
同时，文章还讨论了数据传输中的安全性问题，提出了不依赖加密算法的数据传输安全方案目录我们在一个对话中会保存上下文吗，嵌入什么部位，怎么嵌入的？我们在一个对话中会保存上下文吗，嵌入什么部位，怎么嵌入的？...在基于Transformer的大型语言模型（LLM）中，上下文信息的保存和嵌入主要通过以下几种方式实现：隐藏状态（Hidden States）：在Transformer模型中，每个编码器层都会输出一个隐藏状态...注意力机制：Transformer模型的自注意力机制允许模型在每个位置关注输入序列的不同部分，这种机制使得模型能够动态地捕捉和利用上下文中的信息。...上下文窗口：在某些实现中，可能会限制上下文窗口的大小，只保存一定数量的最近对话轮次。这样可以减少计算负担，并保持对话的连贯性。...在实际应用中，上下文的保存和嵌入方式可能会根据具体的对话系统设计和需求有所不同。一些系统可能会选择保存完整的对话历史，而其他系统可能会只保存对话中的关键信息。
更高的写入负载 默认情况下，MongoDB 更侧重高数据写入性能，而非事务安全，MongoDB 很适合业务系统中有大量 “低价值” 数据的场景。...但是应当避免在高事务安全性的系统中使用 MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全。...数据量很大或者未来会变得很大 依赖数据库 (MySQL) 自身的特性，完成数据的扩展是较困难的事，在 MySQL 中，当一个单达表到 5-10GB 时会出现明显的性能降级，此时需要通过数据的水平和垂直拆分...日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。...分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。
图1 Softmax函数给出的概率不能被可靠地视为是预测的置信度 图1B显示的是模型在训练集和测试集上给出的概率。可以看出，该模型在训练部分拟合良好，但在测试部分给出了过于自信的错误预测。...不确定性定量在药物发现中的应用 估计模型的最大可实现精度 计算机模型的性能取决于训练数据的质量。在大多数药物发现项目中，训练数据的标签总是由具有固有变异性的实验测量来定义。...因此，预测的不确定性在总预测不确定性中的比例可以用来估计一个模型是否达到了可能的MAA。...提高模型准确性和稳健性 到目前为止，我们引入的大多数策略都将UQ视为模型建立工作流程中的独立模块。一个重要原因是，我们希望在模型准确性和可解释性之间做出权衡。...总体而言，在UQ方面，我们还需要走很长的路，才能让人工智能在药物开发的不同阶段的决策中发挥更重要的作用。 参考资料 Yu J, Wang D, Zheng M.
分区分为垂直分区（Vertical Partitioning）和水平分区（Horizontal Partitioning），这两种分区方式普遍认为起源于关系型数据库，在设计数据库架构时十分常见。...图1展示了垂直分区和水平分区的区别。 图1 垂直分区是对表的列进行拆分，将某些列的整列数据拆分到特定的分区，并放入不同的表中。垂直分区减小了表的宽度，每个分区都包含了其中的列对应的所有行。...垂直分区和列相关，而一个表中的列是有限的，这就导致了垂直分区不能超过一定的限度，而水平分区则可以无限拆分。 另外，表中数据以行为单位不断增长，而列的变动很少，因此，水平分区更常见。...分片在不同系统中有着各种各样的称呼，MongoDB和Elasticsearch中称为shard，HBase中称为region，Bigtable中称为tablet，Cassandra和Riak中称为vnode...如果系统中有不同配置、不同性能的机器，那么虚拟节点也很有用。例如，系统中有一台机器的性能是其他机器的两倍，那么我们可以让这台机器映射出两倍于其他机器的节点数，让它来承担更多的负载。
垃圾回收器可以马上回收内存吗？有什么办法主动通知虚拟机进行垃圾回收？ Java 中会存在内存泄漏吗，请简单描述。 深拷贝和浅拷贝。...MySQL 中有哪几种锁？ MySQL 数据优化。 MySQL 的关键字。 存储引擎。 数据库备份。 truncate delete drop 的区别。 Redis 是什么？两句话做一下概括。...Redis 有两种类型分区。 什么是 MongoDB。 MongoDB 特点。 MongoDB 的功能。 MongoDB 的适用场景。 Redis、memcache、MongoDB 对比。...只有了解了它有哪些特性，我们在用的时候才能扬长避短，为我们所用。 集合框架主题 ? ArrayList 和 Vector 的区别。...能使得一个非原子操作变成原子操作吗？
虽然我们对数据库的读取写入速度上却是无能为力，但在一些数据库类扩展像memcache、mongodb、redis这样的数据存储服务器的帮助下，PHP也能达到更快的存取速度，所以了解学习这些扩展也是非常必要...5、创建数据库书写sql语句时 ，我们可以在IDE里创建一个后缀为.sql的文件，IDE会识别sql语法，更易于书写。...还有因为数据紧跟着主键放，所以如果数据中有数据量特别大的列(text/blob)，innodb查询时会跳过很多数据块，也会导致慢。...方式有垂直切分、水平切分和联合切分。 垂直切分：在数据表非常多的时候，把数据库中关系紧密(如同一模块，经常连接查询)的表切分出来分别放到不同的主从server上。...接下来我们会进一步一下常用的PHP数据库类扩展memcache、redis和mongodb的基本使用场景和使用方式。
虽然我们对数据库的读取写入速度上却是无能为力，但在一些数据库类扩展像memcache、mongodb、redis这样的数据存储服务器的帮助下，PHP也能达到更快的存取速度，所以了解学习这些扩展也是非常必要...5、创建数据库书写sql语句时 ，我们可以在IDE里创建一个后缀为.sql的文件，IDE会识别sql语法，更易于书写。...还有因为数据紧跟着主键放，所以如果数据中有数据量特别大的列(text/blob)，innodb查询时会跳过很多数据块，也会导致慢。...方式有垂直切分、水平切分和联合切分。 垂直切分：在数据表非常多的时候，把数据库中关系紧密(如同一模块，经常连接查询)的表切分出来分别放到不同的主从server上。...接下来我们会进一步一下常用的PHP数据库类扩展memcache、redis和mongodb的基本使用场景和使用方式。 希望本文所述对大家PHP程序设计有所帮助。
虽然我们对数据库的读取写入速度上却是无能为力，但在一些数据库类扩展像memcache、mongodb、redis这样的数据存储服务器的帮助下，PHP也能达到更快的存取速度，所以了解学习这些扩展也是非常必要...5、创建数据库书写sql语句时 ，我们可以在IDE里创建一个后缀为.sql的文件，IDE会识别sql语法，更易于书写。...还有因为数据紧跟着主键放，所以如果数据中有数据量特别大的列(text/blob)，innodb查询时会跳过很多数据块，也会导致慢。...方式有垂直切分、水平切分和联合切分。 垂直切分：在数据表非常多的时候，把数据库中关系紧密(如同一模块，经常连接查询)的表切分出来分别放到不同的主从server上。...水平切分：在表不多，而表里的数据量非常大的时候，为了加快查询，可以用哈希等算法，将一个数据表分为几个，分别放到不同的服务器上，加快查询。水平切分和数据表分区的区别在于其存储介质上的不同。
上面你所认为的简单，其实有两个原因： 系统分离不彻底，很重要的一点，就是依然在共享一个数据库 在这个成熟的体系中，有太多成熟的中间件在为我们服务，比如上面提到的 nginx 系统拆分也有两种方式，垂直拆分和水平拆分...比如在 MongoDB 中，当 MongoDB 存储海量的数据时，一台机器可能不足以存储数据，也可能不足以提供可接受的读写吞吐量。...Elasticsearch 的副本机制 在 ES 中有主分片和副本分片的概念。副本分片的主要目的就是为了故障转移，如果持有主分片的节点挂掉了，一个副本分片就会晋升为主分片的角色从而对外提供查询服务。...CP 系统能够容忍 2f+1 个节点中有 f 个节点发生失败。...在分布式环境中，我们会发现必须选择 P（分区容忍）要素，因为网络本身无法做到 100% 可靠，有可能出故障，所以分区是一个必然的现象。也就是说分区容错性是分布式系统的一个最基本要求。
优酷的现在评论业务使用mongoDB存储，运营数据分析及挖掘处理使用Hadoop/HBase。...我们过去的数据库，数据存储以行位单位，便于少量行的读取和更新，而面向列的数据库则适合对大量行少量列进行读取，对所有特定列进行同时更新 Tip：对我们来说，传统数据库和NOSQL数据库不分好坏，能够合理的使用才是王道...根据该理论， 任何一个数据共享系统只能满足这三个特性中的两个，在选型时需要做相应的权衡。...，对于同一货物的两个订单吗，较晚的订单将被告知售罄。...（这部分需要时再深入学习，目前只需应用水平） 对于当下的海量数据，过去通过垂直扩展性能的方式已不合适，因此水平扩展已成为必由之路，通常来说，对于NOSQL数据库，水平扩展的方式就是复制和分片。
菜菜哥，上次听你给我讲了分库的情况后，我明白了很多，能再给我讲讲分表吗 有收获就好，分表其实有很多情况和分库类似 还有不一样的情况吗？...我不止一次的见过，有的leader在不考虑综合情况下，盲目的进行表拆分业务，导致的情况就是大家不停的加班，连续几周996，难道leader你不掉头发吗？...相对于数据表的横向切分，在符合业务优化的场景下我更倾向于做表分区，按照规则把不同的分区分配到不同的物理磁盘，这样的话，业务里的sql语句几乎可以不用改动。...我司的一个sqlserver数据库，某个业务的表做了表分区之后，已经到达几十亿级别的数据量，但是查询和插入速度还是能满足业务的需求（优化一个系统还是要花精力优化业务层面）。 ? 垂直切分 ?...说到垂直拆分，表也可以按照业务来拆分，比如一个数据库中有用户的信息，根据业务可以划分为基础信息和扩展信息，如果对业务有利，完全可以拆分为基础信息表和扩展信息表。
在微博系统中有和用户相关的表，有和内容相关的表，有和关系相关的表，这些表都存储在主库中。...解决分库分表引入的问题 分库分表引入的一个最大的问题就是引入了分库分表键，也叫做分区键，也就是我们对数据库做分库分表所依据的字段。...比如，在用户库中我们使用 ID 作为分区键，这时如果需要按照昵称来查询用户时，你可以按照昵称作为分区键再做一次拆分，但是这样会极大的增加存储成本，如果以后我们还需要按照注册时间来查询时要怎么办呢，再做一次拆分吗...课程小结 总的来说，在面对数据库容量瓶颈和写并发量大的问题时，你可以采用垂直拆分和水平拆分来解决，不过你要注意，这两种方式虽然能够解决问题，但是也会引入诸如查询数据必须带上分区键，列表总数需要单独冗余存储等问题...很多的 NoSQL 数据库，例如 Hbase，MongoDB 都提供 auto sharding 的特性，如果你的团队内部对于这些组件比较熟悉，有较强的运维能力，那么也可以考虑使用这些 NoSQL 数据库替代传统的关系型数据库
上面你所认为的简单，其实有两个原因： 系统分离不彻底，很重要的一点，就是依然在共享一个数据库 在这个成熟的体系中，有太多成熟的中间件在为我们服务，比如上面提到的 nginx 系统拆分也有两种方式，垂直拆分和水平拆分...比如在 MongoDB 中，当 MongoDB 存储海量的数据时，一台机器可能不足以存储数据，也可能不足以提供可接受的读写吞吐量。...Elasticsearch 的副本机制 在 ES 中有主分片和副本分片的概念。副本分片的主要目的就是为了故障转移，如果持有主分片的节点挂掉了，一个副本分片就会晋升为主分片的角色从而对外提供查询服务。...CP 系统能够容忍 2f+1 个节点中有 f 个节点发生失败。 Base 理论 ?...在分布式环境中，我们会发现必须选择 P（分区容忍）要素，因为网络本身无法做到 100% 可靠，有可能出故障，所以分区是一个必然的现象。也就是说分区容错性是分布式系统的一个最基本要求。
从水平切分（horizontal partitioning）与垂直切分（vertical partitioning）的关系，可能会有所帮助。在垂直切分表中，所有的列被分离出来，并放入新的不同的表中。...每个垂直切分内的数据，独立于所有其他分区中的数据，并且每个分区都包含不同的行和列。...下图说明了如何在水平和垂直方向上对表进行分区： 添加描述 分片（Sharding）将一个数据分成两个或多个较小的块，称为逻辑分片（logical shards）。...在本节中，我们将介绍一些常见的分片架构，每个架构使用稍微不同的流程来跨分片分发数据。...我应该分片吗？ 是否应该实现分片数据库架构，几乎总是一个争论的问题。有些人认为分片对于达到一定规模的数据库来说，是不可避免的结果。
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