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RabbitMQ是一款基于AMQP协议的开源消息代理，通过异步通信机制解决分布式系统中的服务耦合、流量峰值和同步阻塞问题。其核心优势包括灵活的路由规则（Direct/Topic/Fanout交换器）、多业务隔离（虚拟主机）和高可用特性（集群/镜像队列）。典型应用场景包括异步解耦（如订单系统与库存系统分离）和流量削峰（缓冲突发请求）。本文详细解析了RabbitMQ的组件架构（Connection/Channel/Exchange/Queue）、消息流转流程，并提供了Java代码示例展示用户注册场景的消息
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先给出结论：在部分场景下使用n-gram确实是方便快捷的实践，但是n-gram在日常使用中局限性也比较高。在日常开发中，模糊查询是一种极其常见的操作，尤其是在需要对文章标题、用户昵称、商品描述等字段进行搜索时。很多开发者第一时间想到的 SQL 写法是使用 LIKE 关键字，比如：SELECT * FROM article WHERE title LIKE '%Java%';这种写法虽然简单直接，但在高性能要求的系统中却常常被禁止。
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- 要阿尔卑斯吗.
- 昨天
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本文探讨了Java在大数据分布式存储中的应用，针对金融、医疗等行业的痛点问题提出解决方案。在金融高频交易场景中，Java方案通过内存缓存和异步写入将延迟从52ms降至8ms；银行灾备系统实现15秒故障检测和45秒切换，满足监管要求；医疗领域则平衡隐私保护与实时调阅，CT影像调阅时间从30秒缩短至1.2秒。研究基于18个行业案例，展示了Java如何通过全行业适配、数据安全可控和智能调度等核心能力，将存储延迟降低90%，扩容停机时间从8小时缩短至100ms，有效解决企业面临的存储性能瓶颈问题。
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- 青云交
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MySQL内置函数与事务处理摘要 本文系统介绍了MySQL常用功能： 数值函数：重点掌握round()、ceil()、floor()等数学运算函数 字符串函数：包括concat()拼接、substr()截取等文本处理函数 日期函数：now()获取时间、date_add()日期计算等 CASE WHEN条件判断：实现多条件分支逻辑 事务处理：详解ACID特性及事务三步走流程（开启-执行-提交/回滚） 索引操作：创建删除索引及使用原则 文中通过丰富案例演示了函数使用场景，如行转列查询、条件更新等，并对比了索引查
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- captainQAQ~
- 昨天
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在现代互联网系统中，消息队列中间件（MQ）是数据流转、服务解耦、削峰填谷的关键组件。其中，Kafka 以其卓越的高吞吐、高性能、强可扩展性，成为众多企业数据基础设施的首选。尤其是在大数据、实时计算、日志处理、用户行为埋点等业务中，Kafka 几乎是标配组件。它为什么能处理每秒上百万条消息？为什么它在电商、金融、运营商、广告、IoT 等场景中广受欢迎？本篇文章将系统揭示 Kafka 背后的四大高性能“武器”，并结合实战和架构对比，让你对 Kafka 的性能机制有全面的认知。
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- 要阿尔卑斯吗.
- 前天
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执行顺序:FROM-->WHERE-->GROUP BY-->HAVING-->SELECT-->ORDER BY-->LIMIT)在前面已经使用FROM子查询，本质上子查询的结果作为外部查询的数据来源。子查询指的是在一个查询中嵌入若干个小的查询，子查询一定要用()。【例子】查询出高于公司平均工资的部门编号和这些部门的平均工资。【例子】查询出每个部门的编号、名称、位置、部门人数、平均工资。查询出平均工资最低的职位信息、此职位的人数。把上一步的查询结果作为一张新的表与dept表多表查询。
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- 深浅代码
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数据治理是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。国际数据管理协会（DAMA）给出的定义：数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。
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- AAA建材批发王师傅
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Git 的基本使用流程始于开发者在工作目录（粉色）中修改文件，通过 git add 命令将更改提交到暂存区（浅蓝色）进行临时存储；随后使用 git commit 命令将暂存区的内容永久保存到本地仓库（橙色），形成版本快照；当需要团队协作时，通过 git push 将本地仓库的更新推送到远程仓库（绿色），其他开发者既可通过 git clone 复制整个仓库初始化本地环境，也可用 git fetch 从远程仓库获取最新变更同步到本地仓库，从而实现代码的分布式版本控制和多人协同开发。
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- 张三斤有钱
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1.拆分统计表、根据要统计的业务逻辑，拆分出来统计表，例如话单分析，根据时间分析各个时间段的话单数，实际上就是group+count一下就行。4.定时统计，因为年数据统计量太大，年数据也不需要实时，索引每天0晨会跑出来静态数据，存入一个表中，这样查询年数据，直接就返回了。PS：用上述方案解决大数据量统计，需要注意的就是在主表新增数据的时候会很卡，因为触发器要向多个表增数据。-- 第三块屏的临时表--只存当天的数据--只做插入操作--数据不同步。3.指定索引，写sql的时候为了避免索引的冲突，直接指定索引。
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- 一咦以义
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本文介绍了Windows平台下OpenGL开发的四种主流方案：GLFW+Glad、GLFW+GLEW、freeglut+Glad和freeglut+GLEW。文章首先对比了GLFW与freeglut的特性差异（现代轻量级vs.兼容性方案），以及Glad与GLEW的区别（灵活定制vs.通用加载），推荐GLFW+Glad作为最佳组合。详细说明了各个库的环境搭建方法，包括下载预编译库或源码编译，并提供了基于CMake的项目目录结构规范。最后通过四个完整示例分别演示了四种搭配的具体实现，包含CMake配置、事件回调
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12月3日，广东省农村信用社联合社银信中心副总裁周丹在2019年阿里云广东峰会上透露，通过携手阿里云，广东农信实现了从传统架构向云化的转型升级，金融业务系统的搭建工期从按月计算缩短至按天计算，效率大幅提升。
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12月3日，广州云峰会上，阿里云宣布推出面向混合云场景的CPFS一体机和视觉AI一体机，两款新品具备超高性能、开箱即用等特性，极大降低企业上云的周期和门槛。加上此前推出的POLARDB数据库一体机和蚂蚁mPaaS一体机，阿里云已为客户提供了四款一体机家族产品，集结了云、网、边、端一体化的能力，打破云的边界，让企业能够随时随地全栈、全态、甚至全域上云。
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阿里云提出“云+Fintech”新金融战略 已助上万家金融机构上云
12月3日，阿里云峰会广东期间，阿里巴巴副总裁、阿里云智能数字政府事业部总裁许诗军表示，目前阿里云已成为中国数字政府大数据整体市场第一，也是数字政府大数据基础平台软件市场第一。
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12月3日，阿里云峰会广东期间，阿里巴巴副总裁、阿里云智能数字政府事业部总裁许诗军表示，目前阿里云已成为中国数字政府大数据整体市场第一，也是数字政府大数据基础平台软件市场第一。
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12月3日，在阿里云广东峰会上，阿里云联合超图软件、长光卫星、Maxar技术、四维测绘等顶级卫星影像产业链公司发布数字地球引擎，提供开放式的影像数据集、遥感AI能力、丰富的API接口等，在国土资源监管、水利河道治理、自然环境保护和农业估产等领域帮助政府和企业提升效率。
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12月3日，阿里云广东峰会期间，大横琴科技公司联合阿里云发布了全国首个跨境服务创新平台。基于该平台，全国首个跨境服务APP“琴澳通”也正式发布。“琴澳通”将为澳门企业及个人提供服务，推动澳门和广东两地的产业经济联动，数字化升级。
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“我们希望帮助工厂从原来的单点变成全产业链、全价值链、全要素的融合，变成数字化智能化的工厂，并为工业产品带来智能化。”库伟表示。
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12月3日，在2019阿里云广东峰会上，阿里云智能总裁张建锋表示，全面迈入数字经济时代，数据成为社会经济发展的新生产要素，云智能是新基础设施。
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不管我们是不是技术迷，无可否认的是，现在我们各自的生活都对互联网产生了高度依赖。在这个各种社交软件都离不开物联网设备的社会，它们以各式各样的方式将我们与网络世界连接起来。
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华为云TaurusDB计算存储分离架构：让数据“身”分离，“心”凝聚
在2019年HC大会上，华为重磅推出最新一代高扩展海量存储分布式数据库——TaurusDB，它拥有一个最大的特点就是将存储和计算以一种分离的架构形式运行。很多人就会问到，华为云为什么会设计这款产品？核心竞争力是什么？对比原生MySQL的优势有哪些？借此时机，CSDN记者有幸采访到了华为云TaurusDB数据库资深技术专家，现在就请他来为我们一一解答。
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本月12日，中国移动31个省的通信工程设计与可行性研究集采正式启动。 这次集采规模庞大，涵盖了无线网(5G、FDD、NB等)、核心网、承载网、支撑网等专业方向，预估基本规模超400亿元，预估扩展规模超600亿元。 毫无疑问，5G，是中国移动本次集采的主要目标。
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不管我们是不是技术迷，无可否认的是，现在我们各自的生活都对互联网产生了高度依赖。在这个各种社交软件都离不开物联网设备的社会，它们以各式各样的方式将我们与网络世界连接起来。
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11月28日，阿里云正式开源机器学习平台 Alink，这也是全球首个批流一体的算法平台，旨在降低算法开发门槛，帮助开发者掌握机器学习的生命全周期。
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2019年技术盘点云数据库篇（一）：UCloud专家谈云数据库：千锤百炼 云之重器
公有云逐渐成为企业运行 IT 设施的新趋势，那么作为企业最核心的系统—数据库，数据上云也成为大数据时代的必然选择。对企业来说，数据可视为其命脉，因此数据迁移上云就意味着将企业“命脉”搬到云平台。事实上，数据上云有两种形式，数据库直接上云或者选择云数据库，而云数据库利用其云原生的优势具备了许多过去数据库产品不具备的优势，包括可靠性、弹性、存储容量以及成本等，正逐渐被更多的企业所接受。
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随着移动互联网、信息技术等创新发展，数据量呈指数级爆发式增长并表现在多个方面，即规模扩张、结构多元化的数据新形态；业务升级转型带来的场景化需求数据新部署；市场细分带来的数据应用新模式以及承载行业发展，发挥核心资源池地位的数据新价值等。据IDC预测，全球数据圈将从2018年的33ZB增至2025年的175ZB，实现5倍以上的增长。在新数据时代，数据在数据形态、部署环境、应用模式和价值需求等方面均出现了更为精细化的需求，应对数据爆发压力，欲将海量的连接、微秒级的延迟、极高的性能体验为我所用，创新存储价值则变得势在必行。
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活动
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2021-11-10
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2021-03-09
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2020-12-16
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