随笔分类 - 数据库
摘要:
知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来,它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内,互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比,对处于当今风口浪尖上的行业 – 互联网金融, 知识图谱可以有哪方面的应用呢?
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知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来,它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内,互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比,对处于当今风口浪尖上的行业 – 互联网金融, 知识图谱可以有哪方面的应用呢?
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摘要:最近小组准备启动一个 node 开源项目,从前端亲和力、大数据下的IO性能、可扩展性几点入手挑选了 NoSql 数据库,但具体使用哪一款产品还需要做一次选型。 我们最终把选项范围缩窄在 HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB 五款较主流的数据库产品中,本文将主要对
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摘要:在这篇文章中,我们将阐述 Redis 最常用的使用场景,以及那些影响我们选择的不同特性。 1、会话缓存(Session Cache) 最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存(session cache)。用Redis缓存会话比其他存储(如Memcached)的优势在于:Redis提供持久化。当维
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摘要:前言上周参加了2015年的中国数据库大会,差不多从第二届开始就每年都会北京参会,从最早的嘉宾到这次的会场主持人,也算见证了中国数据库大会的发展吧。记得最早的时候大会只有两天,分会场也比较小,而现在各种大会变为了三天,分会场也越来越细化,赞助商也从以前的出版社演变为各种高大上的软硬件公司,这是主办方的...
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摘要:一、MySQL的存储引擎完整的引擎说明还是看官方文档:http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/storage-engines.html这里介绍一些主要的引擎1、InnoDB存储引擎InnoDB是MySQL的默认事务型引擎,它被设计用来处理大量的短期(short-...
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摘要:一、概述 MySQL全文检索是利用查询关键字和查询列内容之间的相关度进行检索,可以利用全文索引来提高匹配的速度。二、语法 MATCH (col1,col2,...) AGAINST (expr [search_modifier]) search_modifier: { IN BOOLEAN MODE...
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摘要:一、序言 随着TDW的发展,公司在大数据离线分析方面已经具备了行业领先的能力。但是,很多应用场景往往要求在数秒内完成对几亿、几十亿甚至几百上千亿的数据分析,从而达到不影响用户体验的目的。如何能够及时有效的获取分析结果提高工作效率,这是许多分析人员在面对大数据所不得不面临的问题。要满足这样的需求...
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摘要:1. Sensei介绍Sensei是Linkin公司开发的一个开源分布式实时半结构化数据库,他主要支持以下功能(根据官网翻译):全文检索实时更新faceted searchkey-value查询在高并发更新与查询性能高支持与Hadoop集成初步的调研了以下该项目,发现他其实主要是在全文索引的基础封装了Browse Query Language (BQL,类似SQL)的查询语法,个人感觉该项目的优势主要是在以下几点:支持BQL语法相对与lucene的语法跟容易让人理解,而且对熟悉SQL的开发人员更友好。集群维护简单新加节点只要设置好节点本身的配置,启动后进程会自动加入集群,不需要修改其他服务器的
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摘要:在未出现开源搜索引擎以前, Doug Cutting整了个Lucene, 随后Yonik Seeley写了一个Solr, 在2010年 Shay Banon发布了ElasticSearch, 大概在两年前, 我们迎来了Sensei, 最近他们发布了1.0版本, 下面通过@sematext对LinkedIn的搜索架构师John Wang的一个采访. 来大致了解一下Sensei. Sensei是什么?开源, 灵活, 实时, 分布式数据库, 原生支持搜索, 能操作非结构化文本和结构化数据. 它主要用户处理海量复杂半结构化查询和经常变化的数据结构. 它广泛用于支持LinkedIn.com的搜索功能.为
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摘要:最近开发一个数据同步的小功能,需要从A主机的Oracle数据库中把数据同步到B主机的Oracle库中。当然能够用dmp脚本或者SQL脚本是最好,但是对于两边异构的表结构来说,直接导入不可行。然后在需要实时同步的情况下用存储过程也不可行了。写一个数据同步的小程序是个不错的选择。使用框架的封装和连接池是必须的,Spring是首选,这里我们同样需要Spring的多数据源连接配置方式。 其实再进行项目开发的时候,一个项目有可能不止用到一个数据源,为了提高数据库的水平伸缩性,需要对多个数据库实例进行管理,需要配置多数据源。 本文以Spring2.5 + Oracle10g 为例配置和使用多数据源...
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摘要:在网上查找了很多通过Oracle生成时间戳的方法,大部分都是比较复杂,以下这个方法应该是比较简单,而且能实现秒级及毫秒级的时间戳,推荐一下:秒级时间戳SQL> SELECT (SYSDATE - TO_DATE('1970-1-1 8', 'YYYY-MM-DD HH24')) * 86400 FROM DUAL;(SYSDATE-TO_DATE('1970-1-18','YYYY-MM-DDHH24'))*86400-----------------------------------------------------1
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