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SQLite 3.32.0 发布了,SQLite 是一个 C 实现的 SQL 数据库引擎,它的特点是小型、快速、自包含、高可靠性和功能齐全。SQLite 嵌入在所有手机和大多数计算机中,也捆绑在为数众多的其它应用中,是世界上使用量最大的数据库引擎。 此版本更新内容包括: 增加了对使用 PRAGMA analysis_limit 命令进行近似 ANALYZE 的支持 添加了字节码虚拟表 将 checksum VFS shim 添加到源树中包含的一组运行时可加载扩展中 添加了iif() SQL函数 现在,INSERT 和 UPDATE 语句始终在计算 CHECK 约束之前应用列关联。从理论上讲,此错误修复可能会导致具有非常规 CHECK 约束的旧数据库出现问题,要求 INSERT 的输入类型与声明的列类型不同。 添加了sqlite3_create_filename()、sqlite3_free_filename()和sqlite3_database_file_object()interfaces 以更好地支持VFS shim实现 将参数数量的默认上限从 999 增加到 32766 为 UI...

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Redis为什么需要集群? 首先Redis单实例主要有单点,容量有限,流量压力上限的问题。 Redis单点故障,可以通过主从复制replication,和自动故障转移sentinel哨兵机制。 但Redis单Master实例提供读写服务,仍然有容量和压力问题,因此需要数据分区,构建多个Master实例同时提供读写服务(不仅限于从replica节点提供读服务)。 那么就需要一定的机制保证数据分区。这样能充分把容量分摊到多台计算机,或能充分利用多核计算机的性能。 并且数据在各个主Master节点间不能混乱,当然最好还能支持在线数据热迁移的特性。 探讨数据分区方案 针对数据分区,一般来说,分为两个大类: 逻辑拆分: 逻辑上能拆分,比如 Redis 中的 M1 节点 存储 A服务需要的业务数据,而 Redis 中的 M2 节点存储 B服务需要的业务数据。 数据分区: 当逻辑上不能拆分,那么只能按数据来拆分,需要保证客户端读和写数据一致。 因此需要一个高效快速的数据结构来路由对应的Master节点。 最容易想到的就是类比 Java 中的 HashMap, 采用 哈希算法,快速找到,快速设置。 这...

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