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TDSQL交易型分布式数据库背景分析

一、背景 随着各行各业电子信息化的不断加深,线上交易数据保持了长时间高速增长的态势,对数据存储的需求越来越大,数据库管理系统(DBMS)面临越来越大的性能、空间和稳定性压力。在此过程中,得利于计算&存储&网络等硬件领域的不断进步,业界流行的数据库管理系统逐步从单机架构向分布式架构演变。笔者希冀从梳理数据库管理系统所面临的一个又一个实际挑战及业界所提出的诸多解决方案的过程中,发现片缕灵感以指引未来的数据库开发工作。 二、从单机数据库到分布式数据库 业界起步阶段诞生的第一代交易型数据库具有以下主要特点:和程序一起运行在大型机/小型机为代表的高端计算机上; 利用硬件层面大量冗余设计带来的强大可靠性来保障数据库可用性,通过直接升级硬件规格的方式来扩容数据库性能容量。即使到今天仍然有很多银行核心系统以这样的方式运行。 很快,这种堆硬件模式来获取提升的模式局限性就暴露出来了。首先,数据库可用性对硬件层面冗余的依赖抬高了大型机等存储型设备的造价,动辄单台上千万美元的价格是诸多中小客户难以承受的负担。次之,由于性能扩容只能通过提升硬件规格的方式实现,而硬件规格的10%性能容量提升,往往...

系统召回太慢?上 Milvus × PaddleRec 双剑合璧大法!

作者简介 李云梅,Zilliz 数据工程师,毕业于华中科技大学计算机系。加入 Zilliz 以来,致力于为开源向量数据库 Milvus 探索解决方案,帮助用户打造场景应用。深入关注自然语言处理技术和搜索推荐系统,日常喜欢一个人猫着乱翻书。 「数据量太大了,召回怎么这么慢呐 😫」 「业务数据更新太快,动态更新跟不上啊 💥」 「部署好难 🤮 」 做推荐系统工程的朋友们,你们是不是时常听到诸如此类的抱怨?相信阅读完这篇文章后,你可能会得到一些新思路、新方法。 在介绍具体项目之前,我们先来了解一下推荐系统。简单来说,推荐系统就是根据用户的个性化需求,在海量的信息中确定提供给用户什么样的具体内容。通常推荐系统分为两个阶段:「召回」和「排序」。「召回」是推荐系统的第一阶段,主要根据用户和商品部分特征,从海量的物品库里,快速找出一部分用户可能感兴趣的物品,然后交给排序环节;而「排序」则是对所有召回的内容再次进行打分排序,选出得分最高的几个结果并推荐给用户。 想高效落地一个推荐系统?本文将以商品召回为例,介绍如何通过推荐召回算法 MIND、百度飞桨生态下的大规模模型库 PaddleRec 以及开...

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Oracle Database,又名Oracle RDBMS,或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统,系统可移植性好、使用方便、功能强,适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

Apache Tomcat

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Tomcat是Apache 软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定,而且免费,因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可,成为目前比较流行的Web 应用服务器。

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JDK是 Java 语言的软件开发工具包,主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心,它包含了JAVA的运行环境(JVM+Java系统类库)和JAVA工具。