1.前言 在SequoiaDB数据库发展过程中,基本保持每半年对外发行一个正式的Release版本。并且每个新发布的Release版本相对老版本而言,性能方面都有很大的提高,并且数据库也会在新版本中加入很多新的功能,希望能够提高数据库开发的易用性。 在SequoiaDB发展过程中,越来越多的开发者了解到它,并且对它发生兴趣。现在已经有越来越多的用户在学习、研究SequoiaDB,并且也有越来越多的

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本系列的上一篇文章搭建风控系统道路上踩过的坑02-风险分析,我们介绍了在采集信息后如何去分析这些数据产出风险事件,而产出的报警已经脱离了业务系统并不能被采用的。 说白了:分析出来的东西不能光自己看着High,还得去阻拦这些风险才能真正产生业务价值。 在开始前,我们还是回顾下业务风控主要做的四件事: 1、拿到足够多的数据 2、做足够灵活的分析平台去分析数据 3、产出风险事件进行阻拦风险 4、量化风险

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一、前言 ETL一词较常用于数据仓库,但其对象并不仅限于数据仓库。ETL是指将数据从源系统中经过抽取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load)到目标数据存储区的过程。常见的ETL工具有Oracle Data Integrator、Informatica PowerCenter、DataStage、Kettle、DataSprider等。 在大数据应用中,海量的数据及对潜在应用

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1.背景介绍 从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩。不但有数字化医院管理信息系统(HIS)、影像存档和通信系统(PACS)、电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:

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上一章《搭建风控系统道路上踩过的坑01--信息采集》我们介绍了第一点,如何去获取足够多的数据,而接下来的事情就是要创建一个机制去灵活的处理这些信息,为自动分析捕捉风险事件提供基础原料,进而借助规则引擎从中分析出风险事件。 在开始前,我们还是回顾下业务风控主要做四件事: 1、拿到足够多的数据 2、做足够灵活的分析平台去分析数据 3、产出风险事件进行阻拦风险 4、量化风险拦截的价值和不断分析案例进行策

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简述 本文主要归纳整理一些关于Mysql的基础知识,为自己以后深入Mysql的高级业务处理和底层代码理解打下基础,同时提升自己平时使用Mysql的熟练程度和了解程度,一定程度上帮助自己更好的完成工作。 本文将持续更新...... 关于数据库 数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库,每个数据库都有一个或多个不同的API用于创建,访问,管理,搜索和复制所保存的数据。 我们

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大数据,无论是从产业上,还是从技术上来看,都是目前的发展热点。在中国,政府控制着80%的数据,剩下的多由“BAT”这样的大公司拥有,中小企业如何构建自己的大数据系统?其他企业如何建设自己的大数据系统? 推荐两大应用最广泛、国人认知最多的Apache开源大数据框架系统:spark Hadoop Spark:速度快、易于使用 Spark以性能见长,但是它也因易用性而小有名气,原因是它随带易于使用的AP

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neo4j包含schema indexes 和 legacy indexes两种类型,两者理念不同且不可互换或兼容,实际应用中应明确检索需求后采用合适的索引。 schema index vs legacy index 参考neo4j index-confusion schema index和legacy index 都是基于lucene实现; 如果你正在使用Neo4j 2.0或者更高版本并且不需要

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数据库检索效率时,一般首要优化途径是从索引入手,然后根据需求再考虑更复杂的负载均衡、读写分离和分布式水平/垂直分库/表等手段;索引通过信息冗余来提高检索效率,其以空间换时间并会降低数据写入的效率,因此对索引字段的选择非常重要。 Neo4j可对指定Label的Node Create Index,当新增/更新符合条件的Node属性时,Index会自动更新。Neo4j Index默认采用Lucene实现

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(文末有惊喜) 记得我们在《RePractise前端篇: 前端演进史》中提到技术在最近十几年的飞速发展,当然最主要的就是:技术的复杂度不断地从应用层抽象到了框架层。虽说: 技术的复杂度同力一样不会消失,也不会凭空产生,它总是从一个物体转移到另一个物体或一种形式转为另一种形式。 然而这也意味着成为一个全栈工程师,比以往的任何一个时间要容易得多。这也意味着一个全栈工程师也可以很快地成为一个Growth

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