XPage 对于 Domino 开发人员的一大好处就是能够很方便和高效的访问关系型数据库.本文通过实例代码展现了在 XPage 中访问关系型数据库的具体步骤 , 同时讲解了一些在 XPage 中高效访问关系型数据库的技术,例如通过使用连接池提供访问的效率.最后文章会对关系型数据库的访问的最佳实践做一些讨论.XPages 访问关系型数据库技术与最佳实践我们在进行 XPages 应用开发的时候,有时一些事务性数据存在关系型数据库中,或者要集成其他系统中的数据,需要访问关系型数据库中的数据.XPage…

内容简介: <Python自动化运维:技术与最佳实践>一书在中国运维领域将有“划时代”的重要意义:一方面,这是国内第一本从纵.深和实践角度探讨Python在运维领域应用的著作:一方面本书的作者是中国运维领域的“偶像级”人物,本书是他在天涯社区和腾讯近10年工作经验的结晶.因为作者实战经验丰富,所以能高屋建瓴.直指痛处,围绕Python自动化运维这个主题,不仅详细介绍了系统基础信息.服务监控.数据报表.系统安全等基础模块,而且深入讲解了自动化操作.系统管理.配置管理.集群管理及大数据应用等高级功…

Atitit.log日志技术的最佳实践attilax总结 1. 日志的意义与作用1 1.1. 日志系统是一种不可或缺的单元测试,跟踪调试工具1 2. 俩种实现[1]日志系统作为一种服务进程存在 [2]日志系统作为系统调用存在2 3. 上下文(手动或者aop模式,记录参数)MDC2 3.1. 2 4. 日志格式规范2 4.1. 输出地点:日志,console,db2 5. 动态切换日志2 6. 大数据搜索与日志挖掘及可视化方案--ELK Stack:Elasticsearch.Logstash.K…

1.需求背景 移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量,这些海量数据远不是一张表能Hold住的.比如 用户表:支付宝8亿,微信10亿.CITIC对公140万,对私8700万. 订单表:美团每天几千万,淘宝历史订单百亿.千亿. 交易流水表 2.选择方案 (1)NoSQL/NewSQL(不选择) 选择RDBMS,不选择NoSQL/NewSQL,主要是因为NoSQL/NewSQL可靠性无法与RDBMS相提并论.RDBMS有以下几个优点: RDBMS生态完善: RDBMS绝对稳定: RDBMS的事务…

点击获取提取码:7bl4 一.内容简介 <python自动化运维:技术与最佳实践>一书在中国运维领域将有"划时代"的重要意义:一方面,这是国内第一本从纵.深和实践角度探讨Python在运维领域应用的著作:一方面本书的作者是中国运维领域的"偶像级"人物,本书是他在天涯社区和腾讯近10年工作经验的结晶.因为作者实战经验丰富,所以能高屋建瓴.直指痛处,围绕Python自动化运维这个主题,不仅详细介绍了系统基础信息.服务监控.数据报表.系统安全等基础模块,而且深…

数据库设计是整个程序的重点之一,为了支持相关程序运行,最佳的数据库设计往往不可能一蹴而就,只能反复探寻并逐步求精,这是一个复杂的过程,也是规划和结构化数据库中的数据对象以及这些数据对象之间关系的过程.下面给出了20个数据库设计最佳实践,当然,所谓最佳,还是要看它是否适合你的程序.一起来了解了解吧. 1.使用明确.统一的标明和列名,例如 School, SchoolCourse, CourceID. 2.数据表名使用单数而不是复数,例如 StudentCourse,而不是StudentCourse…

每个优秀的程序员和架构师都应该掌握分库分表,这是我的观点. 移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量,比如: 用户表 订单表 交易流水表 以支付宝用户为例,8亿:微信用户更是10亿.订单表更夸张,比如美团外卖,每天都是几千万的订单.淘宝的历史订单总量应该百亿,甚至千亿级别,这些海量数据远不是一张表能Hold住的.事实上MySQL单表可以存储10亿级数据,只是这时候性能比较差,业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态,因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间. 既然一张表无法搞定,那…

一.背景 之前写过一篇关于备份的文章:SQL Server 维护计划实现数据库备份,上面文章使用完整备份和差异备份基本上能解决数据库备份的问题,但是为了保障数据更加安全,我们需要再次完善我们的备份计划: 下面这篇文章主要加入了日志备份,并对设计备份的频率和设计命名规范等问题进行实战: 二.最佳实践 (一) 备份计划 1) 每周星期日的2:00:00执行数据库的完整备份: 2) 每周星期一至星期六每天的2:00:00执行数据库的差异备份: 3) 每天在8:00:00和23:59:59之间.每1小时…

"聊点干货" 覆盖率技术基础 截止到Go1.15.2以前,关于覆盖率技术底层实现,以下知识点您应该知道: go语言采用的是插桩源码的形式,而不是待二进制执行时再去设置breakpoints.这就导致了当前go的测试覆盖率收集技术,一定是侵入式的,会修改目标程序源码.曾经有同学会问,插过桩的二进制能不能放到线上,所以建议最好不要. 到底什么是"插桩"?这个问题很关键.大家可以任意找一个go文件,试试命令go tool cover -mode=count -var=Co…

1)谨慎而有效地使用索引 选择合理的索引(前缀性及可选性).删除没有用的索引. 2)使用规范化,但不要使用过头 规范化(至少是第三范式)是一个易于理解且标准的方法.然而,在有些情况下,你可能希望违反这些规则.查询表通常是规范化的产物,也就是说,你创建了一个特殊的表,这个表包含了在其他表中被频繁使用的相关信息的列表.然而,当使用那些经常被访问且分布有限(仅有或有限的行数拥有小值)的查找表时,会使系统性能降低.在这种情况下,每次你使用查询信息,它们必须使用join以获取完整数据.join的开销很大,…