s*3
2 楼
最近做了两次戚风,味道真的不错,很细很软,比买的要好吃。可是有一个问题就是烤
箱刚拿出来时很漂亮,稍微有点鼓鼓的。照着方子做说要倒扣放凉后再脱模。我发现脱
模后蛋糕top和bottom都向中间凹陷了一点,整体厚度跟刚烤好时比也薄了一点。不知道这是不是正常的呢?还是我哪一步做错了。
请达人们指点一下啊。谢谢
箱刚拿出来时很漂亮,稍微有点鼓鼓的。照着方子做说要倒扣放凉后再脱模。我发现脱
模后蛋糕top和bottom都向中间凹陷了一点,整体厚度跟刚烤好时比也薄了一点。不知道这是不是正常的呢?还是我哪一步做错了。
请达人们指点一下啊。谢谢
n*g
3 楼
想找练习听力、看英语新闻、查字典方面的APP
谁能推荐几个?多谢了!
谁能推荐几个?多谢了!
A*e
4 楼
中文最好,英文也可以。
看了网上一些文章,感觉都是泛泛而谈。尤其谈到SQL缺点时都是一带而过。有什么具
体应用实例,能说明SQL实现很难,而NoSQL会很容易?
看了网上一些文章,感觉都是泛泛而谈。尤其谈到SQL缺点时都是一带而过。有什么具
体应用实例,能说明SQL实现很难,而NoSQL会很容易?
m*r
5 楼
建议你改个题目,直接看到你问啥比较好。
呵呵。
呵呵。
E*A
6 楼
塌一点点是正常的
我打算弄个铝烤盘让蛋糕爬高点
我打算弄个铝烤盘让蛋糕爬高点
P*n
9 楼
http://graduate-school.phds.org/rankings/materials-engineering/
JHU rocks, but Baltimore sucks...
【在 f**********z 的大作中提到】
: 有人知道McGill的材料系怎么样吗? 跟Johns Hopkins的比起来又怎么样?
JHU rocks, but Baltimore sucks...
【在 f**********z 的大作中提到】
: 有人知道McGill的材料系怎么样吗? 跟Johns Hopkins的比起来又怎么样?
hr
13 楼
baltimore not bad. Many Chinese
【在 P**********n 的大作中提到】
: http://graduate-school.phds.org/rankings/materials-engineering/
: JHU rocks, but Baltimore sucks...
【在 P**********n 的大作中提到】
: http://graduate-school.phds.org/rankings/materials-engineering/
: JHU rocks, but Baltimore sucks...
b*y
15 楼
实际就是flat structure和relational tables的区别。flat structure牺牲的是灵活
性和relational db的科学严谨性,但速度快。relational tables因为太normalized了
,所以,query速度慢,但存储数据比较好。
性和relational db的科学严谨性,但速度快。relational tables因为太normalized了
,所以,query速度慢,但存储数据比较好。
f*z
16 楼
b*y
18 楼
cheaper, faster, better, 你只能得到2个,看你要啥了。
f*z
19 楼
q*d
20 楼
其实玻璃的就爬得高
q*d
24 楼
有的
是anchor这个牌子
是anchor这个牌子
c*u
30 楼
我的经验是底下铺油纸的话,倒扣的时候底容易塌,不铺呢,是容易粘底,不好洗。反
正我每次洗烤盘底都挺费劲。有人说,烤盘底刷一层油,再洒一层面粉会好些,我没有
试过,不知道效果如何。
正我每次洗烤盘底都挺费劲。有人说,烤盘底刷一层油,再洒一层面粉会好些,我没有
试过,不知道效果如何。
c*p
32 楼
"有人说,烤盘底刷一层油,再洒一层面粉会好些,我没有试过,不知道效果如何。"
这个我试过,效果还不错。我没有铝盘,就用我的玻璃烤盘,先把烤盘洗干净擦干,用
手沾一点油,有时用黄油,有时就用做菜的油,关键是要用手把油摸的薄薄的均匀的一
层在烤盘的底面和四周,在洒上一点面粉,拿起盘来晃一晃,让底面和四周都均匀的粘
上了面粉,然后到掉多余的面粉。有的地方可能会有芝麻大的面粉聚在一点,不用管它
。最后脱模,还是会粘一层在烤盘上,但考好后的蛋糕大约有面糊的2 倍高,会比刚出
炉时缩一点。必须要完全烤熟中间才不会塌。
这个我试过,效果还不错。我没有铝盘,就用我的玻璃烤盘,先把烤盘洗干净擦干,用
手沾一点油,有时用黄油,有时就用做菜的油,关键是要用手把油摸的薄薄的均匀的一
层在烤盘的底面和四周,在洒上一点面粉,拿起盘来晃一晃,让底面和四周都均匀的粘
上了面粉,然后到掉多余的面粉。有的地方可能会有芝麻大的面粉聚在一点,不用管它
。最后脱模,还是会粘一层在烤盘上,但考好后的蛋糕大约有面糊的2 倍高,会比刚出
炉时缩一点。必须要完全烤熟中间才不会塌。
c*u
34 楼
你是cicipeng么?
H*g
37 楼
说白了都是钱闹的。。。用钱就用关系型数据库,没钱的就用NOSQL,当然NOSQL也不便
宜。。。
宜。。。
c*u
38 楼
cicipeng is my idol too :)
z*3
39 楼
难以partition用一个最简单的例子
比如join
sql语句包含有join这个clause
join a table 的a1 column到b table的b1 column
这两个table都在一个node上,很容易搞
但是如果a table在A node上,b table在B node上
怎么join?
如果这些nodes还会挂掉呢?
比如B短时间内不给你反馈,怎么办?
一个方式就是对B做replica,互相备份
那多个nodes之间如何保持一致呢?
这个在transaction时候尤为明显
transaction要求一旦不成功,就回滚
这个在单一node上可以通过write ahead log等方式实现
但是如果是多个nodes呢?一部分写成功了,要回滚
怎么做?中间如果某些node在第二次commit时候挂了呢?
比如join
sql语句包含有join这个clause
join a table 的a1 column到b table的b1 column
这两个table都在一个node上,很容易搞
但是如果a table在A node上,b table在B node上
怎么join?
如果这些nodes还会挂掉呢?
比如B短时间内不给你反馈,怎么办?
一个方式就是对B做replica,互相备份
那多个nodes之间如何保持一致呢?
这个在transaction时候尤为明显
transaction要求一旦不成功,就回滚
这个在单一node上可以通过write ahead log等方式实现
但是如果是多个nodes呢?一部分写成功了,要回滚
怎么做?中间如果某些node在第二次commit时候挂了呢?
n*4
40 楼
塌陷可能是因为蛋白打发得不够
裱花袋AC Moore和Michael's都有卖
一次性的或者多次使用的都有
裱花袋AC Moore和Michael's都有卖
一次性的或者多次使用的都有
s*3
42 楼
太感动了,这么多回复和建议,看来要改进的还有很多啊。周末再试试来汇报,哈
A*e
44 楼
难道SQL的数据库都在单机上?另外对于NoSQL,如果需要join怎么办?
另外NoSQL的storage上也可以套个SQL engine嘛,比如狗家的F1就在spanner之上。
【在 z*******3 的大作中提到】
: 难以partition用一个最简单的例子
: 比如join
: sql语句包含有join这个clause
: join a table 的a1 column到b table的b1 column
: 这两个table都在一个node上,很容易搞
: 但是如果a table在A node上,b table在B node上
: 怎么join?
: 如果这些nodes还会挂掉呢?
: 比如B短时间内不给你反馈,怎么办?
: 一个方式就是对B做replica,互相备份
另外NoSQL的storage上也可以套个SQL engine嘛,比如狗家的F1就在spanner之上。
【在 z*******3 的大作中提到】
: 难以partition用一个最简单的例子
: 比如join
: sql语句包含有join这个clause
: join a table 的a1 column到b table的b1 column
: 这两个table都在一个node上,很容易搞
: 但是如果a table在A node上,b table在B node上
: 怎么join?
: 如果这些nodes还会挂掉呢?
: 比如B短时间内不给你反馈,怎么办?
: 一个方式就是对B做replica,互相备份
A*e
47 楼
http://dataconomy.com/sql-vs-nosql-need-know/
【在 A*******e 的大作中提到】
: sql vs nosql
: 732k个搜索结果。
【在 A*******e 的大作中提到】
: sql vs nosql
: 732k个搜索结果。
z*3
50 楼
这不就是文科生的文章么?
Eileen has five years’ experience in journalism and editing for a range of
online publications. She has a degree in English Literature from the
University of Exeter, and is particularly interested in big data’s
application in humanities. She is a native of Shropshire, United Kingdom.
【在 A*******e 的大作中提到】
: http://dataconomy.com/sql-vs-nosql-need-know/
z*3
51 楼
cs从业人员应该看这种东西
z*3
52 楼
我们说一个最简单的solution
你先fetch A node的data
然后存在memory里面
然后fetch B node的data
然后再在内存中做join
而不是通过sql engine来做
所以很早以前就说过要将大量使用sql的sp干掉
通过java来做,而不是通过scripts来做
这种方式发展下去,最后persistence就弱化成了一个简单crud操作的这么一个东西
其实就是弱化成了file system
这就是facebook最早用mysql的办法
而这个更进一步,就是一般nosql的雏形
然后如何保证一致性,如何replica做fault tolerance etc.
这就是分布式一天到晚琢磨的东西
等这些解决得差不多了,再考虑如何用script engine来简化操作
但是目前看,还早
你先fetch A node的data
然后存在memory里面
然后fetch B node的data
然后再在内存中做join
而不是通过sql engine来做
所以很早以前就说过要将大量使用sql的sp干掉
通过java来做,而不是通过scripts来做
这种方式发展下去,最后persistence就弱化成了一个简单crud操作的这么一个东西
其实就是弱化成了file system
这就是facebook最早用mysql的办法
而这个更进一步,就是一般nosql的雏形
然后如何保证一致性,如何replica做fault tolerance etc.
这就是分布式一天到晚琢磨的东西
等这些解决得差不多了,再考虑如何用script engine来简化操作
但是目前看,还早
z*3
58 楼
顺便说一下,vert.x已经实现了local file system的封装
http://vertx.io/docs/vertx-core/java/#_using_the_file_system_wi
一些很简单的gfs以及hdfs的功能,vert.x也能做鸟
当然还没有什么index之类的东东
http://vertx.io/docs/vertx-core/java/#_using_the_file_system_wi
一些很简单的gfs以及hdfs的功能,vert.x也能做鸟
当然还没有什么index之类的东东
A*e
60 楼
觉得vert.x和node.js的名字都怪里怪气的。还有go,scala,clojure,dart,angular
之流。因为不起个新名字,就不好marketing?
【在 z*******3 的大作中提到】
: 顺便说一下,vert.x已经实现了local file system的封装
: http://vertx.io/docs/vertx-core/java/#_using_the_file_system_wi
: 一些很简单的gfs以及hdfs的功能,vert.x也能做鸟
: 当然还没有什么index之类的东东
之流。因为不起个新名字,就不好marketing?
【在 z*******3 的大作中提到】
: 顺便说一下,vert.x已经实现了local file system的封装
: http://vertx.io/docs/vertx-core/java/#_using_the_file_system_wi
: 一些很简单的gfs以及hdfs的功能,vert.x也能做鸟
: 当然还没有什么index之类的东东
r*s
62 楼
您老还是找本分布式数据库的教课书看看吧
看书不丢人
分布式系统里这些问题怎么解决很多年前就有很成熟的方案了
现在大家不用原因是在表很大的情况下的速度问题, 以及速度
问题带来的死锁问题,而不是在分布式系统下transaction 没法做的问题。
【在 z*******3 的大作中提到】
: 难以partition用一个最简单的例子
: 比如join
: sql语句包含有join这个clause
: join a table 的a1 column到b table的b1 column
: 这两个table都在一个node上,很容易搞
: 但是如果a table在A node上,b table在B node上
: 怎么join?
: 如果这些nodes还会挂掉呢?
: 比如B短时间内不给你反馈,怎么办?
: 一个方式就是对B做replica,互相备份
看书不丢人
分布式系统里这些问题怎么解决很多年前就有很成熟的方案了
现在大家不用原因是在表很大的情况下的速度问题, 以及速度
问题带来的死锁问题,而不是在分布式系统下transaction 没法做的问题。
【在 z*******3 的大作中提到】
: 难以partition用一个最简单的例子
: 比如join
: sql语句包含有join这个clause
: join a table 的a1 column到b table的b1 column
: 这两个table都在一个node上,很容易搞
: 但是如果a table在A node上,b table在B node上
: 怎么join?
: 如果这些nodes还会挂掉呢?
: 比如B短时间内不给你反馈,怎么办?
: 一个方式就是对B做replica,互相备份
k*0
66 楼
RDB 用Shared/linked server 然后用distributed transaction, 当然这样run SQL需
要fine tune, 否则数据很大的话会有performance问题。
[在 zhaoce073 (迟到早退不思上进的蜥蜴) 的大作中提到:]
:难以partition用一个最简单的例子
:比如join
:...........
要fine tune, 否则数据很大的话会有performance问题。
[在 zhaoce073 (迟到早退不思上进的蜥蜴) 的大作中提到:]
:难以partition用一个最简单的例子
:比如join
:...........
z*3
68 楼
distributed transaction在ejb时代就很失败
这个东西叫做jta
一个很重要原因是反复确认之后,会导致响应时间变慢
一般都不用,都不要说2pc了,就是cp系统,都越来越不用了
因为慢,如果不在乎没一次操作都变得很慢的话
那很多东西其实都是可行的,但是这种理论可行性没有任何意义
【在 k**0 的大作中提到】
: RDB 用Shared/linked server 然后用distributed transaction, 当然这样run SQL需
: 要fine tune, 否则数据很大的话会有performance问题。
: [在 zhaoce073 (迟到早退不思上进的蜥蜴) 的大作中提到:]
: :难以partition用一个最简单的例子
: :比如join
: :...........
这个东西叫做jta
一个很重要原因是反复确认之后,会导致响应时间变慢
一般都不用,都不要说2pc了,就是cp系统,都越来越不用了
因为慢,如果不在乎没一次操作都变得很慢的话
那很多东西其实都是可行的,但是这种理论可行性没有任何意义
【在 k**0 的大作中提到】
: RDB 用Shared/linked server 然后用distributed transaction, 当然这样run SQL需
: 要fine tune, 否则数据很大的话会有performance问题。
: [在 zhaoce073 (迟到早退不思上进的蜥蜴) 的大作中提到:]
: :难以partition用一个最简单的例子
: :比如join
: :...........
k*0
69 楼
可以用,也可以上量,速度也还可以,但是需要fine tune SQL
[在 goodbug (好虫) 的大作中提到:]
:distributed transaction可以做,但是性能太差,上不了量。
:
:...........
[在 goodbug (好虫) 的大作中提到:]
:distributed transaction可以做,但是性能太差,上不了量。
:
:...........
k*0
70 楼
要看是怎么写的。比如你前面的例子,先读取Remote Node的data到local,这个方法也
可以直接在RDB上用,原理和你直接读到程序内存里没有两样。
[在 zhaoce073 (迟到早退不思上进的蜥蜴) 的大作中提到:]
:distributed transaction在ejb时代就很失败
:这个东西叫做jta
:...........
可以直接在RDB上用,原理和你直接读到程序内存里没有两样。
[在 zhaoce073 (迟到早退不思上进的蜥蜴) 的大作中提到:]
:distributed transaction在ejb时代就很失败
:这个东西叫做jta
:...........
z*3
72 楼
k*0
73 楼
但是数据库之间处理Relational data,比你自己弄到前端中端处理还是要快不少的。
[在 zhaoce073 (迟到早退不思上进的蜥蜴) 的大作中提到:]
:那还不如直接不用sql
:这做下去不就是ap系统么
:...........
[在 zhaoce073 (迟到早退不思上进的蜥蜴) 的大作中提到:]
:那还不如直接不用sql
:这做下去不就是ap系统么
:...........
k*0
76 楼
要加BL这就得上stored procedure了,全部在RDB里运行还是很快的。
要是用Nosql的话要怎么做呢?
[在 zhaoce073 (迟到早退不思上进的蜥蜴) 的大作中提到:]
:速度是一个考虑
:可读性是另外一个考虑
:...........
要是用Nosql的话要怎么做呢?
[在 zhaoce073 (迟到早退不思上进的蜥蜴) 的大作中提到:]
:速度是一个考虑
:可读性是另外一个考虑
:...........
k*0
77 楼
你的量还大得过搞股票交易的?我是没遇到过解决不了的问题,抬杠就免了。
[在 goodbug (好虫) 的大作中提到:]
:你眼中的量跟我眼中的量有数量级的差距。
:
:...........
[在 goodbug (好虫) 的大作中提到:]
:你眼中的量跟我眼中的量有数量级的差距。
:
:...........
z*3
78 楼
k*0
82 楼
我只知道怎样用SQL server取oracle,mysql,db2的资料,反过来没试过。每个DB是有
些不同的,但运行简单SQL差别不大。
[在 zhaoce073 (迟到早退不思上进的蜥蜴) 的大作中提到:]
:这种东西不应该依赖persistence的处理
:nosql一般不管
:...........
些不同的,但运行简单SQL差别不大。
[在 zhaoce073 (迟到早退不思上进的蜥蜴) 的大作中提到:]
:这种东西不应该依赖persistence的处理
:nosql一般不管
:...........
k*0
83 楼
股票交易系统讲究每秒保证多少Transaction,快当然也是重要指标之一。
我是不明白你说的量指的是什么?难道不是讨论数据库?
[在 goodbug (好虫) 的大作中提到:]
:股票交易量大?你一句话就露馅了。
:
:...........
我是不明白你说的量指的是什么?难道不是讨论数据库?
[在 goodbug (好虫) 的大作中提到:]
:股票交易量大?你一句话就露馅了。
:
:...........
z*3
84 楼
一些就是简单的功能,各个db也不一样
比如取第1000-1050行的数据
各个db的sql就不一样了
以前wikipedia上有一个专门的sector罗列了各个不同db的这部分sql的差异
很明显可以看出来,完全不同,db2用fetch first,row_number
mysql用limit,oracle用rownum,m$用top,而且在sql语句中的位置还不一样
这么简单的功能点,都不一样,随着db的增加,那就没法做了
而且就我所知,好像mysql什么是不支持去sql server上取东西的
这个毕竟不是sql标准,各个产品没有义务实现这部分功能
某些产品可能实现了,但是没有太大意义,sql server的license可不便宜
不能过于依赖某个产品,否则环境一换,马上要重新开始学习
m$肯定希望你只会sql server,离开了它就什么都做不了,这样有利于它插管吸血
【在 k**0 的大作中提到】
: 我只知道怎样用SQL server取oracle,mysql,db2的资料,反过来没试过。每个DB是有
: 些不同的,但运行简单SQL差别不大。
: [在 zhaoce073 (迟到早退不思上进的蜥蜴) 的大作中提到:]
: :这种东西不应该依赖persistence的处理
: :nosql一般不管
: :...........
比如取第1000-1050行的数据
各个db的sql就不一样了
以前wikipedia上有一个专门的sector罗列了各个不同db的这部分sql的差异
很明显可以看出来,完全不同,db2用fetch first,row_number
mysql用limit,oracle用rownum,m$用top,而且在sql语句中的位置还不一样
这么简单的功能点,都不一样,随着db的增加,那就没法做了
而且就我所知,好像mysql什么是不支持去sql server上取东西的
这个毕竟不是sql标准,各个产品没有义务实现这部分功能
某些产品可能实现了,但是没有太大意义,sql server的license可不便宜
不能过于依赖某个产品,否则环境一换,马上要重新开始学习
m$肯定希望你只会sql server,离开了它就什么都做不了,这样有利于它插管吸血
【在 k**0 的大作中提到】
: 我只知道怎样用SQL server取oracle,mysql,db2的资料,反过来没试过。每个DB是有
: 些不同的,但运行简单SQL差别不大。
: [在 zhaoce073 (迟到早退不思上进的蜥蜴) 的大作中提到:]
: :这种东西不应该依赖persistence的处理
: :nosql一般不管
: :...........
g*g
86 楼
exchange是不会有每天千万级 active用户的,这个你随便去找个统计就知道。核心的
match server 也是单机的,靠不同股票分开来达到scale out的目的。小股票可以几个
symbol合一台机器。这就是为啥不能下个单子,两个 symbol all or nothing的原因
。所以没有啥 distributed transaction, 量也差了好几个数量级。当然我不是说这个
东西简单,我说的是优化的对象不同。
为啥要 NoSQL, 我要每秒1M 的 qps,就没有 RDBMS能做到,特别是写。
【在 k**0 的大作中提到】
: 股票交易系统讲究每秒保证多少Transaction,快当然也是重要指标之一。
: 我是不明白你说的量指的是什么?难道不是讨论数据库?
: [在 goodbug (好虫) 的大作中提到:]
: :股票交易量大?你一句话就露馅了。
: :
: :...........
match server 也是单机的,靠不同股票分开来达到scale out的目的。小股票可以几个
symbol合一台机器。这就是为啥不能下个单子,两个 symbol all or nothing的原因
。所以没有啥 distributed transaction, 量也差了好几个数量级。当然我不是说这个
东西简单,我说的是优化的对象不同。
为啥要 NoSQL, 我要每秒1M 的 qps,就没有 RDBMS能做到,特别是写。
【在 k**0 的大作中提到】
: 股票交易系统讲究每秒保证多少Transaction,快当然也是重要指标之一。
: 我是不明白你说的量指的是什么?难道不是讨论数据库?
: [在 goodbug (好虫) 的大作中提到:]
: :股票交易量大?你一句话就露馅了。
: :
: :...........
A*e
87 楼
上交所也没有千万级?中国散户多啊。
的
【在 g*****g 的大作中提到】
: exchange是不会有每天千万级 active用户的,这个你随便去找个统计就知道。核心的
: match server 也是单机的,靠不同股票分开来达到scale out的目的。小股票可以几个
: symbol合一台机器。这就是为啥不能下个单子,两个 symbol all or nothing的原因
: 。所以没有啥 distributed transaction, 量也差了好几个数量级。当然我不是说这个
: 东西简单,我说的是优化的对象不同。
: 为啥要 NoSQL, 我要每秒1M 的 qps,就没有 RDBMS能做到,特别是写。
的
【在 g*****g 的大作中提到】
: exchange是不会有每天千万级 active用户的,这个你随便去找个统计就知道。核心的
: match server 也是单机的,靠不同股票分开来达到scale out的目的。小股票可以几个
: symbol合一台机器。这就是为啥不能下个单子,两个 symbol all or nothing的原因
: 。所以没有啥 distributed transaction, 量也差了好几个数量级。当然我不是说这个
: 东西简单,我说的是优化的对象不同。
: 为啥要 NoSQL, 我要每秒1M 的 qps,就没有 RDBMS能做到,特别是写。
k*0
90 楼
不能说到exchange就不包括scale out说到Nosql就把所有node加在一起,这种对比没有
意义。
两种系统对象不同,各有各的用处,Netflix Facebook这种前端当然适合用nosql,
exchange系统里其实也有一部分适用nosql,但是核心还是要transaction based low
latency。我只能说right tool for the right job.
[在 goodbug (好虫) 的大作中提到:]
:exchange是不会有每天千万级 active用户的,这个你随便去找个统计就知道。核心
的 match server 也是单机的,靠不同股票分开来达到scale out的目的。小股票可以
几个 symbol合一台机器。这就是为啥不能下个单子,两个 symbol all or nothing的
原因
:。所以没有啥 distributed transaction, 量也差了好几个数量级。当然我不是说这
个东西简单,我说的是优化的对象不同。
:...........
意义。
两种系统对象不同,各有各的用处,Netflix Facebook这种前端当然适合用nosql,
exchange系统里其实也有一部分适用nosql,但是核心还是要transaction based low
latency。我只能说right tool for the right job.
[在 goodbug (好虫) 的大作中提到:]
:exchange是不会有每天千万级 active用户的,这个你随便去找个统计就知道。核心
的 match server 也是单机的,靠不同股票分开来达到scale out的目的。小股票可以
几个 symbol合一台机器。这就是为啥不能下个单子,两个 symbol all or nothing的
原因
:。所以没有啥 distributed transaction, 量也差了好几个数量级。当然我不是说这
个东西简单,我说的是优化的对象不同。
:...........
k*0
91 楼
这些说的不错,在面对不同数据库的时候,确实没有one for all的结局方案。
[在 zhaoce073 (迟到早退不思上进的蜥蜴) 的大作中提到:]
:一些就是简单的功能,各个db也不一样
:比如取第1000-1050行的数据
:...........
[在 zhaoce073 (迟到早退不思上进的蜥蜴) 的大作中提到:]
:一些就是简单的功能,各个db也不一样
:比如取第1000-1050行的数据
:...........
N*n
92 楼
SQL数据库的出发点是数据CONSISTENCY第一。C可以压倒一切,包括HA、
SCALE等等。如果你做的项目不在乎C那就不必用SQL。比如说做个WIKI网
站,你只在乎量、不在乎RACE CONDITION,张三李四写同一个条目也无
所谓,RQ之间无需协调,LAST UPDATE WINS。这种就裸奔NOSQL
SCALE等等。如果你做的项目不在乎C那就不必用SQL。比如说做个WIKI网
站,你只在乎量、不在乎RACE CONDITION,张三李四写同一个条目也无
所谓,RQ之间无需协调,LAST UPDATE WINS。这种就裸奔NOSQL
h*d
94 楼
这种讨论很好,看得出,某几位都是有实干经验的
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