互联网常用数据库市场占有率 互联网通用架构体制 谈谈 MySQL 数据库那些事  MySQL MySQL 基本介绍 基本介绍  MySQL MySQL 优化方式 优化方式  MySQL MySQL 技巧分享 技巧分享  Q Q & & AA MyISAM MyISAM 特点 特点 MyISAM vs MyISAM vs InnoDB InnoDB • 数据存储方式简单，使用 购压力，但是我们可以提供更好的对外数据服务的能力和 途径，实际中尽可能两者兼顾。 MySQL 架构设计—高可用架构  系统优化：硬件、架构 系统优化：硬件、架构  服务优化 服务优化  应用优化 应用优化 MySQL MySQL 优化方式 优化方式 影响性能的因素 影响性能的因素 应用程序 应用程序 查询 查询 事务管理 事务管理 数据库设计 数据库设计 数据分布 数据分布 网络 网络 操作系统 读写分离；数据库分表、数据库切片（分 读写分离；数据库分表、数据库切片（分 布式），也考虑使用相应缓存服务帮助 布式），也考虑使用相应缓存服务帮助 MySQL MySQL 缓解访问 缓解访问 压力 压力 系统优化 系统优化  配置合理的 配置合理的 MySQL MySQL 服务器，尽量在应用本身达到一 服务器，尽量在应用本身达到一 个 个 MySQL MySQL 最合理的使用 最合理的使用  针对 针对

"abbbc", "abbbbc", "abbbbbc"] NOTE 案例中用的正则是 /ab{2,5}c/g，其中 g 是正则的一个修饰符。表示全局匹配，即，在目 标字符串中按顺序找到满足匹配模式的所有子串，强调的是“所有”，而不只是“第一个” 。g 是单词 global 的首字母。 1.1.2. 纵向模糊匹配 纵向模糊指的是，一个正则匹配的字符串，具体到某一位字符时，它可以不是某个确定的字符，可以有多种 match(regex)[0]); // => id="container" 当然，这样也会有个问题。效率比较低，因为其匹配原理会涉及到“回溯”这个概念（这里也只是顺便提一 下，第四章会详细说明）。可以优化如下： var regex = /id="[^"]*"/ var string = ''; console.log(string string = "ababa abbb ababab"; console.log( string.match(regex) ); // => ["abab", "ab", "ababab"] 同理，第二例子可以修改为： var regex = /^I love (?:JavaScript|Regular Expression)$/; console.log( regex.test("I love JavaScript")

"abbbc", "abbbbc", "abbbbbc"] NOTE 案例中用的正则是 /ab{2,5}c/g，其中 g 是正则的一个修饰符。表示全局匹配，即，在目 标字符串中按顺序找到满足匹配模式的所有子串，强调的是“所有”，而不只是“第一个” 。g 是单词 global 的首字母。 1.1.2. 纵向模糊匹配 纵向模糊指的是，一个正则匹配的字符串，具体到某一位字符时，它可以不是某个确定的字符，可以有多种 match(regex)[0]); // => id="container" 当然，这样也会有个问题。效率比较低，因为其匹配原理会涉及到“回溯”这个概念（这里也只是顺便提一 下，第四章会详细说明）。可以优化如下： var regex = /id="[^"]*"/ var string = ''; console.log(string string = "ababa abbb ababab"; console.log( string.match(regex) ); // => ["abab", "ab", "ababab"] 同理，第二例子可以修改为： var regex = /^I love (?:JavaScript|Regular Expression)$/; console.log( regex.test("I love JavaScript")

文本生成 自然语言理解与分析 知识推理 知识推理 逻辑问题解答（数学、常识推 理） 因果分析（事件关联性） 语义分析 语义解析 情感分析（评论、反馈） 意图识别（客服对话、用户查询） 实体提取（人名、地点、事件） 文本分类 文本分类 主题标签生成（如新闻分类） 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 的答案 基于链式思维（Chain-of-Thought），逐步推理 问题的每个步骤来得到答案 决策能力 依赖预设算法和规则进行决策 能够自主分析情况，实时做出决策 创造力 限于模式识别和优化，缺乏真正的创新能力 能够生成新的创意和解决方案，具备创新能力 人机互动能力 按照预设脚本响应，较难理解人类情感和意图 更自然地与人互动，理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 直接给出明确步骤或 格式要求 简单任务、需快速执行 “用Python编写快速排序函 数，输出需包含注释。” ✅ 结果精准高效 ❌ 限制模型自主优化空 间 需求导向 描述问题背景与目标， 由模型规划解决路径 复杂问题、需模型自主 推理 “我需要优化用户登录流程， 请分析当前瓶颈并提出3种方 案。” ✅ 激发模型深层推理 ❌ 需清晰定义需求边界 混合模式 结合需求描述与关键 约束条件

2005年04月 发 布 ， 支 持 到 2006年10月。 10 关于 Ubuntu 目录 Lucid Lynx • Ubuntu 5.10 (Breezy Badger， 活 泼 的 獾 子 ) 2005年10月 发 布 ， 支 持 到 2007年04月。 • Ubuntu 6.06 LTS (Dapper Drake，帅气的公鸭) Ubuntu 的第一个长期支持版 本，发布于 200 手 会 协 助 您 设 置 电 子 邮 件 帐 户 和 位 于.gconf/apps/evolution 的其他用户设置。 使用互联网 79 Ubuntu 桌面培训 目录 Evolution 帐户向导 将协助您在几步之内完成对 Evolution 的配置使其连接到您的电子邮件帐户并从其 他应用程序导入文件。点击下一步。 图 III.24 配 置 新 的 电 子 邮 件 帐 户 2. Evolution 注： 更 多 关 于 如 何 使 用 Evolution 电 子 邮 件 客 户 端 的 信 息 ， 参 见：https://help.ubuntu.com/10.04/internet/C/email.html III.IV.II 使用其他电子邮件客户端 除 Evolution 外 ， 您 还 有 很 多 可 选 的 电 子 邮 件 客 户 端 ， 例 如 Mozilla Thunderbird，Balsa

7.3 消息查询 ......................................................................................................................................................... 20 7.3.1 挄照 Message Id 查询消息 ..... ....................................................................... 20 7.3.2 挄照 Message Key 查询消息 ................................................................................................ ..................................................................................... 44 14.3.4 优化每条消息消费过程 ..........................................................................................

DeepSeek R1  高效推理：专注于低延迟和 高吞吐量，适合实时应用。  轻量化设计：模型结构优化， 资源占用少，适合边缘设备 和移动端。  多任务支持：支持多种任务， 如文本生成、分类和问答。 Kimi k1.5  垂直领域优化：针对特定领域 （如医疗、法律）进行优化， 提供高精度结果。  长文本处理：擅长处理长文本 和复杂文档，适合专业场景。  定制化能力：支持用户自定义 定制化能力：支持用户自定义 训练和微调，适应特定需求。 Open AI o3 mini  小型化设计：轻量级模型， 适合资源有限的环境。  快速响应：优化推理速度， 适合实时交互场景。  通用性强：适用于多种自 然语言处理任务，如对话 生成和文本理解。 爬虫数据采集 1、阅读网页源代码，提取特定网页内容； 2、撰写python脚本； 3、提取并合并网址； 4、提取网址内容； 5、写入文件。 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 爬虫数据采集  目前DeepSeek R1、Open AI o3mini、Kimi k1.5支持联网查询网址，Claude 3.5 sonnet暂不支持；  四个模型均能根据上传的网页代码，对多个网址链接进行筛选、去重，完全提取出符合指令要求的所有网址链接并形成列表；  在复杂爬虫任务上，DeepSeek

......................................................................................... 7 3.9 内核优化................................................................................................... 性能调优从大的方面来说，在系统设计之初，需要考虑硬件的选择，操作系统的选 择，基础软件的选择；从小的方面来说，包括每个子系统的设计，算法选择，如何使 用编译器的选项，如何发挥硬件最大的性能等等。 在性能优化时，我们必须遵循一定的原则，否则，有可能得不到正确的调优结果。主 要有以下几个方面： ● 对性能进行分析时，要多方面分析系统的资源瓶颈所在，因为系统某一方面性能 低，也许并不是它自己造成的，而是其 调优过程是迭代渐进的过程，每一次调优的结果都要反馈到后续的代码开发中 去。 ● 性能调优不能以牺牲代码的可读性和可维护性为代价。 1.3 调优思路 性能优化首先要较为精准的定位问题，分析系统性能瓶颈，然后根据其性能指标以及 所处层级选择优化的方式方法。 下面介绍MySQL数据库具体的调优思路和分析过程，如图1所示。 调优分析思路如下： 1. 很多情况下压测流量并没有完全进入到服务端，在网络上可能就会出现由于各种

• Apache Ozone适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 新进展 • ⽂件系统优化(FSO) • Ozone Balancer • 纠删码 • 单数据盘单RocksDB实例 ⽂件系统优化(FSO) dir1 dir2 dir3 file-1 file-1M 100万个⽂件 vol/buck1 Key entry /vol/buck1/dir1/ Key的存储 ⽬录 ⽂件 删除/重命名⽬录 耗时 对象存储：采⽤ KV ⽅式管理对象元数据，⽆ 需管理元数据之间的关系 ⽂件系统：额外地，需要采⽤树结构作为索 引，管理元数据之间的关系 ⽂件系统优化 ● FILE_SYSTEM_OPTIMIZED (FSO) : ⽀持纯粹的⽂件语义, 有限的 S3 兼容性 ⽂件的存储Key格式: “/” 所有已存在的桶，升级后变成LEGACY 版本，以⽀持向后兼容 存储Key格式基本同OBS, 通过配置项区分偏向⽂件，还是偏向S3对象的⽀持 引⼊Bucket级别 OM Metadata Layout 版本号 ⽂件系统优化 ⽂件系统优化效果 Query Details: Dropped “catelog_sales” table with sub- paths(files/dirs) count = 5K Query

replication slave on *.* to ‘sync’@'%' identified by 'sync'; /*保存权限设定*/ flush privileges; /*查看主数据日志状态，需要记住查询结果 File 和 Position 值，是从数据库复 制的日志起点*/ show master status; 在从数据库中执行 SQL 脚本： /*如果已经开启了同步，停止同步*/ stop slave; master_user='sync', master_password='sync', master_port=3306, master_log_file='<主数据库查询得到的 File 值>', master_log_pos=<主数据库查询得到的 Positions 值>; 下面是我的脚本例子： change master to master_host='master_db', master_user='sync'