本月话题：大数据专题随着IT技术的不断发展，知识的不断更新迭代，大家讨论讨论说说看看大家对大数据方面的知识掌握多少，看看大家对目前大数据的了解

为了给多道程序提供良好的运行环境，操作系统应具有以下几方面的功能:处理机管理、存储器管理、设备管理和文件管理。为了方便用户使用操作系统，还必须向用户提供接口。同时，操作系统可用来扩充机器，以提供更方便的服务、更高的资源利用率。1、操作系统作为计算机系统资源的管理者(1）处理机管理      在多道程序环境下，处理机的分配和运行都以进程（或线程）为基本单位，因而对处理机的管理可归结为对进程的管理。并发是指在计算机内同时运行多个进程，因此进程何时创建、何时撤销、如何管理、如何避免冲突、合理共享就是进程管理的最主要的任务。进程管理的主要功能包括进程控制、进程同步、进程通信、死锁处理、处理机调度等。(2）存储器管理      存储器管理是为了给多道程序的运行提供良好的环境，方便用户使用及提高内存的利用率，主要包括内存分配与回收、地址映射、内存保护与共享和内存扩充等功能。(3）文件管理      计算机中的信息都是以文件的形式存在的，操作系统中负责文件管理的部分称为文件系统。文件管理包括文件存储空间的管理、目录管理及文件读写管理和保护等。(4）设备管理      设备管理的主要任务是完成用户的IO请求，方便用户使用各种设备，并提高设备的利用率，主要包括缓冲管理、设备分配、设备处理和虚拟设备等功能。2．操作系统作为用户与计算机硬件系统之间的接口      为了让用户方便、快捷、可靠地操纵计算机硬件并运行自己的程序，操作系统还提供了用户接口。操作系统提供的接口主要分为两类:一类是命令接口，用户利用这些操作命令来组织和控制作业的执行;另一类是程序接口，编程人员可以使用它们来请求操作系统服务。(1）命令接口      使用命令接口进行作业控制的主要方式有两种，即联机控制方式和脱机控制方式。按作业控制方式的不同，可将命令接口分为联机命令接口和脱机命令接口。      联机命令接口又称交互式命令接口，适用于分时或实时系统的接口。它由一组键盘操作命令组成。用户通过控制台或终端输入操作命令，向系统提出各种服务要求。用户每输入一条命令，控制权就转给操作系统的命令解释程序，然后由命令解释程序解释并执行输入的命令，完成指定的功能。之后，控制权转回控制台或终端，此时用户又可输入下一条命令。      脱机命令接口又称批处理命令接口，适用于批处理系统，它由一组作业控制命令组成。脱机用户不能直接干预作业的运行，而应事先用相应的作业控制命令写成一份作业操作说明书，连同作业一起提交给系统。系统调度到该作业时，由系统中的命令解释程序逐条解释执行作业说明书上的命令，从而间接地控制作业的运行。(2）程序接口      程序接口由一组系统调用（也称广义指令）组成。用户通过在程序中使用这些系统调用来请求操作系统为其提供服务，如使用各种外部设备、申请分配和回收内存及其他各种要求。      当前最为流行的是图形用户界面(GUI),即图形接口。GUI最终是通过调用程序接口实现的，用户通过鼠标和键盘在图形界面上单击或使用快捷键，就能很方便地使用操作系统。严格来说，图形接口不是操作系统的一部分，但图形接口所调用的系统调用命令是操作系统的一部分。3、操作系统用作扩充机器      没有任何软件支持的计算机称为裸机，它仅构成计算机系统的物质基础，而实际呈现在用户面前的计算机系统是经过若干层软件改造的计算机。裸机在最里层，其外面是操作系统。操作系统所提供的资源管理功能和方便用户的各种服务功能，将裸机改造成功能更强、使用更方便的机器;因此，我们通常把覆盖了软件的机器称为扩充机器或虚拟机。

SSH=Struts+Spring+Hibernate      集成SSH框架的系统从职责上分为四层：表示层、业务逻辑层、数据持久层和域模块层，以帮助开发人员在短期内搭建结构清晰、可复用性好、维护方便的Web应用程序。其中使用Struts作为系统的整体基础架构，负责MVC的分离，在Struts框架的模型部分，控制业务跳转，利用Hibernate框架对持久层提供支持，Spring做管理，管理struts和hibernate。      Struts 是一个很好的MVC框架，主要技术是Servlet和Jsp。Struts的MVC设计模式可以使我们的逻辑变得很清晰，让我们写的程序层次分明。基于Struts开发可以简化开发难度，提高开发效率。　　Spring 提供了管理业务对象的一致方法，并鼓励注入对接口编程而不是对类编程的良好习惯，使我们的产品在最大程度上解耦。Hibernate 是用来持久化数据的，提供了完全面向对象的数据库操作。Hibernate对JDBC进行了非常轻量级的封装，它使得与关系型数据库打交道变得非常轻松。在Struts+Spring+Hibernate系统中，对象之间的调用流程如下：　Struts——>Spring——>Hibernate　　JSP——>Action——>Service——>DAO——>Hibernate比如：1.Spring的配置文件bean.xml<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans         xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"         xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.1.xsd http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx.xsd"         xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx">     <bean id="dataSource"           class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource" destroy-method="close">         <property name="jdbcUrl"                   value="jdbc:mysql://localhost:3306/samblog?useUnicode=true&amp;characterEncoding=UTF-8&amp;autoReconnect=true">         </property>         <property name="user" value="root"></property>         <property name="password" value="123456"></property>         <property name="driverClass" value="org.gjt.mm.mysql.Driver"/>     </bean>     <bean id="sessionFactory"           class="org.springframework.orm.hibernate5.LocalSessionFactoryBean">         <property name="dataSource">             <ref bean="dataSource"/>         </property>         <property name="hibernateProperties">             <value>                 hibernate.dialect=org.hibernate.dialect.MySQL5Dialect                 hibernate.hbm2ddl.auto=update                 hibernate.show_sql=false                 hibernate.format_sql=false            </value>         </property>         <property name="mappingResources">             <list>                 <value>site/sambloger/domain/Users.hbm.xml</value>                 <value>site/sambloger/domain/Blog.hbm.xml</value>                 <value>site/sambloger/domain/Category.hbm.xml</value>                 <value>site/sambloger/domain/Comment.hbm.xml</value>             </list>         </property>     </bean>     <bean id="transactionManager"           class="org.springframework.orm.hibernate5.HibernateTransactionManager">         <property name="sessionFactory" ref="sessionFactory"/>     </bean>     <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager"/>     <!-- 配置Blog  spring进行管理  服务层直接调用实现与数据库的CRUD-->     <bean id="blogDao" class="site.sambloger.dao.impl.BlogDAOImpl">         <property name="sessionFactory" ref="sessionFactory"/>     </bean>     <bean id="blogService" class="site.sambloger.service.impl.BlogServiceImpl" scope="prototype">         <property name="blogDao" ref="blogDao"/>     </bean>     <bean id="blogAction" class="site.sambloger.action.BlogAction">         <property name="blogService" ref="blogService"/>         <property name="commentService" ref="commentService"/>     </bean>     <!-- 配置Comment -->     <bean id="commentDao" class="site.sambloger.dao.impl.CommentDAOImpl">         <property name="sessionFactory" ref="sessionFactory"/>     </bean>     <bean id="commentService" class="site.sambloger.service.impl.CommentServiceImpl" scope="prototype">         <property name="commentDao" ref="commentDao"/>     </bean>     <bean id="commentAction" class="site.sambloger.action.CommentAction">         <property name="commentService" ref="commentService"/>         <property name="blogService" ref="blogService"/>     </bean>     <!-- 配置Users -->     <bean id="usersDao" class="site.sambloger.dao.impl.UsersDAOImpl">         <property name="sessionFactory" ref="sessionFactory"></property>     </bean>     <bean id="usersService" class="site.sambloger.service.impl.UsersServiceImpl" scope="prototype">         <property name="usersDao" ref="usersDao"/>     </bean>     <bean id="usersAction" class="site.sambloger.action.UsersAction">         <property name="userService" ref="usersService"></property>     </bean></beans>2.Struts的配置文件 struts.xml<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?><!DOCTYPE struts PUBLIC "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.1//EN" "http://struts.apache.org/dtds/struts-2.1.dtd"><struts>     <package name="samblog" extends="struts-default" namespace="/">              <action name="init" class="blogAction" method="init">                     <result name="success">/bloglist.jsp</result>             </action>             <action name="getBlog" class="blogAction" method="getBlog">                     <result name="success">/displayBlog.jsp</result>             </action>              <action name="getAllNote" class="blogAction" method="getAllNote">                 <result name="success">/notelist.jsp</result>             </action>             <action name="addComment" class="commentAction" method="addComment">                 <result name="success"  type="redirect">/getBlog</result>             </action>     </package></struts>3.Hibernate其中的一个配置文件：<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><!DOCTYPE hibernate-mapping PUBLIC "-//Hibernate/Hibernate Mapping DTD 3.0//EN""http://www.hibernate.org/dtd/hibernate-mapping-3.0.dtd"><!--      Mapping file autogenerated by MyEclipse Persistence Tools--><hibernate-mapping>     <class name="site.sambloger.domain.Blog" table="blog">         <!--id标签表示映射到数据库中是作为主键 其他property表示普通键-->         <id name="id" type="java.lang.Integer">             <column name="id" />             <generator class="increment" />         </id><!--该标签加N方 会有一个字段叫category_id作为外键参照1(Category)的主键字段 并且用来存储这个主键的信息-->         <many-to-one name="category" class="site.sambloger.domain.Category"  lazy="false" cascade="all">             <column name="category_id" not-null="true" />         </many-to-one>         <property name="title" type="java.lang.String">             <column name="title" length="400" not-null="true" />         </property>         <property name="content" type="java.lang.String">             <column name="content" length="4000" not-null="true" />         </property>         <property name="createdTime" type="java.util.Date">             <column name="created_time" length="10" not-null="true" />         </property><!--在一对多的关联中，在一的一方(Blog)设置inverse=”true”让多的一方来维护关联关系更有助于优化，因为可以减少执行update语句-->         <set name="comments" inverse="true">             <key>                 <column name="blog_id" not-null="true" />             </key>             <one-to-many class="site.sambloger.domain.Comment" />         </set>     </class></hibernate-mapping>Spring框架的作用和好处:    Spring框架提供了一个容器，该容器可以管理应用程序的组件，还提供了IoC和AoP机制，实现组件之间解耦，提高程序结构的灵活性，增强系统的可维护和可扩展性。     在SSH整合开发中，利用Spring管理Service、DAO等组件，利用IoC机制实现Action和Service,Service和DAO之间低耦合调用。利用AoP机制实现事务管理、以及共通功能的切入等。     功能是整合，好处是解耦。Hibernate中操作并发处理（乐观锁和悲观锁）    Hibernate框架可以使用锁的机制来解决操作并发。    a.悲观锁         在数据查询出来时，就给数据加一个锁，锁定。这样其他用户再执行删、改操作时不允许。当占用着事务结束，锁会自动解除。          Hibernate采用的是数据库锁机制实现悲观锁控制。        缺点：将并发用户操作同步开，一个一个处理。当一个用户处理时间比较长时，效率会比较低。      b.乐观锁         允许同时更新提交，但是最快的会成功，慢的失败。         在记录中追加一个字段值，用该字段值当做版本。当最先提交者提交后，会自动将版本字段值提升，这样其他用户提交，会发现版本低于数据库记录目前版本，因此抛出异常提示失败。    特点：允许用户同时处理，但只能有一个成功，其他失败，以异常方式提示。SSH工作流程       a.启动服务器，加载工程以及web.xml.           (实例化Lisener,Filter等组件，将Spring容器和Struts2控制创建)       b.客户端发送请求，所有请求进入Struts2控制器。控制器根据请求类型不同，分别处理。           (action请求，*.action会进入struts.xml寻找<action>配置.            其他请求，*.jsp会直接调用请求资源，生成响应信息)       c.Struts2控制器根据<action>配置调用一个Action对象处理。         整合方法一：将Action交给Spring容器          (Action对象由struts2-spring-plugin.jar插件提供的                      StrutsSpringObjectFactory负责去Spring容器获取)         整合方法二：将Action置于Spring容器之外          (Action对象由struts2-spring-plugin.jar插件提供的                      StrutsSpringObjectFactory负责创建，然后到Spring容器中寻找与Action属性匹配的Bean对象，给Action对象注入。(默认采用名称匹配规则)       d.Struts2控制器执行defaultStack拦截器、Action对象、Result等组件处理.       e.执行Action的execute业务方法时，如果使用Service或DAO采用Spring的IoC机制调用。       f.执行Result生成响应信息，执行后续拦截器处理       g.将响应信息输出。

为了应对高并发的请求，目前GaussDB(DWS)提供了max_active_statements参数来限制单节点的并发情况，超出并发上限的作业会进行排队。另在语句执行时也支持配置资源池并发和内存上限，来联合控制资源池级别的并发情况。基于DWS并发控制逻辑看出，实际作业执行中，可能会在两种队列中排队：一种是全局队列（global queue）这种队列不区分简单和复杂作业，也不区分是DDL或者是普通语句，这种是每个cn生效。一种是资源池队列(resource pool queue)，用户下发的一般语句会根据资源消耗估算以及复杂程度在这里进行判断是否排队。在两层队列的过滤下，DWS会筛选出当前能执行的语句，使其正常运行，运行时也会受到其所属资源池资源的限制（只能使用资源池配置的CPU、内存、IO配额）。在处理高并发访问的情况下，GaussDB(DWS)可以采用以下几种方式来提高数据库的性能和可扩展性：数据库集群：GaussDB(DWS)支持将多个数据库节点组成集群，以实现数据的负载均衡和高可用性。通过横向扩展数据库节点数量，可以提高数据库的并发处理能力和吞吐量。数据库分区：GaussDB(DWS)支持将大型表分割为多个分区，以实现数据的分片存储和查询。通过对分区进行水平扩展，可以提高数据库的并发处理能力和查询性能。数据库缓存：GaussDB(DWS)支持使用各种缓存技术，如Redis、Memcached等，以缓存常用的查询结果或数据。通过缓存热点数据，可以减少数据库的查询次数和响应时间。数据库优化：在代码编写和数据库设计方面，应该尽可能地避免使用不必要的查询和操作，优化SQL语句的性能并减少数据库的锁等待时间。可以通过使用索引、分区表等技术来提高查询和操作的效率。负载均衡：针对高并发访问情况，可以使用负载均衡器来分配请求到不同的数据库节点上，以实现请求的动态分配和负载均衡。可以使用Nginx等开源软件来实现负载均衡功能，或者选择专业的负载均衡器产品。

GaussDB(for Mongo)是华为云自主研发兼容 MongoDB4.0 接口的文档数据库。基于共享存储的存算分离架构，对于传统 MongoDB 社区版有如下优势：秒级添加 Secondary 节点(相比社区版 Mongo 小时级添加 Secondary 节点)基于 WAL 复制, Secondary 节点无写 IO,从根本上解决社区版 Seconary 节点 Oplog 脱节问题Primary/Seconary 无任何 IO 交互,Secondary 节点个数理论无上限, 支持百万 OPS 的读事务能力LSMTree Compaction 计算/IO 卸载到 Compaction 统一调度池,集中管理,不浪费用户读写 IO基于共享存储，Chunk 分裂/迁移动作不引起真实 IO，只更新路由元数据，秒级分裂/均衡GaussDB(for Mongo)技术架构1）容忍更多 Shard 宕机与社区版 MongoDB 的Share-Nothing模式不同的是，GaussDB(for Mongo)采用Share-Storage架构，计算存储分离。集群模式下，N 个 Shard 节点，可以容忍 N-1 个 Shard 宕机。2）更快的分裂与均衡能力此外，由于 Chunk 数据在存储池中，Chunk 的分裂与均衡不涉及到数据拷贝，可以做到分钟级分裂与扩容，分裂与扩容对用户的影响也远比社区版 MongoDB 小。3）百万级读 OPS 能力GaussDB(for Mongo)副本集模式下，Primary/Secondary 节点之间共享同一份数据库文件。Secondary 节点只复制 Primary 节点的 WriteAheadLog 以及 LSMTree 的结构变更信息，并应用到内存中。Secondary 节点没有 LSMTree 的 Compaction 和 Flush 任务，因此对用户的读业务影响很小。此外，由于Share-Storage的架构优势，添加 Secondary 节点并不需要拷贝数据，添加 Secondary 节点的动作可以秒级完成。而 Primary/Secondary 之间只传递元数据变更，不传递 WriteAheadLog，因此 Secondary 节点的个数即使变多，也不影响 Primary 节点的写性能。Secondary 节点可以水平扩展，支撑百万级的读 OPS。4）主节点 IO 卸载LSMTree 的写压力来源于三部分：用户的业务写入导致的 Memtable Flush后台 SST 文件 CompactionWAL 的持续写入根据线上业务的实际测算，三者的 IO 资源消耗占比为： 1:10:1。后台的 SST 文件 Compaction 占了绝大部分 IO 带宽，通过将 Compaction 任务集中化管理，从计算池卸载到存储池，进一步减少了用户计算节点的 CPU 和 IO 资源消耗。5）GaussDB(for Mongo) 只读节点设计传统社区版 MongoDB 副本集基于 Oplog 做数据复制，只读节点需要镜像主节点的所有写 IO 操作。GaussDB(for Mongo) 的只读节点和主节点共享同一份底层数据库文件(LSMTree 的 SST 文件)，只读节点并不自己生成 SST 文件。随着业务数据的写入，Compaction 的不断执行，LSMTree 的当前版本(包含哪些 SST 文件)不断更新，LSMTree 的元数据更新(增删 SST 文件的记录)被同步到只读节点执行。RocksDB 中，数据的变更被持久化到 WAL 里，元数据的变更(增删文件的操作, 叫做 VersionEdit)被持久化到 Mainifest 里。RocksDB 的数据和元数据是分开的，WAL 流和 VersionEdit 流是并行的，没有严格的先后顺序。为了保证只读节点和主节点完全一致的事件回放顺序，WAL 和 VersionEdit 流必须要合并成一个流，在双流合并后，通过 LSN 就可以为每个事件(WAL 的写操作/VersionEdit)定序。基于 WAL+VersionEdit 复制，而不基于 Oplog 复制共享文件(sst/wal)的生命周期管理由主节点负责 sst 文件和 wal 的文件的生命周期由主节点负责。RocksDB 中，SST 文件通过层级的引用计数来维持不被删除。如下图，RocksDB 的每个游标会维持 SuperVersion，如下图中的 S0，S1，S2。每个 SuperVersion 会引用一个 Version，一个 Version 代表 LSMTree 在不断变形(通过增删 SST 文件变形)的过程中，某个时间点的形状，最新的 Version 就代表 LSMTree 当前的形状。在 GaussDB(for Mongo)中，主节点会记录所有只读节点在使用的 Version，并为这些 Version 增加引用计数从而维持 SST 文件的生命周期。对于 WAL，主节点会记录所有只读节点中最老的 LSN(oldestLsn)，最老的 LSN 来自于复制最慢的只读节点。并删除比 oldestLsn 还旧的 WAL 文件。元数据变更通知，无论是 oldestLsn 还是只读节点的当前在用的活跃的 Version，都需要及时推进，这些元数据的变更是通过主从节点的定期心跳上报到主节点上的。主节点利用心跳数据对垃圾版本与 WAL 做清理。如下图所示，在经历一次心跳后，主节点发现 Secondary0 的 Version0 和 Secondary1 的 Version0 不再使用。删除这两个 Version 后，SST0 的引用计数为 0，表示 SST0 可以被删除。OldestLsn 也从 100 推进到了 250，可以清理掉 250 之前的 WAL。只读节点的 memtable 的释放：主节点的 Memtable 不会实时 Flush 为 SST 文件。如果只读节点不处理主节点的 Memtable 的话，只读节点的数据就不是实时的，且存在数据一致性问题。只读节点通过回放 WAL 到内存的 Memtable 中，来覆盖 SST 文件与主节点的 Memtable 的 Gap。上文介绍了只读节点是不往共享存储写入数据的， 所以只读节点上的 Memtable 最后的结局一定是被丢弃掉。但什么时候丢弃这个 Memtable 就是一个问题。过早的丢弃，会造成 SST 文件与 Memtable 之间的数据不连续，存在 Gap，过晚的丢弃会造成内存的浪费。只有当只读节点识别到 SST 的数据已经完全能够 Cover 某个 Memtable 时，这个 Memtable 才可以被丢弃。GaussDB(for Mongo)的只读节点在每次应用 VersionEdit 后，检查所有 SST 中的最大的 LSN 与 Memtable 的最小的 LSN 的关系，来决定是否要丢弃某个 Memtable。内存元数据的反向更新：传统的复制，数据流从 Oplog 来，走一遍完整的数据库 Server 层 CRUD 接口，再落到引擎层。这种逻辑和主节点上业务的写入逻辑是一致的，因此 Server 层的一些内存元数据结构，在这个过程中就自然而然的得到更新了。但是当采用基于 WAL 的复制后，整个 WritePath 并不经过只读节点的 Server 层。因此 Server 层的内存元数据更新，就是一个很大的挑战。在这里，只读节点对每一条 WAL 做分析，如果 WAL 的内容会影响 Mongo 内存元数据，就会 reload 对应的元数据模块。总结GaussDB(for Mongo) 基于 Share-Storage 架构，实现秒级 Chunk 分裂与均衡，对业务影响更小，水平扩展速度更快，能容忍更多节点宕机。只读节点功能，实现了一份数据多计算节点共用的功能。极大的提升了存储的利用效率，提高了计算节点的读取数据能力。为了让副本节点具有持续的读扩展能力，整个只读方案采用元数据的同步模式，在不降低主节点负载的情况下，极大的提升了整个系统的读数据的处理能力。为 3 节点，5 节点，乃至于 15 节点以上的副本集的工作提供了可能。

1：功能简介datakit是一款集四大核心功能：数据同步、数据比较、流程迁移、库表转换等数据使用工具，其核心设计目标：开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展    数据同步：从数据源端按照数据字段映射规则导入数据目标端。    数据比较：数据源端和目标端差异比较，并支持针对差异以源端数据为准进行数据修复。    流程迁移：实现源端数据库多表关联业务流程数据迁移另一种目标端数据库中。    库表转换：不同类型数据库间表结构批量转换    配置管理：业务对象(表、文件、数据流)配置、任务配置注意: (1)数据源端和数据目标端可以是数据库表作为对象也可以是数据文件作为对象; (2)目前数据库支持oracle、mysql、postgres;文件支持文本文件、excel文件; (3)支持二次开发集成新的数据库和文件2：应用场景2.1 数据同步场景    格式化txt文本数据指定字段导入数据库    格式化excel数据指定字段导入数据库    数据库表指定字段导出成文本文件    数据库表指定字段导出成excel文件    不同数据库间表数据互相同步倒换    不同文件格式数据互相同步倒换2.2 数据比较场景    源端txt文件数据和目标端数据库表数据根据指定关键字段比较数据差异,并支持以源数据为准修复数据库表数据    源端excel文件数据和目标端数据库表数据根据指定关键字段比较数据差异,并支持以源数据为准修复数据库表数据    源端数据库表数据和目标端txt文件数据根据指定关键字段比较数据差异    源端数据库表数据和目标端excel文件数据根据指定关键字段比较数据差异    源端数据库表件数据和目标端数据库表数据根据指定关键字段比较数据差异,并支持以源数据为准修复数据库表数据    源端txt文件数据和目标端excel文件数据根据指定关键字段比较数据差异2.3 流程迁移场景    可以将某一数据库中指定流程数据批量迁移到另外一个数据库，比如：(1)把生产库中指定流程数据迁移到测试环境进行流程验证; (2)    按业务流程进行数据备份2.4 库表转换场景    可以指定一个数据库用户下表结构迁移至另外一个数据库中，可以同一类型数据库之间转换，也可以支持不同数据库之间做表结构转换

简介： 在Linux上使用Selenium和Python来控制浏览器进行自动化测试或者网页数据抓取是常见的需求。本文将介绍如何在Linux无图形界面环境下使用Selenium与Firefox浏览器以headless模式运行，并提供geckodriver、Xvfb和pyvirtualdisplay等工具的安装步骤。Selenium是一个自动化测试工具，它可以模拟用户在浏览器中的操作，例如点击、输入文本、验证元素等。selenium官网介绍：Home:https://selenium.devGitHub:https://github.com/SeleniumHQ/SeleniumPyPI:https://pypi.org/project/selenium/IRC/Slack:Selenium chat room https://www.selenium.dev/support/#ChatRoomselenium支持多种浏览器/驱动程序（Firefox，Chrome，Internet Explorer）以及远程协议。下表是各浏览器对应的驱动。Chromehttps://chromedriver.chromium.org/downloadsEdgehttps://developer.microsoft.com/en-us/microsoft-edge/tools/webdriver/Firefoxhttps://github.com/mozilla/geckodriver/releasesSafarihttps://webkit.org/blog/6900/webdriver-support-in-safari-10/本篇以Firefox为例-- 先安装geckodriver：geckodriver是Firefox浏览器的驱动程序，用于与Selenium通信。可以通过以下步骤在Linux上安装geckodriver。访问geckodriver的GitHub页面https://github.com/mozilla/geckodriver/releases，下载适合您系统的压缩包。如果使用其他浏览器对应上表下载对应浏览器驱动。解压下载的文件，并将geckodriver可执行文件所在的目录加入系统的PATH变量。或者直接move到bin目录：mv geckodriver /usr/bin-- 安装firefoxyum install gtk3 wget http://releases.mozilla.org/pub/firefox/releases/116.0.3/linux-x86_64/zh-CN/firefox-116.0.3.tar.bz2 tar jxpvf firefox-116.0.3.tar.bz2 sudo ln -s /root/firefox/firefox /usr/bin/firefox-- 安装selenium在python环境下安装：pip install selenium-- 安装XvfbXvfb是一种虚拟的X窗口服务器，可以模拟图形界面。Ubuntu使用以下命令安装Xvfb： sudo apt-get install Xvfb如果是centos：sudo yum search Xvfb 根据搜索结果找到合适的安装包，通常命名为xorg-x11-server-Xvfb sudo yum install xorg-x11-server-Xvfb.x86_64-- 安装pyvirtualdisplaypyvirtualdisplay是一个Python库，用于在无图形界面环境下触发Xvfb。使用以下命令安装pyvirtualdisplay：pip install EasyProcess pip install xvfbwrapper pip install pyvirtualdisplay-- 编写Python脚本测试现在可以编写一个Python脚本来使用Selenium和Firefox浏览器进行自动化测试或网页数据抓取。以下是一个简单的示例：from selenium import webdriver from selenium.webdriver.firefox.options import Options from pyvirtualdisplay import Display # 创建一个虚拟显示 display = Display(visible=0, size=(1280, 768)) display.start() # 配置Firefox选项 firefox_options = Options() firefox_options.headless = True # 以headless模式运行，具体代码如下： # 创建Firefox browser = webdriver.Firefox(options=firefox_options) # 在这里编写您的代码，例如访问网页、操作元素等 query = 'Selenium的使用' url = f"https://cn.bing.com/search?q={query}" browser.get(url) title = browser.title print("Page title: ", title) browser.save_screenshot('screenshot1.png') # 关闭WebDriver和虚拟显示 browser.quit() display.stop()在这个示例中，我们首先创建一个虚拟显示，然后配置Firefox选项，将其设置为headless模式。然后，创建一个Firefox WebDriver实例，通过它可以直接与浏览器进行交互。在最后，关闭WebDriver和虚拟显示。保存Python脚本尝试运行。可以看到浏览器访问bing搜索页面的title，同时生成了搜索页面的屏幕截图。以headless模式运行selenium，可以不显示浏览器窗口，适合Linux云主机场景，实现自动化测试或者网页数据抓取。这些工具的组合提供了一个可靠且高效的解决方案。

一、   虚拟机备份：注意：VM虚拟机并不是一个非常稳定的系统，在虚拟化情况下，有时候会出现一些非常莫名奇妙的错误，这就需要我们有足够的克隆备份，以用于错误出现的恢复和追溯，大家可以参考我的虚拟机建设方式。在基础平台中，一般都有一些搭建好的基础组件，例如我们在Hadoop基础平台搭建时候，需要的JDK 1.8 基础组件，我们可以先行搭建好，后在使用的时候，直接克隆，省时省力，在搭建好的基础组件里，我们可以挑选一部分重要的（或者复杂的）进行备份。我们配置到一半的虚拟机，在休息或者阶段性达成时，请在关机时直接进行一次克隆，然后编辑克隆后的虚拟机，按照自己舒服的方式编号即可。在完成配置后，将完成配置的虚拟机移到已完成的组别，然后在完成备份组进行一个备份。虚拟机默认安装系统在C盘，建议有一个大一点的C盘空间，至少100-300G。一、   虚拟机网络设置：虚拟机常用有三种连接网络模式，分别是桥接，NAT，本地，这三种模式都分别代表什么意思？有什么用呢？我用类比法给大家解释一下这个问题。1)  桥接模式：在这种模式下，物理主机好像是一个“交换机”所有的虚拟机都连接这个物理主机的交换机上，所有虚拟机之间的交流不受影响，外界带有DHCP功能的路由器会直接分配给虚拟机地址，需要注意的是，你虚拟机的网段和物理机应在同一个网段，不然无法访问。示意图如下：2)  NAT模式：NAT(网络地址转，用于把内部的私有网络地址转换成可以通讯的公网地)NAT模式相当于在桥接的Vmnet0（虚拟交换机）上又加入了NAT设备和DHCP服务器来自行分配地址，也就是说，相当于在桥接模式的“交换机”上又加了个“路由器”，这样，物理主机和虚拟机的通讯就需要对于这个“路由器”进行配置才能实现和物理主机的通讯。示意图如下：3)  本地模式：本地模式，是NAT模式去掉了NAT设备（只剩DHCP服务器）通过共享网卡可以实现上网。示意图如下：我们在配置Hadoop平台的时候，使用NAT方式。三、   JDK环境配置1)  环境及需要软件：1.  物理机操作系统：windows 10 19032.  VM版本：15.5 pro3.  虚拟机操作系统：CentOS 7 x86_64 18044.  软件需求：Xshell、Xftp、JDK1.8_2112)  虚拟机建立：省略3)  网络设置：1.  网段：192.168.127.02.  网关：192.168.127.13.  V8网卡：192.168.127.884.  主机IP：192.168.127.314)  登录root用户：省略5)  开始配置：1.  IP配置# 修改IP地址# 这步完成后需重新启动$ vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33TYPE="Ethernet" PROXY_METHOD="none" BROWSER_ONLY="no" BOOTPROTO="static" DEFROUTE="yes" IPV4_FAILURE_FATAL="no" IPV6INIT="yes" IPV6_AUTOCONF="yes" IPV6_DEFROUTE="yes" IPV6_FAILURE_FATAL="no" IPV6_ADDR_GEN_MODE="stable-privacy" NAME="ens33" UUID="001ab3ed-d2b2-4697-ba77-a3a235682441" DEVICE="ens33" ONBOOT="yes" IPADDR="192.168.127.31" PREFIX="24" GATEWAY="192.168.127.1"2.  Xshell到主机# 在Xshell上创建Shell连接# 在XFTP中的 /root文件夹下新建一个文件夹为apps，且将JDK1.8传输进去3.  解压缩JDK1.8$ tar -zxvf /root/apps/jdk-8u211-linux-x64.tar.gz# 把解压后的JDK 1.8.0_211通过XFTP拖回apps文件夹4.  设置并且加载JDK1.8# 在环境变量中加入JDK1.8.0_211$ vim /etc/profile#export JAVA_HOME=/root/apps/jdk1.8.0_211 export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH:$HOME/bin重新加载环境变量$ source /etc/profile# 测试$ echo $JAVA_HOME $ java -version5.  关闭主机后，克隆到大数据平台一、   Hadoop平台单节点搭建1)  环境及需要软件：1.  物理机操作系统：windows 10 19032.  VM版本：15.5 pro3.  虚拟机操作系统：CentOS 7 x86_64 18044.  软件需求：Xshell、Xftp、hadoop 2.7.72)  虚拟机建立：省略3)  登录root用户：省略4)  开始配置1.  修改主机名和IP映射2.  IP地址和域名vi /etc/hosts127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 ::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6 192.168.127.31 hadoop313.   关闭防火墙$ systemctl stop firewalld.service $ systemctl disable firewalld.service关闭防火4.  配置SSH免密登录cd ~ ssh-keygen -t rsa #敲三次回车 ssh-copy-id hadoop31 #输入root密码 chmod 700 .ssh5.  正式安装Hadoop# 在文件夹下解压缩tar -zxvf /root/apps/hadoop-2.7.7.tar.gz# 将hadoop安装包移入apps文件夹中：省略，参照JDK# 配置依赖环境cd /root/apps/hadoop-2.7.7/etc/Hadoop vim hadoop-env.sh# 配置文件目录存放位置vim /root/apps/hadoop-2.7.7/etc/hadoop/core-site.xml<configuration> <property> <!--指定hdfs中namenode的地址--> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://hadoop31:9000</value> </property> <property> <!--指定hadoop运行时产生文件的存放目录--> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/root/apps/work/hadoop/tmp</value> </property> </configuration># 配置HDFS副本vim /root/apps/hadoop-2.7.7/etc/hadoop/hdfs-site.xml<configuration> <property> <!--指定hdfs保存数据副本的数量，包括自己，默认为3--> <!--伪分布式模式，此值为1--> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property> </configuration># 复制mapred组建使mapreduce可编辑cd /root/apps/hadoop-2.7.7/etc/hadoop mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml配置Yarn关联MapReduce运行vim /root/apps/hadoop-2.7.7/etc/hadoop/mapred-site.xml<configuration> <property> <!--指定mapreduce运行在yarn上--> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> </configuration># 格式化NameNode(第一次启动需要，之后都不需要)cd /root/apps/hadoop-2.7.7 ./bin/hdfs namenode -format启动命令cd /root/apps/hadoop-2.7.7 ./sbin/start-dfs.sh ./sbin/start-yarn.sh测试地址http://hadoop31:50070http://hadoop31:8088

Q：这是一场什么样的比赛？“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛是由共青团中央、中国科协、教育部、中国社会科学院和全国学联共同主办的全国性的大学生课外学术实践竞赛。“揭榜挂帅”作为“挑战杯”专项赛之一，企业提需求出题，面向高校广发“英雄帖”，学生团队竞争揭榜。旨在促进产教融合，打造校、企、研成果转化为“桥头堡”。Q：谁可以参加这个比赛？有学生赛道和青年科技人才两个赛道；学生赛道：2024年6月1日以前正式注册的全日制非成人教育的各类高等院校在校专科生、本科生、硕士研究生（不含在职研究生）均可申报作品参赛，以个人或团队形式参赛均可。本校硕博连读生（直博生）若在2024年6月1日以前未通过博士资格考试的，可以按研究生学历申报作品。没有实行资格考试制度的学校，前两年可以按硕士学历申报作品。本硕博连读生，按照四年、两年分别对应本、硕申报，后续则不可申报。青年科技人才赛道：在高等学校、科研院所、企业等各类创新主体中工作的、具有一定科研热情和科研能力的青年科技工作者或者在读博士。参赛人员年龄应在18至35周岁，即1989年6月1日至2006年6月1日期间出生。符合高校学生赛道报名条件的在读博士不得参加青年科技人才赛道比赛，高校青年教师在指导学生参赛的同时不得以参赛人员身份参加同一选题比赛，发榜单位及同发榜单位有相关隶属关系单位的青年不得参加本单位选题比赛。Q：怎么报名参加比赛？登录挑战杯官网（https://fxyh-t.bocmartech.com/jbgs/#/login），在线填写报名信息；点击“挑战杯”官网左侧“作品报名”选项，下载报名信息表打印，并加盖学校公章回传至官网；选手需登录华为云大赛平台（学生：cid:link_0；青年科技人才赛道：https://competition.huaweicloud.com/information/1000042071/introduction）进行实名校验；点击华为云大赛平台菜单栏中的“我的团队”，并点击“组建团队”，所有成员都必须完成实名校验并加入该团队。Q：有问题如何求助？论坛发帖求助：比赛过程中参赛选手可以在论坛中发帖，详细描述您遇到的问题，大赛组委会工作人员将会在工作日工作时间09:00-18:00在社区回复（为保证大赛公平公正原则，大赛官方仅针对报名方式、赛制、赛题、大赛安排等问题进行答疑）。赛事交流群求助：请扫描进入交流群，赛事相关资讯也会第一时间在群内同步，请所有报名选手务必加群。                                      （青年科技人才赛道）                                                             （学生赛道）联系大赛工作人员：如没有得到及时回复，可以添加大赛工作人员微信：15889847842（微信号：HW88886712）。Q：华为云AI开发平台的编程语言用的是华为独创的，还是python、C语言等其他编程语言都能兼容？AI开发，还是主流的Python、C++，没有独创的语言。Q：请问项目检测的样品必须是pcb板吗？可以是其他工业样品吗？是PCB板，数据样例集已给出，请见赛事页面。Q：本次比赛是只会提供这样一个小数据集吗？还是后面会有大数据集呢？本次大赛发放的是样例集，选手可以参考样例集缺陷自行寻找或制作开源数据集制作模型。Q：请问一下后期测试数据里是否也是五类缺陷，会不会有其他类别呢？不会了，缺陷种类是一样的。Q：我们需要检测的就是这块pcb板吗？还是说我们可以基于这个平台检测其他物品，缺陷由我们自己来定。赛题确定为PCB板检测，并且缺陷是样例集里固定的几种。Q：训练的材料也是公司这边提供吗？赛事页面已提供样例集，我们选手可以自行寻找合适的开源数据集。Q：评分用的数据集也是和样例数据集一样吗？一张pcb板只会有一种错误，还是说有几种错误同时在一张板子上的情况？是的，缺陷种类一样，初赛是一张板子一种缺陷。Q：大赛中使用的算法是否必须为本人提出的？使用开源的sota方案是否符合要求？初赛不做限制的，看最终的得分。Q：能够用自己买的910来训练吗？也可以，但不推荐，910很贵。Q：为什么我跑提供的初赛指导里面的yolov5，有调用了HAM，但是NPU AI那个调用一直是0%呀？其实 npu有调用，只是训练消耗的不多，有时候只有小一段时间会使用，所以会看到0这种情况。Q：打榜的分数是累计的吗这个每提交一次就有分，取最高分。Q：收费平台是训练的npu和储存两部分吗，代金券用完要分别在两个平台充钱吗收费是包括npu和存储两部分，但是代金券应该是都包含的，所以不用担心。Q：preprocess的入参date一次只包含一张图吗？是的。Q：请问老师样例集和训练集是同分布的吗，还是只有格式是一样的只能说格式一样。

我用STM32外接一个摄像头，拍照得到一个jpg图像文件，想通过外接的ESP8266（WiFi方式）把这个jpg文件上传到华为云OBS，请指点一下设计流程，有例程就更好了，谢谢！

技术干货GaussDB数据量与分区策略分析https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02106149308401380040-1-1.htmlGaussDB分页查询的实现方法https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02106149308219906039-1-1.html高可用prometheus集群方案选型分享https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02120149171280544026-1-1.html数据结构小实践https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0205148913374176023-1-1.html常用的Python 正则表达式笔记分享https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0229148809003688021-1-1.htmlOBS常用存储类别及介绍笔记分享https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02107148640450505013-1-1.htmlOBS存储加密方式https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02107148640269972012-1-1.html计算机常用基础常识https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02107148640095926011-1-1.htmlC线性链表https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02107148566274864009-1-1.htmlLinux基础与服务器架构综合小实践https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0208148385106201002-1-1.html数码管的动态显示https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0229148385031520001-1-1.htmlLinux磁盘配额小实践https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0208148316143191001-1-1.htmlNUMA架构笔记分享https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0291148012681064004-1-1.htmlNUMA-Aware亲和性优化https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0231148012477529001-1-1.htmlGaussDB分布式与单机模式的比较https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0252147925786150001-1-1.html中断源类型详解https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02109147598839758040-1-1.html资讯【话题交流】说说大家都知道的认证考试和学习推荐讨论https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0208149308741557029-1-1.html

随着IT技术的不断发展，知识的不断更新迭代，大家讨论讨论说说大家都知道的认证考试和学习推荐，欢迎大家一起来讨论所有IT方面都可以、大数据、物联网、人工智能、云计算、区块链、项目管理等等等……都可以来说说有没有推荐的

简要概述我们可以得出一些关于GaussDB数据库是否需要分区，以及如何进行分区的初步建议。分区是一种数据库管理技术，用于提高数据处理效率、优化存储使用和提高系统的可维护性。通常，分区决策是基于数据量和表的大小来决定的。详细分析1. 分区策略的选择分区策略的选择取决于数据的特性和表的使用情况。例如，具有明显区间性特征的字段（如日期、区域、数值等）适合进行表分区。时间字段是最常见的分区字段，因为业务查询经常具有明显的区间范围特征。此外，对于数据量大的表，分区可以有效提升数据扫描效率，降低IO开销。2. 分区的标准和方法GaussDB支持多种分区方法，如RANGE分区、INTERVAL分区、LIST分区和HASH分区。RANGE分区是基于连续范围进行的分区，适用于数据范围固定的字段。INTERVAL分区是基于固定间隔进行的分区，适用于时间字段。LIST分区是基于特定列表值进行的分区，适用于枚举类型字段。HASH分区是基于哈希函数进行的分区，适用于任意类型的字段。3. 分区的限制和注意事项一些分区时的限制，例如二级分区表的叶子节点个数不能超过1048575个，一级分区无限制。同时，还应注意分区策略可能会受到磁盘容量不足的影响，需要合理规划磁盘分区以避免容量不足。总结建议综上所述，GaussDB的数据量达到一定程度并且表的大小符合分区的要求时，建议进行分区。具体的分区策略应基于数据特性和业务需求来确定，考虑范围性字段、时间字段等适合进行分区的字段。在实施分区之前，需要评估磁盘容量，确保分区不会因容量不足而影响性能。GaussDB的数据量是否需要分区取决于多个因素，包括但不限于数据的规模、查询性能需求以及存储资源等。一般来说，当表的数据量较大，查询频繁并且需要优化查询性能时，可以考虑进行分区。GaussDB支持多种分区方式，包括Range分区、Interval分区、List分区和Hash分区1。具体的分区策略需要根据实际的数据特征和业务需求来制定。例如，如果你的数据具有明显的时间范围特征，你可以选择Range或者Interval分区；如果你希望根据特定的值来进行分区，可以选择List分区；如果你希望根据数据的散列值来进行分区，可以选择Hash分区。此外，GaussDB还支持二级分区，即在一级分区的基础上进一步划分二级分区。但是需要注意的是，二级分区表的二级分区（叶子节点）个数不能超过1048575个，一级分区无限制，但一级分区下面至少有一个二级分区。总的来说，GaussDB的分区策略是为了提高查询性能和优化存储资源的使用，具体是否需要分区以及如何分区，需要根据你的实际需求和数据特征来决定。

概述GaussDB的分页查询通常涉及到数据库的排序和数据量的限制。在数据库管理系统中，分页查询可以帮助用户一次获取少量数据，减少数据传输量和内存使用，提高查询效率。接下来将从多个角度详细探讨GaussDB分页查询的具体实现方法和优化技巧。分页查询的SQL写法在GaussDB中，分页查询可以通过以下两种SQL语句来实现：第一种：子查询法SELECT * FROM ( SELECT a.*, ROWNUM rn FROM (SELECT * FROM tab1 WHERE status = 1 ORDER BY id) a ) b WHERE rn <= 500这里使用了一个子查询来生成行号，并通过ROWNUM限制行数不超过500。第二种：LIMIT用法SELECT * FROM tab1 WHERE status = 1 ORDER BY id LIMIT 500, 1这种写法使用了LIMIT语句来跳过前面的数据行，直接选取接下来的500行数据。场景优化及建议当查询的数据量非常大时，建议使用索引来优化查询性能。如果大部分查询都是访问前几页数据，建议使用排序字段的索引来提高效率。对于需要频繁翻页的场景，建议使用不排序的分页查询方式，如使用LIMIT语句。当需要对统计分页数据总数时，建议缓存结果或合理设计查询逻辑以避免重复计算。分页查询的性能优化索引策略：适当地创建和使用索引可以大幅提高查询速度，特别是对于排序和筛选操作。SQL语句优化：合理编写SQL语句，避免使用过多的子查询，减少数据处理的层级。数据库引擎优化：选择合适的数据库引擎，例如GaussDB的并行执行能力可以有效地处理大数据量的分页查询。在GaussDB中实现分页查询，您可以使用LIMIT和OFFSET关键字。LIMIT关键字用来限制返回的记录数量，而OFFSET关键字用来跳过前面的记录。这两个关键字通常一起使用，以实现分页的效果。以下是使用LIMIT和OFFSET关键字的一个基本例子：SELECT * FROM your_table_nameLIMIT 10OFFSET 20;在这个例子中，LIMIT 10指定了每页显示10条记录，而OFFSET 20指定了从第20条记录开始显示。这意味着查询结果将显示第21到第30条记录。请注意，不同的数据库系统可能有不同的分页查询语法。在GaussDB中，上述方法是实现分页查询的标准方式。在实际使用中，您可能需要根据具体的查询需求和数据表结构调整LIMIT和OFFSET的值。深入研究如何在保持高性能的同时，对大规模数据集进行有效的分页查询？在对大规模数据集进行分页查询时，为了保持高性能，可以采取以下几种策略：使用覆盖索引覆盖索引是指查询时只需要访问索引而无需访问表中的数据行。通过对表中的字段建立索引，并在查询时使用这些索引，可以显著提高查询速度。例如，如果有一个字段id是自增的，并且是连续增长的，可以在id上建立索引，然后在查询时使用LIMIT和OFFSET来快速定位到需要的页面。延迟关联延迟关联是一种优化策略，它涉及到先通过索引获取到需要的主键，然后再根据主键关联原表以获取完整数据，而不是通过二级索引获取主键后再遍历数据页。这样可以避免大量的随机I/O请求，从而提高查询效率。使用游标分页游标分页是通过记录的唯一标识符来定位分页的起点和终点，避免了大量的跳跃查询。这种方法通常适用于有唯一标识符的字段，如id或row_number等。选择合适的分页策略在某些情况下，可能需要根据实际应用场景选择最合适的数据分页策略。例如，如果数据是连续增长的，可以选择基于ID的分页；如果数据是无序的，可能需要使用其他方法，如基于时间的分页或其他业务逻辑上的分页。利用缓存如果数据不是实时变化的，可以考虑使用缓存来存储最近的分页结果，减少对数据库的查询次数，从而提高性能。分区表分页如果数据表非常大，可以考虑将其分区，每个分区包含一部分数据。这样，在进行分页查询时，只需访问包含所需数据的分区，减少了不必要的数据扫描。硬件和资源优化除了查询优化外，还可以通过增加服务器资源、使用更快的存储解决方案（如SSD）、优化数据库配置等方式来提高整体性能。综上所述，通过对大规模数据集采用适当的分页策略和技术，可以在保持高性能的同时有效地进行分页查询。在设计分页查询功能时，如何解决数据库资源消耗与用户体验之间的平衡？在设计分页查询功能时，解决数据库资源消耗与用户体验之间的平衡是一个重要的考虑因素。以下是一些关键点，可以帮助您在开发过程中找到这种平衡：1. 优化查询语句确保您的查询尽可能高效，避免使用复杂的子查询和不必要的联接操作。使用正确的索引可以大大减少查询所需的IO操作，从而降低资源消耗。2. 使用合理的分页大小默认的分页大小应该适应大多数用户的浏览习惯，同时考虑到后端服务的处理能力。过大或过小的分页尺寸都可能导致资源过度消耗或不满足用户需求。3. 提供自定义分页选项允许用户根据自己的偏好设置分页大小，可以在保证用户体验的同时，减轻服务器的压力。4. 引入缓存机制对于不经常变化的数据，可以通过缓存来减少数据库访问次数，从而节省资源。合理设计的缓存策略可以有效缓解热点数据的查询压力。5. 监控和调优实施监控工具来跟踪分页查询的性能指标，如响应时间、吞吐量等。根据监控数据进行调优，以确保资源消耗保持在可接受的范围内。6. 负载均衡如果可能的话，使用负载均衡器来分散流量，减轻单个服务器的负担。这有助于在高负载下维持稳定性和可用性。7. 异步处理对于非关键路径上的分页查询，可以考虑使用异步处理的方式，让用户界面保持响应，同时在后台慢慢处理数据。8. 用户反馈收集用户反馈，了解用户在使用分页功能时的真实感受，并根据这些反馈来调整设计和参数。通过综合考虑以上因素，可以在确保数据库资源得到合理利用的同时，为用户提供一个流畅且友好的分页查询体验。考虑到分页查询在大数据环境下的局限性，未来数据库技术发展趋势中可能出现哪些替代方案？在大数据环境下，分页查询确实存在一定的局限性，因为它可能会导致大量数据的重复加载，特别是在高交互的应用场景中。未来的数据库技术发展趋势可能会出现以下几个替代方案来解决这一问题：1. 动态数据流处理未来的数据库技术可能会更加注重实时数据处理能力的提升，通过动态数据流处理技术，可以不断地向用户展示最新的数据片段，而不是一次性加载整个数据集。2. 智能预加载算法通过机器学习和人工智能技术，数据库可以预测用户的查询模式，并提前加载可能被请求的数据，以此来减少等待时间和资源消耗。3. 分布式计算和存储随着云计算和边缘计算的发展，数据库技术可能会越来越多地依赖于分布式计算和存储解决方案，以提高处理大数据的能力和效率。4. 内存数据库和缓存为了减少磁盘I/O操作，未来的数据库技术可能会更多地使用内存数据库和缓存技术，以提高数据访问的速度。5. 微服务和容器化通过微服务和容器化的架构，可以将数据库分解成多个小块，每个小块负责处理特定类型的查询，从而提高整体的灵活性和效率。6. 无SQL数据库无SQL数据库（NoSQL databases）提供了不同于传统关系型数据库的模型，它们通常更适合于处理大规模的非结构化数据，可能在未来的大数据环境中扮演更重要的角色。7. 数据虚拟化数据虚拟化技术可以创建一个抽象层，使得用户可以直接访问不同来源和格式的数据，而不需要关心数据实际存储在哪里，这可能有助于简化大数据环境下的数据管理。8. 增强现实和虚拟现实虽然目前还不是主流技术，但增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术在未来可能会提供一种全新的数据可视化和交互方式，尤其是在需要复杂数据可视化的领域。这些潜在的替代方案表明，未来的数据库技术发展将会集中在提高处理速度、降低资源消耗以及提供更加智能化和个性化的用户体验。随着技术的不断进步，这些新兴的解决方案有望克服现有的大数据挑战。总结分页查询是数据库常用的操作，尤其是在数据量较大时。合理使用SQL语句、索引以及数据库引擎的特性，可以有效地提高分页查询的性能。在实际应用中，应根据具体情况选择合适的分页查询方式和优化策略。审核中

  Prometheus采用Pul模型收集监控数据，服务高可用意味着同一个服务需要至少两个节点同时拉取或者切换为Push模型，使用一致性哈希，将不同实例的Metrics推送到固定推送到其中一台服务，这个模式优势是，在保障服务可用性的同时，资源消耗量少一半;新节点不需要重新配置抓取规则可以做到快速平行扩容。但缺点是，节点故障将导致历史数据丢失。应用于生产环境的监控服务，单机Promtheus往往是无法满足需求的，此时就要搭建一套Prometheus集群，此时就需要考虑:服务高可用:服务要冗余备份，以消除单点故障。水平可扩展:可以通过增加服务数量，线性提高服务能力。数据持久化:节点故障数据不丢失、海量历史数据存储数据一致性:冗余结点之间数据需要保证一致性。选型⼀      Prometheus 根据功能或服务维度进行拆分，即如果要采集的服务比较多，一个Prometheus 实例就配置成仅采集和存储某一个或某一部分服务的指标，这样根据要采集的服务将 Prometheus 拆分成多个实例分别去采集，也能一定程度上达到水平扩容的目的。优点：服务被拆分给多个prometheus实例例收集，从而降低了单实例的性能瓶颈不同的prometheus实例配置可以不同拆分存储，分摊采集指标的量缺点统⼀查询入⼝不统⼀，每个prometheus都是一个查询入口采集数据依然存在本地，受本地磁盘容量和io限制选型⼆      针对选型一，一个Prometheus实例可能连这单个服务的采集任务都扛不住。     prometheus需要向这个服务所有后端实例发请求采集数据，由于后端实例数量规模太大，采集并发量就会很高，一方面对节点的带宽、CPU、磁盘lo都有一定的压力，另一方面Prometheus使用的磁盘空间有限，采集的数据量过大很容易就将磁盘塞满了，通常要做一些取舍才能将数据量控制在一定范围，但这种取舍也会降低数据完整和精确程度，不推荐这样做。那么我们可以给这种大规模类型的服务做一下分片(Sharding)，将其拆分成多个group，让一个Prometheus 实例仅采集这个服务背后的某一个group 的数据，这样就可以将这个大体量服务的监控数据拆分到多个Prometheus 实例上。优点︰解决单个服务监控指标大，利用切片方式让不同prometheus负责不同分片可以做Prometheus水平扩容缺点︰加剧了监控数据落盘的分散程度，使用grafana查询数据依然需要添加多个数据源不同数据源之间的数据还不能聚合查询选型三      可以让Prometheus 不负责存储，仅采集数据并通过remote write接口方式写入远程存储的adapter，远程存储使用OpenTSDB或InfluxDB这些支持集群部署的时序数据库。然后Grafana添加我们使用的时序数据库作为数据源来查询监控数据来展示。优点数据存储远程写入，实现单数据源的查询缺点:查询语句得使用远程数据源的语法，并不能使用prometheus的promeQL语法查询选型四       虽然上面我们通过一些列操作将Prometheus进行了分布式改造，但并没有解决Prometheus 本身的高可用问题，即如果其中一个实例挂了，数据的查询和完整性都将受到影响，那么我们可以将所有Prometheus实例都使用两个相同副本，分别挂载数据盘，它们都采集相同的服务，所以它们的数据是一致的，查询它们之中任意一个都可以，所以可以在它们前面再挂一层负载均衡，所有查询都经过这个负载均衡分流到其中一台Prometheus，如果其中一台挂掉就从负载列表里踢掉不再转发。优点:保障了prometheus的高可用缺点:数据并不能保证完全一致，当其中一台故障恢复后，他将丢失该时间的数据选型五        thanos架构，可以帮我们简化分布式 Prometheus的部署与管理，并提供了一些的高级特性︰全局视图，长期存储，高可用，该架构使用grpc保持各个组件的通讯，sidecar组件负责连接Prometheus，将其数据提供给Thanos Query查询，并且/或者将其上传到对象存储，以供长期存储。Query组件实现了Prometheus APl，将来自下游组件提供的数据进行聚合最终返回给查询数据的client(如grafana)，类似数据库中间件。Thanos Store Gateway组件将对象存储的数据暴露给Thanos Query去查询,Thanos Compact组件将对象存储中的数据进行压缩和降低采样率,大时间区间监控数据查询的速度。Thanos Ruler组件对监控数据进行评估和告警，还可以计算出新的监控数据，将这些新数据提供给Thanos Query查询并且/或者上传到对象存储，以供长期存储。优点:采集数据可永久性保存全局Query入口查询支持PromeQL语法。支持监控数据的聚合和去重保障prometheus的高可用缺点︰sidecar如果分布在不同地域，容易造成较高延迟，查询速度会较慢。但可以用Receiver模式(还不稳定)