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有很多方法可以为数据库生成虚拟数据。您可以创建数据生成器、使用模拟数据服务或获取生产数据的子集。此外，许多数据库提供生成合成数据的内置功能。 在本文中，您将了解如何使用特殊数据库函数、分层查询和递归公

近年来，低代码开发作为软件开发的趋势获得了显着的发展势头。根据 MarketsandMarkets 的数据，低代码开发市场预计将实现 28.1% 的大幅增长率，到 2025 年价值将达到 455 亿美

Kubernetes (K8s) 被全球超过 60% 的组织部署，是云计算领域采用最广泛的容器编排系统。K8s 集群已成为希望有效编排容器化应用程序的从业者的首选解决方案，因此这些集群通常包含各种软件

在讨论 REST API URI 设计规则之前，让我们快速概述一下我们将要讨论的一些术语。 URI REST API 使用统一资源标识符 (URI) 来寻址资源。在当今的网络上，URI 设计的范围从清

Presto是一种流行的开源分布式SQL引擎，使组织能够在多个数据源上大规模运行交互式分析查询。缓存是一种典型的提高 Presto 查询性能的优化技术。它为 Presto 平台提供了显着的性能和效率改

在项目和产品开发过程中，软件工程团队需要做出架构决策以实现其目标。这些决策可以是技术性的，也可以与流程相关。 技术决策：例如决定使用JBOSS Data Grid作为缓存解决方案还是选择Amazon

Kubernetes 的主要职责之一是在应用程序之间共享节点。由于这些应用程序需要相互通信并与外部世界通信，因此网络是一个基本的需求。 来自 Kubernetes 集群外部的请求通常通过负责将它们代理

在分布式系统的错综复杂的编织中，尤其是在微服务架构内，可靠的消息传递和数据一致性的挑战无处不在且要求极高。发件箱模式，常被引用于微服务的独特领域内，从一个关键场景中浮现出来，确保本地数据库事务的原子性

当今的应用程序（包括企业应用程序）需要始终开启且始终可用，并且通常必须为全球用户提供服务，这些用户无论身在何处都希望获得几乎即时的响应时间。 应对这些挑战不仅仅意味着让用户更满意：每个能够解决低延迟和

就应用设计最佳实践和原则而言，构建复杂的基于容器的架构与编程没有太大区别。本文的目标是使用众所周知的编程原理从开发人员的角度展示三种流行的可扩展性架构模式。 让我们从单一职责原则开始。

当创建存储和分析大量数据的应用程序，如时间序列、日志数据或事件存储应用时，开发一个良好且具备未来展望的数据模型可能是一个困难的任务。确定存储信息的最适当的数据类型取决于多种因素，包括浮点值所需的精度、

枚举类型（enum）是一种方便的数据类型，允许我们指定一个常量列表，对象字段或数据库列可以设置为该列表中的值。 枚举的美妙之处在于我们可以通过提供人类可读格式的枚举常量来确保数据完整性。因此，Java

在本文中，我们讨论为什么需要队列，以及它们如何构成微服务架构中异步通信的基石。 为什么使用异步消息传递？ 为什么异步消息传递很重要？

在这篇文章中，我将讨论近几年来应用程序架构在我看来是如何演变的，以及每次演变的驱动因素是什么。我们将讨论单体架构、面向服务的架构(SOA)、微服务，最后是事件驱动架构(EDA)。让我们开始吧！

想象一下，有一个巨大的整体应用程序，其中许多复杂的功能紧密地联系在一起。可扩展性是一个很大的挑战，部署过程可能会变得非常繁琐，而且由于内部组件高度耦合，改变功能流程也不是那么容易。 也许很多人都熟悉这

由于检索增强生成（RAG）如FLARE帮助LLMs加入最新的、定制的信息同时避免幻觉，所以向量搜索是生成性AI工具的关键组成部分。同时，向量搜索是一个功能，而不是一个产品 - 您需要查询与您其他数据相

听到模糊的说法“我们的数据库有问题”对于任何数据库管理员或管理员来说都是一场噩梦。有时是真的，有时不是，到底问题出在哪里呢？真的是数据库有问题吗？或者是网络、应用程序、用户或其他可能情况的问题？如果是

这篇文章是我们的 Parquet 和 ClickHouse 博客系列的第二部分。在这篇文章中，我们将更详细地探讨 Parquet 格式，重点介绍使用 ClickHouse 读写文件时要考虑的关键细节。

自2013年作为Hadoop的列存储发布以来，Parquet几乎已经成为一种无处不在的文件交换格式，它提供了高效的存储和检索。这种采纳使其成为更近期的数据湖格式的基础，例如Apache Iceberg

Kubernetes 支持编排部署、扩展和管理容器化应用程序。然而，如果没有适当的部署实践，有效管理 Kubernetes 集群可能会具有挑战性。