掘友等级
获得徽章 0
在开始设计项目目录结构之前，我们需要先了解一些设计目录的基本原则：
可读性和可维护性：设计目录结构应该易于阅读和维护，目录名称要简洁、清晰，最好能达到顾名思义的效果。
可扩展性和模块化：设计目录结构应该易于扩展和模块化，随着时间的推移，项目会不断变大，项目的目录结构应该能够很容易支撑这种变化。
规范性和一致性：设计目录结构应该遵循规范和一致性，如无特殊情况，目录名称最好统一使用单数
实上面的写法还是需要写数据库的字段名，如果数据库的字段名很多，我们很容易写错，导致不必要的bug产生。
一旦名称长，非常容易误写，而且如果有字段名称修改的话，还需要全局搜索一个个地修改，比较麻烦。
Go没有提供类似Java的lambad表达式或者C#中 nameof 方式直接获取某个对象的字段名称的操作，但是我们可以通过生成代码的方式生成字段名
所有就有了gplus，它作用就是自动识别结构体，把结构体的字段名生成出来。
在单机架构基础上，将进程按照某种依据切分开。比如，A 软件和 B 软件的后端原先采用单机架构部署，那就是一个进程部署在多个机器上；如果用垂直应用架构，可以将 A 和 B 的后端拆分为 A、B 两个进程，然后再按照单体模式的思路，部署在多个机器上。
优点：
一定程度上减少了后端进程职责
一定程度上缩小爆炸半径
Lambda表达式的语法非常简洁和清晰。它们由参数列表、箭头符号和方法体组成。
afka使用场景，业务日志、用户行为数据、Metrics基本概念，Producer、Cluster、Consumer、Topic、Partition
数据迁移、Offset、Partition选主
Lambda表达式的语法非常简洁和清晰。它们由参数列表、箭头符号和方法体组成。参数列表指定传递给Lambda表达式的参数，箭头符号 \"->\" 分隔参数列表和方法体，方法体则包含Lambda表达式要执行的代码。
afka使用场景，业务日志、用户行为数据、Metrics数据
基本概念，Producer、Cluster、Consumer、Topic、Partition
数据迁移、Offset、Partition选主
数据压缩可以使读的数据量更少，在IO密集型计算中获得大的性能优势
相同类型压缩效率更高
排序之后压缩效率更高
可以针对不同类型使用不同的压缩算法
几种常见的压缩算法
SQL引擎包括了：
Paser：经过词法分析、语法分析生成语法树，然后对语法树进行合法性校验。
Optimizer：根据Parser产生的语法树，根据规则或者代价产生执行计划树。
Executor：根据计划树进行执行，常见的执行方式是火山模型。
Restful风格简介：简单介绍Restful风格的形式和优点
GET：获取对象内容
PUT：下载对象内容
DELETE：删除对象内容
HEAD：获取对象元信息
MultiPartUpload接口：针对大对
数据库有很多种，至于各种数据库孰优孰劣，主要取决于企业希望如何使用数据。
关系数据库：关系型数据库是把数据以表的形式进行储存，然后再各个表之间建立关系，通过这些表之间的关系来操作不同表之间的数据。
非关系数据库 ： NoSQL 或非关系数据库，支持存储和操作非结构化及半结构化数据。相比于关系型数据库，NoSQL没有固定的表结构，且数据之间不存在表与表之间的关系，数据之间可以是独立的。NoSQL的关键是它们放弃了传统关系型数据库的强事务保证和关系模型，通过所谓最终一致性和非关系数据模型（例如键值对，图，文档）来提高Web应用所注重的高可用性和可扩展性。
单机数据库：在一台计算机上完成数据的存储和查询的数据库系统。
分布式数据库 ： 分布式数据库由位于不同站点的两个或多个文件组成。数据库可以存储在多台计算机上，位于同一个物理位置，或分散在不同的网络上。
OLTP 数据库 ： OLTP（Online transactional processing）数据库是一种高速分析数据库，专为多个用户执行大量事务而设计。
OLAP 数据库：OLAP (Online analytical processing) 数据库旨在同时分析多个数据维度，帮助团队更好地理解其数据中的复杂关系
