高级数据库课程笔记，xml数据库、面向对象、数据文件组织与存储、事务并发、分布式数据库系统、大数据、数据仓库、NOSQL以及内存数据库

为了满足基因医药研究对于速度、规模和智能化的苛刻要求，需要端到端参考架构涵 盖基因计算的关键功能，如数据管理(数据集线器)，负载编排(负载编排器)和企业 接入(应用中心)等。

GO语言分布式文件系统源码，提供最简单、可靠、高效的分布式文件系统。一个基于http协议的分布式文件系统，它基于大道至简的设计理念，一切从简设计，使得它的运维及扩展变得更加简单，它具有高性能、高可靠、无中心、免维护等优点。 大家担心的是这么简单的文件系统，靠不靠谱，可不可以用于生产环境？答案是肯定的，正因为简单所以高效，因为简单所以稳定。如果你担心功能，那就跑单元测试，如果担心性能，那就跑压力测试，项目都自带了，跑一跑更放心^_^。优点如下： 无依赖 自动同步 失败自动修复 按天分目录方便维护 支持不同的场景 文件自动去重 支持目录自定义 支持保留原文件名 支持自动生成唯一文件名 支持浏览器上传 支持查看集群文件信息 支持集群监控邮件告警 支持小文件自动合并(减少inode占用) 支持秒传 支持图片缩放 支持google认证码 支持自定义认证 支持跨域访问 极低资源开销 支持断点续传(tus) 支持docker部署 支持一键迁移 支持异地备份支持并行体验 支持token下载　

[Mycat 简介] [Mycat 配置文件server.xml] [Mycat 配置文件schema.xml] [Mycat 配置文件rule.xml] [springboot + mybatis + mycat整合]

人工智能-机器学习-软件分布式共享存储系统的性能优化.pdf

传统的分布式新能源智能服务平台信息检索精准度差，服务效率低。为了解决上述问题，基于云架构研究了一种新的分布式新能源智能服务平台，利用网络将多个小型发电站连接到一起，集中调配，同时提高能源利用的广度和深度。通过数据挖掘、数据处理、数据采集和传输、数据采集网关四个领域构建服务平台结构，设定采集功能、存储功能、显示功能。为验证平台的有效性，设定对比实验，结果表明，基于云架构构建的分布式新能源智能服务平台具有宽幅兼容、实时监测、智能分析、准确预测的优势，整体性能优于传统智能服务平台。

做大型数据库应用的时候，随着数据量越来越大，计算越来越复杂，对于性能的挑战越来越大。我们只能去使用现有的数据库方案：比如SQLSERVERCluster或者OracleRAC等,但是这也就等于走上了一条烧钱的道路，小则几十万，大则上百万乃至更多，另外还是解决不了维护的问题，要改一个表或者还原一次数据库都得几个小时或者更长的时间。最根本的办法还是像google那样有成千上万的中小型机器来代替超大型机器，每一次查询都会由几十台上百台机器来负载的分布式计算才是趋势。这里给大家介绍一个类似的数据库上的相关案例1背景    我们知道数据是一个公司的命脉，随着业务越做越大，数据量也会越来越大，计算也会越来

基于IGA-RBF神经网络的分布式发电配电网故障定位算法研究

Oracle 分布式数据库环境搭建

R2M是京东金融线上大规模应用的分布式缓存系统，目前管理的机器总内存容量超过60TB，近600个RedisCluster集群，9200多个Redis实例。其主要功能包括：全web可视化运维、缓存集群一键部署、资源池统筹管理、在线扩容及快速数据迁移、多机房切换及容灾、完善的监控及告警、RedisAPI兼容等。本文将从R2M系统架构、资源管理、集群扩容与迁移、数据冷热交换、多机房容灾等多方面进行深入剖析，希望读者能有所收获。R2M接入简单，以Java客户端为例，只需在业务程序中引入客户端jar包，配置好appname及ZK地址，即可使用。R2M客户端提供了诸如连接池、读写超时时间、重试次数等配置，