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區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)量SEARCH AGGREGATION

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區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)量

短鏈工具USLK

短鏈USLK服務(wù)，為客戶提供專業(yè)、安全穩(wěn)定的網(wǎng)址縮短技術(shù)，可視化報(bào)表，支持轉(zhuǎn)化效果精準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)。

區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)量問(wèn)答精選

區(qū)塊鏈?zhǔn)侨绾畏烙鵧dos攻擊的？

回答:由于區(qū)塊鏈的節(jié)點(diǎn)是分散的，且每個(gè)節(jié)點(diǎn)都具備完整的區(qū)塊鏈信息，并能對(duì)其他節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)有效性進(jìn)行驗(yàn)證，因此，針對(duì)區(qū)塊鏈的DDoS攻擊將會(huì)難上加難。即便攻擊者攻破某個(gè)節(jié)點(diǎn)，剩余節(jié)點(diǎn)也可以正常維持整個(gè)區(qū)塊鏈系統(tǒng)，可以有效抵抗分布式拒絕服務(wù)（DDoS）。若要擊垮公有比特幣或以太坊網(wǎng)絡(luò)，你就需要以其人之道，還治其人之身。如果你愿意的話就要以毒攻毒，使用挖礦以及比特幣的協(xié)議與之相抗衡。如果你擁有51％的挖礦能力（...

yankeys | 1634人閱讀

為何有人認(rèn)為GO語(yǔ)言會(huì)成為開發(fā)底層區(qū)塊鏈的趨勢(shì)？

回答:區(qū)塊鏈大爆發(fā)為什么要學(xué)Go語(yǔ)言？區(qū)塊鏈主流編程語(yǔ)言2018區(qū)塊鏈人才需求為2017同期的9.7倍，根據(jù)招聘網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)顯示區(qū)塊鏈絕大多數(shù)崗位要求掌握Go語(yǔ)言。百度百聘中區(qū)塊鏈工程師要求精通Go語(yǔ)言的區(qū)塊鏈協(xié)議開發(fā)獵聘網(wǎng)中招聘區(qū)塊鏈工程師也同樣要求使用Go語(yǔ)言完成區(qū)塊鏈基礎(chǔ)架構(gòu)開發(fā)簡(jiǎn)單易學(xué)開發(fā)速度快代碼153行爬取100個(gè)段子0.8秒，Go語(yǔ)言代碼簡(jiǎn)易度接近Python運(yùn)行速度媲美C語(yǔ)言開發(fā)。Go語(yǔ)言并...

CoderBear | 1005人閱讀

mysql數(shù)據(jù)庫(kù)中，數(shù)據(jù)量很大的表，有什么優(yōu)化方案么？

回答:個(gè)人的觀點(diǎn)，這種大表的優(yōu)化，不一定上來(lái)就要分庫(kù)分表，因?yàn)楸硪坏┍徊鸱?，開發(fā)、運(yùn)維的復(fù)雜度會(huì)直線上升，而大多數(shù)公司是欠缺這種能力的。所以MySQL中幾百萬(wàn)甚至小幾千萬(wàn)的表，先考慮做單表的優(yōu)化。單表優(yōu)化單表優(yōu)化可以從這幾個(gè)角度出發(fā)：表分區(qū)：MySQL在5.1之后才有的，可以看做是水平拆分，分區(qū)表需要在建表的需要加上分區(qū)參數(shù)，用戶需要在建表的時(shí)候加上分區(qū)參數(shù)；分區(qū)表底層由多個(gè)物理子表組成，但是對(duì)于代碼來(lái)...

周國(guó)輝 | 2339人閱讀

如何簡(jiǎn)單粗暴的優(yōu)化一張數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)很快的千萬(wàn)級(jí)大表？

回答:當(dāng)一張表的數(shù)據(jù)量達(dá)到千萬(wàn)級(jí)別的時(shí)候，任何對(duì)表的操作都得小心翼翼。核心點(diǎn)在于避免全表掃描、避免鎖表、避免產(chǎn)生大量行鎖。本質(zhì)上是讓每一次sql的執(zhí)行都更快的完成，避免過(guò)長(zhǎng)時(shí)間占用數(shù)據(jù)庫(kù)連接，讓連接能夠迅速的釋放回?cái)?shù)據(jù)庫(kù)連接池，提供更多穩(wěn)定的服務(wù)。一旦產(chǎn)生大量的行鎖甚至表鎖，將會(huì)帶來(lái)連接瞬間被打滿、數(shù)據(jù)庫(kù)資源耗盡、服務(wù)宕機(jī)的災(zāi)難性后果。所以如何避免以上問(wèn)題的發(fā)生才是最重要的，絕不能等問(wèn)題發(fā)生之后再去解決...

coordinate35 | 990人閱讀

你處理過(guò)的最大的數(shù)據(jù)量是多少？你是如何處理的？

回答:我是做JAVA后臺(tái)開發(fā)的，目前為止最多處理過(guò)每天600萬(wàn)左右的數(shù)據(jù)！數(shù)據(jù)不算特別多，但是也算是經(jīng)歷過(guò)焦頭爛額，下面淺談下自己和團(tuán)隊(duì)怎么做的？后臺(tái)架構(gòu):前置部門:負(fù)責(zé)接收別的公司推過(guò)來(lái)的數(shù)據(jù)，因?yàn)槊刻斓臄?shù)據(jù)量較大，且分布不均，使用十分鐘推送一次報(bào)文的方式，使用batch框架進(jìn)行數(shù)據(jù)落地，把落地成功的數(shù)據(jù)某個(gè)字段返回給調(diào)用端，讓調(diào)用端驗(yàn)證是否已經(jīng)全部落地成功的，保證數(shù)據(jù)的一致性！核心處理:使用了spr...

李增田 | 1916人閱讀

mysql表數(shù)據(jù)量太大，達(dá)到了1億多條數(shù)據(jù)，除了分庫(kù)分表之外，還有沒(méi)有其他的解決方式？

回答:mysql在常規(guī)配置下，一般只能承受2000萬(wàn)的數(shù)據(jù)量(同時(shí)讀寫，且表中有大文本字段，單臺(tái)服務(wù)器)?，F(xiàn)在超過(guò)1億，并不斷增加的情況下，建議如下處理：1 分表?？梢园磿r(shí)間，或按一定的規(guī)則拆分，做到查詢某一條數(shù)據(jù)庫(kù)，盡量在一個(gè)子表中即可。這是最有效的方法2 讀寫分離。尤其是寫入，放在新表中，定期進(jìn)行同步。如果其中記錄不斷有update，最好將寫的數(shù)據(jù)放在 redis中，定期同步3 表的大文本字段分離出...

zhou_you | 16924人閱讀

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