CUBRID

应用举例 yii\db\Schema抽象类中： //获取数据表元数据 public function getTableSchema($name, $refresh = false) { if (array_key_exists($name, $this->_tables) && !$refresh) { return $this->_tables[$name]; } $db = $this->db; $realName = $this->getRawTableName($name); if ($db->enableSchemaCache && !in_array($name, $db->schemaCacheExclude, true)) { /* @var $cache Cache */ $cache = is_string($db->schemaCache) ? Yii::$app->get($db->schemaCache, false) : $db->schemaCache; if ($cache instanceof Cache) { $key = $this->getCacheKey($name); if ($refresh || ($table = $cache->get($key)) === false) { //通过工厂方法loadTableSchema(

使用阿里云rds for MySQL数据库（就是MySQL5.6版本），有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万，保留最近一年的数据量达到4000万，查询速度极慢，日常卡死。严重影响业务。 问题前提：老系统，当时设计系统的人大概是大学没毕业，表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾，简直无法直视。原开发人员都已离职，到我来维护，这就是传说中的维护不了就跑路，然后我就是掉坑的那个！！！ 我尝试解决该问题，so，有个这个日志。 方案概述 方案一：优化现有mysql数据库。优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，成本最低。缺点：有优化瓶颈，数据量过亿就玩完了。 方案二：升级数据库类型，换一种100%兼容mysql的数据库。优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，你几乎不需要做任何操作就能提升数据库性能，缺点：多花钱 方案三：一步到位，大数据解决方案，更换newsql/nosql数据库。优点：扩展性强，成本低，没有数据容量瓶颈，缺点：需要修改源程序代码 以上三种方案，按顺序使用即可，数据量在亿级别一下的没必要换nosql，开发成本太高。三种方案我都试了一遍，而且都形成了落地解决方案。该过程心中慰问跑路的那几个开发者一万遍 :) 方案一详细说明：优化现有mysql数据库 跟阿里云数据库大佬电话沟通 and Google解决方案 and 问群里大佬，总结如下（都是精华）： 1

国外有个词叫做10x Programmer，直译是以一当十的程序员。我并不认为一个技术大牛能完成10个普通程序员的工作，技术大牛会花1/10的时间把工作做完，然后用剩下9/10的时间平衡生活、爱好和未来，所以我仅把10x Programmer叫做10倍速的程序员。 也许有人会觉得这种定义太过狭隘，没错，确实狭隘。不同的程序员处在不同的技术水平阶段，有着不同的人生追求和生活诉求，我谨以此文让大家换个角度去审视这个职业，也许你会有些感触和启发。 Keep You Sane 这是我很喜欢的这句英文，保持清醒。我希望所有人都能做到工作和生活的平衡，有更多的精力去做自己爱做的事，陪自己爱的人。这是本文的最终目的。 善用工具 业界有句话叫做“不要重复造轮子”，人类就像一台内存有限、CPU有限、硬盘有限的服务器，既然可以选择调用API，就不要试图在本地跑各种服务，那样只会让自己变得臃肿、耦合、满负荷。 像Beyond Compare(代码比较合并), Notepad ++（关闭时无需保存）, Chrome（现代浏览器）, VPN（google必备）, FastStone Capture（截屏、测量、录屏、取色等）、Chrome 翻译插件（快速翻译网页英文）、反编译工具（不同语言开发者各异）、CookieInjector（cookie注入工具）等。这些工具可以说是程序员必备的，没有下载的可以下载

An application with a proper JDBC timeout can cut down the failure time. In this article we would like to talk about different kinds of timeout values and recommended timeout application methods when you import values from DBMS. Web Application Server became unresponsive after a DDos attack one day (This is a close reconstitution of an actual event.) The entire service did not work normally after a DDos attack. The network was disconnected because L4 was not working, which caused WAS to be inoperable as well. Shortly afterwards, the security team blocked all DDos attacks, and restored the