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本文经AI新媒体量子位（公众号ID:qbitai）授权转载，转载请联系出处 本文 约1500字 ，建议阅读 5 分钟 你怎么看？该怎么分？ “5000支新冠疫苗，只有7支是为医护人员准备的。” 这是斯坦福最新被曝光的「疫苗分配计划」。 辉瑞疫苗紧急获得FDA批准之后，斯坦福大学有了第一批5000支疫苗接种对象名单。 但在这些接种对象中，医护人员名额只占0.1%。 嗯，只有7个人被选中。 但在斯坦福大学，有1300多名医护人员、研究员，相当于只有0.5%医护人员被分配到此次名单里。 相反的，一些在家工作、不需要每日面对新冠患者的资深教员，反而大批量的被选中接种疫苗。 而这件事的始作俑者，竟是一个 算法 ？ 斯坦福医学发言人Lisa Kim表示， 我们对疫苗分配计划执行中的错误承担全部责任。 我们原本意图是制定一个道德、公平的疫苗分配程序。 对此，LeCun在社交网络上炮轰：这个“算法程序”是人用Excel选的吧。 事件详情 这件事之后，斯坦福大学医学中心不太平静。 有超过100多名医生举行了抗议活动，不少医生举出「SHAME ON STANFORD」，「LACK OF PRIORITY」。 还有一些人表示，一线医生是这次疫情的HERO，但得到的支持却为ZERO。 其中，一位急诊室的医生Daniel Hernandez博士说， 我在这里抗议是因为我们被多次许诺，将在第一波接受疫苗接种。

目录 一.NoSQL的诞生 二.分布式数据管理 三.ACID/BASE 四.NoSQL数据库的分类 一. NoSQL的诞生 （1）什么是数据库？ 数据库(Database)是按 照一定的 数据模型 来组织、存储和管理数据的仓库。 （2） 什么是数据模型 ？ 把现实世界中的人、物、活动、概念等用 【数据模型】 来抽象、表示 成计算机能识别和处理的数字。 数据模型是DB系统的核心和基础。 （3） 传统数据库数据模型的类型 层次型、网状型和 关系型 发展历程： （4）什么是 关系数据模型？ 关系模型有严格的数学基础，抽象级别比较高，而且简单清晰，便于 理解。很快工业界就参与进来研发关系数据库系统以及SQL。 代表产品有Oracle、IBM公司的DB2、微软公司的SQLServer 以及开 源的MySQL。 （5）关系型数据库的特点（优点）？ 容易理解 ：用二维表表示 使用方便 ：通用的SQL语言。 易于维护 ：丰富的完整性约束大大减低了数据冗余和数据不一 致的可能性。 （6）在大数据时代关系型数据库的不足 在大数据时代中， 数据量大，价值密度低，需要便宜的设备承载。 数据量达到了PB级别。 需要数据库拥有， 处理速度快，需要高并发支持及快速扩容能力。 1. 无法适应多变的数据结构 现代网络中存在大量的半结构化、非结构化数据，针对结构化数据而设计的关系 型数据库系统来说

背景 　一致性是一个抽象的、具有多重含义的计算机术语，在不同应用场景下，有不同的定义和含义。在传统的IT时代，一致性通常指强一致性，强一致性通常体现在你中有我、我中有你、浑然一体；而在互联网时代，一致性的含义远远超出了它原有的含义，在我们讨论互联网时代的一致性之前，我们先了解一下互联网时代的特点，互联网时代信息量巨大、需要计算能力巨大，不但对用户响应速度要求快，而且吞吐量指标也要向外扩展（既：水平伸缩），于是单节点的服务器无法满足需求，服务节点开始池化，想想那个经典的故事，一只筷子一折就断，一把筷子怎么都折不断，可见人多力量大的思想是多么的重要，但是人多也不一定能解决所有事情，还得进行有序、合理的分配任务，进行有效的管理，于是互联网时代谈论最多的话题就是拆分，拆分一般分为“水平拆分”和“垂直拆分”（大家不要对应到数据库或者缓存拆分，这里主要表达一种逻辑）。这里，“水平拆分”指的是同一个功能由于单机节点无法满足性能需求，需要扩展成为多节点，多个节点具有一致的功能，组成一个服务池，一个节点服务一部分的请求量，团结起来共同处理大规模高并发的请求量。“垂直拆分”指的是按照功能拆分，秉着“专业的人干专业的事儿”的原则，把一个复杂的功能拆分到多个单一的简单的元功能，不同的元功能组合在一起，和未拆分前完成的功能是一致的，由于每个元功能职责单一、功能简单，让维护和变更都变得更简单、安全

一. 前言 　　本节继续探讨一种新的框架搭建模式，框架的结构划分和上一节是相同的，本节IOC框架换成了Unity，并且采用构造函数注入的方式，另外服务层的封装模式也发生了变化，下面将详细的进行探讨。 (一). 技术选型 　　1. DotNet框架：4.6 　　2. 数据库访问：EF 6.2 (CodeFrist模式) 　　3. IOC框架：Unity 5.8.13 　　4. 日志框架：log4net 2.0.8 　　5. 开发工具：VS2017 (二). 框架目标 　　1. 一个项目同时连接 多个相同种类 的数据库，在一个方法中可以同时对多个数据进行操作。 　　2. 支持多种数据库：SqlServer、MySQL、Oracle，灵活的切换数据库。 　　3. 抽象成支持多种数据库连接方式：EF、ADO.Net、Dapper。 二. 搭建思路 1. 层次划分 　　将框架分为：Ypf.Data、Ypf.IService、Ypf.Service、Ypf.DTO、Ypf.Utils、Ypf.AdminWeb 六个基本层（后续还会补充 Ypf.Api层），每层的作用分别为： 　　①. Ypf.Data：存放连接数据库的相关类，包括EF上下文类、映射的实体类、实体类的FluentApi模式的配置类。 　　②. Ypf.IService：业务接口层，用来约束接口规范。 　　③. Ypf

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导入导出mysqldump 导出：mysqldump -u root -p --databases 数据库1 数据库2 > xxx.sql 导入：系统命令行： MySQL -u用户名 -p密码 <sql文件存储路径 常见选项： --all-databases, -A： 备份所有数据库 --databases, -B： 用于备份多个数据库，如果没有该选项，mysqldump把第一个名字参数作为数据库名，后面的作为表名。使用该选项，mysqldum把每个名字都当作为数据库名。 --host=host_name, -h host_name：备份主机名，默认为localhost --user=user_name, -u user_name：用户名 --password[=password], -p[password]：密码 --port=port_num, -P port_num：制定TCP/IP连接时的端口号 --no-data, -d：只导出表结构 --quick, -q：快速导出 --tables：覆盖 --databases or -B选项，后面所跟参数被视作表名 --xml, -X：导出为xml文件 --force, -f：即使发现sql错误，仍然继续备份 1.备份全部数据库的数据和结构 mysqldump -uroot -p123456 -A >F:\all.sql 2

点击上方蓝色字关注 [ 啃饼思录 ]~ Docker数据管理 写在前面 在前面我们详细学习了docker的三大核心概念：镜像、容器和仓库，接下来开始学习如何管理数据。在实际工作中使用docker，往往需要对数据进行持久化，或者需要在多个容器之间进行数据共享，此时必然会使用到容器数据管理的各种操作。 容器中的数据管理主要有两种方式：（1）数据卷（Data Volumes），表示容器内数据直接映射到本地主机环境；（2）数据卷容器（Data Volume Containers），表示使用特定容器维护数据卷。 本篇就来学习docker数据管理相关的知识，首先会介绍如何在容器内创建数据卷，并且把本地目录或者文件挂载到容器内的数据卷中，接着介绍如何使用数据卷容器在容器和宿主机、容器和容器之间共享数据，并实现数据的备份和恢复。 数据卷 数据卷(Data Volumes)是一个可供容器使用的特殊目录，它将宿主机操作系统目录直接映射进容器，有点类似于Linux操作系统中的mount行为。 数据卷特性 数据卷提供很多特性，包括且不限于以下几点：（1）数据卷可以在容器之间共享和重用，容器间传递数据将变得高效与方便；（2）无论是容器内操作还是本地操作，用户对数据卷内数据的修改会立马生效；（3）用户对数据卷的更新不会影响到镜像，可以解耦应用和数据；（4）数据卷会一直存在，直到没有容器使用

db2中修改字段的长度 语句：alter table 表名 alter 字段名 set data type varchar(大小) 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4390329/blog/4809305