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跨庫(kù)查詢效率低的主要原因涉及多個(gè)層面，以下是詳細(xì)分析及優(yōu)化建議： 一、核心原因分析 1. 網(wǎng)絡(luò)延遲與數(shù)據(jù)傳輸開(kāi)銷(xiāo) 問(wèn)題：跨庫(kù)查詢需通過(guò)不同數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例或服務(wù)器通信，網(wǎng)絡(luò)往返時(shí)延（RTT）顯著增加，尤其跨機(jī)房或跨地域時(shí)。 示例： 單次查詢需從庫(kù)A取數(shù)據(jù)，再向庫(kù)B發(fā)送關(guān)聯(lián)請(qǐng)求，多次網(wǎng)絡(luò)交互導(dǎo)致延遲累積。 閱讀全文
posted @ 2025-02-03 21:33
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**雪花算法（Snowflake Algorithm）** 是 Twitter 開(kāi)源的一種分布式唯一 ID 生成算法，專為高并發(fā)、分布式系統(tǒng)設(shè)計(jì)。它生成的 ID 具有全局唯一性、趨勢(shì)遞增性，且不依賴數(shù)據(jù)庫(kù)等外部服務(wù)。 1. ID 結(jié)構(gòu)（64 位） 雪花算法生成的 ID 是一個(gè) 64 位的長(zhǎng)整型數(shù)字， 閱讀全文
posted @ 2025-02-03 21:26
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目錄垂直拆分水平拆分hash分表range 分表ShardingSphere 分庫(kù)分表ShardingSphere核心功能架構(gòu)設(shè)計(jì)部署形態(tài)社區(qū)和支持 一張表數(shù)據(jù)在 500 - 1000W 之間就需要進(jìn)行分庫(kù)分表操作。 分庫(kù)分表之后比如訂單表的訂單id不會(huì)再用數(shù)據(jù)庫(kù)表的自增id，而是采用比如雪花算法生 閱讀全文
posted @ 2025-02-03 17:27
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Prompt：假如你是一名軟件測(cè)試人員，如何提高軟件測(cè)試的效率 DeepSeek 作為軟件測(cè)試人員，提高測(cè)試效率需要從流程優(yōu)化、工具選擇、技術(shù)實(shí)踐和團(tuán)隊(duì)協(xié)作等多方面入手。以下是一些經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的策略和具體實(shí)踐，可幫助你在保證質(zhì)量的前提下顯著提升測(cè)試效率： 一、流程優(yōu)化：減少重復(fù)勞動(dòng) 需求早期介入（Shi 閱讀全文
posted @ 2025-02-03 16:39
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假如你是一名軟件測(cè)試人員，一般每1000行代碼有多少個(gè)缺陷 DeepSeek: （由于技術(shù)原因，聯(lián)網(wǎng)搜索暫不可用） 作為軟件測(cè)試人員，缺陷密度（Defect Density）（即每千行代碼的缺陷數(shù)）是一個(gè)重要的質(zhì)量參考指標(biāo)，但具體數(shù)值因項(xiàng)目類型、團(tuán)隊(duì)成熟度、技術(shù)棧和測(cè)試方法差異較大。以下是綜合分析和 閱讀全文
posted @ 2025-02-03 10:59
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軟件測(cè)試結(jié)束的準(zhǔn)則 Prompt1：假如你是一名軟件測(cè)試工程師，什么時(shí)候可以結(jié)束一次需求的測(cè)試工作 DeepSeek： （由于技術(shù)原因，聯(lián)網(wǎng)搜索暫不可用） 作為軟件測(cè)試工程師，結(jié)束一次需求的測(cè)試工作需綜合考慮質(zhì)量目標(biāo)達(dá)成、風(fēng)險(xiǎn)可控性和團(tuán)隊(duì)共識(shí)。以下是判斷測(cè)試是否完成的關(guān)鍵條件和決策流程： 一、結(jié)束測(cè) 閱讀全文
posted @ 2025-02-03 10:21
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