目录🍀写在前面🍀一.数据库封闭性带来的问题🍃1.ETL变成ELT甚至LET🍃2.中间表带来的资源消耗和耦合🍃3.多样性数据源🍃4.存储过程带来的安全和耦合问题🍃5.大数据性能导致的尴尬🍀二、开放的SPL解决方式🍃1.多样源直接计算🍃2.回归ETL的本来过程🍃3.库外存储过程机制解决安全性🍃4.文件替代中间表减少数据库压力并降低耦合🍃5.冷热分离实现T+0查询🍃6.SPL资料🍀写在前面我们知道，数据库的数据处理能力是封闭的。所谓封闭性，这里是指要被数据库计算和处理的数据，必须事先装入数据库之内，数据在数据库内部还是外部是很明确的。数据库一般有OLTP和OLAP两个用途。对于OLTP业务来讲，因为
问题提出工业生产活动的目标是利用原料生产产品，从而产生利润。原料经过一系列加工过程，包括物理反应和化学反应，最终形成产品，生产的理想状态是原料到产品的转换率是确定的，工厂想生产多少产品就知道需要准备多少原料，提高生产效率。许多工艺原理和生产经验都表明，在简化情况下，可以认为原料用量和产品产量之间近似是线性关系。这样，每一种原料和每一种产品之间都会有一个与原料用量无关的恒定转换率，在化工界称为收率。我们的目标是根据历史的原料量和产量计算出一个较准确的收率，然后在下一个生产周期（比如第二天）中根据原料用量预测产量，预测产量与实际产量越接近说明收率越准确。如下图：反应在图上，目标就是使两条曲线尽可能
📢📢📢📣📣📣哈喽！大家好，我是【IT邦德】，江湖人称jeames007，10年DBA工作经验一位上进心十足的【大数据领域博主】！😜😜😜中国DBA联盟(ACDU)成员，目前从事DBA及程序编程擅长主流数据Oracle、MySQL、PG运维开发，备份恢复，安装迁移，性能优化、故障应急处理等。✨如果有对【数据库】感兴趣的【小可爱】，欢迎关注【IT邦德】💞💞💞❤️❤️❤️感谢各位大可爱小可爱！❤️❤️❤️随着大数据时代的来临，数据量不断增长，传统小机上跑数据库的模式扩容困难且成本高昂，难以支撑业务发展。很多用户开始转向分布式计算路线，用多台廉价的PC服务器组成集群来完成大数据计算任务。Hadoop/S
阅读本专栏其他文章，有助于理解本文。👆文章目录一、开发库选择1.1概述1.2CMSISpack1.3SPL库1.4HAL库1.5LL库1.6寄存器开发二、代码对比2.1使用寄存器2.2使用CMSIS库2.3使用SPL库2.4使用HAL库2.5使用LL库2.6使用RTOS三、如何在软件中选择不同的库3.1ARMMDK3.2STM32CubeIDE一、开发库选择1.1概述STM32开发相关的库有很多，它们都是为了方便开发者使用STM32微控制器而提供的软件工具。根据不同的功能和层次，可以将它们分为以下几类：CMSIS库（准确来说是CMSISpack）（CortexMicrocontrollerSo
数据库语言的目标SQL为什么不行SPL为什么能行数据库语言的目标要说清这个目标，先要理解数据库是做什么的。数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的OLAP和OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。我们知道，SQL是目前数据库的主流语言。那么，用SQL做这两件事是不是很方便呢？事务类功能主要解决数据在写入和读出时要保持的一致性，实现这件事的难度并不小，但对于应用程序的接口却非常简单，用于操纵数据库读写的代码也很简单。如果假定目前关系数据库的逻辑存储模式是合理的（也就是用数
数据库语言的目标SQL为什么不行SPL为什么能行数据库语言的目标要说清这个目标，先要理解数据库是做什么的。数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的OLAP和OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。我们知道，SQL是目前数据库的主流语言。那么，用SQL做这两件事是不是很方便呢？事务类功能主要解决数据在写入和读出时要保持的一致性，实现这件事的难度并不小，但对于应用程序的接口却非常简单，用于操纵数据库读写的代码也很简单。如果假定目前关系数据库的逻辑存储模式是合理的（也就是用数
作者：石臻臻,CSDN博客之星Top5、KafkaContributor、nacosContributor、华为云MVP,腾讯云TVP,滴滴Kafka技术专家、LogiKMPMC(改名KnowStreaming)。LogiKM(改名KnowStreaming)是滴滴开源的Kafka运维管控平台,有兴趣一起参与参与开发的同学,但是怕自己能力不够的同学,可以联系我,当你导师带你参与开源！。文章目录HTAP数据库面临的问题迁移风险大成本高无法获得多样源的优势性能不达标SPL实现HTAP需求平滑迁至HTAP还可以更快也可以更简单SPL资料HTAP（HybridTransactionandAnalyti
作者：石臻臻,CSDN博客之星Top5、KafkaContributor、nacosContributor、华为云MVP,腾讯云TVP,滴滴Kafka技术专家、LogiKMPMC(改名KnowStreaming)。LogiKM(改名KnowStreaming)是滴滴开源的Kafka运维管控平台,有兴趣一起参与参与开发的同学,但是怕自己能力不够的同学,可以联系我,当你导师带你参与开源！。文章目录HTAP数据库面临的问题迁移风险大成本高无法获得多样源的优势性能不达标SPL实现HTAP需求平滑迁至HTAP还可以更快也可以更简单SPL资料HTAP（HybridTransactionandAnalyti
文章目录长SQL有什么危害？怎么办？JavaPythonScalaSPL常规计算能力超越SQL的能力应用集成、低耦合与热切换SPL资料我们工作中写SQL处理数据是家常便饭，不管是应用内数据处理还是临时查询分析都可以用SQL完成，相对其他技术（如Java等高级语言）也更简单。不过，SQL的简单只限于简单需求，有些复杂计算场景SQL写起来却很难，嵌套N层以至于达到几百上千行，说SQL代码长度时通常不会以行计而是以KB计。这种情况并不少见，相信经常写SQL的小伙伴并不陌生。为什么会出现这种情况呢？在http://c.raqsoft.com.cn/article/1639032922105里详细分析了
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