当前位置: 首页 > news >正文

滚雪球学Oracle[8.1讲]:高级主题与未来趋势

全文目录:

    • 前言
    • 0. 上期回顾
    • 1. Oracle数据库中的大数据与分析
      • 1.1 Oracle与大数据平台的集成
      • 1.2 Oracle Advanced Analytics的使用
      • 1.3 Hadoop与Oracle的混合架构设计
    • 2. 机器学习与Oracle数据库
      • 2.1 使用Oracle Machine Learning进行预测分析
      • 2.2 数据库内置机器学习模型的训练与部署
      • 2.3 Oracle Autonomous Database中的AI功能
    • 3. 区块链与Oracle
      • 3.1 Oracle Blockchain的架构与应用
      • 3.2 区块链与传统数据库的集成
      • 3.3 区块链在金融与供应链中的应用
    • 4. 未来的数据库技术趋势
      • 4.1 自适应数据库与自动化运维
      • 4.2 量子计算对数据库的影响
      • 4.3 云原生数据库的发展与趋势
    • 5. 职业发展与认证路径
      • 5.1 Oracle数据库相关认证路径(OCA、OCP、OCM)
      • 5.2 职业发展建议:数据库管理员与架构师
      • 5.3 数据库社区与资源推荐
    • 6. 总结与展望

前言

在前几章的学习中,我们逐步探讨了Oracle数据库的核心技术,从基础架构、SQL操作、PL/SQL编程,到数据库管理与维护,再到高级特性与实战案例。在第七章中,我们深入了解了Oracle云数据库的架构、部署、管理和弹性扩展,特别是在Oracle Cloud Infrastructure(OCI)上如何高效地管理和优化云数据库服务。这一系列内容帮助您掌握了Oracle数据库在不同环境下的实践应用技能,并为您奠定了坚实的技术基础。

随着数据技术的不断发展,Oracle数据库不仅要满足传统数据管理的需求,还需要应对大数据、机器学习、区块链等新兴技术的挑战。因此,本章将带您探索Oracle数据库的高级主题与未来趋势,涵盖大数据与分析、机器学习、区块链技术以及未来数据库技术的发展方向。这些内容将帮助您理解和掌握Oracle数据库的最新技术,保持在快速变化的技术领域中的竞争优势。

0. 上期回顾

在第七章中,我们讨论了以下关键内容:

  • Oracle云数据库简介: 我们详细解析了Oracle Cloud Infrastructure(OCI)的架构、服务模型以及云数据库的安全性与合规性管理。
  • 云数据库的部署与管理: 我们介绍了如何在OCI上进行自动化数据库部署与扩展,以及使用OCI控制台进行数据库管理的最佳实践。
  • 云数据库的迁移与集成: 我们探讨了从本地数据库迁移到云端的流程、跨云平台的数据库整合与管理,以及混合云环境下的高可用性设计。
  • 云数据库的高可用性与弹性扩展: 我们讨论了云环境下的数据库备份与恢复策略、多区域部署与灾难恢复,以及弹性扩展与按需资源分配。

通过这些内容,您已经能够在云环境中高效部署和管理Oracle数据库,并确保其高可用性和弹性扩展能力。接下来,我们将进入更前沿的技术领域,探索Oracle数据库与大数据、机器学习、区块链等技术的集成,以及未来的数据库技术趋势。

1. Oracle数据库中的大数据与分析

随着数据量的爆炸式增长,大数据分析已经成为企业获取竞争优势的重要手段。Oracle数据库提供了丰富的大数据集成功能和高级分析工具,帮助企业高效处理和分析海量数据。

1.1 Oracle与大数据平台的集成

  • Oracle大数据集成: Oracle数据库支持与多种大数据平台的集成,如Hadoop、Spark等。通过Oracle Big Data SQL,用户可以在Oracle数据库中直接查询和处理存储在Hadoop或NoSQL数据库中的数据,实现对多源数据的统一分析。例如,通过Oracle SQL查询Hadoop数据:

    SELECT * FROM hdfs_table@hadoop_link WHERE col1 = 'value';
    
  • 混合架构设计: 在大数据环境中,Oracle数据库常被用作数据的集中管理平台,结合Hadoop和其他大数据工具,形成混合架构。这种架构允许企业充分利用Oracle数据库的强大功能,同时处理海量非结构化数据。

1.2 Oracle Advanced Analytics的使用

  • 高级分析工具: Oracle Advanced Analytics提供了丰富的统计分析、数据挖掘和预测分析功能,支持R和SQL等多种语言。通过Oracle Data Mining,用户可以直接在数据库内执行复杂的数据挖掘任务。例如,使用Oracle Data Mining进行聚类分析:

    BEGINDBMS_DATA_MINING.CREATE_MODEL(model_name => 'CLUSTER_MODEL',mining_function => DBMS_DATA_MINING.CLUSTERING,data_table_name => 'CUSTOMERS',case_id_column_name => 'CUST_ID',target_column_name => NULL);
    END;
    
  • 预测分析: 通过Oracle Machine Learning(OML),用户可以使用R或Python在数据库内运行机器学习模型,进行预测分析,从而提高数据分析的深度和广度。

1.3 Hadoop与Oracle的混合架构设计

  • 混合架构概述: 在大数据分析场景中,Hadoop通常负责处理大规模的非结构化数据,而Oracle数据库则处理结构化数据,并提供强大的分析功能。通过Oracle Big Data SQL,可以实现Hadoop与Oracle数据库的无缝集成,实现对多种数据源的统一查询。

  • 实际案例: 某企业在其数据分析平台上采用了Hadoop和Oracle数据库的混合架构。Hadoop负责存储和处理非结构化日志数据,Oracle数据库则存储结构化的业务数据。通过Big Data SQL,分析师可以在同一SQL查询中访问Hadoop和Oracle的数据,实现对全量数据的综合分析,显著提高了数据处理的效率。

2. 机器学习与Oracle数据库

机器学习是现代数据分析的核心技术之一。Oracle数据库通过内置的机器学习模型和Oracle Machine Learning(OML)平台,提供了强大的机器学习支持,帮助企业在数据库内直接进行机器学习建模和预测分析。

2.1 使用Oracle Machine Learning进行预测分析

  • Oracle Machine Learning(OML): OML是Oracle提供的一个平台,支持在Oracle数据库内使用SQL、R和Python进行机器学习建模和预测分析。OML能够直接访问数据库中的数据,无需数据移动,大大提高了分析效率。例如,使用OML进行线性回归分析:

    BEGINDBMS_DATA_MINING.CREATE_MODEL(model_name => 'REGRESSION_MODEL',mining_function => DBMS_DATA_MINING.REGRESSION,data_table_name => 'SALES_DATA',case_id_column_name => 'SALES_ID',target_column_name => 'SALES_AMOUNT');
    END;
    
  • 预测分析的应用: 通过OML,企业可以在数据库内进行实时预测分析,应用于销售预测、客户行为分析等多个领域,有效支持业务决策。

2.2 数据库内置机器学习模型的训练与部署

  • 内置模型训练: Oracle数据库内置了多种机器学习算法,支持分类、回归、聚类等模型的训练。用户可以使用PL/SQL或SQL语句直接在数据库内完成模型的训练与评估。例如,训练一个决策树模型:

    BEGINDBMS_DATA_MINING.CREATE_MODEL(model_name => 'DECISION_TREE_MODEL',mining_function => DBMS_DATA_MINING.CLASSIFICATION,data_table_name => 'CUSTOMER_DATA',case_id_column_name => 'CUST_ID',target_column_name => 'PURCHASE_FLAG');
    END;
    
  • 模型部署: 训练完成的模型可以直接部署在Oracle数据库中,用于实时预测。通过SQL查询,用户可以快速获取预测结果,并将其应用到业务流程中。

2.3 Oracle Autonomous Database中的AI功能

  • AI功能概述: Oracle Autonomous Database集成了多种AI功能,支持自动化机器学习(AutoML)、智能数据分析和自动化优化。通过这些功能,用户可以在无需深度机器学习知识的情况下,构建和部署高效的机器学习模型。

  • 实际应用: 在某零售企业中,Oracle Autonomous Database被用于分析客户购买行为。通过AutoML功能,系统自动选择最佳模型并进行优化,最终实现了高精度的销售预测,有效提升了企业的运营效率。

3. 区块链与Oracle

区块链技术因其去中心化、不可篡改的特性,逐渐成为现代企业数据管理的重要工具。Oracle提供了全面的区块链解决方案,帮助企业将区块链技术与传统数据库系统无缝集成。

3.1 Oracle Blockchain的架构与应用

  • Oracle Blockchain架构: Oracle Blockchain Platform是一个企业级区块链平台,支持构建和部署分布式账本应用。该平台基于Hyperledger Fabric,提供了强大的隐私保护和可扩展性。

  • 区块链应用: Oracle Blockchain被广泛应用于供应链管理、金融交易等领域。例如,在供应链管理中,Oracle Blockchain可以追踪产品的整个生命周期,确保数据的透明性和可追溯性。

3.2 区块链与传统数据库的集成

  • 集成方案: Oracle提供了多种方式将区块链与传统数据库集成,包括使用REST API、Oracle Database Link等。通过这些集成方案,企业可以在现有的数据库基础上,增加区块链功能,实现数据的不可篡改和多方验证。

  • 集成案例: 某金融机构将Oracle Blockchain与其核心银行系统集成,实现了跨机构的交易记录管理。通过区块链技术,所有交易记录都可以被多方实时验证,有效防止了数据篡改和欺诈行为。

3.3 区块链在金融与供应链中的应用

  • 金融应用: 在金融领域,Oracle Blockchain

被用于构建去中心化的支付系统、智能合约平台等,帮助金融机构实现透明化和自动化的交易处理。

  • 供应链应用: 在供应链管理中,Oracle Blockchain通过提供可追溯的分布式账本,使得各方能够实时访问和验证产品信息,有效提高了供应链的透明度和效率。例如,通过区块链记录产品的每一个流通过程,确保每个环节的数据都真实可靠。

4. 未来的数据库技术趋势

随着技术的发展,数据库技术也在不断演进。未来的数据库技术趋势将包括自适应数据库、量子计算与云原生数据库的发展。

4.1 自适应数据库与自动化运维

  • 自适应数据库: 自适应数据库利用AI和机器学习技术,根据实际使用情况自动调整数据库的性能和配置。这种数据库能够实时响应变化的负载,优化查询性能,减少手动调优的需求。例如,Oracle的自适应优化功能可以自动调整SQL执行计划,提高查询效率。

  • 自动化运维: 自动化运维(AIOps)将AI技术应用于数据库管理,自动化完成监控、故障检测、性能调优等任务,降低运维成本。例如,Oracle Autonomous Database集成了AIOps功能,能够自动监控和修复数据库故障,确保系统的稳定性和高可用性。

4.2 量子计算对数据库的影响

  • 量子计算: 量子计算是未来计算技术的前沿领域,它通过量子态的叠加和纠缠,能够在极短时间内处理海量数据。量子计算的引入将对数据库技术产生深远影响,特别是在大规模并行计算和复杂查询优化方面。

  • 量子计算与数据库: 尽管量子计算目前尚处于实验阶段,但其潜力巨大。未来,量子计算有望解决当前经典计算无法处理的复杂数据库问题,如NP难题、超大规模数据处理等。

4.3 云原生数据库的发展与趋势

  • 云原生数据库: 云原生数据库是专为云环境设计的数据库,支持弹性扩展、多租户架构和自动化管理。Oracle Autonomous Database就是一种云原生数据库,通过自动化管理和弹性扩展,帮助企业简化数据库管理,降低运营成本。

  • 未来趋势: 随着云计算的普及,云原生数据库将成为主流。未来,数据库将更加智能化,能够根据用户需求自动调整配置和资源,提供更高的可用性和更低的延迟。

5. 职业发展与认证路径

在数据库领域,Oracle认证是职业发展的重要路径之一。通过获得Oracle认证,您可以证明自己的技术能力,并为职业发展奠定坚实基础。

5.1 Oracle数据库相关认证路径(OCA、OCP、OCM)

  • OCA(Oracle Certified Associate): 这是Oracle认证的初级级别,适合刚入门的数据库管理员。通过OCA认证,您将掌握Oracle数据库的基础知识和基本操作技能。

  • OCP(Oracle Certified Professional): OCP是中级认证,适合已经具备一定经验的数据库管理员。通过OCP认证,您将深入理解Oracle数据库的高级功能和管理技巧。

  • OCM(Oracle Certified Master): OCM是最高级别的认证,适合资深数据库专家。通过OCM认证,您将展示自己在Oracle数据库架构、优化和复杂问题解决方面的深厚能力。

5.2 职业发展建议:数据库管理员与架构师

  • 数据库管理员(DBA): 数据库管理员负责数据库的安装、配置、管理和维护。随着云计算和大数据技术的发展,DBA需要不断学习新技术,如云数据库管理、自动化运维等,以保持竞争力。

  • 数据库架构师: 数据库架构师负责数据库系统的设计和优化。除了具备深厚的数据库知识外,架构师还需要了解系统架构、大数据和云计算等领域,以设计出高效、可扩展的数据库解决方案。

5.3 数据库社区与资源推荐

  • 社区参与: 积极参与数据库社区是提升技术水平的重要途径。您可以通过参加Oracle用户组(OUG)、线上论坛(如Stack Overflow)以及各种技术会议,与同行交流经验,获取最新的行业动态。

  • 资源推荐: 学习资源方面,Oracle提供了丰富的官方文档、学习课程(如Oracle University)、在线实验平台(如LiveLabs),以及社区资源(如Oracle社区和技术博客)。通过这些资源,您可以系统化学习Oracle数据库知识,并及时掌握新技术。

6. 总结与展望

在本章中,我们探讨了Oracle数据库的高级主题与未来趋势,包括大数据与分析、机器学习、区块链技术以及未来数据库技术的发展方向。通过这些内容,您不仅可以掌握Oracle数据库在前沿技术领域的应用,还能预见未来数据库技术的发展趋势,帮助您在快速变化的技术环境中保持领先地位。

随着云计算、AI、区块链等新技术的不断发展,数据库领域将迎来更多的创新和变革。未来,Oracle数据库将继续在企业级应用中扮演关键角色,并通过不断引入新技术,帮助企业实现更高效、更智能的数据管理。

在下一章中,我们将深入探讨Oracle云数据库的实际应用场景和最佳实践,帮助您更好地将所学知识应用于实际工作中。通过实战案例的分析与总结,您将进一步巩固所学技能,并为未来的职业发展打下坚实基础。请继续关注我们的Oracle数据库学习专栏,下一期我们将带您深入探索Oracle数据库在各行业中的应用,帮助您在实际工作中灵活应用所学知识,解决复杂问题。

相关文章:

滚雪球学Oracle[8.1讲]:高级主题与未来趋势

全文目录: 前言0. 上期回顾1. Oracle数据库中的大数据与分析1.1 Oracle与大数据平台的集成1.2 Oracle Advanced Analytics的使用1.3 Hadoop与Oracle的混合架构设计 2. 机器学习与Oracle数据库2.1 使用Oracle Machine Learning进行预测分析2.2 数据库内置机器学习模型…...

【Matlab绘图】从Excel导入表格并进行三维绘图

前言 今天手头上拿到一份论文的xlsx数据,要求使用MATLAB绘制进行三维图标坐标绘制。那么我们来看看如何使用如下数据进行绘图。 如上数据所示,数据是一个30行25列的数据,数据的内容是论文某项模型模拟的结果,我们希望把横坐标x取…...

IDEA里面的长截图插件

1.我的悲惨经历 兄弟们啊,我太惨了,我刚刚在准备这个继承和多态的学习,写博客的时候想要截图代码,因为这个代码比较大,一张图截取不下来,所以需要长截图,之前使用的qq截图突然间拉胯&#xff0…...

(15)衰落信道模型作用于信号是相乘还是卷积

文章目录 在使用衰落信道进行通信系统仿真时,有的资料中是用相乘的方法,有的资料中用的是卷积的方法。那么,衰落信道模型作用于传输信号时,是该用相乘还是卷积呢?下面针对该问题给出回答。 在仿真瑞利衰落信道对传输信…...

(C语言贪吃蛇)14.用绝对值方式解决不合理的走位

目录 前言 解决方式 运行效果 总结 前言 我们上节实现了贪吃蛇四方向走位,但是出现了一些不合理的走位,比如说身体节点和头节点重合等等,本节我们便来解决这个问题。 我们希望贪吃蛇撞到自身时游戏会重新开始,并且贪吃蛇的运动方…...

[深度学习]基于YOLO高质量项目源码+模型+GUI界面汇总

以下项目全部是本人亲自编写代码,项目汇总如下: 序号项目名称下载地址1基于yolov8的辣椒缺陷检测系统python源码onnx模型评估指标曲线精美GUI界面.zip点我下载2基于yolov8的海上红外目标系统python源码onnx模型评估指标曲线精美GUI界面.zip点我下载3基于…...

仕考网:公务员国考有三不限岗位吗?

国家公务员考试中的“三不限”岗位,即不限制专业背景、政治面貌、基层工作经验的职位。在国考中,是有的但是数量比较少。 这些岗位主要集中在省级及以下单位,以民航空警和铁路公安为主。其中,有一半的职位是面向四项目人员&#…...

RabbitMq生产者可靠性

基本概念: RabbitMQ生产者可靠性主要涉及确保消息能够可靠地发送到RabbitMQ服务器,并且在出现故障时能够进行适当的处理。 消息确认机制(Publisher Confirms): 启用 Publisher Confirms:生产者在发送消息之…...

Linux Debian12使用Podman安装bwapp靶场环境

一、bwapp简介 bWAPP(buggy Web Application)是一个开源的、故意设计有漏洞的Web应用程序,旨在帮助安全爱好者、开发人员和学生发现和防止Web漏洞。它包含了超过100种不同的漏洞,涵盖了所有主要的已知Web漏洞。 二、bwapp下载 …...

小白快速上手 Docker 02 | Docker 容器生命周期

容器生命周期 下图显示了容器生命周期的简化状态。 CreatedRunningPausedStoppedDeleted 现在让我们逐一讨论容器生命周期的每个状态: 创建状态(Created) 这是容器生命周期的第一个状态,在这个阶段,容器被创建但…...

深刻理解Redis集群(下):Redis 哨兵(Sentinel)模式

背景 现在对3个节点的sentinel进行配置。sentinel的配置文件在redis的安装目录中已经存在,只需要复制到指定的位置即可。 sentinel是独立进程,有对应的脚本来执行。 基于之前的redis 一主二从的架构,我们继续启动3个sentinel进程。 哨兵模式的…...

STM32重启源深度解析

文章目录 STM32重启源深度解析一、STM32重启概述二、硬件层面的重启源1、电源异常电压不稳定:电源供电不足: 2、复位电路故障复位引脚异常:复位电路设计不合理: 3、外部干扰电磁干扰:静电干扰: 三、软件层面…...

windows配置C++编译环境和VScode C++配置(保姆级教程)

1.安装MinGW-w64 MinGW-w64是一个开源的编译器套件,适用于Windows平台,支持32位和64位应用程序的开发。它包含了GCC编译器、GDB调试器以及其他必要的工具,是C开发者在Windows环境下进行开发的重要工具。 我找到了一个下载比较快的链接&#…...

【微信小程序前端开发】入门Day03 —— 页面导航、事件、生命周期、WXS 脚本及自定义组件

1. 页面导航 导航方式 声明式导航&#xff1a;使用<navigator>组件实现页面跳转。 <!-- 导航到tabBar页面 --> <navigator url"/pages/message/message" open-type"switchTab">导航到消息页面</navigator><!-- 导航到非tabBar页…...

【51单片机】点亮LED之经典流水灯

开发环境 开发板&#xff1a;普中51-单核-A2单片机&#xff1a;STC89C52RC&#xff08;双列直插40引脚 DIP40&#xff09;Keil uVision5 v9.61 最新版破解方法自行百度&#xff0c;相关文档和视频资料很多&#xff0c;我自己将这一操作记录下来当做博客发布&#xff0c;CSDN以…...

深度学习数据增强的常用方法

以下是在深度学习中经常使用的图像增强的方法 目录 前言 1、加噪声 2、调整亮度 3、cutout 4、旋转 5、对比度增强 6、仿射变化扩充图像 7、HSV数据增强 8、错切变化扩充图像 9、平移扩充图像&#xff0c;根图像移动的像素距离可自行调整&#xff0c;具体方法如下注释所示 10、…...

影院管理新篇章:小徐的Spring Boot应用

第三章 系统分析 整个系统的功能模块主要是对各个项目元素组合、分解和更换做出对应的单元&#xff0c;最后在根据各个系统模块来做出一个简单的原则&#xff0c;系统的整体设计是根据用户的需求来进行设计的。为了更好的服务于用户要从小徐影城管理系统的设计与实现方面上做出…...

【H2O2|全栈】关于CSS(9)CSS3扩充了哪些新鲜的东西?(二)

目录 CSS3入门 前言 准备工作 伪元素补充 :before :after 文本溢出属性 转换效果 预告和回顾 后话 CSS3入门 前言 本系列博客主要介绍CSS相关的知识点。 这一期主要介绍以下几个CSS3的知识点&#xff1a; 伪元素补充文本溢出属性转换 没有基础的朋友&#xff…...

java中Files和File对象详情和区别比较

Files 和 File 是 Java 中用于文件处理的两个不同类&#xff0c;分别属于 java.nio.file 和 java.io 包&#xff0c;它们的设计思路和用途有所不同。以下是它们的详细区别&#xff1a; 1. File 对象 File 是 Java 中最早用于处理文件和目录的类&#xff0c;它来自 java.io 包&…...

Unity3D PostLateUpdate为何突然占用大量时间详解

在Unity3D中&#xff0c;直接名为PostLateUpdate的函数并不是Unity标准API中的一部分。然而&#xff0c;这个术语可能指的是在LateUpdate之后执行的某些自定义逻辑或Unity内部机制中的某种后续处理。当提到PostLateUpdate或LateUpdate突然占用大量时间时&#xff0c;我们需要考…...

如何快速熟悉项目

背景 最近新入职&#xff0c;对项目很不熟悉&#xff0c;也不能全部依赖别人&#xff08;别人也不会全心全意去帮你&#xff09;&#xff0c;你大部分还是只能靠自己。材料就是&#xff1a;文档&#xff0c;代码&#xff0c;开发环境。 但是文档&#xff0c;代码&#xff0c;都…...

Spring Boot实现新闻个性化推荐

1系统概述 1.1 研究背景 如今互联网高速发展&#xff0c;网络遍布全球&#xff0c;通过互联网发布的消息能快而方便的传播到世界每个角落&#xff0c;并且互联网上能传播的信息也很广&#xff0c;比如文字、图片、声音、视频等。从而&#xff0c;这种种好处使得互联网成了信息传…...

优化后的版本

docker_operations.sh #!/bin/bash# all definition NETWORK_NAME"net-1" VOLUME_MOUNT"-v /home/norten/Public/tools:/mnt" # 容器内部挂载到主机的路径 SCRIPT_ROUTE"/mnt" # container_run_medium.sh所在的路径 IMAGE_NAME"ubuntu&quo…...

【Linux系统编程】第二十七弹---文件描述符与重定向:fd奥秘、dup2应用与Shell重定向实战

✨个人主页&#xff1a; 熬夜学编程的小林 &#x1f497;系列专栏&#xff1a; 【C语言详解】 【数据结构详解】【C详解】【Linux系统编程】 目录 1、文件描述符fd 1.1、0 & 1 & 2 1.2、文件描述符的分配规则 2、重定向 3、使用 dup2 系统调用 3.1、> 输出…...

开放式耳机哪个品牌好?好用且高性价比的开放式蓝牙耳机推荐

相信很多经常运动的朋友都不是很喜欢佩戴入耳式耳机&#xff0c;因为入耳式耳机真的有很多缺点。 安全方面&#xff1a;在安全上就很容易存在隐患&#xff0c;戴上后难以听到周围环境声音&#xff0c;像汽车鸣笛、行人呼喊等&#xff0c;容易在运动中发生意外。 健康方面&…...

区间合并——模板题

题目描述 给定 n 个区间 [li, ri]&#xff0c;要求合并所有有交集的区间。注意如果在端点处相交&#xff0c;也算有交集。 输出合并完成后的区间个数。 例如&#xff1a;[1, 3] 和 [2, 6] 可以合并为一个区间 [1, 6]。 输入格式 第一行包含整数 n 。 接下来 n 行&#xff0c…...

Microsoft Edge 五个好用的插件

&#x1f423;个人主页 可惜已不在 &#x1f424;这篇在这个专栏 插件_可惜已不在的博客-CSDN博客 &#x1f425;有用的话就留下一个三连吧&#x1f63c; 目录 Microsoft Edge 一.安装游览器 ​编辑 二.找到插件商店 1.打开游览器后&#xff0c;点击右上角的设置&#…...

解决 遇到JWT中claims中获取不到数据的问题

1.先介绍一下JWT的常规流程 用户进行登录将token储存到redis&#xff0c;然后进行其他需要验证的操作时进行验证&#xff0c;比如使用拦截器进行验证&#xff0c;那么id存储的到claims&#xff0c;因为可以在拦截器验证时将其存放到ThreadLocal中&#xff0c;这样通过ThreadLo…...

会议平台后端优化方案

会议平台后端优化方案 通过RTC的学习&#xff0c;我了解到了端对端技术&#xff0c;就想着做一个节省服务器资源的会议平台 之前做了这个项目&#xff0c;快手二面被问到卡着不知如何介绍&#xff0c;便有了这篇文章 分析当下机制 相对于传统视频平台&#xff08;SFU&#xff…...

unixODBC编程(十)分片插入长数据

遇到有LONG数据类型的表&#xff0c;要插入一条数据量很大的行&#xff0c;一次插入的缓冲区会不够大&#xff0c;这时需要一部分一部分的插入LONG数据&#xff0c;这就用到了在执行语句时动态提供数据的机制。在ODBC中要动态提供数据需要几个步骤。 1. 在绑定输入参数时&…...