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分布式数据库论文新上映_三大期刊论文数据库(2024年12月抢先看)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

分布式数据库论文

𐟔‘ 区块链技术核心知识点总结 𐟓Š 𐟔 区块链技术的基础知识：区块链是一种分布式数据库技术，通过去中心化的方式存储数据。它具有去中心化、不可篡改性、可追溯性和去信任性等特点。 𐟔 数字签名的应用：数字签名是通过非对称加密算法（如RSA、DSA、ECDSA）对消息摘要进行加密，生成一个唯一的签名。这个签名与原始消息一起发送给接收者，接收方能够核实发送方的数字签名，确保消息的完整性和真实性。 𐟒ᠥŒ𚥝—链的信任建立：区块链通过数字签名技术进行数据交换验证，无需相互信任。只要按照系统既定的规则进行，节点之间不能也无法欺骗其他节点，因此在缺乏信任的网络环境中也能建立信任。 𐟓œ 数字签名的特点：接收方能够核实发送方对报文的数字签名。发送方事后不可抵赖对报文的数字签名。接收方难以伪造对报文的数字签名。数字签名并不是通过网络传输加密过的纸质签名照片，而是采用公开密钥加密技术，实现对原始报文的鉴别、难以伪造和不可抵赖性。 𐟔— 总结：区块链技术在信息安全中具有重要意义，通过数字签名技术确保数据的完整性和真实性。它在缺乏信任的网络环境中也能建立信任，是一种去中心化、不可篡改、可追溯和去信任的数据交换方式。

探秘 Apache ShardingSphere：分布式数据库的强大利器

6.824&15445：分布式宝藏在之前的笔记中，我已经提到过6.824和15445这两门课程，它们真的是进阶中的进阶。这两门课的精髓在于其中的lab，通过一步步实现难度逐渐增加的项目，让你对分布式系统有深入的理解。如果你能掌握其中的大部分知识，你的理论知识将远超大多数工作多年的工程师。无论是求职面试还是自我提升，这两门课都能为你提供巨大的帮助。 𐟌ˆ 6.824：分布式系统的深度探索难度：𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ 前置课程：Go语言（非常简单的语言）、数据结构与算法主题：分布式系统（MapReduce、Raft、Spanner、Spark、GFS等） 6.824是一门关于分布式系统的课程，结合了《Designing Data-Intensive Applications》这本书食用，可以让你对分布式系统有更深入的认识。课程使用Go语言教学，如果你已经掌握了一门语言，那么Go语言其实很简单（侧面理解下简单：字节跳动主要用Go，对候选人都不作语言要求）。课程中不会涉及太复杂的语言特性。涉及经典论文： MapReduce（大数据处理的开山鼻祖） Raft（耳熟能详的分布式一致性协议） Spanner（分布式数据库鼻祖） Spark（大数据处理的又一个里程碑之作） GFS（分布式文件系统的鼻祖） Distributed Transaction（分布式事务处理）等等项目包括实现MapReduce和Raft协议，有一定的难度，需要考虑的边界条件非常多。这不仅锻炼你的逻辑思维能力，还加深你对分布式系统的认识（每一行代码都可能导致错误）。在日常开发中，服务端工程师在完成需求时，有很大精力要去保障数据一致性，包括不同组件、机器、系统和服务间的一致性，也就是常说的全局一致性和局部一致性。完成6.824后，不管你以后是从事分布式服务基础组件开发，还是日常业务开发，在理论上是完全没有问题的。 𐟌ˆ DDIA这本书，可以称作服务端进阶的圣经。书的作者Martin Kleppmann也有一系列视频课程，涉及Raft、OT、CRDT等知识，他的视频相对来说比较浅显易懂，但没有lab，可以当作6.824的前置材料看看。 𐟌ˆ CMU-15445：见后一篇笔记总之，6.824和15445这两门课程真的是宝藏课程，强烈推荐给大家！

单节点到分布式，揭秘数据库 𐟌Ÿ最近我一直在读《Database Internals》这本书，真的是一本关于数据库和分布式系统的好书。全书主要围绕数据库系统如何存储和分布数据展开，分为两个主要部分。 𐟌Ÿ第一部分讲的是单节点数据库的实现。这部分内容主要涵盖了DBMS的基本结构、底层数据结构的比较（比如B树和日志结构存储），以及不同存储介质（磁盘和内存）对存储数据结构设计的影响。虽然这部分内容与分布式系统关系不大，但它为理解分布式设计打下了基础。毕竟，了解单节点数据存储是理解分布式系统的基础。 𐟌Ÿ第二部分则是关于分布式系统的内容。这一部分会涉及到分布式数据库中的一些关键问题，比如故障检测和领导者选举算法、复制带来的一致性问题和事务/共识问题。如果你看过《Distributed Systems Internals and Cloud Computing》这本书，你就会对这些内容非常熟悉。即使有些内容可能还没完全理解，但关键词和问题肯定都不陌生。 𐟌Ÿ目前我还在看第一部分的前几章，感觉就像是《Distributed Systems Internals and Cloud Computing》第三章的扩展版。毕竟，这本书是专门讲数据库的，各种数据结构讲得更详细，仿佛回到了上学时的数据库课。期待第二部分关于分布式系统的内容，感觉会非常有趣！[哇R]

思特奇申请提升分布式数据库网络资源利用率专利，提升了分布式内存数据库在大结果集场景下对网络资源的利用率

国产数据库GBase 8c认证详解从DBA的角度来看，GBase 8c并不是一款传统的数据库产品，它更像是一个数据库云平台解决方案。它支持多种部署模式，包括单机模式、主备模式和分布式模式。南大通用的多模态分布式数据库GBase 8c实际上由两种数据库产品组成。单机模式是在openGauss开源项目基础上进行了一些优化和定制增强，并加入了Oracle兼容特性。主备模式则是将单机模式数据库与GHA高可用集群结合，形成一主多从的高可用集群，其数据库与单机模式相同。分布式模式则是基于Postgres-XL（PGXL）开源项目的MPP数据库，不过其核心已经被替换为南大通用定制过的openGauss。PGXL是PG数据库的分布式解决方案，最早脱胎于基于NTT开源项目的PGXC，目前被STORMDB公司所持有，开源协议原来是Postgresql许可，2015年后转为Mozilla public License。目前PGXL也是很多国产分布式PG数据库采用的基础开源软件。南大通用的培训非常不错，社群氛围也很棒。有同学分享了他们的技术博客，官方也有官方教程。即使没有题库，靠自己也能完全掌握𐟒ꣀ‚

𐟔 探索区块链：从比特币到Web3的奥秘 𐟌 区块链，这个听起来有点神秘的词，其实已经深入影响了我们的日常生活。简单来说，区块链就是一种记录交易信息的分布式数据库。就像一个巨大的电子账本，每个人都可以查看和验证交易信息。 𐟔— 区块链的核心在于“区块”和“链”的概念。每个区块都包含前一个区块的哈希值、时间戳以及交易信息。这些区块通过哈希值串联起来，形成了一条不可篡改的链条。 𐟔’ 区块链的可追溯性和不可篡改性是其两大亮点。可追溯性意味着你可以通过哈希值一直追溯到交易的最早记录。而不可篡改性则是因为每个区块的哈希值都是通过复杂的哈希算法生成的，一旦交易信息被修改，哈希值就会发生变化，从而影响整个链条的完整性。 𐟌 除了这两大特性，区块链还具备分布式和公开性的特点。以比特币为例，它的交易数据是公开的，任何人都可以访问和验证。这种去中心化的特性使得比特币成为一个全球性的交易网络。 𐟚€ 总的来说，区块链是近十年最具创新性的技术之一，它正在引领一个新的Web3时代。在这个时代，我们将看到更多基于区块链的应用和服务，为我们的生活带来更多便利和安全。让我们一起期待这个充满可能性的未来吧！

𐟓š 计算机专业论文选题灵感大放送！ 𐟎‰ 计算机专业的同学们，论文选题是你们学术之旅的起点哦！𐟚€ 𐟌 如果你对人工智能和机器学习充满好奇，那么不妨探索图像识别、自然语言处理或强化学习等热门领域，看看它们在不同场景下的应用和创新。𐟔 𐟓ˆ 数据挖掘和大数据也是一个不容错过的方向。研究数据挖掘算法、大数据存储处理技术或数据分析方法，为大数据时代贡献你的智慧。𐟒ኰŸŒ 计算机网络与通信也是值得一探究竟的领域。从5G通信、软件定义网络到物联网技术，这里充满了无限的可能。𐟌 𐟓‚ 数据库与信息系统也是一个非常有意义的选题方向。分布式数据库、数据库安全或信息系统设计等都是值得深入探讨的话题。𐟔’ 𐟒𜠨𝯤𛶥𗥧苤𘎥𜀥‘是实用领域的典范。敏捷开发、软件测试或软件架构设计等，都是为打造高质量软件贡献力量的重要方面。𐟛 ️

Java后端学习路线图：从零到大师 𐟌Ÿ 想要成为一名优秀的Java后端开发者？这里有一份超全的学习路线图，助你一臂之力！𐟓ˆ 1️⃣ Java基础入门：从零开始，掌握Java的基本语法、集合框架以及高级特性，如反射和注解。𐟓– 2️⃣ JavaSE核心技术：深入学习Java的核心技术，这是企业面试的必考内容，也是Java开发的基础。𐟔 3️⃣ 数据库管理：掌握关系型数据库MySQL，以及缓存技术如Redis和memcache，这些都是Java开发中不可或缺的部分。𐟒𞊊4️⃣ JVM调优与基础：了解JVM的工作原理和调优技巧，这是提升Java程序性能的关键。𐟔犊5️⃣ Linux系统学习：掌握基本命令，并了解shell脚本和内核知识，为后续的分布式系统学习打下基础。𐟐犊6️⃣ 分布式系统学习：掌握web架构、分布式session、分布式缓存和分布式数据库等关键技术，为成为一名高级Java开发者做好准备。𐟌 𐟓š 希望这份路线图能帮助你规划自己的Java学习之旅。加油！𐟒ꀀ

Jeff Dean在哪些领域有过突出的表现？ Jeff Dean 是谷歌的高级研究员，也是计算机科学领域的知名人物。 Jeff Dean在计算机科学和技术领域有着广泛的影响力，特别是在以下几个关键领域内取得了突出的表现： 1. 分布式计算系统： - MapReduce：这是一个革命性的编程模型和软件框架，用于处理和生成大型数据集。它极大地简化了大规模数据的并行处理，对后来的大数据技术产生了深远的影响。 - Bigtable：一个分布式的、持久化的、多维度排序的数据存储系统，支持Google的许多核心服务。 - Spanner：全球首个真正意义上的分布式数据库，提供强一致性和全局时间戳。 2. 搜索引擎技术： - Jeff Dean早期在Google的工作集中在提高搜索引擎的质量和性能上。他参与开发了多个版本的搜索引擎，并且不断优化搜索算法以提升用户体验。 3. 机器学习与人工智能： - 作为Google Brain团队的创始人之一，Dean领导着公司在深度学习领域的研究和发展。这包括推动TensorFlow的发展，这是一个开源的机器学习库，被广泛应用于各种机器学习任务中。 - 他对神经网络的研究贡献巨大，尤其是在Transformer架构的推广方面，这一架构是现代自然语言处理模型（如BERT、T5等）的基础。 4. 硬件加速器： - Google Tensor Processing Unit (TPU) 的推出也与Dean密切相关。TPU是一种专门为机器学习设计的专用芯片，能够大幅提升训练和推理的速度，为AI应用提供了更强大的算力支持。 5. 多模态人工智能： - Gemini项目是一个代表性的例子，该项目致力于创建能够理解和生成多种类型数据（文本、图像、音频等）的AI模型。Dean认为这样的多模态模型对于实现更加全面和智能的应用至关重要。 6. 学术贡献与行业影响： - 除了实际的技术创新外，Dean还经常在顶级学术会议和期刊上发表论文，分享他的研究成果，并通过公开演讲来传播知识，激励下一代工程师和科学家。 - 他在促进开放源代码文化方面也发挥了重要作用，倡导共享技术和最佳实践，帮助推动整个行业的进步。 Jeff Dean不仅以其深厚的技术专长闻名，而且他持续不断地探索新领域，如量子计算、健康医疗中的AI应用等，展示了其对未来科技发展的远见卓识。他的工作不仅塑造了今天的互联网和计算环境，也为未来的技术发展奠定了坚实的基础。

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