从“上海堡垒”流量明星,到数据库的可持续

探讨数据库软件设计中的结构与功能关系,分析开源与闭源数据库的优劣,以及数据库行业的发展趋势,强调结构设计对数据库性能的决定性影响。

周五的胡扯时间,又来胡扯,周末愉快, 下周抱歉,由于出游可能暂时不能提供,相关数据库的文字,但也不会空白,可能会扯点别的,望见谅

上海堡垒,我没看,主要是不想几十块去看6000万粉丝的鲜肉,2019年的确是一个“年头”好坏不知,但这2019年,的确是应该被记得的一年,中美贸易摩擦,升级,在升级,继续升级,到战略升级,华为一个,一个,一个的拿出让人意想不到的“武器”。“浪球”,“哥特哪吒”,让流量明星,大导演,传统定式把观众当傻子的“投资方”,统统的玩了一遍。3.5亿的投资,目前的票房,呵呵,赔钱是一定了。

今年貌似在告诉“那些人”,房子你可以继续炒,垃圾片你可以继续拍,美国你可以继续的“作”。但都不大会顺着你们原来的思路,继续照着你们的剧本继续了。所以估计以后,鲜肉电影的投资人,如果有记性,这样的电影会越来越少。

到数据库其实也是一样,数据库是什么,其实没有那么神秘,数据库就是一个软件,带有数据存储和处理功能的软件而已。而一个软件的设计基本上包含了, 软件的功能设计, 和软件的结构设计。

所以一个数据库好坏,懂行的看结构,因为结构的变化在初始的时候就已经决定了,要改那是很难的一件事。你当前不能奢求,MYSQL 单库的功能能改进到ORACLE 单库的能力,功能都是在结构的基础上衍生出的东西,结构可以支持,功能可以上,结构不支持,那就......

那有的人可能说,数据库的发展中,结构也是可以更改的,改当然是可以改,但数据库这类软件不同于其他应用类的软件,应用类的软件面对的客户,场景,对比数据库都是特殊化的,并且使用的人群的广泛性和数据库这类基础性的软件相比也是不同的。

数据库本身面对的客户,业务,应用的逻辑都是千姿百态的,并且还要面对高并发和扩展性这两方面的需求,可以说要做一个数据库软件,并且支持的面越广,这个数据库就越来越不好做。

现在,为什么开源的数据库越来越吃香,刨除免费的因素,一个数据库面对的需求的多样性,多变性,以及未来需求的不确定性,越来越多,考虑的问题也越来越多,一个闭源的公司从开发数据库软件的角度,他的思路是封闭的,可能就那么几个人,来决定这个数据库的未来,行业中不是每个人都可能是 Steven,一个苹果的产品相对数据库来说,是简单的。(很可能我浅薄了)

就拿一个PG 中支持的模糊查找 like %word%  走索引提高查询效率的功能,我不信ORACLE 他做不出来,但这么多年,SQL SERVER ,ORACLE 死活没有这样的功能,我是否可以认为,这是闭源,和那么几个人造成的问题。 

而一个闭源的软件或数据库更可能走向的是,接口封闭,支持外来的东西,更困难,例如MYSQL 在 oracle  接手之前,和接手之后,都发生了什么,开发更有效率了,更标准化了,开发的思路更 ORACLE 化了,但数据库引擎的插件化呢,更强了,还是更弱了。

软件的接口更多了,还是更少了,主推的 mysql shell  mysql router ,使用的人有多少,对比第三方的proxysql ,mysql router 的友好性有多高。  是否有再走甲骨文来制定标准,你们服从就好的模式。

反观PostgreSQL 很多功能都是第三方插件化来进行安装和使用的,符合PostgreSQL 接口协议的插件,那是如雨后春笋般的在产出。(这里想问开发的同学一句,是不是耦合度越高的软件,越难控制BUG 率,如果组件化,各个模块关联经过清晰的定义,降低耦合度,BUG 率就可以降低。)

说不上那个更好,这世界本来就没有最好,但数据库的可持续发展,可千万别走流量明星,自己制定标准,认为有粉丝就好,你们就按照我的来,并且这个标准别人还搞不懂,跟不上,用不来,那就“好看了”。

同时数据库发展貌似,越来越往两个极端发展,PG 是我每样都可以的模式,加个插件就来用, 或者 ES  ,redis ,我就做好我的,你们都不如我的模式,都有自己的特点。

同时数据库可持续发展的这条路除了自身要硬,那也是要有膜拜者,貌似某个电影中,如果凡人都不在信任,膜拜,某个神,神也要消失。所以每个“神”都在使用各种手段来聚集更多的膜拜者,和打压其他的神的膜拜者,将其吸引过来,而那些膜拜者或许是数据库可以持续的重要点。

所以问题不怕多,解决就好了,怕就怕,继续上演“上海堡垒”。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
通过堡垒机连接到 PostgreSQL 数据库通常涉及两个步骤:首先通过 SSH 连接到堡垒机,然后通过堡垒机连接到目标 PostgreSQL 数据库。这种连接方式增强了安全性,同时集中了访问控制和审计能力[^2]。 ### 使用命令行连接 PostgreSQL 数据库 #### 1. 通过 SSH 连接到堡垒机 可以使用 `ssh` 命令连接到堡垒机,假设堡垒机的 IP 地址为 `bastion.example.com`,用户名为 `user`: ```bash ssh user@bastion.example.com ``` #### 2. 通过堡垒机连接到 PostgreSQL 数据库堡垒机上,使用 `psql` 命令连接到 PostgreSQL 数据库。假设 PostgreSQL 数据库的地址为 `pg.example.com`,数据库用户为 `pguser`,数据库名为 `mydb`: ```bash psql -h pg.example.com -U pguser -d mydb ``` 系统会提示输入密码,输入正确的密码后即可连接到 PostgreSQL 数据库。 ### 通过 SSH 隧道连接 PostgreSQL 数据库 如果你不想直接登录到堡垒机,而是希望通过本地直接连接到 PostgreSQL 数据库,可以使用 SSH 隧道: ```bash ssh -L 5432:pg.example.com:5432 user@bastion.example.com ``` 这条命令会在本地机器上创建一个隧道,将本地的 5432 端口转发到 PostgreSQL 数据库服务器的 5432 端口。之后,你可以通过本地的 `psql` 命令连接到数据库: ```bash psql -h localhost -U pguser -d mydb ``` ### 配置 SSH 配置文件(可选) 为了简化连接过程,可以在本地的 `~/.ssh/config` 文件中配置 SSH 隧道: ```plaintext Host pg-tunnel HostName bastion.example.com User user LocalForward 5432 pg.example.com:5432 ``` 配置完成后,只需运行以下命令即可建立隧道: ```bash ssh pg-tunnel ``` 建立隧道后,通过本地的 `psql` 命令连接到数据库: ```bash psql -h localhost -U pguser -d mydb ``` ### 注意事项 - 确保堡垒机上的用户具有访问 PostgreSQL 数据库的权限[^5]。 - 确保 PostgreSQL 数据库允许来自堡垒机的连接。 - 如果使用的是 JumpServer 堡垒机,可以通过资产标签进行匹配,确保连接的安全性[^4]。
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