我上一次教我媳妇编程，大概是两年多前了。后来因为工作太忙，再加上一些其它原因，就停下来了。其实她对编程也不是很感兴趣，反倒更喜欢用 Excel，因为她工作中经常会用到。 上周刚好有点空闲时间，我又教她写了一个反转链表的题目。这个题我前阵子刚教过我儿子，觉得既适合用来面试，也很适合用作编程启蒙。 不过整个过程下来，她一直显得很迷茫。我也不确定是不是我讲得不好。还记得以前有网友留言调侃：“课讲得很一般，不过媳妇还挺好看的。” 说到底，编程不能只停留在理论层面。如果只是单方面学习、平时又缺乏实践的话，不仅学得不深入，而且很容易就忘了。学编程最好的方法就是敲代码。 我挺喜欢“输出型”的事情，像教娃、教媳妇这种，既能复盘知识，又特别解压。之前有网友留言：“你能教媳妇编程还不被她一顿骂，已经很成功了，这可是站在作死边缘反复横跳啊。” 网友说：“难度太大了 赖总 可以换换思路 教教好玩的 比如说图形化编程 或者ai做游戏 或者ai做视频 音乐啥的 女生喜欢这些 生动形象好玩有趣的 算法感觉也只能教教喜欢动脑子和喜欢挑战的小孩子 或者要打比赛，找工作种种需求的，不然这个玩意没人想碰，太无聊了。” 网友还说：“对夫妻感情那么有信心吗？就不能教点别的吗？” 网友又说：“人家是靠颜值吃饭的，你非得逼着学编程，哈哈哈” 本文一共 534 个汉字, 你数一下对不对. 时隔两年, 重新教媳妇编程, 不过她好像全忘光了. (AMP 移动加速版本) …
视频观看地址 同步到以下地址，还有微信视频号和小红书。 油管：Youtube B站：Bilibili 西瓜：Xigua 新挖一个坑，教媳妇系统设计，第1课讲的是数据分片/切片，也就是把数据按怎么样的方式存放到不同的服务器上。 随着数字化时代的快速发展，数据无疑成为了企业最宝贵的资源之一。然而，数据的快速增长也带来了存储和处理的挑战。在这个背景下，“数据分片（Data Sharding）”成为了解决大规模数据管理问题的关键技术之一。本文将深入探讨数据分片的不同类型和实现方法，并着重讨论水平分片和垂直分片的具体策略。 水平分片 (Horizontal Sharding) 水平分片是指将一个大表中的行分割成较小的片（Shards），每个片在物理上可以分布在不同的数据库服务器上。这种方法的主要优点是能够提高查询性能和可扩展性，因为操作可以在多个服务器上并行处理。水平分片可以根据不同的分片策略来实现，常见的有： 基于键的分片 (Key-based Sharding)：在这种策略中，数据根据分片键的值被分配到不同的片。分片键通常是数据表中的一个或多个字段，通过散列函数，可以将行均匀地分布到多个片中。这种方法的一个挑战是选择合适的散列函数，以避免数据热点问题。 基于范围的分片 (Range-based Sharding)：此方法按照指定范围将数据分配到不同的片中。例如，客户记录可以根据姓氏的字母顺序或客户ID的范围进行分片。虽然这种方法可以很容易地实现和理解，但如果数据分布不均，可能会导致某些片过大，影响系统性能。 基于字典的分片 (Dictionary-based Sharding)：在这种策略中，维护一个查找表或字典，指明哪些行属于哪个片。这种方法在数据分布不容易预测或经常变化的情况下特别有用，因为字典可以动态更新。但是，管理和更新字典可能会增加额外的复杂性和开销。 垂直分片 (Vertical Sharding) 垂直分片涉及将一个数据库表中的列分割开来，不同的列（通常是功能相关的列组）存储在不同的数据库或服务器上。这样不仅可以减少每次查询需要扫描的数据量，还能根据应用的需求优化数据的存储。垂直分片的主要挑战在于跨多个数据库或服务器的事务一致性和数据整合。 总结 数据分片是一种强大的技术，可以帮助企业有效管理大规模数据集。选择合适的分片策略需要综合考虑数据的特性、应用的需求以及系统的架构。通过合理的设计和实现，数据分片不仅能够提升系统的性能和可扩展性，还能确保数据管理的灵活性和高效性。在未来的数据驱动世界中，掌握和应用数据分片技术将变得越来越重要。 数据分片 (Data …
