助式供应可创建预配置的 MySQL 数据库，针对性能进行优化；而自动扩展能够让用户弹性扩展 计算资源、存储资源和 MySQL 副本。 MySQL 数据库 MySQL 凭借经济高效、可靠、高性能且可扩展的电子商务、联机事务处理和嵌入式数据库应用 成为全球使用广泛的开源数据库。它是一种事务安全、符合 ACID 标准的集成式数据库，支持全 面的提交、回滚、崩溃恢复和行锁定功能。MySQL 还提供了一整套数据库驱动程序和可视化工具，可帮助开发人员和 DBA 自主构建和管理 MySQL 应用。MySQL 数据库具备以下特性： ORACLE 产品介绍 2  高性能和可扩展性可满足呈指数级增长的数据负载和用户的需求。  自我修复式复制集群可提升可扩展性、性能和可用性。  联机模式更改可满足不断变化的业务需求。  Performance Schema DBA。Replication Dashboard 显示 MySQL 工具信息，Topology 视图显示复制分组的当前配置，让您能够快速了解每 个节点和每个复制子系统的状态。优秀实践顾问程序提供有助于提高性能的配置和变量设置建议。 MySQL Enterprise Monitor 利用趋势分析功能，在问题变严重前为您提供警示，并准确预测未来的 容量需求。 MySQL Enterprise

sum(time_series) to sum(time_series.sum) What we do QingCloud ChronusDB 青云 QingCloud 自研的一 款高性能、具备强大 分析 能力的时序数据库产品 高性能并发读写 • 千万数据点并发实时写入 • 引入辅助索引，加快数据检索 速度 低成本存储 • 列式存储结合高效的编码 • Delta、XOR 等适合时序场景的压缩算法 •

Rust 编程语言的异步运行时，提供异步事件驱动平台，构建快速，可靠和轻量级网络应 用。利用 Rust 的所有权和并发模型确保线程安全。Tokio 构建于 Rust 之上，提供极快的性能，使其 成为高性能服务器应用程序的理想选择。在 Deno 中 Tokio 用于并行执行所有的异步 IO 任务。 ©hijiangtao Deno and Node Node 是什么？ V8 上一个 JavaScript TypeScript 的支持 原生支持 TypeScript TypeScript 编译成 JavaScript 再继续执行 如何评价 deno 把一些内部模块从 ts 改回 js ？ 编译速度、高性能代码、类型约束不一致 比如 lib.*.d.ts 和 deno api 实现所导出的 d.ts 有一定 gap，进而影响 web api 的开发范式，进 而为了与 whatwg 对齐而引入的多余代码（例如原文中的

r i t e h e r e S o m e t h i n g a b o u t APISIX Way == Community Way • 基金会项目 • 安全 • 稳定 • 高性能 • 动态 • 社区活跃 • 云原生架构 • 多语言 • 插件编排 • Loadbalancer • API 网关 • K8s Ingress • 服务网格 全流量 • 多种配置中心

提供常用协议服务的接入、转换（Dubbo，XML） • 灵活定制化的数据变换 控制能力: • 认证鉴权机制 • 流量控制 • 黑白名单 • 服务路由 可靠高效: • 分布式，高可用 • 高性能，低延迟 • 线性扩容 海尔工业互联网 –微服务之监控日志 Node PrometheusServer（Pod） Retrieval Storage PromQL Local Storage

lvalue 默认为 None 。 10.1.2 Itertools 食谱 本节将展示如何使用现有的 itertools 作为基础构件来创建扩展的工具集。 扩展的工具提供了与底层工具集相同的高性能。保持了超棒的内存利用率，因为一次只处理一个元素， 而不是将整个可迭代对象加载到内存。代码量保持得很小，以函数式风格将这些工具连接在一起，有 助于消除临时变量。速度依然很快，因为倾向于使用“矢量化”构件来取代解释器开销大的 iterables 分割任务块并作为独立的 任务并提交到执行池中。这些块的大概数量可以由 chunksize 指定正整数设置。对 很长的迭代器来说，使用大的 chunksize 值比默认值 1 能显著地提高性能。chunksize 对ThreadPoolExecutor 没有效果。 在 3.5 版更改: 加入 chunksize 参数。 shutdown(wait=True) 当待执行的 future World!') # Python 3.7+ asyncio.run(main()) asyncio 是用来编写 并发代码的库，使用 async/await 语法。 asyncio 被用作多个提供高性能 Python 异步框架的基础，包括网络和网站服务，数据库连接库，分布式任 务队列等等。 asyncio 往往是构建 IO 密集型和高层级 结构化网络代码的最佳选择。 asyncio 提供一组 高层级

来包装它以避免重复计算。另外，也可以考虑搜索一个预先计算好的键 数组来定位插入点（如下面的示例节所演示的）。 参见: • Sorted Collections 是一个使用 bisect 来管理数据的已排序多项集的高性能模块。 • SortedCollection recipe 使用 bisect 构建了一个功能完整的多项集类，拥有直观的搜索方法和对键函 数的支持。所有键函数都是预先计算好的以避免在搜索期间对键函数的不必要的调用。 以通过 Python Package Index 上的 more-itertools 项目 来 安装: pip install more-itertools 扩展的工具提供了与底层工具集相同的高性能。保持了超棒的内存利用率，因为一次只处理一个元素， 而不是将整个可迭代对象加载到内存。代码量保持得很小，以函数式风格将这些工具连接在一起，有 助于消除临时变量。速度依然很快，因为倾向于使用“矢量化”构件来取代解释器开销大的 iterables 分割任务块并作为独立的 任务并提交到执行池中。这些块的大概数量可以由 chunksize 指定正整数设置。对 很长的迭代器来说，使用大的 chunksize 值比默认值 1 能显著地提高性能。chunksize 对ThreadPoolExecutor 没有效果。 在 3.5 版更改: 加入 chunksize 参数。 shutdown(wait=True, *, cancel_futures=False)

以通过 Python Package Index 上的 more-itertools 项目 来 安装: pip install more-itertools 扩展的工具提供了与底层工具集相同的高性能。保持了超棒的内存利用率，因为一次只处理一个元素， 而不是将整个可迭代对象加载到内存。代码量保持得很小，以函数式风格将这些工具连接在一起，有 助于消除临时变量。速度依然很快，因为倾向于使用“矢量化”构件来取代解释器开销大的 iterables 分割任务块并作为独立的 任务并提交到执行池中。这些块的大概数量可以由 chunksize 指定正整数设置。对 很长的迭代器来说，使用大的 chunksize 值比默认值 1 能显著地提高性能。chunksize 对ThreadPoolExecutor 没有效果。 在 3.5 版更改: 加入 chunksize 参数。 shutdown(wait=True) 当待执行的 future World!') # Python 3.7+ asyncio.run(main()) asyncio 是用来编写 并发代码的库，使用 async/await 语法。 asyncio 被用作多个提供高性能 Python 异步框架的基础，包括网络和网站服务，数据库连接库，分布式任 务队列等等。 asyncio 往往是构建 IO 密集型和高层级 结构化网络代码的最佳选择。 asyncio 提供一组 高层级

以通过 Python Package Index 上的 more-itertools 项目 来 安装: pip install more-itertools 扩展的工具提供了与底层工具集相同的高性能。保持了超棒的内存利用率，因为一次只处理一个元素， 而不是将整个可迭代对象加载到内存。代码量保持得很小，以函数式风格将这些工具连接在一起，有 助于消除临时变量。速度依然很快，因为倾向于使用“矢量化”构件来取代解释器开销大的 iterables 分割任务块并作为独立的 任务并提交到执行池中。这些块的大概数量可以由 chunksize 指定正整数设置。对 很长的迭代器来说，使用大的 chunksize 值比默认值 1 能显著地提高性能。chunksize 对ThreadPoolExecutor 没有效果。 在 3.5 版更改: 加入 chunksize 参数。 shutdown(wait=True) 当待执行的 future World!') # Python 3.7+ asyncio.run(main()) asyncio 是用来编写 并发代码的库，使用 async/await 语法。 asyncio 被用作多个提供高性能 Python 异步框架的基础，包括网络和网站服务，数据库连接库，分布式任 务队列等等。 asyncio 往往是构建 IO 密集型和高层级 结构化网络代码的最佳选择。 asyncio 提供一组 高层级

lvalue 默认为 None 。 10.1.2 Itertools 食谱 本节将展示如何使用现有的 itertools 作为基础构件来创建扩展的工具集。 扩展的工具提供了与底层工具集相同的高性能。保持了超棒的内存利用率，因为一次只处理一个元素，而不 是将整个可迭代对象加载到内存。代码量保持得很小，以函数式风格将这些工具连接在一起，有助于消除临 时变量。速度依然很快，因为倾向于使用“矢量化”构件来取代解释器开销大的 iterables 分割任务块并作为独立的 任务并提交到执行池中。这些块的大概数量可以由 chunksize 指定正整数设置。对 很长的迭代器来说，使用大的 chunksize 值比默认值 1 能显著地提高性能。chunksize 对ThreadPoolExecutor 没有效果。 在 3.5 版更改: 加入 chunksize 参数。 shutdown(wait=True) 当待执行的 future World!') # Python 3.7+ asyncio.run(main()) asyncio 是用来编写 并发代码的库，使用 async/await 语法。 asyncio 被用作多个提供高性能 Python 异步框架的基础，包括网络和网站服务，数据库连接库，分布式任务 队列等等。 asyncio 往往是构建 IO 密集型和高层级 结构化网络代码的最佳选择。 asyncio 提供一组 高层级