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2023 年，向量数据库的风在 AI 圈吹得一浪高过一浪，好几个初创公司拿到了巨额投资。媒体挟向量数据库狂轰滥炸，一种技术同时在技术圈和投资圈如此受青睐的情况实属罕见。传统的数据库技术疲于应对向量数据在高维度、高精度和大规模场景下带来的巨大挑战，而 ChatGPT 等基于生成式 AI 模型处理的正是此类数据。向量数据库“AI大基建的”的位置基本做实，向量数据库的先行者们也已经真刀真枪地练起来，但更

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讽刺的是，微服务并没有以任何方式阻止使用这些“重量级”协议，某些微服务甚至建议使用gRPC——一种跟IIOP非常相似的二进制协议，它来自CORBA，属于SOAP、WSDL、XML Schema和WS-*完整规范集等“重量级”协议的前身。这些都是额外的负担，也代表着现实阻力。其中的关键，是如何建立起易于理解的集成和通信约定的通用架构基础。而且聪明的朋友可能已经注意到，上面大概一半的观点都在强调共通的

基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + RocketMQ + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能。组件，用 Lambda 搞定这些破事 —— 不用手动注入 Service，调用方法像写公式一样简单，还能自动缓存、统一处理异常，新手也能秒懂

SCS 方法与微服务有许多共同的概念，包括通过独立可部署单元来实施隔离、组织边界与架构边界的对齐、对技术选择多样性的支持，以及无集中式基础设施等理念。SCS 显然专注于大型项目和多团队拆分，而微服务则可用于其他目的：小团队甚至单个开发者经常使用微服务，例如为了更轻松地实现持续交付、构建更健壮的系统，或对每个微服务进行独立扩展。因此，微服务的用途更为广泛，而 SCS 则专门解决大型项目的架构和组织管

如果没有流式查询，我们想要从数据库取 100w 条记录而又没有足够的内存时，就不得不分页查询，而分页查询效率取决于表设计，如果设计的不好，就无法执行高效的分页查询。当查询百万级的数据的时候，还可以使用游标方式进行数据查询处理，不仅可以节省内存的消耗，而且还不需要一次性取出所有数据，可以进行逐条处理或逐条取出部分批量处理。默认情况下，完整的检索结果集会将其存储在内存中。分库分表场景下，单个表的查询结