30 search results for "SQL Server"

介绍 Docker容器已成为软件开发和部署快速发展的必不可少的工具，提供了一种轻量级和高效的方式来打包、分发和运行应用程序。本文深入探讨了在各种类别中排名前20的Docker容器，展示了它们的特点、用途和对简化开发工作流程的贡献。 Web服务器和内容管理 Web服务器 Nginx Nginx是一种多用途的Web服务器和反向代理，以其出色的性能和可扩展性而倍受赞誉。其轻量级结构和对并发连接的灵活管理使其成为开发人员追求高效率的首选。显著特点包括强大的负载均衡能力、高效处理静态内容和先进的安全功能。其应用范围涵盖各种功能，从为静态网站提供服务到为微服务实现负载平衡，以及作为应用服务器的反向代理。 Apache HTTP服务器 Apache HTTP服务器是Web服务器领域的先驱者，仍然是提供动态内容的可靠选择。以其模块化设计和广泛的可配置性而闻名，轻松适应各种应用。其主要特点包括全面的模块支持、出色的可配置性和强大的社区支持。其多功能应用领域包括托管动态网站、运行PHP应用程序和作为各种基于Web的应用程序的后端服务器。 Traefik 另一个Docker容器是Traefik。Traefik是一个面向微服务架构而专门定制的现代反向代理和负载均衡器。其吸引力在于动态配置和自动服务发现，使其成为容器化环境的理想选择。其关键特点包括自动服务发现、与容器编排工具的无缝集成以及支持Let’s Encrypt，实现自动配置SSL/TLS证书。其应用领域包括负载均衡微服务、根据指定规则进行流量路由，以及通过自动管理SSL/TLS证书实现安全通信，是现代基础架构设置中的重要工具。 内容管理系统 WordPress WordPress是一种主流的内容管理系统，支撑着互联网的大部分内容。将WordPress容器化可以简化部署，为内容管理需求提供可扩展和隔离的环境。其庞大的插件生态系统、用户友好的界面和强大的社区支持是其关键特点。其多功能跨越从促进博客和内容创作到构建企业网站和监督在线社区，为各种与web相关的努力提供了一种灵活的解决方案。 数据库和数据存储 关系型数据库 MySQL MySQL是一种广泛使用的开源关系型数据库，以其速度和可靠性备受赞誉。将MySQL容器化可以简化跨不同应用程序管理和配置数据库。其主要特点包括ACID兼容性、强大的复制和集群支持以及高性能能力。其应用范围从作为Web应用程序的后端存储到管理电子商务平台的数据存储和支持内容管理系统，展示了其适应不同领域不同存储需求的灵活性。 PostgreSQL PostgreSQL是一种强大的开源关系型数据库，以其可扩展性和严格遵循标准而受到赞誉。将PostgreSQL容器化提供了一个便携和可复制的数据库环境，实现了部署的灵活性。其关键特点包括通过自定义函数和运算符实现可扩展性、确保数据可靠性的ACID兼容性以及强大的复杂查询支持。其应用领域包括支持地理信息系统（GIS）、支持数据仓库需求以及满足金融应用程序的复杂性，展示了其在需要严格的数据处理和查询能力的各种领域的适应性。 MariaDB MariaDB源自MySQL系列，注重高性能和可靠性。容器化MariaDB可确保在开发和生产阶段间的统一环境，提高部署的一致性。值得注意的特点包括与MySQL的无缝兼容性、高性能存储引擎以及来自活跃社区的强大支持。其应用包括作为Web应用程序的事务性数据库、支持数据分析和报告需求，并驱动内容管理系统，展示了其在可靠和可扩展数据库解决方案方面的多功能性，适用于各种领域。 Microsoft…

如果你不喜欢变化，数据工程并不适合你在这个领域，很少有东西能逃脱重新设计最著名的近期例子是Snowflake和Databricks颠覆了数据库的概念，引领了现代数据堆栈的时代作为这一运动的一部分，Fivetran和dbt从根本上…

Hugging Face Hub致力于为所有人提供开放的数据集访问，并为用户提供探索和理解数据集的工具。您可以找到许多用于训练流行的大型语言模型（LLMs）（如Falcon，Dolly，MPT和StarCoder）的数据集。有用于解决数据集中的公平性和偏见的工具，如Disaggregators，以及用于预览数据集中示例的工具，如数据集查看器。 使用数据集查看器预览OpenAssistant数据集。 我们很高兴与您分享，我们最近为帮助您分析Hub上的数据集添加了另一个功能; 您可以在Hub上的任何存储的数据集上使用DuckDB运行SQL查询！根据2022年StackOverflow开发者调查，SQL是第三受欢迎的编程语言。我们还希望拥有一个专为运行分析查询而设计的快速数据库管理系统（DBMS），这就是为什么我们对与DuckDB集成感到兴奋的原因。我们希望这样可以让更多用户访问和分析Hub上的数据集！ TLDR 数据集服务器自动将Hub上的所有公共数据集转换为Parquet文件，您可以通过点击数据集页面顶部的“自动转换为Parquet”按钮来查看。您还可以通过简单的HTTP调用访问Parquet文件URL列表。 r = requests.get（”https://datasets-server.huggingface.co/parquet?dataset=blog_authorship_corpus”） j = r.json（） urls = [f [‘url’] for f in j [‘parquet_files’] if f…