Шпаргалка по SQL-запросам в MySQL #sql #mysql

Типы баз данных

Merry Christmas на Python #python

Порядок байтов: Big-endian vs Little-endian

Сравнение различных архитектурных стилей API

Шпаргалка по Numpy в Python #numpy #python

Стратегии масштабирования БД
1) Кэширование запросов
Кэшируя часто запрашиваемые результаты запросов, можно уменьшить нагрузку. Такие инструменты, как Redis или Memcached, сохраняют эти результаты в памяти, позволяя приложению извлекать данные быстрее без повторных обращений к БД

2) Индексы
Индексирование ускоряет извлечение данных, позволяя быстро находить данные без сканирования каждой строки. Индексы снижают сложность времени доступа к данным с O(n) до O(log n)

3) Репликация
При репликации есть единая БД, в которую записываются данные. БД клонируется в несколько (столько, сколько вам нужно) баз данных-реплик, из которых данные считываются. При этом каждая БД-реплика находится на другой машине

4) Шардинг
Шардинг представляет разделение БД на более мелкие независимые части (шарды), каждая из которых обрабатывает подмножество данных. Это обеспечивает горизонтальное масштабирование путем распределения нагрузки по нескольким серверам. Однако шардинг значительно усложняет управление данными и логику запросов

Американский бизнесмен и миллиардер Илон Маск заявил, что искусственный интеллект может опередить интеллект любого человека к концу 2025 году.
"Все более вероятным становится то, что к концу 2025 года искусственный интеллект превзойдет интеллект любого человека, а к 2027/2028 году, возможно, и всех людей.
Вероятность того, что к 2030 году ИИ превзойдет интеллект всех людей вместе взятых, составляет ~100%."
Мягко говоря, сомнительно...