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TimescaleDB 入门

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在本文中,我们将探讨TimescaleDB ,这是一个构建在PostgreSQL之上的开源时间序列数据库。我们将深入研究其特性,检查其功能,并讨论如何有效地与该数据库交互。什么是TimescaleDB.

java-dirty是一个只追加数据的数据存储

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java-dirty是一个轻量的只追加 append-only的数据存储,该存储用于记录保存事件,适合EventSourcing的存储。存储介质是文件,使用的Java NIO MappedByteBu.

使用Cassandra建立一个可伸缩扩展的事件服务

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这是来自OpenCredo使用Cassandra存储事件的经验分享PDF。所谓事件服务实际是提供事件存储和查询的微服务。之所以需要事件服务,原因如下:1.捕获成千上百的平台事件和业务事件2.异步触发下.

解决CQRS瓶颈

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传统CQRS面临的挑战是读和写都是分享同一个数据库和应用,但是将读和写进行分离,分离成两个路线,又是一种极端的做法,数据库变成两个,应用程序是两套,带来一定的复杂性。Fighting Bottlene.

Banq大大你对事件回溯的必要性

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事件回溯是否有可选性?请banq大大谈谈吧,也就是有没有可能有些Aggre不必事件记录和回溯,而只是简单的database -> aggre object ,还是必须都要事件回溯?.

EventStore的简单实现

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Sebastian Bełczyk Simple implementation of EventSt声明:这个实现既不健壮又不一定有效率,只是演示EventStore的事件流。下载演示源码.NET这是.

.NET的EventStore事件存储数据库

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EventStore/EventStore · GitHub是一款面向.NET的Event Store数据库,这是面向CQRS + Event Sourcing架构下用来记录Domain Events.

用于高可用性的Event Sourced 架构

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Event Sourced Architectures for High Availability可用性是指用户能够访问系统的能力,并不是开机时间。高可用性意味着,当我们需要时,系统总是能够可用。99.

Scala的Event Sourcing使用案例

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EventSourced使用一个Event Store事件存储的库包,能够无锁控制事件的存储和重新播放。dwestheide/eventhub-flatmap2013 · GitHub代码展示了如何使.

CQRS 保存事件与日志记录

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请问,bang:在一个复杂的业务操作过程中,用CQRS保存操作事件,和用log记录操作过程 ,有什么不一样呢,比如:用户A在10点修改了他的个人资料,此时由于系统异常 修改资料形成了涨数据;这个过程,.

Scala的开源项目eventsourced

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Eventsourced开源库包是增加了将Scala的 actor状态进行持久化功能,包括对Akka支持有如下功能:1.通过将接受到事件消息追加到日志2.接受到消息后切换当前状态。3.在内存驻留当前状.

转账的事务,如何用eventstore实现,请给例子,致谢!

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转账的事务,如何用eventstore实现,请给例子,致谢!.

请banq老师解决我对LMAX 架构的一些疑问

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  看到<<对LMAX架构的新的理解,让自己对event sourcing的做了更多的思考>>这篇帖子banq老师说的一句话话:“从来就没有所谓input event或output event。ev.

DDD 缓存何时持久化

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持久化选用SqlServer我所知的三种持久化方式1:定时:内存模型在某个时间点回写到数据库文件中(弱一致性-最终一致性)2:异步:每次模型状态改变后,提交持久化操作到工作队列中去异步执行(弱一致性).

用 F#和EventStore实现DDD领域驱动设计

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用 F#和EventStore实现领域驱动设计:Domain-Driven Design with F# and EventStore - Lev Gorodinski废话少说,直接上代码,其库存品种.

joeventstore:Node.js的EventStore

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当使用event sourcing 时,EventStore是用于持久事件存储的库包。EventStore是将一系列事件作为流,也提供一种机制任何事件提交到流以后,能够分发到其感兴趣的部位。大部分CQ.

jdon framework 为什么没有用Event Source 呢

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没有发现Event Store /snapshort 之类的东东,还是没必要用.

NOSQL存储的基于事件的事务实现

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NOSQL存储的基于事件的事务实现NoSQL认为两段事务2PC容易导致每个参与者锁定一段时间,不能实现数据分区(CAP定理),但是关系数据库能够实现我们需要的原子级别事务更新。这在许多应用中是必须的。.