關於 sql search data ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

เพื่อน ๆ รู้หรือไม่ 💡 ว่าการเก็บข้อมูลที่แสนจะมากมายมหาศาลของ Facebook นั้นเขามีวิธีการเก็บอย่างไร และใช้ฐานข้อมูลแบบไหน ?? วันนี้เรามาหาคำตอบกันเลยจ้า !! ❤️
.
🔹 Facebook นั้นมีผู้ใช้ประมาณ 1.2 พันล้านคน ซึ่งถือว่าเยอะมากกกก -0- และทุกคนนั้นจะเห็นหน้าเพจเป็นแบบไดนามิก ซึ่งทาง Facebook ต้องใช้ Tools ต่าง ๆ ในการจัดเก็บข้อมูลเพื่อให้รองรับกิจกรรมต่าง ๆ เช่น การกดไลก์ แสดงความคิดเห็น และการแชร์ เป็นต้น
.
👉 ซึ่งในปัจจุบันทาง Facebook มีการใช้ฐานข้อมูลแบบ SQL ไม่ว่าจะเป็น MySQL และ InnoDB ด้วยประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือของทั้งสอง รองรับข้อมูลที่มหาศาลได้ แต่ก็จะมีข้อจำกัดบางอย่าง จึงได้พัฒนาฐานข้อมูลที่ชื่อว่า RocksDB เพื่อมาใช้ร่วมกันนั่นเอง
.
ซึ่งเจ้า RocksDB เป็นฐานข้อมูลแบบ Embeddable Key-value จัดเก็บข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว แถมยังเป็น Open-Source สร้างและใช้งานบน Facebook เขียนด้วยภาษา C++
.
✨ คุณสมบัติ
🔸 1) สามารถปรับขนาดให้ทำงานบนเซิร์ฟเวอร์ที่มี Core CPU จำนวนมาก
RocksDB มีข้อดีที่ช่วยให้สามารถจัดการกับเซิร์ฟเวอร์แบบ Muti Core ได้อย่างมีประสิทธิภาพ แถมยังสามารถแบ่งพาร์ติชันให้เป็นฐานข้อมูลแบบ Read-only และ Read-write
.
🔸 2) ใช้พื้นที่เก็บข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
สามารถบีบอัดข้อมูลซึ่งสามารถลดพื้นที่เก็บข้อมูลลงได้ และทำงานได้อย่างรวดเร็ว ลดปัญหาคอขวดของข้อมูล
.
🔸 3) มีความยืดหยุ่น
RocksDB สามารถจัดการและขยายได้ง่าย มีหน่วยเก็บข้อมูลที่มีประสิทธิภาพในการอ่านและเขียนนั่นเอง รองรับข้อมูลได้หลากหลาย
.
🌈 RocksDB ใช้สถาปัตยกรรมแบบ Pluggable คือสามารถปรับเปลี่ยนได้ง่ายโดยไม่ส่งผลต่อสถาปัตยกรรมของระบบ ซึ่งสามารถปรับใช้กับ Workloads และ Hardware ที่แตกต่างกันได้นั่นเอง
.
⚙️ วิธีใช้งานเบื้องต้น
RocksDB จะใช้ Methods Put, Delete, และ Get เพื่อแก้ไข ลบ และ Query ข้อมูลนั่นเอง
.
👨‍💻 โค้ดตัวอย่าง
เป็นการย้ายค่าไปเก็บไว้ภายใต้ Key1 และ Key2
.
std::string value;
rocksdb::Status s = db->Get(rocksdb::ReadOptions(), key1, &value);
if (s.ok()) s = db->Put(rocksdb::WriteOptions(), key2, value);
if (s.ok()) s = db->Delete(rocksdb::WriteOptions(), key1);
.
⚡ RocksDB เหมาะกับงานแบบใด ?
- ใช้จัดเก็บประวัติการเข้าชม และสถานะของผู้ใช้
- ตรวจจับสแปม
- ใช้กับ Graph-search ที่ต้องสแกนข้อมูลแบบเรียลไทม์
- ใช้กับ Hadoop
- ใช้ในงานที่รองรับ Message Queue
.
ซึ่งเขาเปิดให้เหล่า Dev ได้ลองเล่นกันสักพักล่ะใน GitHub หากใครสนใจสามารถคลิกลิงค์ไปลองใช้งานกันได้เลย
💥 GitHub : https://github.com/facebook/rocksdb
.
📑 และสามารถอ่านข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ RocksDB ได้ที่ >> https://rocksdb.org/ , https://engineering.fb.com/2013/11/21/core-data/under-the-hood-building-and-open-sourcing-rocksdb/
.
borntoDev - 🦖 สร้างการเรียนรู้ที่ดีสำหรับสายไอทีในทุกวัน

🤓 Data mining คืออะไรในวิชาทางคอม
มาเดี่ยวเล่าให้ฟัง
วิชานี้แปลตรงตัวก็คือ "การทำเหมืองข้อมูล"
อุปมาก็คล้ายกับเราไปทำเหมืองแร่ที่ขุดมาจากใต้ดินแหละครับ
.
แต่เหมืองที่ว่าเป็นเหมืองของข้อมูลดิบที่มีขนาดใหญ่นั่นเอง
.
คราวนี้จะให้ลองนึกถึงเวลาใช้คำสั่ง SQL เราจะรู้อยู่แล้วว่า
ข้อมูลมันอยู่ตรงไหนใน (Table) ใช่มั๊ยละ
พอเราใช้คำสั่ง select * from .... where...
ก็เลือกข้อมูลมาได้ตามต้องการ
.
แต่ถ้าเป็นคลังของข้อมูลดิบบบบบบบบบ
ที่มีปริมาณมาก ๆ เช่น
ข้อมูลเว็บไซต์ในโลกอินเตอร์เนตที่มีเยอะมาก ๆ
ข้อมูลพวกนี้จะใช้ SQL ค้นหาไม่ได้หรอกครับ
ข้อมูลยังไม่แยกเป็นตารางเลย
.
แล้วอย่างนี้ข้อมูลที่เราต้องการอยากรู้
ได้แก่ "ความรู้" หรือ "Knowledge"
ซึ่งความรู้ที่ว่า ไม่ใช้ข้อมูลแบบที่คิวรี่โดย SQL นะ
แต่จะได้เป็นความรู้ในฐานข้อมูล (Knowledge Discovery in Database - KDD)
ซึ่งก็คือ รูปแบบ (pattern) และความสัมพันธ์ (associations) ที่แอบซ่อนอยู่ในชุดข้อมูลนั้นๆ
.
🤔 ซึ่งคำถาม แล้วเราจะหาเจอได้ยังไง?
ภายใต้ข้อมูลดิบที่มีเยอะเหลือเกิ๊น
แถมหายากอีกต่างหากละพี่น้อง?
.
ดังนั้นเราจึงหนีไม่พ้นต้องมาทำเหมืองข้อมูลกัน
ช่างไม่ต่างอะไรกับทำเหมืองแร่
กว่าเราจะเจอ ดีบุก ถ่านหิน เพชร พลอย ทอง ฯลฯ
โอ๋ต้องใช้เทคโนโลยี ขุดเจาะหากว่าจะเจอ
ไม่ใช่ของกล้วย ๆ เลยนะครับ
เพราะกว่าจะได้สิ่งมีค่าออกมา
ก็เจอแต่เศษหิน เศษกราด เยอะแยะเต็มไปได้
สิ่งที่ต้องการอยากได้มีน้อยนิดเหลือเกิน
.
Data mining ก็เช่นกัน
กว่าจะทำการขุดๆ และขุด
จนได้ความรู้ออกมา
มันทำไม่ได้ง่ายๆ ต้องใช้คอมทำ
ต้องมีอัลกอริทึมให้ทำงานอัตโนมัติ
ทำด้วยมือคนไม่ไหว ตายลูกเดียว
.
ด้วยเหตุนี้วิชา Data mining
จึงถือกำเนิดอุแว้ขึ้นมาในยุค 1970
ซึ่งมันเป็นศาสตร์ที่ต้องเอาหลาย ๆ วิชารวมกัน
หลัก ๆ ก็วิชา -> Machine Learning(สาขาหนึ่งของวิชา AI) + วิชาสถิติ + ฐานข้อมูล
.
สำหรับประโยชน์ของ Data mining
ทำให้การค้นหาความรู้จากข้อมูล
มันอิจฉริยะขึ้นครับ ไม่ต้องทำมือเอง
แต่ใช้คอมทำให้อัตโนมัติ ซึ่งจะมีประโยชน์มาก ๆ ตัวอย่าง เช่น
.
-ใช้จัดระดับความเสี่ยงของผู้ขอเครดิต เป็นระดับต่ำ กลาง และสูง
-ทำนายพฤติกรรมการซื้อสินค้า ว่าลูกค้าจะหยิบอะไรใส่รถเข็น
-หาความเสี่ยงของผู้ป่วยเป็นโรงมะเร็ง จากผู้ติดเชื้อไวรัสโคโรน่า
-หาเนื้อคู่เรา (อันนี้ล้อเล่นนะ ไม่รู้ว่ามีใครสนใจทำจริงเปล่า อิ ๆ ๆ)
และประโยชน์อื่น ๆ อีกเยอะมาก เป็นต้น
.
** หมายเหตุ
Data mining มันมีมานานแล้ว สมัยยังไม่ดังเท่าไร
ไม่เหมือน Data Science ซึ่งจะรู้จักมากกว่าในยุคนี้
เพราะเด็กม. 5 ก็จะได้เรียน Data Science กันแหละ
ในวิชาหลักสูตรใหม่แกะกล่องชื่อ "วิทยาการคำนวณ"
.
ถ้าเปรียบเทียบกับงาน
Data analysis กับ Data science
มันก็คือซับเซทหนึ่งนั่นเองตามรูปที่โพสต์
ซึ่งวิชาพวกนี้หนีไม่พ้นโยงใยไปในเรื่อง Machine Learning(สาขาหนึ่งของวิชา AI)
.
✍เขียนโดย โปรแกรมเมอร์ไทย thai progammer
.
.
++++++++++++++++++++++++++++
+++++ต่อไปขออนุญาติขายของนะ +++++
📔 หนังสือ "ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ยาก" เข้าใจได้ด้วยเลขม. ปลาย (เนื้อหาภาษาไทย)
.
ถ้าสนใจสั่งซื้อเล่ม 1 ก็สั่งซื้อได้ที่
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php…
.
ขออภัยยังไม่มีเล่มกระดาษจำหน่าย มีแต่ ebook
.
ส่วนตัวอย่างหนังสือ ก็ดูได้ลิงค์นี้
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b…/chapter_example.pdf…
.

✍เขียนโดย โปรแกรมเมอร์ไทย thai programmer
🤓 What is Data mining in computer subjects?
I'll tell you about it.
This subject translates right to ′′ data mining
The metaphor is similar to us to a mining that digs from underground.
.
But the mine is mine of raw data that is large.
.
This time I think about SQL order time. We will know that.
Where is the information in (Table)?
When we use select khả s̄ạ̀ng from.... where...
You can choose the information you want.
.
But if it's a treasury of raw data.
With lots of quantities like
There are a lot of websites in the internet world.
These information will be used by SQL.
Info is not separate yet.
.
And this is what we need to know.
′′ Knowledge ′′ or ′′ Knowledge ′′
Knowledge of not using Cory by SQL
Knowledge Discovery in Database - KDD)
Which is a pattern (pattern) and a relationship (associations) hidden in that data set.
.
🤔 which is the question, how can we find it?
Under raw data, there are plenty of them left.
Plus, it's hard to find, brothers?
.
So we can't escape. Let's do data mines.
What a difference to mining
Until we meet, coal tin, diamonds, gold, etc.
Oh, it takes a drilling technology to find it.
It's not a banana item.
Because it takes worth to get out of stock.
I have found a lot of rubble, rubble, and graphic. I can get full of it.
Wishlist is so little
.
Data mining as well.
Until I do the digging and digging.
I got the knowledge.
It can't be done easily. It takes a computer to do.
Algorithm needs to be automated
Handmade. I can't take it. I die.
.
For this reason, Data mining subject.
So it was born in the 1970 s.
It's a science that takes many subjects together.
Mainly subject -> Machine Learning (one branch of AI subject) + statistics wichā database
.
For the sake of Data mining
Make a knowledge search from information
It's a genius. Don't have to do it yourself.
But using a computer to automate which is very useful. Samples like.
.
- Take the risk of creditors low, middle and high level
- predict product buying behavior that customers will add something to cart
- Finding the risk of cancer patients from coronavirus infected people.
- Looking for my soulmate (I'm kidding. I don't know if anyone wants to do it for real. Haha.)
And many other benefits etc.
.
** Note **
Data mining. It has been a long time. When I wasn't famous.
Unlike Data Science which will know more in this era.
Because of the middle school boy. 5 I will be studying Data Science.
In a new course, unpacking the name ′′ Computational Science ′′
.
If compare to the work
Data analysis กับ Data science
It's a subtitle, one according to the photos posted.
The subjects are unavailable to machine learning (one branch of AI)
.
✍ Written by Thai programmer thai progammer
.
.
++++++++++++++++++++++++++++
+++++ Next, I ask for permission to sell items +++++
📔 The book ′′ Artificial Intelligence (AI) is not difficult It can be understood by the number of years. Tips (Thai language content)
.
If interested in ordering book 1, order at.
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php?action=BookDetails&data=YToyOntzOjc6InVzZXJfaWQiO3M6NzoiMTcyNTQ4MyI7czo3OiJib29rX2lkIjtzOjY6IjEwODI0NiI7fQ&fbclid=IwAR11zxJea0OnJy5tbfIlSxo4UQmsemh_8TuBF0ddjJQzzliMFFoFz1AtTo4
.
Sorry, no paper booklets are available. Only ebooks.
.
Personal like the book, please see this link.
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b0md/chapter_example.pdf?dl=0
.

✍ Written by Thai programmer thai coderTranslated

五分鐘讓矽谷獵頭找到你（上）

經常有粉絲請我幫忙介紹矽谷工作，第一件事情我不是請他們寄履歷給我，而是請他們傳給我他們的Linkedin連結，因為在美國，越來越多獵頭只用Linkedin找候選人，先看Linkedin背景、直接拿Linkedin連結給面試官們，我還遇過連面試都完了，最後要給offer純粹是為了建檔才跟我要履歷的。

不過，要怎麼樣在獵頭在Linkedin上找到你，最簡單第一步是你名字下面的標題，那裡寫的不是你是誰，而是讓獵頭找到你的搜尋關鍵字，以及吸引他們聯絡你的專業摘要。

你的Linkedin標題是獵頭搜尋的關鍵字！

想想，如果你現在的工作是「某某小公司專案經理」，可是你想找的工作是「科技業行銷經理」，那獵頭一用關鍵字搜尋，根本找不到你，就算找到，一看到你的標題，大概也直接跳過，而且你的「某某小公司」公司名稱，如果不是像臉書谷歌這樣的公司，獵頭也不會搜尋你公司名字。

所以，標題到底要寫什麼呢？標題要寫你要找的工作的關鍵字，包括職稱、產業、專業技能。當然，這些一定要是你曾經有過的職稱、待過的產業、會的專業。

重點不是你做過，是「你要找的！」

1. 職稱：
✅ 軟體產品經理：Product Manager最常見。其他還有Product Owner, Product Specialist, Technical Product Manager等。
✅ 專案經理：Program Manager最常見。其他還有Project Manager, Scrum Master, Technical Program Manager等。
✅ 軟體設計師：UX/UI Designer最常見。其他還有Product Designer, Visual Designer等。
✅ 軟體工程師：Software Engineer最常見。其他還有Tech Lead, Front-end Engineer, Back-end Engineer, Engineer Manager, Machine Learning Engineer等。
✅ 數據分析師：Analyst最常見。其他還有Web Analytics Manager, Product Analyst, Marketing Analyst, Data Scientist等。
✅ 數據工程師：Data Engineer
✅ 行銷經理：Marketing Manager最常見。其他還有Product Marketing Manager, Search Marketing Manager, Media Buyer, Social Media Manager, Email Marketing Manager等。

2. 產業：看你工作或實習的公司是什麼產業
✅eCommerce, Retail, Technology, Software, Hardware, Consumer Electronics, Healthcare, Fitness/Wellness, Fashion, Insurance, Transportation, Fin-tech, Automobile, Hospitality, Gaming, Media, Food, Food Service, Semiconductor 等。

3. 技能：
這個部分很多，我稍稍舉幾個例子，但你可以依照你的背景做調整。
✅ 軟體產品經理：Product Management, Roadmap Planning, Software Development, A/B Testing, App
✅ 專案經理：Agile-Certified, Scum Master, Agile Software Development
✅ 軟體設計師：Content Strategy, Prototype, Animation, Motion Design, User Testing, Invision, Illustration
✅ 軟體工程師：Python, JavaScript, NodeJS, Java, AI, AR, VR, Computer Science
✅ 數據分析師：Big Data, SPSS, SAS, Tableau, SQL, Modeling, R
✅ 行銷經理：SEO, PPC, Programmatic Advertising, Content Marketing

好啦，全部加起來，舉個例子👇

背景：在學校學過電商，在Amazon實習擔任過行銷經理，現任電子公司專案經理，上過谷歌搜尋引擎優化課程。
想找的職缺：矽谷科技公司行銷經理
❓修改前標題：大大電子公司專員 積極找工作中
✅修改後標題：Search Marketing Manager ｜ Google SEO Certified｜Technology Industry ｜eCommerce｜Social Media Marketing｜Amazon Intern

五分鐘改完，搞定！

快改好你的標題，加阿雅為好友吧（順便幫我的技能按讚喔）！https://www.linkedin.com/in/anyacheng/

Medium 好讀版👇
https://bit.ly/3aeREx0

5分鐘讓矽谷獵頭找到你（下）
https://www.facebook.com/304518923226308/posts/1104508256560700/?d=n