电脑、手机等设备，都内置了时钟。即使，电脑或手机关机，这个时钟还会正常计时。当电脑或者手机设备重新启动，会读取这个时间。这样，就保持了设备上程序运行的日期、时间问题。由于可能的各种原因（比如设备内置的时钟的电量不足？电子时钟本身的微小误差），会导致这个时间不准确。当需要与外界保持近乎同一时刻时，时间误差就成了需要解决的问题。

比如中国的资本市场的股票交易，在工作日上午🕘9：30 至 11:30 开市，这个市场里赚钱与赔钱，是按秒计算的，时间的一致性就非常重要（误差至少要缩短到毫秒级别）。在各种准时抢红包活动、或者抢票过程中，由于用户过多，那么手头上的时钟是否准时也比较重要。又比如，在计费系统，所记录的收费事项，要与用户实际发生的付费行为时间一致。现在非常多的服务系统，后端都是由多台服务器组成，它们之间的协调，需要保持时间一致，不然会发现错乱。…

如何确定是否准时呢？

在高级程序语言中，基本都提供了丰富的字符串操作功能函数，一般都包含名称为或类似于String 的类或标准库中。

在 shell 这款诞生于几十年前、语言特性并无跟随现代化演进的脚本语言上，要实现类似于现代高级程序语言中 String 的合并分割功能，并没有可直接使用的 split 或 join 函数。那么有没有变通和实现方法呢？

限速器，限制一定时间周期内的运动速度、频率等。网络应用中，后端服务通常使用限速器来保护服务应用程序的稳定，因控制单个服务使用资源难度大，而通过控制单位时间内可同时接受多个服务请求的最大请求数、连接数等来限制系统的并发度。也称为限流器。

当使用客户端向服务器同时发出过多的请求，导致服务器拒绝响应，需要对客户端的服务请求连接限速，并加上等待重试的特性，以免流程中断。

本文将介绍如何实现一个简单的限速器。

近一两年，低代码、无代码的概念大肆其行，只要说自己是低代码或无代码平台，就能引来多数人关注。低代码也好、无代码也罢，本质是利用配置信息来预先编译、或者动态解析来提高组件或已有代码的利用率、减少重复劳动。那么，前提是程序可以被模式化、组件化、参数化。代码生成对于长期从事编程工作的技术人员来说，并不是什么新鲜事。

上篇《SQL 与 ETL | 数据类平台架构》文中，探讨了数据类平台的架构，以及架构方案落地过程的路径、资源等，使得我们有了初步认识。SQL 在 ETL 过程、BI数据可视化领域，有举足轻重的地位，它是这些阶段中的基础能力与重要工具，了解数据类平台的架构以及过程，有助于我们找准位置。本文将续上篇文章的内容，谈谈 ETL 程序模式，从中，你将感受到SQL在ETL程序中所发挥的主要功能。

sql 是数据操作的最佳工具（虽然不是唯一），ETL （extract-translate-loading）是数据开发的过程，是数据集市、数据仓库、数据中台数据处理程序的总称。sql 是 实现 ETL 过程的一种重要工具。

在写 SQL 时，同时操作两个表以上时，就绕不过内联接、左联接。而有时还会看到半联接、全联接、散列联接，这些又是什么呢 ？🤔

表函数，顾名思义，以表（tabled-value，多行数据集）为返回值的函数。与单行函数、聚合函数相比，它比较小众，以至于有很多多年从事数据开发的人员都闻所未闻。

简单的数据模型设计方法

若你没有太多的编程经验，刚入门 SQL，能正确写出需要的 SQL 查询就已经相当不错了。但 SQL 性能是一个无法回避的问题。当前未涉及到，只因数据量较小，或者服务器太强大。有人认为，使用大数据来代替传统关系型数据库，就可以不考虑性能问题了，不妥的。