文/Robin
今天介绍了「瞬 Matataki」，今天再给大家介绍一个有趣的内容平台，那就是「W3c.Group」。
W3c.Group（Web3.0 Content Group）的使命是让创作者和读者通过区块链真正获益，共同创造价值。创作者输出内容，获得通证激励、吸引读者加入小组。使用类似去中心化自治组织 Dao 的设计，让小组中聚集有相同理念的人，为共同的目标而努力。
W3c.Group 平台有通证 WGT。WGT 是 W3c.Group 官方唯一通证，是平台价值的体现，总量 1 亿，永不增发。WGT 已发布为 ERC20 Token，并且将平台内交易数据在 Mixin 网络上进行了同步以保证交易的真实性。90% 的
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mdtoc start
依赖: group-replication 需要gtid支持,多主复制基于gtid格式的binlog
特性: 多主模式:
限制: group-replication 只适合单机房高速局域网部署
限制: auto increment 默认是7, 集群建立起来之后不能改
限制: 默认要设置为read-only
限制: 失联的节点不会自动加回到group里.
这里会有个问题: 失联节点还可以提供读操作
限制: 2个成员里kill 1个member不能被自动处理, 因为2 成员中1个member不能独立行程多数派,整个group会卡主,不接受任何写入
限制: 配置: 必须使用hostname
操作: my.cnf
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本文对Group Base Policy(GBP)进行入门介绍。
BluePrint信息
Drafter: Kyle Mestery
Assignee: Sumit Naiksatam
Company: Cisco
GBP简介
GBP，全称Group Based Policy，基于组的策略，OpenStack提供声明策略模型，给用户提供了简单的面向应用的接口。
当前neutron抽象出的这种对应传统网络设备的模型，仅适合有网络基础的网络管理员使用与配置，对于应用管理员或应用开发者（后简称应用人员）来说，很难正确的配置一整套应用系统的网络连通性（包括安全策略）。GBP正是为了解决这一问题而生的。GBP像是在应用管理员
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抛出问题
在 RDBMS 中，我们可以使用 GROUP BY 来对检索的数据进行分组，同样地，想要在 Lucene 中实现分组要如何做呢？首先思考如下几个问题
- Lucene 是如何实现分组的？
- 用来分组的字段（域）或者说 Field 如何添加？
- 组的大小如何设置？
- 组内大小如何设置？
- 如何实现组的分页？
- 如果结果集超过了组内大小，可以通过分页解决，那么如果结果集超过了组大小的上限，如何解决？
- 如何实现单类别分组，即类似SQL中的 GROUP BY A
- 如何实现多类别分组，即类似SQL中的 GROUP BY A, B
从 SQL 的 GROUP BY 说起
如果分组后面只有一个字段，如 GROUP
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必备设置
安全设置（可选）
创建用户并赋予sudo权限
bash
# id root # 查看 root 用户所属 group
# useradd -g 0 geekspeng # 新建用户，-g 指明所属group,与root保持一致
# passwd geekspeng # 设置密码
# visudo # 或者 vim /etc/sudoers
文件内容改变如下：
root ALL=(ALL) ALL 已有行
geekspeng ALL=(ALL) ALL 新增行
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在几千条记录里,存在着些相同的记录,如何能用SQL语句,删除掉重复的呢?
1、查找表中多余的重复记录，重复记录是根据单个字段（peopleId）来判断
select * from people
where peopleId in (select peopleId from people group by peopleId having count(peopleId) > 1)
2、删除表中多余的重复记录，重复记录是根据单个字段（peopleId）来判断，只留有rowid最小的记录
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本文介绍如何使用 Docker 构建一个高效的 Web 开发环境(Linux+Docker+Python+JavaScript)，这也是我的日常开发环境。
准备Docker
安装Docker
https://docker.github.io/engine/installation/linux/
不要漏了阅读 Create a Docker group 部分。
安装Docker Compose
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Linux最优秀的地方之一，就在于它的多用户、多任务环境。Linux一般将文件可存取访问的身份分为3个类别，分别是owner（用户）、group（用户组）、others（其他人），且3种身份都各自有自己的read，write，execute等权限。
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1.简介
infobright是一个基于MySQL的数据仓库系统，内部是没有索引，采用的Knowledge Grid来组织数据。基本特征如下：
查询性能高：百万、千万、亿级记录数条件下，同等的SELECT查询语句，速度比MyISAM、InnoDB等普通的MySQL存储引擎快5～60倍
存储数据量大：TB级数据大小，几十亿条记录
高压缩比：理论上是40：1，在我们的项目中为10:1，极大地节省了存储空间
基于列存储：无需要物化视图、复杂的数据分区策略、索引
适合复杂的分析性SQL查询：SUM, COUNT, AVG, GROUP BY
没有特殊的数据仓库摸（比如星形模型、雪花模型）要求
和众多的BI套件相容，比如Penta
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MongoDB 在使用类似 Group 之类的聚集函数的时候有个限制：返回结果不能超过 16M。
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解决方案有三：
合理的设计，避免超过这个限制；
多次查询，切割数据，在程序中再组装；
使用 Map Reduce（同时执行多个 Map Reduce 任务需要把 MongoDB 升级到 2.4）。
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