IT 公司发展之道。



## 摩尔定律

最早看到这个现象的是英特尔公司的创始人戈登·摩尔（Gordon Moore）博士。早在1965年，他就提出，至多在10年内，集成电路的集成度会每两年翻一番。后来，大家把这个周期缩短到18个月。

现在，每18个月，计算机等IT产品的性能会翻一番；或者说相同性能的计算机等IT产品，每18个月价钱会降一半。

| 年份   | 计算机        | 速度           |
| ---- | ---------- | ------------ |
| 1945 | ENIAC      | 每秒5000次定点加减法 |
| 2007 | 英特尔酷睿      | 每秒500亿次浮点运算  |
| 2007 | BlueGene/L | 每秒367万亿次浮点运算 |
| 2010 | 天河1A       | 每秒2570万亿次    |
| 2012 | Sequoia    | 每秒1.6亿亿次     |
| 2018 | Summit     | 每秒20亿亿次      |

## 安迪-比尔定律

原话是“比尔要拿走安迪所给的（What Andy gives, Bill takes away.）。”
- 意思是种通过增加软件功能吃掉硬件性能提升

安迪·格鲁夫(英特尔公司已故的带有传奇色彩的CEO)和比尔·盖茨
![安迪·格鲁夫和比尔·盖茨](https://s2.loli.net/2024/07/27/E7FTkcNd6X1KflC.png)

对比今天（2019年）和2011年所销售的电脑中处理器的指标，就会发现其性能只提高了四倍左右，大约四年才翻了一番，远远没有达到摩尔定律规定的速度。因此，很多人以为摩尔定律不再适用了。
其实这并非是摩尔定律不再适用，也不是英特尔做不到，因为它在服务器处理器上的进步速度基本上符合摩尔定律的要求，更何况ARM的手机处理器和英伟达的GPU也达到了摩尔定律的要求。个人电脑进步慢，是因为它性能的提升压力减小了。在Windows 7之后，微软在PC上也没有做出什么新产品，用了几十年的Office功能和过去还是差不多。这样一来，英特尔就不再重视个人电脑处理器性能的提升了，它在这方面主要是做改进工作，然后将科研的重点转到了服务器的处理器以及其他产品上了。

## 反摩尔定律

Google前CEO埃里克·施密特（Eric Schmidt）在一次采访中指出，如果你反过来看摩尔定律，一个IT公司如果今天和18个月前卖掉同样多的、同样的产品，它的营业额就要降一半。

事实上，反摩尔定律积极的一面更为重要，它促成了科技领域质的进步，并为新兴公司提供生存和发展的可能。

## 70-20-10律

指某个（信息）领域发展成熟后，一般在全球容不下三个以上的主要竞争者。老大市场占有率70%、老二占20%，剩下是一大群小商家。

个人电脑领域：
1. 微软
2. 苹果
3. Adobe, Intuit, 赛门铁克

消费电子领域，以音乐播放器为例：
1. 苹果的 iPod
2. 微软、闪迪、创新是苹果的零头
3. 亚马逊（kindle、手机）

处理器领域
1. 英特尔
2. 前老二摩托罗拉
3. 现老二 AMD
4. 甚至没有老三

全球网络设备市场
1. 华为
2. 思科
3. Juniper Networks

互联网领域
1. Google
2. 前老二雅虎
3. 现老二Facebook

IT服务领域
1. IBM
2. 甲骨文
3. 惠普

中国以外的电商行业
1. 亚马逊
2. eBay

中国电商行业
1. 阿里巴巴
2. 京东（现在2024没准是拼多多了）

## 诺威格定律

Google研究院前院长、著名的人工智能专家彼得·诺威格博士说，当一家公司的市场占有率超过50%以后，就不要再指望在市场占有率上翻番了。诺威格定律决定了在一个市场占有主导地位的公司必须不断开拓新的财源，才能做到长盛不衰。

## 基因决定定律

一家在某一领域特别成功的大公司一定已经被优化得非常适应这个市场，它的企业文化、做事方式、商业模式、市场定位等已经甚至过分适应传统的市场。这些使得该公司获得成功的内在因素会渐渐地深深植入该公司，可以说成了这家公司的基因。

当这家公司在海外发展分公司时，它首先会将这些基因带到新的地方，克隆出一个新的公司。。遗憾的是，适应现有市场的基因未必适合新的市场。

## 参考

- [全球超级计算机TOP500榜单](https://www.top500.org/)

《浪潮之巅》IT 定律

说是递归，该执行过程更像是广度优先遍历！



## 表结构

```sql
CREATE TABLE employees (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50),
    manager_id INT
);

INSERT INTO employees (id, name, manager_id) VALUES
(1, 'Alice', NULL),
(2, 'Bob', 1),
(3, 'Charlie', 1),
(4, 'David', 2),
(5, 'Eve', 2),
(6, 'Frank', 3);
```

## 递归 SQL

找出所有员工及其上级
```sql
WITH RECURSIVE org_structure AS (
    -- 初始成员：根节点（没有上级的员工）
    SELECT id, name, manager_id
    FROM employees
    WHERE manager_id IS NULL
    
    UNION ALL
    
    -- 递归成员：当前节点的所有下级
    SELECT e.id, e.name, e.manager_id
    FROM employees e
    INNER JOIN org_structure os ON os.id = e.manager_id
)
SELECT * FROM org_structure;
```

## 执行过程

递归 CTE 的执行过程分为两个主要部分：初始成员和递归成员。

### 1. 初始成员

首先，执行 CTE 的初始成员部分：
```sql
SELECT id, name, manager_id
FROM employees
WHERE manager_id IS NULL
```

这将选择所有没有上级的员工。在我们的示例中，只有 Alice 没有上级：
```sql
id | name  | manager_id
---|-------|------------
 1 | Alice | NULL
```

### 2. 递归成员

接下来，执行递归成员部分，将初始成员作为输入：
```sql
SELECT e.id, e.name, e.manager_id
FROM employees e
INNER JOIN org_structure os ON os.id = e.manager_id
```

第一次递归：使用初始成员（Alice）的结果。查找所有上级为 Alice 的员工：
```sql
id | name    | manager_id
---|---------|------------
 2 | Bob     | 1
 3 | Charlie | 1
```

第二次递归：使用第一次递归的结果（Bob 和 Charlie）。查找所有上级为 Bob 和 Charlie 的员工：
```sql
id | name  | manager_id
---|-------|------------
 4 | David | 2
 5 | Eve   | 2
 6 | Frank | 3
```

第三次递归：使用第二次递归的结果（David、Eve 和 Frank）。查找所有上级为 David、Eve 和 Frank 的员工。这次没有更多员工，因此递归停止。

### 3. 最终结果

将初始成员和所有递归成员的结果合并，得到最终的组织结构：
```sql
id | name    | manager_id
---|---------|------------
 1 | Alice   | NULL
 2 | Bob     | 1
 3 | Charlie | 1
 4 | David   | 2
 5 | Eve     | 2
 6 | Frank   | 3
```

## 问题

### 必须要使用 union all 吗?

是的：
- 递归 CTE 通过不断地将结果集与自己连接来构建最终结果。如果使用 UNION，重复的行会被自动去除，这可能会导致丢失一些必要的递归步骤，进而导致不完整或不正确的结果。
- UNION 会对结果集进行去重操作，这不仅增加了额外的计算开销，而且在递归查询中可能会频繁触发这种去重操作，从而导致性能问题。