1.推荐系统：找出人和物品之间的联系。
这里的物品可以是人、物品、视频。
推荐系统的目标分成评分预测和行为预测，评分预测需要显示反馈比如用户从1星到5星打分，显示反馈的数据是比较少的，行为预测比如点击率、收藏隐式反馈的数据是更多的。
2.分布式数据库30讲p2-4
强一致性和弱一致性：强一致性代表只有所有节点达成一致才会返回执行写入完成，而弱一致性不保证返回时就完全一致，只会保证最终一致性。
一致性分成数据层面和数据层面的一致性，强一致性的保证要求过高，需要延迟比较久，最终一致性又不能保证一致，因此有一些折中的一致性方法，写后读是指写入后能读到自己最新的写入、单调读是指如果先读到一个比较新的数据不会再次读到旧的数据、前缀读、线性一致性、因果一致性。
数据库的隔离级别分成：读未提交、读提交、可重复读、串行化读。