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7月9日，我公司前台接到一个客户咨询电话，客户的存储设备瘫痪了，咨询可否恢复存储里的数据。客服人员立刻安排存储数据恢复工程师了解存储状况，经过数据恢复工程师的简单了解得知客户的存储设备上安装了多块硬盘组成raid5阵列，某天阵列中的一块硬盘突然掉线，热备盘同步数据的同时又有另一块硬盘掉线，导致存储数据同步被中断，阵列失效，卷挂载不上，存储因此瘫痪。
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
Ceph基本功能 Ceph提供对象存储/块存储/文件存储的功能。一个Ceph就请你中至少包括Ceph Monitor、Ceph Manager、Ceph OSD，如果不熟了CephFS也需要一个MetaData Server组件。Ceph是以在Pool中存储数据对象的形式存储数据，首先ceph把应用端的文件先切若干个分ceph配置的标准对象大小的数据对象，然后针对这些数据对象进行哈希计算找到每个对象应该存储的PG，然后通过CRUSH算法和PG信息获取一组健康的OSD(一组OSD的数量和多副本或者纠删码相关)
作为一个合格的 DBA，在遇到线上单表数据量超过千万级别的时候，往往会建议用户通过分表来缩减单表数据量，当用户问为什么单表数据量不能超过千万时，DBA 往往会说：单表数据量超过千万，会影响查询性能。知其然而不知所以然，学习技术不能停留在表面，而是要进一步去深入挖掘其中的原理，这样才能不断进步和成长。回到这个问题：为什么单表数据量不能超过两千万，其中的依据是什么？欢迎阅读。
一、 NoSQL数据库分类 MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。 NoSQL 数据库数量很多，但可以划分为如下图所示的 4 大类： 键值存储数据库：数据库代表——Redis； 列存储数据库：数据库代表——HBase； 文档型存储数据库：数据库代表——MongoDB； 图形数据库：数据库代表——Neo4J。
我们可以使用var关键字来声明变量，变量的值可以是任意类型。为了更好的阅读，建议变量使用驼峰命名法命名：
文章目录 分布式NoSQL列存储数据库Hbase_列族的设计（五） 知识点01：课程回顾 知识点02：课程目标 知识点03：Hbase设计：列族的设计 知识点04：聊天系统案例：需求分析 知识点05：聊天系统案例：Hbase表设计 知识点06：聊天系统案例：环境准备 知识点07：聊天系统案例：模拟生成数据 知识点08：聊天系统案例：构建Rowkey 知识点09：聊天系统案例：测试写入代码 知识点10：聊天系统案例：查询需求分析 知识点11：聊天系统案例：测试查询代码 知识点12：聊天系统案例：查询问题 知
MongoDB中，PSA架构使用的相当广泛。PSA副本集架构包含一个Primary 、Secondary、和一个Arbiter节点。其中，
Cassandra是设计用于跨多节点方式处理大数据，它没有单点故障；这种架构设计之初就考虑到了系统和硬件故障。Cassandra地址发生失效问题，通过采用跨节点的分布式系统，将数据分布在集群中的所有节点上解决。每个节点使用P2P的gossip协议来改变集群中的自己和其他节点的状态信息。写操作按顺序记录在每个节点的commit log上，以确保数据持久化。数据写入到一个in-memory结构，叫做memtable，类似于一个write-back缓存。每当memtable满了时，数据就写入到硬盘SSTable数据文件中。所有的写都自动分区和复制。Cassandra定期的使用compaction压缩SSTable。丢弃标记为tombstone的过期数据。为了保证集群数据的一致性，可以采用不同的repair机制。
综上所述，Redis的压缩列表在存储和查询大量小数据时更加高效，因为它可以节省内存，具有更好的数据局部性，减少内存分配和释放的开销，并且对范围查询具有良好的支持。
互联网的迅速发展，这样大量的交互给数据库提出了更高的性能要求，传统的关系数据库虽然具备良好的事物管理，但在处理大量数据的应用时很难在性能上满足设计要求。NoSQL就是主要为了解决当下大量高并发高要求的数据库应用需求，由于关系数据库具有严格的参照性，一致性，可用性，原子性，隔离性等特点，因此会产生一些例如表连接等操作，这样会大大降低系统的性能。而在当前很多应用场景下对性能的要求远远强于传统数据库关注的点，NoSQL 就是为了解决大规模数据与多样数据种类等问题，尤其是中大数据的相关问题。
EMR产品文档中说明，当集群的存储资源不足时，可通过控制台对Core节点（Core为存储数据及计算的节点，Task为纯计算节点，不存储数据）进行扩容。当集群的计算资源充足仅需要扩容存储资源时就是本文的场景。
今天在项目中看到了这两个类，至于这两个类是做什么的，相信大家做开发的应该不难猜到，其实就是通过这两个类来操作Redis，不知道大家有没有用过这两个类，其实老实说我之前真的没用过，倒是在用的过程中确实出现了很多问题，今天就跟大家聊聊这两个类。
大家看到推文标题第一眼作何感想呀？是不是以为小编要爆什么猛料，给大家讲些恋爱技巧之类的呀？要真有这么想的就等下次吧。
本文讲解了如何利用LitePal框架在Android平台上进行数据库的增删改查操作。首先介绍了LitePal的下载、配置和快速入门，然后详细讲解了数据表的创建、数据的存储、查询、更新和删除等操作。同时介绍了在LitePal中如何进行事务处理和异常处理，以及如何使用LitePal来操作SQLite数据库。通过本文的学习，读者可以快速掌握LitePal框架的使用方法，以及如何在实际项目中运用LitePal来高效地处理数据库操作。
在 Web 开发中经常需要在客户端保存和获取数据，Web Storage API 提供了一种在浏览器中存储和检索数据的机制，它允许开发者在用户的本地浏览器中存储数据。本文将介绍 Web Storage API 的概念、用途以及如何使用它来存储和检索数据。
我们在处理本地存储的数据时遇到了一些问题。在相对较小的数据集上，读取-处理-写入操作可能很舒服，但对于大型 .csv 文件来说，这些操作非常麻烦，可能会消耗大量时间和资源。
当 mysql 的一个大表总数达上亿时，mysql 性能变的很差，且新增或修改字段、索引也需要花费很长时间，至少十几个小时。这种情况，一般的做法是分库分表，这种方法需要业务层根据规则，物理分库分表，比如按照时间分表，业务代码需要兼容。Tidb 是分布式 newsql 数据库，兼容了大部分 mysql 协议和操作，业务不需要调整，数据库性能也能保证。
当命令请求被执行时，Redis会将数据从磁盘加载到内存中进行处理，这会导致内存的消耗。
小伙伴们，在前面的一系列文章中我们分别介绍了Android视图控件、Android布局、Android四大组件，本文开始我们介绍一下Android中的数据存储。
MONGODB 数据库写入和并发的速度，绝非是传统数据库可以比拟的，但到底为什么插入的速度这么快，和他的数据库引擎 wiredTiger 有关，那么就看看MONGODB wiredTiger 的设计。
从上图中可以知道，实现数据导入有两种方式，File Ingestion就是其中之一，可以理解File Ingestion是主要是通过API实现数据的导入，注意这里是主要，因为File Ingestion也支持UI操作的。
持久卷（Persistent Volume）是Kubernetes中用于存储数据的抽象概念，可以在容器之间共享和重用。
我们在购买腾讯云服务器的时候（腾讯云服务器CVM购买详细过程 选择我们需要的腾讯云服务器）有看到可以增加数据盘，而且每台服务器可以增加10块数据盘。因为有些网友的项目是需要较大数据的，笔者见过最大的用户有需要1000GB数据盘。
在c#数据结构中，集合的应用非常广泛，无论是做BS架构还是CS架构开发，都离不开集合的使用，比如我们常见的集合包括：Array、ArrayList、List、LinkedList等。这一些数据集合，在功能上都能够实现集合的存取，但是他们内部有什么区别，在使用时需要注意一些什么呢？下面根据个人的经验，对这一些集合数据的使用做一个简单的小结，如果说的不对的地方，欢迎指出，多多交流改进。
而不论我们使用的是上面的哪一个关系型数据库，最终在操作时，都是使用SQL语言来进行统一操作，因为我们前面讲到SQL语言，是操作关系型数据库的 统一标准 。所以即使我们现在学习的是MySQL，假如我们以后到了公司，使用的是别的关系型数据库，如：Oracle、DB2、SQLServer，也完全不用担心，因为操作的方式都是一致的。
不少分布式系统都在使用ETCD分布式中间件系统作为分布式系统，系统数据的存放地，通过ETCD存储的信息来为分布式系统本身提供节点状态的传递和节点状态的确认依据. 相对于同样支持分布式协议的zookeeper ，ETCD为什么受到不少分布式数据库系统或单机系统高可用的欢迎。
目录介绍01.整体概述说明1.1 项目背景介绍1.2 遇到问题记录1.3 基础概念介绍1.4 设计目标1.5 产生收益分析02.市面存储方案2.1 缓存存储有哪些2.2 缓存策略有哪些2.3 常见存储方案2.4 市面存储方案说明2.5 存储方案的不足03.存储方案原理3.1 Sp存储原理分析3.2 MMKV存储原理分析3.3 LruCache考量分析3.4 DiskLru原理分析3.5 DataStore分析3.6 HashMap存储分析3.7 Sqlite存储分析3.8 使用存储的注意点3.9 各种数据存
打开数据库连接之前:一定要保证MySQL服务已经开启了。那么如何启动MySQL服务？除了可以在安装的时候勾选随着开机自启动，还可以在运行 窗口（windows）为例子，输入以下内容：
# ---------------------------------- Cluster -----------------------------------
在如今大数据流量剧增的网络应用时代，服务器租用越来越成为众多企业和运营商的首选。而性能和配置不达标的服务器选择只会给企业带来诸多运营问题；但不经过实际需求的评估，轻率的选择一台性能强劲、价格昂贵的服务器，无疑是会带来成本上的浪费；因此，不能一味的为了省钱而选择一台很容易称为计算瓶颈，或者没有充分考虑数据冗余的服务器，都是会影响正常的业务运行，你需要从不同的角度来决定选择一台什么样的服务器，找到满足技术需要、业务发展和成本控制之间的最佳平衡点，为了做到这一点，绝对还是需要一点智慧。
在这里由于文章篇幅较长，所以小编这里只放了一部分面试题的答案，关于这些面试题及答案小编整理了一个面试文档，需要更多面试题和完整面试答案的，文末有领取方式
数据库存储业务标识为方便计算或判断，多为 数字 或 字母 ，这类数据在返回给前端做展示的时候，需要转换成对应的业务标识说明，如币种在数据库中可能存储 CNY，实际我们展示的时候，有可能需要将其转成中文 人民币 来进行展示，这时，便有了前后端业务枚举映射的问题。
其实拿传统关系型数据库和 Elasticsearch 直接来对比有些牵强，毕竟一个是数据库，一个是搜索引擎。
云计算软件如今变得越来越复杂，使其监控、备份和安全变得越来越困难。考虑到公有云数据泄露造成的平均损失为500万美元，企业正在重新考虑他们的云计算数据保护策略。
如果 Cookie 总数超过了 单个域的 上限，浏览器会删除之前的Cookie。 不同浏览器表现不一样
索引对于良好的性能非常关键，尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对性能的影响愈发重要。
开发在使用MySQL中,建立比较大的VARCHAR字段来存储SQL执行的语句或者利用MYSQL 来存储什么VARCHAR(1000) VARCHAR(2000) 之类的事情比比皆是，实际上存储超高的字符的字段在MYSQL中是不提倡的,本来可以是JSON格式的数据，非要变成普通字段存储到MYSQL中，或者使用各种怪异的如下图那样的数据存储方式,有必要这样一根筋的这样处理字符吗？实际上MYSQL8本身支持JSON类型的数据输入,并且很容易处理这些信息
我们在这篇文章将要学习最有用的数据结构之一—哈希表，哈希表的英文叫 Hash Table，也可以称为散列表或者 Hash 表。
如果你还没有 redis 集群，可以参考笔者的另一篇文章：搭建分布式 Redis Cluster 集群与 Redis 入门
在互联网技术圈中有一个说法：「MySQL 单表数据量大于 2000 W行，性能会明显下降」。网传这个说法最早由百度传出，真假不得而知。但是却成为了行业内一个默认的标准。
本篇介绍一下编程中比较重要的一个数据结构队列，队列有个很显著的标志，对其中的数据是先进先出，如果是顺序存储结构可以说就是一个受限的数组，对链式存储结构就只能说是符合先进先出的规则了，这种数据结构在我们真正的编程中还是相当常用的。实际中根据需要去定制自己的队列。
在传统的数据库中，DBA最恨 听到的词就是，我要使用 BLOB 字段，或者类似的类型来处理，huge的数据，他可能是一段图形的在转换后的“乱码”，也可能是某个蹩脚 程序设计出来的 “怪胎”。如果是强有力的 DBER 可能直接驳回此类需求，但换来的是，“这不有这个字段嘛”， 为啥不让用，就你事多的，我就存几行诸如此类的，“欢迎词”。
是在抱歉，本应该周五是其他数据库，周一到周四都是 postgresql , mysql ，但目前的状态下，（都不知道今天是星期几）暂时不在准守这样的设置，以后待稳定后，在恢复原来的“人设”。
小伙伴们在面试的时候，有一个特别常见的问题，那就是数据库的回表。什么是回表？为什么需要回表？
图由一组节点（顶点）和连接这些节点的边组成。图计算算法主要包括图遍历、图搜索、最短路径、最小生成树、最大流等。
在数据结构中，字符串要单独用一种存储结构来存储，称为串存储结构。这里的串指的就是字符串。无论学习哪种编程语言，操作最多的总是字符串。我们平常使用最多的存储结构无疑是利用定长数组存储。但是这种存储结构需要提前分配空间，当我们不知道字符串长度的时候，过大的分配内存无疑是一种浪费。因此，合理的选择字符串的存储方式显得格外重要。下面将依次介绍三种存储方式。
栈和队列，严格意义上来说，也属于线性表，因为它们也都用于存储逻辑关系为 “一对一” 的数据。使用栈结构存储数据，讲究“先进后出”，即最先进栈的数据，最后出栈；使用队列存储数据，讲究 “先进先出”，即最先进队列的数据，也最先出队列。既然栈和队列都属于线性表，根据线性表分为顺序表和链表的特点，栈也可分为顺序栈和链栈，队列也分为顺序队列和链队列，这些内容都会在本章做详细讲解。
由 Mark Seemann 发布：在讨论数据库，特别是 ORM 时，有些人会不言而喻地假设关系数据库是存储数据的唯一选择。
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