一、Oracle 表空间的组成 Everoone knows Oracle数据库真正存放数据的是数据文件,Oracle表空间是逻辑上的概念,他在物理上是并不存在的,把多个DataFile合并到一起就是
随着各行各业电子信息化的不断加深,线上交易数据保持了长时间高速增长的态势,对数据存储的需求越来越大,数据库管理系统(DBMS)面临越来越大的性能、空间和稳定性压力。在此过程中,得利于计算&存储&网络等硬件领域的不断进步,业界流行的数据库管理系统逐步从单机架构向分布式架构演变。笔者希冀从梳理数据库管理系统所面临的一个又一个实际挑战及业界所提出的诸多解决方案的过程中,发现片缕灵感以指引未来的数据库开发工作。
Hertz[həːts] 是字节 CloudWeGo 团队一个 Golang 微服务 HTTP 框架,在设计之初参考了其他开源框架 fasthttp、gin、echo 的优势, 并结合字节跳动内部的需求,使其具有高易用性、高性能、高扩展性等特点,目前在字节跳动内部已广泛使用。如今越来越多的微服务选择使用 Golang,如果对微服务性能有要求,又希望框架能够充分满足内部的可定制化需求,Hertz 会是一个不错的选择。
Iceberg项目2017年由Netflix发起, 它是在2018年被Netflix捐赠给Apache基金会的项目。在2021年Iceberg的作者Ryan Blue创建Tabular公司,发起以Apache Iceberg为核心构建一种新型数据平台。
Riak 有很多产品,其中就包括一个分布式 KV 存储系统 Riak KV,他们的产品具有可插拔的存储引擎,可以独立于整个系统,单独开发和测试新的存储引擎。
Matlab 是一种强大的数学软件,广泛应用于工程、科学和金融等领域。它提供了各种工具箱和函数,可以用于数据分析、图像处理、机器学习等方面。在本文中,我将介绍 Matlab 软件的一些常用功能使用技巧,并结合实际案例进行举例讲解,帮助读者更好地掌握 Matlab 的使用技巧。
当我们需要在跨语言之间进行通信的时候,我们可能需要规范一下传输数据(消息)的格式以满足我们的需求 ,当然GRPC的优势远不止这些,下面我们来慢慢的研究一下。。。。
Redis 的持久化有哪几种方式? 持久化主要是做灾难恢复、数据恢复,高可用。比如你 redis 整个挂了,然后 redis 就不可用了,我们要做的事情就是让 redis 变得可用,尽快变得可用。重启 redis,尽快让它堆外提供服务,如果没做数据备份,这时候 redis 启动了,也不可用啊,数据都没了。把 redis 持久化做好,那么即使 redis 故障了,也可以通过备份数据,快速恢复,一旦恢复立即对外提供服务。 redis持久化有三种方式:RDB,AOF,(RDB和AOF)混合持久化 默认
重新分配分区后,新增分区要等几分钟后才可被触发使用 多分区场景下,kafka服务端lag 有负数情况,目前官方修复为最多-1,此bug并不影响数据的准确性,客户端消费依然是正常
redis 的持久化有哪几种方式?不同的持久化机制都有什么优缺点?持久化机制具体底层是如何实现的?
数据库的作用就是实现对数据的管理和查询。任何一个数据库系统,必然存在对数据的大量读或者写或者两种操作都大量存在。I/O 问题也往往是导致数据库性能问题的重要原因。
数据库的体系结构是指数据库的组成、工作过程、以及数据库中数据的组织与管理机制,要了解Oracle数据库的体系结构,必须理解Oracle系统的主要组件和重要概念。
在各个领域广泛应用的 PostgreSQL 是一个强大的开源关系型数据库管理系统。本博客的主题是深入了解 PostgreSQL 的架构和内部工作原理,旨在帮助读者更好地理解其工作机制,从而优化和管理 PostgreSQL 数据库。
持久化主要是做灾难恢复、数据恢复,也可以归类到高可用的一个环节中去,比如你 redis 整个挂了,然后 redis 就不可用了,你要做的事情就是让 redis 变得可用,尽快变得可用。
读写分离是让主库处理事务性增删改,而从库处理查操作。数据库复制来把事务性操作的数据变更同步到从库。
redis的数据全部在内存中,如果突然宕机,数据就会全部丢失,因此必须有一种机制来保证redis的数据在遇到突发状况的时候不会丢失,或者只丢失少量,于是必须根据一些策略来把redis内存中的数据写到磁盘中,这样当redis服务重启中,就可以根据磁盘中的数据来恢复数据到内存中。
◆ 一、背景描述 我们知道数据数据库的恢复模型决定了可以执行哪些类型的备份。在本节中,我们将讨论每个备份选项以及如何使用 SSMS 和 T-SQL 执行这些备份。 在本文中我们讨论如下内容: 完整备份 差异备份 文件备份 文件组备份 部分备份 仅复制备份 镜像备份 事务日志备份 ◆ 二、SQLSERVER备份类型 ◆ 2.1 SQL Server 完整备份 最常见的 SQL Server 备份类型是完整备份,也称为数据库备份。这些备份会创建数据库的完整备份以及事务日志的一部分,因此可以恢复数据库。这是最
Oracle中逻辑结构包括表空间(TABLESPACE)、段(SEGMENT)、区(EXTENT)和块(BLOCK)。数据库由表空间构成,而表空间又是由段构成,而段又是由区构成,而区又是由Oracle块构成,即块→区→段→表空间→数据库。
比如你redis整个挂了,然后redis就不可用了,你要做的事情是让redis变得可用,尽快变得可用
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 文件操作是一种重要的输入输出方式,即从数据文件读取数据或将结果写入数据文件。MATLAB提供了一系列低层输入输出函数,专门用于文件操作。 1、文件的打开与关闭 1)打开文件 在读写文件之前,必须先用fopen函数打开或创建文件,并指定对该文件进行的操作方式。fopen函数的调用格式为: fid=fopen(文件名,‘打开方式’) 说明:其中fid用于存储文件句柄值,如果返回的句柄值大于0,则说明文件打开成功。文件名用字符串形式,表示待打开的数据文件。常见的打开方式如下: ‘r’:只读方式打开文件(默认的方式),该文件必须已存在。 ‘r+’:读写方式打开文件,打开后先读后写。该文件必须已存在。 ‘w’:打开后写入数据。该文件已存在则更新;不存在则创建。 ‘w+’:读写方式打开文件。先读后写。该文件已存在则更新;不存在则创建。 ‘a’:在打开的文件末端添加数据。文件不存在则创建。 ‘a+’:打开文件后,先读入数据再添加数据。文件不存在则创建。 另外,在这些字符串后添加一个“t”,如‘rt’或‘wt+’,则将该文件以文本方式打开;如果添加的是“b”,则以二进制格式打开,这也是fopen函数默认的打开方式。 2)关闭文件 文件在进行完读、写等操作后,应及时关闭,以免数据丢失。关闭文件用fclose函数,调用格式为: sta=fclose(fid) 说明:该函数关闭fid所表示的文件。sta表示关闭文件操作的返回代码,若关闭成功,返回0,否则返回-1。如果要关闭所有已打开的文件用fclose(‘all’)。 2、二进制文件的读写操作 1)写二进制文件 fwrite函数按照指定的数据精度将矩阵中的元素写入到文件中。其调用格式为: COUNT=fwrite(fid,A,precision) 说明:其中COUNT返回所写的数据元素个数(可缺省),fid为文件句柄,A用来存放写入文件的数据,precision代表数据精度,常用的数据精度有:char、uchar、int、long、float、double等。缺省数据精度为uchar,即无符号字符格式。 例6.8 将一个二进制矩阵存入磁盘文件中。 >> a=[1 2 3 4 5 6 7 8 9]; >> fid=fopen(‘d:\test.bin’,’wb’) %以二进制数据写入方式打开文件 fid = 3 %其值大于0,表示打开成功 >> fwrite(fid,a,’double’) ans = 9 %表示写入了9个数据 >> fclose(fid) ans = 0 %表示关闭成功 2)读二进制文件 fread函数可以读取二进制文件的数据,并将数据存入矩阵。其调用格式为: [A,COUNT]=fread(fid,size,precision) 说明:其中A是用于存放读取数据的矩阵、COUNT是返回所读取的数据元素个数、fid为文件句柄、size为可选项,若不选用则读取整个文件内容;若选用则它的值可以是下列值:N(读取N个元素到一个列向量)、inf(读取整个文件)、[M,N](读数据到M×N的矩阵中,数据按列存放)。precision用于控制所写数据的精度,其形式与fwrite函数相同。 3、文本文件的读写操作 1)读文本文件 fscanf函数可以读取文本文件的内容,并按指定格式存入矩阵。其调用格式为: [A,COUNT]=fscanf(fid,format,size) 说明:其中A用来存放读取的数据,COUNT返回所读取的数据元素个数,fid为文件句柄,format用来控制读取的数据格式,由%加上格式符组成,常见的格式符有:d(整型)、f(浮点型)、s(字符串型)、c(字符型)等,在%与格式符之间还可以插入附加格式说明符,如数据宽度说明等。size为可选项,决定矩阵A中数据的排列形式,它可以取下列值:N(读取N个元素到一个列向量)、inf(读取整个文件)、[M,N](读数据到M×N的矩阵中,数据按列存放)。 2)写文本文件 fprintf函数可以将数据按指定格式写入到文本文件中。其调用格式为: fprintf(fid,format,A) 说明:fid为文件句柄,指定要写入数据的文件,format是用来控制所写数据格式的格式符,与fscanf函数相同,A是用来存放数据的矩阵。 例6.9 创建一个字符矩阵并存入磁盘,再读出赋值给另一个矩阵。 >> a=’string’; >> fid=fopen(‘d:\char1.txt’,’w’); >> fprintf(fid,’%s’,a); >> fclose(fid); >> fid1=fopen(‘d:\char1.txt’,’rt’); >> fid1=fopen(‘d:\c
innodb_io_capacity:脏页的刷新的数量,可以动态调整,默认是200,该参数的设置取决于硬盘的IOPS的大小,IOPS就是每秒的读写次数。
redis持久化的意义,在于 故障恢复 。 如果没有对数据进行持久化,那么如果redis遇到灾难性的故障,就会丢失所有的数据。 如果通过redis的持久化机制将数据持久化到硬盘上面去,然后在定期将磁盘上的文件备份到一起其他的服务器上面(比如:云服务器),这样就可以保证即使redis遇到了灾难事故,也可以使用提前备份的文件对数据进行回复,之后丢失最近的一部分数据,而不会全部丢失数据。
用fopen函数打开数据文件 FILE*fp; //定义一个指向文件的指针变量fp fp=fopen(″a1″,″r″); //将fopen函数的返回值赋给指针变量fp
序列化是指将结构化对象转化为字节流以便在网络上传输或写到磁盘进行永久存储的过程。反序列化是指将字节流转回结构化对象的逆过程。
作为快速入门Kafka系列的第四篇博客,本篇为大家带来的是Kafka的主要组件说明~
Hbase理论知识点概要 问题01:Hbase的功能与应用场景? 功能:Hbase是一个分布式的、基于分布式内存和HDFS的按列存储的、NoSQL数据库 应用:Hbase适合于需要实时的对大量数据进行快速、随机读写访问的场景 问题02:Hbase有什么特点? 分布式的,可以实现高并发的数据读写 上层构建分布式内存,可以实现高性能、随机、实时的读写 底层基于HDFS,可以实现大数据 按列存储,基于列实现数据存储,灵活性更高 问题03:Hbase设计思想是什么? 设计思想
在面试的时候,发现很多面试官特别爱问Kafka相关的问题,这也不难理解,谁让Kafka是大数据领域中消息队列的唯一王者,单机十万级别的吞吐量,毫秒级别的延迟,这种天生的分布式消息队列,谁能不爱?
Thrift运行时的网络堆栈包括Transport、Protocol、Processor、Server四个部分。如下图所示:
最近运维中时常涉及到MongoDB的维护工作,今天详细梳理下MongoDB数据存储方面的内容。首先需要深入了解的一个概念:Memeory-Mapped Files 通过上图可以看出MongoDB数据库
1、前言 存储引擎是数据库的组成部分,负责管理数据存储。 MongoDB支持的以下存储引擎: 存储引擎描述WiredTiger存储引擎从MongoDB 3.2开始默认的存储引擎,新的版本MongoDB推荐使用WiredTiger存储引擎。MMAPv1存储引擎MMAPv1是MongoDB 3.2之前版本默认的存储引擎。In-Memory存储引擎MongoDB企业版支持In-Memory存储引擎。 表 2、WiredTiger存储引擎 从MongoDB 3.2开始,MongoDB默认的存储引擎为WiredTig
https://docs.oracle.com/cd/B19306_01/server.102/b14231/storeman.htm#ADMIN036
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一、前言 企业内容管理(EnterpriseContent Management,ECM)系统是一种管理非结构化内容的系统,传统代表为EMC Documentum或IBM Filenet等ECM解决方案。随着大数据技术的越发普及,越来越多的客户开始尝试把存放在传统ECM系统中的文件、图片、影像等内容向开放分布式平台迁移。一般来说,用户可以选择的方案根据场景与数据类型来看可以分为几类,包括HDFS方案、对象存储方案、NAS方案、以及分布式数据库方案等。 其中,HDFS方案主要面向数据归档,对大量打成大包的文
mysql的"双1验证"指的是innodb_flush_log_at_trx_commit和sync_binlog两个参数设置,这两个是是控制MySQL 磁盘写入策略以及数据安全性的关键参数。下面从参数含义,性能,安全角度阐述两个参数为不同的值时对db 性能,数据的影响。
简介 随着公司业务量的逐年成长,粘性会话(Sticky Session)越来越成为应用横向扩展(Scale Out)的瓶颈,为消除粘性会话,支持应用无状态(Stateless),我们SOA团队在今年发起了集中式会话服务器(Centralized SessionServer)项目,该项目的核心是一个我们独立设计和开发的高性能持久化的Key/Value存储引擎,我们称为SessionDB,本文介绍SessionDB存储引擎的特性,架构和设计,我们的性能优化,并做出性能评测和分析。 我们的Key-Value存储引
1.CORBA:Common Object Request Broker Architecture,通用对象请求代理体系。是由对象管理组(Object Management Group, OMG)制定的一种标准的面向对象分布式应用程序体系规范,旨在为异构分布式环境中,硬件和软件系统的互联而提出的一种解决方案。
Cassandra HBase 一致性 Quorum NRW策略 通过Gossip协议同步Merkle Tree,维护集群节点间的数据一致性 单节点,无复制,强一致性 可用性 1,基于Consistent Hash相邻节点复制数据,数据存在于多个节点,无单点故障。 2,某节点宕机,hash到该节点的新数据自动路由到下一节点做 h
MongoDB 是一个开源的、跨平台的、面向文档的、基于分布式文件存储的数据库系统,MongoDB 是由 C++ 语言开发,旨在为 Web 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。在高负载的情况下,通过添加更多的节点,可以保证服务器性能。
当然AOF也会产生一写小的问题就是,进行数据恢复的时候,有可能不会恢复出一摸一样的数据。因为基于AOF这种较为复杂的基于命令日志/merage/回放的方式,比基于RDB每次持久化一份完整的数据快照文件的方式更加脆弱,容易有bug。不过AOF就是为了避免rewrite过程导致bug,因此每次rewirte的时候并不是基于旧的指令日志进行merge的,而是基于当时内存中的数据进行指令的重新构建,这样健壮性就会好一些。
比如:多事务的执行方法,当不止一个请求到来时候,前面都还没执行以及有许多工作需要完成这时候常常是串行执行、交叉并发执行、同时并发执行;
Bitcask是一种“基于日志结构的哈希表”(A Log-Structured Hash Table for Fast Key/Value Data)
互斥锁是传统的并发程序对共享资源进行访问控制的主要手段。它由标准库代码包sync中的Mutex结构体类型代表。sync.Mutex类型(确切地说,是*sync.Mutex类型)只有两个公开方法——Lock和Unlock。顾名思义,前者被用于锁定当前的互斥量,而后者则被用来对当前的互斥量进行解锁。 类型sync.Mutex的零值表示了未被锁定的互斥量。也就是说,它是一个开箱即用的工具。我们只需对它进行简单声明就可以正常使用了,就像这样:
Flink 社区希望能够将 Flink 的 Streaming 实时计算能力和 Lakehouse 新架构优势进一步结合,推出新一代的 Streaming Lakehouse 技术,促进数据在数据湖上真正实时流动起来,并为用户提供实时离线一体化的开发体验。Flink 社区内部孵化了 Flink Table Store (简称 FTS )子项目,一个真正面向 Streaming 以及 Realtime的数据湖存储项目。2023年3月12日,FTS进入 Apache 软件基金会 (ASF) 的孵化器,改名为 Apache Paimon (incubating)。
以上步骤只是为了说明原理。事实上编译器经常会做优化,对于参数和返回值少的情况会直接将其存放在寄存器,而不需要压栈弹栈的过程,甚至都不需要调用call,而直接做inline操作。
为保证producer发送的数据,能可靠的发送到指定的topic,topic的每个partition收到producer发送的数据后,都需要向producer发送ack(acknowledgement确认收到),如果producer收到ack,就会进行下一轮的发送,否则重新发送数据。所以引出ack机制。
经过前 5 篇文章的介绍,估么着小伙伴们已经对消息生产和消费的流程应该有一个比较清晰的认识了。当然小伙伴们肯定也比较好奇,Kafka 能够处理千万级消息,那它的消息是如何在 Partition 上存储的呢?今天这篇文章就来为大家揭秘消息是如何存储的。本文主要从消息的逻辑存储和物理存储两个角度来介绍其实现原理。
摘要:本文介绍去哪儿数据平台在使用 Flink + Iceberg 0.11 的一些实践。内容包括:
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