当你写一个程序或配置一个服务时,你最终都要持久化存储信息。有时候,你只需要一个 INI 或者 YAML 配置文件就够了。而有时候,一个自定义格式的 XML 或者 JSON 或其他类似的文件会更好。
之前写过一个 IoTDB 数据模型 的介绍 ,但是实际例子举得不多,所以部分用户对于一个实际系统如何建模还比较困惑,今天主要介绍一下建模实例。
Zabbix监控运行一段时间以后,会留下大量的历史监控数据,Zabbix数据库一直在增大;可能会造成系统性能下降,查看历史数据室查询速度缓慢。
http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/CameraReady/3013.pdf
腾讯云日志服务 CLS 团队联合北京大学软件工程国家工程研究中心、Tencent ES Oteam,在传统搜索引擎的基础上,引入了时序概念,实现了时序搜索引擎。该研究成果《TencentCLS: The Cloud Log Service with High Query Performances》已经被数据库顶会 VLDB 2022 接收,将于 2022 年 9 月份澳大利亚悉尼举行的 VLDB 学术会议上发布。
导入表是记录PE文件中用到的动态连接库的集合,一个dll库在导入表中占用一个元素信息的位置,这个元素描述了该导入dll的具体信息。如dll的最新修改时间、dll中函数的名字/序号、dll加载后的函数地址等。而一个元素即一个结构体,一个导入表即该结构体的数组,其结构体如下所示:
不知道大家有没有遇到这么一种业务场景,在业务中有个唯一约束A,当该业务进行逻辑删除后(设置标记为删除状态),再往唯一约束列插入相同的值时,此时会报Duplicate entry,但在业务上,该值时必须要插入的。今天我们就来聊聊处理这种业务场景的几种思路
hbase的内部使用KeyValue的形式存储,其key时rowKey:family:column:logTime,value是其存储的内容。
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stts box里面保存了一个压缩格式的表,用来描述音视频帧的解码时间戳。如下图19:
reverse_sql工具是一个用于数据库恢复的工具,它支持MySQL 5.7/8.0和MariaDB数据库。该工具可以帮助您在发生P0事故(最紧急的事故等级)时快速恢复数据,避免进一步的损失。
在Redis中,过期键的内部数据结构是通过一个称为"Expires"的跳跃表(sorted set)来组织和存储的。
上一节我们以图的遍历为例讲了深度优先搜索算法和实现程序。上一节中的深度优先算法可以算是基本款,很多深度优先搜索的题目就是在这个基本款的程序上进行修改 DFS 加强版DFS首先增加或者说变化的一点是
为了大家更好的应对决赛,大赛主办方特此整理一份Q&A(后续会根据赛程中大家所关注的重点问题持续更新),期望对大家有所帮助。
近期网站运营人员、产品反馈:查询数据耗时太长,网站交互上出现明显加载缓慢的情况 分析问题发现:
表分区是将⼀个表的数据按照⼀定的规则⽔平划分为不同的逻辑块,并分别进⾏物理存储, 这个规则就叫做分区函数
---- 新智元报道 编辑:编辑部 【新智元导读】华人博士和谷歌科学家最新提出了预训练视觉语言模型Vid2Seq,可以分辨和描述一段视频中的多个事件。这篇论文已被CVPR 2023接收。 最近,来自谷歌的研究员提出了一种用于描述多事件视频的预训练视觉语言模型——Vid2Seq,目前已被CVPR23接收。 在以前,理解视频内容是一项具有挑战性的任务,因为视频通常包含在不同时间尺度发生的多个事件。 比如,一个雪橇手将狗拴在雪橇上、然后狗开始跑的视频涉及一个长事件(狗拉雪橇)和一个短事件(狗被拴在雪橇上
Hbase自带有线程安全的连接池,踏允许多个线程共享和重用已经打开的连接。这对于多线程的应用是非常有用的。当一个线程申请一个连接,它将获得一个租赁凭证,在此期间,这个线程单独享有这个连接。当这个线程使用完该连接之后,它将该连接归还给连接池以便其他的线程可以使用
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录,附加个人拙见,同样借助CMU 15-445课程内容来完成MIT 6.830 lab内容。
随着系统用户量的不断增加,MySQL 索引的重要性不言而喻,对于后端工程师,只有在了解索引及其优化的规则,并应用于实际工作中后,才能不断的提升系统性能,开发出高性能、高并发和高可用的系统。 今天小编首先会跟大家分享一下MySQL 索引中的各种概念,然后介绍优化索引的若干条规则,最后利用这些规则,针对面试中常考的知识点,做详细的实例分析。
对大数据集或非常高吞吐量,仅复制还不够,还需将数据拆分成为分区(partitions),也称分片(sharding)1。
HBase 数据库默认的客户端程序是 HBase Shell,它是一个封装了 Java 客户端 API 的 JRuby 应用软件。用户可以在 HBase 的 HMaster 主机上通过命令行输入 hbase shell,即可进入 HBase 命令行环境,以命令行的方式与 HBase 进行交互。使用 quit 或 exit 命令可退出 HBase 命令行环境。
本文摘录总结自《高性能MySQL》(第三版),将以每章一篇文章的方式带大家读这本数据库经典之作。总结精华,帮大家快速抓住重点信息,节省宝贵时间。
hbase是一款分布式数据库. 其对数据的索引只通过row key进行. 在存储数据的时候, 通过row key的排序进行存储. 在面对一个新的数据库时, 深究其原理并不知一个明智的选择, 正如开车一般, 大多数人都是先学会开车, 然后在开车的过程中车子出故障了, 再慢慢学着去修理. 不管怎么说, 第一步都是要先会使用.
本篇介绍 MySQL 表如何计算统计信息。表统计信息是数据库基于成本的优化器最重要的参考信息;统计信息不准确,优化器可能给出不够优化的执行计划或者是错误的执行计划。
http://blog.csdn.net/niu_gao/article/details/6946781
默认情况下,Laravel Eloquent 模型默认数据表有 created_at 和 updated_at 两个字段。当然,我们可以做很多自定义配置,实现很多有趣的功能。下面举例说明。
HBase中的一行由一个行键和一个或多个列组成,列的值与这些列相关联。存储行时,按行键按字母顺序排列。因此,行键的设计非常重要。目标是以这样一种方式存储数据,即相关的行彼此接近。常见的行键模式是网站域。如果您的行键是域,您可能应该反向存储它们(org.apache.www, org.apache.mail, org.apache.jira)。这样,所有Apache域都在表中彼此接近,而不是基于子域的第一个字母展开。
我们都知道,在面试的环节中,会有各种千奇百怪的问题,最经典的就是各种数据库,这种中间件,还有就是底层原理,还有就是关于缓存数据库这块,今天了不起就来说说这个某东最喜欢问的一个内容,那就是关于 Redis 的一些问题,比如 Redis 为什么快?
开发人员必备的9大MySQL索引和查询优化一般来说,程序员的面试内容分为两部分,一部分与编程相关,另一部分则与数据库相关。而作为数据库中的主流,MySQL更是涉及面试中的诸多高频考点。对于后端人员来说,不需要像专业的DBA那样精通MySQL,但也需要掌握相关的基本内容。小编在此总结了MySQL面试中常见7大领域的50道经典面试题,以期帮助大家顺利通过面试。
提到缓存,我们肯定都不陌生,由于大部分系统的数据都存在局部性,即有些数据是经常被使用到的,我们可以将其先缓存起来,这样,一方面能提高系统的吞吐量;另一方面也能降低数据库等第三方系统的请求压力。
一、时间结构 如果业务系统对时效性较高,比如新闻发布系统的文章表,可以把数据库设计成时间结构,按时间分有几种结构: 1) 平板式 表类似: article_200901 article_200902 article_200903 用年来分还是用月可自定,但用日期的话表就太多了,也没这必要。一般建议是按月分就可以。 这种分法,其难处在于,假设我要列20条数据,结果这三张表里都有2条,那么业务上很有可能要求读三次表。如果时间长了,有几十张表,而每张表是0条,那不就是要读完整个系统
这道题首先可以使用暴力法,在__init__初始化时用max来每次排序拿取最大的时间戳,在最终结果分别用max取最大min取最小值。这样做可以实现,但是时间复杂度很高。我们可以用哈希表+有序列表来解决时间戳有序的问题,使用哈希表能更快地找到要替换的元素。
最近在做公司项目的时候,对于表的逻辑删除,和其他同事出现了不同意见,故查阅了一些blog,结合自己的实际情况,再次做了笔记,以备后查。 在实际的项目开发中,对于某些业务数据,一般都不会采用物理删除的方式,毕竟在数据是很宝贵了,所以也就有了逻辑删除的方式出现了。常见的逻辑删除方式有以下几种:1.为相关的表结构新增一个逻辑删除字段deleted 0表示未删除,1表示已删除(目前最常见的方式;2. 使用备份表的方式,将要删除的数据写入到备份表中,然后删除主表的数据。以下就对两种不同方式使用案例一一分析其中的优略之处。
以下为 python 生成 hbase 测试数据的全部代码,generatedata.py 文件内容如下:
分布式系统中,全局唯一 ID 的生成是一个老生常谈但是非常重要的话题。随着技术的不断成熟,大家的分布式全局唯一 ID 设计与生成方案趋向于趋势递增的 ID,这篇文章将结合我们系统中的 ID 针对实际业务场景以及性能存储和可读性的考量以及优缺点取舍,进行深入分析。本文并不是为了分析出最好的 ID 生成器,而是分析设计 ID 生成器的时候需要考虑哪些,如何设计出最适合自己业务的 ID 生成器。
查看当时的监控情况 cpu 使用率是超过了100%,show processlist看到很多类似的查询都是处于create sort index的状态。
因为这里我们是测试学习使用,单独安装MySQL 比较费时费力,所以这里使用Docker方便快速掌握Gorm 相关知识。
基本介绍 Redis 有序集合和集合一样也是 string 类型元素的集合,且不允许重复的成员。 不同的是每个元素都会关联一个 double 类型的分数。redis 正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。 有序集合的成员是唯一的,但分数 (score) 却可以重复。 集合是通过哈希表实现的,所以添加,删除,查找的复杂度都是 O (1)。集合中最大的成员数为 2^32 - 1^ (4294967295, 每个集合可存储 40 多亿个成员)。 有序集合首先是集合,其成员(member)具有唯一性,其次,每个成员关联了一个分数(score),使得成员可以按照分数排序。
在基本的读等待方案中,在处理RO节点上的读请求之前,总是要等待发生在特定时间戳之前的日志被应用,这意味着即使此请求仅访问数据的一个小子集也必须等待所有本地内存数据更新为最新,为避免对于读请求中无关的日志应用而产生的等待,我们提出一种新的修改跟踪协议,以不同的层次来跟踪RW节点最新修改时间戳,使RO节点能够在不同的层级上检查时间戳,并且只需要等待请求的数据更新为最新。
短链接,又称缩略网址服务、缩址、短址、短网址、缩略网址、网址缩短、缩短网址、URL缩短等,指的是一种互联网上的技术与服务。此服务可以提供短URL以代替原来可能较长的URL,将长的URL地址缩短。
Kafka作为一个消息中间件(后面Kafka逐渐转向一个流失处理平台KafkaStream),消息最终的存储都落在日志中。
也就是我们所谓的"客户端",Client作为访问数据的入口,包含访问hbase的API接口,维护着一些cache(高速缓存存储器)来加快hbase的访问。
屏幕上会显示"1" "2" "3" "4" "5" "6" "7" "8" "9" "0" "+" "-" "="这些按钮,用户在按了若工按钮之后,如果按了"=",则会把按"="之前的字符串作为一个算式,计算结果。
HBase shell是HBase的一套命令行工具,类似传统数据中的sql概念,可以使用shell命令来查询HBase中数据的详细情况。安装完HBase之后,如果配置了HBase的环境变量,只要在shell中执行hbase shell就可以进入命令行界面,HBase的搭建可以参考我的上一篇文章:hbase分布式集群搭建
influxdb的单机版是开源的,而集群版是商业版,influxdb被设计运行在SSD上,如果使用机器或者网络磁盘作为存储介质,会导致性能下降至少一个数量级。influxdb支持restful api,同时也支持https,为了保证安全性,非局域网建议使用https与Influxdb进行通信。
LRU,最近最少使用(Least Recently Used,LRU),经典缓存算法。
复合流简单地说,就是一条流包含视频和音频。如果一条流只包含音频或者视频的话,我们称之为裸流,比方说H264裸流、aac裸流等。在音视频中,TS流(全称是:MPEG2-TS)是一种常用的复合流(目前属于最常见的复合流)。几乎所有的流媒体协议都支持TS流,如:RTSP、UDP、SRT等等(RTMP属于FLV流媒体协议,下一篇会详细介绍)。
当我们插入一个超过范围的数据时,我们会发现会插入失败,由此我们可以得到一个结论:我们成功插入到MYSQL中的数据,一定是合法的。这样能够约束程序员尽可能的插入正确的数据。
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