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MySQL的三引擎

MySQL的三引擎:InnoDB、MyISAM和Memory InnoDB和MyISAM是在使用MySQL最常用的两个表类型,各有优缺点,视具体应用而定。...Innodb Myisam Memory 事务 支持 不支持 执行速度 比较快 快 容量数据 是 创建表->存储位置 数据库系统(缓存池) ->表空间 单独的文件 内存中->磁盘文件 InnoDB...是 MySQL 上第一个提供外键约束的引擎,除了提供事务处理外,InnoDB 还支持行锁,提供和 Oracle 一样的一致性的不加锁读取,能增加并发读的用户数量并提高性能,不会增加锁的数量。...InnoDB 的设计目标是处理容量数据时最大化性能,它的 CPU 利用率是其他所有基于磁盘的关系数据引擎中最有效率的。...MySQL Memory(Heap)引擎 MEMORY存储引擎用存在内存中的内容来创建表。这些在以前被认识为HEAP表。MEMORY是一个首选的术语,虽然为向下兼容,HEAP依旧被支持。

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PHP八模板引擎

当我们在PHP中讨论模板引擎时,许多开发人员会告诉你,这是没有必要的,他们会说这是学习时间和资源的浪费,因为PHP本质上也是一个模板引擎。...但是当你看过很多框架之后,你会发现很多框架都会有模板引擎的存在,所以说php中的模板引擎还是有必要了解一下的。...跨模板的数据共享 将数据预先分配给特定模板 内置逃生帮助器 易于使用的功能和扩展 与框架无关,将与任何项目配合使用 分离设计使模板易于测试 可以使用composer引入 以下代码段提供了板模板引擎语法外观的预览...> Blade blade是laravel内置的模板引擎。与其他流行的PHP模板引擎不同,Blade 不会限制您在视图中使用纯 PHP 代码。...Smarty 是一个模板引擎,用作应用程序的 View 组件。Smarty 可轻松与上面列出的任何引擎耦合为视图组件。

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Hive计算引擎PK,万字长文解析MapRuce、Tez、Spark三引擎

「硬刚Hive续集」》 对Hive的MapReduce引擎已经做过非常详细的讲解了。 本文首发自公众号: 《import_bigdata》,大数据技术与架构。...步骤7、8和9:最终的临时文件将移动到表的位置,确保不读取脏数据(文件重命名在HDFS中是原子操作)。对于用户的查询,临时文件的内容由执行引擎直接从HDFS读取,然后通过Driver发送到UI。...Tez引擎 Tez是Apache开源的支持DAG作业的计算框架,是支持HADOOP2.x的重要引擎。...它源于MapReduce框架,核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分,分解后的元操作可以任意灵活组合,产生新的操作,这些操作经过一些控制程序组装后,可形成一个的DAG作业。...在MapReduce计算引擎中,无论数据大小,在Shuffle阶段都以相同的方式执行,将数据序列化到磁盘,再由下游的程序去拉取,并反序列化。

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Hive计算引擎PK,万字长文解析MapRuce、Tez、Spark三引擎

「硬刚Hive续集」》 对Hive的MapReduce引擎已经做过非常详细的讲解了。 本文首发自公众号: 《import_bigdata》,大数据技术与架构。...步骤7、8和9:最终的临时文件将移动到表的位置,确保不读取脏数据(文件重命名在HDFS中是原子操作)。对于用户的查询,临时文件的内容由执行引擎直接从HDFS读取,然后通过Driver发送到UI。...---- Tez引擎 Tez是Apache开源的支持DAG作业的计算框架,是支持HADOOP2.x的重要引擎。...它源于MapReduce框架,核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分,分解后的元操作可以任意灵活组合,产生新的操作,这些操作经过一些控制程序组装后,可形成一个的DAG作业。...在MapReduce计算引擎中,无论数据大小,在Shuffle阶段都以相同的方式执行,将数据序列化到磁盘,再由下游的程序去拉取,并反序列化。

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2021年数据Spark(三十三):SparkSQL分布式SQL引擎

---- 分布式SQL引擎 Hive的SQL交互方式 回顾一下,如何使用Hive进行数据分析的,提供哪些方式交互分析???  ...方式一:交互式命令行(CLI) bin/hive,编写SQL语句及DDL语句  方式二:启动服务HiveServer2(Hive ThriftServer2) 将Hive当做一个服务启动(类似MySQL数据库...,CDH 版本HIVE建议使用此种方式,CLI方式过时 2)JDBC/ODBC方式,类似MySQL中JDBC/ODBC方式 SparkSQL模块从Hive框架衍生发展而来,所以Hive提供的所有功能(数据分析交互式方式...在企业中使用PySpark和SQL分析数据,尤其针对数据分析行业。...,使用SparkSQL时,往往启动一个ThriftServer服务,分配较多资源(Executor数目和内存、CPU),不同的用户启动beeline客户端连接,编写SQL语句分析数据

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数据库(存储引擎

InnoDB MySQL5.5及更高版本,默认存储引擎使用InnoDB,它提供了事务安全表(兼容ACID),支持外键引用的完整性约束。支持事务的提交,回滚和紧急数据恢复。它支持行级锁定。...这是 MySQL 将默认存储引擎从 MyISAM 变成 InnoDB 的重要原因之一; 2. InnoDB 支持外键,而 MyISAM 不支持。...这也是 MySQL 将默认存储引擎从 MyISAM 变成 InnoDB 的重要原因之一; 来源:知乎 MEMORY 适用于存储的内容较小,需要频繁查询; 将数据存储在RAM中,数据的存储、查询更快;...BLACKHOLE 只接收数据,不存储数据。 就像一个无底洞,放进去东西,出不来。...FEDERATED 将数据存储到远程数据库中; mysql数据库中分为行和列; 数据在计算机上存储是以页为单位存储的。

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没有大招的火山引擎,拿下70%模型玩家

火山引擎总裁谭待透露,国内几十家做大模型的企业,七成已经在火山引擎云上。 模型企业为什么会选择火山引擎?我们和火山引擎机器学习总监吴迪聊了聊。...测试数据显示,火山引擎的通信框架BytePS,在模型规模越大时,收益会越高。 而在AI开发效率方面,火山引擎推出了Lego算子优化。...与此同时,模型的应用也面临若干基础问题: 基础模型可能还需要用更多高质量数据,做进一步的增量学习和finetune,才能真正在产业中落地应用。整个流程需要更为敏捷和易用。...模型将成为大数据时代的“中央处理器”,它能够控制插件、接口,以及更丰富的下游模型。模型需要这些“手”和“脚”,才能进入我们生活的方方面面。...随着模型应用的增多,数据安全和信任将成为产业关注的焦点。 推理效率。模型的训练成本高昂,但长期来看,全社会投入在模型推理上的开销将逐渐超过训练成本。

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数据高速计算引擎Spark

第一部分 Spark Core 第1节 Spark概述 1.1 什么是Spark Spark 是一个快速、通用的计算引擎。Spark的特点: 速度快。...Spark实现了高效的DAG执行引擎,可以通过基于内 存来高效处理数据流; 使用简单。...1.2 Spark 与 Hadoop 从狭义的角度上看:Hadoop是一个分布式框架,由存储、资源调度、计算三部分组 成; Spark是一个分布式计算引擎,由 Scala 语言编写的计算框架,基于内存的快速...、通 用、可扩展的大数据分析引擎; 从广义的角度上看,Spark是Hadoop生态中不可或缺的一部分; MapReduce的不足: 表达能力有限 磁盘IO开销 延迟高 任务之间的衔接有IO开销...如: MapReduce / Hive 或 Impala / Storm 这样做难免会带来一些问题: 不同场景之间输入输出数据无法做到无缝共享,通常需要进行数据格式的转换 不同的软件需要不同的开发和维护团队

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MySQL数据库存储引擎

数据库存储引擎数据库底层软件组织,数据库管理系统(DBMS)使用数据引擎进行创建,查询,更新和删除数据不同的存储引擎提供不同的存储机制,索引技巧,锁定水平等功能,使用不同的存储引擎,还可以获得特定的功能...,现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎备注:因为在关系型数据库中数据的存储是以表的形式存储的,所以存储引擎也可以称为表类型(Table Type,即存储和操作此表的类型)MySQL存储引擎在...MEMORY存储引擎MEMORY存储引擎将表中的数据存储到内存中,未查询和引用其他表数据提供快速访问。...Federated存储引擎该存储引擎可以将不同的Mysql服务器联合起来,逻辑上组成一个完整的数据库。这种存储引擎非常适合数据库分布式应用。...Federated存储引擎可以使你在本地数据库中访问远程数据库中的数据,针对federated存储引擎表的查询会被发送到远程数据库的表上执行,本地是不存储任何数据的缺点:1、对本地虚拟表的结构修改,并不会修改远程表的结构

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Mysql数据库-存储引擎

Mysql数据库-存储引擎 1 存储引擎概述 和大多数的数据库不同, MySQL中有一个存储引擎的概念, 针对不同的存储需求可以选择最优的存储引擎。...存储引擎就是存储数据,建立索引,更新查询数据等等技术的实现方式 。存储引擎是基于表的,而不是基于库的。所以存储引擎也可被称为表类型。 Oracle,SqlServer等数据库只有一种存储引擎。...可以通过指定 show engines , 来查询当前数据库支持的存储引擎 : image-20200616104826352 创建新表时如果不指定存储引擎,那么系统就会使用默认的存储引擎, MySQL5.5...但是对比MyISAM的存储引擎,InnoDB写的处理效率差一些,并且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引。...如果应用对事务的完整性有比较高的要求,在并发条件下要求数据的一致性,数据操作除了插入和查询意外,还包含很多的更新、删除操作,那么InnoDB存储引擎是比较合适的选择。

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JuiceFS 元数据引擎选型指南

当今的分布式文件系统中,有的(如 S3FS)会将元数据数据统一管理,以简化系统设计,不过这样的弊端是某些元数据操作会让用户感受到明显的卡顿,如 ls 目录,重命名大文件等。...(image-850749-1665386534868)] 其中,元数据引擎需要是能够支持事务操作的数据库,而数据引擎一般是用对象存储。...这篇文章将从产品设计角度,为大家介绍 JuiceFS 可使用的元数据引擎类型,以及他们的优劣势。 01-JuiceFS 元数据引擎类型 JuiceFS 现在支持的元数据引擎总共有有三类。...我们自己内部测过使用 TiKV 作为元数据引擎存储 100 亿文件,系统仍能稳定地运行。所以如果你的整个集群预期的规模会非常,那么TiKV 确实是一个很好的选择。...04- 元数引擎迁移 文章的最后,为大家介绍元数据引擎迁移。 随着用户业务的发展,企业对元数据引擎的需求会发生变化,当用户发现现有的元数据引擎不合适了,可以考虑将元数据迁移到另一个引擎中。

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从零设计可视化屏搭建引擎

, 这篇文章我会就 如何设计可视化屏搭建引擎 这一主题, 详细介绍一下实现原理。...按照我一向的写作风格, 我会在下面列出文章的大纲,以便大家有选择且高效率的阅读和学习: 快速了解数据可视化 如何设计通用的屏搭建引擎 屏搭建引擎核心功能实现 拖拽器实现 物料中心设计 动态渲染器实现...所以说谈到数据可视化, 更多的是和各种图表打交道, 通过 数据 -> 图表组合 -> 可视化页面 这一业务流程, 就构成了我们今天要研究的话题——设计可视化屏搭建引擎。...如何设计通用的屏搭建引擎 说到 “引擎” 这个词也许有种莫名的高大上, 其实在互联网技术中, 我们经常会听到各种相关的名词,比如 “浏览器渲染引擎” , “规则引擎” , “图像识别引擎” 等, 我觉得...综上我们总结出了可视化屏的必备要素: 我们只要充分的理解了可视化屏的组成和特征, 我们才能更好的设计可视化屏搭建引擎, 基于以上分析, 我设计了一张基础引擎的架构图: 接下来我就带大家一起来拆解并实现上面的搭建引擎

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Kafka 流数据 SQL 引擎 -- KSQL

KSQL 是一个 Kafka 的 SQL 引擎,可以让我们在流数据上持续执行 SQL 查询 例如,有一个用户点击流的topic,和一个可持续更新的用户信息表,使用 KSQL 对点击流数据、用户表进行建模...KSQL 的主要目的是为了降低流处理的操作门槛,为 Kafka 提供了简单而完善的 SQL 交互接口 之前,为了使用流处理引擎,需要熟悉一些开发语言,例如 Java, C#, Python,Kafka...的流处理引擎作为 Kafka 项目的一部分,是一个 Java 库,需要使用者有熟练的 Java 技能 相对的,KSQL 只需要使用者熟悉 SQL 即可,这使得 Kafka Stream 能够进入更广阔的应用领域...STREAM 流 stream 是一个无限的结构化数据序列,这个数据是不可修改的,新的数据可以进入流中,但流中的数据是不可以被修改和删除的 stream 可以从一个 kafka topic 中创建,或者从已存在的流或表中派生出来...输入的命令会通过 REST API 发送到集群,通过命令行,我们可以检查所有流和表、执行查询、查看请求的状态信息等等 大体上看,KSQL 的构成包括: Kafka 的 Streams API 分布式 SQL 引擎

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数据库存储引擎比较

InnoDB存储引擎 InnoDB是 MySOL 数据库的一种存储引擎,InnoDB给MySQL 数据表提供了事务、回归.崩溃修复能力和多版本并发控制的事务安全,支持行锁定和外键等。...使用MyISAM引擎创建数据库,将产生3个文件。...MEMORY 存储引擎:如果只是临时存放数据,数据量不大,并且不需要较高的数据安全性,可以选择将数据保存在内存中的MEMORY引擎,MySQL 中使用 MEMORY存储引擎作为临时表存放查询的中间结果。...ARCHIVE存储引擎:如果只有INSERT和 SELECT操作,可以选择ARCHIVE引擎,ARCHIVE 存储引擎支持高并发的插入操作但具自社不具事冬守全的。...总之,使用哪一种引擎要根据需要灵活选择,一个数据库中的多个表可以使用不同的引擎以满足各种性能和实际需求,使用合适的存储引擎,将会对整个数据库的性能有帮助。

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数据查询引擎Presto

Presto设计精巧,可以处理海量数据,最大化地利用硬件性能,计算全部在内存中完成,很好的利用高速网络来进行数据调度。性能基本上是Hive的10倍。...Presto集群中的数据传输、节点通信、心跳感应、计算监控、计算调度和计算分布全部都是基于RESTful服务实现的,因此Presto中的RESTful服务就是Presto所有服务的基石。...Presto支持众多数据源Connector,最常用的为Hive Connector。...Hive Connector 使用Hive的元数据,Coordinator节点通过Hive Metastore加载元数据,Presto的计算节点读取Hive表对应的HDFS数据。...Kafka Connector 支持Apache Kafka 0.8及以上版本,将Apache Kafka 中的topics 当作表进行处理,topics中每条消息在Presto中被解析为表中的一行数据

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