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Mysql 问题

❞ Mysql 单表适合的最是多少? 我们说 Mysql 单表适合的最,自然不是说能够的最,如果是说能够的最,那么,如果你使用自增 ID,最就可以 2^32 或 2^64 条记录了,这是按自增 ID 的类型 影响 Mysql 单表的最优最的一个重要因素其实是索引。 我们知道 Mysql 的主要引擎 InnoDB 采用 B+树结构索引。 这样将更小。 拆分 分而治之——没有什么问题不能通过拆分一次来解决,不行就拆多次。 Mysql 单表有限。一个解决的办法就是分库分表。 说白了就是一个库一张表放不下那么多,那就分多个库多张表。 拆分可分为「垂直拆分」和「水平拆分」。

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Redis–各个类型最

3字节utf8字符集,并且可以直接emoji表情,是最好的解决方案 至于字节增带来的性能损耗,我看过一些评测,几乎是可以忽略不计的 2)使用base64编码 如果你因为某些原因无法使用utf8mb4 的话,你还可以使用base64来曲线救国 使用例如base64_encode之类的函编码过后的emoji可以直接在utf8字节集的表中,取出时base64_decode一下即可 3)去掉emoji 如果你需要显示emoji,就得准备一堆emoji图片并使用第三方前端类库才行。 emoji表情是个麻烦的东西,即使你能,也不一定能完美显示,所以我们可以将它过滤掉。 因为Mysql的utf8字符集是3字节的,而emoji是4字节,库还是不能保。 综合考虑所以最后选择base64编码。这个方法比较简单,对于Emoji表情和颜文字也都兼容。 base64的缺点就是每次读还得base64_decode一下,而且保不直观。 但是相对我们的情况,这个方法是最靠谱的。风险小也能解决问题。

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    python轻

    python为开发者提供了一个轻级的方式shelve,对于一些轻,使用shelve是个比较不错的方式。对于shelve,可以看成是一个字典,它将以文件的形式在本地。 ,其他类型的都能保。 (lis) 31 32 33 34 35 36 #关于获取shelve内容,shelve提供了一个get方法。 #获取‘lis’的 40 print(date2) 41 42 #关于get还有有个小方法,当要获取的在时,会报错,此时在后面传入一个提示信息就不会报错,并返回这个提示信息。 43 44 date3 = f.get('inf',"在") 45 print(date3) 46 #当“inf”不在时,不会报错,而是返回后面的“在”这个提示信息。

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    适合爬虫库,了解一下?

    Intro 引例 在爬虫入门的时候, 我们爬取豆瓣电影Top250这些并不是很的网页时(仅计算文本), 通常无需考虑的效率问题, 使用MySQL这些关系型库, 或者用TXT, 起初, 我爬的在几千条时, 我选择用MySQL作为库, 爬取结束时, 的时间花了几秒, 我还没有太在意. ? 但是当我爬取的到了200M左右时, 问题非常明显了. 感人的速度让我意识到要换一种方式来和处理, 本文仅对部分做过相应测试. 我将眼光瞄准了NoSQL中的MongoDB. What's NoSQL 关系型库一直是计算机相关专业的必修课, 在过去的很长时间, 占了互联网的很一部分. NoSQL也称作Not Only SQL的缩写,是对不同于传统的关系型库的库管理系统的统称。 NoSQL用于超规模

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    HDFS详解

    二、序列化框架对比: 解析速度 时间由小到:protobuf、thrift、Avro 序列化小,由小到:avro、protobuf、thrift 三、文件格式: 常见格式包括行式( 文本格式Text File、Key/Value二进制格式Sequence File)和列式(ORC、Parquet、Carbon Data) 列式对比:ORC通常作为表的格式应用在hive 文件级别的分布式系统:不足之处是难以负载均衡、难以并行处理 块级别的分布式系统:将文件分为等块(eg:128M),并以块为单位到不同节点上,进而解决文件级别的分布式系统在的负载均衡和并行处理问题 HDFS默认介质,SSD:固态硬盘,RAM_DISK:被写入内中,同时会往改介质中异步一份)、集中式缓管理(HDFS允许用户将一部分目录或文件缓在off-heap内中) 六、HDFS 3、收集组件:Flume(提供的sink hdfs 能够直接将收集到的写入HDFS)、Sqoop(允许用户指定写入HDFS的目录,文件格式支持Text、SequenceFile两种格式,压缩方式支持

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    _hdf5 简介

    概述 HDF5 (Hierarchical Data Format) 是由美国伊利诺伊学厄巴纳-香槟分校,是一种跨平台传输的文件格式,图像和 hdf5的优势 通用模型,可以通过无限多种类型表示非常复杂 、异构的对象和各种各样的元 高速原始采集 可移植和可扩展,文件小没有限制 自描述的,不需要外部信息应用程序来解释文件的结构和内容 拥有用于管理、操作、查看和分析的开源工具和应用程序软件的生态系统 在上面的图片中,小为4 x 5 x 6的三维集,类型为整。 Properties Properties适用于描述hdf5文件的特征,通过修改这些性能,可以提高效率 比如默认情况下,是连续分布的,为了更好的效能,可以将分割成块并压缩 ? hdf5文件关联的文件,包含两个部分,名字和值,通俗点讲就是一个描述文件 语言支持 C语言 python的h5py模块(备用) R语言基于R6对象的hdf5r包(主要) 结束语 hdf5是一个非常专业的格式

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    剖析平台的

    作为一种资产,若少了,就成了无根之木,失去了后续挖掘的价值。在小时代,受与CPU处理能力限制,在现在看来相当小的,在当时其实也可以认为是“”了。 在我看来,小时代的虽然在逐年增加,但是当时突破的解决办法依旧是垂直伸缩,即通过寻求更介质来解决这个问题。 层出不穷的源也使得产生了井喷似的迅猛增长。 此时,分布式与NoSQL的诞生回应了这样的需求,解决了的根本难题。 工具如百花盛开,一时仿佛来到了的盛世。 在领域,HDFS或许就是我们最放心的守门员,全的历史都可以交给他。你几乎不用害怕他会“丢球”,而他守门的技巧是可以横向扩展的,再多再猛烈的射门他都能挡得住。 记住,在平台中,不是驱动而是业务场景驱动你对的技术决策。

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    //深拷贝,被拷贝的属性是引用类型,并且是组的情况 var ca = ["a",2,true]; var ne = {name:"zhangsan",age:15,other:ca}; pr = {}; for(var i in ne){ if(typeof ne[i] ==="object"){ pr[i]=[];//必须先声明是一个

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    通过《网络采集和解析》一文,我们已经知道了如何从指定的页面中抓取,以及如何保抓取的结果,但是我们没有考虑过这么一种情况,就是我们可能需要从已经抓取过的页面中提取出更多的,重新去下载这些页面对于规模不的网站倒是问题也不 使用NoSQL Redis简介 Redis是REmote DIctionary Server的缩写,它是一个用ANSI C编写的高性能的key-value系统,与其他的key-value系统相比 Redis支持的持久化(RDB和AOF两种方式),可以将内中的在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。 Redis不仅仅支持简单的key-value类型的,同时还提供hash、list、set,zset、hyperloglog、geo等类型。 配置底层有多少个库。 配置Redis的持久化机制 - RDB。 配置Redis的持久化机制 - AOF。 配置访问Redis服务器的验证口令。

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    入门基础系列之浅谈Hive的和元

    Hive的 从表(Table)、外部表(External Table)、分区(Partition)和桶(Bucket)。 每一个Table在Hive中都有一个相应的目录。 它和内部表在元的组织上是相同的,而实际则有较的差异。 而外部表只有一个过程,加载和创建表同时完成(CREATE EXTERNAL TABLE ……LOCATION),实际在LOCATION后面指定的 HDFS 路径中,并不会移动到仓库目录中 在Hive中,表中的一个Partition对应于表下的一个目录,所有的Partition的在对应的目录中。

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    区块链 + :EOS

    目前的EOS的除了确认结构的链式以外,在状态方面有了很的进步,尤其是引入了MongoDB plugin以后,可以将功能有限的状态库搭上的班车。 节点同步的时候,会先将交易的Merkle Tree下载并通过Merkle Root来校验,而不是将所有的交易主体全部下载下来,这样可以节省轻节点的。 链式和StateDB的区别 链式的是固定结构的:Block=> Block Header/ transactions=>actions,一个action的结构例子: { " StateDB,的是一个最终要记录的状态,这个状态必须是有意义的,是有人关心的,无关紧要的请不要放在StateDB中去,所以StateDB是可以增删改查的,就像一个普通库那样,在合约中通过 其实不是这样的,链式的内容会将所有的动作action全部记录下来,是所有的过程,是流水帐,元,这些一旦上链是不可修改,不可删除的。

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    Memcache的问题

    Memcache的问题 huangguisu Memcached单个item最是在1MB内,如果超过1M,取set和get是都是返回false,而且引起性能的问题 也就是说memcached server不能超过1M的,但是经过客户端压缩后,只要小于1M的都能成功。 1)如果网站包含了访问的动态网页,因而库的负载将会很高。由于部分库请求都是读操作,那么memcached可以显著地减小库负载。 memcached所有非调试(non-debug)命令,例如add, set, get, fulsh等无论 memcached中了多少,它们的执行都只消耗常时间。 如果确实需要于1MB的,可以修改slabs.c:POWER_BLOCK的值,然后重新编译memcached;或者使用低效的malloc/free。

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    Mysql字符串

    下面显示每个TEXT类型的小,假设我们使用一个字符集,该字符集需要1个字节来字符。 TINYTEXT - 1个字节(255个字符) TINYTEXT可以的最字符是255(2 ^ 8 = 256,1字节开销)。 MEDIUMTEXT可用于相当的文本,如书籍文本,白皮书等。 MEDIUMTEXT NOT NULL, published_on DATE NOT NULL); SQL LONGTEXT - 4GB(4,294,967,295个字符) LONGTEXT可以高达 4GB的文本,这是非常巨的。

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    2.4 --

    不过传感器的类型必须是统一的,而且,这样一来就会在同一个表格里注册。这种情况下,有时就得花一段时间才能从表格里检索到我们需要的。为了解决这个麻烦,库提供了一个叫作索引的机制。 除了介绍的内容之外,还有一些需要家注意的地方,希望家加深对这部分内容的理解并将其灵活运用。 键值 键值属于 NoSQL 库的一种。NoSQL 是一种不使用 SQL库的统称。 键值,就是把一种叫作“值”( value)的值,和能够一对一特定“值”的“键”( key)的集合保在一起。此外,还有把在内里的键值,以及把在硬盘里的键值。 有一种叫作 Redis 的键值,它具备前后两者的性质,在通常情况下它是把在内上的,但在任何时间都能够把到硬盘。因此,它既能够高速执行,也能永久保。 非常适合用于无法读出设备的的种类等情况,以及保传感器等设备的

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    之文件

    FileOutputStream os = openFileOutput("file.txt", Context.MODE_PRIVATE); String text = "写到文件 data/data//files目录下 openFileOutput和openFileInput方法可以获得操作文件的OutputStream以及InputStream对象,而且可以通过流对象处理任何文件的 Environment.getExternalStorageDirectory().getCanonicalPath() + "/" + filename; //这里就不要用openFileOutput了,那个是往手机内中写的 totalBlocks = stat.getBlockCount(); return totalBlocks * blockSize; } /** * 获取手机内置剩余空间 stat.getAvailableBlocks(); return availableBlocks * blockSize; } /** * 获取手机内置总的空间

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    (1):从看人类文明-器发展历程

    器原理,可以参看《计器,计器的工作原理是什么?》 型磁带记录——盘式磁带 磁带首次用于是在1951年。 典型盒带的典型率是2kb/s,每面约可以660KB,时间约为90分钟。 现在的一张DVD9光盘,可以保4500张这样老式磁带的,如果现在要把这些全部读出来,那要整整播放281天。 带盒长10厘米,宽10厘米,高2厘米,能够35TB。 这项技术可能首先用于世界上最的射电望远镜阵列平方公里阵列。这个阵列将建在南半球,由千个天线构成。 与之相关的计算机平平无奇,可是在方面有着革命性的变化--它可以“海”的,“高达”4.4MB(5百万个字符),这些在50个24英寸的硬磁盘上。 软磁盘 1969年IBM发明了软盘,当时是一张8英寸的家伙,可以保80K的只读。4年以后的1973年一种小一号但是容为256K的软盘诞生了:它的特点是可以反复读写。

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    05

    Python3中,urllib.request.urlretrieve根文件的URL下载文件。 程序从http://pythonscraping.com下载logo图片,然后在程序运行的文件夹里保为logo.jpg文件。

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    SharedPreferences

    Android应用开发SharedPreferences的使用方法 SharedPreferences是Android中最容易理解的技术,实际上SharedPreferences处理的就是一个 key-value(键值对)SharedPreferences常用来一些轻级的。 1、使用SharedPreferences保方法如下: //实例化SharedPreferences对象(第一步)  SharedPreferences mySharedPreferences SharedPreferences.Editor对象(第二步)  SharedPreferences.Editor editor = mySharedPreferences.edit();  //用putString的方法保 , Toast.LENGTH_LONG).show(); 执行以上代码,SharedPreferences将会把这些在test.xml文件中,可以在File Explorer的data/data

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    Android

    Android的几种形式 Internal Storage Store private data on the device memory. 会在data/data/包名/shared_prefes里面去创建相应的xml文件,根节点是Map,其实内部就是将到Map集合中, 然后将该集合中的写到xml文件中进行保。 Android平台中嵌入了一个关系型库SQLite,和其他库不同的是SQLite时不区分类型,例如一个字段声明为Integer类型, 我们也可以将一个字符串入, 一个字段声明为布尔型 除非是主键被定义为Integer,这时只能64位整创建库的表时可以不指定类型,例如: CREATE TABLE person(id INTEGER PRIMARY KEY 我们在更新或安装apk时一般将其放到外部设备中来进行安装,但是如果一个手机没有外部设备该怎么办呢?总不能就不给更新或者安装了。

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    介绍了主流的方案,包括:内,文件,库和消息队列,以及序列化/反序列化的方法。很多时候,工具就在那里,我们只是不知道它们的在而已。 比如说在client端,有很多 embedded database 可以使用,并不需要局限于 sqlite;而当我们于缓服务器中,json 未必是最好的序列化方式,有些场合可以考虑 protobuf 在内中处理时,除了一般程序语言自带的 map / list / set 之外,还有很多性能卓绝的结构可以考虑,比如 bloomfilter,各种 tree 等。 对于每一个请求,你都要走一遍可能涉及到读库或者读缓的 blacklist 操作,这样不经济。 废话不多说,家看 slides 吧(注:上次程序君承诺会尝试对 slides 中文录音以便家更好地理解,可惜这几天事情太多,没工夫弄,争取下次放 slides 的时候录音)。 ? ? ? ? ?

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