** 一般操作： ----- ** hbase(main)> status hbase(main)> version 创建命名空间： namespace指的是一个 表的逻辑分组 ，同一组中的表有类似的用途，相当于关系型数据库中的database。 hbase(main):060:0> create_namespace 'test1' drop_namespace 创建该命名空间的表： hbase(main):061:0> create 'test1:test','f1','f2' crea
让我们设计一个在线售票系统，销售Ticketmaster或BookMyShow等电影票。
数据库事务transanction正确执行的四个基本要素。ACID,原子性(Atomicity)、一致性(Correspondence)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)。
其中前两项一般大多数引擎都支持，我们需要关注的就是第 3 项，目前有两种常用方法：
TiDB 5.4 作为 2022 年开山之作，包含了许多有用有益的新功能和持续性的性能/稳定性提升。本文着重介绍重要新增功能和特性所带给用户的新体验和价值，按照以下章节来组织：
Greenplum是一个分布式大规模并行处理数据库，在大多数情况下适合做大数据的存储引擎、计算引擎和分析引擎，尤其适合构建数据仓库。本篇重点介绍Greenplum的系统架构和主要功能。我们先从历史演进和所采用的MPP框架对Greenplum做一个概要说明，然后描述其顶层架构，之后详细介绍存储模式、事务支持、并行查询与数据装载、容错与故障转移、数据库统计、过程化语言扩展等方面的功能特性，正是它们支撑Greenplum成为一款理想的分析型数据库产品。本篇最后简单对比Greenplum与另一个流行的大数据处理框架Hadoop，进而阐述可以选择前者的理由。
hsetnx：它们的关系就像set和setnx命令一样，只不过作用域由键变为field
长期以来，Kimball方法一直是维度数据建模技术的标准。根据Kimball的说法，“时间概念渗透到数据仓库的每个角落”。这在数据分析的背景下意味着什么？在较高的层面上，现代分析可以被视为随着时间的推移不断变化的数据的聚合。问题在于，不断变化的数据不仅包括新的添加，还包括对先前数据集的更改。
当数据被插入到表中时，会创建多个数据片段并按主键的字典序排序。例如，主键是(CounterID,Date)时，片段中数据首先按CounterID排序，具有相同CounterID的部分按Date排序。
多版本并发控制是mysql的innodb采用的并发控制方案，在可重复读下默认使用该并发控制方案 原理：
前言 最近在跟进Hbase的相关工作，由于之前对Hbase并不怎么了解，因此系统地学习了下Hbase，为了加深对Hbase的理解，对相关知识点做了笔记，并在组内进行了Hbase相关技术的分享，由于Hb
每个用户都用用户名、用户ID、所属组及其默认shell，可能包括密码、家目录、附属组和注释信息等。
接上期：第二章 Oracle Database In-Memory 体系结构(IM-2.1)
让我们设计一个像TinyURL这样的URL缩短服务。此服务将提供短别名重定向到长URL。类似服务：bit.ly、goo.gl、qlink.me等。难度等级：轻松
这是我在线上遇到的一个真实的TiDB问题，文章在TiDB AskTug社区专栏中已经发布，可以直接点击底部"阅读原文"到专栏阅读。
Innodb是MySQL中最常用的事务型存储引擎，为了提高事务的并发性能，Innodb中实现了多版本并发控制，英文名称：Multi-Version Concurrency Control，也就是我们常说的MVCC，如果对这个概念比较模糊，可以一边看，一边理解。
Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架，它能让用户轻松地开发处理海量数据的应用程序，其主要优点有：
HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的 Google 论文 “Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统” 。就像 Bigtable 利用了 Google 文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase 在 Hadoop 之上提供了类似于 Bigtable 的能力。HBase 是 Apache 的 Hadoop 项目的子项目。HBase 不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是 HBase 基于列的而不是基于行的模式。
今天给大家分享一款简单到有点简陋的微博评论专门的爬取下载小工具。很多同学写论文、自媒创作想要从微博上去爬取一些素材，总是感到力不从心，有了这款小工具，相信以后就再也不用发愁了。
在后备Master主机上，移动或者移除数据目录gpseg-1。这个例子移动该目录：
Memcached概念： Memcached是一个免费开源的，高性能的，具有分布式对象的缓存系统，它可以用来保存一些经常存取的对象或数据，保存的数据像一张巨大的HASH表，该表以Key-val
之前分享过一篇有关MySQL锁的文章，得到了部分阅读者的良好反馈，这里在网上搜索了几道有关锁的面试题。
6月 26 号，由示说网主办，上海白玉兰开源开放研究院、云启资本、开源社联合主办的上海开源大数据技术 Meetup 如期举行。Apache Doris 社区受邀参与本次 Meetup ，来自百度的资深研发工程师 张文歆 为大家带来了题为“ 基于 Iceberg 拓展 Doris 数据湖能力的实践 ”的主题分享，以下是分享内容。
xmin 用于表示这一行的事务ID (我们这里插入一行数据，并且查看这行数据)
我们的数据来源是“人人车”二手车网站，通过Python爬虫获取291个城市所有在售二手车详细数据。
Vmstat是一个很全面的性能分析工具，可以观察到系统的进程状态、内存使用、虚拟内存使用、磁盘的IO、中断、上下文切换、CPU使用等。系统性能分析工具中，使用最多的是这个，除了sysstat工具包外，这个工具能查看的系统资源最多。
Linux 账号的时刻了,对于 Linux 有一定的熟悉度之后,再来就是要管理连上 Linux 的账号问题了,这个账号的问题可大可小,大到可以限制他使用 Linux 主机的各项资源,小到甚至一般账号的密码订定守则都可以进行规定,管理员的工作中,相当重要的一环就是『管理账号』,因为整个系统都是你在管理的,并且所有一般用户的账号申请,都必须要透过你的协助才行,所以你就必须要了解一下如何管理好一个服务器主机的账号啦,在管理 Linux 主机的账号时,我们必须先来了解一下 Linux 到底是如何辨别每一个使用者的.
3、replace 命令 Memcached replace 命令用于替换已存在的 key( 键) ) 的 value( 数据值) )。 如果 key 不存在，则替换失败，并且将获得响应 NOT_STORED。
它记录了Linux系统中每个用户的一些基本属性，并且 对所有用户可读。 /etc/passwd中 每一行记录 对应 一个用户，每行记录又被冒号 (:)分割，其格式和具体含义如下：
最近在逐步跟进Hbase的相关工作，由于之前对Hbase并不怎么了解，因此系统地学习了下Hbase，为了加深对Hbase的理解，对相关知识点做了笔记，并在组内进行了Hbase相关技术的分享，由于Hbase涵盖的内容比较多，因此计划分享2期，下面就是针对第一期Hbase技术分享整体而成，第一期的主要内容如下:
为了加深对Hbase的理解，对相关知识点做了笔记，并在组内进行了Hbase相关技术的分享，由于Hbase涵盖的内容比较多，因此计划分享2期，下面就是针对第一期Hbase技术分享整体而成，第一期的主要内容如下:
可以为整个表或每个单独的列设置TTL子句。表级TTL也可以指定在磁盘和分区之间自动移动数据的逻辑。 表达式的计算结果必须为Date或DateTime数据类型。
ClickHouse 是Yandex开源的一个用于实时数据分析的基于列存储的数据库，其处理数据的速度比传统方法快100-1000 倍。 ClickHouse的性能超过了目前市场上可比的面向列的 DBMS，每秒钟每台服务器每秒处理数亿至十亿多行和数十千兆字节的数据。
原文链接 http://www.oracle.com/technetwork/database/bi-datawarehousing/twp-bp-for-stats-gather-12c-1967354.pdf 译者 杨禹航 何时收集统计信息 为了选择最佳执行计划，优化器必须可以获得有代表性的统计信息。有代表性的统计数据不必是最新的，而是一组能够帮助优化器确定执行计划中每个操作所能返回的行数。 自动统计信息收集任务 Oracle会在预定义维护窗口期间 (工作日10pm 到2am 和周末6am 到2am
大家好呀~ 我是捡田螺的小男孩，今天跟大家聊聊日常开发中，如何减少bug？本文将从数据库、代码层面、缓存使用篇3个大方向，总结出一共50多个注意点，助大家成为开发质量之星。
Client写入 -> 存入MemStore，一直到MemStore满 -> Flush成一个StoreFile，直至增长到一定阈值 -> 触发Compact合并操作 -> 多个StoreFile合并成一个StoreFile，同时进行版本合并和数据删除 -> 当StoreFiles Compact后，逐步形成越来越大的StoreFile -> 单个StoreFile大小超过一定阈值后（默认10G），触发Split操作，把当前Region Split成2个Region，Region会下线，新Split出的2个孩子Region会被HMaster分配到相应的HRegionServer 上，使得原先1个Region的压力得以分流到2个Region上
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Jx9utej6-1603348859176)(/Users/marron27/Documents/lizhengi/MySQL/高性能MySQL/T.Mysql逻辑图.png)]
"~" 也表示为 home 目录 的意思，"." 则是表示目前所在的目录，".." 则表示目前目录位置的上一层目录。
ClickHouse 是Yandex开源的一个用于实时数据分析的基于列存储的数据库，其处理数据的速度比传统方法快100-1000 倍。
1. MySQL 中的事务 MySQL 提供了两种事务型的存储引擎：InnoDB 和 NDB Cluster 。另外还有一些第三方存储引擎也支持事务 1. MySQL 中的事务 1.1. 自动提交(AUTOCOMMIT) 1.2. 在事务中混用存储引擎 2. 多版本并发控制(MVCC) 2.1. InnoDB 的MVCC 3. MySQL 中的事务 3.1. 自动提交(AUTOCOMMIT) 3.2. 在事务中混用存储引擎 4. 多版本并发控制(MVCC) 4.1. InnoDB 的MVCC 1.1. 自动
MySQL 提供了两种事务型的存储引擎：InnoDB 和 NDB Cluster 。另外还有一些第三方存储引擎也支持事务
Facebook生态系统是由成千上万的分布式系统和微服务驱动构成的，其中许多服务都得益于异步作业，特别是在在线流量的高峰时期。异步化提供了诸多好处：更有效地利用资源、提高系统可靠性、允许计划执行，以及微服务彼此间可靠通信。实现这些优势都需要一个队列——一个存储作业的地方，允许其异步发生，或者从一个服务传递到另一个服务。facebook有序队列服务FOQS应运而生。
二级索引 二级索引是从主键访问数据的正交方式。Hbase中有一个按照字典排序的主键Rowkey作为单一的索引。不按照Rowkey去读取记录都要遍历整张表，然后按照你指定的过滤条件过滤。通过二级索引，索引的列或表达式形成一个备用行键，以允许沿着这个新轴进行点查找和范围扫描。 1 覆盖索引（Covered Indexes） Phoenix特别强大，因为它提供了覆盖索引。一旦找到索引的条目，不需要返回主表。相反，把我么关心的数据绑定到索引行，节省了读取的时间开销。 例如，以下内容将在v1和v2列上创建一个
官方文档：https://clickhouse.tech/docs/zh/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree/#choosing-a-primary-key-that-differs-from-the-sorting-key
1、隔离级别有四种： READ UNCOMMITTED（未提交读），同事务中某个语句的修改，即使没有提交，对其他事务也是可见的。这个也叫脏读。 READ COMMITTED（提交读），另一个事务只能读到该事务已经提交的修改，是大多数据库默认的隔离级别。但是有下列问题，一个事务中两次读取同一个数据，由于这个数据可能被另一个事务提交了两次，所以会出现两次不同的结果，所以这个级别又叫做不可重复读。这里的不一样的数据包括虚读（两次结果不同）和幻读（出现新的或者缺少了某数据）。 REPEATABLE READ（可重复读），这个级别不允许脏读和不可重复读，比如MYSQL中通过MVCC来实现解决幻读问题。 SERIALIABLE（可串行化），这儿实现了读锁，级别最高。
某医药销售企业因业务发展，需要建立线上药品销售系统，为用户提供便捷的互联网药品销售服务、该系统除了常规药品展示、订单、用户交流与反馈功能外,还需要提供当前热销产品排名、评价分类管理等功能。
Row Key 是用来检索记录的主键。想要访问 HBase Table 中的数据，只有以下三种方式：
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