本文介绍数据仓库产品作为企业中数据存储和管理的基础设施，在通过分层存储技术来降低企业存储成本时的关键问题和核心技术。 2 数据仓库分层存储面临的挑战 数据仓库产品在实现分层存储能力时，面临的几个核心挑战如下： 选择合适的存储介质。存储介质既要满足性能、成本需求，还要满足可靠性、可用性、容量可扩展、运维简单等需求。 随着时间流逝，业务上的热数据降温为冷数据后，数据仓库如何感知温度的变化并执行数据迁移来降低存储成本。 如何加速冷数据的访问？ 二 数据仓库分层存储关键技术解析 本章将以阿里云数据仓库AnalyticDB MySQL版（下文简称ADB）为原型介绍如何在数据仓库产品中实现分层存储，并解决其核心挑战。 数据仓库内部存储着大量文件，如果不对OSS访问做优化，则会出现查询异常。
数据库（Database）：存储数据的仓库 高效地存储和处理数据的介质（介质主要是两种：磁盘和内存） 数据库系统：DBS（Database System）：是一种虚拟系统，将多种内容关联起来的称呼 DBS = DBMS + DB DBMS：Database Management System，数据库管理系统，专门管理数据库 DBA：Database Administrator，数据库管理员 行/记录：row/record 列/字段：column/field 数据库的分类 基于存储介质的不同：分为关系型数据库（SQL）和非关系型数据库（NoSQL：Not Only SQL） 关系型数据库 yu非关系型数据库 什么是关系型数据库? 是一种建立在关系模型（数学模型）上的数据库 关系模型：一种所谓建立在关系上的模型
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收集和存储数据：数据仓库 数据仓库是存放收集来的数据的地方，做数据分析现在一般尽量不在业务数据上直接取数，因为对业务数据库的压力太大，影响线上业务的稳定。 1. 数据的分层存储 另外数据仓库的数据存储是分层级的，这个架构一方面跟数据拉取方式有关，一方面也是为了对数据进行层级的抽象处理。 ? ODS层存储的是业务数据库在一个时间范围内新增或更新的数据，它的存储是线性增长的，有数据发生变化，ODS才会存储数据。 因为MID层和DW层存储的都是完整的数据，业务数据库数据会不断增长，导致这两个层级里的数据每个切片的数据都是在增长，相当于是指数增长。 3. 数据的切片存储 数据库的存储是分时间戳的，相当于是把数据按照快照的方式存了n个版本，当你想追溯在某天某时间的数据的时候，就可以通过定位特定的时间戳，追溯到相关的数据。
注：一开始没有考虑到把gitlab划分好存储目录，占用系统磁盘，由于gitlab是默认安装的，随着公司代码越来越多，导致gitlab数据目录空间不足 磁盘空间： [root@gitlab ~]# df 设置存储仓库数据 默认情况下omnibus-gitlab 将仓库数据存储在 /var/opt/gitlab/git-data目录下，仓库存放在子目录 repositories里面。 1.2，如果 /var/opt/gitlab/git-data 目录已经存在Git仓库数据， 你可以用下面的命令把数据迁移到新的位置: # 准备迁移之前要停止GitLab服务，防止用户写入数据。 [root@gitlab ~]# gitlab-ctl start 设置存储仓库数据的备用目录 注意的是：自GitLab 8.10开始,可以通过在/etc/gitlab/gitlab.rb文件中添加下面的几行配置 ， 来增加多个 git 数据存储目录。
另一方面， NoSQL 则是用 SQL 以外的各种方法来操作数据库。 本书还会介绍键值存储（ Key-Value Store，简称 KVS）和文档型数据库等种类的数据库。 如图 2.25 所示，关系数据库具备一种叫作表格的表格型数据结构，其用途在于存储数据库，使用者用 SQL 语言来对其执行数据的提取、插入以及删除。 键值存储 键值存储属于 NoSQL 数据库的一种。NoSQL 是一种不使用 SQL数据库的统称。 有一种叫作 Redis 的键值存储，它具备前后两者的性质，在通常情况下它是把数据存储在内存上的，但在任何时间都能够把数据保存到硬盘。因此，它既能够高速执行存储，也能永久保存数据。 文档型数据库 文档型数据库和键值存储一样，都属于 NoSQL 数据库的一种。文档型数据库能以 XML 和 JSON 这种结构化文档的格式保存数据。
SQLite数据库存储 1.修改activity_main.xml: <?xml version="1.0" encoding="utf-8"? android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:text="保<em>存</em><em>数</em><em>据</em>按钮 android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:text="取出<em>数</em><em>据</em>按钮 android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:text="创建<em>数</em><em>据</em><em>库</em>
数据共享也是个问题，传统一般是把每次进出的量记录下来。 通过计算机及专门的仓储系统，我们只需要记录好每一次的进出、移动等，计算机系统会帮我们自动计算商品的实时库存。如上面的库存表，其实就是一张实时库存表，它所表达的就是当前这一刻仓库的实际库存情况。 如上，原来A01有商品20件，从A01货位移动了2件商品到A05货位，A01上面数量变成18件，另外2件在A05上 以上，通过库存表数量、状态、位置的变化对日常库存管理进行了简单说明，库存管理是仓储管理的核心 ，通过了解库存表的基本结构， 库存表的变化，可以更好的了解仓储管理。 仓储管理的很多工作都是围绕库存进行的，这个我们在后续的话题里讨论，希望本次内容对你有所帮助，谢谢！
本文主要介绍阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版（以下简称AnalyticDB）过去几年在弹性方向上的探索和成果。 即便是基于云平台构建的数据仓库，在查询低峰期时，也无法通过释放部分计算资源降低使用成本，因为这同样会引发数据的reshuffle。这种耦合的架构，限制了数据仓库的弹性能力。 2 Snowflake Snowflake从诞生的第一天起就采用计算存储分离架构，作为跨云平台的云数据仓库，它的存储层由对象存储构成（可以是AWS S3、Azure Blob等），计算层由virtual 同时存储层提供一体化的冷热分层存储能力，数据可以热表的方式存在本地SSD、冷表的方式存储在底层DFS，亦或是以冷热混合表的形式存放，实现冷热数据的自动迁移，《数据仓库分层存储技术揭秘》一文中有详细介绍。 通过这些弹性能力，更好满足客户对于云数据仓库的诉求，也进一步降低客户的使用成本。 end
前言 在对于爬取数量数量较少时，我们可以将爬虫数据保存于CSV文件或者其他格式的文件中，既简单又方便，但是如果需要存储的数据量大，又要频繁访问这些数据时，就应该考虑将数据保存到数据库中了。 1.MySQL数据库 MySQl数据库是一个中小型关系型数据库，应用及其广泛，开源，高效，免费，可移植性好，现在有很多大厂还是在广泛使用MySQL数据库。 安装本地测试集成环境 3.数据库管理工具Navicat MySQL安装好之后，下面就可以建立保存爬虫数据的数据库了。 1783932668.png 3.3 新建数据库 与MySQL数据库服务器建立连接后，就可以操作MySQL数据库了。新建一个数据库，用于存储爬取的信息。 3563882076.png 3.4 新建表 在新建的数据库crawler中新建一个用于存储爬取测试的表test。
可以将数据存储在集群索引中，从而减少了基于主键查询的I/O次数。 MyISAM 管理非事务性表，提高了存储和检索的效率，支持全文搜索。 MyISAM 和 InnoDB 的区别 1. 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； EXAMPLE 开发人员学习如何编程存储过程，不能存储和查询数据。 ARCHIVE 用于存储海量数据，但不支持索引。 CSV 以 ,（英文逗号）来分割数据并存储。 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。
一、什么是库存盘点（What） 一般碰到解释概念的问题， 我们都喜欢先在网上查一下，关于库存盘点， 查到了这句话：“以月/年为周期对仓库内的成品和原材料进行清点 ， 保证仓储货品完好无损、帐物相符，确保生产正常进行 不难理解，盘点它首先是个动词，表示的是一系列动作，与之相近的有“清点” 等；简单说，盘点就是清点数量，仓库里面清点某些商品的数量，一般会明确清点哪些位置的哪些商品，除了数量和位置，对于保质期商品我们还要关心库存商品的状态 这个主要是商品数量、状态、位置在日常的进出存过程中，可能会出现一些偏差，例如：仓库货物被盗、发货多发、少发、商品掉落摔坏等；这样系统数量就和实物数量会不一致， 通过盘点可以发现这些不一致。 一方面，通过库存盘点，可以对比系统与实物差异率，差异率反映出仓库库存的准确率，同时也可以用来衡量仓库库存管理的水平；另一方面，通过定期的盘点，对差异商品及时核对并作出调整， 帐物相符，确保生产正常进行。 不光要比较差异的数量，还要比较差异的金额，无论盘亏盘盈，差异越小越好，库存差异能直观反映仓库的日常库存管理水平。
这类数据库作为公司的单独数据存储，负责利用历史数据对公司各主题域进行统计分析； 那么为什么要"分家"？在一起不合适吗？能不能构建一个同样适用于操作和分析的统一数据库？ 答案是NO。 接下来本文将详细分析两类数据库的不同点： 1. 数据组成差别 - 数据时间范围差别 一般来讲，操作型数据库只会存放90天以内的数据，而分析型数据库存放的则是数年内的数据。 操作型数据库中自然也有汇总需求，但汇总数据本身不存储而只存储其生成公式。这是因为操作型数据是动态变化的，因此汇总数据会在每次查询时动态生成。 这样的情况下再将它归为数据库会很容易引起大家混淆，毕竟在绝大多数人心里数据库是可以关系型数据库画上等号的。 那么为什么不干脆叫"面向分析的存储系统"呢？ Bingo！ 历史性 较之操作型数据库，数据仓库的时间跨度通常比较长。前者通常保存几个月，后者可能几年甚至几十年； 5. 时变性 时变性是指数据仓库包含来自其时间范围不同时间段的数据快照。
SQLite 前言 之前介绍过Android中保存数据的两种方式：SharedPreferences和File，这篇介绍另一种存储数据的方式——数据库。 数据库：简单来说可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 想必大家对数据库都不陌生，想当年上数据库课的时候，被那些命令整得不要不要的。 如果数据量较小的时候可用SharedPreferences或File来保存，当数据量较大且关系复杂的时候就要用到Android中的数据库SQLite——轻量级数据库系统。 用法 举一个保存用户信息的栗子： 创建一个数据库mySQLite，在该数据库中创建一个user表，用来保存用户信息，用户属性name（姓名：String类型）、age（年龄：int类型）。 小结 使用SQLite就是在本地建了一个数据库，使用数据库中的表来保存数据。
虽然只有五种,但是对于varchar,char等其他数据类型都是可以保存的;因为SQLite有个最大的特点: 你可以各种数据类型的数据保存到任何字段中而不用关心字段声明的数据类型是什么,比如你 可以在Integer 类型的字段中存放字符串,当然除了声明为主键INTEGER PRIMARY KEY的字段只能够存储64位整数！ 字段的类型信息： CREATE TABLE person (personid integer primary key autoincrement, name varchar(20)) SQlite通过文件来保存数据库 ---- 使用SQLiteOpenHelper类创建数据库与版本管理 对于涉及数据库的app,我们不可能手动地去给他创建数据库文件,所以需要在第一次启用app 的时候就创建好数据库表;而当我们的应用进行升级需要修改数据库表的结构时 而数据库的版本是由程序员控制的，假设数据库现在的 版本是1，由于业务的变更，修改了数据库表结构，这时候就需要升级软件，升级软件时希望 更新用户手机里的数据库表结构，为了实现这一目的，可以把原来的数据库版本设置为
简单点说就是：写在事务里的所有数据库操作都成功，事务提交，否则，事务回滚，就是回到前面 的状态——未执行数据库操作的时候！ 2.SQLite存储大二进制文件 当然，一般我们很少往数据库中存储大二进制文件，比如图片，音频，视频等，对于这些我们一般 是存储文件路径，但总会有些奇葩的需求，某天你突然想把这些文件存到数据库里，下面我们以 4.数据库升级的一些集锦 1）什么是数据库版本升级？怎么升级法？ 答：假如我们开发了一款APP，里面用到了数据库，我们假定这个数据库版本为v1.0， 在这个版本，我们创建了一个x.db的数据库文件，我们通过onCreate()方法创建了第一个table， t_user 另外，对于每个数据库版本我们都应该做好 相应的记录(文档)，类似于下面这种: ? 2）一些疑问以及相关解决方案 ①应用升级，数据库文件是否会删除？ 答：不会！数据什么的都在！
Oracle数据库存储结构 by:授客 QQ：1033553122 数据库存储结构 Oracle数据库由物理和逻辑结构组成。物理结构由操作系统可见、可被操作的物理文件组成，好比存储数据的数据文件。 下图显示了拥有3个联机重做日志文件组，每组2个成员的数据库。对于每个组，为了最大的可用性，每个成员存储在不同的磁盘。 ? 当已有扩展被写满时，数据库为段分配另一个扩展区 3）数据块(Data block) 数据块也叫做数据库块(database block)，数据存储最小的I/O单元。一个扩展包含几个连继续数据块。 关于备份文件(Backup File) 备份文件为某种形式的数据库副本，当数据库丢失数据时，可用于数据库的恢复操作。 关于表空间(Tablespace) 表空间为数据库的逻辑存储单元。 分配给表空间的数据库对象存放在该表空间的物理数据文件中。 当创建oracle数据库时，会自动创建一些表空间，比如SYSTEM，SYSAUX表空间。 表空间提供了定位物理存储上的数据的一种方法。
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