在上一篇文章(Elasticsearch & ClickHouse 存储效能对比)中,我们比较了ES和CK在数据集的压缩存储方面的效能,ClickHouse的压缩存储其实并没有特别的魔法,使用的列存方式和压缩算法其实都是业内常见的,因为其数据结构是以列存方式专门针对这种结构化数据的OLAP场景的,因此可以做到一个比较高的压缩比率。而Elasticsearch是一个使用场景非常广泛的数据库,其默认数据结构配置是支持高并发、高可用、可全文检索的非结构化数据的搜索需求,但同时也是提供doc_value, BKD tree等方式支持高效存储数据的。要达到CK类似的效果,需要有针对性的进行优化。
十年来腾讯游戏致力于带给玩家最好的快乐体验,腾讯游戏的后台数据库一直守护着亿万玩家的数据,提供稳定透明的服务。 腾讯后台数据库大部分使用的是MySQL数据库,现已大部分被替换为互娱DBA团队自己定制的TMySQL。IO问题是传统关系型数据库中最热门话题,互娱DBA团队在业务运营过程中同样遇到类似问题。 案例一:IO问题。某游戏的一个大区DB由于数据量过大,内存缓冲池不能完全cache数据,IO瓶颈制约DB整体性能,导致该大区不能提供稳定服务。 案例二:存储空间不足。某游戏的DB在合服过程中,由于数据量过大,
数据分片是ClickHouse实现分布式存储和处理的重要机制。ClickHouse将数据分为多个分片,每个分片包含一部分数据,并且分片可以分布在不同的节点上。数据分片的原理如下:
在Redis的配置文件中有这么两项配置: hash-max-ziplist-entries 512 hash-max-ziplist-value 64 其中的‘ziplist’代表数据结构,是一种数据压缩方式,作用是减少内存的使用空间 在某个阀值范围内,hashtable会使用ziplist,对数据进行压缩,超出阀值后,会自动转为使用正常的hashmap结构 上面这两项就是定义这个阀值 hash-max-ziplist-entries 512 当hashtable中的条目数量在512以下时,使用
从GreatSQL 8.0.32-25版本开始,新增Rapid存储引擎,该引擎使得GreatSQL能满足联机分析(OLAP)查询请求。
与Druid架构相辅相成的是其基于DataSource与Segment的数据结构,它们共同成就了 Druid的高性能优势。
计算机语言中,一般使用二维数组存储矩阵数据。在实际存储时,会发现矩阵中有许多值相同或许多值为零的数据,且分布有一定的规律,称这类型的矩阵为特殊矩阵。
HiveQL语句最终都将转换成为hadoop中的MapReduce job,而MapReduce job可以有对处理的数据进行压缩。
Facebook在 2011年的 ICDE 会议之上发布了RCFile。之后RCFile在Hive之中作为很好的列存储模型被广泛使用,虽然RCFile能够很好的提升Hive的工作性能,但是在Facebook论文之中也提出了一些RCFile值得改进的地方。所以在2013年,HortonWorks就在RCFile的基础之上开发出了ORCFile,并且ORCFlie很顺利地在2015年成为Apache的顶级项目。接下来我们来看一看ORCFile相对于原本的RCFile解决了什么样的问题:
前言 前面已经分析过RBD在Ceph的文件分布,就是将一个完整的块设备,映射成大小相同的数据块,然后通过Crush算法进行Map,最后存储在文件中。FileStore承担了文件的存储工作,其实就是将文件安装PG进展组织,然后分目录存储。 原理和动机 文件从filename依次会进行以下三个步骤进行,最后落到磁盘,如下: •filename -> object_id: filename通过hash函数直接转换成一个objectid •object_id -> pg: object_id其实是一个整数,通
哈夫曼(Huffman)编码算法是基于二叉树构建编码压缩结构的,它是数据压缩中经典的一种算法。算法根据文本字符出现的频率,重新对字符进行编码。因为为了缩短编码的长度,我们自然希望频率越高的词,编码越短,这样最终才能最大化压缩存储文本数据的空间。 假设现在我们要对下面这句歌词“we will we will r u”进行压缩。我们可以想象,如果是使用ASCII码对这句话编码结果则为:119 101 32 119 105 108 108 32 119 101 32 119 105 108 108 32 114 32 117(十进制表示)。我们可以看出需要19个字节,也就是至少需要152位的内存空间去存储这些数据。
典型的互联网应用的日志系统,从功能需求上看主要包括收集,存储和分析,以及展示这样三个部分,因此整个系统我觉得也可以按此思路大致可以分为三个部分:
MJDK 是基于 OpenJDK 构建的美团 JDK 发行版。本文主要介绍 MJDK 是如何在保障 java.util.zip.* API 及压缩格式兼容性的前提下,实现压缩/解压缩速率提升 5-10 倍的效果。希望相关的经验能够帮助到更多的技术同学。
Hello 大家好,我是 roseduan,前面的几篇文章,我已经讲述了 rosedb 最基础也是最核心的知识,如果你没有印象的话,可以温习一下:
sequenceFile文件是Hadoop用来存储二进制形式的[Key,Value]对而设计的一种平面文件(Flat File)。可以把SequenceFile当做是一个容器,把所有的文件打包到SequenceFile类中可以高效的对小文件进行存储和处理。SequenceFile文件并不按照其存储的Key进行排序存储,SequenceFile的内部类Writer提供了append功能。SequenceFile中的Key和Value可以是任意类型Writable或者是自定义Writable。
在数据处理和分析中,常常需要对大量的数据进行统计和计算。当数据量达到亿级别时,传统的数据结构和算法已经无法胜任这个任务。Bitmap(位图)是一种适合于大规模数据统计的数据结构,能够以较低的空间复杂度存储大规模数据,并且支持高效的位运算操作。本文将介绍 Bitmap 的基本概念、实现方式和在亿级数据计算中的应用。
矩阵中的所有数据通过一定的规律存储在一维数组中。其中k=j*(j-1)/2+i-1。其中j和i是矩阵中的j和i而k是一维数组的下标号。
引言 因特网互联设备的发展,提供了大量易于访问的时序数据。越来越多的公司有兴趣去挖掘这类数据,意图从中获取一些有意义的洞悉,并据此做出决策。技术的最新进展提高了时序数据的收集、存储和分析效率,激发了人们对如何处理此类数据的考量。然而,大多数现有时序数据体系结构的处理能力,可能无法跟上时序数据的爆发性增长。 作为一家根植于数据的公司,Netflix已习惯于面对这样的挑战,多年来一直在推进应对此类增长的解决方案。该系列博客文章分为两部分发表,我们将分享Netflix在改进时序数据存储架构上的做法,如何很好地应对
上一篇总结了一个KV数据库的基本架构 和 Redis的底层数据结构概览,重点总结了Sorted Set的两个数据结构的切换,但没有介绍List的两个数据结构的切换,因此本文试着总结一下。
本文为《数据密集型应用系统设计》的读书笔记第一部分第三章的笔记整理,也是个人认为的这本书第一部分最重要的内容。本文将会针对目前数据库系统两个主要阵营进行展开,分别是采用日志型存储结构高速读写的LSM-Tree和面向OLTP的事务数据库BTree两种数据结构对比。
作者介绍:augustzhang,安全平台部基础架构组员工,先后从事密保、验证码等后台研发工作,现在主要负责安全平台部大数据平台的研发工作,致力于研究每秒GB级的数据如何进行实时分析等问题。 背景 后台设计 经常会遇到空间上的问题,比如:网卡流量爆了,Cache又快满了,APP的手机流量过高等。通常情况下,一般是选择提高硬件成本的方式扩容来解决这个问题。然而,本文所提供的是另一种方式,通过牺牲少量的时间换取更高的空间利用率,以达到减少网卡流量、内存使用量的目的。 在安平的很多个系统设计中,都采用了一些数
数组它是线性表的推广,其每个元素由一个值和一 组下标组成,其中下标个数称为数组的维数。
我们最先接触的数据库系统,大部分都是行存储系统。大学的时候学数据库,老师让我们将数据库想象成一张表格,每条数据记录就是一行数据,每行数据包含若干列。所以我们对大部分数据存储的思维也就是一个复杂一点的表格管理系统。我们在一行一行地写入数据,然后按查询条件查询过滤出我们想要的行记录。
数组是存储同一类型数据的数据结构,使用数组时需要定义数组的大小和存储数据的数据类型。
上篇我们介绍了celebA数据集 CelebA Datasets——Readme 今天我们就使用这个数据集进行对我们的GAN模型进行训练 首先引入一个库 mtcnn 是一个人脸识别的深度学习的库,传入一张人脸好骗,mtcnn库可以给我们返回四个坐标,用这四个坐标就可以组成一个矩形框也就是对应的人脸位置 📷 安装方式: pip install mtcnn 教程中的用法: 📷 下面是一个完整的实例,准备数据集 # example of extracting and resizing faces into a
3.操作目标:把此hive表(hive_table_test_parquet)在表结构不变,数据内容不变的情况下压缩存储,得到新表(hive_table_test_parquet_snappy,此表记录数跟内容跟hive_table_test_parquet应该完全一致,但hdfs文件应该显著变小)
Redis的ziplist是用一段连续的内存来存储列表数据的一个数据结构,它的结构示例如下图
上回说到,无论是 COO 格式的稀疏矩阵还是 DOK 格式的稀疏矩阵,进行线性代数的矩阵运算的操作效率都非常低。至于如何优化线性代数的矩阵运算的操作效率,继续改进三元组的存储方式可能不好办了,需要换一种存储方式。至于存储方式也不需要我们去实现,SciPy 已经实现了这样的稀疏矩阵存储方式,它就是另一个板块,这个板块共有 4 种稀疏矩阵格式,分别是{BSR, CSC, CSR, LIL},这一回先介绍 LIL 格式的稀疏矩阵!
1、矩阵是很多科学与工程计算问题中研究的数学对象,如何存储矩阵的元,从而使矩阵的各种算法能有效地进行。
Redis通过使用字符串来存储和操纵二进制位数组,从而达到快速高效地处理位操作的目的。
稀疏数组可以看做是普通数组的压缩,但是这里说的普通数组是值无效数据量远大于有效数据量的数组
TinyLog表引擎适合处理大量小型日志数据,例如日志文件、事件日志等。这些数据一般按照时间顺序进行写入和查询,而且很少需要进行复杂的查询操作。
Zabbix4.2增加了一个Item预处理功能:Throttling(节流)功能。通过此功能可以实现以下几个效果: 1.减少Item重复数据的存储。 2.对高频率采集数据进行压缩存储。 总结起来就是可以减少Item采集的重复数据存储,具体使用方法及用途通过以下几个实验说明
存储引擎是一个图数据库的核心组件,它负责数据在磁盘中的存储和检索。对于处理大量节点和边的场景,以下存储引擎可以考虑使用:
内存是计算机系统最重要的资源之一,当操作系统内存不足时,进程申请内存将会失败,从而导致其运行异常或者崩溃。
谈到数据仓库, 必然都会涉及海量历史数据, 但是对于历史数据有个共识, 就是越近的数据访问频率越高, 越久远的数据访问频率越低。
由于数组可以是多维的,而顺序存储结构是一维的,因此数组中数据的存储要制定一个先后次序。
vivo 云服务提供给用户备份手机上的联系人、短信、便签、书签等数据的能力,底层存储采用 MySQL 数据库进行数据存储。
Kafka使用数据压缩,最高可提升约几十倍吞吐量。数据压缩不仅可节省存储空间,还可用于提升网络传输性能。这种使用压缩提升系统性能的方法,不仅在MQ使用,日常开发也可。比如传输大量数据或要在磁盘、数据库中存储较大数据,这些情况下,都可考虑使用数据压缩提升性能,还能节省网络带宽和存储空间。
传说中数据压缩能压缩到原始数据的1/10,但是... ... 但是至少目前为止我还没遇到过这样的情形,通常情况下能压缩到原始数据的1/5-2/5的样子。
ClickHouse通过列式存储、数据压缩算法、数据字典压缩、稀疏列压缩以及数据分区和分布式存储等创新技术和策略,实现了高效的数据压缩和存储。这使得ClickHouse在处理大规模数据和高吞吐量查询时具备了出色的性能。
1990诞生的 Andy and Bill‘Law 依然有效,伴着随着数据量的指数级增长,在数据存储和处理领域愈演愈烈。“在未来的10年中,企业的变化会超过它在过去50年中的总变化。”这是比尔盖茨在1999年著作《未来时速》中的文字。我们很难逐一列举所有的关键变化,但在存储领域也遵循这个预测。比如最近一直提到的华为天才少年,张霁研究磁盘和数据库相关的智能优化,姚婷研究新型存储介质和键值存储系统,左鹏飞研究非易失性内存系统,都与存储领域有直接关系,似乎也说明存储领域的变化还在不断发生。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
作者 | 贾驰千、余智平 酷家乐中间件团队研发工程师 随着云数据库数量以及成本的迅速增加,数据库成本管理和优化成为了企业所关注的方向。酷家乐针对云数据库做了一系列的深度成本优化动作,收益颇丰。本文为详细介绍~ 供你参考。 一、背景摘要 近年来,随着上云的普遍化,降本成为了备受关注的热门话题。越来越多的企业开始重视云资源的成本优化,FinOps更是横空出世,得到了众多企业的拥抱。 作为全球领先的云设计软件平台和 SaaS 服务提供商,(群核科技)酷家乐的产品都构建在公有云之上,截止目前,我们使用了上
数据压缩是对存储和性能优势的加强。减少数据库占用的磁盘空间量将减少整体数据文件存储空间,在一下几个方面增加吞吐量: 1.更好的I/O利用率,每个页面可以读写更多的数据。 2.更好的内存利用率,缓冲区可以缓存更多的数据。 3.减少页面的闭锁,每个页面可以包含更多数据。 由于数据压缩必须考虑I/O 和CPU之间的平衡,压缩和解压缩都需要CPU处理。因此数据压缩对于旧数据和不经常查询的数据更有意义。 这里我们主讨论两种压缩:一是行压缩;二是页面压缩。 行压缩:压
介绍一旦检测到APT攻击事件,取证分析将使用系统审计日志来快速定位入侵点,并确定攻击的影响。由于APT攻击的高持久性,将存储大量数据以满足取证分析的需要,这不仅带来了巨大的存储开销,而且还急剧增加了计算成本(在现实世界中,政府和企业往往需要同时在数千台机器上收集数据,原始数据量很容易达到PB级)。因此,需要实现数据压缩方法,本文提出了一种通用、高效、实时的系
我们在处理本地存储的数据时遇到了一些问题。在相对较小的数据集上,读取-处理-写入操作可能很舒服,但对于大型 .csv 文件来说,这些操作非常麻烦,可能会消耗大量时间和资源。
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