0x00 概述 数据是应用程序重要的产出，所以很好的管理和存储数据，是对应用程序劳动结果的尊重。特别是在大数据时代，所有的数据都是重要的资产，保护好数据是每个开发者必须掌握的技能。 0x01 数据管理实现方式 Docker 容器中的文件系统于我们这些开发使用者来说，虽然有很多优势，但也有很多弊端，其中显著的两点就是： 沙盒文件系统是跟随容器生命周期所创建和移除的，数据无法直接被持久化存储 0x02 挂载方式 基于底层存储实现，Docker 提供了三种适用于不同场景的文件系统挂载方式：Bind Mount、Volume 和 Tmpfs Mount。 ? Tmpfs Mount 支持挂载系统内存中的一部分到容器的文件系统里，不过由于内存和容器的特征，它的存储并不是持久的，其中的内容会随着容器的停止而消失。 当希望将数据在多个容器间共享时，利用数据卷可以在保证数据持久性和完整性的前提下，完成更多自动化操作。 当我们希望对容器中挂载的内容进行管理时，可以直接利用数据卷自身的管理方法实现。
数据管理和存储的分离对企业有什么影响? 从存储中分离数据管理有明显的优势。人们需要了解这种新方法如何使这些操作更简单、运行成本更低。 对于那些希望从比存储和使用成本更高的数据中获得价值的组织来说，有效的数据管理和存储正变得比以往任何时候都更加重要。将数据管理从存储系统中分离出来并独立运行是一种更好的数据管理方法。 当今的数据管理系统 根据供应商的不同，数据管理有多种含义。它被定义为接收、存储、组织和维护组织创建的数据。但这个定义已经过时了。 数据管理和存储面临的挑战 对于数据管理系统来说，做得很好是很难做到的。需要记住，数据管理和存储系统最重要的职责是接收、存储、组织和维护数据。 在数据管理和存储方面，这一切都预示着未来的美好前景。
一站式解决数据备份、共享、大数据处理、线上数据托管的云端存储服务，新用户享四重好礼
问题描述 存储过程是由一系列Transact-SQL语句组成的程序，它们经过编译后保存在数据库中。因此存储过程比普通Transact-SQL语句执行更快，且可以多次调用。 在SQL Server中包含的存储过程类型主要包括:系统存储过程和用户定义存储过程。 解决方案 格式各样的存储过程非常的多，并且具有类似功能的存储过程也不只有一两个。 如果每次要用的时候，又去创建新的存储过程，是对资源的一种浪费。因此，学会管理存储过程就显得尤为的重要。 同样，存储过程与表、视图以及关系图这些数据库对象一样，在创建之后可以根据需求对它进行修改和删除操作。 对于现成的存储过程，我们有几种方法可以对该过程的信息进行查看。 管理好数据库存储过程，往往会有事半功倍的效果！
大小端模式 多字节数据在内存里占用连续的内存空间 大端模式：就是我们平常看到的右到左读的形式，左边是高地址位，右边是低地址位 小端模式：和上面反过来，便于机器处理 边界对齐 内存按照字节编址 访问内存一次访问一个字 ，32位，4个字节 边界对齐就是，一个字存数据的时候，如果没有占满四个字节，剩余的字节会被浪费掉，但是读取的时候速度快，只需要按字访问一次访存就可以了（空间换时间） 边界不对齐，一个字存数据，没占满，下一个数据接着继续存在后面的字节里 ，不会浪费空间，但是读数据的时候，就需要访存两次才能读出完整数据（时间换空间）
虚拟存储技术： 由程序局部性原理可以发现，程序装入内存的时候，没必要一下子全部装入，所以作业提交给系统时，首先进入辅存，运行时，只将其有关部分信息装入内存，大部分仍然在外存中，当运行过程中需要用到不在内存的信息时 ，再把它们调入，由外存和内存结合在一起，向用户提供一个其认为有的、但实际上不存在的大容量的内存，称为虚拟存储器。 这样虚拟存储器就成了一个将内、外存结合在一起，容量接近外存，速度接近内存的存储器。 实现虚拟存储技术的主要方法有，请求分页存储管理、请求分段存储管理和请求段页存储管理 关于具体实现看到了一篇比较好的文章，在此偷个懒直接将连接贴过来了http://blog.csdn.net/wang379275614
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. 因为考虑到后期做指标和取数的方便，在不同粒度上都有表是比较好的。
存储和使用流数据（BLOBs和CLOBs） Intersystems SQL支持将流数据存储为Intersystems Iris ®DataPlatform数据库中的 BLOBs（二进制大对象）或 CLOBs BLOBs and CLOBs Intersystems SQL支持将BLOBs（二进制大对象）和CLOBs（字符大对象）存储为流对象的功能。 BLOBs用于存储二进制信息，例如图像，而CLOBs用于存储字符信息。 BLOBs和CLOBs可以存储多达4千兆字节的数据（JDBC和ODBC规范所强加的限制）。 从管理门户SQL执行界面运行查询时，不返回OID。取而代之的是： 字符流字段返回字符流数据的前100个字符。如果字符流数据超过100个字符，则用省略号(...)表示。在第100个字符之后。 在表数据的管理门户SQL界面打开表显示中显示相同的值。
Docker镜像元数据管理 Docker镜像在设计上将镜像元数据与镜像文件的存储完全隔离开了。与Docker像管理相关的概念，包括repository, image, layer。 Docker会根据历史信息和rootfs中的diff_ids计算出构成该镜像的镜像层的存储索引chainID. imageStore则管理镜像ID与镜像元数据之间的映射关系以及元数据的持久化操作，持久化文件位于 1、存储驱动的功能与管理 存储驱动接口的定义 GraphDriver中主要定义了Driver和ProtoDriver两个接口，所有的存储驱动通过实现Driver接口提供相应的功能，而ProtoDriver 数据区为生成其他块设备提供资源，元信息存储了虚拟设备和物理设备的映射关系。Copy on Write发生在块存储级别。 同样，image/devicemapper也是存储了镜像和逻辑镜像层的元数据信息。
ASM是Automatic Storage Management（自动存储管理）的缩写。ASM是一个集成的高性能的文件系统和卷管理器。 Oracle将所有的存储分为disk groups，我们只需要管理这些disk groups，而不用去管具体的数据文件。 提供高效率的存储管理 提供完整的集群文件系统和卷管理能力 ASM的优点： Mirroring and Striping（镜像化和条带化） 条带化是一种用于在多个磁盘驱动器之间分散数据的技术。 分条可以加快从磁盘存储中获取数据的操作，这是因为它扩展了总I/O带宽的能力。这样就优化了性能和磁盘利用率，从而不再需要手动I/O 性能调优。 ASM Instance（Oracle实例） ASM实例是一种Oracle实例，它为磁盘组、ADVM(ASM动态卷)和ACFS(ASM集群文件系统)管理元数据。
把内存空间分成与页面相同大小的若干个存储块，称为(物理)块或页框，同样进行编号。在为进程分配内存时，以块为单位将进程中的若干个页分别装入到多个可以不相邻接的物理块中。 分别用0和1表示对应块是空闲还是占用。 在装入一个作业时，根据作业对主存的需求量，先检查是否有足够的空闲块，如有，则查位示图，按作业需求量找出为0的一些位，且置上占用标记1。 ---- 首先我们构造页面类,代码如下: package 页式存储; public class Page { private int PageNumber; //页面号 private int BlockNumber; //即将存储它的块号 public Page(int pageNumber) System.out.print(this.PageNumber+" "+this.BlockNumber); } } 之后进行设计位示图算法,代码如下: package 页式存储
Hive的数据存储 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存储数据。 它和内部表在元数据的组织上是相同的，而实际数据的存储则有较大的差异。 删除表时，表中的数据和元数据将会被同时删除。 而外部表只有一个过程，加载数据和创建表同时完成（CREATE EXTERNAL TABLE ……LOCATION），实际数据是存储在LOCATION后面指定的 HDFS 路径中，并不会移动到数据仓库目录中
一.存储基础知识 从工作原理区分： 机械 HDD 固态 SSD SSD的优势： SSD是摒弃传统磁介质，采用电子存储介质进行数据存储和读取的一种技术，突破了传统机械硬盘的性能瓶颈，拥有极高的存储性能 与传统硬盘相比，SSD固态电子盘具有以下优点： 第一，SSD不需要机械结构，完全的半导体化，不存在数据查找时间、延迟时间和磁盘寻道时间，数据存取速度快。 Ext4：Ext3的改进版本，作为RHEL 6系统中的默认文件管理系统，它支持的存储容量高达1EB（1EB=1,073,741,824GB）， 且能够有无限多的子目录。 XFS：是一种高性能的日志文件系统，而且是RHEL 7中默认的文件管理系统，它的优势在发生意外宕机后尤其明显， 即可以快速地恢复可能被破坏的文件，而且强大的日志功能只用花费极低的计算和存储性能。 在本例中，sda和sdb是磁盘，而sr0是只读存储（rom）。 MOUNTPOINT：本栏指出设备挂载的挂载点。
01概述 1、在之前的文章中，对每一种数据结构虽都介绍了他们在内存储器中的映像，但只是借助C语言中的变量说明加以描述，并没涉及具体的存储分配。 2、实际上，结构中的每个数据元素都占有一定的内存位置，在程序执行的过程中，数据元素的存取是通过对应的存储单元来进行的。 3、在早期的计算机上，存储管理的工作是由程序员自己来完成的。 4、在程序执行之前，首先需将用机器语言或汇编语言编写的程序输送到内存的某个固定区域上，并预先给变量和数据分配好对应的内存地址。 5、在有了高级语言之后，程序员不需要直接和内存地址打交道，程序中使用的存储单元都由逻辑变量（标识符）表示，他们对应的内存地址都是由编译程序在编译或执行时进行分配。
Volume 的底层基础设施由独立的存储系统管理，与 Kubernetes 集群是分离 的。数据被持久化后，即使整个 Kubernetes 崩溃也不会受损。 当然，运维这样的存储系统通常不是项简单的工作，特别是对可靠性、高可用和扩展性有较高要求时。 Volume 提供了非常好的数据持久化方案，不过在可管理性上还有不足。 PV & PVC Volume 提供了非常好的数据持久化方案，不过在可管理性上还有不足。 Pod 通常是由应用的开发人员维护，而 Volume 则通常是由存储系统的管理员维护。开发人员要获得上面的信息： 要么询问管理员。 要么自己就是管理员。 这样就带来一个管理上的问题：应用开发人员和系统管理员的职责耦合在一起了。如果系统规模较小或者对于开发环境这样的情况还可以接受。
当把pod删除了，那么pod里所有的数据也就没有了 所以这个问题怎么解决呢？ 配置卷 emptyDir emptyDir: 本地卷，在物理机里随机生成一个目录 如果pod被删除，则物理机里对应的目录也会被删除，不是永久性存储 图片1.png 定义卷的格式： volumes: 使用NFS网络存储 图片1.png 图片2.png 本次实验用*表示允许任何客户端访问，注意*与括号之间没有空格 图片3.png 注：虽然是在pod上挂载的，但是必须在worker 持久性存储 PV是全局的，所有命名空间是可见的 ReadWriteOnce：同时只有一个去读写 ReadOnlyMany：同时有多个去读，不能写 ReadWriteMany：同时有多个去读写 volumeMode: Filesystem resources: requests: storage: 5Gi 图片20.png 图片21.png 注：一个pv一次只能和一个
01 概述 1、在之前的文章中，对每一种数据结构虽都介绍了他们在内存储器中的映像，但只是借助C语言中的变量说明加以描述，并没涉及具体的存储分配。 2、实际上，结构中的每个数据元素都占有一定的内存位置，在程序执行的过程中，数据元素的存取是通过对应的存储单元来进行的。 3、在早期的计算机上，存储管理的工作是由程序员自己来完成的。 4、在程序执行之前，首先需将用机器语言或汇编语言编写的程序输送到内存的某个固定区域上，并预先给变量和数据分配好对应的内存地址。 5、在有了高级语言之后，程序员不需要直接和内存地址打交道，程序中使用的存储单元都由逻辑变量（标识符）表示，他们对应的内存地址都是由编译程序在编译或执行时进行分配。
在Zookeeper中，数据存储分为两部分：内存数据存储和磁盘数据存储。本文主要分析服务器启动时内存数据库的初始化过程和主从服务器数据同步的过程。在此之前介绍一些数据存储涉及的基本类。 DataTree Zookeeper的数据模型是一棵树，DataTree是内存数据存储的核心，代表了内存中一份完整的数据(最新)，包括所有的节点路径，节点数据和ACL信息，对应watches等。 ，负责管理Zookeeper的所有会话，DataTree存储和事务日志。 它会定时向磁盘dump快照数据（snapCount主要控制），服务器启动时，会通过磁盘上的事务日志和快照数据文件恢复成完整的内存数据库。 commitLogBuffer = 700; //todo protected LinkedList<Proposal> committedLog = new LinkedList<Proposal>(); 文件存储主要包括事务日志文件的存储和快照文件的存储
传统的关系型数据库，如 Oracle、DB2、MySQL、SQL SERVER 等采用行式存储法(Row-based)，在基于行式存储的数据库中， 数据是按照行数据为基础逻辑存储单元进行存储的， 一行中的数据在存储介质中以连续存储形式存在 随着大数据的发展，现在出现的列式存储和列式数据库。它与传统的行式数据库有很大区别的。 ? 行式数据库是按照行存储的，行式数据库擅长随机读操作不适合用于大数据。 主要包括： 1.数据需要频繁更新的交易场景 2.表中列属性较少的小量数据库场景 3.不适合做含有删除和更新的实时操作 随着列式数据库的发展，传统的行式数据库加入了列式存储的支持，形成具有两种存储方式的数据库系统 列式数据库的代表包括：Sybase IQ，infobright、infiniDB、GBase 8a，ParAccel, Sand/DNA Analytics和 Vertica等 行式存储 行式存储（Row-based ）的适用场景包括： 1、适合随机的增删改查操作; 2、需要在行中选取所有属性的查询操作; 3、需要频繁插入或更新的操作，其操作与索引和行的大小更为相关。
忽略那些排了队然后不想排的和插队的人。 顺序队列结构如下。 ? 确实如此，但是如果每次取数据都需要移动，因为采用的是顺序存储结构（数组）那么取数据的时间复杂度将会是O（n），因为你需要改变数组的结构，每一个人都要向前移动，实际上我们不需要这样做只需要把队首的取出来， 同样如果我们在插入数据时发现队尾已经超出数组长度了，但是队首确不是为0，也就是已经有人离开了，那么新增的就到前面去，同时队尾的旗子他也要拿上，直到队首的旗子和队尾的旗子相遇时也就是相等时，此时才满了，才需要进行扩容 使用链式存储结构实现栈 此处使用的是单向链表，非双向链表，由于链表不存在溢出的状况，所以不需要扩容，只需要新增数据时将旗子交给新来的，而取数据时将旗子交给他的下一个。 ps:两者的优缺点，顺序存储由于需要扩容，才能实现不会被溢出，而扩容之后需要将原数据进行拷贝，所以插入数据时相对而言会比链式队列慢一点，而取数据都是O（1），且实现代码来看，链式队列相比循环队列要简单很多
上图红框中表明，InnoDB表数据的存储是按照主键的值来组织的； 下图信息表明聚簇索引保存了数据行，搜索索引就能直接找到行数据，地址是：https://dev.mysql.com/doc/refman/ 来自《高性能MySql》的解释 《高性能MySql》的5.3.5章节对于聚簇索引的描述： 聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据数据存储方式； 当表有聚簇索引是，它的数据行实际上存在放在索引的叶子页 (leaf page)中； 叶子页包含了行的全部数据； 看来我的疑问可以解释了：索引数据和表数据分开存储这种理解在InnoDB是错误的，实际上InnoDB的表数据保存在主键索引的B-Tree的叶子节点； 从上图可见，并不存在表数据这样的内容，只有节点页(Node pages)和叶子页(Leaf pages) 关于节点页和叶子页的详情，以及每个聚簇索引结构体内容的详情，请看Jeremy Cole博客的图片集 反思 向数据库新增一条记录会保存索引数据和表数据，但并不代表会分别写索引文件和表数据文件，以前犯的是想当然错误； 之前的疑问是"索引文件中有数据行，那表数据文件有啥用"，没有放过这个疑问，而是去刨根问底
数据库管理是一个高效，安全，可靠的数据库一站式管理平台，为用户提供库表级操作、实时监控、实例会话管理、SQL 窗口、数据管理为一体的数
扫码关注云+社区
领取腾讯云代金券
云服务器
测试服务 WeTest
云数据库 PostgreSQL
文件存储
SSL 证书