长期以来，ClickHouse-Server是一个访问单个存储设备上数据的进程，这样的设计提供了操作简便性，却无法将机器的磁盘硬件资源充分利用，且将用户的数据限制在同一类型的存储上，这让用户难以在成本和性能上做出抉择，尤其是对于大型集群，这个问题尤其突出。
RAID全称是独立磁盘冗余阵列（Redundant Array of Independent Disks），基本思想是把多个磁盘组合起来，组合一个磁盘阵列组，使得性能大幅提高。
B-Tree索引可能会碎片化，这会降低查询的效率。碎片化的索引可能会以很差或者无序的方式存储在磁盘上。 根据设计，B-Tree需要随机磁盘访问才能定位到叶子页，所以随机访问是不可避免的。然而，如果叶子页在 物理分布上是顺序且紧密的，那么查询的性能就会更好。否则，对于范围査询、索引覆盖扫描等操作来说，速度可能会降低很多倍；对于索引覆盖扫描这点更加明显。
最近链家删库跑路事件闹得沸沸扬扬，就有人说准备使用RAID冗余磁盘阵列防止这等事件，仔细想想，防止删库和RAID有毛关系？为了防止不必要的事情发生，这里简单做个RAID的科普。
磁盘阵列（RAID, Redundant Array of Independent Disks）是将多个磁盘驱动器组合成一个或多个阵列以提高速度和/或数据可靠性的一种技术。下面是常见的几种RAID级别的概念、特点和利用率概述：
VSAN是一种以vSphere内核为基础进行开发、可扩展的分布式存储架构。VSAN通过在vSphere集群主机当中安装闪存和硬盘来构建VSAN存储层，由VSAN进行控制和管理，形成一个供vSphere集群使用的统一共享存储层。
移动硬盘是我们常用的数据存储工具，它为我们提供了方便的数据传输和备份方式。但是，有时候我们需要将移动硬盘进行分区，这样可以更好地组织和管理数据。今天和大家分享一下如何给移动硬盘分区，介绍两个方法，并提供详细的图文步骤和实用的技巧。
在上篇文章我们讨论了数据模型，今天试着讨论更基础的数据存储和搜索。数据存储根据开发者使用，可以分为一般的事务处理和数据分析，因为这两者面临的情况不一样。事务处理聚焦于快速的存储和搜索少量的数据，但是数据分析需要读取大量的数据去进行聚合，而不怎么考虑读取花费的时间。后者一般称为数据仓库。 首先我们先看看传统数据库和大部分NoSQL的数据存储引擎。这个实际上分为两个流派，一个是基于日志结构，主要使用了LSM树，另一个是基于OS的页的结构，就是所谓的B树。这么说可能比较难懂。让我们想象一下，假设你有一个excel，里面存储了一条数据a,b，如果我们想查询a，我们可以遍历excel找到满足以a开头的数据a,b。这就是一个简单的数据库，存储数据时，只要简单的添加在下一列。查找时进行遍历，找到符合条件的。让我们想想这会有什么问题。对于数据存储，我们只需要简单的添加数据，对于磁盘这样极有效率，当然实际上的数据库还要考虑并行处理、磁盘存储空间不足等等情况。存储数据的file，就是所谓的log。另一方面，对于搜索数据，这个效率就相当慢了，因为每次搜索数据都需要遍历整个文件，时间复杂度是线性的增长，这时候我们就需要索引了。显然索引对于整个数据存储文件而言，是额外的存储结构，维护索引结构会牺牲write的效率。 对于索引结构，首先想到的是key-value结构。例如对于数据a,b c,f,d这种数据，我们可以用一个索引a,0 b,3这种hash map的形式0和3代表着文件的offset，我们查找数据的时候，先去hash map找到对应的key值，获得offset，我们就能获得key值对应的value。这听起来很简单，然而这就是Bitcask的实现方式。这个索引结构是完全存储在内存当中，如果超出内存的话，就会放在磁盘上。如果数据一直在增长，磁盘空间肯定会有不足的那一刻，解决办法就是将数据拆分为固定大小的segment，以及在合适的时候，合并segment，根据时间戳，保留最新的value值，重新写入新的segment，对旧的进行删除。对于实际的工程，我们还需要考虑 1.文件存储的格式，一般而言应该是以bytes存储 2.删除数据时，应该加上一个标签，比如tombstone，在合并segment时，对数据进行删除 3.数据库崩溃重新恢复，Bitcask使用的是快照的方式在磁盘保存索引结构 4.并发的写入数据，这个需要检查点来处理数据写入时数据库崩溃 5.并发控制，因为文件的immutable，所以并发控制相当简单。 但是这个依然存在问题，让我们想想，那就是hash table必须存储在内存中，这个对于大数据时很不友好，即使你是存储在磁盘上。并且对于范围查找很不友好，因为你需要遍历所有key去查找一个范围内的一个key。 为了解决范围查找，人们又提出了在创建索引时，我们可以按照key值进行排序，这样的存储方式叫做SSTable。这样有下面的几个好处，合并segment变得更有效率了，因为你只需要读取开始的key和结束的key就可以了。在保存索引时，也不需要将所有的key存储在内存里，只需要保存每个segment的开始key和结束key。读取数据时，也不需要遍历所有的key值了。那么对于维护索引呢？我们在写入数据时，会先写入memtable（存储在内存的例如红黑树之类的数据结构）。当memtable超过某个阈值时，会将memtable写入到磁盘的segment中。在读取数据时，我们会首先在memtable中查找数据，然后再根据时间逐步读取segment。每隔一段时间，后台进程便会合并segment，清理垃圾数据。这样处理的唯一问题，就是memtable遇到服务器崩溃。我们可以牺牲一部分write的效率，生成一个独立的log去立马保存写入的数据，这个log的唯一用途就是防止memtable的丢失。 上面的就是现在HBase、LevelDB、Lucene这些使用的LSM树结构。对于其的优化，目前可以使用布隆过滤器、size-tiered等方式去优化读取和合并segment。除了LSM树，目前还有一个广泛使用的索引，那就是B树。 B树主要是利用了操作系统的页结构，将数据拆分成一个固定尺寸的block块，使用存储address和location，类似于指针的方式存储数据。具体细节不多说，网上的文章一大堆。我们需要考虑的是负载因子和二叉树的平衡。对于每次的写入和修改数据，我们都需要找到key值在系统里对应的address去修改数据，重新写入，同样为了防止数据崩溃，一般的数据库会使用预写日志(WAL)去保存每一次数据的修改和写入。 除了这些索引，还有所谓的二级索引。这个类似于倒排索引。不仅如此，还有基于列的存储方式，这个大多是为了数据仓库服务的。
基于 Bitcask 模型，兼容 Redis 数据结构和协议的高性能 KV 存储引擎 设计细节
原因：如果只有一组策略，面向不同的写的场景，会导致数据丢失 - 针对不同读写速度，设置不同策略，进行交叉保存快照，满足各种情况下数据的保存策略
当前分布式数据库架构有不少，但是总体架构相差不大，主要组件都包含协调节点、数据分片、元数据节点、全局时钟。一种常见的分布式架构如下图：
对于运维来说，数据读取、安全与存储，也是至关重要的一点，数据存储的技术点也是相当的多，面比较广，今天，民工哥来给各位小伙伴聊一聊有关于数据存储的“那些事儿”
在 Linux 文件系统中，用户空间、系统调用、虚拟机文件系统、缓存、文件系统以及存储之间存在着紧密的关系。 如下图：
在当今信息时代，数据的存储和管理变得越来越重要。无论是云存储、数据库还是分布式文件系统，都需要高效的数据存储和检索方法。其中，LSM树（Log-Structured Merge Tree）是一种高性能的数据结构，广泛应用于各种分布式存储系统和数据库引擎中。本文将介绍LSM树的原理，并探讨其在不同使用场景中的应用。
今天给大家介绍一的是一款常见存储设备-Vsan的结构原理，相对而言技术性文字较多。VSAN是一种以vSphere内核作为基础开发出来的一款可以扩展使用的分布式存储架构。这款存储在vSphere集群主机中安硬盘及闪存构建出VSAN存储层，通过存储进行管理与控制，最终形成一个共享存储层。
公司数据库使用的是san存储，一般共享文件夹则使用的是cifs、nas；这二者的区别是什么？
在众望所归之下，前两天终于出了一个全新的课程《从零实现分布式 KV》，大家的学习热情都非常高涨，其中有很多同学都问到了一个共同的问题，那就是这个课程和我之前的《从零实现 KV 存储》有什么区别呢？
摘要 VMware vSAN 通过 vSphere 原生的高性能体系结构支持业界领先的超融合基础架构解决方案。 vSAN是 Software-Defined Data Center 的核心构造块。 借助 VMware 支持的超融合基础架构，您能够安全发展、降低 TCO 以及根据未来发展需求扩展规模。 vSAN概述 SDDC概述 在软件定义的数据中心内，整个基础架构都实现了虚拟化，并且数据中心完全由软件自动控制。vSphere是软件定义的数据中心基础。 关于vSAN vSAN是借助软件将服务器本地众多的空白磁
文件是存储在磁盘上的，文件的读写访问速度受限于磁盘的物理限。如果才能在1 分钟内完成 100T 大文件的遍历呢？
在进行数据存储的时候，最担心的莫过于数据丢失了，而数据丢失可以从很多层面来进行保障，但是最终数据都是存储在磁盘当中。
RAID（独立磁盘冗余阵列）是一种将多个硬盘驱动器组合成一个单一逻辑单元的数据存储虚拟化技术，主要目的是提高数据的可靠性、安全性或性能。下面是对常见的RAID模式的概述和比较：
上篇文章说mysql5.6之后新增了系统变量optimizer_tance可以看到他的优化过程。
这部分内容主要回答我们在文章开头提到的第二个问题。第二个问题展开其实是一连串的问题。例如：lsm派系难道只有lsm tree这一类存储模型吗？如果答案是否定的，那么除了lsm tree存储模型外，还有哪些lsm 模型？这些模型之间又有哪些相同点和差异点？
Cybertec为PG提供了一个透明数据加密（TDE）的补丁。是目前唯一支持透明加密数据（集群）级的实现，独立于操作系统或文件系统加密。
RAID（独立磁盘冗余阵列） 是将多块普通磁盘组成一个阵列，共同对外提供服务。主要是为了改善磁盘的存储容量、读写速度，增强磁盘的可用性和容错能力
当一台服务器需要较大存储空间时，由于单块磁盘的空间容量相对较小，那么则需要连接多块磁盘。但是我们知道，一般计算机上的磁盘接口只有2-4块，服务器的磁盘接口可能有4-8块，不管怎样，接口数总是较少的。当需要连接更多磁盘时，则需要外界设备的辅助，磁盘阵列就是最常用的外界设备之一。
这篇文章前半部分我们对直接在 Block 存取发挥重要作用的类进行介绍，主要是 DiskBlockManager、MemoryStore、DiskStore。后半部分以存取 Broadcast 来进一步加深对 Block 存取的理解。
Raid全称” 独立磁盘冗余阵列”, 有时也简称磁盘阵列（Disk Array）。
RAID 的两个关键目标是提高数据可靠性和 I/O 性能。磁盘阵列中，数据分散在多个磁盘中，然而对于计算机系统来说，就像一个单独的磁盘。通过把相同数据同时写入到多块磁盘（典型地如镜像），或者将计算的校验数据写入阵列中来获得冗余能力，当单块磁盘出现故障时可以保证不会导致数据丢失。有些 RAID 等级允许更多地 磁盘同时发生故障，比如 RAID6 ，可以是两块磁盘同时损坏。在这样的冗余机制下，可以用新磁盘替换故障磁盘， RAID 会自动根据剩余磁盘中的数据和校验数据重建丢失的数据，保证数据一致性和完整性。数据分散保存在 RAID 中的多个不同磁盘上，并发数据读写要大大优于单个磁盘，因此可以获得更高的聚合 I/O 带宽。当然，磁盘阵列会减少全体磁盘的总可用存储空间，牺牲空间换取更高的可靠性和性能。比如， RAID1 存储空间利用率仅有 50% ， RAID5 会损失其中一个磁盘的存储容量，空间利用率为 (n-1)/n 。
1988 年美国加州大学伯克利分校的 D. A. Patterson 教授等首次在论文 “A Case of Redundant Array of Inexpensive Disks” 中提出了 RAID 概念 [1] ，即廉价冗余磁盘阵列（ Redundant Array of Inexpensive Disks ）。由于当时大容量磁盘比较昂贵， RAID 的基本思想是将多个容量较小、相对廉价的磁盘进行有机组合，从而以较低的成本获得与昂贵大容量磁盘相当的容量、性能、可靠性。随着磁盘成本和价格的不断降低， RAID 可以使用大部分的磁盘， “廉价” 已经毫无意义。因此， RAID 咨询委员会（ RAID Advisory Board, RAB ）决定用 “ 独立 ” 替代 “ 廉价 ” ，于时 RAID 变成了独立磁盘冗余阵列（ Redundant Array of Independent Disks ）。但这仅仅是名称的变化，实质内容没有改变。
外存储器（External Storage or Secondary Storage）指的是除了计算机的主存储器（通常是RAM）之外用于存储数据和程序的设备。与主存相比，外存储器提供了更大的存储容量和持久存储能力，但访问速度较慢。外存储器主要用于保存不需要立即访问的数据，以及在系统关闭后仍需要保留的信息。
Spark 中最重要的功能之一是在操作之间将数据集持久化(缓存)在内存中。当你持久化一个 RDD 时，每个节点都会保存 RDD 的任意分区，RDD在内存中计算时该数据集（或从其派生的数据集）上的其他 Action 可以重用它。这样可以使后面的 Action 操作执行的更快（通常超过10倍）。缓存是迭代算法和快速交互的关键工具。
RAID 技术相信大家都有接触过，尤其是服务器运维人员，RAID 概念很多，有时候会概念混淆。这篇文章为网络转载，写得相当不错，它对 RAID 技术的概念特征、基本原理、关键技术、各种等级和发展现状进行了全面的阐述，并为用户如何进行应用选择提供了基本原则，对于初学者应该有很大的帮助。 一、RAID概述 1988 年美国加州大学伯克利分校的 D. A. Patterson 教授等首次在论文 “A Case of Redundant Array of Inexpensive Disks” 中提出了 RAID 概念 [1] ，即廉价冗余磁盘阵列（ Redundant Array of Inexpensive Disks ）。由于当时大容量磁盘比较昂贵， RAID 的基本思想是将多个容量较小、相对廉价的磁盘进行有机组合，从而以较低的成本获得与昂贵大容量磁盘相当的容量、性能、可靠性。随着磁盘成本和价格的不断降低， RAID 可以使用大部分的磁盘， “廉价” 已经毫无意义。因此， RAID 咨询委员会（ RAID Advisory Board, RAB ）决定用 “ 独立 ” 替代 “ 廉价 ” ，于时 RAID 变成了独立磁盘冗余阵列（ Redundant Array of Independent Disks ）。但这仅仅是名称的变化，实质内容没有改变。 RAID 这种设计思想很快被业界接纳， RAID 技术作为高性能、高可靠的存储技术，已经得到了非常广泛的应用。 RAID 主要利用数据条带、镜像和数据校验技术来获取高性能、可靠性、容错能力和扩展性，根据运用或组合运用这三种技术的策略和架构，可以把 RAID 分为不同的等级，以满足不同数据应用的需求。 D. A. Patterson 等的论文中定义了 RAID1 ~ RAID5 原始 RAID 等级， 1988 年以来又扩展了 RAID0 和 RAID6 。近年来，存储厂商不断推出诸如 RAID7 、 RAID10/01 、 RAID50 、 RAID53 、 RAID100 等 RAID 等级，但这些并无统一的标准。目前业界公认的标准是 RAID0 ~ RAID5 ，除 RAID2 外的四个等级被定为工业标准，而在实际应用领域中使用最多的 RAID 等级是 RAID0 、 RAID1 、 RAID3 、 RAID5 、 RAID6 和 RAID10。 从实现角度看， RAID 主要分为软 RAID、硬 RAID 以及软硬混合 RAID 三种。软 RAID 所有功能均有操作系统和 CPU 来完成，没有独立的 RAID 控制 / 处理芯片和 I/O 处理芯片，效率自然最低。硬 RAID 配备了专门的 RAID 控制 / 处理芯片和 I/O 处理芯片以及阵列缓冲，不占用 CPU 资源，但成本很高。软硬混合 RAID 具备 RAID 控制 / 处理芯片，但缺乏 I/O 处理芯片，需要 CPU 和驱动程序来完成，性能和成本 在软 RAID 和硬 RAID 之间。 RAID 每一个等级代表一种实现方法和技术，等级之间并无高低之分。在实际应用中，应当根据用户的数据应用特点，综合考虑可用性、性能和成本来选择合适的 RAID 等级，以及具体的实现方式。 二、基本原理 RAID （ Redundant Array of Independent Disks ）即独立磁盘冗余阵列，通常简称为磁盘阵列。简单地说， RAID 是由多个独立的高性能磁盘驱动器组成的磁盘子系统，从而提供比单个磁盘更高的存储性能和数据冗余的技术。 RAID 是一类多磁盘管理技术，其向主机环境提供了成本适中、数据可靠性高的高性能存储。 SNIA 对 RAID 的定义是 [2] ：一种磁盘阵列，部分物理存储空间用来记录保存在剩余空间上的用户数据的冗余信息。当其中某一个磁盘或访问路径发生故障时，冗余信息可用来重建用户数据。磁盘条带化虽然与 RAID 定义不符，通常还是称为 RAID （即 RAID0 ）。 RAID 的初衷是为大型服务器提供高端的存储功能和冗余的数据安全。在整个系统中， RAID 被看作是由两个或更多磁盘组成的存储空间，通过并发地在多个磁盘上读写数据来提高存储系统的 I/O 性能。大多数 RAID 等级具有完备的数据校验、纠正措施，从而提高系统的容错性，甚至镜像方式，大大增强系统的可靠性， Redundant 也由此而来。 这里要提一下 JBOD （ Just a Bunch of Disks ）。最初 JBOD 用来表示一个没有控制软件提供协调控制的磁盘集合，这是 RAID 区别与 JBOD 的主要因素。目前 JBOD 常指磁盘柜，而不论其是否提供 RAID 功能。 RAID 的两个关键目标是提高数据可靠性和 I/O 性能。磁盘阵列中，数据分散在多个磁盘中，然而对于计算机系统
在之前我们聊过了为什么 MySQL 索引要用 B+tree ，而且还这么快。里面曾多处提到了找数据要从我们电脑的磁盘上找，今天就来说一说 MySQL 中的数据在磁盘上，它到底是如何进行存储的？长什么样？
图文并茂 RAID 技术全解 – RAID0、RAID1、RAID5、RAID100……
在处理大规模数据时，要合理选择数据结构、设置合理的过期时间、使用索引和分布式锁等优化手段，以提高Redis字典的性能和可靠性。
RAID 技术相信大家都有接触过，尤其是服务器运维人员，RAID 概念很多，有时候会概念混淆。这篇文章为网络转载，写得相当不错，它对 RAID 技术的概念特征、基本原理、关键技术、各种等级和发展现状进行了全面的阐述，并为用户如何进行应用选择提供了基本原则，对于初学者应该有很大的帮助。
【Flink】第十二篇：记kudu-connector写CDC数据的-D数据时，报主键不存在的异常
大数据技术主要要解决的问题的是大规模数据的计算处理问题，那么首先要解决的就是大规模数据的存储问题。大规模数据存储要解决的核心问题有三个方面：
大多数数据库系统存储一组数据记录，这些记录由表中的列和行组成。字段是列和行的交集：某种类型的单个值。
在单机时代，采用单块磁盘进行数据存储和读写的方式，由于寻址和读写的时间消耗，导致I/O性能非常低，且存储容量还会受到限制。
一开始我们都是用MySQL进行数据的读写，这是没事的，但是后来随着用户人数的不断上涨这就使得网站的访问量急剧上涨这就使得网站的并发量也随之上涨。并且使得数据库中存储的数据越来越庞大。这就使得在用户基数庞大的情况之下，网站处理用户的请求进而从数据库中取出相应的数据，这就使得网站的速度急剧下降。并且很容易就会造成网站的崩溃。所以人们就开始想相应的补救措施。 首先我们能理解的是为什么会这样，就是因为关系型数据库，原因有二。第一点就是从关系型数据库中取数据是要与磁盘进行交互的，众所周知，磁盘的读取与写入是最耗时间的，所以一旦访问量巨大之后磁盘的交互也会增长。第二就是关系型数据库的关系十分复杂，一张表可能关联到其他好几张表，并且在之后的过程可能还会关联更多的表这就使得数据库的扩展性能非常的差，不便于大规模的集群，所以必须要作出改变。 有两个原因，相应的就有两种解决思路。第一，既然之前都是将数据存储在磁盘上，那么与磁盘相对应的大家应该都知道，就是内存，计算机虽然与磁盘的交互十分耗时间，但是内存的交互确是磁盘的几个数量级的。所以我们可以将部分的数据存储在内存之中，但是内存又是十分珍贵的，所以只能存储部分的数据，并且做好这些数据是经常使用的即为热点数据，这样便能更加节省时间，第二就是关系型数据库本身的关系复杂的属性，那么我们是否能创造出一种非关系型的数据库，不存储关系，而是只存储数据。 于是Redis就诞生了。
首先是要遵循hadoop1.0磁盘文件夹投票，实现类：RoundRobinVolumeChoosingPolicy.java
RAID 基本思想就是把多个相对便宜的硬盘组合起来，使其组合成一个容量更大、更安全的硬盘组.目前已有的RAID硬盘组方案至少有几十种，其最常用的要数RAID5与RAID10硬盘组方案。软RAID(software-based RAID)是基于软件的RAID。它可能是最普遍的被使用的RAID阵列，这是由于现在的很多服务器操作系统都集成了RAID功能。
把多个存储介质（如硬盘，RAID）通过一定的技术将他们集中起来，组成一个存储池并进行统一管理，从主机和工作站的角度看是一个超大容量（如1T以上）的硬盘。将多种，多个存储设备统一管理起来，为用户提供大容量，高数据传输性能的存储系统称为存储虚拟化。
本文的内容主要以问答方式展开，层层递进分析、解决问题，本文涉及内容会围绕下面三个问题展开。在开始阅读本文内容前，大家不妨先尝试自己回答下面三个问题！
下面我们将了解每一个的用法。重用意味着将计算和数据存储在内存中，并在不同的算子中多次重复使用。通常，在处理数据时，我们需要多次使用相同的数据集。例如，许多机器学习算法（如K-Means）在生成模型之前会对数据进行多次迭代。如果处理过程中的中间结果没有持久存储在内存中，这意味着你需要将中间结果存储在磁盘上，这会降低整体性能，因为与RAM相比，从磁盘访问数据就像是从隔壁或从其他国家获取内容。下面我们看一下在不同存储设备上的访问时间：
原始数据的数据量太大了，能存下来就很不容易了，这个数据是没法直接来给业务系统查询和分析的：
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