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”
大家好，又见面了，我是全栈君。 作为一个完成的应用程序，数据存储操作是必不可少的。因此，Android系统一共提供了四种数据存储方式。分别是：SharePreference、SQLite、Content Provider和File。由于Android系统中，数据基本都是私有的的，都是存放于“data/data/程序包名”目录下，所以要实现数据共享，正确方式是使用Content Provider。
通过将 结构化的数据 进行 串行化（序列化），从而实现 数据存储 / RPC 数据交换的功能
作为一个完整的应用程序，数据存储操作是必不可少的。因此，Android系统一共提供了四种数据存储方式。分别是：SharePreference、文件存储、SQLite、 Content Provider。对这几种方式的不同和应用场景整理如下。
事件描述： 在进行网络爬虫开发时，数据存储是一个关键的环节。不同的数据存储技术有着各自的特点和适用场景。本文将比较常用的数据库、文件和NoSQL三种数据存储技术，以帮助开发者选择合适的存储方式。 亮点介绍： 1.数据库：提供结构化数据存储和能查询的效高力。 2.文件：简单易用，适合小规模数据存储和快速读写。 3.NoSQL：灵活的数据模型和可扩展性，适用于大规模数据存储和分布式系统。 背景介绍： 数据库是一种常见的数据存储方式，如MySQL、PostgreSQL等，它们提供了结构化数据存储和强大的查询能文件。力存储是一种简单的存储方式如，CSV、JSON等，适用于小规模数据存储和快速读写。NoSQL是一类非关系型数据库，如MongoDB、Redis等，它们具有灵活的数据模型和可扩展性。 示例代码： 下面是Python的pymysql库的实现参考
多维数组架构使用多维数组来存储数据，以提高查询和分析性能。例如，MOLAP（多维在线分析处理）数据库采用这种架构。
数据库根据其数据的存储方式可以分为关系型数据库和非关系型数据库。常见的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。常见的非关系性数据库有 NoSql、Cloudant，Hbase等
视频监控系统涉及到大量的视频数据，需要对这些数据进行存储，以备日后查看或备份。视频监控的存储需求需要根据场所的实际情况进行选择，以保证监控数据的有效存储和日后的调阅、回溯。
之前写过一篇博文：《如果终端采用protobuf与采集前置通信，能带来哪些变革？https://blog.csdn.net/yyz_1987/article/details/81147454》，介绍了使用protobuf作为序列化通信格式的诸多好处。
列存储和行存储是两种常见的数据库存储方式，它们在数据存储和查询方面有着不同的特点和优势。
大大的世界，小小的人儿；喜欢夜的黑，更爱昼的白。因为热爱安全，所以想起该做些什么了？！公众号主要将不定期分享个人所见所闻所感，包括但不限于：安全测试、漏洞赏析、渗透技巧、企业安全...... 1 Android数据存储方式 本文简单介绍Android APP的五种数据存储方式（其中本地存储方式四种、网络存储方式一种，分别为：文件存储数据、SQLite数据库存储数据、使用ContentProvider存储数据、使用SharedPreferences存储数据、网络存储数据）与相关风险点，从安全的角度出发，对本地
当我们进行集中数据备份和归档时，重复的数据块会导致存储费用快速上升，同时也会占用数据传输带宽，这时就需要去重技术（重复数据删除技术）。
不要将任何敏感数据存放在合约中，因为合约中的任何数据都可被读取，包括private 定义私有数据。
小编在地图项目，产品应用有各种数据，如：离线地图数据、离线语音数据、模板包、地图样式文件、收藏及历史数据等等。项目遇到应用数据相关的测试任务，小编对Android数据存储进一步学习和总结，2020我们一起努力吧！
在现实生活中存在着两个不同的数据处理模型，一个是OLTP，另一个是OLAP。两者的区别不在这篇文章详细叙述，感兴趣的可以阅读参考文章。因为OLAP和OLTP所面临的困境是不一样的，所以两个选择的数据存储方式也就不一样了。OLTP的数据存储模型大多逃不过Key-Value、B-Tree、LSM-Tree三种行式存储，而OLAP对应的则是列式存储。
最近一直在看分布式数据库的设计,不过分布式数据库大体在国内逃离不了两个设计的架构, GOOGLE 系, 和 POSTGRES-X 系, 偶然看了OB的设计,感觉的确是不一样,想法是脱离了这两个系列的思维方式.
今天在公司讨论项目重构的问题时，公司的 DBA 针对表中的字段大概介绍了一下 float 和 double 的存储方式。然后，我发现这个问题又回到了浮点数类型在内存中的存储方式，即 IEEE 对浮点数存储的标准。
之前推过一篇深度学习雷达回波短临外推的推文 基于深度学习的多模型雷达回波外推，很多朋友想获取源代码，但因为一些原因这个代码无法开源。
聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。 不同的存储引擎有着不同的实现方式，对于 InnoDB，聚簇索引意味着将 B-Tree 索引与数据行存储在同一个结构中。 “聚簇”指的就是数据行和相邻的键值紧凑的存储在一起。 因为每一个行都只能存储在唯一的地方，所以一个表只能有一个聚簇索引。
软件定义存储(SDS)是一个软件层，在物理存储设备和数据请求之间提供个抽象层，实现存储虚拟化功能，将底层存储设备和服务器汇集到虚拟存储空间中。这些虚拟空间通过各种冗余方式，提供恢复能力和容错能力。软件定义存储解决方案可以按照业务或基础设施的发展速度进行扩展,使用通用硬件，基于分布式环境构建存储。
大家好，又见面了，我是全栈君。 SharedPreferences是一种轻型的数据存储方式，它的本质是基于XML文件存储key-value键值对数据，通常用来存储一些简单的配置信息。其存储位置在/data/data/<包名>/shared_prefs目录下。SharedPreferences对象本身只能获取数据而不支持存储和修改，存储修改是通过Editor对象实现。实现SharedPreferences存储的步骤如下：
这些字典在ClickHouse中提供了各种功能，如数据分布、数据合并、数据缓存、数据存储方式和数据转换等。可以根据具体需求选择合适的字典，并使用相应的语句进行定义和关联。
REDIS 本身虽然是一个缓存式数据库，但他在缓存式数据库中并不单纯，REDIS 本身支持很多数据库结构，通过使用不同的数据结构来简化代码提高开发的效率。
学习Android相关知识，数据存储是其中的重点之一，如果不了解数据，那么让你跟一款没有数据的应用玩，你能玩多久呢？答案是这和没有手机几乎是差不多的。我们聊QQ，聊微信，看新闻，刷朋友圈等都是看里面的数据，所以在Android中数据对我们是多么重要。
大家认为这段代码输出什么，三个printf应该分别输出9、9.000000、9，但运行结果现然与预期不符，为什么？
为什么最近一直在看分布式数据库,因为第六感给我的指示是, 分布式数据库是国产数据库下一个要发力的点, 为什么. 如果作为一个产品经理, 首先一个产品要有用户的画像, 那么什么数据库是可以找到金主"爸爸"的, 分布式数据库,并且这些金主们, 应该都很有钱. 单体数据库能吸引大量资金的时代是要过去了. 一个维护费用低,稳定性强, 扩展能力强并且将之前数据库的"毛病" 都一一扫尽的数据库产品, 银行和金融机构应该是很欢喜的. 这也是一些银行自研分布式数据库,或者使用商用分布式数据库的原因吧.
Apache Druid是一款优秀的OLAP引擎，众所周知数据存储格式对一款存储系统来说是最核心的组件，Druid的数据格式是自定义的，以此保证了在海量数据下的亚秒级查询。本文深入分析Druid V1版本数据存储格式，包括索引结构和数据在磁盘中的存储方式。在阅读本文之前希望您对Druid和数据存储有简单了解。
应对文件存储服务，传统做法是在服务器上部署文件服务比如FTP。但是随着数据变多，会遇到存储瓶颈。此时，本能的操作反应是：内存不够加内存，磁盘不够加磁盘—单机纵向扩展。但是单机能够扩展的内存磁盘是有上限的，不能无限制下去。
导读：Apache Druid是一款优秀的OLAP引擎，众所周知数据存储格式对一款存储系统来说是最核心的组件，Druid的数据格式是自定义的，以此保证了在海量数据下的亚秒级查询。本文深入分析Druid V1版本数据存储格式，包括索引结构和数据在磁盘中的存储方式。在阅读本文之前希望您对Druid和数据存储有简单了解。
今天我们来说说MySQL存储引擎，作为从事数据分析行业的朋友老说，我们不必细究MySQL存储引擎到底什么，我们了解就行了。
我国行业机构数据总量逐年上升，由此带动了企业级数据存储市场。IDC预计到2025年，企业级数据圈份额将超过消费者数据圈，企业级数据存储市场将得到进一步发展。（数据圈：(每年被创建、采集或是复制的数据集合)）据IDC的预测，2020-2024年中国企业级存储市场将保持7.16%的年复合增长率，到2024年中国企业级存储市场空间将达到65.9亿美元。
非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。先解释一下文档的数据库，即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。这些数据具备自述性（self-describing），呈现分层的树状数据结构。数据结构由键值(key=>value)对组成。
Quartz是一款比较优秀的分布式任务调度框架， ApiBoot对其封装之前就有两种任务存储方式，分别是：memory（内存方式）、 jdbc（数据库方式），不过我们需要编写一些繁琐的代码配置， ApiBoot实现了集成后，可快速应用到项目中，而且还提供了 ApiBootQuartzService 接口用于操作任务的状态、有效性、新任务创建等，提供了一些常用方法，使用时只需要注入即可，因为该类在 ApiBootQuartzAutoConfiguration 自动化配置类中已经做了实例化。
Hadoop API提供的**二进制存储格式，**具有使用方便、可分割、可压缩等特点。它支持三种压缩格式：
NAS、SAN、DAS是常见三种存储方式，乍一看就像是英文字母的排列组合，但实际上大有不同。这就好比一个女孩子让你修电脑，但是她们的初衷不同，实现的方法也不同，最后的结果自然也会大相径庭。比如，有的男生修完电脑后，可能会收获一个女朋友。当然，也有可能她真的只是找你修电脑。 通过这个例子，我们来看NAS、SAN和DAS似乎是同一个原理。NAS、SAN和DAS的目的是一样的：存储。但其初衷、过程和结果是不同的。
从范式角度来讲，维度建模是以2NF的方式来描述数据，实体关系建模是以3NF的方式进行数据描述，由于分布式数据架构的兴起，使得维度建模得到了技术支持。换句话讲，现在数据增长的速度，对于现在的数据技术架构不再是技术瓶颈。对于数据的存储运用完全用2NF的方式表达，甚至1NF都有可能。当然现在有一种趋势就是2NF到3NF转变的过程，这方面与Data Vault的设计初衷是一致的，试图在2NF和3NF寻找一个合适的数据整合方案。 从信息传播的角度来讲，1NF的方式传播信息是最有效的，但是也是最冗余的，但对于信息存储是一个挑战。现阶段来讲2NF成为现在互联网企业主要的存储方式，因为数据增长速度，数据关系的复杂度，与数据的计算能力与数据的存储方式相匹配。但当数据的增长速度和数据关系的复杂度这两个变量发生指数级变化的时候，2NF的方式的存储似乎就不太适合，3NF的数据存储方式必然是选择，甚至于更高范式。但范式越高，信息的专业程度越大。解释一下范式越高，信息越专业，比如：我们平常的生活对话大部分都是2NF的，只有大人与刚刚学会说话的小孩会1NF的，因为我们要做大量的解释。当我们去工作的时候，一般你是具有3NF的知识才能，才能与工作的其他人进行沟通，那一篇博士论文呢，那所处的范式那就更高啦。 现阶段数据的存储还是人与机器或者人与人之间的信息记录，用3NF或者BCNF能够解决。试问下当机器与机器之间交流将来是什么样的呢，还是3NF的吗？是3NF还好，我们还可以存储与整合加以利用和分析，不是3NF的呢，个人觉得很可能不是，因为机器的设计工作超过3NF，更何况机器与机器交流信息呢。我们如何处理这些信息，然后加以有效利用和分析，值得去深究！
Log表引擎是ClickHouse中一种用于高性能、追加写入的表引擎。它是基于LSM树 (Log-Structured Merge Tree) 数据结构实现的，适用于日志数据和其他追加写入场景。
大家看到推文标题第一眼作何感想呀？是不是以为小编要爆什么猛料，给大家讲些恋爱技巧之类的呀？要真有这么想的就等下次吧。
JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于人们阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。它基于JavaScript Spark语言的一个子集，但独立于Smashing语言，因此在许多中语言中都可以使用。JSON文件由键值对组成，可以表示对象和缓存等复杂结构。
地址 CSDN:http://blog.csdn.net/xiangyong_1521/article/details/78665993 简书：http://www.jianshu.com/p/736dd7b63ece ---- 目录 概念 存储 读取 ---- 概念 文件存储是 Android 中最基本的一种数据存储方式，它不对存储的内容进行任何的格式化处理，所有数据都是原封不动的保存到文件当中的。它比较适合用于存储一些简单的文本数据或二进制数据。 ---- 存储 Context 类中提供了一个openF
不同于文件的存储方式，SharedPreferences提供了一种K-V键值对的数据存储方式。
Modbus协议的数据模型基于四种基本的数据表，分别是离散量（Discrete Inputs）、线圈（Coils）、输入寄存器（Input Registers）和保持寄存器（Holding Registers）。
在Python爬虫开发中，我们经常面临两个关键问题：如何有效地存储爬虫获取到的数据，以及如何应对网站的反爬虫策略。本文将通过问答方式，为您详细阐述这两个问题，并提供相应的解决方案。
在计算机领域，大小端（Endianness）是指字节序的排列顺序。简单来说，就是存储器中多字节数据的字节序列，从高到低或从低到高的顺序不同。那么，何谓大小端呢？
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。
4、全局变量全部存放在静态存储区中，在程序开始执行时给全局变量分配存储区，程序执行完毕就释放。
Android平台给我们提供了一个SharedPreferences类,它是一个轻量级应用程序内部轻量级的存储方案,特别适合用于保存软件配置参数,
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