软件系统的数据存储设计 数据库的设计是系统开发必不可少的环节，数据库设计的合理性将会节省大量数据存储空间，同时保证了数据的完整性以及整个系统运行的畅通高效性。...此外，优秀的数据库设计还应当考虑到数据库应用系统的后续开发，保证数据查询的高效性，满足用户的应用需求，加快网页访问浏览速度，给用户带来良好的使用体验等等。 ...一般涉及大规模数据的查询处理时，用户查询数据的效率就会体现的越发明显，而查询数据的效率将会直接影响到用户的使用感，如果数据库表设计不合理， 数据访问迟缓造成系统的卡顿，这对于系统的性能而言无疑是致命的。...因此在系统设计的初期就需要对数据的特征作详细分析整理，当充分了解到被处理数据互相之间的联系后再设计数据库表就会避免很多后续工作意外的发生，既减少冗余和耦合同时也减少了不必要的工作量。...主从复制，是用来建立一个和主数据库完全一样的数据库环境，称为从数据库，主数据库一般是准实时的业务数据库。一台服务器充当主服务器，而另外一台服务器充当从服务器。
存储引擎 1.1 存储引擎是什么 存储引擎是位于持久化数据（通常是放在磁盘或者内存中）和数据库之间的一个操作接口，它负责数据的存储和读取方式。...数据模型设计 2.1 内嵌和引用 在MongoDB中，数据的表示方式有内嵌和引用两种。...“引用”我们比较好理解，是指将不同实体的数据分散不到不同的集合中，而在关系型数据库设计中就是将实体分别建立相应的模型表。...我们知道在领域驱动设计中，“用户”是一个聚合根，每个用户对应一个账户，所以是“1对1”的一种关系，在关系型数据库设计中，大部分时候都会将这两者严格区分开来。...设计MongoDB数据模型的时候，我们需要转变以往设计关系型数据模型时的思维。即便是针对一个关系中不同集合的数量规模，我们的模型也将有很大的不同。
因此数据存储通常都是互联网应用的瓶颈，在高并发的情况下，最容易出现性能问题的就是数据存储。目前用来改善数据存储能力的主要手段：数据库的主从复制、数据库分片和NoSql数据库。...此外，不管主从数据复制还是主主数据复制，都无法提升数据的存储能力，也就是说，不管增加多少服务器，这些服务器存储的数据都是一样的，如果数据量太大的话，数据库无法存下这么多的数据，通过数据复制是无法解决问题的...数据库分片： 数据库主从复制无法解决数据库的存储问题，但是数据库分片技术可以解决，也就是说，将一张表的数据分成若干片，每一片都包含了数据表中一部分的行记录，然后每一片存储在不同的服务器上面，这样一张表就存储在多台服务器上面了...最简单的数据库分片存储可以采用硬编码的方式，在程序代码中直接指定一条数据库记录要存放到那个服务器上面，比如与说将用户分成两片，存储在两台服务器上面，那么就可以在程序代码中根据用户ID进行分配计算，ID为偶数的用户记录存储到服务器...编辑 小结： 架构是一门关于权衡的艺术，这一点在数据存储架构上表现的最明显了，由于数据存储的挑战性和复杂性，无论你选择何种技术方案，都会带来一些新的问题和挑战，数据存储架构没有一下子就能处理的解决方案，
3 Storage 数据存取（最能体现实践经验） select 选存储结构 scheme 细化数据表 3.1 SQL V.S NoSQL 需要事务吗？...存储和 qps 都不高，单机都能搞定。sql+1 - sql 需要自己写代码来 scale - nosql，这些都帮你做了 是否需要 sequential ID？...使用哈希函数（不可行） 如取 long url的 MD5 的最后 6 位： 快 难以设计一个无哈希冲突的哈希算法 随机生成 shortURL+DB去重 随机取一个 6 位的 shortURL，若没使用过...allowedChars.charAt(index); } return shortURL; } } 优点：实现简单 缺点：生成短链接的速度，随着短链接越多而越慢 关系型数据库表
一、引言 现在业务系统设计中，存储设计扮演着至关重要的角色。随着数据量的爆炸性增长和业务需求的不断变化，如何高效、安全地存储和管理数据成为了每个业务系统设计必须面对的挑战。...二、存储设计的基本概念 1. 数据存储的定义 数据存储是指将数据以某种形式保存到存储介质中，以便后续的访问、管理和处理。...存储设计的关键考虑因素 数据的完整性和一致性 性能 可拓展性 可用性与容灾 安全合规 成本效益 3....存储设计的原则 需求驱动设计： 存储设计应基于业务需求和应用场景，确保设计方案能够满足实际业务需求。...遵循标准和最佳实践： 遵循行业标准和最佳实践，确保存储设计的规范性和可维护性。 灵活性和适应性： 设计应具备灵活性，能够适应业务需求的变化和技术发展的趋势。
引言 对于一款消息中间件来说，优良的数据存储设计，是实现高性能消息吞吐以及消息查询的关键所在。...另外在进行消息消费的时候，RocketMQ如何能借助自身的存储设计快速检索到对应的消息也是非常重要的，因此本文主要对RocketMQ存储设计进行了设计分析。...存储性能设计精髓 上文中为大家阐述了RocketMQ关于存储结构的设计，优秀的存储设计师实现高性能读写的前提。...那么除了存储结构的设计，RocketMQ也使用了一些性能优化手段来实现其强大的消息吞吐能力。...总结 本文主要对RocketMQ的存储设计进行了分析，围绕如何实现高性能消息写入和查询展开了阐述，希望在分析这些优秀中间的具体实现过程中，我们可以将这些优秀设计融入到具体的项目实践中，当我们遇到类似的问题的时候可以借助于这些设计思想来解决实际的问题
第一步 定义要描述的数据集 当我们决定将数据存储下来的时候，我们首先要回答的一个问题就是：“我打算存储什么样的数据？这些数据之间有什么关系？实体之间有什么关系？实体的属性之间有什么关系”。...这种字段如果在关系型数据库中存储，假设存储在一个字段中，那么查询起来比较费时，模式化也比较困难。如果拆开放到不同的表中，完整性就不是很好，表的设计也是难以清晰，表Join查询也会有性能下降。...在MongoDB 数据中，数据都是以文档的形式存储的。这些文档都是以JSON(JavaScript Object Notation)格式设计存在的【物理盘上实际是以BSON格式存储的】。...因此，我们可以将关联性强的数据或同一个List中的数据存储在同一个文档中，此时，不再需要存储在SQL数据库中多个表中【如果在SQL数据库，需要多个表，来描述关联】。...例如上面 库存清单数据的那个例子，我们可以将Size，设计成内嵌模型，这个Size 可以有三个属性：高、宽、计量单位。
FileOutputStream os = openFileOutput("file.txt", Context.MODE_PRIVATE); String text = "写数据到文件...data/data//files目录下 openFileOutput和openFileInput方法可以获得操作文件的OutputStream以及InputStream对象，而且可以通过流对象处理任何文件的数据...totalBlocks = stat.getBlockCount(); return totalBlocks * blockSize; } /** * 获取手机内置存储剩余存储空间...stat.getAvailableBlocks(); return availableBlocks * blockSize; } /** * 获取手机内置存储总的存储空间...byte[] buffer = new byte[8192]; int count = 0; // 写入数据
数据缓存 通过《网络数据采集和解析》一文，我们已经知道了如何从指定的页面中抓取数据，以及如何保存抓取的结果，但是我们没有考虑过这么一种情况，就是我们可能需要从已经抓取过的页面中提取出更多的数据，重新去下载这些页面对于规模不大的网站倒是问题也不大...使用NoSQL Redis简介 Redis是REmote DIctionary Server的缩写，它是一个用ANSI C编写的高性能的key-value存储系统，与其他的key-value存储系统相比...Redis支持数据的持久化（RDB和AOF两种方式），可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。...Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供hash、list、set，zset、hyperloglog、geo等数据类型。...配置底层有多少个数据库。 配置Redis的持久化机制 - RDB。 配置Redis的持久化机制 - AOF。 配置访问Redis服务器的验证口令。
）的支持很差 HBASE和其他Nosql数据库相比较： hbase的表数据存储在hdfs文件系统中。...从而，hbase具备如下特性：存储容量可以线性扩展； 数据存储的安全性可靠性极高！ ? 下面这张图是HBASE的表中的数据放到一行中的表信息。...Row： HBASE表中的每行数据都由一个RowKey和多个Column组成，数据是按照RowKey的字典顺序存储的，并且查询数据时只能根据RowKey进行检索，所以Rowkey设计十分重要。...cell中的数据时没有类型的，全部是字节码形式存储。 HBASE存储设计介绍 ? 1、HRegion是HBASE存储数据的最小单元。...Hbase存储数据的最小单元，每个region会存储在确定的RegionServer上，即不会出现一个Region出现在两个RegionServer上。
本文作为数据湖系列的第二篇，将为大家揭开元数据面存储底座的秘密，如何设计能够支撑存储容量的“无限扩展”。 本文将底层的核心技术用通俗易懂的语言讲述出来，同时又不失专业性，不容错过。 ...5 百度智能云的云存储元数据底座 TafDB TafDB 是面向元数据场景设计的一个分布式数据库系统。...高性能：面向元数据场景设计，元数据读写场景性能领先开源方案 2 倍 +。 强扩展性：具备支撑万亿级元数据存储的能力。支持单集群 EB 级数据存储。...我们根据业务场景和自身设计，采集了系统数据的多维度特征。...7TafDB 应用效果 通过以上设计和优化，我们实现了一套功能完备，具备极致性能和扩展性的元数据存储系统。
SharedPreferences作为android的存储方式有以下特点： 1.只能存放key-value模式的键值。 2.本质就是就是以xml文件在应用程序所在包中存放数据。...用户不需要去 xml文件的生成和解析 4.由于 SharedPreferences 只能存放key-value 简单的数据结构，通过用来做软件配置参数，用来配置用户对软件的自定义或设置参数。...如果要存在复杂的数据，可以使用文件，如果还需要方便的增删改查 的话，就只能用Sqlite数据库来完成 下面是该使用的代码： 所用的字符串 <?...this.getApplicationContext()); pref.save(name, ID, phone); Toast.makeText(this.getApplicationContext(), "写入数据成功...用户只需要创建一实体，然后想里面添加数据和取出数据，即可 结果如下：
1亿条数据需要缓存，怎么设计存储案例？ 1、问题描述 2、三种解决方案 2.1 哈希取余分区 2.2 一致性哈希算法分区 2.2.1 一致性Hash简介 2.2.2 一致性Hash能干嘛？...2.2.6 总结 2.3 哈希槽分区 2.3.1 哈希槽简介 2.3.2 哈希槽计算 1、问题描述 现在有1~2亿条数据需要缓存，如何设计这个存储案例？...2.2 一致性哈希算法分区 2.2.1 一致性Hash简介 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院中提出的，设计目标是为了解决分布式缓存数据变动和映射问题，某个机器宕机了，分母数量改变了，自然取余数不...简单说，就是C挂了，受到影响的只是B、C之间的数据，并且这些数据会转移到D进行存储。...2.2.6 总结 为了在节点数目发生改变时尽可能少的迁移数据 将所有的存储节点排列在收尾相接的Hash环上，每个key在计算Hash后会顺时针找到临近的存储节点存放。
CommitLog: 消息主体以及元数据的存储主体，存储Producer端写入的消息主体内容,消息内容不是定长的。...固定的单个IndexFile文件大小约为400M，一个IndexFile可以保存 2000W个索引，IndexFile的底层存储设计为在文件系统中实现HashMap结构，故rocketmq的索引文件其底层实现为...在上面的RocketMQ的消息存储整体架构图中可以看出，RocketMQ采用的是混合型的存储结构，即为Broker单个实例下所有的队列共用一个日志数据文件（即为CommitLog）来存储。...RocketMQ的混合型存储结构(多个Topic的消息实体内容都存储于一个CommitLog中)针对Producer和Consumer分别采用了数据和索引部分相分离的存储结构。...总结 RocketMQ 在存储设计的一概念性的东西，熟练应用，并了解这些概念，对后续深入学习RocketMQ和排查问题很有帮助。
◆ NoSQL数据存储 传统的架构方法是在服务之间共享一个数据库，而微服务却与之相反，每个微服务都拥有独立、自主、专门的数据存储。...选择理想的数据存储的第一步是确定微服务数据的性质，可以根据数据的特点将数据大致做如下划分。 全局共享数据：缓存服务器是存储短暂数据很好的例子。...◆ K-V存储 K-V存储指按照键值（Key-Value）进行的数据存储，其中Key是数据的标识，和关系数据库中的主键含义一样；Value是具体的数据。...◆ 文档数据库 为了解决关系数据库Schema带来的问题，文档数据库应运而生。MongoDB作为文档数据库的典型代表，是专为可扩展性、高性能和高可用性设计的数据库。...◆ 列式数据库 顾名思义，列式数据库就是按照列来存储数据的数据库，与之对应的传统关系数据库被称为“行式数据库”，关系数据库就是按照行来存储数据的。
本地域的数据存储写入成功，对其他域的数据存储写入失败，这种情况该怎么处理？其他域的数据存储的不可用，是否应该影响本地域的服务可用性？...在对某个可用域的主副本数据存储进行写入操作的同时，会在其他可用域生成只读副本。...另一种方式是分片写入或者分区写入，这将使得可用域中某一份单独的数据存储成为一部分数据的主副本。...这需要在顺序复制和并行复制之间做出设计上的权衡。 写入前的业务验证 在数据复制的过程中，复制器没有办法知道写入的发起者是谁，但写入本身可能存在不一致性或者错误的参数。...当然，当复制器之间或者服务写入之间发生冲突的时候，这确实有助于确保数据不会被覆盖。 在此情形下，写入操作的“只插”策略，或者事件溯源的设计方法将很实用。
最近参与的中小学生健康档案系统，涉及到很多标签数据的存储，这里做一个梳理和整理。...说明：下面所说的存储都是指在MySQL上的存储，暂时不考虑mongodb、ES这些，毕竟引入新的数据库，会让系统更加复杂。...多标签存储设计 基于对MySQL固有认知，标签系统设计方案通常有几种： 第一种：使用关联表对标签进行关联，这是常见的比较保险的设计 item表： id, title, ... tag表： id,...不过这个设计在大数据量下性能怎么样，有待验证，网上的文章很少有涉及大数据量下的性能数据，可能兼容性还不够好，使用的人还比较少。...（相对而言，可能PG数据库对json的支持会比较完善些，不过我们使用的是MySQL） 多种单一标签的存储设计 在我们系统里，有一个应用场景是这样的：每个学生会有多个类别的健康相关的标签，例如视力/营养等
读写分离架构有以下几个特点： （1）数据库服务为主从架构； （2）主节点负责写操作，从节点负责读操作； （3）主节点将数据复制到从节点； 基于读写分离思想，可以设计出多种主从架构，如主-主-从、主...不过在实际的业务设计中，也基本不会用到 Join 操作，一般都会建立映射表通过两次查询或者写时构造好数据存到性能更高的存储系统中。 （2）事务处理复杂，原本在事务中操作同一个库的不同表不再支持。...数据存储地点的异构 据存储在分散的物理位置上，此类情况大多出现在大型机构中，如销售数据分别存储在北京、上海、日本、韩国等多个分支机构的本地销售系统中。...数据存储逻辑的异构 相同的数据按照不同的逻辑来存储，比如按照不同索引维度来存储同一份数据。 这里主要说的是按照不同的维度建立索引关系以加速查询。如京东、天猫等网上商城，一般按照订单号进行了分库分表。...参考文献 一文搞懂后台高性能服务器设计的常见套路, BAT 高频面试系列
[image] 在文章《Nebula 架构剖析系列（一）图数据库的存储设计》中，我们提过分布式图存储的管理由 Meta Service 来统一调度，它记录了所有 partition 的分布情况，以及当前机器的状态...而之所以没有采用完全自动 Balance 的方式，主要是为了减少数据搬迁对于线上服务的影响，Balance 的时机由用户自己控制。 在本文中我们将着重讲解在存储层如何实现数据和服务的负载平衡。...本文主要描述对于存储层（storage）的数据和服务的 balance。...这些都是通过 Balance 命令来实现的：Balance 命令有两种，一种需要迁移数据，命令为 BALANCE DATA ；另一种不需要迁移数据，只改变 partition 的 raft-leader...假如要中途停止 balance data Step 5 查看数据迁移结果 Step 6 Balance leader 批量缩容 示例数据迁移 Balance 机制浅析 在图数据库 Nebula Graph
1、数组概念 数组就是存储数据长度固定的容器，保证多个数据的数据类型要一致。 软件的基本功能是处理数据，而在处理数据时，必须先进行数据持有，将数据持有之后，再对数据进行处理。...我们将程序中可以临时存储数据的部分叫做容器。 Java当中具有持有数据功能的容器中，数组是最基本的，也是运算速度最快的。...2.1、格式一 2.1.1、数组定义格式 数组存储的数据类型 [] 数组名字 = new 数组存储的数据类型[长度]; 2.1.2、格式说明 **数组存储的数据类型：**创建的数组容器可以存储什么数据类型...数组存储的数据类型： 创建的数组容器可以存储什么数据类型。 **长度：**数组的长度，表示数组容器中可以存储多少个元素。 2.1.3、注意 数组有定长特性，长度一旦指定，不可更改。...2.1.4、案例 需求：定义可以存储3个整数的数组容器 int arr[]= new int[3]; 2.2、格式二 2.2.1、数组定义格式 数据类型[] 数组名 = new 数据类型[]{元素1,元素
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