前端爱好者的知识盛宴 嗨 这里是IMWEB 一个想为更多的前端人 享知识 助发展 觅福利 有情怀有情调的公众号 欢迎关注转发 让更多的前端技友一起学习发展~ 引语 indexedDB 简介: indexedDB 是一种使用浏览器存储大量数据的方法。它创造的数据可以被查询,并且可以离线使用。 indexedDB 有以下特点: 1.indexedDB 是 WebSQL 数据库的取代品 2.indexedDB遵循同源协议(只能访问同域中存储的数据,而不能访问其他域的) 3.API包含异步API和同步API
导语 | 数据库正处在变革期,变革的动力同时来自于外因和内因,外因是用户需求的变化,内因是新技术的爆发。用户需求从强调物理上拥有数据到逻辑上拥有数据,因此云服务的形式被越来越广泛地接受;新技术的爆发体现在新的存储介质的产品化。腾讯云原生数据库就是这种变革的产物,腾讯云原生数据库以云服务的方式提供更好的数据库性能,可用性和可靠性。本文由腾讯云数据库技术总监 张青林在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术,到海量数据分析技术」 的《腾讯云TDSQL-C架构探索和实践》演讲分享
来源:党黎明 mr-dang.github.io/javascript/2017/12/09/indexedDB基本使用.html indexedDB 简介: indexedDB 是一种使用浏览器存储大量数据的方法。它创造的数据可以被查询,并且可以离线使用。 indexedDB 有以下特点: indexedDB 是 WebSQL 数据库的取代品 indexedDB遵循同源协议(只能访问同域中存储的数据,而不能访问其他域的) API包含异步API和同步API两种:多数情况下使用异步API; 同步API必须
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。
InnoDB引擎与MyISAM引擎 mysql是关系型数据库。其中的存储引擎可以show engines来查看。我的版本是5.6.26的,查看版本用select version() 来查看。5.6.26的mysql有9种存储引擎。其中最常见最老生常谈的也就是MyISAM 与InnoDB。如果业务上是非事物(transcation)的那么这两种存储引擎都差不多,在性能上没什么差别。如果业务中需要大多数的select 查询,那么可以用MyISAM存储引擎。如果是需要事物,则需要用回InnoDB存储。 My
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。
InnoDB是MySQL数据库中最常用的存储引擎之一,它是一个支持ACID事务的高性能引擎,提供了一些重要的功能,如行级锁定、外键约束和崩溃恢复等。在本文中,我们将详细介绍InnoDB存储引擎的工作原理、优势和限制等方面。
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。
数据库编码: 尽量采用utf8mb4而不使用utf8。MySQL 的“utf8”实际上不是真正的UTF-8,真正的UTF-8是每个字符最多四个字节,而MySQL的“utf8”只支持每个字符最多三个字节。
3、字符无需区分大小写时,采用默认的xx_ci校验集可以,否则选择xx_bin校验集(生产环境中,尽量不要修改校验集)
大多数数据库实现都是静态的。部署后,将查询,更新,加载,卸载,重新组织数据库,并持续删除数据并从中插入数据。并且数据也可以定期复制到数据库和从数据库复制。
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:
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记,本篇为其“MySQL数据库对象与应用”中的MySQL数据类型相关笔记。
Android 10 之前的文件系统 , 内存分为两块 , 应用私有目录 , 和 共享存储空间 ;
结论 如果不清楚自己应该用什么引擎,那么请选择InnoDB,Mysql5.5+的版本默认引擎都是InnoDB,早期的Mysql版本默认的引擎是MyISAM ---- MyISAM 和 InnoDB的适用场景 MyISAM适合:(1)做很多count 的计算;(2)插入不频繁,查询非常频繁;(3)没有事务。 InnoDB适合:(1)可靠性要求比较高,或者要求事务;(2)表更新和查询都相当的频繁,并且表锁定的机会比较大的情况。 ---- MyISAM 和 InnoDB的区别 1)MyISAM类型不支持事务处理等
在设计数据库时,了解不同数据类型的存储机制是非常重要的,它不仅影响到数据的存储效率,还可能影响到数据库的性能。MySQL数据库中的数据类型大致可以分为两类:动态分配存储空间的类型和固定分配存储空间的类型。在这篇文章中,我们将详细介绍这两类数据类型及其特点。
MySQL手册中有提到:CHAR和VARCHAR类型类似,但它们保存和检索的方式不同。它们的最大长度以及是否保留尾部空格等方面也不同,在存储或检索过程中不进行大小写转换
在日渐火热的数据库安全领域,数据库审计应该是应用最为广泛,用户接受度最高的产品了,没有之一。
大部分数据库都有存储数据文件扩展的功能,ORACLE 可以扩展你的表空间,SQL SERVER 可以多建立几个 FILEGROUP, PostgreSQL 也可以建立相关类似的扩展。这些都是对付当前存储空间不足,将数据文件跨物理位置进行存储。
大概是在今年5 6月份的时候,我曾经在公众号中透漏过,今年打算再开发一个新的开源项目。那个时候基本思路其实已经都想得差不多了,但是因为同时还要维护LitePal和PermissionX这两个开源项目,时不时还要写些原创文章,所以我很不确定今年是否真的可以完成这个新开源项目。
在早期的 Confluence 版本中,我们允许存储附件到 WebDav 或者 Confluence 数据库中。针对新的 Confluence 安装,我们不再支持这 2 种存储了。
非叶子节点只存储与搜索有关的key 叶子节点存储数据。从小到大有序,并且使用指针连接在一起。 B+树索引在数据库中的一个特点就是高扇出性。B-tree将数据库拆分成了固定大小的块,通常为4K,块是内部读写的最小单元。这种设计更接近底层硬件,因为磁盘也是以固定大小的块排列的。 问题:如果固定大小的块已经满了该怎么办、 答案:分裂多个块解决,空的空间使用空闲空间。
Tech 导读 本文针对数据存储相关名词概念进行了解释,重点介绍了数据库技术的发展史,并又从数据结构设计层面进行了部分技术实战能力的外延扩展,阐述了拉链表、位运算、环形队列等相关数据结构在软件开发领域的应用,希望本文给你带来收获。
MySQL 由于性能高、成本低、可靠性好,已经成为最流行的开源数据库,因此被广泛地应用在 Internet 上的中小型网站中。随着 MySQL 的不断成熟,它也逐渐用于更多大规模网站和应用,比如维基百科、Google 和 Facebook 等网站。非常流行的开源软件组合 LAMP 中的“M”指的就是 MySQL。
在以上场景中,由于需要存储的数据量较小,使用TINYBLOB类型可以起到节约存储空间、提高数据库性能的作用。另外,在存储二进制数据时,应该注意进行合适的编码及格式转换,确保数据的正确性和完整性。
MongoDB是当今最受欢迎的非关系型数据库之一,它支持多种类型的索引,包括单字段索引、复合索引、文本索引和地理空间索引等。稀疏索引是MongoDB中一种特殊的索引类型,用于对缺少某个字段值的文档进行索引。与普通索引不同,稀疏索引可以帮助MongoDB应用程序优化查询性能、减少存储空间,提高数据访问效率。
你都工作3年了,怎么还不知道MyISAM和InnoDB有什么区别?一位粉丝被面试官这样一个问题。当时,这位粉丝直接回复“不知道”,这位粉丝自己也怪不好意思的。
cookie 前言 网络早期最大的问题之一是如何管理状态。简而言之,服务器无法知道两个请求是否来自同一个浏览器。当时最简单的方法是在请求时,在页面中插入一些参数,并在下一个请求中传回参数。 这需要使用包含参数的隐藏的表单,或者作为URL参数的一部分传递。这两个解决方案都手动操作,容易出错。cookie出现来解决这个问题。 作用 cookie是纯文本,没有可执行代码。存储数据,当用户访问了某个网站(网页)的时候,我们就可以通过cookie来向访问者电脑上存储数据,或者某些网站为了辨别用户身份、进行sessio
近日,UCloud新发布了一款时间序列数据库UTSDB (UCloud TimeSeries Database) ,此次上线的UTSDB-InfluxDB版基于InfluxDB v.1.7,完全兼容原生 InfluxDB 协议。后端存储接入 UCloud 自研的Manul统一存储,容量可动态扩充,最高可至数百TB,并通过高效压缩节省80%存储成本。支持高并发写入,QPS最高可达350万,为物联网等领域的亿级设备提供实时监控生产数据、全局掌握数据趋势等能力。
2、确保应用高可用性,消除计划外的停机时间,减少计划外的停机时间,提高业务连续性。
数据库操作中最为耗时的操作就是 IO 处理,大部分数据库操作 90% 以上的时间都花在了 IO 读写上面。所以减少 IO 次数可以在很大程度上提高数据库操作的性能。
本文通过对IndexedDB的使用方法和使用场景进行相关介绍,对常见的问题进行解答。
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。
良好的逻辑设计和物理设计是高性能的基石,在进行数据库设计时,我们应该要考虑到未来将会执行的查询语句,这就需要对各种因素进行权衡。本文将会聊一聊数据库(MySQL)设计中有关数据类型优化的一些内容。以下内容总结自《高性能 MysQL》。
日常数据库使用过程中,离不开SQL语言。Structured Query Language由Boyce和Chamberlin在1974年提出,1975-1979年BIM San Jose Research Lab的关系型数据库管理系统原型 System R实现了这种语言。SQL-86是第一个SQL标准,后续的有SQL-89、SQL-92、SQL-99。现在大部分DBMS都支持SQL,甚至一些Key-Value型的数据库都支持SQL方式进行查询。
什么是MongoDB MongoDB 是由C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。 在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能。 MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩
MySQL对象名默认规定大小写敏感,且在生产环境中MySQL通常运行在Linux系统下,Linux系统本身也是大小写敏感的。
CynosDB for PostgreSQL是腾讯云自研的一款云原生数据库,其主要核心思想来自于亚马逊的云数据库服务Aurora。这种核心思想就是“基于日志的存储”和“存储计算分离”。同时,CynosDB在架构和工程实现上确实有很多和Aurora不一样的地方。
window.indexedDB 是一个 IDBFactory 对象,调用对象 open 方法返回的是一个 IDBOpenDBRequest 请求,监听 success 事件,e.target.result 指向一个名为 IDBDatabase 的对象,该对象就是连接到数据库的唯一 API。需要注意的是 IDBDatabase 对象有 close、createObjectStore、deleteObjectStore、transaction 方法和 name、version 等常用属性:
了不起:最近我发现了一款数据库,它能帮助我们处理海量数据,让我们轻松搞定复杂的数据分析任务。你们猜是什么数据库呢?
本文根据肖康在【第十三届中国数据库技术大会(DTCC2022)】线上演讲内容整理而成。
过去的相当长的一段时间里,商用对象存储占据了市场上的大量的份额。国外的Amazon S3,国内的阿里云OSS都成为了大多数公司的选择。但是构建一个企业级的数据湖(包括结构化和非结构化数据)已经成为了越来越多公司的目标。那么Hadoop还能满足我们的要求吗?还是我们需要更多的选择?
实时数据库是数据库系统发展的一个分支,它适用于处理不断更新的快速变化的数据及具有时间限制的事务处理。实时数据库技术是实时系统和数据库技术相结合的产物,实时数据库系统的主要内容包括:
像这个就不属于第一范式,因为部门字段可以分割成部门名称和部门领导两个字段,分割后:
Redis是一种键值(Key-Value)数据库。相较于MySQL之类的关系型数据库,Redis是一种非关系型数据库。Redis存储的数据只包含键和值两部分,只能通过键来查询值。这样简单的存储结构,能让Redis的读写效率非常高(HashMap读写效率都是O(1))。
最适合使用Hbase存储的数据是非常稀疏的数据(非结构化或者半结构化的数据)。Hbase之所以擅长存储这类数据,是因为Hbase是column-oriented列导向的存储机制,而我们熟知的RDBMS都是row- oriented行导向的存储机制(郁闷的是我看过N本关于关系数据库的介绍从来没有提到过row- oriented行导向存储这个概念)。在列导向的存储机制下对于Null值得存储是不占用任何空间的。比如,如果某个表 UserTable有10列,但在存储时只有一列有数据,那么其他空值的9列是不占用存储空间的(普通的数据库MySql是如何占用存储空间的呢?)。 Hbase适合存储非结构化的稀疏数据的另一原因是他对列集合 column families 处理机制。 打个比方,ruby和python这样的动态语言和c++、java类的编译语言有什么不同? 对于我来说,最显然的不同就是你不需要为变量预先指定一个类型。Ok ,现在Hbase为未来的DBA也带来了这个激动人心的特性,你只需要告诉你的数据存储到Hbase的那个column families 就可以了,不需要指定它的具体类型:char,varchar,int,tinyint,text等等。 Hbase还有很多特性,比如不支持join查询,但你存储时可以用:parent-child tuple 的方式来变相解决。 由于它是Google BigTable的 Java 实现,你可以参考一下:google bigtable 。 下面3副图是Hbase的架构、数据模型和一个表格例子,你也可以从:Hadoop summit 上 获取更多的信息。
ACID是数据库事务正确执行的四个基本要素,包括原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)和持久性(Durability)。
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