当涉及选择服务器存储方案时，硬盘驱动器（HDD）和固态驱动器（SSD）都是常见的选项。它们在性能、可靠性和成本等方面有所不同，因此需要根据实际需求做出明智的选择。本文将探讨HDD和SSD这两种服务器存储方案，以便更好地理解它们之间的区别和优劣势。
在之前的数据复制当中，我们有一个前提就是数据量不会很大，但是随着公司的发展，再加上埋点等各种数据收集的发展，数据量会爆发式的增长，那么单台服务器很难处理这么庞大的数据了。数据必须分布在各个服务器上，这就是数据分区(partition)，在不同的数据系统有着不同的叫法，比如在MongoDB、Elasticsearch、SolrCloud被称为shard，HBase被称为region，Cassandra和Riak被称为vnode，名称虽多但是本质确实一样的。当数据分布在各个服务器时，对性能也会有很大的提高，因为对数据的读取压力会由多台服务器分担。在下面的讨论中，我们会先讨论如何数据分区的方法，再去看看数据热点的rebalancing，最后会讨论如何将请求发送到正确的partition上。
Android开发中常用的数据存储 Android之数据存储 Android——SharedPreferences存储数据方式 Android Android数据库存储 1，Android数据库Realm实践 2,SQLite android中的数据库操作 - Winiex's Blog - 博客频道 - CSDN.NET 数据类型 sqlite3中的数据类型 - 柯大侠 - 博客园 查询： sqlite3查询表中最后一条记录 - xc889078的专栏 - 博客频
Redis大key问题是指在Redis中出现了一个或多个非常大的key，这些key的大小超过了Redis所能处理的最大值，从而导致Redis性能下降甚至宕机的现象。通常情况下，Redis的key大小应该尽量保持在较小的范围内，因为Redis是一个基于内存的数据结构存储系统，大key会占用大量内存资源，导致Redis的性能受到严重影响。
EXT3是第三代扩展文件系统，是日志文件系统，常用于Linux操作系统，本次分享的案例为成都某大学EXT3文件系统数据删除，服务器操作系统及应用环境为redhat4.6 mysql，数据库用于存储教师及学生的注册信息，linux脚本每天会定时将数据库文件打包成tar.gz备份到本地其他数据分区，备份成功后删除前一天的备份文件，系统于某个周末遭到恶意入侵，所有数据库文件（包括备份）均被删除。
Apache Druid 是一个实时分析型数据库，旨在对大型数据集进行快速查询和分析（“OLAP” 查询)。
MongoDB 是一种 NoSQL 数据库，具有分布式的特点，可以通过部署集群来提高可用性和可扩展性。MongoDB 集群采用分片和复制两种方式实现数据的分布和复制。下面将详细介绍 MongoDB 集群的原理和实现方式。
本文我们将讨论一些经常用在微服务应用中可扩展的设计模式: 事件流 事件溯源 通晓多语言的持久性 内存镜像 命令查询职责分离 起因 Uber, Gilt和其它的公司由于需要做应用扩展，已经将单体应用转变
数据库要将数据进行管理的前提就是将数据进行存储。但是存储数据使用文件就可以了，为什么还要弄个数据库呢？
分片的优势在于提供类似线性增长的架构，提高数据可用性，提高大型数据库查询服务器的性能。当MongoDB单点数据库服务器存储成为瓶颈、单点数据库服务器的性能成为瓶颈或需要部署大型应用以充分利用内存时，可以使用分片技术。
2018年，全球音乐巨头-环球唱片，因暴露内部FTP凭证、数据库密码等信息，导致内部机密数据泄露。
在平常的网站中,验证码用于识别是否是机器访问或是人工,防止机器大规模访问注册或暴力破解密码
11月3日-5日，2023中国PostgreSQL数据库生态大会在北京盛大召开，腾讯云数据库作为业内领先的数据库厂商受邀出席，与PostgreSQL一起坚守开源精神，推动改变发生。会上进行了2023中国PG技术评选颁奖典礼，腾讯云TDSQL凭借成熟的一站式解决方案和丰富行业应用实践荣获“最佳数据库产品”奖。
各式各样的数据在网络介质中通过网络协议(如TCP/IP)进行传输时，如果信息量过大而不加以限制的话，那么超额的网络流量就会导致设备反应缓慢，由此就造成了网络延迟。
在Redis官网中,是这样介绍Redis的: The open source, in-memory data store used by millions of developers as a database, cache, streaming engine, and message broker. 翻译为: 被数百万开发人员用作数据库、缓存、流媒体引擎和消息代理的开源内存数据存储
高数据量和吞吐量的数据库应用会对单机的性能造成较大压力，大的查询量会将单机的CPU耗尽，大的数据量对单机的存储压力较大，最终会耗尽系统的内存而将压力转移到磁盘IO上 MongoDB分片是使用多个服务器存储数据的方法，以支持巨大的数据存储和对数据进行操作。分片技术可以满足MongoDB数据量大量增长的需求，当一台MongoDB服务器不足以存储海量数据或不足以提供可接受的读写吞吐量时，可以通过在多台服务器上分割数据，使得数据库系统能存储和处理更多的数据
作为技术人员，我们都知道：几乎所有的项目，都是由简单到复杂，从单一服务器到集群服务器进行开发。但又有多少人知道这其中的技术原理呢？其实，这并不是那么深奥难懂。那么，就由码先生给您一一道来~ 第一阶段：初始阶段的网站架构 一般来讲，大型网站都是从小型网站发展而来，一开始的架构都比较简单，随着业务复杂和用户量的激增，才开始做很多架构上的改进。当它还是小型网站的时候，没有太多访客，一般来讲只需要一台服务器就够了，这时应用程序、数据库、文件等所有资源都在一台服务器上，网站架构如下图所示： 📷 第二阶段： 应用服务和
原文：https://segmentfault.com/a/1190000019460946
6月6日晚，林志玲与Akira公布婚讯、徐蔡坤祝福高考同学超常发挥，粉丝们百万的转发和点赞造成微博短暂宕机。
在大数据的时代，传统的关系型数据库要能更高的服务必须要解决高并发读写、海量数据高效存储、高可扩展性和高可用性这些难题。不过就是因为这些问题Nosql诞生了。
分布式数据库和分布式存储是分布式系统中难度最大、挑战最大，也是最容易出问题的地方。互联网公司只有解决分布式数据存储的问题，才能支撑更多次亿级用户的涌入。
原文链接：http://www.itpub.net/2019/06/28/2306/
主要目的是实现数据库读写分离，写操作访问主数据库，读操作访问从数据库，从而使数据库具有更强大的访问负载能力，支撑更多的用户访问。
现在，对于那些创建或消费数据的公司来说，处理数量巨大的生成数据是个非常大的挑战。而对于那些解决存储相关问题的科技公司来说，也是一个挑战。
null 是一个表示"无"的对象，转为数值时为 0；undefined 是一个表示"无"的原始值，转为数值时为 NaN。
随着互联网时代的到来，企业的在线业务量也随之骤增，海量的数据访问和存储压力已经触达了传统集中式数据库的能力边界，无法为客户带来更快更稳定的业务性能。同时，无论是国家层面还是企业层面，对数据库技术自主可控的要求也更加迫切，特别是企业数据库业务层面存在以下三个痛点： 业务迁移费时费力 改造难：与原数据库数据和语法兼容性不足，导致用户需要对原有业务系统进行大量改造。 扩容难：为满足业务的快速增长带来的业务的计算与存储需求，用户需要对原有业务进行扩容。传统的数据库扩容代价大，需要中断业务数据搬迁等才能完成扩容操作。
数据是企业的核心资产，企业的数字化转型是必然趋势。在数字经济时代，浪潮信息积极帮助用户进行企业化数字转型，并且基于傲腾开展了一些实践工作。
Apache Druid 是一个实时分析型数据库，旨在对大型数据集进行快速查询和分析（"OLAP" 查询)。
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* 对大表做数据拆分，先做垂直拆分（按业务拆分，将不同业务的字段拆分到不同的表、或不同的数据库、甚至不同的实例中），然后做水平拆分（对于无法继续拆分字段的表，如果数据量仍然大到影响性能，则可能还需要以不超过1000W行数据量的标准继续对大表执行拆分，即就是我们常说的数据分片）
企业内部自建的Lync Server 2013统一通信平台，在Skype for Business Server 2015发布后，通过就地升级方式已经完成升级，原来后端数据库高可用架构保持不变，仍采用镜像和见证的自动故障转移方式。当要改变后端数据库服务器高可用架构方式，采用AlwaysOn可用性组，如何顺利部署实施呢？且看下文详细的实战部署，阅读后可以顺利改造现有后端高可用架构。
缓存是介于数据访问者和数据源之间的一种高速存储，当数据需要多次读取时，用于加快读取的速度。
Memcached和Redis作为两种Inmemory的key-value数据库，在设计和思想方面有着很多共通的地方，功能和应用方面在很多场合下(作为分布式缓存服务器使用等)也很相似，在这里把两者放在一起做一下对比的介绍 基本架构和思想 首先简单介绍一下两者的架构和设计思路 Memcached Memcached采用客户端-服务器的架构，客户端和服务器端的通讯使用自定义的协议标准，只要满足协议格式要求，客户端Library可以用任何语言实现。 从用户的角度来说，服务器维护了一个键-值关系的数据表，服务器之间
引言 8月27日微信文章《数据中心进化从我做起》中提到一个重要观点“六大维度看IT技术进化”，六大维度即数据架构变化、IT管理变化、软件开源、硬件开源、云化、基础架构软件定义化。本文将结合业界讨论热点
大型网站架构演化发展历程一、大型网站系统的特点二、大型网站的演变过程1. 初始阶段的网站架构2. 应用服务和数据分离3. 使用缓存改善网站性能4. 使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力5. 数据库读写分离6. 使用反向代理和CDN加速网站响应7. 使用分布式文件系统和分布式数据库系统8. 使用NoSQL和搜索引擎9. 业务拆分10. 分布式服务三、大型网站架构演化的价值观1. 大型网站架构技术的核心价值是随网站所需灵活应对2. 驱动大型网站技术发展的主要力量是网站业务的发展四、网站架构设计误区
随着现在新内核的EasyGBS、EasyNVR以及EasyCVR的使用场景越来越广泛，这些平台也被运用在大小不同的很多实际项目中。在功能上，基本都能满足大部分用户的需求，也有少部分项目需要进行功能的定制。
针对第一个问题,图片通过Web应用上传之后不能保存在本地,应该使用专门的图片服务器或者分布式文件系统进行存储. 具体实现方案如下:
至少前天接触了有致于做物联网平台的某鞋业集团，发现对MongoDB文档数据库理解还是不够深刻。今天再次在两台Linux CentOS主机安装了MongoDB数据库，对其高级特性进行了验证。有以下经验。
Ceph使用C++语言开发，Sage Weil(Ceph论文发表者)于2011年创立了以Inktank公司主导Ceph的开发和社区维护。2014年Redhat收购inktank公司，并发布Inktank Ceph企业版（ICE）软件，业务场景聚焦云、备份和归档，支持对象存储和块存储以及文件系统存储应用。出现Ceph开源社区版本和Redhat企业版。
辛苦建好了自己的私有云、公有云环境，发现安全是不容忽视的重要角落。像私有云的环境，出口带宽往往只有几百兆，而攻击流程现在超过Tb级。随着安全事件的频繁，安全人员的工资也水涨船高，在互联网企业成为重要的支撑岗位。我们对耳熟能祥的DDOS攻击进行再次的简要学习。
distributed system is one in which components located at networked computers communicate and coordinate their actions only by passing messages（分布式系统是指位于网络计算机的组件仅通过传递消息来通信和协调其行为的系统。）
1.面向操作的关系型数据库 典型性应用领域:ERP,CRM,信用卡交易,中小型电商 数据储存方法:表格 流行厂商:Oracle Database,Microsoft SQLServer,IBM DB2,EnterpriseDB(PostgreSQL),MySQL 优点：完善的生态环境保护，事务保证/数据一致性 缺点：严苛的数据模型界定，数据库拓展限制，和非结构型的结合应用较难。
data——>file（database）——>file system——>hard driver
互联网系统架构中，承受着最大出力压力，最难以被伸缩的，就是数据存储部分，原因主要有两方面，一方面，数据存储需要使用硬盘，而硬盘的处理速度要比其他几种计算资源都要慢，比如说CPU、内存等；数据是一个公司最重要的资产，公司需要保证数据的高可用以及一致性，非功能性约束也要更高一些。
大四期间9月到11月写的毕业系统，仿照百度文库设计的，融合了session共享，nginx负载均衡，lucene全文检索，敏感词过滤算法，office文件转pdf并提供免下载在线预览功能，登录邮件通知等功能。页面都是趴的51CTO网站套用的。
Redis最常用的场景就是做缓存，把DB数据存储在内存，然后直接从内存读数据，这样系统响应就会很快。 风险是一旦服务器宕机，内存中数据将全部丢失。
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