大家应该都忙着给祖国庆生，根本无心上班，所以精心为各位打造一篇，一点都不用费脑的文章，一起聊聊数据及数据存储的那些事儿。敲黑板，讲重点，我们开始。
由 Mark Seemann 发布：在讨论数据库，特别是 ORM 时，有些人会不言而喻地假设关系数据库是存储数据的唯一选择。
今天在项目中看到了这两个类，至于这两个类是做什么的，相信大家做开发的应该不难猜到，其实就是通过这两个类来操作Redis，不知道大家有没有用过这两个类，其实老实说我之前真的没用过，倒是在用的过程中确实出现了很多问题，今天就跟大家聊聊这两个类。
百度、新浪、Mixi、Apache社区赞助的开源key-value分布式存储系统[原创]
上行就是用户的电脑发送数据到互联网上，比如用户看网页时点击想看的，就会上传指令到互联网上，用户把图片上传到朋友圈，这些产生的数据就是上行数据。
作为程序员，相信大家对“爬虫”这个词并不陌生，身边常常会有人提这个词，在不了解它的人眼中，会觉得这个技术很高端很神秘。不用着急，我们的爬虫系列就是带你去揭开它的神秘面纱，探寻它真实的面目。
搜索引擎工作原理一个SEO从业者应该了解的基础课程，但是有人却说搜索引擎工作原理对于新手来说是不容易理解的，因为工作原理太抽象，而且搜索引擎的变化无常，无论谁都不能真正认识搜索工作原理。
如果面试官问的是，为什么Mysql中Innodb的索引结构采取B+树？这个问题时，给自己留一条后路，不要把B树喷的一文不值。因为网上有些答案是说，B树不适合做文件存储系统的索引结构。如果按照那种答法，自己就给自己挖了一个坑，很难收场。因此，就有了这篇文章的诞生~
hello，各位小伙伴们好久不见！那么从今天开始，我想和各位小伙伴分享下Redis的用法，本文我们就先来看看什么是Redis以及如何安装Redis。 什么是Redis Redis是一个使用ANSI C编写的开源、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对存储数据库。从2015年6月开始，Redis的开发由Redis Labs赞助，而2013年5月至2015年6月期间，其开发由Pivotal赞助。在2013年5月之前，其开发由VMware赞助。根据月度排行网站DB-Engines.com的数据显示，Redis是最
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。
云计算提供了方便和相对安全的数据，但采用内部存储和外部硬盘驱动器也有其自己的好处。 云存储如今已成为保持数据安全的最流行的方式。从个人到小型企业的每个人都在使用，云存储不仅可以保护他们的文件，而且在旅
今天我们继续来聊C++的STL，今天来聊聊set。为了写这篇文章，老梁花了一早上的时间把网上大部分关于set的博文都看了一遍。
HashMap 是基于散列表的数据结构。所谓散列表，它通过键值对的方式存储数据，把 key 通过散列算法计算出一个存储地址，将 value 放入这个地址中。散列表是最常用的数据结构之一，在不考虑 hash 冲突的情况下，散列表的查询复杂度是 O(1)。
整体介绍 ElasticSearch，官网上对它的定义为： Elasticsearch is a distributed, RESTful search and analytics engine capable of solving a growing number of use cases. 说它是一个分布式的，具有Restful编程风格的，可解决不断出现的用例的一个分析搜索引擎。搜索这点大家认识都很深刻，它的分析能力，其实也很强。目前我们这边做过命中量为1.2亿的聚合（简单的聚合统计）运算，时间只
无论在是在编辑文本文件的时候，还是在制作网页的时候，总会遇到文本编码方式的问题。如果处理不当，就会出现乱码的问题。因此，有必要对文本的编码方式做一个详尽的了解。
在金融领域，准确及时的数据收集对于市场分析和投资决策至关重要。股票价格作为金融市场的重要指标之一，通过网络爬虫技术可以高效地从多个网站获取实时股票价格信息。本文将介绍网络爬虫在金融领域中的应用，重点讨论如何利用Scrapy框架和代理IP技术实现股票数据的收集。
最近我们的 Pulsar 存储有很长一段时间数据一直得不到回收，但消息确实已经是 ACK 了，理论上应该是会被回收的，随着时间流逝不但没回收还一直再涨，最后在没找到原因的情况下就只有一直不停的扩容。
WINHEX是一款用于查看和编辑底层十六进制数据的软件。我们可以利用这个软件修改文件格式数据，从而达到数据恢复的效果。
例如，微信归腾讯，facebook 归 facebook，淘宝归阿里巴巴。在这些应用中，我们只是腾讯和 facebook 的用户，我们无权干涉这些公司如何改变应用的规则，有时甚至泄露我们的隐私，我们无力抵抗。
图数据模型是一种对数据进行建模的方式。当下图数据模型中用的最多的建模方式是：属性图（Property Graph）。本文会探讨下属性图模型的基本概念和所面临的一些挑战。
其实拿传统关系型数据库和 Elasticsearch 直接来对比有些牵强，毕竟一个是数据库，一个是搜索引擎。
网络爬虫（Web Crawler），也称为网页蜘蛛（spider）或机器人（bot），是一种自动浏览互联网的程序。它的主要任务是从一个或多个起始网页开始，递归地访问网页，收集信息，并将其存储在本地数据库中，以供搜索引擎索引或进行其他类型的分析。
作者简介 案例说明 一个大表的COUNT，究竟能有多快？除类似物化视图的做法，我们所能做到的极限能有多快？这不是一个真实的案例，而是根据笔者在网上发的一篇帖子整理而来。通过对一条SQL，采用多种方式持
Docker是一个用来管理容器的应用程序，而容器就是模拟运行应用程序所依赖环境的一个服务。一般一个容器内只安装一个程序，在容器内的应用程序会认为自己是机器上运行的唯一进程，一台机器可以独立运行多个容器。
Hadoop数据采集技术，实现对互联网公开数据的一个全网采集、分析等功能，在提升效率的同时能够降低大数据的成本，提高大数据的价值。Hadoop技术的使用为互联网企业的发展也带来了便捷，那么Hadoop大数据有何优势？
对象存储是一种在云中存储非结构化数据的方法，从理论上讲，它使得以其原始格式存储几乎无限量的数据成为可能。在这种存储架构中，数据被作为对象进行管理，而传统的系统则将数据作为块或分层文件进行处理。对象存储可以在内部使用，但被认为很适合云，因为它很灵活，更容易扩展。使用案例包括备份和恢复、数据归档和合规性、大数据分析和云原生应用数据。
编码是一种将字符集映射到字节序列的方法。在计算机中，所有数据都以二进制形式存储和处理，因此我们需要一种方法来表示文本字符。这就是编码的作用。
数据湖（Data Lake）是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输。数据湖是以其自然格式存储的数据的系统或存储库，通常是对象blob或文件。数据湖通常是企业所有数据的单一存储，包括源系统数据的原始副本，以及用于报告、可视化、分析和机器学习等任务的转换数据。数据湖可以包括来自关系数据库（行和列）的结构化数据，半结构化数据（CSV，日志，XML，JSON），非结构化数据（电子邮件，文档，PDF）和二进制数据（图像，音频，视频）。
在当今数字化时代，网络上充满了丰富的信息，而Python爬虫技术为我们提供了一种强大的手段，可以从互联网上抓取、提取并分析数据。本文将深入探讨Python爬虫的基础知识，逐步引领读者进入高级应用领域，展示如何灵活运用这一技术来解决实际问题。
从事了5年多的PHP研发和python大数据挖掘，其实在2010-2015年是电商时代，那个时候很多企业开发做电商平台，我负责研发最多也是电商项目，电商平台主要面临的是千万级的并发量、海量图片的存储、还有双十一或者节假日的秒杀活动高并发，这个也是最挑战技术的地方。做过日IP上千万的电商平台技术架构，接触过几百万并发的挑战，做过图片服务器分布式存储、分布式集群、搜索引擎、网络分布式节点架构。但是直到2015年开始 电商就慢慢走下坡了，互联网时代其实已经由电商时代升级到大数据时代。之前是我们说是it互联网，那么现在就是data互联网。大数据+人工智能是目前互联网最大的趋势。谁掌握了数据谁就掌握了财富。
经常有小伙伴需要将互联网上的数据保存的本地，而又不想自己一篇一篇的复制，我们第一个想到的就是爬虫，爬虫可以说是组成了我们精彩的互联网世界。
IN---------变量是外部输入的，只能被本程序块读，不能被本程序块写; OUT-------是本程序块输出的，他可以被本程序块读写，其他程序通过引脚只能读值不能写; IN_OUT--- 输入输出变量 本程序块和其他程序都可以读写这个引脚的值。 TEMP -----临时变量，顾名思义是暂时存储数据的变量。这些临时的数据存储在CPU工作存储区的局部数据堆栈（L堆栈）中。 STAT-------在PLC运行期间始终被存储。S7 将静态变量定义在背景数据块（仅对FB而言，FC和OB无静态变量），当被调用块运行时，能读出或修改静态变量；被调用块结束后，静态变量保留在数据块中。
项目简介 Dmail是第一个基于Web3.0和Dfinity技术的“邮件应用”。集成了NFT和分布式存储功能，致力于构建“传统世界”与“区块链世界”之间的桥梁。 和传统邮件相比，Dmail 致力于提供无需中央服务器的永久服务。同时将控制权交还给用户。用户可以管理并用他们的私钥访问数据，确保数据的所有权和隐私。
今天在畅游的主要工作内容是爬取百度贴吧的内容，今天上玩班就要三天碰不到公司的电脑，所以想搞一个定时任务，能在这三天里面每半个小时执行一次爬虫，但是自己不太熟悉windows下定时执行爬虫，所以想到了一
Mifare 是最常用的射频卡,具体介绍网上太多,我就不说了.,很多城市的最早的地铁公交卡都是用这种卡,后来被破解后都换成智能卡了. 但是由于技术成熟,使用方便,成本低,现在很多小区门禁卡,停车卡,食堂饭卡,包括很多医院的就诊卡都用的这种卡.
hadoop格式化后，我们需要启动hdfs。然而，有些时候启动hdfs并不是那么顺利，往往会出现DataNode未启动的现象。
我们从网上爬取数据，最后一步会考虑如何存储数据。如果数据量不大，往往不会选择存储到数据库，而是选择存储到文件中，例如文本文件、CSV 文件、xls 文件等。因为文件具备携带方便、查阅直观。
数据库，DataBase，简称为DB，数据库就是用于存储和管理数据的仓库，其特点是：
其中ThreadLocalMap类的定义是在ThreadLocal类中，真正的引用却是在Thread类中。同时，ThreadLocalMap中用于存储数据的entry定义：
本来今天应该是MYSQL的文字，不过最近搞的MONGO比较多，测试MGR 的集群出了问题正在解决，所以今天和明天都是MONGODB 的文字
Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。 所谓网络爬虫，就是一个在网上到处或定向抓取数据的程序，当然，这种说法不够专业，更专业的描述就是，抓取特定网站网页的HTML数据。抓取网页的一般方法是，定义一个入口页面，然后一般一个页面会有其他页面的URL，于是从当前页面获取到这些URL加入到爬虫的抓取队列中，然后进入到新页面后再递归的进行上述的操作，其实说来就跟深度遍历或广度遍历一样。 Scrapy 使用 Twis
前不久我们介绍了使用Python进行日常的运维，包括监控Oracle,Linux等系统，并把获得的结果存入MySQL数据库，如果大家都有掌握这部分内容，就可以进阶一步，打造属于自己的一个监控系统
作为一个小私企的（伪）程序员，你不止要负责软件，还得管硬件【大哭】，前几天给公司安装了一套监控，顺便浏览了下监控厂家的主页，发现一个很好玩的地方，正好在学习爬虫，就拿它试试手了！
还记得去年我们介绍过的《国外“30天地图挑战”活动中使用的地图制图工具统计（点击查看）》吗？今年的活动早已如火如荼的开始了，现在已经接近尾声，公众号“地图的世界”每期不落地为大家介绍了网友们提交的作品，欢迎关注他们的公众号！
下面是我从网上摘取的一段话：1974年，在IBM公司圣约瑟研究实验室研制的大型关系数据库管理 系统SYSTEM中，使用SEQUEL语言（由BOYCE 和CHAMBERLIN 提出），后来在SEQUEL 的基础上发展了SQL语言。 SQL语言是一种交互式查询语言，允许用户直接查询存储数据，但它不是完整的程序语言，如它没有DO或FOR 类似的循环语句，但它可以嵌入到另一种语言中，也可以借用VB、C、JAVA等语言，通过调用级接口（CALL LEVEL INTERFACE）直接发送到数据库管理系统。1986年10月，美国国家标准协会对SQL进行规范后，以此作为关系式数据库管理系统的标准语言 （ANSI X3. 135-1986），1987年得到国际标准组织的支持下成为国际标准。不过各种通行的数据库系统在其实践过程中都对SQL规范作了某些编改和扩充。所 以，实际上不同数据库系统之间的SQL不能完全相互通用。
自接触学习MySQL已有一段时间了，对于MySQL的基础知识还是有一定的了解的。在这一路学习过来，每次不管看书还是网上看的资料，对于MySQL数据类型中的时间日期类型总是一扫而过，不曾停下来认认真真的研究学习。最近在图书馆借了一本关于MysQL的书籍，打算全面的学习研究一遍。
如果你需要在 HTML 文档中显示动态数据，那么每当数据改变时将花费大量的时间来编辑 HTML。
散列是指使用称为散列函数的数学公式从可变大小的输入生成固定大小的输出的过程。该技术确定数据结构中项目存储的索引或位置。
这里，我们要去网上申请一个API，我们使用的是图灵聊天机器人。，网址是：http://www.tuling123.com/申请步骤就不说了，如果不会的话，我觉得，你这辈子只能和真人聊天了，把页面关了吧。
>消息队列本身对数据存储有时效性，且当前无法使用 OLAP 引擎直接分析消息队列 中的数据
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