不可重复读出现的原因就是事务并发修改记录，要避免这种情况，最简单的方法就是对要修改的记录加锁，这回导致锁竞争加剧，影响性能。另一种方法是通过 MVCC 可以在无锁的情况下，避免不可重复读。...幻读：在同一个事务中，同一个查询多次返回的结果不一致。事务A新增了一条记录，事务B在事务A提交前后各执行了一次查询操作，发现后一次比前一次多了一条记录。...所以，要记住的关键点是索引包含一个表中列的值，并且这些值存储在一个数据结构中。 数据库管理系统（RDBMS）通常决定索引应该用哪些数据结构。...哈系索引的工作方式是将列的值作为索引的键值（key），和键值相对应实际的值（value）是指向该表中相应行的指针。所以，如果使用哈希索引，对于比较字符串是否相等的查询能够极快的检索出的值。...主键索引和唯一索引的区别： 主键是一种约束，唯一索引是一种索引，两者在本质上是不同的 主键创建后一定包含一个唯一性索引，唯一性索引并不一定就是主键 唯一性索引列允许空值，而主键列不允许为空值 主键列在创建时
二叉查找树的查找效率 针对上述二叉查找树的缺点，人们很自然就想到是否能用平衡二叉树（ Balanced Binary Tree）来解决这个问题。...当然，它也并非无懈可击，它的主要缺点在于随着数据插入的不断发生，叶子节点会慢慢分裂——这可能会导致逻辑上原本连续的数据实际上存放在不同的物理磁盘块位置上，在做范围查询的时候会导致较高的磁盘 IO，以致严重影响到性能...sstable中查询数据，这样显然会对性能造成较大的影响。...基于 DataSource与 Segment的数据结构 与 Druid架构相辅相成的是其基于 DataSource与 Segment的数据结构，它们共同成就了 Druid的高性能优势。 1....DataSource结构 若与传统的关系型数据库管理系统（ RDBMS）做比较， Druid的 DataSource可以理解为 RDBMS中的表（Table）。
所以，通过一个-ROOT-表来转存到regionserver中相比直接保存在ZK中，也就多了一层-ROOT-表的查询（类似于一个索引表），对性能来说影响不大。...但存在一定的错误率，在判断一个元素是否属于某个集合时，有可能会把不属于这个集合的元素误认为属于这个集合，所以适用于能容忍一定错误率的场景下。...，如果这个表本身又读写比较频繁的情况下，会对性能造成比较大的影响，并且效率比较低。...需要scan数据，会对HBase造成负载的影响，效率不高。 5. snapshot的方式实现表的迁移和备份 通过HBase快照的方式实现HBase数据的迁移和拷贝。...当一个store中的storefile达到一定的阈值后，就会进行一次合并，将对同一个key的修改合并到一起，形成一个大的storefile，当storefile的大小达到一定阈值后，又会对storefile
但存在一定的错误率，在判断一个元素是否属于某个集合时，有可能会把不属于这个集合的元素误认为属于这个集合，所以适用于能容忍一定错误率的场景下。...允许扩展集群的能力，对客户端应用自定义开发新的运算命令，用户代码可以被部署到服务端 列族设计 一个列族在数据底层是一个文件，所以将经常一起查询的列放到一个列族中，同时尽可能创建较少数量的列族，且不要频繁修改...设计row key时，要充分考虑排序存储这个特性，将经常一起读取的行存储放到一起。...的负载非常高，影响查询效率，严重了可能导致region server宕机。...server的访问压力，造成性能下降甚至不能够提供对外服务。
在所有的NoSQL产品中，MongoDB对查询的支持是最类似于传统的RDBMS，这也使得应用方可以较快的从RDBMS转换到MonogoDB。...数据的回收也是以库为单位进行的，数据的删除将会造成数据的空洞或者碎片，碎片太多，会造成数据库空间占用较大，加载到内存时也会存在碎片的问题，内存使用率不高，会造成数据频繁地在内存和磁盘之间Swap，影响MongoDB...采用MongoDB嵌套结构，会更加直观，但也存在一定的问题：更新复杂、MongoDB单文档16MB的限制问题。...采用RDBMS的“多行”设计，它遵循了范式，一方面查询条件更灵活，另外通过“多行式”扩展性也较高。...其次，我们通过用户的离线消息的读取行为来分析，用户读取离线消息时间分布相对比较均衡，不会出现比较密度读取的情形，也就不会对MongoDB的更新带来太大的影响，基于此我们把用户IM离线消息的删除由逻辑删除优化成物理删除
, 以避免任务出现积压情况，数据延迟处理会对运营及时决策造成偏差， 一种比较常用的方式是增大批次时间，在初始化 StreamingContext 的时候第二个参数指定任务的批次生成时间， 但是这种方式不能从根本上解决问题...外部数据的读写方式 通常需要面临的情况是根据外部数据（维度数据） 对源数据进行过滤， 那么如何查询是关键，每处理一条数据查询一次数据不仅影响效率还会在外部数据源造成很大的压力，那么批次方式进行查询可以减少处理时间并且对外部数据压力也减少不少...对于下游sink , 需要关注其QPS与IO指标， 通常情况IO量不是瓶颈，QPS才是需要担忧的地方，QPS不仅会影响sparkStreming任务执行效率还会影响其他业务系统的性能。...在一些大型的项目中，对mysql 或者redis 同通常使用读写分离的方式， 对于查询使用从库，更新使用主库，减少对单台机器的使用压力。...的数量是5个，那么总的连接数就是50个， 若每foreach一次就获取一次连接，不仅会造成连接数过高、也会影响任务的性能。
(Ad-Hoc)查询；最后一个就是性能要求，是否满足多并发操作、能否在秒级进行响应。...传统的RDBMS在ACID方面具有绝对的优势。...其在数据入库时对数据进行预聚合，通过事先建立一定的模型，对数据进行预先的处理，形成“物化视图”或者数据Cube，这样对于数据的大部分处理实际是在查询阶段之前就完成了，查询阶段相当于进行二次加工。...搜索引擎架构的系统： 相对比MPP系统，牺牲了一些灵活性换取很好的性能，在搜索类查询上能做到亚秒级响应。但是对于扫描聚合为主的查询，随着处理数据量的增加，响应时间也会退化到分钟级。...未来，我们个推技术团队也将不断探索多维度分析系统的选型方法，与大家共同探讨，一如既往地为各位开发者提供更优质的服务。
不满足一致性(C)，即允许系统返回不一致的数据。其实，对于WEB2.0的网站而言，更加关注的是服务是否可用，而不是一致性。...(蹭热点)，这些都会造成数据库的读写负荷急剧增加，从而需要数据库能够在短时间内迅速提升性能以应对突发需求(毕竟宕机会非常影响户体验)。...确信可以不依赖所有RDBMS的额外特性 (如列数据类型、二级索引、事务、高级查询语言等) 。一个建立在RDBMS上应用，并不能通过简单的改变JDBC驱动就能迁移到HBase，需要一次完全的重新设计。...列族必须在表建立的时候声明，而列则可以在使用时进行声明。另外，存储在一个列族中的所有数据，通常都具有相同的数据类型，这可以极大提高数据的压缩率。在物理上，一个的列族成员在文件系统上都是存储在一起。...块缓存（BlockCache）使用内存来记录数据，适用于提升读取性能。当开启了块缓存后，HBase会优先从块缓存中查询是否有记录，如果没有才去检索存储在硬盘上的HFile。
NoSQL不存在数据库模式，可以自由灵活定义并存储各种不同类型的数据 查询效率 快 可以实现高效的简单查询，但是不具备高度结构化查询等特性，复杂查询的性能不尽人意 RDBMS借助于索引机制可以实现快速查询...很多NoSQL数据库没有面向复杂查询的索引，虽然NoSQL可以使用MapReduce来加速查询，但是，在复杂查询方面的性能仍然不如RDBMS 一致性 强一致性 弱一致性 RDBMS严格遵守事务ACID模型...NoSQL在设计之初就充分考虑了横向扩展的需求，可以很容易通过添加廉价设备实现扩展 可用性 好 很好 RDBMS在任何时候都以保证数据一致性为优先目标，其次才是优化系统性能，随着数据规模的增大，RDBMS...既可以根据键来构建索引，也可以根据内容构建索引 缺乏统一的查询语法 图形数据库 具有高度相互关联关系的数据 灵活性高，支持复杂的图形算法，可用于构建复杂的关系图谱 复杂性高，只能支持一定的数据规模 6...“软状态”是指状态可以有一段时间不同步，具有一定的滞后性。 10.什么是最终一致性？
导致数据存储选项增加的另外一个因素是可用性。前互联网时代的系统，其用户通常是来自组织的内部，这就有可能在非工作时段设置有计划的停机时间，甚至计划外的宕机也只会造成有限的影响。...商业化互联网也改变了这一点：现在每个能够访问互联网的人都是潜在用户，所以计划外的宕机会造成很可能更大的影响，而且互联网的全球性导致很难确定非工作时段，并安排有计划的停机。...我曾探讨了冗余在实现高可用性中所起的作用。不过，当应用到数据存储层时，冗余带来了一系列新的有趣的挑战。在数据库层应用冗余最常用的方式是主／副配置。 ?...你需要小心选择分区的索引，这样让读操作和写操作尽可能平均“分布”在所有的分区。如果读／写操作发生聚集，这些操作可能超出某个分区的带宽，进而影响整个系统的性能，而其它分区则并未充分利用。...理论上，若干小于复制因子数量的主机发生故障，不会影响整个系统的可用性。 所有这些好处，以及内置的可扩展性和高可用性，伴随着相应的代价：这不再是你的瑞士军刀，单机的关系型数据库管理系统（RDBMS）了。
虽然它们具有独特的用例，但它们都执行相同的功能。它们运行不同的风格，但是共同基于SQL或结构化查询语言。...将MySQL和SQL Server称为现有的两种最流行的RDBMS解决方案并不是不准确的，尽管Oracle和Postgres可能会对此有所说明。...语法 对于大多数人来说，这是两个系统之间最重要的区别。熟悉一套语法规则可以极大地影响您决定哪个系统最适合您。虽然MySQL和SQL Server都基于SQL，但语法上的差异仍然很突出，值得牢记。...Microsoft已经为SQL Server构建了其他工具，这些工具与RDBMS捆绑在一起，包括数据分析工具。...查询取消 没有多少人知道这一点，但MySQL和SQL Server之间潜在的突破性差异是MySQL不允许您在执行中取消查询。这意味着一旦命令开始执行，你最好希望它可能造成的任何损害都是可逆的。
如：在线字典，例子个数 通常靠锁保证，影响系统的并发度 A: Availability 可用性 对于一个可用性的分布式系统，每一个非故障的节点必须对每一个请求作出响应。无论请求是否出错。...mongodb简介 分布式文档存储数据库 面向集合（文档）的类JSON格式存储方式,对面向对象编程语言友好 读写高性能（相对于RDBMS），高并发下的数据存储 扩展性好，通过增加机器实现性能扩展。...用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询 不适用的场景如下 要求高度事务性的系统,如银行转账。强业务数据状态相互影响，频繁变换，如：企业OA。...传统的商业智能应用。针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用，数据仓库可能是更合适的选择。 复杂的跨文档（表）级联查询。...在查询条件复杂的情况下，相对于RDBMS并无明显优势，甚至没有优势或处于劣势。
这种一般用在源表数据量大，且属性变化较快的表，新表要维护一个属性和源表的映射。优点是对源表无侵入性修改，对写是友好的。而查询需要连表查询，会有一定的影响 ### 1.5....增加新表，同时对源表进行重写 增加新的表，用来记录变化，同时对原表的需要修改的记录进行重写，即新表纯粹就是用来记录变化的历史，优点是对源表查询是只需要查询源表，写入速度会有一定影响...从系统性能上考虑，下游系统去扫标记位，在现有RDBMS系统上没有对数据库性能产生影响的设计。现有基本可行的方式，1. 建立B+/-Tree索引，但是对于标记位值重复量大的不是一个友好设计。...bit-map最适合重复值多的场景，但是会极大影响写入性能，适用于表修改频率不多的情况。3....上述俩种方式的共同优点，只需要要开启binlog打印，对系统负担小，下游程序不会对现有系统产生冲击此外，使用简单型日志，还有解析明文sql，由于采用sql的通用标准，解析程序具有较好的通用性，对于后期维护负担小
而且对于这种数据，MySQL 还是要进行二次查询，会使 sql 性能变得很差，但是不是说一定不能使用这样的数据类型。...子查询性能差的原因： 子查询的结果集无法使用索引，通常子查询的结果集会被存储到临时表中，不论是内存临时表还是磁盘临时表都不会存在索引，所以查询性能会受到一定的影响。...特别是对于返回结果集比较大的子查询，其对查询性能的影响也就越大。 由于子查询会产生大量的临时表也没有索引，所以会消耗过多的 CPU 和 IO 资源，产生大量的慢查询。 9....如果程序中大量的使用了多表关联的操作，同时 join_buffer_size 设置的也不合理的情况下，就容易造成服务器内存溢出的情况，就会影响到服务器数据库性能的稳定性。...，这就会造成表中大批量数据进行锁定，从而导致大量的阻塞，阻塞会对 MySQL 的性能产生非常大的影响。
主库宕机后，binlog丢失导致的主从数据不一致也只能手动恢复。 主从复制后，即可： 在写入时只写主库 在读数据时只读从库 这样即使写请求会锁表或锁记录，也不会影响读请求执行。...主从延迟对业务的影响示意图 2.3 避免主从复制的延迟 这咋办呢？其实解决方案有很多，核心思想都是 尽量不去从库查询数据。...2.3.3 查询主库 可以在Consumer中不查询从库，而改为查询主库。 使用要慎重，要明确查询的量级不会很大，是在主库的可承受范围之内，否则会对主库造成较大压力。 若非万不得已，不要使用该方案。...有时会遇到从DB获取不到信息的诡异问题，会纠结代码中是否有一些逻辑把之前写入内容删除了，但发现过段时间再去查询时又能读到数据，这基本就是主从延迟问题。...使用主从复制时，需考虑： 主从的一致性和写入性能的权衡 若保证所有从节点都写入成功，则写性能一定受影响；若只写主节点就返回成功，则从节点就可能出现数据同步失败，导致主从不一致。
（一般作为关联列，如果查询时关联列类型不一致会自动进行数据类型隐式转换，会造成列上的索 引失效，导致查询效率降低） 二、数据库基本设计规范 1、所有表必须使用Innodb存储引擎 没有特殊要求（即Innodb...预留字段无法确认存储的数据类型，所以无法选择合适的类型 对预留字段类型的修改，会对表进行锁定 8、禁止在数据库中存储图片，文件等大的二进制数据 通常文件很大，会短时间内造成数据量快速增长，数据库进行数据库读取时...而且对于这种数据，Mysql还是要进行二次查询，会使sql性能变得很差，但是不是说一定不能使用这样的数据类型。...子查询性能差的原因： · 子查询的结果集无法使用索引，通常子查询的结果集会被存储到临时表中，不论是内存临时表还是磁盘临时表都不会存在索引，所以查询性能 会受到一定的影响； · 特别是对于返回结果集比较大的子查询...· 避免产生大事务操作 大批量修改数据，一定是在一个事务中进行的，这就会造成表中大批量数据进行锁定，从而导致大量的阻塞，阻塞会对MySQL的性能产生非常大的影响。
而且对于这种数据，Mysql还是要进行二次查询，会使sql性能变得很差，但是不是说一定不能使用这样的数据类型。...子查询性能差的原因： 子查询的结果集无法使用索引，通常子查询的结果集会被存储到临时表中，不论是内存临时表还是磁盘临时表都不会存在索引，所以查询性能会受到一定的影响； 特别是对于返回结果集比较大的子查询...，其对查询性能的影响也就越大； 由于子查询会产生大量的临时表也没有索引，所以会消耗过多的CPU和IO资源，产生大量的慢查询。...如果程序中大量的使用了多表关联的操作，同时join_buffer_size设置的也不合理的情况下，就容易造成服务器内存溢出的情况，就会影响到服务器数据库性能的稳定性。...避免产生大事务操作 大批量修改数据，一定是在一个事务中进行的，这就会造成表中大批量数据进行锁定，从而导致大量的阻塞，阻塞会对MySQL的性能产生非常大的影响。
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