微软专门给出SQL Server设计思路及实现路线，从7大体系结构阐述是如何实现，通过了解这些，我们就可以总结出数据库设计原则、编程中sql写法及注意事项，从而优化我们的系统性能，本系列着重讨论SQL Server索引体系。
正常情况下没有问题，但是当数据量非常大的时候，首先 count(*) 会非常慢这是肯定的，其次分页越多，limit 的效率就会越低。
本次介绍的位图（BitMap）就是借助 SDS 实现的。 本文在最后讲解了BitMap对腾讯面试题的解决方案，并基于BitMap实现了仿GitHub提交次数的日历图，希望各位看官看的开心😄 1.位图简介 如果我们需要记录某一用户在一年中每天是否有登录我们的系统这一需求该如何完成呢？如果使用KV存储，每个用户需要记录365个，当用户量上亿时，这所需要的存储空间是惊人的。 Redis 为我们提供了位图这一数据结构，每个用户每天的登录记录只占据一位，365天就是365位，仅仅需要46字节就可存储，极大地节约了存
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力求让大家彻底学会使用redis的bit位操作并掌握其底层实现原理！主要包含以下内容：
消息消费时先从ConsumeQueue中获取物理偏移量，再根据物理偏移量从commitLog中获取具体消息；消息检索时会用到索引文件，其中值得思考的问题： 1.ConsumeQueue构建流程是怎样的？ 2.ConsumeQueue数据结构是怎样的？ 3.Index索引文件构建流程怎样的？ 4.Index数据结构时怎么样的？
在工作中，我们误删数据或者数据库，我们一定需要跑路吗？我看未必，程序员一定要学会自救，神不知鬼不觉的将数据找回。
BitMap,即位图，是一个byte数组，用二进制表示，只能存储0和1，BitMap并不是一个特殊的数据结构，它实质上还是普通的字符串。
Bitcask是一种“基于日志结构的哈希表”（A Log-Structured Hash Table for Fast Key/Value Data）
在之前3月17号和4月9号的文章中，我们讲过innodb的数据页结构，如果对下面的内容有什么不理解的话，还请在文章分类中翻看之前的文章，防止大家忘记，这里我把图再贴过来：
首先我们初始化一个list列表并为其添加数据，这个列表有两个值分别为标题文字title和初始的偏移量x：
在我们日常开发中，分页查询是必不可少的，可以说每个后端程序猿大部分时间都是CURD，所以分页的查询也接触的不少，你们都是怎么实现的呢？前不久的一段时间，我的一个同事突然找我寻求帮助，他说他写的sql查询太慢了，问我能不能帮他优化一下那条查询语句，经过一段时间的优化，我们成功的将原来8秒一条的sql成功优化到了不到一秒，然而想到知识应该学会分享，所以我今天打算写出这个优化过程，可以让更多的程序猿可以看到。
最近有学习些Kafak的源码，想给大家分享下Kafak中改进的二分查找算法。二分查找，是每个程序员都应掌握的基础算法，而Kafka是如何改进二分查找来应用于自己的场景中，这很值得我们了解学习。
Kafka作为一个消息中间件(后面Kafka逐渐转向一个流失处理平台KafkaStream)，消息最终的存储都落在日志中。
Kafka作为一个高性能的消息队列中间件，有着高效的消息存储方式。我们知道在Kafka中，消息是以topic的形式进行逻辑上的隔离，一个topic又可以分为多个分区，当我们发送消息的时候，会根据某种规则（可以是默认规则，也可以是自定义规则），把消息存储到某个分区当中，同时消息会被分配一个序列号，也就是我们常说的offset，这个offset是一个不断递增的数值。
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 来源：cnblogs.com/leefreeman/p/8315844.html 一个问题？ InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据？这个问题的简单回答是：约2千万。为什么是这么多呢？因为这是可以算出来的，要搞清楚这个问题，我们先从InnoDB索引数据结构、数据组织方式说起。 我们都知道计算机在存储数据的时候，有最小存储单元，这就好比我们今天进行现金的流通最小单位是一毛。在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区，一个扇区的大
Redis到底快在哪？ 它接收到一个键值对操作后，能以微秒级速度找到数据，并快速完成操作。
本系列的目的是明明白白、彻彻底底的搞定日期/时间处理的几乎所有case。上篇文章 铺设所有涉及到的概念解释，例如GMT、UTC、夏令时、时间戳等等，若你还没看过，不仅强烈建议而是强制建议你前往用花5分钟看一下，因为日期时间处理较为特殊，实战必须基于对概念的了解，否则很可能依旧雾里看花。
在某些面试题中会遇到这样的问答或笔试题：“limit 0,1 和 limit 1有什么区别？” 要准确回答这个问题就等深入明白limit一个参数和两个参数的本质区别。
最近在工作中，我们遇到了一个需求，甲方要求直接从数据库导出一个业务模块中所有使用中的工单信息。为了实现这一目标，我编写了一条SQL查询语句，并请求DBA协助导出数据。尽管工单数量并不多，只有3000多条，但每个工单都包含了大量的信息。DBA进行了多次导出操作，不幸的是，每次尝试导出都导致了操作平台的卡顿和无响应。
在实际应用中, 为了降低单表的数据量, 会对较大的表进行水平切分, 将单表的数据切分到多表多库中.
之前我们已经对Kafka的日志结构做了基本的讲解，相信大家也都有了一定的了解了。今天我们接着来讲kafka日志管理的部分，Kafka日志加载与恢复。
摘要：消息存储对于每一款消息队列都非常重要，那么Kafka在这方面是如何来设计做到高效的呢？ Kafka这款分布式消息队列使用文件系统和操作系统的页缓存（page cache）分别存储和缓存消息，摒弃了Java的堆缓存机制，同时将随机写操作改为顺序写，再结合Zero-Copy的特性极大地改善了IO性能。而提起磁盘的文件系统，相信很多对硬盘存储了解的同学都知道：“一块SATA RAID-5阵列磁盘的线性写速度可以达到几百M/s，而随机写的速度只能是100多KB/s，线性写的速度是随机写的上千倍”，由此可以看出对磁盘写消息的速度快慢关键还是取决于我们的使用方法。鉴于此，Kafka的数据存储设计是建立在对文件进行追加的基础上实现的，因为是顺序追加，通过O(1)的磁盘数据结构即可提供消息的持久化，并且这种结构对于即使是数以TB级别的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。在理想情况下，只要磁盘空间足够大就一直可以追加消息。此外，Kafka也能够通过配置让用户自己决定已经落盘的持久化消息保存的时间，提供消息处理更为灵活的方式。本文将主要介绍Kafka中数据的存储消息结构、存储方式以及如何通过offset来查找消息等内容。
Redis的GETBIT命令用于获取二进制位数组（bit array）中指定位置的位值。
源码分析 RocketMQ DLedger 多副本即主从切换系列已经进行到第8篇了，前面的章节主要是介绍了基于 raft 协议的选主与日志复制，从本篇开始将开始关注如何将 DLedger 应用到 RocketMQ中。
您可以通过特定的行数或行的百分比来限制从 SQL 查询返回的行。在某些情况下，您可能需要在返回的行数受到限制之前对查询结果进行排序。
Redis是一种高性能、非关系型的键值数据库，能够支持多种数据结构类型。为了更好地应对不同场景下的数据存储需求，Redis提供了丰富的数据结构类型。本文将会对Redis常用的数据结构类型进行详细的介绍。
西门子 Tia Portal 平台是现代自动化控制系统的先进软件开发平台。在这种软件平台中，数据块是用于存储数据的重要元素。在 Tia Portal 中，有两种类型的数据块——优化数据块和标准数据块。这篇文章将重点介绍这两种类型的数据块。块访问的含义。制作一个简单的程序，并尝试展示优化块与标准块的不同之处。
当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询。对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。下面简单说一下我知道的一些方法。
Redis通过使用字符串来存储和操纵二进制位数组，从而达到快速高效地处理位操作的目的。
Redis提供的Bitmaps这个“数据结构”可以实现对位的操作。它本身不是一种数据结构，实际上就是string（字符串）数据类型，但是它可以对字符串的位进行操作。可以把 Bitmaps想象成一个以位为单位的数组，数组中的每个单元只能存0或者1，数组的下标在bitmaps中叫做偏移量。单个 bitmaps 的最大长度是512MB，即2^32个比特位。 现代计算机用二进制位作为信息的基础单位，1个字节等位8位，例如 big 字符串是由3个字节组成，但实际在计算机存储时将其用二进制表示，big 分别对应的ASCII码分别是98、105、103，对应的二进制分别是01100010、01101001和01100111，如下图：
刷帖子翻页需要分页查询，搜索商品也需分页查询。当遇到上千万、上亿数据量，怎么快速拉取全量数据呢？ 比如：
消费者读取消息。在其他基于发布与订阅的消息系统中，消费者可能被称为订阅者 或 读者。
说到字典，前端同学可以理解其为：对象。因为python中的字典和js中的对象长的不能说很像，简直就是一样。
很多年前，被公司外派到一家单位驻场开发一个OA项目，两个开发对接各部门的需求，需求还要及时生效（一边开发一边使用）。
a. Broker：提供数据存储和数据读写服务实例，一个Kafka节点就是一个broker，多个broker可以组成一个Kafka集群。
在 Kafka 的日志管理器中会有一个专门的日志删除任务来周期性地检测和删除不符合保留条件的日志分段文件，这个周期可以通过 broker 端参数 log.retention.check.interval.ms 来配置，默认值为300000，即5分钟。当前日志分段的保留策略有3种：
1月22号晚上10点半，下班后愉快的坐在在回家的地铁上，心里想着周末的生活怎么安排。
分页管理方式是从计算机的角度考虑设计的，以提高内存的利用率，提高计算机的性能，提升计算机的性能，且分页通过硬件机制实现 ，对用户完全透明；
数据操作语言：普通查询 记录查询 最基本的查询语句是由 SELECT 和 FROM 关键字组成的 SELECT * FORM t_emp; SELECT empnpo, ename, sal FROM t_emp; SELECT 语句屏蔽了物理层的操作。用户不必关心数据的真实存储，交由数据库高效的查找数据 USE demo; SELECT * FROM t_emp; SELECT empno,ename,sal FROM t_emp; 使用列命名 通常情况下，SELECT 子句中使用了表达式，那么这列的名字
上篇文章介绍了innoBD会有若干索引页,每个索引页的两个虚拟列，infimun最小虚拟行记录，supremun最大虚拟行记录，这两个存在innoDB的头部信息，里面还有delete_mark，next_record等。free space空间会给user records存储的数据申请，直到用完则会申请新的页。
Kafka消费者跟踪它在每个分区消费的最大偏移量，并且能够提交偏移量，以便在重新启动的时候可以从这些偏移量中恢复。Kafka提供了在指定broker（针对该组）中将给定消费者组的所有偏移量存储为group coordinator的选项。即，改消费者组中的任何消费者实例应将其偏移量提交和提取发送给该group coordinator。消费者可以通过任何Kafka broker发出FindCoordinatorRequest并读取包含包含协调器详细信息的FindCoordinatorResponse来查找其协调器。然后，消费者可以继续从coordinator broker处理提交或者获取偏移量。在coordinator 移动的情况下，消费者需要重新发现coordinator。偏移调教可以由消费者实例自动或手动完成。
Python3直接支持Unicode，可以表示世界上任何书面语言的字符。Python3的字符默认就是16位Unicode编码，ASCII码是Unicode编码的子集。
对消息队列来说，偏移量是一个非常重要的概念，如果偏移量保存失败，可能会造成消息丢失、消息重复消费等问题。今天来聊一聊 RocketMQ 是怎么保存消息偏移量的。
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