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M3DB存储配置

M3DB存储配置 { "num_shards": 1024, "replication_factor": 3, "instances": [ { ", "port": 9000 } ] } ID 唯一性区分数据存储节点 Isolation Group 隔离分组 处在同一个分区的存储节点其存储的数据互不相同 ,换句话说同一个分区内的存储节点平分放置所有数据分片。 当然也可活用在云环境上 Zone 元数据存放区域 这个是etcd中的概念,和consul中的datacenter概念相同 Weight 数据分片权重 分片分配权重,整数,一个隔离分组中权重大的存储节点将会被分配存储更多的分片 如果不同磁盘容量的机器混布存储节点的话,那么磁盘大的权重可以比其他节点高。

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python 读取与存储json

官方文档:http://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/c06/p02_read-write_json_data.html JSON(JavaScript JSON采用完全独立于语言的文本格式,但是也使用了类似于C语言家族的习惯(包括C、C++、Java、JavaScript、Perl、Python等)。这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。 JSON在python中分别由list和dict组成。 dump、loads、load json dumps把数据类型转换成字符串 dump把数据类型转换成字符串并存储在文件中 loads把字符串转换成数据类型 load把文件打开从字符串转换成数据类型 import json # Writing JSON data with open('data.json', 'w') as f: json.dump(data, f) # Reading

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    db2事务隔离级别设置_db2存储过程

    DB2多力度封锁机制 锁的对象 DB2支持对表空间、表、行和索引加锁(大型机上的数据库还可以支持对数据页加锁)来保证数据库的并发完整性。 DB2行锁的模式 表二:DB2数据库行锁的模式 2.2.3 DB2锁的兼容性 表三:DB2数据库表锁的相容矩阵 表四:DB2数据库行锁的相容矩阵 下表是本篇文章的作者总结了DB2中各SQL语句产生表锁的情况 (假设缺省的隔离级别为CS): DB2锁的升级 每个锁在内存中都需要一定的内存空间,为了减少锁需要的内存开销,DB2提供了锁升级的功能。 锁升级是由数据库管理器自动完成的,有两个数据库的配置参数直接影响锁升级的处理: locklist–在一个数据库全局内存中用于锁存储的内存。单位为页(4K)。 本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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    DB2存储过程语法解析

    ,在同一个数据库的同一模式下,不能存在存储过程名相同参数数目相同的存储过程,即使参数的类型不同也不行。 3、SPECIFIC specific-name:唯一的特定名称(别名),可以用存储过程名代替,这个特定名称用于dorp存储过程,或者给存储过程添加注视用,但不能调用存储过程。 13、SQL-procedure-body:存储过程的主体 例子1:产生一个SQL存储过程,返回员工的平均薪水. 返回所有员工超过平均薪水的数额,结果集包括name, position, and salary字段(参考数据库为db2的示例数据库sample)。 nestedsp.db2 — To create the OUT_AVERAGE, OUT_MEDIAN and MAX_SALARY SQL procedures rsultset.db2

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    DB2 SQL存储过程语法

    ,在同一个数据库的同一模式下,不能存在存储过程名相同参数数目相同的存储过程,即使参数的类型不同也不行。    3、SPECIFIC specific-name:唯一的特定名称(别名),能用存储过程名代替,这个特定名称用于dorp存储过程,或给存储过程添加注视   用,但不能调用存储过程。 4、DYNAMIC RESULT SETS integer:指定存储过程返回结果的最大数量。存储过程中虽然没有return语句,不过却能返回结果集。    13、SQL-procedure-body:存储过程的主体   例子1:产生一个SQL存储过程,返回员工的平均薪水. 返回所有员工超过平均薪水的数额,结果集包括name, position, and salary字段(参考数据库为db2的示例数据库sample)。

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    iOS:本地json文件读取、存储

    path = [NSString stringWithFormat:@"/Users/admin/work/json/5012.json"]; NSData *data = [[NSData alloc :data options:kNilOptions error:nil]; } // 写入本地JSON文件 - (void)writJson:(NSArray*)json_dic{ // NSString * filePath = [NSString stringWithFormat:@"/Users/admin/work/json/myJs.json"]; NSString *filePath = [NSHomeDirectory() stringByAppendingString:@"/Documents/myJson.json"]; NSData *json_data ); }else { NSLog(@"存储失败"); } }

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    爬虫学习(15):json文件存储

    没啥说的,就记录一下: 读取json文件 import json with open('data.json','r') as f: str=f.read() data=json.loads (str) print(data) 输出json格式文件: import json data=[{ "name":"chuan", "age":"20", "interest":"game" } ] with open('result.json','w',encoding='utf-8') as f: f.write(json.dumps(data))#dumps把json转为字符串,写入文件 f.write(json.dumps(data,indent=2))#保留json个数,加个缩进字符为2即可 如果json文件有中文: import json data=[{ "name":" json.dumps(data,indent=2,ensure_ascii=False))#json如果有中文,再加上ensure_ascii=False

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    LocalStorage存储JSON对象的问题

    localStorage - 没有时间限制的数据存储  1 var arr=[1,2,3]; 2 localStorage.setItem("temp",arr); //会返回1,2,3 3 console.log ");//也会返回String 3 localStorage.setItem("temp2", obj);//但是返回[object Object] 用localStorage.setItem()正确存储 JSON对象方法是: 存储前先用JSON.stringify()方法将json对象转换成字符串形式 JSON.stringify() 方法可以将任意的 JavaScript 值序列化成 JSON 字符串 ", obj);//返回{"a":1,"b":2} 后续要操作该JSON对象,要将之前存储JSON字符串先转成JSON对象再进行操作 1 obj=JSON.parse(localStorage.getItem */ 14 15 PersonInfo.prototype.saveToLocalStorage = function () { 16 // 将 this 写入 本地存储

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    Java中使用json存储文件

    files")); oldFiles.addAll(newFiles); JSONObject jsonFiles = new JSONObject(); jsonFiles.put("files", JSON.toJSONString (oldFiles)); String file = JSON.toJSONString(jsonFiles); fiFeTaxVoucherFileModel.setFiles(JSON.parseObject

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    Amazon Aurora DB存储引擎论文阅读小记

    这么设计的好处是整个存储流程不需要执行一致性共识流程,也就不需要等待其他节点确认的流程。 按前面的设计描述里,一个集群总共有6个副本,那么整个存储系统里一份数据就会被复制6份。并且由于存储引擎本身也是有备份的,那数据放大的倍数其实还是比较夸张的。 顾名思义,Full Segments的节点里会存储全量的数据,而Tail Segments只会存储运行中的事务Log(即PGMRPL之后的数据)。 以此就把副本的存储量缩减了一半。 当然这对读写流程和故障转移流程会有一些影响。 Table 2: SysBench Write-Only (writes/sec) DB Size Amazon Aurora MySQL 1 GB 10700 8400 10GB 107000 2400

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    Python如何存储数据到json文件

    1 前言 很多程序都要求用户输入某种信息,程序一般将信息存储在列表和字典等数据结构中。 用户关闭程序时,就需要将信息进行保存,一种简单的方式是使用模块json存储数据。 2 使用json.dump( ) 实现代码: import json numbers = [1, 3, 5, 7, 11] filename = "numbers.json" with open(filename 工作原理: 导入json模块。 定义存储数据的列表。 指定存储数据的文件名称。 以写模式打开存储数据用的文件。 调用json.dump( )存储数据。 3 使用json.load( ) 实现代码: import json filename = "numbers.json" with open(filename) as file_obj: numbers json.load( )加载文件中信息并存储到变量numbers中。 打印numbers中数字信息。 以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助。

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    Python格式化文件存储---JSON

    JSON 在线工具 https://www.sojson.com/ http://www.w3school.com.cn/json/ http://www.runoob.com/json/json-tutorial.html "18888888888" } json和Python的对应 字符串:字符串 数字:数字 队列:list 对象:dict 布尔值:布尔值 python for json jsonjson和 python对象的转换 json.dumps(): 对数据编码, 把python格式表示成json格式 json.loads(): 对数据编码, 把json格式转换成python格式 python读取json 文件 json.dump(): 把内容写入文件 json.load(): 把json文件内容读入python - 案例v07 ```python import json # 此时student print(type(student)) stu_json = json.dumps(student) print(type(stu_json)) print("JSON对象:{0}".format

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    TSDB -- M3DB Prometheus远端存储方案

    开篇 本文承接前文 Prometheus 监控架构 -- 生产级别,其中主要介绍Prometheus的远端TSDB存储 -- M3DB,包括M3DB集群部署及原理。 M3每秒聚合5亿个指标,并在全球范围内(使用M3DB)每秒持续存储2000万个度量指标,批量写入将每个指标持久保存到区域中的三个副本。 M3DB,它为时间序列数据和反向索引提供可伸缩的存储。 ,主要是为了减少摄取和存储数十亿个时间序列的成本并提供快速可伸缩的读取,因此目前存在一些限制,使M3DB不适合用作通用时间序列数据库。 M3DB还针对float64值的存储和检索进行了优化,因此尚无法将其用作包含任意数据结构的通用时间序列数据库。

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    译 | 将数据从Cosmos DB迁移到本地JSON文件

    原文:Azure Tips and Tricks 翻译:汪宇杰 在Cosmos DB中使用数据迁移工具 有一项重复的任务是将数据从一种数据库格式迁移到另一种数据库格式。 我最近使用Cosmos DB作为数据库来存储Ignite大会发出的所有推文。然而一旦获得了数据并且不再使用Cosmos DB进行该操作,我就需要将数据转储到本地文件中保存并节省开销。 在 Cosmos DB 管理页面中打开 Keys,并复制 Primary Connection String ? 将数据库名称附加到字符串的末尾。 我将导出到本地 JSON 文件,然后选择 Prettify JSON 并点击下一步。 ? 在下一页上,您将看到“View Command”,以查看将用于迁移数据的命令。这对于学习语法很有帮助。 ? 现在,我们有了本地JSON文件可以随心所欲使用!碉堡了!

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    数据存储方式——JSON、CSV、MongoDB、Redis、MySQL

    数据存储方式 数据存储介绍 数据存储对象包括数据流在加工过程中产生的临时文件或加工过程中需要查找的信息。数据以某种格式记录在计算机内部或外部存储介质上。 数据存储要命名,这种命名要反映信息特征的组成含义。数据流反映了系统中流动的数据,表现出动态数据的特征;数据存储反映系统中静止的数据,表现出静态数据的特征。 后三者安装包会后回复数据存储获取,尤其是Redis,网上下载速度那叫一个让人着急。 1、JSON ? 连接mongodb 创建客户端mongo_py mongo_py=pymongo.MongoClient() #2.库和表的名字 有数据会自动建库建表 #数据库 db =mongo_py["six"] #表 集合 collection=db["stu"] #上面两句也可以写成下面这样 #collection=mongo_py["six"

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    silverlight + wcf(json格式) + sqlserver存储过程分页

    在做aspx开发时我已经用存储过程分页多年,这个东东是通用的(不管前端用什么语言来做),而且性能也不错,所以这里就直接套过来用了,百度一下"分页存储过程"会有N多版本,这里也给出我自己写的一个版本(仅适用于 > -- Create date: <2006-11-05> -- Description:    <高效分页存储过程,仅适用于Sql2005> -- Notes:        <排序字段强烈建议建索引 ,返回json数据 wcf能返回json数据已经不是什么新鲜事儿了,这里就不多说了,贴出主要代码(直接拿我以前封装好的工具库中的一个方法示例一下,大家知道意思就可以了)  Code ///

    /// 调用分页存储过程,返回Json数据 /// /// <param name="pTable"></param> /// <param name="pWhere" 数据download回来,成功后解析为json对象,再转化为强类型的List<Data>,最后绑定完事 运行效果图: ?

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    GO.db:存储Gene Ontology信息的R包

    software类型的R包用于执行某项具体的分析内容,比如edgeR, DESeq2等,AnnotationData类型的包在R中存储了对应的数据库,比如GO.db等,ExperimentData类型的包存储了实验数据 为了规范化开发,方便R包的使用,Bioconductor的开发者提供了几种基础的R包,用于定义几种基础信息的存储方式。 对于数据库内容的存储和使用,在AnnotationDbi这个包中统一进行了定义。 在Bioconductor中,有以下4种类别的注释信息包,都继承了AnnotationDbi Organism level 比如human对应的Org.Hs.eg.db, 存储了人类的基因信息。 Platform level 比如hgu133plus2.db, 这种类型的包主要存储不同平台的数据,比如不同芯片的探针信息。 Homology-level 比如hom.Dm.inp.db,存储了同源信息 System-biology level 比如GO.db, 存储生物学相关的数据库。

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    Python 文件存储:pickle 和 json 库的使用

    本文内容:Python 文件存储:pickle 和 json 库的使用 ---- Python 文件存储:pickle 和 json 库的使用 1.使用 pickle 存储 Python 对象 2. 使用 json 存储 Python 对象 ---- 1.使用 pickle 存储 Python 对象 在 Python 中, 提供的 pickle 模块能够将 Python 对象直接存储到文件中。 因此, 存储的文件如果直接使用文本编辑器,则打开无法查看具体内容。 存储 Python 对象 JSON(javascript object notation)是一种和语言无关的轻量级数据交换格式, 采用文本格式来存储和表示数据。 +', 'C#'] json_str = json.dumps(ls, ensure_ascii=False) print(type(json_str)) print(json_str) 相反,将上面代码中的

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    json.Unmarshal()解析后存储的结构体定义

    按照文档要求 bool, for JSON booleans float64, for JSON numbers string, for JSON strings []interface{}, for JSON arrays map[string]interface{}, for JSON objects nil for JSON null 对于json中的booleans 会解析结构体字段类型为 bool类型 对于json中的数字 会解析结构体字段类型为 float64类型 对于json中的数组 会解析结构体字段类型为 []interface{}类型 对于json中的对象 会解析结构体字段类型为 map[string]interface{}类型 对于json中的null 会解析结构体字段类型为 nil类型 例如下面这个: type Response struct { Code float64 `json:"code"` Msg string `json:"msg"` Data map[string]interface{} `json:"data"` }

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    TASM:基于瓦片的视频分析存储管理器(CS DB

    然而,现代视频数据管理系统将视频存储为一个单一的编码文件,这并没有提供优化视频空间子集查询的机会。我们建议利用现代视频编解码器中的一个称为 "瓷砖 "的功能来实现对编码视频的空间随机访问。 我们介绍了瓦片感知存储管理器 TASM 的设计,并描述了它用于优化各种查询工作负载的视频物理布局的技术。 Amrita Mazumdar, Magdalena Balazinska, Alvin Cheung 原文地址:https://arxiv.org/abs/2006.02958 TASM:基于瓦片的视频分析存储管理器 (CS DB).pdf

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